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AI創(chuàng)業(yè)者調(diào)查:“妙鴨這種水平的AI項目,我也能干”

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AI創(chuàng)業(yè)者調(diào)查:“妙鴨這種水平的AI項目,我也能干”

妙鴨上桌,海馬體傻眼,AI創(chuàng)業(yè)者狂歡。

文|娛樂資本論 付夢珍

“海馬體一覺醒來,腰子被AI噶了?!?/p>

7月19日起,人臉識別妙鴨相機火爆全網(wǎng),用戶可以一鍵生成古風、港風、民族風、證件照等20多種風格的照片。去年,海馬體全國600多家門店營收20多億。如今AI一鏟子下去,主打?qū)懻娴恼障囵^祖墳要飛了,背后的創(chuàng)業(yè)者卻賺得盆滿缽滿。

但在許多AI創(chuàng)業(yè)者看來,妙鴨并無高門檻。因此小智在不少AI創(chuàng)業(yè)群里,看到各個大拿捶胸頓足,遺憾自己為何沒用推出類似產(chǎn)品,也有創(chuàng)業(yè)者生氣自己也有此類創(chuàng)意,但產(chǎn)品還在打磨沒法趕上這波熱潮。

事實上,大模型之下,諸多創(chuàng)業(yè)者正在殫精竭慮的打磨產(chǎn)品,試圖推出下一個“妙鴨”。不久前,娛樂資本論采訪了6位轉(zhuǎn)行AI或進行AI創(chuàng)業(yè)的職場人他們的故事也引發(fā)了很多人的共鳴。如今,也有新的職場人和娛樂資本論講述了他們的AI職業(yè)故事。

這其中,有清華畢業(yè)生用一個月的業(yè)余時間,完成了無代碼AI工作流產(chǎn)品的創(chuàng)建;有人從內(nèi)容行業(yè)轉(zhuǎn)行Prompt工程師,笑言正在革自己的命;有人致力于開發(fā)面向C端的產(chǎn)品,要用流量變現(xiàn);有人在為企業(yè)打造私有化數(shù)據(jù)庫;有日本留學生積累了大量英偉達顯卡,稱要在國際局勢動蕩的情況下做算力生意,讓我們聽聽他們的故事。

01 在應用層,創(chuàng)業(yè)公司沒什么技術壁壘

我叫畢瀅,2016年從清華研究生畢業(yè),學的專業(yè)是精密儀器。畢業(yè)后我創(chuàng)業(yè)做了一款教育產(chǎn)品,之后被有道收購。去年,我在做TikTok直播數(shù)據(jù)分析SaaS產(chǎn)品時,會用GPT3幫生成產(chǎn)品的介紹文案等。

GPT3的文案應用能力很強,現(xiàn)在寫代碼的能力越來越強。寫文案沒有對錯,但代碼是確定性的能力。所以,如果要做自動化流程,AI寫代碼的能力非常重要。

純靠大模型很難生成確定性結(jié)果,但通過工作流引導的方式,就能達到相對確定性的效果。工作提效需要準確性。

比如,我想把一篇文章總結(jié)成音頻導出思維導圖。如果純用聊天需要很多步,但我們可以通過設計工作流的形式固定步驟。

我用了一個月的業(yè)余時間做了這款產(chǎn)品。最近也用這款產(chǎn)品給一家公司設計了了一套智能客服的回復工作流系統(tǒng)。現(xiàn)在AI能替我節(jié)省30%的工作量。

我的產(chǎn)品是無代碼的AI工作流,用戶可以通過拖拽的方式,把不同節(jié)點像連線一樣連起來,實現(xiàn)一套自動化的工作流。

下一個階段是用戶設計好工作流后,可以把它發(fā)布為網(wǎng)頁應用。其他人可以接入使用這套工作流,實現(xiàn)多人協(xié)作。

我發(fā)布了兩個版本,一個是在線SaaS 版,一個是開源版,能在本地跑。

目前主要是C端客戶在用,我需要他們的反饋進行產(chǎn)品完善,再推給B端。這個平臺會支持不同的人創(chuàng)建不同的工作流。坦白說,目前還沒到用戶能自己設計的階段,后期我會出講解視頻。

