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贪婪 79
撰文:木沐
编辑:文刀
又一家 AI 独角兽公司被大厂「收编」。8 月 2 日,AI 创业公司 Character.AI 的联合创始人、CEO Noam Shazeer 加入 DeepMind 团队,双方还签了个非独家协议:Character.AI 授权谷歌使用其模型,谷歌则为 Character.AI 提供资金。
Shazeer 与谷歌渊源匪浅,他曾主导 LaMDA 的开发。然而在 2021 年人工智能爆发前夕,Shazeer 离开谷歌投身 AGI 的创业大潮,于是一家新的自然语言大模型公司 Character.AI 诞生。
Character.AI 的拳头产品是「AI 伴侣」,月度用户一度达到百万级别,快速拿下包括知名风投 a16z 在内的多家投资机构约 1.93 亿美元融资。可惜好景不长,去年 3 月之后,Character.AI 融资「颗粒无收」,付费用户数也在下降,最终在一年半后等来谷歌「接盘」。
其实,不只 Character AI,这波 AI 创业的弄潮儿中,Adept、Humane、Inflection AI 等初创公司已经走入被大厂「收编」的宿命,曾经在互联网时代上演的「创业独角兽集体卖身」的戏码,如今又登上了 AI 舞台,节奏甚至更快。
AI 是否加速了生产力犹未可知,但着实在加速 AI 创业公司的生命周期,这背后是激烈市场竞争下,高昂的创业成本与匮乏的造血能力之间的失衡,在大模型上重复造轮子的 AI 公司们最终把自己造进了绝境。
Character.AI 以技术和人才换资金的方式,获得了继续在生成式 AI 赛道跑下去的机会。按照与谷歌签署的协议,谷歌将获得 Character.AI 大型语言模型(LLM)技术的非独家许可,同时为 Character.AI 提供更多资金。
不仅是技术,Character.AI 的 CEO Noam Shazeer 及他的合伙人 Daniel De Freitas 将带着预训练团队的约 30 人加入谷歌 DeepMind 团队。合伙创业之前,Shazeer 和 Freitas 都曾是谷歌的技术人才,Shazeer 曾领导开发 LaMDA,Freitas 则是谷歌的高级软件工程师。
值得注意的是,除了 30 人跟随「老领导」加入谷歌外,Character.AI 剩余约 120 人(包括一部分研究员)将逐渐转向开源模型,放弃预训练基础模型和声音模型。
Noam Shazeer(左)和 Daniel De Freitas
说白了,Character.AI 被谷歌变相收购了。这在硅谷倒是很常见,大厂挖走核心团队和人才,并获得技术授权,初创公司尽管保留了品牌和产品,但也意味着丧失了独立发展的「核武器」,毕竟,核心团队不在了。
2022 年到 2023 年,Character.AI 的拳头产品「AI 伴侣」曾抓住了不俗的流量,网页应用每月访问量超过 2 亿次,用户创建的自定义人工智能角色超过 1000 万个。
这样的用户数据曾让他们在去年 3 月筹集到 1.93 亿美元的融资,投资方包括 a16z、SV Angel 以及前 GitHub CEO Nat Friedman 和天使投资人 Elad Gil 等。Character.AI 也以 10 亿美元的估值跻身 AI 独角兽行列。
直到今年 6 月,Character.AI 的访问量也仍在增加,达到了 2.63 亿,较 5 月环比增长 19.66%。作为对比,同期估值 30 亿美元的 AI 搜索应用 Perplexity 的访问量仅有 7320 万。
可惜的是,Character.AI 陷入了「叫好不卖座」的窘境中,尽管推出了每月 9.99 美元的订阅服务,但 7 月份的 600 万月活用户中,付费用户仅有 10 万。更麻烦的是,Character.AI 的运营成本很高,由于一直基于自建模型打造产品,模型的训练、推理及升级、维护都在消耗大量的计算资源,这可都是实打实的 GPU 消费。
收入与支出的不平衡之外,Character.AI 也再没有拿到新融资,最终「卖身」谷歌也就不奇怪了。
