第一批人工智能独角兽都去哪儿了?中美的AIGC故事已经来到了分叉口

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回顾过去的一个多月,生成式AI领域热闹依旧。Sora还没玩转,Kimi和Suno的爆火又再次点燃了圈内外的激情。Kimi的走红让长文本处理大模型赛道瞬间卷起来。

撰稿丨诺亚

出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)

曾经在文生图赛道风光无限的AI创业明星公司Stability AI如今正面临困境。继一批高管以及Stable Diffusion的核心研发人员纷纷辞职后,其首席执行官Emad Mostaque也于上周末跑路了。

无独有偶。同样在上周,位列硅谷估值最高的AI初创公司一席的Inflection AI也被曝剧变:两名联合创始人以及大批员工加入微软。可以说,这波操作下,Inflection AI几乎被微软一夜掏空。

大模型的兴起,生成式AI的爆发,让第一批崛起的人工智能独角兽最先成为资本宠儿、媒体焦点,但随着这一舞台上后起之秀越来越多,众多新品层出不穷后,这些最初取得成功的企业却似乎在悄然从聚光灯下退出。这些逐渐“失踪”的AI初创企业都去哪儿了?

1、两极分化的赛道

被淹没在信息流中的昔日明星创企有很多,Jasper可能是其中比较典型的一个。

这家位于得克萨斯州奥斯汀的AI公司,其核心产品是Jasper.AI,作为基于GPT3模型开发的AIGC产品,Jasper.AI可以被拿来生成Instagram标题、编写TikTok视频脚本、写电子邮件等等。Jasper.AI一经推出就火了,在社交媒体、跨海电商、视频制作等领域获得大量用户的青睐。

大好形势下,Jasper在2022年10月由Salesforce领投的A轮融资中筹集了1.25亿美元,估值达到15亿美元,成为了一家独角兽企业。可惜好景不长。

2023年夏天,Jasper将全年预期收入下调了30%,紧接着在7月开启了裁员,9月又经历了一场高层变动,Jasper的两位联合创始人——首席执行官Dave Rogenmoser和首席技术官J.P. Morgan双双辞职。这一动向引起了外界的高度猜疑。更令人不安的是,同一时期,Jasper内部将面向员工的股票估值降低了20%。

不过,也并非所有生成式 AI 独角兽都处于负面轨道。比如由Arvind Jain创立的人工智能工作助手公司Glean。2024年2月,企业搜索领域的初创公司Glean在D轮融资中筹集了2亿美元,估值达到22亿美元,并计划大幅增加招聘,以应对其企业级AI解决方案日益增长的需求。

此外,诸如Hugging Face、Character.ai和Adept AI等公司的成功故事也表明,AI创业公司的两极分化正在渐趋分明。这些公司在过去每隔一两个月就会有新的资金筹集和合作项目,他们通过构建自身独特优势抵御来自领头羊OpenAI以及其他科技巨头的竞争压力。

2、套壳ChatGPT者,死!

随着行业泡沫的挤出,生成式 AI 赛道终会导向赢家通吃的结局。那么在此期间,“消失的大多数”创企主要是因为什么而掉队的呢?

总体而言,可以归因为四个方面:

其一,运行一个AI模型所需的算力、人力和资源往往高达数百万美元。大模型桌上的筹码过于昂贵,这可能是初创企业面临的最大短板;

其二,生成式AI创业领域竞争激烈。投资者们往往会期待多个成功案例的出现,然而实际上,面对像OpenAI这样具有领先地位的竞争对手时,初创企业要想脱颖而出并实现可持续的成功显得尤为困难;

其三,大型科技公司的蚕食鲸吞。在激烈的市场竞争中,初创企业若能得到大型科技公司的支持和背书,将在很大程度上保障其发展的稳定性和持续性。但也正因如此,大型科技公司有时就会成为“摘桃子”的那个人。

其四,创始人与投资人的利益不一致。企业家卡洛斯·E·佩雷斯指出:“许多近期的人工智能初创公司存在一个重大问题,那就是它们的创始人大多是从未开发过产品的学术研究人员。他们很可能对产品开发没有兴趣,而只专注于科学发现。”因此,他们的兴趣与投资者并不一致。

还是以 Jasper为例。由于Jasper主要依赖OpenAI的GPT-3技术来支撑其产品功能,早期固然发展迅猛,但也为其长远发展埋下了隐患。就在OpenAI推出ChatGPT后,ChatGPT实质上就直接成为了Jasper的竞争对手。

正如Sam Altman在YC周末校友分享会上所警告的那样:“模仿ChatGPT者,注定灭亡!”

