2024年可以说是大模型落地元年,从软件APP、智能终端乃至具身智能等等,AIGC开始席卷一切。
大模型玩家、互联网巨头、终端厂商、垂直场景玩家纷纷入场,办公、创作、营销、教育、医疗领域相继被渗透……一个万亿市场,正在酝酿。
去年,国内AIGC圈内一共至少包含5起代表性融资事件,其中智谱Al凭借智谱清言一年共获得了超过25亿元人民币融资,投资方囊括了社保基金中关村自主创新基金(君联资本为基金管理人)、美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、顺为、Boss直聘、好未来、红杉、高瓴等多家机构及包括君联资本在内的部分老股东跟投。坊间流传,智谱AI正围绕200亿元估值进行又一轮新融资。
月之暗面(Moonshot AI)的Kimi智能助手是首个面向C端的产品,在A轮就吸引了超过10亿美元。过去一年,月之暗面成为了大模型赛道被VC争抢激烈的项目。
此外,今年3月,彭博爆出MiniMax新一轮融资估值将超25亿美元。据悉阿里和红杉中国已承诺将参与,其余跟投方还在洽谈中,相关条款可能会有所调整。此前,MiniMax已完成多轮融资,投资方包括米哈游、IDG资本、高瓴创投、云启资本以及明势资本、腾讯等。
李开复创办的AI公司——零一万物,正式发布了首款开源中英双语大模型“Yi”。彼时,零一万物新一轮融资由阿里云领投,估值已超10亿美元,跻身独角兽行列。
而与以上这些并列为“中国AI大模型五虎”的,是百川智能。日前业界获悉,由王小川创立的百川智能进行新一轮数亿美元融资,将成为国内2024年最大AI领域融资之一。来自参与的投资人证实,百川智能今年以来估值已超18亿美元(约合人民币130亿)。对此,百川智能并未回应融资传闻。另有知情人透露,目前融资尚未最终完成,具体估值会有出入。
早在成立之初,王小川就曾透露公司已获得5000万美元启动资金,来自自己与业内好友的个人支持。随后,百川智能在去年10月完成3亿美元的A1轮战略融资,阿里、腾讯、小米等科技巨头及多家顶级投资机构均参投了本轮融资,深创投也位列其中。由此,百川智能正式跻身科技独角兽行列,创下国内大模型初创企业晋升独角兽速度之最。
身处人工智能的蓝海,面对竞争激烈的投资环境,王小川有着属于自己的独特见解。他认为在当下,无论是投资者还是融资公司本身,最重要的是“做自己”。他直言现在业界最关心的问题就是能否做出超级应用。在没有超级应用的前提下进行了大量的投资,后续倘若结果不如意,那就要面临巨大的损失。因此,许多人认为,创业公司或体量较小的公司没有资格做大模型,也许最后的结局就是卖给大公司。
王小川对于这种观点不置可否,他表示大部分赞同,因为场景确实很重要,有场景才有落地或商业化,进而才会有钱赚。这是直观易懂的逻辑。同时,对于一些投资人来说,这也是对自己的LP负责任的做法,许多投资人现在只会投自己认为靠谱的项目,毕竟在当下的投资环境,保守而非冒险是大多数人的共识。上一个互联网时代,大家都是做让生产关系有变化的平台,滴滴、抖音,都是做连接匹配的,这是生产关系的变革。但今天的大模型,是直接提升生产力的,所以改变投资方法也很正常。
对大模型投资的颠覆性变化在于,一是模型越大效果越好,大模型能够掩盖掉小模型,所以这一领域的投资需要持续不断的投入,而不是说有一个固定投入后,就可以开始有收益。二是模型和应用的关系发生了变化。随着模型体量越大,很多应用也被碾压了。对于投资者来说,如果你没有对某个场景很有把握,那投资就是个无底洞。以前国内的习惯性做法是,美国把技术解决完了,技术已经不是问题了,再去做场景,现在的情况早已不同。也因此投资人会感到不适应,一些投资人会因技术而持观望态度。王小川同样对此有着独特的看法。
“我觉得做技术投资有两种角度,一种是高看技术,觉得技术有一种光环,能干这个能干那个。另一种视角是俯视技术,更多是看技术的价值、场景、PMF,能不能解决具体的问题。这种投法不会犯大错,不会投出一个特别不成功的企业。但在生成式AI会带来颠覆性机会的时代里,我认为这可能会错失很多机会。”
