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來源｜霞光社
作者 | 王欣
編輯 | 劉景豐
“人工智能領域的泡沫，總是在不斷產(chǎn)生又破滅中循環(huán)。”
梅拉妮·馬歇爾在著作《AI3.0》中，這樣描述人工智能領域5到10年的周期循環(huán)。
2016年，擊敗圍棋世界冠軍李世石后，AlphaGo短暫掀起人臉識別、自動駕駛等人工智能浪潮。2023年，ChatGPT的橫空出世讓大模型成為AI界當之無愧的“頂流”。泡沫破滅，資本冷靜后，不理智的潮水終于褪去。如今，AI界鮮少再重談人臉識別，自動駕駛難以落地，而在國內，大模型也從當紅炸子雞慢慢成為投資人投不起的領域。
研究人工智能的群體已經(jīng)熟悉了這一模式：在“人工智能的春天”，投資機構過度承諾，媒體過度炒作，緊接著便會迎來“人工智能”的寒冬。
環(huán)球并不同此涼熱。在美國，VC圈對人工智能投資熱情不減。而在積極擁抱AI的東南亞，中美正在進行AI技術與投資的角逐——2020到2021年，來自美國和中國的投資者，參與了267筆東南亞人工智能公司的投資交易，占總投資比重40%。
一個可喜的現(xiàn)象是，在東南亞，科大訊飛、華為、?？低暤戎袊萍脊九c東南亞當?shù)禺a(chǎn)生千絲萬縷的聯(lián)系，中國科技企業(yè)正成長為東南亞AI界的中流砥柱。
曾經(jīng)，普利策獎得主托馬斯·弗里德曼在《世界是平的》中，說世界的競技場已變得更加平坦，變平的世界讓每個個體、區(qū)域都站在同一水平線下。
環(huán)顧全球AI界，我們發(fā)現(xiàn)，世界并不總是平的。
全球范圍內，不同區(qū)域AI風向有何不同？當AI企業(yè)走出國門，又會迎來哪些機遇挑戰(zhàn)？ChatGPT為什么并不脫胎于騰訊、谷歌等數(shù)據(jù)集龐大的大廠？對于AI初創(chuàng)企業(yè)有什么啟發(fā)和意義？
谷歌灣區(qū)總部。圖源：受訪人邱諄提供
現(xiàn)在整個國內投資界幾乎形成了一個共識，就是“大模型的投資熱正在冷卻”。
作為今年創(chuàng)投圈最火熱的賽道，大模型曾炙手可熱，無數(shù)科技大廠、AI創(chuàng)業(yè)公司掀起一股又一股的大模型浪潮。而今全球科技公司對大模型的競爭，正進入存量時代。
根據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)，截止到2023年11月底，國內人工智能賽道一級市場的總融資額有580起，比2022年減少了26%，總融資金額是630億元，與去年同期也下降了38%。
而在大洋彼岸，美國的大模型融資依舊如火如荼。根據(jù)Crunchbase數(shù)據(jù)，去年VC階段的投資有11%流向了人工智能賽道，截止到今年下半年，2023年的比例增長了26%，有26%的VC階段的投資都流向了人工智能，美國投資界對大模型的參與熱情不減反增。
大洋東西，AI融資正面臨不同境遇。
這背后，不同融資環(huán)境差異到底是如何造成的？
首先，在美國，大模型已經(jīng)達到了能夠產(chǎn)生巨大經(jīng)濟效益的規(guī)模，并且在一定程度上影響了宏觀經(jīng)濟。有研究發(fā)現(xiàn)，這一次自硅谷刮起的大模型之風，已經(jīng)為美國的GDP貢獻了一個百分點的增長。而在中國，雖然百模大戰(zhàn)愈演愈烈，但大模型的變現(xiàn)之路仍處在摸索的初級階段，而商業(yè)化問題一直是上幾輪AI浪潮下，難以找到最佳solution的老難題。
其二，在中國尚未出現(xiàn)像OpenAI一樣的應用層全棧式AI公司，能夠從基層大模型、中間層一直做到應用層。而大模型這種極度依靠大算力暴力美學的領域，對于初創(chuàng)公司來說，太燒錢，門檻太高，堪稱軍備競賽。大模型不能投，但應用層又沒有特別多的公司出來，投資圈開始冷靜思索，大家都處在觀望狀態(tài)。
華映資本海外合伙人邱諄認為，這背后體現(xiàn)了中美技術原創(chuàng)能力的不同。
“硅谷還是一個以原創(chuàng)技術為核心的，為基座的驅動力，這還是很重要的，中國的優(yōu)勢在于優(yōu)化，不一定是原創(chuàng)，就是人有我有，可能人有我優(yōu)，再者規(guī)?；弦徊ㄉ疃葘W習驅動的機器視覺，可以說是AI1.0，現(xiàn)在大語言模型算是AI2.0, 這兩波浪潮國內目前的參與都還主要在優(yōu)化和規(guī)?；矫?。”
