作者:邵旭辉,Foothill Ventures管理合伙人,😍在机器学习、大数据系统和软件系统工程领域从事研发和管理工作多😘年,曾任雅虎广告及大数据平台工程副总裁、Turn CTO及I🤯D Analytics副总裁。他持有清华大学自动化学士学位及🙌明尼苏达大学EECS博士学位。 上个月的GTC后,生成😡式AI相关的讨论久久不能平息,这个月Gen AI领域刚刚宣布🌟的两个高额融资消息也引发了大量关注:Augment以近10亿🎉美金的估值融资2.27亿美金,Cognition则以20亿美🎉金估值融资1.75亿美金。从文字chatbot到视频生成、机😘器人,生成式AI的能力不断拓展,应用潮已经开始,行业内外,大😅家都很关心这个话题:AI将会带我们到何处去? 作为AI⭐、深度学习领域多年的从业者,曾经的大公司管理者、创业者以及如😅今的深科技领域投资人,我在此抛砖引玉,谈谈我对生成式AI发展🙄的个人判断。 本质上,我认为生成式AI的竞争力根植于这🌟三个维度: 一是算力及基础设施,这也是许多大公司优势明🤗显的地方。 二是算法,当然也意味着算法背后的人才。 👏 第三则是数据及应用场景,对创业公司来说,这一部分仍存在着😍大量机遇。 我们下面可以从这三个维度来生成式AI的未来😴。 【小标1:Gen AI并非算力竞赛,创业公司的机会😢在这些领域】 在算力方面,Nvidia是GPU的领头羊😆、CUDA生态的开创者,具有巨大的优势,但其实,未来的生成式😘AI并非绝对以算力定成败。 算力有限的创业公司或者科研💯机构,机遇主要在哪里呢? 首先,创业公司可以打造生成式😉AI的基础设施,解决底层的问题。 几乎所有的领域的公司🤩,都在考虑自身在生成式AI方面的竞争策略。在数据隐私/计算安❤️全、 准确性/可靠性、商业逻辑等等领域都会有很碎片化的❤️的要求。而大厂的工具链服务链只能解决一部分需求,其他的就需要🥳初创企业来填补。Lepton.AI、Corvic.AI、Fa😎irly.AI 等都属于这个范畴。这些创业企业搭建了机器学习😜领域的基础架构,比如Corvic.AI,他们提供的解决方案让😅复杂数据能较为简便地转化为可用的企业级AI,提供预测分析、A😍I助手、数据标签等功能。 其次,虽然大公司在算力方面拥😡有优势,创业公司可以将目光投向专业领域——对于这些领域来说,🤯持续积累的专业数据将会有着不可替代的价值,其中的行业壁垒、合🙄规等方面的积累也能形成一定的护城河。 而更重要的是,不😉少领域(比如生物医药、网络安全、科研、制造)的底层逻辑和大模🌟型擅长的语言文字视频并不相近,无法直接套用,也不容易简单的做🥳二次开发就能获得好的结果。 从另一个角度来说,大模型也🤯同样打开了许多新机遇,过去一些离商业化较远的领域可能忽然就有😡前进的动力了,其中往往会有创业公司的机会。 展开全文 🙄 文初提到的AI写代码就是一个新出现的机遇,这两家企业都😜是近年来发展迅速的AI公司,Cognition的创立时间才刚😎刚半年。我们也投资了一个同类别的公司Metabob,通过AI🙄来帮助人们找程序中的bug并修复它们。这类企业在AI与软件工🤩程的交叉点找到了自己的市场。 近期机器人的热潮也是个很😴好的例子。 过去传统机器人往往只能解决单个任务,机器人👍的传感器、成本投入都有限,也限制了它的发展。 随着LL👏M的发展,机器人能够在虚拟空间通过强化学习(reinforc😉ement learning)来进行学习、迭代、完成复杂任务❤️,带来了一系列连锁反应——企业愿意开发拥有成本更高、能力更强😅机器人,这一行业也有了更多的想象空间与投入。