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ChatGPT浪潮重构互联网生态 哪些创业机会涌现?

 ChatGPT依然在搅动人工智能(AI)风云。尽管谷歌在过去的两年中由于谨慎的态度未能发布Bard,让OpenAI抢占先机。但作为硅谷巨头,谷歌从来不缺乏“后来居上”的决心和实力。

  当地时间3月6日,来自谷歌和德国柏林工业大学的一组AI研究人员公布了史上最大的视觉语言模型:PaLM-E。作为一种多模态具身视觉语言模型,PaLM-E能将视觉和语言集成到机器人控制中。

  视觉中国图

  这个消息,让已经在AI投资圈深耕多年的刘天杰兴奋起来。刘天杰是华映资本董事,也是AIGC领域的一线投资人。早在去年下半年,由ChatGPT模型前身GPT3驱动的恋爱应用——AI聊天软件Replika就走入了他的视线,他意识到基于NLP(自然语言处理)的AI模型已经较以前有了变化。

  在接受《每日经济新闻》记者采访时,他表示,“我们理解,它(PaLM-E)已经跟真实世界有一些交互能力。”巧合的是,在他的预想中,ChatGPT引领的这条路子是很清楚的,他看重的就是未来更多各行各业能够去做AI赋能的应用,比如SaaS、RPA(机器人流程自动化),甚至是机器人。

  随着ChatGPT及其API的发布,这一大模型身后的蓝海让许多创业公司蜂拥而至。刘天杰认为,这一波兴起的AI浪潮与元宇宙、Web3有本质上的区别,互联网的生态得以重建了。但在泥沙俱下的市场中,第一波有很多“蹭热度的”,只有拥有真实用户和了解用户需求的项目才能生存下来。

  ChatGPT出圈 创业者拥抱大模型

  2022年下半年,一款AI聊天软件Replika突然火爆全球。人们惊喜地发现,与AI聊得越多,AI就越“懂”你,甚至还会提炼出用户的语气。更有意思的是,该软件的创始人在采访中表示,约有40%的用户描述自己与AI为恋人关系。

  Replika这款聊天软件正是基于OpenAI的GPT- 3大模型,它也是ChatGPT基于的GPT-3.5模型的前身。很快,Replika就走入了刘天杰的视线。他意识到,基于NLP(自然语言处理)的AI模型已经较以前有了很大变化,他开始关注相关领域的投资机会。

  随着ChatGPT的公布,以及GPT-3.5 Turbo的API开放,AI的浪潮蔓延到各行各业,市场对此的反应可以用“狂欢”二字来概括。在刘天杰看来,实际上,开放API是符合预期的,这个项目原本就是开源的,此前也已经有很多人在用GPT3或者GPT-3.5的开源代码来做应用。

  不过,ChatGPT如此“出圈”,还是超出了他的意料。放眼整个AIGC领域,“国内现在肯定是风起云涌。硅谷这股风比国内要更大,因为(国外)几个大模型都已经成熟了,美国那边至少已经有几百上千的项目涌现出来。”

  “(ChatGPT)确实加快了公众对于AIGC或者AI领域的关注。但是,这条路进化到今天并非一蹴而就。包括ChatGPT的基础模型Transformer,实际上也是2017年就提出来了。”刘天杰告诉《每日经济新闻》记者,“从2017年到今天,大家一直在做大量的工程化工作。到今天ChatGPT有这个成绩,跟之前多年的积累是息息相关的。”

  他向《每日经济新闻》记者透露,目前看到的创业者其实不仅仅是AI领域的,其他很多领域也在开始拥抱新的大模型以及新的AI能力。

  “我们更多地会把这个领域定义成AI+,而不是AIGC。意思就是,利用AI赋能给各行各业。我觉得未来这将是(所有公司的)一个基础能力。”刘天杰说道。

  低价策略 OpenAI构建“AI飞轮”

  OpenAI在ChatGPT上的脚步显得非常主动和激动。大热刚刚3个月,ChatGPT API就高调上线了。这个API由GPT-3.5 Turbo模型支持。HerAI App的开发者王绍此前告诉《每日经济新闻》记者,接口服务定价大约是3分/1000个汉字。这一定价较GPT-3.5模型便宜90%。

  “Turbo就是加速的意思,它的反应速度是要比ChatGPT要快很多的。从底层算力上看,其实没有发生太大的变化。但成本降低、反应速度提高,这只能说明一件事,就是GPT-3.5 Turbo模型实际使用的参数相比ChatGPT下降了。”刘天杰说道。

  他随即向《每日经济新闻》记者解释,“比如说,你有1750亿个参数,但是你喂给它的训练集很小,也训练不出效果,会导致大量的问题,我们称其为过拟合。所以,参数大意味着训练集要足够大。但是,参数越大并不意味着模型的表现越好,越能理解人的语义。恰恰相反的是,现在大家都想用更少的参数训练出一个更好的大模型。”

  为什么GPT-3.5 Turbo能在更小的参数上实现更好的效果呢?“实际上,ChatGPT已经积累了大量用户使用的实际对话集,这些对话集相比OpenAI使用无监督训练的语义集,要更准确、更高质量。”刘天杰说道,“因为,用户实际使用的对话中有上下文、有反馈,收集这些数据后再去训练模型,新的模型就会比之前更精确,就达到了用更小的参数量实现更准确的效果。