盈利主要是B端和海外。很多創(chuàng)業(yè)者在給B端做私有化部署,但很多中小型企業(yè)只需要公有云版本的AI工作流就行。

你問我技術壁壘在哪里?我只能說除了大模型公司在數(shù)據(jù)和訓練上有壁壘,做應用的公司技術上沒什么壁壘。

AI產(chǎn)品目前主要是兩波,第一波是ChatGPT剛出來的套殼模型。第二波是結(jié)合企業(yè)痛點做的垂直行業(yè)產(chǎn)品應用。你了解行業(yè),知道行業(yè)痛點,有獨家數(shù)據(jù)都是優(yōu)勢。當然,也要比誰的產(chǎn)品想法更新奇,推廣力度更大,獲客能力強。AI是近十年最大的機遇點,現(xiàn)在國內(nèi)有很多垂直行業(yè)的需求沒被滿足,比如政府現(xiàn)在不能用OpenAI的產(chǎn)品。妙鴨這款產(chǎn)品找到了非常巧妙的切入角度,排隊生成的機制只需要一臺機子工作即可,節(jié)省了成本。

目前我的產(chǎn)品不太需要大規(guī)模的推廣和研發(fā)投入,沒那么需要融資。我打算到9月份左右功能完善后,再向B端推這款產(chǎn)品。

02 Prompt工程師:我在革自己的命運

我之前是內(nèi)容編輯,現(xiàn)在做Prompt工程師,相當于用GPT顛覆曾經(jīng)的行業(yè),革自己的飯碗。

我的日常工作是通過修改Prompt生成長文,個人修改的幅度基本不到10%,發(fā)在某平臺上測試流量,檢查AI生成的內(nèi)容數(shù)據(jù)如何。

我每天要總結(jié)內(nèi)容的數(shù)據(jù)情況。未來,我打算做100個賬號集中測試。

GPT出現(xiàn)了之后才叫自媒體時代,每個人都是主編,不需要記者和編輯,給AI改Prompt就可以產(chǎn)出內(nèi)容。很多人說AI產(chǎn)出的內(nèi)容太程式化,其實是你不會用Prompt。優(yōu)秀的Prompt,需要你具備計算機知識的相關背景,用寫代碼的方式提示AI。

人類科技產(chǎn)品是黑箱,沒人知道能產(chǎn)出什么內(nèi)容。未來3-6月內(nèi),GPT的能力還會有大幅度提升。

大模型公司發(fā)展的方向之一,是讓AI自動產(chǎn)出內(nèi)容,代替原本的大V。平臺和用戶要的是好內(nèi)容,不管這個內(nèi)容是不是AI產(chǎn)出的。

妙鴨很火,但如果妙鴨不提供更多場景的Lora,用戶很快會膩。上傳用戶圖片煉專屬Lora很吃算力,大公司看不上,小團隊玩不起。不知道妙鴨團隊部署了多少顯卡,但如今看他們有點像ofo的思路,即租車費不重要,數(shù)據(jù)才重要。以后妙鴨可以用這些數(shù)據(jù)生成數(shù)字演員各種模型,前景廣闊。

03 AI的潛力和輿論的水分一樣大

我本碩都是普通學校,很難進入知名融資圈,一直做技術。2016年創(chuàng)業(yè)做公司,業(yè)務主要是網(wǎng)站和小程序開發(fā)?,F(xiàn)在,我們接MJ、SD,再加上PS做文生圖和視頻的小程序,用戶可以上傳素材生成內(nèi)容。其他的產(chǎn)品還在保密階段,怕你寫了發(fā)了別人搶掉了。

我們不擅長搞關系,接不到B和G端的單子,主做C端。很多人說C端不好盈利,我不擔心這個,有流量就可以有盈利。我們現(xiàn)在有幾千個用戶,信息差很大,用戶新奇感還在。

