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王慧文無心與李彥宏「斗法」_CHA

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圖片來源:由無界版圖AI工具生成

去年4月,王慧文在即刻上的簽名還是“All in Crypto”,過了半年,興趣又從 Crypto、web3轉向了人工智能,他想打造中國版的OpenAI。

實際上,比起去爭辯5000萬美金AI創業“到底能不能成”,大家更好奇的是:王慧文究竟打算怎么做,以及建立何種商業模式。

事情的起因,還得從王慧文那條朋友圈開始聊起:5000萬美元,帶資入組,不在意崗位、薪資和Tittle,求頂尖人才組隊。而在動態發布的十多天前,ChatGPT已經紅遍了大江南北,根據瑞銀集團的一份報告指出,應用推出僅兩個月,MAU就突破了1個億。

這是個什么概念呢?從數據來看,同樣是用戶達到1億,TikTok用了9個月,Ins花了2年半的時間,1月份ChatGPT每天都有近1300萬用戶訪問,成了史上用戶增長速度最快的消費級應用。

更讓人意外的,是市場的熱情。今年開年以來,美股上市公司只要與AI沾邊的企業,幾乎都有翻倍漲幅,微軟更直接向ChatGPT幕后公司OpenAI接連加磅,把它的身價推向290億美元。

國內也是一樣,百度、阿里、字節,以及大批初創公司接連跑步進場,多家ChatGPT概念股持續拉升。即便有像Stack Overflow、ICML,以及一些教育機構對ChatGPT大肆聲討,但并沒有影響到它的火爆態勢。

至于王慧文,經歷過千團大戰、外賣、網約車的市場鏖戰,這位和美團王興并肩作戰十年的副手也不甘落寞。發布AI英雄榜之前,他和幾個老朋友喝著酒,不論是酒桌上的意氣決斷,還是被好友視為搭乘AI末班車的最后一張船票,44歲的王慧文的確兌現了在退休郵件里說的話,“我一直擔心人生被慣性主導,怠于熟悉的環境而錯過了不同的精彩。”

金融做市商IMC收購加密公司Altas Technologies:金色財經報道,專注于從事ETF和期權的算法做市商IMC在本周完成了對荷蘭技術和交易公司AltasTechnologies的收購,交易條款并未披露。 AltasTechnologies專注于“加密交易的機器學習和投資組合管理功能”。

這并不是IMC第一次進軍加密貨幣交易和結算領域,該公司在整個歐洲、印度和美國均設有辦事處。該公司的一位發言人表示,IMC在過去兩到三年里一直在“增強加密業務能力”。此前IMC曾投資了Paradigm,同時與PythNetwork建立了聯系,對資產的交易提供加密貨幣定價數據。[2023/7/29 16:05:41]

以至于不少人感慨:ChatGPT魔力實在是太大了,即使像老王這樣早早財富自由的大佬也躬身入局。但無論如何,ChatGPT放到中文互聯網語境下,多少還是有點道阻且長的意味,“能做CEO的太多,但未必對大模型有專業中肯的認知”,連王慧文本人也還在學習的路上。

王慧文是東北人,員工評價他性格豪爽,作風硬朗,有大開大合的經歷,同時也行事謹慎低調。加入美團之前,他已經有了校內網和淘房網的兩段創業經歷,懂產品,也懂市場。如果你看過王慧文的《清華產品課》,會發現他在產品、各種市場戰略,對業務、產品、人性都有著極為深刻的理解。

在王慧文臨近退休的時候,王興寫了封信,把他的十年功績簡要托出:

2010年加入美團,幫助公司從千團大戰中脫穎而出;三年后,從0到1打造美團外賣,之后深入餐飲產業鏈上下游,構建到店、到家、出行等本地服務業務場景;卸任前一年,老王仍在推動用戶平臺、基礎研發、大數據和 Al 等平臺能力的建設。

五年前美團上市的時候,招股書上對聯創有這樣的描述:我們未來的成功,很大程度上取決于我們的管理層。即使站在當下,也很容易發現,美團的發展路徑并沒有跳出王慧文的商業框架。

