“AI 2.0已至,將誕生新平臺並重寫所有應用。”回頭看創新工場CEO李開復幾天前的觀點,更像是在為新公司背書。3月19日,李開復在朋友圈宣佈,正在籌組一個全球化公司Project AI 2.0,致力於打造AI 2.0全新平臺和AI-first生産力應用。他直言不僅要做中文版ChatGPT,更關注基於AI 2.0能力的應用前景。從美團元老王慧文、前京東技術掌門人周伯文,再到“創業教父”李開復,ChatGPT“炸”出科技圈大佬的新聞,將不再讓人意外。
親自帶隊
“Project AI 2.0的資金、算力陸續到位,新公司期權由新團隊絕對主導,首批廣招大模型、多模態、NLP(自然語言處理)、AI演算法工程與研究、分佈式計算/Infrastructure等方向的頂級人才。”和更早發佈“英雄帖”的大佬一樣,李開復在朋友圈也明確列出了招聘範圍。
按他的説法,Project AI 2.0是創新工場塔尖孵化的第7家公司。何為塔尖孵化,即創新工場在策略層面設定特定技術主題後,深度挖掘該領域的專業人才、研究論文、跟蹤行業最新動態。
“已有多位具有全球大廠帶領大型團隊的技術管理人才,確認了加入意向。”創新工場相關人士向北京商報記者透露。
不光公開“搶人”,李開復還要親自帶隊新公司。北京商報記者從創新工場相關人士處了解到,“在 Project AI 2.0 新項目籌備啟動初期,李開復博士會花相當精力時間親自牽頭籌組新公司,集中精力延攬世界級的全新管理團隊。等到 Project AI 2.0 CEO到任,他會平衡Project AI 2.0和基金管理”。
這樣的模式,創新工場在塔尖孵化企業級AI解決方案供應商創新奇智時曾用過。創新奇智前期由李開復帶領,在CEO徐輝到任後,李開復交棒由徐輝全權管理公司,這家成立於2018年的人工智慧公司,于2022年1月在港交所上市,2022年上半年營收6.46億元,同比增長76.1%。
上述7家創新工場塔尖孵化的公司,“已曝光的有創新奇智、瀾舟科技、呈元科技以及這家Project 2.0”,創新工場相關人士告訴北京商報記者。
什麼是AI 2.0
躬身入局、全球招人,讓李開復一週兩次表態的AI 2.0有什麼魔力?
“我認為AI 2.0不僅僅是個高能聊天工具,也不僅僅是圖文創作的AIGC(利用人工智慧技術來生成內容),Copilot(微軟生成式AI助手)和如今看到的應用都還只是AI 2.0能力的開端。”李開復在朋友圈説。
這和李開復3月14日分享的觀點一脈相承。
按照他的定義,AI 1.0是以CNN卷積神經網路模型為核心的電腦視覺技術,拉開AI感知智慧時代的序幕,機器開始在電腦視覺、自然語言理解技術等領域超越人類,並創造了顯著的價值。但是AI 1.0也遇到了瓶頸,大多數行業想利用AI,需要花費巨大的成本來收集和標注數據,而這些數據集和諸多模型各成“孤島”缺乏縱效。
AI 2.0可以用無需人工標注的超級海量數據去訓練一個具有跨領域知識的基礎大模型,通過微調等方式適配和執行五花八門的任務,真正有望實現平臺化的效應,進而探索商業化的應用創新機會。
“在深度學習的重大突破之後,AI 已經來到從 1.0邁入2.0的拐點。AI 2.0將會帶來平臺式的變革,改寫用戶的入口和界面,誕生全新平臺催生新一代 AI 2.0應用的研發和商業化。總的來説,AI 2.0將是提升21世紀整體社會生産力最為重要的賦能技術。”李開復總結。
“簡單點説,你可以把微軟將AI植入Office看作是AI 2.0的表現,當然未來AI改變的不只是辦公套件。”比達諮詢分析師李錦清向北京商報記者解釋。
3月16日,微軟正式推出Microsoft 365 Copilot,用戶可以通過文字命令和互動的方式,讓Copilot幫忙潤色Word文檔、分析Excel表格、快速生成PPT幻燈片、寫一份Outlook工作週報等。
“替代”人工
在李開復看來,AI 2.0時代的第一個現象級應用是生成式 AI(即AIGC)。生成式AI能夠實現無需標注的自監督學習,AI將從“輔助”人到逐步“替代”人工,所有使用者界面將被重新設計改寫。
他舉例解釋,想像讓AI讀一本書的前9章之後“猜測”第10章,再讓AI對比真正的內容,讀過上千萬本書後,模型不斷優化和迭代。以這樣的方式,AI 變得越來越精準,最終形成適用不同領域的基礎大模型。
基於這些判斷,李開復認為未來的投資機會有三點:AI 2.0智慧應用、AI 2.0平臺、AI基礎設施。簡單來説,AI 2.0智慧應用包括各行各業的垂類AI助理、元宇宙應用等,很多現在已有的應用都可以被重新改寫;AI 2.0平臺將加速新一代AI 2.0應用的研發和商業化;AI 基礎設施是指支援AI模型運維、管理、訓練的基礎設施,比如支撐AI 2.0巨型模型訓練的AI晶片公司等。
這與百度創始人李彥宏提到的大模型時代産生的三大産業機會類似:新型雲計算公司,主流商業模式從IaaS(基礎設施即服務)變為MaaS(大模型即服務);進行行業模型精調的公司,調用通用大模型能力,為行業客戶提供解決方案;基於大模型底座進行應用開發的公司,即應用服務提供商。
不過,具體到李開復的Project AI 2.0,浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任盤和林並不看好,“一家新公司,在ChatGPT已經有成熟産品之後再去積累,顯然太遲了,所以才定位為平臺和生産力。ChatGPT的成功讓國內AI領域看到可能性,開始轉換方向,但可能很難追上,所以退而求其次,轉變為平臺來對接應用。但這並不能給企業帶來成功,我認為更合理的做法,是自己通過大模型也推出一個生成式AI”。
不論如何,李開復已經上路,“AI是人類認識並理解自己的最後一里路,我希望加入到這個全新綻放、充滿前景的未來科學領域”,在英雄帖的最後,李開復附上自己當年的博士申請信,説道“寫了這段話的40年後,繼續擼起袖子!”