現(xiàn)在很多AI創(chuàng)業(yè)公司在做私有化知識庫,這是大趨勢。7月18日,國家出臺了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》,它的大邏輯是公有AI需要合規(guī),但私有AI不受限制。出于這個角度,公司也需要建自己的私有化知識庫。

現(xiàn)在AI的潛力和輿論的水分一樣大,大公司為了股價吹曝AI,互聯(lián)網(wǎng)是戲子在表演,傻子在付錢。像百度的繪畫大模型文心一言只是套殼,國內(nèi)有一家算一家。投資人也知道水分大,但是有人買單就行。用戶試用之后發(fā)現(xiàn)了差距,輿論回落。但毫無疑問,AI屬于未來。

04 你的專業(yè)背景才是你的壁壘

我今年40歲,由傳統(tǒng)行業(yè)的管理人員,轉(zhuǎn)為AI浪潮下的創(chuàng)業(yè)人員。去年,我在處理文字的時候用了GPT3,效果不太好,GPT3.5的效果提升了很多,GPT4則有了質(zhì)的飛躍,非常強大。

我們公司之前做音樂,今年三月份成立了AI公司,叫MBM OpenAI GPT。核心成員七個人,其中四個技術人員。

普通GPT4每個對話只能處理幾千字,但32K模型能處理超過2萬字的文稿。我們拿到了AzureGPT套模型商業(yè)授權(quán),其中Gpt4-32K我認為是最有價值的。目前國內(nèi)只有三十家左右的公司,擁有該模型的商業(yè)授權(quán)。

目前業(yè)務主要有以下幾塊。一是智能客服產(chǎn)品,讓客服在交流上更加智能化,同時集成后端的各類工作流程。比如,用戶反饋空調(diào)問題,客服可以自動記錄并查詢之前的維修記錄,派發(fā)維修師傅,后續(xù)反饋信息,定期回訪復查等。我們希望通過與行業(yè)頭部的合作,做行業(yè)專屬的垂類AI產(chǎn)品,向整個行業(yè)推廣。

二是垂類的行業(yè)應用,現(xiàn)在很多AI產(chǎn)品屬于消費級,ToB專業(yè)性不夠。比如MJ生成的中式建筑設計圖,像但不夠規(guī)范,需要垂類數(shù)據(jù)才能出標準模型。我們在和國內(nèi)知名的地產(chǎn)集團研發(fā)模型,預計八九月份可以發(fā)布。

三是AI應用平臺,我們做了一個AI的產(chǎn)品網(wǎng)站,用戶可以生文、生圖,4月上線。這個平臺主要給ToB、G的企業(yè)應用,相當于展示能力的名片。之后,我們打算部署開發(fā)者平臺,提供大語言模型應用市場,讓開發(fā)者把產(chǎn)品放在平臺上,讓客戶看到,搭建雙方合作的平臺。

開發(fā)者上傳的應用,我們會做審核以及申報,這也是我們的優(yōu)勢之一。你現(xiàn)在去百度上搜GPT,其實大部分是翻墻不合規(guī)的,但我們沒有這個困擾。我們和官方下轄的數(shù)據(jù)服務中心深度合作,產(chǎn)品申報上有優(yōu)勢。

我們和上海的創(chuàng)業(yè)者公共實訓基地合作,在創(chuàng)業(yè)基地提供AI技術,為廣大創(chuàng)業(yè)者服務。也在摸索如何將AI植入工作流中,和商業(yè)場景深度結(jié)合。

很多人會說現(xiàn)在大模型不能生成優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容,這其實和提示詞還有預訓練有關。比如,你用 Zero shot方式。寫之前我不給你案例,只說目標文章的結(jié)構(gòu)性特點,大模型會照貓畫虎出內(nèi)容,質(zhì)量比較水。但是如果能提前在大模型中訓練你過去的文章,文本效果會很好。

現(xiàn)在做AI,還是需要你結(jié)合自己的專業(yè)背景,形成護城河。如果你在自己的行業(yè)做了十幾年也沒有清晰的認知,妄圖在AI的風口里飛起來,很難。