不只是 Character AI,很多明星级别的 AI 初创公司都无法逃离被大厂收购的命运。自然语言大模型的基础构架 Transformer 的开发者曾创立 Adept 公司,最终被亚马逊收购;推出 AI 可穿戴设备 AI Pin 的 Humane 以及融资 15 亿美元的 AI 软件公司 Inflection AI 也都关闭了原始业务,最终在今年 3 月末并入微软业务。
AI 独角兽公司被大型科技企业吸收,大厂们也借此机会将人才与技术一并收入囊中,遇到优质标的,甚至暗自「抢人」。有消息称,此前马斯克执掌的人工智能公司 X.AI 也在寻求收购 Character. AI,最后被谷歌捷足先登。
以大模型为基础的人工智能创业公司,似乎比普通的互联网创业公司面临着更艰难的生存处境,因为大模型需要更高昂的硬件成本支撑,而同质化的产品又将他们拖入了低商业回报的漩涡中,一旦出现难以平衡的现金流和紧缩的融资环境时,「烧」完融资也就以为着走到了终点。
不是所有的 AI 初创公司都能成为 OpenAI 这样的明星,而即便是 OpenAI,也在亏损。
根据 FutureSearch 的研究人员计算,OpenAI 的年度经常性收入(ARR)能达到 34 亿美元(编者注:ARR 通常取前一个月的收入,再乘以 12 来估算一整年的总收入),但由于构建和运行模型的成本高昂,根据预估数据,OpenAI 今年的运营总成本可能将达 85 亿美元,这意味着高额亏损。FutureSearch 预测,随着更高级模型的继续开发,OpenAI 可能还需要筹集数百亿美元才能满足成本。
OpenAI 尚且如此,初创公司就更不好过了,特别是自研模型并配套打造产品的公司。
以 Character.AI 为例,根据测算,该公司光每月的推理成本就在 330 万美元左右,一年就将近 4000 万美元。如果按每月订阅用户贡献的 100 万美元消费计算,一年的收入也才 1188 万美元。挣的钱连都不够覆盖推理成本,更别说训练成本和其他的人力成本了。
更早被「收购」的 Inflection AI 也是如此,不仅有自己的模型,也有类似于 ChatGPT 的聊天产品 Pi。今年 3 月,Inflection AI 发布新模型 Inflection-2.5,据悉训练所需的计算量仅为 GPT-4 的 40%。但在产品上,Pi 一直未能找到有效的商业模式。
根据 Inflection 官方最新披露,Pi 拥有 100 万日活跃用户和 600 万月活跃用户,数据称得上「漂亮」,但 Pi 至今都是免费模式。两轮融资 15 亿美元的 Inflection AI 最终投奔了微软。
在被谷歌收购的新闻稿中,Character. AI 揭示了 AI 初创公司遇到的普遍困境:
我们实现个性化超级智能的目标需要全栈式方法,必须对模型进行预训练和后训练。然而,在过去的两年里,技术环境发生了变化——现在有更多的预训练模型可用。鉴于这些变化,我们认为,联合利用第三方大型语言模型(LLM)和我们自己的模型将具有优势。这使我们能够投入更多资源用于后训练,并为不断增长的用户群体创造新的产品体验。
Character.AI 委婉地道出了一个现实:两年时间里,市场上已经出现了太多可用的预训练大模型了。
从用户层面看也是如此,这两年里,太多的 AI 初创公司们和大厂一起,挤在自然语言大模型的赛道里重复造轮子,研发出了参数不同的大、中、小各个「杯型」的模型,文、图、视频要啥有啥的多模态,在产品层也无非是聊天机器人、图文视频生成器,功能大差不大,用户审美疲劳,AI 幻想问题并没有彻底解决,加剧了数据侵权的担忧不说,还增加了 AI 风险等新问题。
新问题伴随着新技术出现,生成式 AI 似乎也随着初创公司们的消失、被收购而进入了新的瓶颈期,投资机构也开始趋于冷静。一些人预测,生成式 AI 的泡沫要破了。
人工智能专家 Gary Marcus 认为,2023 年是人工智能的承诺之年,而 2024 年则是人工智能的现实之年。他预测,生成式 AI 的泡沫将在未来 12 个月内破裂,大语言模型需要找到新的路径,彻底解决掉幻想问题、实现自推理后,才能让 AI 继续朝着 AGI 前进。
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2024.12.09
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