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百模大戰(zhàn)進(jìn)入收斂期,生成式AI初創(chuàng)公司如何脫穎而出?

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百模大戰(zhàn)進(jìn)入收斂期,生成式AI初創(chuàng)公司如何脫穎而出?

“供給側(cè)的熱度也沒有下降太多,其實(shí)是從百模大戰(zhàn)變化成了百“C”(Character.ai)大戰(zhàn),大家現(xiàn)在都做虛擬角色創(chuàng)業(yè)?!?/p>

作者:匡達(dá)

界面新聞記者 | 李京亞

今年開始,基于大模型的生成式AI技術(shù)讓機(jī)器的智力第一次有機(jī)會接近專業(yè)投資經(jīng)理水平,這對于整個金融資管行業(yè)而言是一個真正意義上的相變點(diǎn)。立足于這個行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者們,則大多經(jīng)歷了從年初的巨大興奮到年末淡然的情緒轉(zhuǎn)變。

熵簡科技是一家?guī)椭Y管機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)投研數(shù)字化的科技初創(chuàng)公司,其聯(lián)合創(chuàng)始人李漁在上半年做了一個實(shí)驗(yàn),讓一組從業(yè)78年政策研究專家與GPT4一同分析房地產(chǎn)行業(yè)從中央到地方的政策對整個市場的影響,他最終發(fā)現(xiàn),GPT4在輸入一定分析樣例后,得出的結(jié)論和觀點(diǎn)能夠與專家結(jié)論達(dá)到近80%的一致,并且速度更快。

這個實(shí)驗(yàn)結(jié)果令他備受鼓舞。

“在大模型出現(xiàn)之前,做金融行業(yè)的問答工具,投入產(chǎn)出比很低,因?yàn)閱柎饒鼍靶枰罅肯嚓P(guān)技術(shù)工程化拼接和優(yōu)化,需要龐大的人力支持?!崩顫O告訴界面新聞等媒體,年初大模型來臨之際,其公司快速對數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度治理并轉(zhuǎn)化成大模型智力,做出了一個定位于投研分析師助理”的AI產(chǎn)品,能在很短時間內(nèi)大量閱讀專家紀(jì)要、研究報告和財報,最后形成專業(yè)結(jié)論,這個產(chǎn)品在業(yè)務(wù)上達(dá)成了與三到四家頭部證券投資機(jī)構(gòu)的合作,這令他們高度興奮。

但進(jìn)入下半年,他逐漸感受到金融機(jī)構(gòu)在應(yīng)用生成式AI技術(shù)時的重重障礙,“事實(shí)上,大模型在金融行業(yè)從研發(fā)到落地需要更多時間,要一到兩年解決產(chǎn)品的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)安全,要三到五年完成全階段落地:從初級分析師到中級分析師,從基金經(jīng)理助理到獨(dú)立做投資組合,是一個逐漸演化的過程?!彼l(fā)現(xiàn),業(yè)務(wù)上的數(shù)據(jù)才會讓一家企業(yè)堅(jiān)定信心去投資,比如一定能省多少錢、人員效率提升多少,以及對于推送的投資信息,新老客戶的留存率提升幾何,“生成式AI是有成本的,只有當(dāng)價值明確時,買家才會放下懷疑。”他們整個團(tuán)隊(duì)的步調(diào)開始放緩。

這并非金融行業(yè)的孤例,時間來到四季度,國內(nèi)各領(lǐng)域初創(chuàng)對生成式AI的探索都已感受到預(yù)期和現(xiàn)實(shí)間的溝渠。

界面新聞了解到,目前創(chuàng)投圈資深人士達(dá)成了共識:今年下半年,頭部大模型初創(chuàng)的大語言模型LLM水準(zhǔn)基本都提到了GPT3到GPT 3.5之間,但離GPT4尚有差距,要想實(shí)現(xiàn)對后者的趕超,至少要到明年上半年。

另一個不太積極的消息是,初創(chuàng)們可能需要更快速地尋找到成功的關(guān)鍵,因?yàn)榘倌4髴?zhàn)或許已經(jīng)進(jìn)入收斂期。