3、竞争加剧、融资遇冷

近年来,每当OpenAI发布重大更新时,总是会对许多初创企业产生巨大影响,甚至直接导致部分初创企业的衰落。尤其是那些没有建立护城河的生成式AI创业公司,在面临诸如OpenAI等巨头的新技术和产品的冲击下,失败的风险急剧上升。

Jasper之外,另一家明星创企——AI语音识别软件公司Deepgram,也在去年经历了两轮裁员。彼时,其首席执行官Scott Stephenson表示,裁员主要源于融资困难。简单来说,没钱了。

而从外部环境来说,一方面,Deepgram要面临来自科技巨头的“围剿”,随着谷歌、微软、亚马逊等公司陆续推出自身的语音文本生成服务,Deepgram的竞争优势难以续航,另一方面,OpenAI开发了语音识别模型Whisper,这一开源软件降低了开发者的使用门槛,他们不再需要Deepgram这样的托管者。

此外,很多人不知道的是,在OpenAI推出Sora之前,市场上已存在一个名为Lightricks的AI驱动电影制作平台。该公司于2021年9月筹集了1.3亿美元资金,估值达到18亿美元,但后来也不得不裁减了约12%的雇员,即80名员工。即便如此,该公司在此之后仍继续筹集多轮融资,并在上个月发布了LTX Studio。

不知从何时起,对于AI初创公司,裁员似乎变得屡见不鲜。纽约风投机构Next Round Capital Partners的首席执行官Ken Smythe曾预计:85%的AI初创公司将在三年内倒闭,要么是因为被大公司吞并,要么是因为资金耗尽。

与此同时,Synthesia、Runway、Cohere、Coreweave、Replit等其他初创公司都在积极推出新功能和产品。不过,这些公司的盈利能力依旧是个悬而未决的问题。尽管它们各自都为客户设置了某种营收模式,但运行AI模型的成本依然非常高昂。加上早期AI热潮中的投资狂热正在逐渐褪去,所以即使这批AI公司仍旧在积极求存,但其未来发展方向仍然模糊不清。

4、卷完模型卷应用,才是出路?

ChatGPT的出现突然揭示了这样一个事实——“大模型原本并不易用,初创企业的价值在于弥补这种缺陷,如今这种价值突然消失了。”所以无数AI创企“眼看他起朱楼,眼看他宴宾客,眼看他楼塌了”。

AI产业的底层是算力基础设施,中间层是基础大模型,上层则是AI应用。在这股AI淘金热中,似乎只有底层的“卖铲人”赚得盆满钵满,其余环节上的玩家看起来风风火火,但多少都有些后继乏力。而一些大公司凭借成熟的应用场景和庞大的存量用户基数,可以轻易地碾压同赛道的选手。

将视角转到中国。在ChatGPT 引发的AGI 狂潮中,大家多少都有点焦虑。一众科技公司、互联网公司、甚至传统企业都疯狂涌向大模型,不断声称开发出各种大力出奇迹的通用模型、各种专攻垂直领域的行业模型,急于实现AI价值的落地与变现。所以我们看到了百模大战甚至千模大战的铺开。

当然,也有在这波AI风口上转型失败的。比如,不久前宣布部分停工的明星AI公司竹间智能。因为资金和资源的限制,此前专注NLP的竹间智能并没有及时转型大模型赛道。无法及时跟上技术时潮的公司随即陷入了恶性循环。毕竟大模型是入场券昂贵的游戏,掉队之后就很难再建立竞争壁垒。

不过“卷”无止境。即使顺利进入大模型赛场了,也只是一个开始。国内不少大佬也曾就此发声。

李彦宏说:“百模大战是对社会资源很大的浪费。不应该去卷大模型,而应该去卷应用,只有应用才真正直接创造价值。做出上亿用户使用的应用时,大模型的真正价值才得到体现。”

