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  • 戴文淵:最適合大模型的商業模式是什么

  • 責任編輯:新商業 來源: 中國商業期刊 2024-07-11 10:15:03
  •   第四范式(北京)技術有限公司創始人

      ChatGPT的崛起雖意外,卻也在情理之中。自GPT—3問世時,我們就已預見到大模型的重要性,只是難以確定其突破時機。2023年,ChatGPT的出圈對整個產業產生了巨大的推動作用。技術進步可能是線性運動,但信心則是跳躍式的。在技術未達到臨界點之前,公眾對其幾乎沒有信心。

      因此,此輪風暴主要源于信心的轉變,而非技術上的重大突破。以AI(人工智能)繪畫為例,該技術早已存在,但當時人們對AI作畫興趣寥寥。2023年,即便我們不主動提及,大家也會追問,渴望了解AI作畫。

      第四范式擁有一個由100多名研究員組成的團隊,類似于公司的“達摩院”。對我們而言,大模型是一個不能錯過的方向。

      自2018年Google(谷歌)推出BERT模型起,我們便著手相關工作。盡管BERT當時存在局限性,但GPT—3的出現為我們指明了技術發展的明確方向。我們在此過程中的投入與2023年有所不同,特別是在技術臨界點突破后,團隊的士氣和信心大增。

      信心問題一直困擾著我們。2022年若推出“式說”1.0和2.0版本,市場接受度恐怕不高。因此,盡管我們長期儲備了大模型技術,卻未給予足夠重視。技術臨界突破后,我們立即著手產品化,于是在2月和3月迅速推出了“式說”1.0、2.0版本。

      在此過程中,我們面臨的主要挑戰是“可控性”問題。我們需要明確哪些事是可控的,哪些是不可控的,同時探索客戶對于可控與不可控范圍的接受度。以AI功能實現為例,即便準確率高達99%,若無法滿足用戶的100%要求,便無法使用?;蛘咧辽賾_保在指出錯誤時,AI能夠進行自我迭代與修正。

      對于大模型能力的涌現,我們并不感到意外或激動,而是視為理所當然。我們對自身大模型的評價是“理應如此”。因此,在這波大模型投入上,我們未設明確上限,只要現金流允許,就會增加投入。目前,我們最高能產出千億(參數)規模的模型或產品。

      目前外界將AI分為1.0和2.0階段。過去的AI,是點上的AI,在參數規模達到1億或10億時便被廣泛接受。而現在熱議的AGI(人工通用智能),是面上的AI,其模型需達到一定參數量級,方能展現可接受的能力。例如,參數規模低于100億的大語言模型,其能力難以被認可。

      過去我們尋求的AI應用場景,如搜索引擎、資訊推薦、金融交易等,均需具備足夠大的價值,因為以往的模型僅適用于特定場景。如今,多模態大模型能力可成為底座,支撐多個場景。這就意味著,模型研發從以往注重投入產出比,轉變為現在全面升級換代。

      過去點上的AI無法脫離軟件單獨存在,如抖音的推薦算法必須嵌入APP中才能為用戶服務。如今,AI技術帶來的巨大機遇在于,它有望推動整個軟件產業,包括to C(面對企業)和to B(面對消費者)領域再次升級換代。

      在大模型的實際應用上,我一直認為其將首先變革to B行業。由于B端企業軟件的起點相對較低,可改進空間更大。這就像二維碼支付在中國迅速普及,但在信用卡業務高度發達的美國卻難以推廣一樣。

      中國的to C軟件在過去十余年里已發展至較高水平,而B端企業軟件更注重功能且交互門檻較高。AI大模型引入的新交互模式(如對話框式),有望創造出交互簡潔、功能全面且能自我優化的新型軟件工作流,提升B端軟件的用戶體驗。此外,在開發層面,傳統的B端軟件采用菜單式開發,功能更新周期長,而AI在改寫數據和API(應用程序編程接口)方面的效率遠超以往,從而將軟件迭代周期縮短至以天為單位,無論用戶體驗,還是開發者體驗,都得到了飛躍式提升。

      ChatGPT的出現提升了客戶對AI的接受度和信心,也推動市場的發展。我們正與各行業客戶,包括金融、能源、運營商、零售和醫療等,共同推動技術產品的實際應用。同時,技術的迅速發展也提高了我們吸引新客戶的效率。

      關于大模型的商業模式,我認為最適合的盈利點是算力。AI算力的重要性不容忽視,例如,每次訪問ChatGPT都會消耗一定的算力資源,這種按使用量計費的模式非常合理。關于to C領域,我們雖無明確商業計劃,但會持續保持開放的態度。

      近期,我們這家to B科技公司的工作模式愈發趨向于互聯網企業的風格。過去在互聯網公司,快速迭代是常態,每天都會創新并實驗,依據結果持續優化。盡管第四范式是一家高科技企業,主要從事to B業務,但我們的迭代和反饋周期正逐漸加快。在to B軟件企業中,我們每年更新兩個大版本已算迅速迭代。

      過去,每個月甚至每天迭代對我們而言是難以想象的,然而,在ChatGPT的交互模式影響下,我們的產品和技術研發流程已經發生了深刻變革。傳統上,研究部門開發的算法需經歷工程化、產品化到解決方案的漫長過程,至少耗時一年,甚至兩到三年才能推向市場。而現在,借助AI的力量,我們研究團隊的成果能在一兩天內迅速進入產品階段。

      團隊如今的工作體驗與以往截然不同。以前,我們百余人的研究團隊在外界鮮為人知,因為研究成果至少需要一年才能實現商業價值,這期間,我們只能自我激勵。但現在,新成果一旦出現,就能迅速被大眾看見并對產業產生影響。我們很享受這種類似互聯網公司的運作模式——快速迭代、不斷試錯,并與客戶共同打磨產品。這不僅提升了產品能力,還讓我們與客戶更緊密地協作,共同進步。

      關于公司的發展愿景,早在創業初期,我便與其他創始人探討過這個話題。我們期望人們或許不熟悉戴文淵這個名字,但提起第四范式,卻人人皆知,至于創始人身份,或許需要查閱一番。許多海外企業的創始人已逐漸“隱身”,例如IBM和微軟,即便創始人不再活躍,公司依舊蓬勃發展。雖然創業公司鮮有能達到此境界者,但我們寄希望于第四范式有朝一日能實現這一目標。

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