斯坦福大学李飞飞😅教授参与的团队也构建了类似于当年ImageNet的针对虚拟空😀间训练测试机器人的基于物理模型的大规模训练场景。 今年😀3月,机器人公司Figure与OpenAI合作发布的视频引发😘了很多关注:金属覆身的机器人接入了OpenAI的大语言模型,🤯能够迅速理解人类的意图并做出相应的动作,包括整理、准确放置物🤗品以及完成一些相对模糊的指令——一名男子对Figure01“😂给我找个吃的”,机器人略思索后,拿起了桌上的苹果,并递给了他🤔。值得注意的是,桌上还有四散的碗盘、沥水架等,苹果是唯一一个😆可食用的物品,这个简单的动作涉及了推理与思考过程,加上之前整😍理、收纳,机器人展现了完成多个复杂任务的能力。 除了F⭐igure01外,ChatGPT引领的大模型风潮下,各类引入😁了LLM的机器人正在涌现:University of Mic😊higan的学者也发布了基于大语言模型,能够更好地理解3D环⭐境的家用机器人。在工业、农业、医疗等领域,可以想象,新型的 🤔机器人会带来很多的新变化。 【小标2:新型芯片及算法可😀能会重写垄断格局】 目前,在生成式AI的算法方面,呈现👍NVidia、OpenAI、Microsoft三巨头垄断的格😀局。不过在我看来,这样的情况也会在技术进展下面临变化。 😘 这并非我一家之言,可以说,几乎是一个行业共识,只是很难预测😢它具体的时间点。 今年GTC上,Transformer😂的原作小组首次聚集,八位作者中的七位与黄仁勋对话,而核心观点🙄就是:Transformer已经够老了,期待看到更新的模型。😆 作者之一、Cohere的创始人及CEO Gomez评🙄论道:我想看到比Transformer好十倍的模型来替代它…🌟…Transformer在内存占用和许多架构方面都有优化的可😅能性,比如一个非常长的context是很昂贵、无法扩展的,它😍的parameterization可能不必要那么长 ,我们可😀以压缩许多倍,带来指数级的缩小。 从仿生学的角度来说,🤗这个观点也很站得住脚——目前算法的功耗算力,跟自然界还有很大⭐差距。 人的大脑功耗几十瓦。昆虫的大脑功耗是毫瓦/微瓦⭐级的,神经元数量极少,也能完成特别复杂的立体视觉、三维控制、🤩捕猎逃生等感知相关的行为。同等情况下,如果让电脑复现小动物在🚀自然界里识别、控制、捕猎、求生的能力,需要更先进的模型,也一🤩定会逐步出现更先进的模型。 而未来更好的算法与模型也很🎉可能意味着更多专用的、小型的芯片会迎来发展。 比如我们🔥此前投资的D-matrix,主打存内计算,预计将在2024大🥳规模量产,目前已经有大量订单。另一个模拟计算芯片设计企业Te🤯tramem也备受关注,已经发布了多篇Nature论文, ⭐ 除此之外,开源的相对小型的transformer 模型(❤️如Microsoft's PHI-2 and Mistral❤️ 7B)也会迎来快速发展。在我看来,这些开源的小模型对于AI😅行业持续、健康的发展是很有必要的。这次AI的热潮与以往的科技😡潮不同,大公司并未占据所有重要的研究方向——谷歌上市时,许多🙌大学就停止了对搜索算法的研究,因为谷歌已经有了很好的团队和资🥳源来推进搜索算法。而生成式AI则不是,对于研究机构而言,这些😆开源的小模型中还有很多值得探索的地方,目前所有名校的计算机系⭐也都在积极研究开源模型。 甚至可以说,文初我提到的、未🤗来我们期待的新的算法很可能就会从这些科研人员的工作中涌现。 