05 通用AI用戶少,我們轉(zhuǎn)做垂類細分場景應用

我們公司成立于2007年,之前主要給企業(yè)軟件開發(fā),包括小程序和企業(yè)內(nèi)部應用,客戶超過一千多家企業(yè)。

從3月份開始,我們有部分員工轉(zhuǎn)做AI應用研發(fā),以算法工程師為主。我們產(chǎn)品主要有三方面,一是開源模型LLAMA、ChatGLM等模型,進行模型訓練和語料整理等。二是結(jié)合企業(yè)業(yè)務,為企業(yè)提供文案創(chuàng)作。三是開發(fā)運營AI應用C端產(chǎn)品,包括:JEEMOO AI工具集,虛擬人小程序。其中虛擬人小程序,是一款基于AI開發(fā)了一款虛擬角色的產(chǎn)品,包括廚師、心理醫(yī)生、英語老師等,用戶可以設置自己感興趣的對話角色。目前,這款產(chǎn)品是我們開拓C端用戶的一個嘗試。

其實最開始我們做了一款對話產(chǎn)品推給B端用戶?;卦L的時候發(fā)現(xiàn),很多用戶不知道能用這款產(chǎn)品做什么。針對這個問題,我們決定做垂類細分場景。比如醫(yī)生、律師可以直接用自然語言和AI交互。

企業(yè)部署方面,我們最成熟的業(yè)務是文案創(chuàng)作、智能客服機器人,其他產(chǎn)品都在摸索中。今后我們會結(jié)合企業(yè)業(yè)務,綁定更多的深度應用場景,為給企業(yè)提供AI業(yè)務私有化或SaaS的解決方案。

我認為AI的發(fā)展方向之一,是結(jié)合特定業(yè)務流程,設置不同AI代理角色。由AI自動拆分任務,反饋和評估結(jié)果,并自動優(yōu)化流程。比如,你告訴AI要去成都出差,AI可以自動告訴你需要穿什么衣服,訂購哪一個航班。

國內(nèi)一些大模型是開源的,可以給企業(yè)部署到本地的服務器,保證了數(shù)據(jù)的隱私性。而且很多開源模型對算力的要求逐步降低,不需要太高端的顯卡,訓練成本控制可以控制在幾十萬之內(nèi)甚至幾萬以內(nèi)。未來每個企業(yè)都有機會擁有私有AI模型,適合企業(yè)內(nèi)部和外部的各種業(yè)務場景。

06 算力沒有技術門檻,就是秀肌肉

我20年前在日本留學,學機器人專業(yè),這些年創(chuàng)業(yè)做IT技術服務公司。之前我們主要做云渲染、元宇宙。去年12月份,我關注到AI。

我們是一家在日本做分布式數(shù)據(jù)存儲的公司,從前年開始,屯了大概200張RTX 3090顯卡。今年2月,我們迅速轉(zhuǎn)型成為了算力提供的平臺,在日本建算力中心,未來半年內(nèi),初步計劃是用1000張H100GPU和3000張使用RTX3090和RTX4090的GPU打造算力云,創(chuàng)建全球首個算力期貨交易中心,為企業(yè)提供API格式的StableDiffusion云服務。預計10月份可以提供服務。

因為中美關系,英偉達最高級的顯卡H100和A100都已經(jīng)禁止向華售賣,而且交貨期要一兩年。

算力上沒技術差異,只講誰的顯卡多,我沒有競品公司。等我建成3000張的H100的顯卡云的話,在亞洲我們是最好的算力供應商。

AI最大的表現(xiàn)在這個元宇宙上,離開了數(shù)字世界,它只是降本增效的工具而已。VR、AR、XR沒發(fā)展起來的核心問題,是內(nèi)容輸出的成本太高,AI解決了這個問題。我覺得這一波的AI機會是VR眼鏡。此外,AI也會有很多細分產(chǎn)品。比如對普通人來說,他的數(shù)字人其實就是他的照片、聲音、行為體態(tài)。普通人沒有太多的影音數(shù)據(jù),以后AI產(chǎn)品如何留下人的數(shù)據(jù),進行下沉領域的開發(fā)很重要。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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AI創(chuàng)業(yè)者調(diào)查:“妙鴨這種水平的AI項目,我也能干”

