在疯狂三月之后,深入浅出分析aigc的核心价值 (下篇)|【ai行研&商业价值分析】-爱代码爱编程
Rocky Ding
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大家好,我是Rocky。
本文是《在疯狂三月之后,深入浅出分析AIGC的核心价值》系列的第二篇文章,在第一篇文章中,我们已经详细阐述了《何为AIGC》以及《“疯狂的三月”,AI新时代的开启》两个核心议题内容,感兴趣的朋友可以进行补充阅读:在疯狂三月之后,深入浅出分析AIGC的核心价值 (上篇)|【AI行研&商业价值分析】
2023年3月21日,微软创始人比尔·盖茨在其博客文章《The Age of AI has begun》中表示,自从1980年首次看到图形用户界面(graphical user interface)以来,以OpenAI为代表的科技公司发布的AIGC模型是他所见过的最具革命性的技术进步。
Rocky也认为,AIGC及其生态链,会成为AI行业重大变革的主导力量。AIGC会带来一个全新的红利期,未来随着AIGC的全面落地和深度商用,会深刻改变我们的工作,生活,学习以及交流方式,许多行业都将被重新定义,过程会非常有趣。
二十世纪末PC革命的时候,Rocky还在玩小霸王学习机;二十一世纪初互联网革命的时候,Rocky还在教室里获取新知,但Rocky依旧从革新中感受到了震撼。当前由AIGC引发的科技浪潮,同样让Rocky兴奋,正是其ToC的迭代可能性,让Rokcy在早期就做出了all in AIGC的决定。
而在刚刚过去的“疯狂三月”,世界上主要科技公司与研究机构们争先恐后发布关于AIGC的最新进展,让人目不暇接,吃瓜群众们纷纷惊呼不已。那么,在狂欢过后,我们该如何更好的审视AIGC的未来?我们该如何更好地拥抱AIGC引领的革新?接下来Rocky准备从技术,产品,长期主义等维度分享一些个人的核心思考与观点,希望能帮助各位读者对AIGC有一个全面的了解。
So,enjoy(与本文的BGM一起食用更佳哦):
正文开始
----【目录先行】----
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何为AIGC(上篇中已介绍)
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“疯狂的三月”,AI新时代的开启(上篇中已介绍)
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AIGC引发的科技浪潮,给了我们什么启示
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AIGC时代下,还会涌现哪些现象级产品
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AI从业者在AIGC时代下如何“转型”
【三】AIGC引发的科技浪潮,给了我们什么启示
Rocky相信,由AIGC引发的科技浪潮正在席卷全球,硅谷、中关村、西湖,以及世界各地的人们都在热烈讨论着人工智能的未来。
OpenAI的创始人Sam Altman大胆预测了新版的“摩尔定律”,他认为全球人工智能运算量每隔18个月就会翻一番。
与此同时,OpenAI持续降低ChatGPT的API调用成本,将每输出100万个单词的价格降低到2.7美元(约合18元人民币),使用成本约为之前的十分之一。让更多的人低成本的使用ChatGPT服务,有利于让OpenAI成为人工智能时代新的基础平台,类似于移动互联网时代的IOS/Android。
有了新的基础平台,我们就可以向上游,下游,横向以及周期里的时代机会这四个维度拓展,来总结AIGC可能的所有业态。
横向业态
目前为止我们可以看到,几乎所有前沿人工智能大模型的突破,都来自巨头公司,因为他们拥有强大的资金,计算资源以及人才储备。
2012年到2022年的传统深度学习时代,一般落地的都是小模型,比如目标检测,人脸识别等,而如今AIGC时代的驱动引擎是真正的大模型,但大模型的高昂投入,让普通公司难以为继,因此入局玩家都是科技巨头。
虽然训练大模型需要巨量的前期投入,但这些投入会逐年获得回报,并且基于“数据和模型的飞轮效应”,会产生非常明显的先发优势。研究表明,相比资金与算力,高质量数据会成为训练大模型的一个重要稀缺资源,因为增加模型参数量所获得回报的边际效应目前看来是递减的。
所以在大模型层面,未来只会是巨头之间的争霸,其他公司并不会有太多机会。
目前来看,很可能最终形成类似IOS/Android和云计算的格局,一般这种量级的生态圈最终不会容纳太多家,但也不会被一家垄断。这无疑将会是继移动互联网之后,下一个史诗级的重大战略窗口。
