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大模型低价火拼间,智谱AI“钱途”黯淡

智谱AI深陷“鼎盛危机”。 @高新科技新思维 原创设计 创作者丨王思原编写丨赛柯 前段时间,来源于沙特的一笔“热钱流入”涌进一家国产…

智谱AI深陷“鼎盛危机”。

@高新科技新思维 原创设计

创作者丨王思原编写丨赛柯

前段时间,来源于沙特的一笔“热钱流入”涌进一家国产大实体模型公司,变成备受瞩目的聚焦点。

销售市场消息显示,中国人工智能技术新成立公司智谱AI于今年6月初进行新一轮融资,投资方为中东地区石油巨头沙特阿美(Aramco)集团旗下风投单位管理的基金Prosperity7,融资额达4亿美金。

此轮融资后,智谱AI公司估值有望突破约30亿美金,位居200亿俱乐部队,也成为第一个得到海外股票基金机构融资国内AI独角兽企业。

智谱AI可以成为创投圈关注的焦点,与其说清华系环境,及其特有的自主研发技术路径脱不开关系,但资本簇簇,却没能让智谱AI摆脱大模型行业普遍的不安。

智谱AI有关高层住宅再三强调,对比Open AI“是(企业)成立以来的总体目标”,而为了实现总体目标,换句话说为了能勤奋留到牌桌上,激进派的市场化扩展便成为了智谱AI近些年推出的新主力资金。

不过随着大模型技术性的高效演变,及市场营销逻辑的不断变化,智谱AI也迎来了一些值得思考的问题:智谱AI的优点到底是什么?离OpenAI还有多远?商业化的上怎样答题?将来的想像力还有很大?

Part.1

与OpenAI试并列?

早就在2020年,智谱AI便开开展GLM预训练架构产品研发,并练习了100亿参数模型GLM-10B;2022年合作研发了1300数亿级集成电路工艺预训练通用模型GLM-130B;2023年,智谱AI发布千亿元开源系统底座会话实体模型GLM系列产品,并且在2024年1月发布GLM-4。

进入时长和迭代节奏感基本上跟ChatGPT一致,也由此取得诸多项目投资,并被看作国内OpenAI的先驱。

此次中东地区的高额项目投资,《金融时报》得出文章的标题十分直接:沙特阿拉伯私募投资我国,旨在打造出OpenAI的竞争对手。

行业人士还提到,这笔投资一方面给智谱AI增添了资金扶持,有益于挖掘发展机遇,扩展后面可能性的跨境业务,另一方面,中东地区资产也并不希望把大实体模型时期话语权彻底交到欧美国家。

值得关注的是,5月中下旬韩国首尔举办的第二届人工智能安全大会上,OpenAI、谷歌搜索DeepMind和Anthropic、微软公司、亚马逊平台、IBM、Meta等AI圈头部公司悉数到场,而智谱AI一样作为唯一应邀的国内大模型公司出席会议,与其他企业达到技术以及安全生产方面多个协议书。

与世界顶尖AI大佬同场,来源于全球范围内认同短时间接踵而来,让智谱AI正在逐步向大实体模型舞台核心区域看齐。

但是,一个不得不接受的情况是,现阶段智谱AI与全球顶级大模型公司仍有一定差距。

去年年底智谱AI CEO赵志也直言说,“GPT-4的出台使我们意识到,实际上间距还是比较大的,人家都以更快的向前飞奔。”这点从俩家产品和技术方面也可以窥知一二。

最先在模型经营规模层面,OpenAI的GPT系列产品语言模型经营规模已经突破万亿元,而智谱AI模型经营规模仍在千亿级别,做为底座实体模型,数据量级大小,则意味着在对待自然语言理解数据库的能力方面,存在一定差距。

从专业角度来说,OpenAI从一开始走就是通用性大模型路线,因此更加重视实用性、可扩展性和扩展性,这就导致GPT系列产品语言模型还可以在多个场景下运用,而且具有高度支持定制性。

比较之下,智谱AI的技术路线是“大模型+小模型”,根据大模型的预训练和调整,去适应不同的场景工作任务的需要。这类技术方案能提高模型模型泛化能力和应用领域,就等于是将一个大实体模型切割成好几个小模型,但也会带来模型复杂度高、运算量大、练习时间久等诸多问题。

更加简单说就是,不管资本成本或是经济成本都会大大增加。但是不可以否认的是,这类路经在这个市场专注力上都更为出色和精准,针对垂直领域运用或许是一个较好的打法。

赵志也坦言,与国外大模型对比,中国大实体模型发展趋势起步较晚了一些,再加上性能卓越算率限定、基础数据之间的差距等,中国大模型在经营规模核心竞争力上面与国际先进水平存在一定差距,这种差别大概在一年左右。

实际上,智谱AI面临的难题不单单是技术层面,更在于它的商业化的与生态搭建的水平。能不能训练出与GPT-4相媲美的语言模型,针对智谱AI来说是非常重要的,但更为关键的是,如何把技术性优势转化为经济收益,构筑起一个健康、可持续发展的生态体系。

Part.2

商业化的难点不断涌现

与其它创业者不一样,从成立之初,智谱初创团队就表现出不同于大部分自主创业专家学者的产业激情。

据了解智谱节奏感的投资者表露,自去年2月逐渐,赵志等就开始对外开放探寻商业化的责任人,拉拢了前大搜车CTO、连续创业者张帆,据高新科技新思维掌握,截止到去年年底,智谱AI的市场化团队已经从最开始的十几人快速发展到数百人,从售前服务到售后、包含解决方法均建立了完善的精英团队。