🙄 【小标3 GenAI发展的背后是人才之争】 这个😅对更新、更好的生成式AI算法的期待,也意味着另一件事:生成式🤩AI的竞争也意味着人才之争。 目前,中美是在AI人才方🤔面占据全球一二位置的两个国家。 从绝对人数来说,中国占🤔据了第一位——今年三月,纽约时报报道了一个追踪AI相关人才的🌟报告,中国有着全世界最多的AI本科生人才,而与三年前相比,如😉今在美国的顶级AI人才中,中国人的比例也已经超过了美国人。比😅起过去,这些中国人才在美攻读学位后,也更多地“回流”中国。 🌟 当然,美国有着世界数量最多的一流大学,与创新气氛浓厚的😆科技企业,也孕育出了将LLM石破天惊带入大众视野的Open 😁AI,对各国的AI人才仍旧有着强烈的吸引力。 不可否认🔥,基于天时地利人和等方面考虑,中美牢牢占据了未来AI发展综合🌟最优的前二宝座。 在这个背景下,还有一个值得注意的趋势😅:人才的两极分化。 由于AI+ 的杠杆作用越发明显,创😴立一个优秀的AI企业所需要的技术人才的数量比几年前已经显著减😉少了。企业接下来对人才的竞争,会越来越集中于少数顶尖人才的争😍夺。 无论在硅谷还是在北上杭,我们已经看到顶级AI人才🚀被高价争抢,而普通大学生找不到工作的这种两极分化,而这样的趋🤗势未来也会更加明显。 【小标4 Gen AI将成万亿美🙌元市场,投资人如何入局?】 从我和我身边的创投从业者的🤩角度看来,我们的共识是Gen AI的未来是光明的——Bloo😡mberg Intelligence报告预测,GenAI将成🤔为未来十年发最迅速的市场之一,市场总量超过万亿美元,复合年增🤗长率超过40%。它变革性的能力会影响各行各业。 对于投🙄资人而言,如果想要投资这个市场,我有以下建议: 首先,👍投资生成式AI项目,本质上仍旧是在深科技技术中寻找那些具有商😅业化潜力的项目。投资人最好能具备AI相关技术背景,并且保持持😆续学习及市场敏锐度。目前生成式AI的技术变化、突破、市场都在👍迅速发展。比如此前一些挂着大模型名号的项目,也许在ChatG😅PT某次更新后就会完全失去市场,能够识别这些项目,可以帮助规🚀避许多风险。 其次,正如文初分析的,目前生成式AI的支😁柱分为人才/算法、算力、应用/数据三大方向。作为投资人,前两😁者的投资难度较大,然而应用/数据中,有着大量的未来机遇,可以💯考虑投资一些相关资源。 比如应用场景和应用场景相关的数🎉据——对于中国投资人来说,半导体 、新能源、先进制造都是不错🎉的方向。以制造业为例,拥有大量垂直行业内的数据,才能做出好的🤯AI,指导未来的先进制造。 从时间上来看,技术上如果不😉能特别确定 ,也可以等一下商业落地的信息,付出一些增值成本来🚀换取更稳定的信号。 有关AI,这个问题我常听到:AI能🎉最终代替人类吗? 我认为这要从不同尺度上去理解——我们😘究竟在讨论的是AI从什么程度上在挑战人类进化?如果是生物体层🤯面,这有着百万年以上的积累,是最难的;从人类认知层面,也至少👍有10万年进化横亘在AI面前;而出现数千年的人类语言相对更容🤔易;出现仅100年的计算机语言则最简单。 这个问题的答😅案当然没有定论。不过在这个最终将达万亿美元、改变人类生活的市😜场里,我很期待看到更多来自华人参与者的身影,不管是创业、投资🤗,还是积极地拥抱生成式AI让生活、工作变得更高效,它将前所未😢有地改变我们与世界交互的方式。返回搜狐，查看更多

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