中信里昂證券(CLSA)稱,目前中國市面上至少有130個大型語言模型(LLM),占全球總數(shù)的40%,份額僅次于美國的50%。此外,各公司還宣布了數(shù)十個與其核心模型相關(guān)聯(lián)的“特定行業(yè)LLM”。但根據(jù)路透社的調(diào)研,很多投資者和分析師表示,這些大模型中大多數(shù)尚未找到可行的商業(yè)模式,而且彼此過于相似,他們目前正在努力解決成本激增的問題。

非凡資本合伙人胡小婧日前也表示,生成式AI行業(yè)在國外已經(jīng)出現(xiàn)了相對成熟的商業(yè)模式,但在國內(nèi)尚未看到被大規(guī)模采用的情況,這說明我們?nèi)匀惶幱隍?yàn)證階段。

更不利的是,在OpenAI開發(fā)者大會之后,幾乎創(chuàng)投圈都開始擔(dān)憂,“OpenAI會最終殺死所有應(yīng)用層的AIGC公司”。

亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡也觀察到了這些現(xiàn)象,但立足于企業(yè)側(cè)的他態(tài)度更為樂觀,他告訴記者,幾個月前,國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者更多關(guān)注大模型的問題,現(xiàn)今,做生成式AI業(yè)務(wù)的大量新興初創(chuàng)都是做跟應(yīng)用和工具鏈相關(guān)的創(chuàng)業(yè),這確實(shí)是百模大戰(zhàn)進(jìn)入收斂階段的表征。

“但生成式AI落地于企業(yè)端的需求并不冷,只是現(xiàn)在國內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)對于生成式AI的認(rèn)知更加清醒了,比六個月前要更進(jìn)了一步?!彼J(rèn)為。

創(chuàng)業(yè)者們奮力求生,投資人們的認(rèn)知也比半年前有所變化。

戈壁創(chuàng)投的董事總經(jīng)理童瑋亮接受路透社采訪時透露,一些投資人后悔在今年早些時候的“炒作高峰期”過早投資了LLM公司,因?yàn)檫@類初創(chuàng)公司大多難以構(gòu)建強(qiáng)大的商業(yè)模式,現(xiàn)在他們很多開始謀求與科技巨頭合作來獲取客戶,或者試圖將自己出售給巨頭。

也有投資人對生成式AI賽道堅(jiān)定看好,比如成功押注了小紅書和滴滴的金沙江創(chuàng)投主管合伙人張予彤。她告訴界面新聞,第四季度,供給側(cè)的熱度也沒有下降太多,其實(shí)是從百模大戰(zhàn)變化成了百“C”(Character.ai 一個著名的類ChatGPT對話式平臺)大戰(zhàn),“大家現(xiàn)在都在做虛擬角色創(chuàng)業(yè)”,需求側(cè)則在消費(fèi)者和企業(yè)端都有明顯紅利展現(xiàn),她非??春眠@次機(jī)會的延展性,因?yàn)椤斑^往阻礙AI發(fā)展的規(guī)?;袋c(diǎn)已被這輪AI的通用泛化能力解決”。

對于被廣泛討論的具體落地場景痛點(diǎn),她認(rèn)為并不能影響投資周期,她目前更多看到的是生成式AI的商業(yè)化成果,正在不斷滲透到不同領(lǐng)域中去。

她也順勢向生成式AI創(chuàng)業(yè)者提出三點(diǎn)建議:

第一,關(guān)注用戶的需求。盡快找到PMF(Product Market Fit,產(chǎn)品市場匹配),讓用戶發(fā)現(xiàn)使用生成式AI能夠給其創(chuàng)造更大價值,或者找到新場景,幫自身核心用戶群體不斷創(chuàng)造價值;

第二,要積累。積累用戶數(shù)據(jù),再反饋到場景模型,調(diào)整成更好的性能,創(chuàng)業(yè)公司如果能夠更早地跑起數(shù)據(jù)飛輪,從其模型里面帶來差異化體驗(yàn),就能吸引更多流量;

第三,筑起更高壁壘。一些用戶價值薄弱的公司,僅僅只做套殼,在模型能力還沒成熟時就不斷向外延伸,在這過程中很可能與其他模型能力重合,導(dǎo)致其價值迅速降低。創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該想到怎樣在垂直場景里提供價值,這可能是通過數(shù)據(jù)的形式,也可能通過硬件的形式。

未經(jīng)正式授權(quán)嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載本文,侵權(quán)必究。

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百模大戰(zhàn)進(jìn)入收斂期,生成式AI初創(chuàng)公司如何脫穎而出?