妙鴨上桌,海馬體傻眼,AI創(chuàng)業(yè)者狂歡。

文|娛樂資本論 付夢珍

“海馬體一覺醒來,腰子被AI噶了。”

7月19日起,人臉識別妙鴨相機火爆全網(wǎng),用戶可以一鍵生成古風、港風、民族風、證件照等20多種風格的照片。去年,海馬體全國600多家門店營收20多億。如今AI一鏟子下去,主打?qū)懻娴恼障囵^祖墳要飛了,背后的創(chuàng)業(yè)者卻賺得盆滿缽滿。

但在許多AI創(chuàng)業(yè)者看來,妙鴨并無高門檻。因此小智在不少AI創(chuàng)業(yè)群里,看到各個大拿捶胸頓足,遺憾自己為何沒用推出類似產(chǎn)品,也有創(chuàng)業(yè)者生氣自己也有此類創(chuàng)意,但產(chǎn)品還在打磨沒法趕上這波熱潮。

事實上,大模型之下,諸多創(chuàng)業(yè)者正在殫精竭慮的打磨產(chǎn)品,試圖推出下一個“妙鴨”。不久前,娛樂資本論采訪了6位轉(zhuǎn)行AI或進行AI創(chuàng)業(yè)的職場人他們的故事也引發(fā)了很多人的共鳴。如今,也有新的職場人和娛樂資本論講述了他們的AI職業(yè)故事。

這其中,有清華畢業(yè)生用一個月的業(yè)余時間,完成了無代碼AI工作流產(chǎn)品的創(chuàng)建;有人從內(nèi)容行業(yè)轉(zhuǎn)行Prompt工程師,笑言正在革自己的命;有人致力于開發(fā)面向C端的產(chǎn)品,要用流量變現(xiàn);有人在為企業(yè)打造私有化數(shù)據(jù)庫;有日本留學生積累了大量英偉達顯卡,稱要在國際局勢動蕩的情況下做算力生意,讓我們聽聽他們的故事。

01 在應用層,創(chuàng)業(yè)公司沒什么技術壁壘

我叫畢瀅,2016年從清華研究生畢業(yè),學的專業(yè)是精密儀器。畢業(yè)后我創(chuàng)業(yè)做了一款教育產(chǎn)品,之后被有道收購。去年,我在做TikTok直播數(shù)據(jù)分析SaaS產(chǎn)品時,會用GPT3幫生成產(chǎn)品的介紹文案等。

GPT3的文案應用能力很強,現(xiàn)在寫代碼的能力越來越強。寫文案沒有對錯,但代碼是確定性的能力。所以,如果要做自動化流程,AI寫代碼的能力非常重要。

純靠大模型很難生成確定性結(jié)果,但通過工作流引導的方式,就能達到相對確定性的效果。工作提效需要準確性。

比如,我想把一篇文章總結(jié)成音頻導出思維導圖。如果純用聊天需要很多步,但我們可以通過設計工作流的形式固定步驟。

我用了一個月的業(yè)余時間做了這款產(chǎn)品。最近也用這款產(chǎn)品給一家公司設計了了一套智能客服的回復工作流系統(tǒng)?,F(xiàn)在AI能替我節(jié)省30%的工作量。

我的產(chǎn)品是無代碼的AI工作流,用戶可以通過拖拽的方式,把不同節(jié)點像連線一樣連起來,實現(xiàn)一套自動化的工作流。

下一個階段是用戶設計好工作流后,可以把它發(fā)布為網(wǎng)頁應用。其他人可以接入使用這套工作流,實現(xiàn)多人協(xié)作。

我發(fā)布了兩個版本,一個是在線SaaS 版,一個是開源版,能在本地跑。

目前主要是C端客戶在用,我需要他們的反饋進行產(chǎn)品完善,再推給B端。這個平臺會支持不同的人創(chuàng)建不同的工作流。坦白說,目前還沒到用戶能自己設計的階段,后期我會出講解視頻。