前期的美團,發展并不快,更多的精力投入在對外溝通和用戶調查上。

比如很長一段時間,同期競品已經三十多個,外觀功能變化多端,但美團還是黑藍色調,即使當時被用戶吐槽,不過王慧文比較軸,他認為:“對任何一個創業團隊而言,無論有多少資源,都是有限的,要把資源集中到當時最重要的事情上去。”

多鏈Web3生態Hacker資助計劃Dora Grant DAO首輪零知識投票環節結束:11月14日消息,社區驅動的多鏈Web3生態開源極客資助計劃Dora Grant DAO已于北京時間11月13日23:59在開發者激勵平臺DoraHacks.io關閉首輪投票通道。投票最終結果和零知識證明文件將于14日晚八時公布。首期20萬美金Grant獎金將會根據投票結果的排序進行發放。

Dora Grant DAO計劃旨在持續支持在以下三個領域的多鏈Web3開源極客團隊:多鏈Web3核心基礎設施和工具,加密原生應用,加密-前沿科技交叉領域。[2022/11/14 13:01:29]

舉個例子,相比之前都是做線上網站,美團的業務強調線下場景,但王興和王慧文很少做路邊廣告,反而注重SEM優化。道理很簡單,他們認為,用戶只有在搜索的時候,才會有真的團購需求。這種做事風格一直延續,比如剛開始開拓外賣業務時,老王先花大量的時間在一線調查,和餐飲、零售、物流等供應鏈上的每一環的專員交流。

時間來到2020,王慧文到清華大學做了個演講,他仍然認為創始團隊應該重視規律:花大量時間研究行業、用戶,并應用到企業經營上面。

如果單從這點來看,聯系到OpenAI,其實兩者優勢不謀而合。據業內人士指出,其實ChatGPT本身全都是成熟的公開算法,不過這種超大規模訓練,并不依賴算法本身。硬件和數據才是王道,純自然語言數據都是網上公開,沒有什么門檻。

ChatGPT的先發優勢在于,通過搶先公測,收集了大量的用戶數據。

“這是更加寶貴的數據,只有他們家有。只要ChatGPT仍然是最好用的語言AI,雪球就會越滾越大,越來越難追上。”該人士還指出,為了防止ChatGPT輸出有害信息,OpenAI花了大價錢去訓練模型,這些都是OpenAI積淀了幾年筑起的數據壁壘。

王慧文的入局,說明市場看到了大模型、通用人工智能的價值和潛力。

一般來說,軟件開發和做半導體芯片不同,開源的趨勢下卡脖子問題越來越少,國內喜歡實用主義,需要找到合適的應用場景。實際上,ChatGPT在技術上稱不上是顛覆式創新,卻被無數人追捧,更像是用一種大力出奇跡的方式,提供了一種能夠靈活解決問題的應用方案。

西班牙電信巨頭Telefonica與高通合作開發元宇宙計劃:金色財經報道,西班牙電信巨頭Telefonica與芯片設計公司商高通簽署了合作伙伴關系,以推進聯合擴展現實和元宇宙計劃。Telefonica將使用高通公司的一項新技術 Snapdragon Spaces 為其客戶帶來這些元宇宙體驗,該協議還包括尋求聯合商業機會的可能性。[2022/9/27 22:33:25]

這樣一來,有一種情況就很容易出現。首先,以王慧文為代表的互聯網玩家、創業者或資本涌入同一條賽道,就像早期的草莽時代,很多大廠依靠Copy to China站住風口,將已經被驗證過的商業模式,進行本土化改造引入國內,尋找國外對標也成了玩家們心照不宣的法則。

王慧文要做OpenAI,會不會避免過去的路徑依賴,這并不好說。即使是親自打造的美團,一開始也在對標Groupon。為了吸引投資者,把故事講得更好,人人網上市的時候連套了Facebook、Zynga、Groupon、Linkedin四個國外標的。