  在刘天杰看来,GPT-3.5 Turbo成本的下降,核心的一点就是实际计算的成本确实比之前要低,因为它的模型更准了。

  “当然,一方面也因为OpenAI本身不是一个盈利机构,并且它也需要更多的用户参与进来,去形成这种实际的对话集,再输入模型中做进一步的训练,而低价也会导致用户量进一步的增长。”他说道。

  刘天杰表示,这就是所谓的“AI飞轮”。“用户提高了,数据变多了,模型更准了,用户自然更多了。飞轮一旦跑起来,OpenAI就能甩掉其他对手,这也是它低价策略的一个原因。”

  生态重构 三类创业机会涌现

  随着ChatGPTAPI的开放,调用这个接口来实现AI赋能成为许多创业公司的追求,这种热潮不免让人想起元宇宙、Web3等新概念引领的风潮。许多人会问,看看两年前扎克伯格看好的元宇宙如今在哪儿,未来ChatGPT又会在哪儿?不过,在刘天杰看来,这一波兴起的AI浪潮与前一段时间的元宇宙、Web3有本质上的区别。

  “元宇宙、Web3是一个分布式的东西。在这里,大家希望互联网信息或者经济系统,都用一个分布式、加密式的方式去重构。”他向《每日经济新闻》记者说道,“但当前这一波AI浪潮恰恰相反,它会变成一个非常集中的东西,未来AI的底层能力将由有基础预训练大模型能力的几个大厂提供,其他人就在这些底层大模型上去开发应用。”

  “所以说,整个互联网的生态我认为是重构了。这有点类似于当年的云服务,由几个大厂来做云服务厂商,在云之上,你们去开发各种各样的应用。”刘天杰进一步说道。

  在ChatGPT引领的这一波AI浪潮中,刘天杰看到了三大层次的创业机会。第一类是做中文的底层大模型。“这类创业者往往都是高校出来的,比如说清华系有一大堆人在做底层大模型。但任重而道远,训练底层大模型,一是非常烧钱,二是要有足够强的算力。”他告诉《每日经济新闻》记者。

  “另外,小公司收集训练集的能力不够,而大模型的‘大’,大在它的训练集。小公司并没有积累大量的数据。”他说道。

  第二类是中间层,比如做模型的微调、预训练;或者在底层大模型的基础上训练新模型,比如虚拟人模型。“这些模型是基于底层大模型的语义能力,然后在这个能力之上加了各种限制条件。”他说道,这里有一些创业机会,但并不算多。

  第三类是应用层,这也是大多数创业公司正在探究的道路。“目前最直接的是生成图片、文字、视频甚至3D内容。但是这些相对来说壁垒不够,因为模型也不是你的,训练集也不是你的,无非就是做一点优化的工作。”刘天杰说道。

  “当然还有更前沿的,就是科学家团队在探索真正的终局——通用智能,但这一块现在还在一个非常早期的阶段。”他向《每日经济新闻》记者介绍道。

  泥沙俱下 用户需求才是根本

  在刘天杰的预想中,ChatGPT引领的这条路子是很清楚的,他看重的就是未来更多各行各业能够去做AI赋能的应用,比如SaaS、RPA(机器人流程自动化),甚至是机器人。

  他现在主要关注两大板块,一是AI生成3D资产。“因为这一块有真正会掏钱的客户——游戏公司。这一块是他们的痛点,因为制作3D内容非常昂贵,如果能用AI制作3D内容,是他们求之不得的。但目前大模型的能力还解决不了3D的生成,这是一个我们会重点关注的领域。”

  二是文字转换动作的应用。“也就是说,我用AI指挥实体的东西去执行操作,比如说机器人、RPA(机器人流程自动化)、全局的智能助手等。这一块涉及到大模型的多模态输出和输入,是一个相对来说比较前沿的领域,也是大模型没有完全解决的领域。”刘天杰解释道。

  市场太热,到底哪些才是靠谱的项目?对此,一些投资人直言“又兴奋又焦虑”。

  不过,刘天杰还没到焦虑的地步,他直言,“我们看了太多这种新技术、新概念的例子,第一波(冲在前面的)有很多蹭热度的。从经典的盖特纳创业模型来看,新技术都会先经历这样的事情,后面真正能使用这个技术的人才会崛起。”

  他向《每日经济新闻》记者透露,很多很强的创业者,例如传统大厂里面职位非常高的人,或者在科学界有头有脸的人,也都被吸引入场。“国内比如说美团的王慧文、快手CTO以及某电商大厂技术负责人。”

  据刘天杰介绍,某电商大厂技术负责人提出了Transformer大模型中一个关键的技术路线,叫做多头注意力机制。“泥沙俱下,当然有大量蹭热度的,但是也有很多很强的创业者在开始干这件事。”他说道。

  ChatGPT身后的蓝海让许多创业公司蜂拥而至。在刘天杰看来,“现在许多所谓的AIGC项目,并非这一波预训练大模型(ChatGPT)之后产生的,它的技术路线上其实跟大模型没有任何关系,相当于之前传统范式的AI上,包了一层AIGC的壳,就非说自己是大模型,但实际上跟大模型没什么关系。”

  他认为,能够落地的应用需要创业者在对应的细分产业中做实。“你要理解产业本身的经济机制和运行规则,以及用户需求,尤其用户需求永远是最重要的。因为在这里,AI只是提供效率的工具,它类似一个乘数。你必须得有前面的‘1’,也就是真实的客户和客户需求。”

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