当然,王小川更愿意用一个人生哲学来解读自己的看法,八个字:盲人摸象、小马过河。何谓“盲人摸象”?比如画个图,一个圆柱体,当你从上往下看,它是个圆。但当你平视它,你所看到的又是个方形,但是到底它是方还是圆呢?它到底是什么东西?其实它是个圆柱体。每个人站在各自不同的立场,看到东西自然也有不同;那么,何谓“小马过河”?每个公司、投资机构都有自己的角色和选择,我们不是上帝,而是要做自己。王小川认为人们都是只看到各自世界的投影,但自己却会更完整地看到这只象,也会按照自己角色和选择去过河。
1996年,王小川被点招入清华大学计算机系,研究生毕业后便加入搜狐。从搜狐到搜狗,王小川在互联网时代留下了不少记忆。2021年,王小川宣布卸任搜狗CEO,这也代表着其与搜狗的正式告别。2023年4月,他宣布自己的大模型创业之旅,旨在打造中国版OpenAI。
创业一年来,王小川能够明显感受到市场的“推背感”,技术发展飞速,每天在学术领域都有新的论文,从Pretrain(预训练)到SFT(监督微调),数据从公开网络数据到合成数据,研发节奏很快。然而即便如此,王小川也直言“现在商业化远不在我们这样的关键词体系里面”。他在前往美国考察后将目标转变为加快落地。他认为落地不等于商业化,落地需要有应用导向、场景,在场景端先创造价值。
“我们今天最要解决的问题,就不是Money这个事,是TPF(Technology Product Fit),而不是PMF(Product Market Fit)。”王小川说道。也就是说,以技术驱动增长的团队在创业初期,团队需结合自身的技术特点能力和市场需求,不断打磨平衡两者之间的契合点,从而解决用户痛点,形成市场规模。大模型是之前的时代没出现过的问题。哪怕在美国,现在也还是只能让技术解决一切问题。而之前之所以重视PMF,是因为以前会默认技术不是难题,已经可以使用。本质上TPF和PMF是两种不同的做法。
目前,百川智能的C端产品第一重心是医疗方向,产品预计于今年上线,这也是王小川所选择的AGI场景方向。今年1月,百川智能已发布超千亿参数的大语言模型Baichuan 3,医疗数据集Token数超千亿。
王小川表示从2021年他告别搜狗的时候,他就希望做生命的数学模型。
“把物理学变成数学模型这个工作,是牛顿做的。今天的大语言模型(LLM)是把语言变成了数学,今天我讲的把生命变成数学这个事情,是不低于大模型的,它能帮助我们更好地通向更远的生命世界。”
王小川对于该方向的判断是,关键是要造有医疗知识的“人”。上一代互联网的本质,是在解决信息传递、改变生产关系的问题。而医疗领域最紧缺的资源是医生,当下的社会存在一个显著的问题是,平均给每个普通人的医疗资源是有限的,医生的供给是有限的,培养一个医生需要耗费大量的时间成本和培训成本,因此医疗系统无法有更大的供给,这也是为什么上一代互联网有做网上挂号这一类的服务,不过王小川认为这是无意义的,并不能根本上解决问题。
“我们就谈需不需要的问题,我们需要更多医生吗?如果需要,那剩下的就是技术问题。”王小川说道。
上一代AI也有做很多图像识别辅助诊断,但王小川认为这些都没有解决核心问题。过往的AI并没有解决机器的认知问题。例如,一个医生要和病人正常沟通,需要将学习到的知识和后来的经验融会贯通,靠以前的AI技术,在图像里学经验,AI是理解不了实际的概念和逻辑的。
相应地,要想做这一方向的场景落地,就需要大量的医疗数据。而王小川直言医疗是各个行业里数据量最充分的行业,没有之一。他认为医生其实就是初级的科学家,每天都要做科研写论文,医生的论文是在做临床干预性的实验后的成果,因此只要有几十例病人在里面,就算是很好的论文。从case study、RCT再到后面的Meta分析,以及大量的论文、医疗指南、专家共识等这些医学领域知识的总结都能够成为大模型的数据,这些数据对于以前的AI是看不懂的。
以上这些都是百川智能接下来主攻的问题,而基于未来产品的具象化,王小川设想了一个问诊的场景。即大模型能够有效地降低误诊率,这在很多小地方的基层医院,是个大问题。当用户出现身体不适,如果医生经验不够,可能会诊出不同的结果,影响治疗。但有了大模型,它可以按照诊断的SOP(标准化流程)来提问,这也是大模型在医疗方面专业能力的体现。
科记汇|张子鹏 newsmedia007
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