盈利主要是B端和海外。很多創(chuàng)業(yè)者在給B端做私有化部署,但很多中小型企業(yè)只需要公有云版本的AI工作流就行。

你問我技術壁壘在哪里?我只能說除了大模型公司在數(shù)據(jù)和訓練上有壁壘,做應用的公司技術上沒什么壁壘。

AI產(chǎn)品目前主要是兩波,第一波是ChatGPT剛出來的套殼模型。第二波是結(jié)合企業(yè)痛點做的垂直行業(yè)產(chǎn)品應用。你了解行業(yè),知道行業(yè)痛點,有獨家數(shù)據(jù)都是優(yōu)勢。當然,也要比誰的產(chǎn)品想法更新奇,推廣力度更大,獲客能力強。AI是近十年最大的機遇點,現(xiàn)在國內(nèi)有很多垂直行業(yè)的需求沒被滿足,比如政府現(xiàn)在不能用OpenAI的產(chǎn)品。妙鴨這款產(chǎn)品找到了非常巧妙的切入角度,排隊生成的機制只需要一臺機子工作即可,節(jié)省了成本。

目前我的產(chǎn)品不太需要大規(guī)模的推廣和研發(fā)投入,沒那么需要融資。我打算到9月份左右功能完善后,再向B端推這款產(chǎn)品。

02 Prompt工程師:我在革自己的命運

我之前是內(nèi)容編輯,現(xiàn)在做Prompt工程師,相當于用GPT顛覆曾經(jīng)的行業(yè),革自己的飯碗。

我的日常工作是通過修改Prompt生成長文,個人修改的幅度基本不到10%,發(fā)在某平臺上測試流量,檢查AI生成的內(nèi)容數(shù)據(jù)如何。

我每天要總結(jié)內(nèi)容的數(shù)據(jù)情況。未來,我打算做100個賬號集中測試。

GPT出現(xiàn)了之后才叫自媒體時代,每個人都是主編,不需要記者和編輯,給AI改Prompt就可以產(chǎn)出內(nèi)容。很多人說AI產(chǎn)出的內(nèi)容太程式化,其實是你不會用Prompt。優(yōu)秀的Prompt,需要你具備計算機知識的相關背景,用寫代碼的方式提示AI。

人類科技產(chǎn)品是黑箱,沒人知道能產(chǎn)出什么內(nèi)容。未來3-6月內(nèi),GPT的能力還會有大幅度提升。

大模型公司發(fā)展的方向之一,是讓AI自動產(chǎn)出內(nèi)容,代替原本的大V。平臺和用戶要的是好內(nèi)容,不管這個內(nèi)容是不是AI產(chǎn)出的。

妙鴨很火,但如果妙鴨不提供更多場景的Lora,用戶很快會膩。上傳用戶圖片煉專屬Lora很吃算力,大公司看不上,小團隊玩不起。不知道妙鴨團隊部署了多少顯卡,但如今看他們有點像ofo的思路,即租車費不重要,數(shù)據(jù)才重要。以后妙鴨可以用這些數(shù)據(jù)生成數(shù)字演員各種模型,前景廣闊。

03 AI的潛力和輿論的水分一樣大

我本碩都是普通學校,很難進入知名融資圈,一直做技術。2016年創(chuàng)業(yè)做公司,業(yè)務主要是網(wǎng)站和小程序開發(fā)?,F(xiàn)在,我們接MJ、SD,再加上PS做文生圖和視頻的小程序,用戶可以上傳素材生成內(nèi)容。其他的產(chǎn)品還在保密階段,怕你寫了發(fā)了別人搶掉了。

我們不擅長搞關系,接不到B和G端的單子,主做C端。很多人說C端不好盈利,我不擔心這個,有流量就可以有盈利。我們現(xiàn)在有幾千個用戶,信息差很大,用戶新奇感還在。