1997年從北京大學畢業(yè)后，邱諄就去美國學習人工智能，從南加州大學信息科學研究院畢業(yè)后，他加入了硅谷傳奇科技公司——思科，前幾年回國后加入了投過壁仞科技、星辰數(shù)據(jù)等AI領域知名公司的華映資本。他持續(xù)關注中美、東南亞等地的AI創(chuàng)投。時間倒回到千禧年，邱諄仍在硅谷深耕技術，那時正值AI寒冬，但整個硅谷還是在不斷的積累，很耐心地等待下一個突破。
“但如果我們到大洋的另外一面，就會看到一般來說，是在等美國出現(xiàn)下一個突破之后，我們再去投入，去做優(yōu)化和規(guī)?；氖虑?，所以它會有一定的延遲。”
“這個突破前的積累過程其實可能是需要一些耐心的，在這個階段過去之后，我們就真的到了互聯(lián)網(wǎng).com那一波，就是中間層的相當于一個接口能夠出現(xiàn)的時候，這時候才到了應用層大量涌現(xiàn)的時候，在中國可能就會出現(xiàn)大量的像當年滴滴等一堆互聯(lián)網(wǎng)公司，這個時候可能還是會需要一定時間，可能大家還需要一定的耐心。”
在中美之外，東南亞也成為中美大模型交鋒的主戰(zhàn)場。
在東南亞，AI還正方興未艾，雖然落地步伐相對慢，但還是能看到希望。整個東南亞地區(qū)的國家，都在擁抱AI。中美兩股AI旋風正在東南亞交匯。
AI在東南亞并不算是新興行業(yè)，在大模型浪潮之前，東南亞就因低廉的人力成本等因素聚焦了智能客服、人工標注等AI相關應用。
但在今年來到東南亞后，科大訊飛云平臺事業(yè)群副總裁周傳福明顯的感受是：除了原來的這部分傳統(tǒng)項目，現(xiàn)在更多地看到像政府部門、媒體行業(yè)、金融行業(yè)等都在更加熱烈地討論、擁抱AIGC、大模型等新技術。
雖然目前東南亞使用最多的還是來自OpenAI等歐美AI公司的大模型，但在東南亞AI界，也不乏科大訊飛、華為、?？低暤戎袊萍脊镜纳碛??？拼笥嶏w、阿里巴巴相繼在東南亞推出大模型，東南亞國家隊也加入大模型競賽，新加坡政府投入5200萬美元的資金支持AI多模態(tài)大模型開發(fā)計劃(NMLP)。
周傳福告訴霞光社：“東南亞雖然是一個區(qū)域，但是打開來看，很多國家都有很大的不同。新加坡是東南亞唯一一個發(fā)達國家，它的AI落地會更快一些，像教育等等部門或者行業(yè)都有很多的落地應用。相對來說，新加坡（AI落地）走得比較靠前，活躍度更高，但是像馬來西亞、印尼、泰國等等國家也能深刻感覺到比原來更加熱烈，當然整個落地步伐相對慢，但是還是能看到希望。我們也會長期堅持在這些地方深耕。”
而越南在人工智能的競賽里也存在彎道超車的可能。摩根大通曾分析稱，越南處于新興東南亞人工智能發(fā)展的“前沿”。早在2021年1月26日，越南政府總理批準的《到2030年國家人工智能研究、開發(fā)和應用戰(zhàn)略》中，就明確了將人工智能發(fā)展成為支柱工業(yè)產(chǎn)業(yè)。
而英偉達CEO黃仁勛也再次押注越南AI，2023年12月，英偉達CEO黃仁勛會見越南政府總理范明政，并承諾將在越南建立半導體基地，將越南打造成為英偉達的第二故鄉(xiāng)。
東南亞已成為科大訊飛海外業(yè)務的第一站和戰(zhàn)略中心。2023年6月，科大訊飛攜星火認知大模型與C端智能硬件，在新加坡舉辦產(chǎn)品發(fā)布會暨訊飛AI TechDay·新加坡站活動。
“因為科大訊飛一直以相對底層技術的創(chuàng)新、研究為主，所以如果把這些技術用在更多的場景、更多的設備單靠科大訊飛自己其實不行。所以整個開發(fā)者生態(tài)方面花了很大的力氣。”周傳福告訴霞光社，在東南亞的開發(fā)者生態(tài)方面，科大訊飛搭建了以新加坡為中心的訊飛開放平臺國際站。
“其實我很羨慕，羨慕的點在于C端酷炫的產(chǎn)品是很容易抓到消費者的，但是底層技術的可能講兩天人家都不知道你在做什么。所以整個生態(tài)方面就是把技術落地應用生態(tài)是我們長期布局，不是靠一年兩年，至少3-5年才能把一個基礎做好，這是目前整個狀態(tài)。當然在東南亞我們也看到了很多的突破。”
他認為，在這些突破的背后，離不開技術創(chuàng)新和本地化。