“供給側(cè)的熱度也沒有下降太多,其實(shí)是從百模大戰(zhàn)變化成了百“C”(Character.ai)大戰(zhàn),大家現(xiàn)在都做虛擬角色創(chuàng)業(yè)?!?/p>

作者:匡達(dá)

界面新聞記者 | 李京亞

今年開始,基于大模型的生成式AI技術(shù)讓機(jī)器的智力第一次有機(jī)會接近專業(yè)投資經(jīng)理水平,這對于整個金融資管行業(yè)而言是一個真正意義上的相變點(diǎn)。立足于這個行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者們,則大多經(jīng)歷了從年初的巨大興奮到年末淡然的情緒轉(zhuǎn)變。

熵簡科技是一家?guī)椭Y管機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)投研數(shù)字化的科技初創(chuàng)公司,其聯(lián)合創(chuàng)始人李漁在上半年做了一個實(shí)驗(yàn),讓一組從業(yè)78年政策研究專家與GPT4一同分析房地產(chǎn)行業(yè)從中央到地方的政策對整個市場的影響,他最終發(fā)現(xiàn),GPT4在輸入一定分析樣例后,得出的結(jié)論和觀點(diǎn)能夠與專家結(jié)論達(dá)到近80%的一致,并且速度更快。

這個實(shí)驗(yàn)結(jié)果令他備受鼓舞。

“在大模型出現(xiàn)之前,做金融行業(yè)的問答工具,投入產(chǎn)出比很低,因?yàn)閱柎饒鼍靶枰罅肯嚓P(guān)技術(shù)工程化拼接和優(yōu)化,需要龐大的人力支持。”李漁告訴界面新聞等媒體,年初大模型來臨之際,其公司快速對數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度治理并轉(zhuǎn)化成大模型智力,做出了一個定位于投研分析師助理”的AI產(chǎn)品,能在很短時間內(nèi)大量閱讀專家紀(jì)要、研究報告和財報,最后形成專業(yè)結(jié)論,這個產(chǎn)品在業(yè)務(wù)上達(dá)成了與三到四家頭部證券投資機(jī)構(gòu)的合作,這令他們高度興奮。

但進(jìn)入下半年,他逐漸感受到金融機(jī)構(gòu)在應(yīng)用生成式AI技術(shù)時的重重障礙,“事實(shí)上,大模型在金融行業(yè)從研發(fā)到落地需要更多時間,要一到兩年解決產(chǎn)品的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)安全,要三到五年完成全階段落地:從初級分析師到中級分析師,從基金經(jīng)理助理到獨(dú)立做投資組合,是一個逐漸演化的過程?!彼l(fā)現(xiàn),業(yè)務(wù)上的數(shù)據(jù)才會讓一家企業(yè)堅(jiān)定信心去投資,比如一定能省多少錢、人員效率提升多少,以及對于推送的投資信息,新老客戶的留存率提升幾何,“生成式AI是有成本的,只有當(dāng)價值明確時,買家才會放下懷疑。”他們整個團(tuán)隊(duì)的步調(diào)開始放緩。

這并非金融行業(yè)的孤例,時間來到四季度,國內(nèi)各領(lǐng)域初創(chuàng)對生成式AI的探索都已感受到預(yù)期和現(xiàn)實(shí)間的溝渠。

界面新聞了解到,目前創(chuàng)投圈資深人士達(dá)成了共識:今年下半年,頭部大模型初創(chuàng)的大語言模型LLM水準(zhǔn)基本都提到了GPT3到GPT 3.5之間,但離GPT4尚有差距,要想實(shí)現(xiàn)對后者的趕超,至少要到明年上半年。

另一個不太積極的消息是,初創(chuàng)們可能需要更快速地尋找到成功的關(guān)鍵,因?yàn)榘倌4髴?zhàn)或許已經(jīng)進(jìn)入收斂期。