有錢、有閑、有履歷,又對標OpenAI,王慧文給了投資者們一定的安全感。據相關媒體報道,王慧文出資5千萬美元,下一輪融資中已經確認的融資金額為2.3億美元。而這2.3億美元的頂級VC認購中,真格資本和源碼資本一起為王慧文站臺,源碼資本創始人曹毅甚至在朋友圈表示,“祝賀老王等到了,行業也等到了老王出山。”

有AI領域的資深研究人士認為:“王慧文向中文互聯網扔了一枚煙霧彈,起碼在ChatGPT這件事是這樣。”

資本市場的火熱,蔓延到用戶市場,但后者對這樣一個攢局者,并不夠看好。原因可能在于,一方面,他過往的經驗優勢體現在O2O和互聯網產品的打造上,所以人們認為,“AI英雄榜”,仍躲不開過去的那套營銷和投機的手段。

有IDC分析師指出,短期內ChatGPT對市場影響有限,“掌握了垂直領域的數據、面向場景的模型優化,以及形成工程化的解決方案,才可能實現真的落地。”這些模型甚至在3年以后會退出市場,雖然基于ChatGPT可能會誕生一批新創企,但單純依賴大模型,無法為創企提供持續的競爭力。

Tether回應《華爾街日報》:從未披露過任何股權是由于得到重要利益相關者的支持:8月30日消息,USDT 發行方 Tether 發文回應《華爾街日報》的質疑,稱其試圖詆毀 Tether 在與公眾進行透明和誠實的溝通方面所做的工作。文中強調 Tether 所持有的 3 個月的國庫券是安全資產,Tether 的業務能夠產生利潤,從未披露過任何股權是由于得到重要利益相關者的支持,并已被 NYAG 接受。

此外,Tether 還表示攻擊 Tether 的儲備資產是因為有利于市面上的其他穩定幣,Tether 的披露是市場上最誠實和最透明的。任何提及 Tether 的商業模式中存在的失敗邊際,都是基于《華爾街日報》假定的賣空者敘述。Tether 在最近幾個月輕松贖回超過 160 億美元的已發行代幣,使資產配置與前幾個月基本保持一致,同時顯著減少其對商業票據的敞口。?

據悉,《華爾街日報》此前發表文章稱,目前 Tether 擁有價值 677.4 億美元的資產和價值 675.4 億美元的負債,兩者僅相差 1.91 億美元。這樣的情況或將導致,即使其儲備資產價值下降 0.3% 也可能“使 Tether 在技術上無力償債”。[2022/8/30 12:58:25]

另一邊,“我自己總結,國內互聯網公司花錢多少不一樣,聚集人工智能的人才團隊大小不一樣,但是思路一樣:人工智能應該找場景,要解決自己業務中遇到的問題。”360創始人周鴻祎接受采訪時表示。

就像前面說的,從應用軟件開源的角度來看,ChatGPT如果作為產品上的成功,門檻確實沒那么高,但事實真的是這樣嗎?

未必。如果單從成本端以及數據積累來看,國內剛入局的小公司機會渺茫。訓練AI需要龐大的算力,有業內人士透露,使用國產算力卡倒不是不行,只是芯片制程跟不上。

ChatGPT硬件方面要3萬張頂級GPU,加上CPU、內存、硬盤、網絡和數據中心的電源與建筑,接近100億人民幣,訓練一次要幾個月,巨大的物料、電力成本之外,還有軟件開發的費用。

“國內也只有BAT這樣擁有自主云計算平臺、且掌握大量用戶的互聯網公司,而且最好是和 ChatGPT 錯位競爭,比如做中國可以正常聯網使用的中文模型,但其中最困難的部分,其實是敏感詞和有害信息的屏蔽過濾。”

