李開復談大模型布局,十年內不套現
來源:第一財經作者:呂倩責編劉佳2024-05-14 08:09

李開復表示,創立零一萬物時便向投資人承諾,10年內不套現,且最好的套現方式是“趕快上市”。

5月13日,創新工場董事長兼CEO、零一萬物 CEO 李開復對外發布千億參數 Yi-Large 閉源模型,同時將此前發布的 Yi-34B、Yi-9B/6B 中小尺寸開源模型版本升級為 Yi-1.5 系列。

采訪中,李開復表示,今天的模型在非??焖俚鼗赟caling Law(尺度定律)進行演進,大家只是針對一年三個月前的GPT-3.5優化應用,而GPT-4已經改寫了應用所具有的能力,所以從業者要不斷預測未來技術會怎么走。不是基于今天的技術能做什么,而是預測半年后、一年后的技術有多強大。

今日,李開復明確了零一萬物在大模型混戰中的戰略布局——既做2C也做2B業務,既做基礎大模型也做具體應用。最新一輪融資中,零一萬物估值近十億美元,為中國六家大模型獨角獸之一。

此前,零一萬物發布面向C端用戶的一站式AI 工作平臺“萬知”,類似微軟Office 365 Copilot,可以做會議紀要、周報、寫作助手,也可以速讀文檔,幫用戶做PPT。2B業務方面,目前零一萬物與世界500強達成合作,對外提供API接口。

具體落地場景中,零一萬物生產力產品負責人曹大鵬談及零一萬物的獨特性時表示,零一萬物產品戰略相較其他公司有三點不同:第一,只做AI-First的應用,即該應用如果沒有AI就不成立;第二,堅持全球化;第三,堅持TC-PMF理念。

PMF(Product-Market Fit,產品市場契合)曾是初創企業追求的核心目標,但隨著大語言模型成為新的創業焦點,僅僅追求產品與市場契合遠遠不夠。李開復認為,移動互聯網時代,用戶規模增長所帶來的邊際成本很低,但是在大模型時代,模型訓練和推理成本構成了每一個創業公司必須面臨的增長陷阱。

因此,PMF 這一概念已經不能完整定義以大模型為基礎的AI-First 創業,應當引入 Technology(技術)與 Cost(成本)組成四維概念——TC-PMF?!凹夹g成本*產品市場契合度,尤其推理成本下降是個‘移動目標’,這比傳統 PMF 難上一百倍?!?李開復表示。具體表現在零一萬物大模型方面,主要在于將推理成本做到最低,點燃普惠點,通過“?;步ā北M量實現用最少的芯片、最低的成本,訓練出能力范圍內最好的模型?!澳;步ā敝械摹澳!笔侵改P?,“基”是指AI Infra,即基礎設施層技術。

從生產力角度來講,零一萬物的差異性在于面向白領與知識工作者在工作中遇到的真實痛點。曹大鵬以零一萬物在海外推廣的產品舉例稱,零一萬物海外獨立產品在2023年9月推出時,帶有Chat with Doc功能,ROI已達1以上,加上付費訂閱制的要求,目前該產品今年預期將會有一億人民幣的收入規模。

零一萬物平臺增長和商業化的負責人藍雨川表示,AI1.0時代有大量公司做項目交付,但賺到一次性的錢之后便沒有后續。零一萬物今天的思路更像云平臺——提供API技術能力以及一系列工具,幫助合作方輕便上線,同時提供行業解決方案,針對各行各業應用場景進行優化,這是零一萬物API平臺發展的方向和目標。

至于“模應一體”,即既做基礎大模型又做具體應用,黃文灝表示,近期他與OpenAI、Anthropic、xAI等很多同行交流,發現在海外模型應用割裂感較國內市場更強。一方面,優秀的研究員們以AGI為目標,認為現階段應用沒什么價值,AGI實現以后,整個商業形態會有很大變化,所以行業應更專注于模型能力。為部署一些應用而消耗大量算力,實際會阻礙追逐AGI的進程。

另一方面,黃文灝表示,做應用的人會覺得模型能力的提升給用戶帶來的體感不是那么明顯?;ㄙM大量資金去追求模型性能或指標上的提升,實際并沒有解決很多用戶的問題。這兩類觀點是目前海外對于“模應一體”的主要分歧,也是黃文灝所認為的割裂感所在。

相較而言,黃文灝對記者表示,硅谷更偏向于追逐夢想,國內更腳踏實地,但“割裂”確實是所有大模型公司都要碰到的問題,這里面最難的是在組織和人才層面如何配合打通,例如產品經理需要了解模型能力的邊界,技術人員需要了解產品的具體需求到底是什么?!盎A模型的泛化能力很強,但專門進行一個應用的優化,反而是一個相對來說比較困難的問題?!秉S文灝稱。

國內大模型公司聚集了目前一級市場大量資金,此前月之暗面傳出創始人套現動作,對此,李開復表示,不點評具體公司的情況,但他創立零一萬物時便向投資人承諾,10年內不套現,且最好的套現方式是“趕快上市”。

李開復表示,如今國外大廠都在做產品更新,包括OpenAI不久后也會有技術更新的發布,所以今天并列世界第一是最低宗旨,它只是一個開始?!爸箅S著國外模型進步,我們也會進步,希望能夠在彼此互相敦促之下,讓全世界的用戶都能享用到最好的模型?!崩铋_復表示。

責任編輯: 李志強
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