周鸿祎则指出:“2024年是人工大模型的场景之年,如果找不到场景,光是在做大模型,有点像拿着锤子找钉子,如果找不到钉子,这个锤子是没有用的。”

那应该卷应用吗?不要忘了前车之鉴,譬如Jasper之类的大模型“套壳”公司,其实也没有多大存在的意义;而像Deepgram这样从具体场景入手但护城河尚浅,可能开始发展不错,但很快就要面临大模型厂商的挤压。

5、中国大模型的路线之争:暴力美学 Or 场景为王

归根结底,对于国内的AIGC创业企业来说,又是一个关于抉择的问题:长线还是务实、暴力美学还是场景为王。

正如中国大模型圈最近流行的技术路线与市场路线之争:

一方是以月之暗面创始人杨植麟为代表的技术路线,他们对技术有信仰,信仰AGI,推崇OpenAI的路径,认为随着模型能力跃升、模型成本降低,会自然而然解锁丰富的应用。

就像杨植麟表达的:“AI不是我在接下来一两年找到什么PMF(AI产品和市场需求契合),而是接下来十到二十年如何改变世界。”

另一方则是以金沙江创投主管合伙人朱啸虎为代表的市场路线,他们对于美版的AIGC叙事感到厌倦,信奉本土化,支持将充足的AI能力投入可以快速变现的商业场景中进化,同时用国内市场特有的海量数据和应用场景构筑壁垒。

正如朱啸虎质问的:“你做GPT-4科研至少砸四五千万美金。关键是万一你砸了四五千万美金做出来,别人开源了呢?你不是全白砸了?这个是很扎心的问题。”

双方在各自的世界观里都坚信自己的判断。

而曾与朱啸虎在朋友圈互怼的傅盛这一次却显得更“现实”。“我今天也坚决不认同哪一个模型参数做得很牛,它就能改变世界,这个一定会失败的。要想成功,一定要和应用结合,这样才会形成闭环,闭环才会不断打磨,不断打磨后技术才真正是为世界准备的,而不是为你的理想准备的。”

“学了十年屠龙之技,世界上根本没有龙,那就白学了。”在傅盛看来,理想主义和现实主义也并非完全对立:“只有把现实问题解决好,才是真正的理想主义,否则就是空想。空想和理想之间就差你看不看现实。”

能做AI的,都是有点理想的,但真正能把AI做成的,还是需要更现实一点的考量。

事实上,从中国的国情以及AIGC产业的现状来看,立足应用场景快速推进是最有可能实现突破的路径。正如李开复几年前在《AI Superpowers》一书里指出的,中国虽然在AI技术层面不及美国,但是在应用端却走在了美国的前面。

此前也有不少业内人士判断,与美国不同,中国的AIGC很有可能会采取纵向的发展模式。这种模式的特点在于,聚焦于特定的应用领域,比如电商、短视频、金融,而不是追求产品的通用化。这种发展模式弥补了中国在模型通用能力上的不足,也利用了在垂直领域积累的大量的专业数据。

6、结语:GenAI时代的奇点终将来临

回顾过去的一个多月,生成式AI领域热闹依旧。Sora还没玩转,Kimi和Suno的爆火又再次点燃了圈内外的激情。Kimi的走红让长文本处理大模型赛道瞬间卷起来。从拼参数,到拼文本长度、无损上下文,只用了不到一年的时间;而Suno甫一推出就被冠以“音乐版ChatGPT”之名。简单实用的风格让音乐小白也能产出爆款神曲。

AI仍处在高速发展阶段,各类催化仍将继续。一方面,大模型向普通人开放,可以获得大量的语料积累,通过来自真实物理世界的反馈,进一步改进基础模型,达成深度学习并实现个体赋能。另一方面,这些大模型在个人用户终端的落地,将不断催生新场景、新业态和新市场,加速商业化进程。

以场景为立身的锚点,以数据为进化的燃料,GenAI时代的奇点或许不日即将来到。          

参考链接:

https://analyticsindiamag.com/where-are-all-the-early-ai-unicorns-now/

https://www.shangyexinzhi.com/article/18344360.html

https://www.36kr.com/p/2486790402103176

https://zhuanlan.zhihu.com/p/688903949

责任编辑:武晓燕 来源: 51CTO技术栈
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