而如同IOS/Android以及windows一样,横向业态将会拿走价值链里的大头。随着模型的能力和发展速度渐渐稳定后,应用层将会出现深入某个垂直领域的新一代SaaS和消费级的Killer Apps。
大模型让海量的通用常识能够普惠,能够大幅降低各个专业领域的内容生产门槛与成本,并且很有可能会改变未来的信息交互方式,大模型很有可能成为移动互联网后新的基础平台,未来会非常有意思。
上游业态
以Nvidia,AWS等为代表的提供芯片、云计算等基础能力的厂商,成为了上游业态的核心力量,为AIGC提供算力。
所有模型的推理都需要算力,基础能力厂商短期最需要关注的问题将是对于需求的衡量:如何满足客户GPU的计算需求的同时,没有太多闲置的GPU,因为闲置会大大提高公司的运营成本。
再将算力进行细分,可以分出训练算力和推理算力,由于推理算力并不存在垄断情况,如何生产更具性价比的新型架构AI推理芯片,成为了创业公司们的新机会,并且推理市场可能比训练市场更具前景。
除此之外,数据供给方,数据标注公司,基础工具公司等有较大的红利势能,能跟随着行业的发展一同成长。
下游业态
在横向业态和上游业态被赋能好之后,下游业态会产生大量的新机会,但也只是少数掌握细分行业数据和“数据飞轮”迭代能力的公司的机会,这波浪潮对于绝大多数现有公司来说,是一个短暂的美梦。
短期来看,像ChatGPT以及Midjourney这种技术即是产品的消费级Killer Apps是下游业态的最具价值的形式。
Rocky认为,在基础模型和具体AI应用研发之间还会有一个中间层:出现一批专门负责调整大型模型以适应具体AI应用需求的初创企业,比如说AIGC时代的Github:Hugging Face。
Hugging Face是全球最大的AI社区和平台,也是AI重要基础设施之一。Hugging Face的核心业务位是作为AI的入口,用户可以在社区托管和共享AI模型和数据集,也可以构建、训练和部署AI模型。与此同时,Hugging Face不断探索商业化路径,包括私人模型库、模型推理和部署、AutoTrain等。
下游的应用型/创业/细分行业公司可以与巨头合作,在经过持续训练的大模型的基础上,不断微调优化,为自身所在的细分领域创建模型和搭建业务闭环,提供SaaS服务。
Rocky认为,做1%的模型训练对下游业态的公司至关重要,非常需要对商业闭环有敏锐的洞察,对用户需求有快速的响应,对产品的易用性有快速的迭代。
而最重要的物料无疑是行业数据,细分领域的数据本身是稀缺的,如何基于数据与行业知识,打造护城河,并保护用户数据与隐私,将会是下游业态公司的关键战略。
此外,Rocky也相信在下游业态中,在AIGC时代会有ToC平台级的机会,如果我们利用AIGC工具与AIGC用户打造一个不仅限于AIGC的社区,这个社区里面有更多的内容消费和内容分发,会是什么样子?
Rocky相信会出现更多类似于移动互联网时代的Killer Apps与平台级产品。
周期里的时代机会
除了AIGC业态里的思考,Rocky还想再挖掘一些周期里所展现出的时代机会。
2017年,在推出AlphaGo和AlphaZero这些棋类“终结者”不久后,谷歌持续发力,发布了Transformer模型,这个在未来将支撑AIGC浪潮的关键技术。
同时,谷歌在医疗领域推出AlphaFold,能够精确地基于氨基酸序列,预测蛋白质的3D结构,其准确性已达到世界顶尖水平。
一系列的前沿成果,让谷歌似乎已经在AI领域占据了绝对优势,难以被其他公司所赶超。
是的,如果不是周期里的机会,谷歌确实会像移动移动互联网时代那样,攫取AIGC红利的大头。
只是,OpenAI和微软不这么认为。
OpenAI经过不懈努力,终于在2022年11月,让ChatGPT横空出世,一举打破谷歌在AI的垄断布局。
谷歌只能匆忙迎战,短短几个月就推出Bard,但是“犹豫就会败北,果断就会白给”的不仅仅是普通人,也包括了谷歌这样的巨头。Bard带给大家的除了一连串的简单问题错误回答和业内群嘲,还反向证明了ChatGPT的强大。
与此同时,微软+OpenAI的组合,将ChatGPT赋能Bing,让原本极为小众的Bing在搜索领域的份额飞速增长,对谷歌的核心现金流业务构成了巨大的挑战。
Rocky认为,是微软对Bing在如此困境中的持续坚持,是OpenAI对大模型以及数据为中心技术路线的持续坚持,是对愿景不惜一切的投入以及抓住周期里的时代机会这四个要素,最终让新周期里的AI产品成功破局,攻守易势也!
【四】AIGC时代下,还会涌现哪些现象级产品
与其说会涌现哪些现象级产品,Rocky不如转换一下叙述模式,以目前的发展态势来看,现象级的产品需要具备哪些要素?