比特幣礦企Riot在7月產出318枚BTC,同比減少約28%:8月3日消息,據官方數據,比特幣礦企Riot Blockchain在7月產出318枚BTC,與2021年7月的443枚BTC相比減少了約28%。2022年7月,Riot出售了275個比特幣,凈收益約為560萬美元。截至2022年7月31日,Riot持有約6,696枚BTC,全部由公司的挖礦業務生產。目前部署了40,311個礦機,哈希率容量為每秒4.2EH/s。[2022/8/3 2:57:13]

有媒體統計,國內實驗中做過的最大的模型是10億個參數,GPT-3的參數數量是國內的175倍。

這幾年BAT三家在做大模型上,都投入了不低于OpenAI 5-10億美元的資金量,語音識別、TTS、人臉識別都單獨做一套,但好的AI大模型很少,比如阿里巴巴的M6大模型,百度的文心大模型,騰訊的混元AI大模型。不過效果并不明顯,普通消費者接觸到的AI產品,主要還是類似于天貓精靈、小愛同學,側面說明可能還是努力方向搞錯了。

這種情況下,如果王慧文的團隊是要復刻像ChatGPT一樣的消費級應用,或者去重新做個搜索,以當前的局面來看并不困難,但做出來和活下去是兩碼事,關鍵是能不能持續,其實風險并不小。像谷歌、微軟、百度這類巨頭,現在也沒有尋找到技術與商業落地上的平衡點。

比如最近微軟把ChatGPT和Bing結合起來,由于所有網頁都需要清洗數據和定期來進行訓練。當摩爾定律發揮作用,訓練成本降低的同時,算力又提高好幾倍,當ChatGPT能索引全世界網頁之后,場面很容易發生失控。

“現在最大的問題,并不是去多么追求技術上的革新,而是想清楚,這項技術本身,能不能帶來生產關系的改造和生產力的提升。”有行業資深人士表示,“如果不能的話,其實沒有太大的改變,因為他沒有創造新的需求,或者說讓這種關系足夠改善。”

那么這樣一來,如果不考慮技術難度,還有另外一種可能性。用周鴻祎的話說,他把ChatGPT的能力進化分為三層,從最基本的信息學習,語料訓練,人工智能在傳遞信息的過程中,具備了邏輯能力,進而從編碼文本知識,發展到同樣能夠處理音視頻圖片。

“它今天還沒有手跟腳,沒有行動力,ChatGPT今天需要的手跟腳是什么?API。”周鴻祎說。

簡單來講,從ChatGPT上做延伸,可以分為兩方面。一種是像周鴻祎的構想,我們現在使用Web服務在美團訂餐、打車、買電影票,那么能不能讓ChatGPT也具備輸出指令的能力?這個思路和國外一家叫Adept AI的公司相像,后者類似協作智能,建立AI工具,來幫用戶完成任務。

Adept AI創始人Luan來自谷歌,他也認為:“真正的通用智能需要能夠行動的變形金剛,而不僅僅是讀寫。我們正在訓練一個模型來使用人們今天使用的所有軟件工具和 API。”

另一種延伸的方式則沒有那么直接。

舉個例子,ChatGPT仍作為一個接口,比如充當一個數據源,把這些東西打包,做B端的生意,來提高生產和服務效率,或者有調用大模型API的公司,基于大模型重點開發具體場景的AI應用公司,如Jasper。那么實際上,這條鏈路上的ChatGPT,就不是直接to C的應用,而是B2B2C,做中間件。

事實上,僅將ChatGPT當作一個to C的應用,一方面體現了人們有一定的技術崇拜:AI確實很酷;另一方面,似乎的確能也夠解決一些實際問題,相比一般聊天機器人,ChatGPT回答更靠譜。

但這并不足以說明產品的成功,OpenAI CEO都直言這是一款“糟糕的產品”,金錢在燃燒,服務器在冒煙。部分地區沒法光明正大訪問,頻繁出錯的信息,他的原話是說:“人們訪問的是一個有時能用,有時不能用的網站。”

“符合預期的需求,是需要多輪交互才能產生的。”即使作為生產力工具,運用到文章轉寫、創作等場景,實際的應用深度并沒有設想樂觀。這導致ChatGPT暫時不能直接進入工作流,意味著這樣的生產力工具都是“糟糕”的。