現(xiàn)在很多AI創(chuàng)業(yè)公司在做私有化知識庫,這是大趨勢。7月18日,國家出臺了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》,它的大邏輯是公有AI需要合規(guī),但私有AI不受限制。出于這個角度,公司也需要建自己的私有化知識庫。

現(xiàn)在AI的潛力和輿論的水分一樣大,大公司為了股價吹曝AI,互聯(lián)網(wǎng)是戲子在表演,傻子在付錢。像百度的繪畫大模型文心一言只是套殼,國內(nèi)有一家算一家。投資人也知道水分大,但是有人買單就行。用戶試用之后發(fā)現(xiàn)了差距,輿論回落。但毫無疑問,AI屬于未來。

04 你的專業(yè)背景才是你的壁壘

我今年40歲,由傳統(tǒng)行業(yè)的管理人員,轉(zhuǎn)為AI浪潮下的創(chuàng)業(yè)人員。去年,我在處理文字的時候用了GPT3,效果不太好,GPT3.5的效果提升了很多,GPT4則有了質(zhì)的飛躍,非常強大。

我們公司之前做音樂,今年三月份成立了AI公司,叫MBM OpenAI GPT。核心成員七個人,其中四個技術人員。

普通GPT4每個對話只能處理幾千字,但32K模型能處理超過2萬字的文稿。我們拿到了AzureGPT套模型商業(yè)授權(quán),其中Gpt4-32K我認為是最有價值的。目前國內(nèi)只有三十家左右的公司,擁有該模型的商業(yè)授權(quán)。

目前業(yè)務主要有以下幾塊。一是智能客服產(chǎn)品,讓客服在交流上更加智能化,同時集成后端的各類工作流程。比如,用戶反饋空調(diào)問題,客服可以自動記錄并查詢之前的維修記錄,派發(fā)維修師傅,后續(xù)反饋信息,定期回訪復查等。我們希望通過與行業(yè)頭部的合作,做行業(yè)專屬的垂類AI產(chǎn)品,向整個行業(yè)推廣。

二是垂類的行業(yè)應用,現(xiàn)在很多AI產(chǎn)品屬于消費級,ToB專業(yè)性不夠。比如MJ生成的中式建筑設計圖,像但不夠規(guī)范,需要垂類數(shù)據(jù)才能出標準模型。我們在和國內(nèi)知名的地產(chǎn)集團研發(fā)模型,預計八九月份可以發(fā)布。

三是AI應用平臺,我們做了一個AI的產(chǎn)品網(wǎng)站,用戶可以生文、生圖,4月上線。這個平臺主要給ToB、G的企業(yè)應用,相當于展示能力的名片。之后,我們打算部署開發(fā)者平臺,提供大語言模型應用市場,讓開發(fā)者把產(chǎn)品放在平臺上,讓客戶看到,搭建雙方合作的平臺。

開發(fā)者上傳的應用,我們會做審核以及申報,這也是我們的優(yōu)勢之一。你現(xiàn)在去百度上搜GPT,其實大部分是翻墻不合規(guī)的,但我們沒有這個困擾。我們和官方下轄的數(shù)據(jù)服務中心深度合作,產(chǎn)品申報上有優(yōu)勢。

我們和上海的創(chuàng)業(yè)者公共實訓基地合作,在創(chuàng)業(yè)基地提供AI技術,為廣大創(chuàng)業(yè)者服務。也在摸索如何將AI植入工作流中,和商業(yè)場景深度結(jié)合。

很多人會說現(xiàn)在大模型不能生成優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容,這其實和提示詞還有預訓練有關。比如,你用 Zero shot方式。寫之前我不給你案例,只說目標文章的結(jié)構(gòu)性特點,大模型會照貓畫虎出內(nèi)容,質(zhì)量比較水。但是如果能提前在大模型中訓練你過去的文章,文本效果會很好。

現(xiàn)在做AI,還是需要你結(jié)合自己的專業(yè)背景,形成護城河。如果你在自己的行業(yè)做了十幾年也沒有清晰的認知,妄圖在AI的風口里飛起來,很難。

