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卧槽!搜索引擎还能这么设计?!阿里「疯」投所图不小;中国AIGC该去向何方;谷歌病在腠理还有救吗;瓶装水与AI创业破局 | ShowMeAI日报

   日期:2024-12-29     移动:http://fswenzheng.xhstdz.com/mobile/quote/86088.html

3月5日消息,据彭博社今日报道阿里巴巴正作为领投方参与中国AI大模型创企 MiniMax 至少6亿美元的一轮融资,融资仍在进行中。这是阿里今年在生成式AI领域的第二笔重大交易。知情人士称,MiniMax 估值超过25亿美元。

卧槽!搜索引擎还能这么设计?!阿里「疯」投所图不小;中国AIGC该去向何方;谷歌病在腠理还有救吗;瓶装水与AI创业破局 | ShowMeAI日报

至此中国一级市场目前估值超过10亿美金的AI大模型初创公司「智谱」「百川」「MiniMax」「月之暗面」「零一万物」,阿里已经全部拿下

阿里这么激进的投资策略,到底是在图什么?庄明浩在他的播客频道 屠龙之术最新一期 里进行了解释 。简单说有三个原因

  1. 阿里云投给大模型公司的钱,能以「提供云服务」的方式再挣回来,未来还可以成为这些公司大模型的 2B 端的分销商 (就像微软正在做的那样),提升了云业务的收入
  2. 阿里云成为投资者之后,可以更全面和清晰地跟进这几家公司的技术发展进度
  3. 目前阿里集团最大的两位掌权者蔡崇信、吴泳铭,都有投资背景非常擅长用投资的方式做业务延展和战略延伸

这期播客还讲了更多的阿里分析视角,包括其组织框架近期的频繁变动、阿里内部的投资实体、阿里的大公司病等等,如果感兴趣可以听一下,一共就20分钟 ⌚

explorer.globe.engineer (需要魔法)

网上冲浪时看到了这款搜索引擎,试了一下感叹惊为天人

搜索关键字后,Globe 可以在左侧生成要点的结构关系 (类似论文大纲或者思维导图),更爆炸的是每条呈现时能匹配到清晰且准确的配图!更更重要的是,响应速度非常快 👍👍👍

👆 上图所示,搜索「OpenAI」可以看到这家公司的研究进展、产品列表、社区入口,以及最受关注的 AI 安全话题整理;搜索「Machine Learning (机器学习)」则效果更爆炸,非常清晰且 (比较) 完整地列出了重要算法,配图也很准确,一目了然~

整体使用下来,Globe 给我们留下最深刻的感受就是快速、系统、清晰,是初步学习探索的利器。以及!开发团队在页面提示服务器资源紧张,请大家轻用~

www.nfx.com/post/ai-lik…

作者团队经过一年半的追踪、研究了数百家生成式AI公司后,提出AI (尤其是AI相关应用) 已经处于「技术差异化 → 品牌差异化」的转折点。具体来说,AI领域的技术差异化正在迅速缩小,拥有的技术优势会在短时间内被模仿和超越,甚至许多公司在底层技术上几乎没有区别。

这种情况下,公司该如何寻找甚至创造差异化,寻求生存空间呢

🔔 瓶装水行业教给我们的知识

在美国 90% 的自来水都是可以安全饮用的,但是瓶装水市场依旧巨大且繁荣:所以人们为什么要花钱买本来免费的东西呢

Perrier 品牌作为行业鼻祖,可谓玩得一手好花活:开始主打「更健康」,随后变换策略主打「更新鲜、更纯净」,更是邀请到大牌明星打广告,疯狂掘金十几年。而现在美国大约有80个瓶装水品牌,各自带着独特的故事和价值主张来到谈判桌上,角逐着这个庞大市场的利益分配比例。

🔔 AI公司如何在技术同质化的情况寻求差异化

(Data + Model) x UX x (Distribution + Perceived Value to Customers) = Your new AI MVP

(数据+模型) x UX x (分销 + 客户感知价值) =新的AI MVP

从上方公式可以看出来,当各家AI公司的 (Data + Model) 相差不多时,就需要提升其他元素的数值来获取竞争优势

  • UX (用户体验):直接影响用户对产品的感受和满意度;想创造出令人惊叹的用户体验,有时会需要一些奇思妙想
  • 分销策略、品牌建设、市场定位、客户服务等也要重视,尤其是初创公司,要对这些非技术领域有清晰的认知并积极筹措落地

总的来说AI领域产品的技术同质化时可以预见的,要想在激烈的竞争中脱颖而出,需要重视品牌和影响策略啦!而且是从现在!立刻!马上 发掘独特的品牌故事和价值主张,努力找到差异化和区分度。

朱啸虎在最新访谈里保持了他火力全开的特质,咔咔咔说了一箩筐的「大实话」:他毫不避讳地展示了对大模型投资圈无脑跟风的鄙夷,阐述了当下中国大模型公司的生存窘境,也给出了他对开闭源之争、中美差距、国内外大模型公司终局的确切判断,还有对应用层创业的无限热忱和确信

当然,他的很多观点带有极强的争议性,这篇文章应该把很多投资人和创始人的心扎成了筛子 😂 但他的视角的确更务实,从快速商业化的应用层找到中国 AIGC 的星辰大海

以下是核心观点的浓缩版,依旧强烈推荐 ⋙ 阅读原文(问答都很清晰明快)