微軟是一家to B的公司,和老對手谷歌正面較量的領域,除了Bing,還有Edge,如今微軟的價值大頭落在云服務上,Azure被推向前臺,也是OpenAI的獨家供應商,生成式AI的大量資金最終又都流向了基礎設施層。

這種用法類似上述的第二種延伸,ChatGPT以及所有大模型,算力消耗巨大但不是好產品,甚至不是獨立軟件產品,而應該作為基建,隨著數據越來越大,參數越來越多,訓練需要的算力和成本越來越高,放到智算中心、云平臺上面,和SaaS一樣:容易部署,使用門檻低,通過賣服務和數據,靠規模效應產生高維價值。

ChatGPT目前看似是利用大模型解決生成領域的任務,但實際上,也展現出了通用型人工智能的潛力。“ChatGPT一個賬號收費也就幾十美金,所以它要扶植的一定是垂直應用。做生態,如果沒有App Store,蘋果不可能成為一個平臺。”周鴻祎認為“在通用的人工智能上搭建垂類,是非常聰明,也是非常省力的方法。”

科技公司這個稱呼既熟悉又陌生,2000年以來,互聯網公司人均標榜科技基因,但事實卻是,云計算、數據庫、人工智能、算法、大模型,這些都是后幾年才開始強調的概念。

回到王慧文這件事上,他的招募令里寫到,要成立一支非盈利基金,專投那些“發展路徑不清晰、實現希望很渺茫、商業價值不明確”的初創科技公司,這是國內VC及相關機構里已經很少見的理念了。

相比印象里的硅谷,總會有一批財務自由的人,對技術偏執,或愿意嘗試新的事物,OpenAI 前三年在毫無營收的前提下,也有人支持它每年燒5億美金。這件事如果發生在國內,對待不確定性的東西,市場的包容度往往并不高。

從企業的角度來看,OpenAI起始于一群在通用人工智能備受懷疑時,仍然相信它能成的人,并不是著急“做另一個DeepMind”來打敗谷歌,也不是微軟內部孵化,它只有375個人,是一個100%的小型創業公司。

但為什么微軟和谷歌內部沒有孵化出這些項目?人們偏向認為,OpenAI的人才密度一定比微軟、谷歌更高,大企業在創新上天生存在弊端和不足,加上資本的加持,這樣小企業才會做出顛覆式的技術。

ChatGPT只是OpenAI的產品之一,公司多個創始人曾聯合發文:“我們正致力于利用物理機器人完成基本家務。更遠一些,OpenAl的目標是制造‘一種高度自主,且在大多數具有經濟價值的工作上超越人類的系統’。”

做中國的ChatGPT和做中國的OpenAl,是完全不同的兩件事。前者貼近為了流量追一個風口,后者的格局大得多得多。在OpenAI 官網可以看到它的綱領和章程,其中有一條反競爭條款:

這種情況在國內其實是非常罕見的。

如果說“狂熱相信AI改變世界”是王慧文再創業的初衷,那么他后來發的續里,“不清晰、很渺茫、不明確”,更像是對自己這一舉措的概括。

有分析人士指出,處于早期階段的創業公司,要想獲得投資人的垂青,要么技術和工程化能力得特別強,要么對C端用戶或者B端場景有特別深刻的洞察,能夠把這些和AI技術結合,打造出能落地的產品。“國內創業,不先走場景而走技術驅動非常艱難。可能正是因為這樣,慧文這樣的動作才更有價值。”

OpenAI能以很少的收入支撐很高的估值,獲得長久的資金支持,除了技術信仰,還有資本和產業的支持,在國內,很難有VC拿錢冒險做技術驅動創新的環境,王慧文可能正在充當后者的角色。如果這是一次理想主義的試水,當所有的目標和過程堅定而明確,那么成敗其實并不完全由結果判定。

來源:“新眸”(ID:xinmouls),DeFi之道

作者:鹿堯,編輯:桑明強

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