中信里昂證券(CLSA)稱,目前中國市面上至少有130個大型語言模型(LLM),占全球總數(shù)的40%,份額僅次于美國的50%。此外,各公司還宣布了數(shù)十個與其核心模型相關(guān)聯(lián)的“特定行業(yè)LLM”。但根據(jù)路透社的調(diào)研,很多投資者和分析師表示,這些大模型中大多數(shù)尚未找到可行的商業(yè)模式,而且彼此過于相似,他們目前正在努力解決成本激增的問題。

非凡資本合伙人胡小婧日前也表示,生成式AI行業(yè)在國外已經(jīng)出現(xiàn)了相對成熟的商業(yè)模式,但在國內(nèi)尚未看到被大規(guī)模采用的情況,這說明我們?nèi)匀惶幱隍?yàn)證階段。

更不利的是,在OpenAI開發(fā)者大會之后,幾乎創(chuàng)投圈都開始擔(dān)憂,“OpenAI會最終殺死所有應(yīng)用層的AIGC公司”。

亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡也觀察到了這些現(xiàn)象,但立足于企業(yè)側(cè)的他態(tài)度更為樂觀,他告訴記者,幾個月前,國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者更多關(guān)注大模型的問題,現(xiàn)今,做生成式AI業(yè)務(wù)的大量新興初創(chuàng)都是做跟應(yīng)用和工具鏈相關(guān)的創(chuàng)業(yè),這確實(shí)是百模大戰(zhàn)進(jìn)入收斂階段的表征。

“但生成式AI落地于企業(yè)端的需求并不冷,只是現(xiàn)在國內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)對于生成式AI的認(rèn)知更加清醒了,比六個月前要更進(jìn)了一步。”他認(rèn)為。

創(chuàng)業(yè)者們奮力求生,投資人們的認(rèn)知也比半年前有所變化。

戈壁創(chuàng)投的董事總經(jīng)理童瑋亮接受路透社采訪時透露,一些投資人后悔在今年早些時候的“炒作高峰期”過早投資了LLM公司,因?yàn)檫@類初創(chuàng)公司大多難以構(gòu)建強(qiáng)大的商業(yè)模式,現(xiàn)在他們很多開始謀求與科技巨頭合作來獲取客戶,或者試圖將自己出售給巨頭。

也有投資人對生成式AI賽道堅(jiān)定看好,比如成功押注了小紅書和滴滴的金沙江創(chuàng)投主管合伙人張予彤。她告訴界面新聞,第四季度,供給側(cè)的熱度也沒有下降太多,其實(shí)是從百模大戰(zhàn)變化成了百“C”(Character.ai 一個著名的類ChatGPT對話式平臺)大戰(zhàn),“大家現(xiàn)在都在做虛擬角色創(chuàng)業(yè)”,需求側(cè)則在消費(fèi)者和企業(yè)端都有明顯紅利展現(xiàn),她非常看好這次機(jī)會的延展性,因?yàn)椤斑^往阻礙AI發(fā)展的規(guī)?;袋c(diǎn)已被這輪AI的通用泛化能力解決”。

對于被廣泛討論的具體落地場景痛點(diǎn),她認(rèn)為并不能影響投資周期,她目前更多看到的是生成式AI的商業(yè)化成果,正在不斷滲透到不同領(lǐng)域中去。

她也順勢向生成式AI創(chuàng)業(yè)者提出三點(diǎn)建議:

第一,關(guān)注用戶的需求。盡快找到PMF(Product Market Fit,產(chǎn)品市場匹配),讓用戶發(fā)現(xiàn)使用生成式AI能夠給其創(chuàng)造更大價值,或者找到新場景,幫自身核心用戶群體不斷創(chuàng)造價值;

第二,要積累。積累用戶數(shù)據(jù),再反饋到場景模型,調(diào)整成更好的性能,創(chuàng)業(yè)公司如果能夠更早地跑起數(shù)據(jù)飛輪,從其模型里面帶來差異化體驗(yàn),就能吸引更多流量;

第三,筑起更高壁壘。一些用戶價值薄弱的公司,僅僅只做套殼,在模型能力還沒成熟時就不斷向外延伸,在這過程中很可能與其他模型能力重合,導(dǎo)致其價值迅速降低。創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該想到怎樣在垂直場景里提供價值,這可能是通過數(shù)據(jù)的形式,也可能通過硬件的形式。

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