東南亞歷史文化背景復雜，移民的跨國流動使得東南亞形成不同方言體系的多族群社會，各個地區(qū)方言眾多。比如印度尼西亞的官方語言主要在雅加達一帶通用，但其他地方又有非常多的方言。而要做語音識別和合成的核心技術創(chuàng)新，就要在提升通用能力之外，針對不同方言區(qū)域的口語場景去做提升。另外，識別合成大模型領域也是科大訊飛尋求突破的重要底層技術。
本地化是出海中企必須要面對的一個挑戰(zhàn)，而對于科大訊飛來說，這也是不得不做的事情。因為科大訊飛要面對很多B端用戶場景，其中并不存在捷徑，他們已經(jīng)做好了深扎兩三年的準備，才能在當?shù)匕研袠I(yè)做熟做透。
目前科大訊飛的東南亞團隊規(guī)模還不是特別大，大概在二三十個人左右，native speaker大概占到40%左右。本地雇員的職務多是以商務拓展，市場等崗位。核心技術方面，還是以國內總部以及在當?shù)嘏神v的技術支持為主。
在國內團隊和本地團隊協(xié)作過程中，文化差異帶來的挑戰(zhàn)不可小覷。周傳福認為，這種情況下，要把自己放到當?shù)氐膰胰タ紤]問題，“而不能說我中國怎么怎么樣，外國怎么怎么樣，這對我們來說其實是一個適應的過程，說起來很簡單，但真正把自己的定位要放到當?shù)氐膰摇?rdquo;
除此之外，所有大模型企業(yè)要想跑通，都要跨越數(shù)據(jù)和人才兩座大山。
讓我們回到開頭的問題：
ChatGPT為什么并不脫胎于騰訊、谷歌等數(shù)據(jù)集龐大、人才濟濟的大廠？
騰訊和微軟數(shù)據(jù)一定是大過OpenAI的，為什么OpenAI有GPT，騰訊、微軟和谷歌都沒有GPT？這是因為對數(shù)據(jù)的有效利用和搜集非常關鍵。對初創(chuàng)公司來說尤甚，特別是想真正成為一家AI公司，或者只是被AI賦能的公司。
邱諄認為，私有性未必是價值本身的源泉。“你要真正能夠利用AI肯定要有數(shù)據(jù)，但私有數(shù)據(jù)未必都有價值。這個對于初創(chuàng)公司要有一定認知。”
積累和收集數(shù)據(jù)，一定要考慮算法。比如搭建數(shù)據(jù)棧平臺，但它的門檻其實很高，因此光是收集梳理數(shù)據(jù)的準入門檻就將很多人攔在外面。甚至于巨頭公司的數(shù)據(jù)都未必全有用。
提到大模型浪潮下的AI軍備競賽，卷算力或許重要，但核心的算法人才才是這輪競賽最重要的資源。
對于初創(chuàng)公司，邱諄的建議是，從現(xiàn)在開始去物色一些大模型算法核心人才：“作為一個初創(chuàng)公司，可能今天就要去搜尋一些真正核心的人才，聽上去好像有點遙遠，但我覺得我這個建議很可能是會有用的。對于一些初創(chuàng)公司，如果你今天就開始，不管你做什么，甚至你只是做應用層，都一定要過數(shù)據(jù)這一關，但光有數(shù)據(jù)又沒有用，最后很可能是要看你的算法，不管你是什么算法，可能不用碰到基座大模型，但即便你要做微調，甚至只是去調API，都會需要對訓練算法的深度認知，最重要的軍備其實是人才。”
這也是因為，目前國內大模型人才儲備資源緊缺。醫(yī)者AI CEO劉呈輝曾對媒體表示，“現(xiàn)在國內做基座類模型的人才90%都出自清華，國內真正會調模型、訓練模型的甚至不超過200個人。”而大模型搶人大戰(zhàn)也讓用人成本水漲船高，vivo副總裁周圍接受媒體采訪時曾表示:"vivo大模型現(xiàn)在每年20億~30億元的投入成本，總投入成本已經(jīng)超過200億元，人才和數(shù)據(jù)算力各占一半，人才成本平均每人稅后100萬元。”在當下，尋找核心人才資源對于初創(chuàng)公司來說尤為關鍵。
大模型讓全球的AI競賽進一步加速進行，如何在全球化中找準自己的位置，并發(fā)揮自身優(yōu)勢，是所有AI企業(yè)需要面對的新課題。
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8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
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3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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三、申訴
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