大模型越火,商湯們越焦慮
該讓人工智能降降溫了。
作者|鄭丹
人工智能行業(yè)就是這么神奇,每每一波風(fēng)吹起,總會讓人誤以為這個行業(yè)還大有可為。
大語言模型就是典型的例子。在山姆·奧特曼和他的Open AI沒有出名前,不單單是國內(nèi),整個人工智能圈也僅僅把它當(dāng)作是一種新型工具,投資人開始變得謹(jǐn)慎起來,以至于他們中的一些人跑去看起了新消費,原因很簡單,相較于復(fù)雜的科技,消費品類要更好懂一些。
后來的故事大家都知道了,Open AI與微軟的聯(lián)姻,給原本冰冷的人工智能行業(yè)強行續(xù)上了火種,熱度蔓延到國內(nèi),圈內(nèi)外的討論度空前高漲。
尤其在今年上半年,繼百度發(fā)布文心一言后,各類新老公司層出不窮,除了隔三差五能聽到某某公司發(fā)布了自己的大模型,最喜聞樂見的,每天都有新的群聊誕生,其中有賣教程的、有假借AI之名兜售私董會的,當(dāng)然也有一些正兒八經(jīng)聊大模型的現(xiàn)狀與未來的。
最吊詭的是,過去人工智能圈負(fù)有一定名氣的AI四小龍,這次居然不是頂流。
拿商湯科技來說,繼今年4月發(fā)布了“日日新大模型”體系后,它還密集推出了其他的大模型,和Open AI繼續(xù)補強LLM不同,商湯這次似乎很著急向外界證明自己。
但事與愿違,自2022年以來,商湯已經(jīng)多次遭到大股東減持,其中就包括軟銀集團(tuán)和阿里巴巴,前者累計減持了4次,套現(xiàn)金額超3.26億港元,后者減持3次,有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,大股東減持,對于當(dāng)前營收規(guī)模下降、且尚未盈利的商湯而言,無異于向市場發(fā)出了不看好的信號。
這也是本篇文章想聊清楚的點:大模型風(fēng)口究竟能否給商湯們帶來新生?
01
人工智能的窘境,大模型改變不了
關(guān)于阿里減持商湯這件事,外界認(rèn)為主要有兩點原因:一方面是出于商湯在AI方面的投入短期還看不到回報;另一方面,則是阿里自身也在進(jìn)行各業(yè)務(wù)線的調(diào)整,所以亟需切割旁支的投資項目。
但這些理由仍顯得有些牽強,因為從價值投資的角度來看,被減持只能說明一個問題:大概率不是別人眼中的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)了。
我們還是以商湯科技這家公司為例,這家公司從創(chuàng)業(yè)那天起,就是含著金鑰匙的。如果給它貼上一個標(biāo)簽,毫無疑問就是科學(xué)家親自下場,商湯的聯(lián)合創(chuàng)始人湯曉鷗是香港中文大學(xué)教授,被外界認(rèn)為是全球人臉識別技術(shù)的開拓者和探路者。
據(jù)新眸不完全統(tǒng)計,成立4年的商湯融資額已經(jīng)超過17億美元,是當(dāng)時全球融資額最大、估值最高的人工智能獨角獸公司。但好景不長,自從商湯2021年底上市后,其市值就一路下挫,現(xiàn)在商湯市值徘徊在700億港元左右。
那么問題來了,一度風(fēng)頭無兩的商湯為何IPO后就變了味呢?
