LinkedIn创始人对话 OpenAI CEO :创业公司的机会——价值中间层

ChatGPT可以写代码、写文章,几乎能够回复任何思考,以颠覆搜索形态。

此后,商业维度会迎来怎样变化?

今年十月《投资实习所》报道了一家公司——Copy.ai 的 CEO PualYacoubian说其ARR已经突破了1000万美金,这是AI的价值得到商业验证的又一个典型案例,Copy.ai的产品上线才 2 年时间。

此前,36kr也报道了一家企业:内容创作服务

创企井英科技宣布完成数百万元种子+轮融资,他们是专注开发商业短视频“AI+人工”协同创作SaaS平台。

Google X的“Pitchfork”,能够训练AI来写代码,以及后续的BUG修复和代码更新。11月初谷歌宣布了其在人工智能(AI)方面的各项新进展,涉及生成性AI、语言翻译、健康AI和灾难管理。包括文字生成视频的渲染,帮助作者撰写文章的Wordcraft,以及建立支持世界1000种语言的翻译模型是几个亮点。

以上几个案例可以看出,基于大规模语言模型之上的商业生态中,巨头做底座,创业公司垂直于行业或者细分场景的模式训练好专有的语料库,并通过结合人工,增加AI的准确性——成为一个趋势。

最近,LinkedIn创始人、Greylock合伙人ReidHoffman(提问者)与前YC创始人、OpenAI CEO SamAltman最近的一段视频对话火了。为你整理了这段内容:

Q:今天很多人关心的事是基于非常大的模型将创建的API,真正的商机在哪里?比如,盈利的方式有哪些?鉴于API会被提供给多个用户,你如何创建不同的商业模式?

A:我想到目前为止,你能做一件很棒的文案工作,或者你能够做的事情是类似于某种教育服务。但我们还没有找到类似于谷歌万亿美元生意机会。

但我认为这将要发生,也许是会成功的,也许谷歌会自己做这件事。我相信这是未来几年语言模型能够达到的质量。

大家都看到了,谷歌将要面临严峻的挑战,能够达到人类水平交互的聊天机器人,会对搜索产品发生根本性的改变。以前我们总是嘲笑趋势,觉得还早。就像是说起聊天机器人,觉得很好,只是太早了。

但现在它可以用了,这就像新的医疗服务。通过它,你可以得到很好的建议,或者新的教育服务。这就会诞生非常大的公司,我觉得我们将在不远将来训练更多模型,这将带来很多新的商业机会。

人们在做一些很酷的事情,通过机器人、程序、电脑来服务我们自身。就像语言交互一样,你用自然语言说出来,这种交互就像是对话一样。你可以输入你的需求并且调整,然后电脑会为你做出来,这会是一个巨大的趋势。

每个大公司都将基于这种新的交互方式,这些强大的模型,构造核心技术平台。移动互联网以后还没有这样现象级的机会,这将会由新公司引领。

Q:这种变革之后,AI公司在商业模式上(基于语言模型提供API),如何实现可持续化的差异运营?

在这样的变革之后,你认为关键的是什么?基于语言模型是通过API提供的,你认为人们想到这样的AI公司的商业模式。如何思考你怎样实现一个可持续的差异化的商业模式。

会有一小撮基础的大模型,人们基于此建立应用。当下的现状是,一些公司创建大语言模型API,其他人在这上面建立应用,我认为未来会有一个中间层,会变得非常重要。

我怀疑对于所有那些尝试自己训练模型的公司,我不认为这会持续很久,但我认为会发生的是:有一些新的创业公司使用一些现存的未来生成的大模型做调整,不仅仅是调整模型素材,还可以做很多事情。

我认为会有很多这样的接口来创建模型,为医疗或者使用电脑、社交、任何需求服务。这些公司也会创造很多价值,因为他们会有一个特殊版本的模型,他们不用拥有基础模型,但他们可以创造一些东西,他们可以给自己用或者和其他人分享。有了这种独特的数据飞轮,这样的模型净化一直在发生。我认为会有很多价值在中间层产生。

Q:你认为,最酷的的会是什么?就好比说站在过去几年没有想到的,我们之前说过,今天早上提到的,让计算机去写代码。

A:我认为最大的系统性误区人们正在犯的是,谨慎地说,这个语言模型肯定能用。比如生成图片,视频。但他不会生成人类社会,他只会做其他人已经做过的事情,当然这已经很棒了。这就像让智慧的边际成本进一步降低,这不会用来产生全新的东西,他不会用来治疗癌症,他不会贡献额外的人类的科学知识,这是我认为不会发生的。在这个领域不会让专家被超越。

我们来讨论下科技,这里面有没有无论是建立在API上,还是正在用的API和科学相关的。有没有一些地方,科学会被探索。

我觉得有两件事情正在发生,还有第三件相对不重要。

一个是有一些专门为科学开发的产品。比如,AlphaFold,这些正在创造巨大的价值,这里面会有很多有趣的事情发生。进入一家生物公司看看,我觉得那里可以做一些很神奇的事情。

另一件正在发生的是让我们更加高效的工具,帮我们思考新的研究方向,写一些代码,让我们可以效率加倍。增加一个工程师或者科学家的产出,这是AI为科学贡献的重要方式。

不仅仅靠模型本身,看看这些工具的效果,copilot是一个很好的例子。还有更酷的东西,将会显著的改变科技进步的方式,促进科学的发展。但是这是两个我认为巨大的事情,让科学的发展加速。

还有一个大事情,人们开始探索,我不太愿意用这个词。一方面我觉得这么说没问题,一方面我觉得有些恐怖。AI开始可以像AI科学家一样,可以自己进步。我们可以自动化我们的工作基于AI开发。

能够帮助我们最难的问题是我们不知道如何解决。但是我认为会发生的。自我进化的恐怖版就像科幻书上的那样,修改你的代码,改变优化算法。还有一个不那么恐怖的自我迭代版本,就像人们在做的那样。如果我们有机会开始探索新的可续,我们会从中受益很多。

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