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大模型热潮半年，真金投资人寥寥
zhoucl 2025-01-10 13:41:27 区块资讯 已有人查阅
导读来源｜甲子光年
作者｜刘杨楠
来源｜甲子光年
在宣布“要做中国版OpenAI”136天后，王慧文将光年之外卖给了美团。
2023年6月29日，美团全资收购了「光年之外」，总代价约为20.65亿元人民币，包括2.33673亿美元现金、承担3.66924亿元人民币债务及1元人民币。
国内首家由大佬创办的大模型初创公司以这种方式收尾，引发了市场诸多疑问和猜测。从商业角度看，这是一次常见的企业收购，但对于国内AI行业而言，这或许标志着AI大模型创业潮的降温。
资本市场对此反应迅速，自6月26日起，科大讯飞、昆仑万维、360等AI概念股集体下跌。不仅是国内，全球对ChatGPT的热情也在减退。根据SimilarWeb数据，ChatGPT的访问量增长率从1月份的131.6%降至5月份的2.8%。
当大模型热度消退，人们开始质疑：大模型是否真的是一个值得投资的机会？这个问题没有标准答案，连大佬们也意见不一。傅盛和朱啸虎就曾在朋友圈为此争论。
创业者、投资人与需求方的认知差异使得大多数玩家对大模型持谨慎态度。在6月16日的华映资本年度大会上，参会者对如何拥抱大模型展开了激烈讨论。
大模型市场需要理性声音，创新不能停止，但许多问题仍待解决——大模型能否投？如何投？商业化前景如何？
1. 谨慎的投资人
从年初至今，国内涌现出多家大模型初创公司，如百川智能、衔远科技等，这些公司的创始人背景显赫，备受资本青睐。然而，除了明星团队外，投资人普遍持观望态度，真正投入资金的人并不多。
早在今年初，ChatGPT热潮席卷全球时，投资人们对大模型的看法各不相同。险峰认为大模型会改变一些东西，但影响尚不确定；另一些机构则担心国内反应过热，强调应关注基础科学，避免盲目跟风。
尽管有部分投资人开始出手，但手笔不大。章高男指出，关键在于定义大模型的能力边界，才能理性决策。
2. 拥抱大模型前需厘清的问题
新技术的商业应用核心问题是：能用在哪，怎么用？对于大模型来说，首先需要明确其能力边界。
林咏华表示，“大模型 提示学习”无法替代一切，尤其在特定任务中，过度依赖可能导致成本增加和效果难以控制。张熠天指出，大模型生成的结果并非因果关系的答案，而是最优词汇聚类，因此在教育、医疗等领域直接应用需谨慎。
业内共识是，未来每个行业都会有自己的垂直大模型，重点在于将通用大模型与行业数据结合。企业还需考虑大模型是否为刚需，以及数据安全和市场格局变化。
3. 大模型工程化落地无标准答案
对于已投入大模型的企业，接下来的关键是解决实际的工程化问题。业内逐渐形成共识：大模型和小模型将相辅相成。
林咏华认为，窄域场景更适合“小模型 迁移学习”。宣晓华提出，未来AI企业的商业模式将是通用大模型与垂直行业小数据模型的双轮驱动。
章高男建议，企业在优化或训练垂类模型时，可以结合大模型技术，形成低算力要求的行业垂直模型。
大模型的工程化落地问题复杂多样，没有标准答案。人工智能的发展路径不同，更多是基于国情的选择。发展大模型不仅是技术问题，更是国家战略资源。
黄铁军在2023北京智源大会闭幕式上表达了对未来发展的不安感，强调应对风险的重要性。如今入场的每家企业都可能成为技术处女地的拓荒者，时间将证明一切。
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