  • 国内的大模型公司肯定没戏,要场景没场景,要数据没数据,没有价值还估值巨贵;中国敢砸钱做大模型研发的,心里肯定很虚,投入巨大且风险高,很难赚到钱。
  • 大模型能力是底层,而上层应用公司的构建壁垒是数据;美国没有产品短视频数据,而中国过去三年全部转成短视频了。
  • 中国在AIGC的应用场景发掘和落地方面,远远领先美国;很多 2B 公司已经短期内实现了商业化,基于开源模型手搓两三个月就可以上,其中的关键就是找到 PMF。
  • 一定要做成 AI 100% 做不了的东西,这才是中国的机会,那些大模型 100% 能做的很快就被颠覆掉,现在做的都是浪费。
  • 目前的几家 (头部) 大模型创业公司都没希望的,现在融资很困难,与「AI四小龙 (云从科技、商汤科技、依图科技、旷视科技)」的资本泡沫时期不同了。
  • 基金、大厂、包括王慧文的入场和病退离场,在这波大模型浪潮中的布局,都是典型的 FOMO (Fear of Missing Out,怕错过)
  • 如果必须要投场上的这几家基础大模型公司,愿意把一亿美金投给王小川,他技术靠谱,人也靠谱,和大厂关系也还可以;但这不是一个好的选择,因为投了没办法退出更愿意布局AI应用赛道
  • 大厂里就阿里展现出并购意愿,字节和百度觉得自己能做,腾讯内部几个团队在做并且也没并购意愿而且腾讯一贯思路是不急的,有场景有数据,一般都是在后面慢慢跟着跟着就第一了
  • 中国大模型的进展,追上开源能证明有存在价值追上闭源才能有独到的、额外的价值;月之暗面需要继续证明自己
  • 这波 AIGC 中美差距非常大,美国底层大模型的投入和能力都越来越强大,所以美国的AI应用要么是很薄的套壳,要么是很厚的行业宏观变革 (但短期内走不通)但是中国底层大模型还不够强大,那么应用层可以做的事情就很多
  • 中国的 AIGC 应用已经大爆发,只是大家都不知道!因为都是to B应用。
  • 现在有200多个大模型拿着锤子找钉子,找不到啊但是找到钉子后再找一个锤子是容易的,而且可能一个很小的锤子就行了,不需要那么高、那么大的锤子
  • 现在开源比非开源落后一代 (一年甚至一年半)但长远来看,开技术迭代曲线只要放缓,开源立马就追上去了,没有谁能永远保持秘密
  • 不建议国内创业者用国内大模型,因为做好之后这些大模型公司肯定别人会抄你,不要在别人的地基上盖房子
  • 大模型本身不是好的商业模式;私有化大模型的价格一年时间就从1000 万掉到了 100 万,这么早就陷入价格战,大模型公司就会很难单独生存。
  • 现在看,语言模型进步差不多见顶,突破在多模态,Sora再发布三四个版本也能见顶。先让美国在前面试错,我们在后面跟是最好的、最稳健的策略

中国科技界针对大模型的态度已分裂成两股阵营技术信仰派像 OpenAI 一样信仰 AGI 和 scaling law市场信仰派信奉陡峭的技术曲线终有放缓的一天,只需将“足够的AI能力”投入可以快速变现的商业场景中,用中国市场庞大而独特的数据构筑壁垒。

杨植麟 是前者,朱啸虎是后者。

二者对技术判断的一个根本分歧是,开源模型会不会有一天,缩小甚至拉平与闭源模型的差距?技术信仰派的观点是差距只会更大,市场信仰派的观点是一定会。

双方对自我的判断都深信不疑,我们也可以从两篇访谈里管中窥豹。

www.businessinsider.com/google-gemi…

前两天,Business Insider 发了一篇深度长文「How Google lost its way」,回顾了 Google 这25年逐步「沉沦」的历程:从硅谷文化的伟大创建者,到患上「大公司病」的沉疴难医。

所以,Google 还有救吗

  1. 外界明显感知到不对劲,是 Google 在这轮大模型浪潮里表现实在拉跨;而 Google 丢失先手后踉跄追赶、一次次险些跌倒的身影,让人无限感慨。
  2. Google 当前面临诸多棘手问题:对风险的忍耐度下降、创新受限、裁员、标志性产品 (搜索/Gmail等) 质量下降、人才流失、产品陈旧、对其广告业务过度依赖…
  3. 而 Google 之所以发生这样的变化,是很多因素叠加的结果:公司规模的扩大、领导力的缺乏、对监管和公众反响的恐惧、对华尔街的迎合、公司文化的稀释…
  4. 亲手缔造了自由创新文化的 Google,用25年的时间走到了自己初心的反面。文章里有很多细节的对比描述,能感受到作者和亲历者们的的痛心。比如

曾经鼓励员工用 20% 时间 探索与工作不直接相关的项目,被最终转移到 Area 120 内部孵化器,项目也被大幅缩减关闭;曾经诞生了 Google 自动驾驶汽车单元的创新探索中心 X加粗样式,被迫收缩壮志雄心和向外寻求投资;曾经视 Google 为终身职业的员工们在2023年突然被裁员 12,000 人,企业归属感和信任感瞬间崩塌;曾经不符合 Google 文化的员工进入了公司,而且日趋增多并把水越搅越浑…

  1. 所以,生成式AI的落后只是一个更明显的结果。在这之前, Google 其实已经错失了语音助手、自动驾驶汽车等领域的先机。并不是 Google 技术不成熟,而是它已经太大了,大到成为了一项基础设置,要绝对正确和不能出错,并因此宁愿让出先手
  2. 是成为像 IBM 一样老旧的巨头,还是像 MicroSoft 一样扭转命运,Google 前路将走向何方……

原文写得非常好!日报整理难免丢失了细节和情感,你可以阅读原文 (英文) 或者查看代餐 ⋙ 中文译版全文

从 Google 的故事里,也看到了国内诸多互联网大厂当下面临的困境。在组织变革这个难题面前,大家都是求索者 ⛵

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