而之所以快速搭建商业化的精英团队,除开激情外,更实际还是资金困难。伴随着智谱AI大模型水平不断提升,练习主要参数自然也就需要提高,对算率、存放等服务会增加。粗略地来说,私有化部署一个千亿规模大实体模型,一年花费贴近4000万,但是这4000七秀出来能带来多少使用价值,则是一个未知数。

因此资产从哪里来,是一个需要解决的问题。依照智谱AI的思路,B端付费意愿比C端好得多,因此智谱AI从一开始就看准B端。并且盈利方式与行业盈利方式基本一致,一是根据客户的,给予大模型定制开发服务项目。二是专业版大模型,给予API组网方式,依照tokens应用收费标准。

但是大模型行业“价格竞争”的比预料的迅速。

现阶段,OpenAI年之内GPT-3.5 Turbo减价50%,还升级了可限定免费使用的GPT-4o,API价钱一样五折。中国AI大型厂更加是“丧尽天良”,巨量引擎、百度搜索、阿里巴巴、讯飞科技连续砸价,很多特性还行模型官方宣布完全免费,付钱业务价格标准乃至降到小数点后面四位的水准——阿里服务器Qwen-Long API键入价钱降到0.0005元/千tokens,巨量引擎豆沙包大模型0.0008元/千Tokens。

和这些大型厂对比,智谱AI无论是从公司体量或是资金储备上明显都不在同一数量级,但甚为惊讶的是,6月第一周,智谱AI也官方宣布结局参加价格竞争,新手入门商品GLM-3 Turbo实体模型启用售价在5元/上百万Tokens降到1元/上百万Tokens,减幅达到80%。

不容置疑,大模型市场定价持续下滑有希望产生更快地商业化落地,但是同时“价格竞争”可能意味着公司需要价格方面做出让步。此外,依据国家工信部赛迪研究院最新报告,预计2024年中国市场容量只有132亿人民币,不过随着大模型供给和开源系统公司提升,短时间买家仍然以国营企业、中央企业等具有经济实力和需求场景很明确的公司为主导,这十分考验智谱AI的营销团队。

实际上,相对于初创公司而言,用户评价不足、根基不稳原本就是其销售薄弱点,尤其是和华为公司、阿里巴巴、字节数等厂商对比,其在用户积淀上本来就不够。

以华为为例子,做ToB服务项目出身的华为公司,手上已积累大量国营企业、中央企业等客户,并且内部结构有专门的跟踪这种客户满意度。一旦这些企业有大模型要求时,华为公司往往会快速干预。此外,对于ToB市场销售,大型企业还能通过交叉式销售的模式分摊成本,同时也为客户定制更系统解决方案,那也是智谱AI这种初创公司短期内难以突破的。

客观性来说,目前我国大模型的商圈,归属于百花争艳,已经开始出现同质化现象特点,那样的大环境形势下,智谱AI为何脱颖而出呢?

Part.3

智谱AI主力资金渐空

先前业界针对智谱AI共识的优点有三点,一是商业化的快,二是算率多,三是绿色生态在不断完善。

但站在时下来说,商业化的水平现在开始和价格挂勾,价格低者得逐步形成清楚的迈向;对于算率,简单的说,谁卡多,谁可以成为国内OpenAI的好机会便更高。

但是没有人知道别的同行业手上还剩下多少“大小王”,在非常认知能力、非常两端对齐上的技术突破,能被迅速被迭代更新跟踪,总的来说目前国内外流行大模型在算法方面尚不会有跨代差,但在算力和数据方面存在差别。

因此,针对智谱AI而言,绿色生态健全也许才是重中之重。

依照智谱AI整体规划,将联合生态伙伴进行总金额10亿人民币大实体模型创业资金用于支持大模型基础创新,遮盖大模型算法、最底层算法、处理芯片提升、行业大模型和超级应用等多个方面。智谱AI更为大模型开源项目给予计算卡、奖励金、完全免费API等形式用于支持和大模型有关的开源软件。除此之外项目投资有关AI公司也是其方案之一。

但是,智谱AI绿色生态上的布局看起来“如火如荼”,但存在系统漏洞。

纵览这种大格局项目投资,基本上都是基于技术方面,但实体模型质量的提升,除开科技进步外,另一个重要的点就是需有扎扎实实且高质量的数据信息贮备。除了常规的文本检索以外,语音识别技术、图像生成、视频理解和推荐算法等也都是未来发展趋势。

仅仅与一些同行业对比,智谱AI在信息的多样化和规模上很有可能存在一定差距。比如,百度搜索、字节数等各大科技有限公司有着更加全面的数据源和海量的数据积淀,可以包含更多领域场景,进而为模型推理提供更丰富的素材内容,而且对于一些本来就以内容出身的高新科技企业而言,也是有更加完善和细致的数据堂管理体系,保证数据的真实性和易用性。

此外,互联网大佬在预估、存储能力以及数据网络资源方面有比较大地优点。但对于智谱AI来讲,这些都要其投入大量的资金去构建。自然,与云厂商行业巨头协作,可以很大程度上减少研发经费、提升研发效率。但目前主流的云厂商基本上也都有自己的大模型商品,智谱AI能不能取得合适的价格,如何更好地处理网络信息安全可信,都是问题。

时下智谱AI正于大模型的江湖里全力打拼,虽获资本青睐、技术性也有提升,然与顶级高手相比,差别仍存在。商业化激战、绿色生态的构建,均为待解之难点。将来,智谱AI是能够一往无前、笑傲江湖3,或是深陷泥沼、丢盔卸甲,还需要时长揭晓答案。

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作者: admin

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