05 通用AI用戶少,我們轉(zhuǎn)做垂類細分場景應用

我們公司成立于2007年,之前主要給企業(yè)軟件開發(fā),包括小程序和企業(yè)內(nèi)部應用,客戶超過一千多家企業(yè)。

從3月份開始,我們有部分員工轉(zhuǎn)做AI應用研發(fā),以算法工程師為主。我們產(chǎn)品主要有三方面,一是開源模型LLAMA、ChatGLM等模型,進行模型訓練和語料整理等。二是結(jié)合企業(yè)業(yè)務,為企業(yè)提供文案創(chuàng)作。三是開發(fā)運營AI應用C端產(chǎn)品,包括:JEEMOO AI工具集,虛擬人小程序。其中虛擬人小程序,是一款基于AI開發(fā)了一款虛擬角色的產(chǎn)品,包括廚師、心理醫(yī)生、英語老師等,用戶可以設置自己感興趣的對話角色。目前,這款產(chǎn)品是我們開拓C端用戶的一個嘗試。

其實最開始我們做了一款對話產(chǎn)品推給B端用戶。回訪的時候發(fā)現(xiàn),很多用戶不知道能用這款產(chǎn)品做什么。針對這個問題,我們決定做垂類細分場景。比如醫(yī)生、律師可以直接用自然語言和AI交互。

企業(yè)部署方面,我們最成熟的業(yè)務是文案創(chuàng)作、智能客服機器人,其他產(chǎn)品都在摸索中。今后我們會結(jié)合企業(yè)業(yè)務,綁定更多的深度應用場景,為給企業(yè)提供AI業(yè)務私有化或SaaS的解決方案。

我認為AI的發(fā)展方向之一,是結(jié)合特定業(yè)務流程,設置不同AI代理角色。由AI自動拆分任務,反饋和評估結(jié)果,并自動優(yōu)化流程。比如,你告訴AI要去成都出差,AI可以自動告訴你需要穿什么衣服,訂購哪一個航班。

國內(nèi)一些大模型是開源的,可以給企業(yè)部署到本地的服務器,保證了數(shù)據(jù)的隱私性。而且很多開源模型對算力的要求逐步降低,不需要太高端的顯卡,訓練成本控制可以控制在幾十萬之內(nèi)甚至幾萬以內(nèi)。未來每個企業(yè)都有機會擁有私有AI模型,適合企業(yè)內(nèi)部和外部的各種業(yè)務場景。

06 算力沒有技術門檻,就是秀肌肉

我20年前在日本留學,學機器人專業(yè),這些年創(chuàng)業(yè)做IT技術服務公司。之前我們主要做云渲染、元宇宙。去年12月份,我關注到AI。

我們是一家在日本做分布式數(shù)據(jù)存儲的公司,從前年開始,屯了大概200張RTX 3090顯卡。今年2月,我們迅速轉(zhuǎn)型成為了算力提供的平臺,在日本建算力中心,未來半年內(nèi),初步計劃是用1000張H100GPU和3000張使用RTX3090和RTX4090的GPU打造算力云,創(chuàng)建全球首個算力期貨交易中心,為企業(yè)提供API格式的StableDiffusion云服務。預計10月份可以提供服務。

因為中美關系,英偉達最高級的顯卡H100和A100都已經(jīng)禁止向華售賣,而且交貨期要一兩年。

算力上沒技術差異,只講誰的顯卡多,我沒有競品公司。等我建成3000張的H100的顯卡云的話,在亞洲我們是最好的算力供應商。

AI最大的表現(xiàn)在這個元宇宙上,離開了數(shù)字世界,它只是降本增效的工具而已。VR、AR、XR沒發(fā)展起來的核心問題,是內(nèi)容輸出的成本太高,AI解決了這個問題。我覺得這一波的AI機會是VR眼鏡。此外,AI也會有很多細分產(chǎn)品。比如對普通人來說,他的數(shù)字人其實就是他的照片、聲音、行為體態(tài)。普通人沒有太多的影音數(shù)據(jù),以后AI產(chǎn)品如何留下人的數(shù)據(jù),進行下沉領域的開發(fā)很重要。

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