因为AIGC时代的ToC与ToB可能性,我们或许可以在移动互联网时代中找寻一些答案。
智能手机的出现,是移动互联网的一个关键一招,在规模化生产之后,智能手机做到了产品普惠,每个人都能拥有一个智能手机,也为后续的Killer Apps的爆发奠定了基础。
同样的,在AIGC时代中,基础大模型会是新的“智能手机”,各路兵马将会在基础大模型领域疯狂厮杀,来获取AIGC时代价值的大头,目前已经有眼花缭乱的AI大模型涌现,Rocky相信在未来4-5年内,在基础大模型侧会分出胜负。
像移动互联网时代一样,AIGC+“机器人”会是新一代的终端。
这个“机器人”足够广泛,可以是手机,可以是电动车,可以是PC,可以是人型机器人,可以是扫地机器人,可以是无人机…在移动互联网时代,我们需要通过编程才能和计算机做交互,而在AIGC时代,用自然语言和图片视频就可以进行交互,数据组织效率和能力再上一层楼。
同时,Rocky认为,在AIGC时代,也会有爆款级的信息流产品(小红书,抖音等),最近评选出的50家最值得关注的AIGC机构,在他们之中,存在着这样的势能。
Rocky在这里再列举一些已经推出的势能App:
- AI写作:Jasper AI
- AI写作:Copy.ai
- AI声音:podcast.ai
- AI绘图:Midjourney
- AI绘图:Stability AI
- AI修图:Lensa
- AI音视频编辑:Descript
- AI编程:GitHub Copilot
- AI笔记:Mem
- AI游戏:AI Dungeon
在移动互联网的ToC模式和传统深度学习的ToB模式中,我们可以挖掘出AIGC在ToB和ToC的基本逻辑:
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ToB:渠道和信任是最关键的,商务需要有项目对接的能力,明确做的是making money的场景,是追求效率。
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ToC:用户体验和产品逻辑是最关键的,运维和产品需要去推动App的普惠,要明确做的是killing time的场景,是追求体验。
ToB和ToC两者又一个共同的特点就是,切勿无逻辑扩张团队规模,因为Midjourney告诉我们,伟大的团队只需要11个人就够了。Rcoky认为我们要找到的是志同道合,基本面合适,能够成为互相的“千倍同事”,让团队高效强悍的前进。
最后,Rocky始终认为,ToB和ToC的商业逻辑会大于技术逻辑,也就是Rocky一直在说的,技术工具化。
【五】AI从业者在AIGC时代下如何“转型”
Rocky将在这里分享AIGC时代的几个关键思考:
在GTC大会上,黄仁勋提出了一个很有意思的观点,他认为生成式AI就是一种新型的计算机,我们可以用人类语言进行编程,任何人都可以命令计算机来解决问题,Rocky对此表示认同。
Rocky相信AI以及产业链的发展速度不会让我们失望,大概率AI就是未来互联网的交互界面和个人计算机,那么让自己变成能够独立思考,深度思考,思考质量极佳,对事物本质理解深刻的人,能够从AI中获取更多高价值的回馈,在未来的工作环境中掌握主动权。
就好像当我们可以创造任何想要的东西时,我们能多准确地表达“那是什么”的能力就变得尤为重要,如果能再有一些神奇的好奇心和想象力,那谁都拦不住你了。
AI从业者要更多的成为能够熟练使用各种AI工具的人,而不是两耳不闻窗外事的“炼丹师”。因为“算法”和“数据”的技术线路之争,最终以数据为中心和大模型的胜出而结束。并且对于AI的发展来说,工程的重要性不亚于科学,创建一个迭代反馈的闭环至关重要。这也将是后来者,在AIGC时代立足的关键一点。
“I had a very strong belief that bigger is better, and a goal at OpenAI was to scale.” —— Ilya Sutskever (OpenAI首席科学家)
学会拥抱即将到来的AIGC时代,Rocky相信会是每个打工人未来的必修课。
在本章节的最后,Rocky还想提出一些灵魂拷问,在大家“转型”路上可以问问自己:
现在来看,2017年的Transformer是关键价值的直通车,我们能不能有这样的敏感度?能不能把握住下一个Transformer级的变化?
2018年是OpenAI的危急存亡之秋,当时GPT被BERT击败,学术界和工业界都抛弃了GPT,认了BERT,如果我们回到过去,如何判断挖掘OpenAI的势能?我们愿不愿意下赌注?
精致的结尾
AIGC引领的新科技浪潮,是AI螺旋式上升发展过程中的伟大一招,目前挑战和机遇并存,惊喜和意外同在,我们需要做的,是带上乐观和勇敢,坚持在这条不可逆行的快车道上飞奔,并让AI尽可能普惠世界。
Rocky将算法高价值面试知识点即“三年面试五年模拟”之独孤九剑秘籍前十二式进行汇总梳理成汇总篇,并制作成pdf版本,大家可在公众号后台 【精华干货】菜单或者回复关键词“三年面试五年模拟” 进行取用。
除此之外Rocky还将YOLOv1-v7全系列大解析也制作成相应的pdf版本,大家可在公众号后台 【精华干货】菜单或者回复关键词“YOLO” 进行取用。
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