關(guān)于這個問題,知乎上有個高贊回答:“AI四小龍最大的問題,不是沒有清晰的業(yè)務(wù),而是初期發(fā)展路線不清晰,導(dǎo)致業(yè)務(wù)不連貫,先前的技術(shù)未能形成有效沉淀,不能很好地助力新近提出的主營戰(zhàn)略。換句話說,AI四小龍現(xiàn)在才找到清晰的發(fā)展方向,沉沒成本沒有轉(zhuǎn)化為養(yǎng)分,大部分都白白浪費掉了。”
這段評論發(fā)表于兩年前,但即便現(xiàn)在來看,依然不過時。
翻譯成大家都能聽懂的話,就是AI遇冷,資本不再迷戀AI神話。既然之前用了幾十億、投資了近十輪都沒能讓它捧向更大的市場,那么現(xiàn)在即便你有了新戰(zhàn)略、發(fā)布了新產(chǎn)品,在市場眼里,還是要打上一些折扣的。
從另外一個角度看,這其實是人工智能這些年一直不溫不火的主要原因。
單從商業(yè)視角來看,如果一項技術(shù)沒能找到合適的落地場景,那么這項技術(shù)大概率只能是孤芳自賞。過去很長一段時間里,包括商湯在內(nèi)的一眾明星科技公司們,過度迷戀技術(shù)信仰,忽略了場景落地,表現(xiàn)在業(yè)務(wù)上,就是他們的觸手很長,無論是C端,還是B端和G端,只要有合適的活,它都會去做。
這像極了十幾年前的軟件公司,也是四小龍們的難言之隱,畢竟在理想和現(xiàn)實之間,為了能把AI故事繼續(xù)講下去,這些傳統(tǒng)軟件公司就能做的活,他們大概率還是會繼續(xù)干下去的。
02
商湯問題是典型的AI行業(yè)問題
關(guān)于AI含金量這件事,業(yè)界主要有三個判斷因子:研發(fā)投入、營收規(guī)模及增速、主營業(yè)務(wù)凈利率,但人們往往只注意前面兩個,而忽略了最關(guān)鍵的最后一項。
因為關(guān)于前兩者,幾乎每家做軟件的公司都能做到還不錯,關(guān)鍵是,很多外包、集成商卡脖子的點,就是沒法形成規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)壁壘,這里有一個技術(shù)誤區(qū),很多人誤以為技術(shù)壁壘代表著企業(yè)擁有專利數(shù)的多少,但最實際的衡量指標(biāo)應(yīng)該是,這項能應(yīng)用于社會場景的技術(shù),是否缺它不可。
在這方面,Open AI就是一個典型的例子。時至今日,相比于已經(jīng)推出的大模型,業(yè)界更關(guān)心的,其實是它究竟是怎么構(gòu)建模型的,以及如何進(jìn)行模型訓(xùn)練的。
這也是國內(nèi)一些人工智能公司最缺乏的競爭力。
換句話說,商湯們的問題不僅僅是商湯本身的問題,更是一個行業(yè)性的難題。
這也解釋了為什么人工智能很難形成絕對壁壘。根據(jù)IT橘子數(shù)據(jù),截至2020年,30%的成長型AI企業(yè)尚未獲投,這些未獲投企業(yè)很多沒有找到細(xì)分的價值板塊,產(chǎn)品差異化競爭優(yōu)勢也不明顯,甚至存在著嚴(yán)重的同質(zhì)化競爭現(xiàn)象。
那么問題來了,大模型究竟能不能解決當(dāng)下人工智能的困境呢?
答案是否定的,本質(zhì)上來講,現(xiàn)在多數(shù)的大模型并不能稱得上是真正的AGI。有業(yè)內(nèi)人士告訴《新眸》,“衡量大模型成功與否的標(biāo)準(zhǔn),并不只是有多少參數(shù),而是它究竟能解決什么樣的場景難題,而且這個場景問題,用AI解決成本更低、安全性更高。”
按照這個邏輯來看,現(xiàn)在的大模型還遠(yuǎn)不能撐起一個主營業(yè)務(wù),反倒加劇了AI的黑盒化,本來大家對于人工智能已經(jīng)很費解了,現(xiàn)在陡然推出的各種新方案,它的可靠性和商業(yè)價值就更加值得商榷。
AI現(xiàn)狀也大致如此,近些年爆火又沉寂的中臺們就是典型。就國內(nèi)玩家而言,你會發(fā)現(xiàn)在活得好的基本都是卡位垂直領(lǐng)域的,比如AI語音領(lǐng)域的科大訊飛、智能BI領(lǐng)域的帆軟等,但目前也未跑出一個類似于微軟或者Snowflake式的巨頭。
03
似是而非的風(fēng)口,正讓局面愈加混亂
大模型爆火后,很多人都認(rèn)為這將是一個超級風(fēng)口。
但事實卻是,隔壁的Open AI已經(jīng)和微軟密切合作,試圖把AI能力融入原有的微軟產(chǎn)品體系中,旗下的Azure云計算業(yè)務(wù)、office 365,甚至是搜索業(yè)務(wù)Bing,都進(jìn)行了大升級。
但國內(nèi)的人工智能環(huán)境卻有所差異。
基本上包括阿里、騰訊在內(nèi)的巨頭們更愿意研發(fā)自己的大模型,而不是和其他廠商合作,這是由國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展路徑?jīng)Q定的。中國是個超級市場,無論是典型的人工智能公司,還是有一定研發(fā)能力的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),他們更愿意關(guān)起門來自己做,至于生態(tài),大多還是停留在銷售視角和口頭上。
在這種情況下,往往會加劇行業(yè)的內(nèi)卷程度,以至于出現(xiàn)了一個怪象,大模型越來越火,而人工智能公司的定位反倒越來越模糊。這也是另外一個需要深思的問題,按照凱恩斯的經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯,國內(nèi)人工智能遇冷的關(guān)鍵在于,供給遠(yuǎn)超過真實需求,而想要培育這個市場,仍需要時間沉淀和多方努力。
按照這個邏輯來看,我們確實應(yīng)該讓AI降降溫,重回理性的軌道上了。
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原文標(biāo)題 : 大模型越火,商湯們越焦慮

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