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AI爆火 晶片能否沾光
連日來,GPT-4和文心一言的相繼推出在引發AI市場熱議的同時,也讓人們重新考量晶片與算力建設等領域能否“沾光”。在晶片半導體板塊,不少企業預告業績下滑,在晶片行業經歷了2022年低潮之後,不少投資者寄望于AI成為晶片業新的增長點。
從個股表現來看,景嘉微股價2月以來便飆升至超過80元/股的高位。然而,在今年初時,其股價不過略超50元/股,而寒武紀則是從年初以來便一路高歌猛進,如今已突破122元/股,去年底在60元/股左右徘徊。
業內觀點稱,AI概念可以在短期內推高相關半導體公司股價,但寄望AI成為新的增長點,目前來説仍有些遙遠,應用於AI的晶片與“AI晶片”是兩個概念,所謂的AI晶片,指的是專為AI設計的晶片,其最鮮明的特點是加速AI學習速度,但是目前AI晶片仍處於萌芽階段。
獨立國際策略研究員陳佳指出,從技術路徑上來看,新一代AI晶片起源於X86架構下的GPU,而非傳統的CPU。隨著軟體層面的演算法演進,硬體規格也需要做出改變,儘管目前GPU成為主流,但並不表示未來長期如此。
此外,專家更指出,即便是在AI領域有所成績的晶片公司,依然難以憑藉AI撐起公司營收,以英偉達為例,2022年11月-2023年1月,英偉達包括用於AI運算的半導體在內的數據中心部門的銷售額維持11%的增長,不過其整體銷售額比上年同期減少21%,降至60.51億美元;凈利潤減少53%,降至14.14億美元。
如果寄望于AI並不可行,那麼晶片行業又將如何走出低谷?
對此,産業觀察家洪仕斌認為,未來可見的一段時間內,晶片企業仍然主要受行業週期影響,自2021年出現晶片荒之後,各企業積極備貨,但下游的消費電子需求萎靡,造成不少企業存貨跌價,形成虧損。
誠如專家所言,從已經發佈業績預告的企業看,産品“賣不動”而造成的跌價、減值已經成為通病,其中,韋爾股份存貨計提減值13.4億-14.9億元;匯頂科技存貨計提減值4億-5億元;格科微存貨計提減值3.9億-4.5億元;富滿微存貨計提減值1.3億元。另據Wind數據,在半導體板塊的158家公司中,有44家公司三季度存貨環比增長超過20%,7家增速超過50%。
不過與此同時,洪仕斌也認為,一般來説,一季度並非晶片出貨高峰,所以目前來看晶片企業似乎仍不好過,但隨著此番週期波動逐漸平復,預計今年下半年晶片企業的狀況會有所好轉。
對於AI與晶片企業的關係,洪仕斌則認為,隨著AI進一步發展,對於算力以及數據存儲的需求將會進一步加強,投資者如果想把握住AI浪潮,與其局限于某一公司的某項技術、某項産品,不如放眼整個算力提升領域。
以大熱的ChatGPT為例,到了GPT-3,其參數量已分別達到1.17億、15億、1750億,預訓練數據量分別為約5GB、40GB、45TB,從ChatGPT使用的GPT-3.5架構開始,OpenAI沒有再公開參數量和預訓練數據量,不過數據處理需求顯然將會更高,在此背景下,除了GPU以外,介面晶片、存儲晶片等一眾賽道也蘊藏著機會。
洪仕斌談到,如今的晶片行業中不確定性有所增加,不僅由於AI技術路徑變動、消費電子萎靡,此前備受看好的新能源車領域,或許也會隨著補貼退坡而對晶片需求有所調整,晶片設計企業仍未能找到一塊穩定的基石。
(責任編輯:王擎宇)