2023年12月21日

王慧文无心与李彦宏斗法

作者 admin

 

图片来源:由版图AI工具生成

去年4月,王慧文在即刻上的签名还是“All in Crypto”,过了半年,兴趣又从 Crypto、web3转向了人工智能,他想打造中国版的OpenAI。

实际上,比起去争辩5000万美金AI创业“到底能不能成”,大家更好奇的是:王慧文究竟打算怎么做,以及建立何种商业模式。

事情的起因,还得从王慧文那条朋友圈开始聊起:5000万美元,带资入组,不在意岗位、薪资和Tittle,求顶尖人才组队。而在动态发布的十多天前,ChatGPT已经红遍了大江南北,根据瑞银集团的一份报告指出,应用推出仅两个月,MAU就突破了1个亿。

这是个什么概念呢?从数据来看,同样是用户达到1亿,TikTok用了9个月,Ins花了2年半的时间,1月份ChatGPT每天都有近1300万用户访问,成了史上用户增长速度最快的消费级应用。

更让人意外的,是市场的热情。今年开年以来,美股上市公司只要与AI沾边的企业,几乎都有翻倍涨幅,微软更直接向ChatGPT幕后公司OpenAI接连加磅,把它的身价推向290亿美元。

国内也是一样,百度、阿里、字节,以及大批初创公司接连跑步进场,多家ChatGPT概念股持续拉升。即便有像Stack Overflow、ICML,以及一些教育机构对ChatGPT大肆声讨,但并没有影响到它的火爆态势。

至于王慧文,经历过千团大战、外卖、网约车的市场鏖战,这位和美团王兴并肩作战十年的副手也不甘落寞。发布AI英雄榜之前,他和几个老朋友喝着酒,不论是酒桌上的意气决断,还是被好友视为搭乘AI末班车的最后一张船票,44岁的王慧文的确兑现了在退休邮件里说的话,“我一直担心人生被惯性主导,怠于熟悉的环境而错过了不同的精彩。”

以至于不少人感慨:ChatGPT魔力实在是太大了,即使像老王这样早早财富自由的大佬也躬身入局。但无论如何,ChatGPT放到中文互联网语境下,多少还是有点道阻且长的意味,“能做CEO的太多,但未必对大模型有专业中肯的认知”,连王慧文本人也还在学习的路上。

01 王慧文其人

王慧文是东北人,员工评价他性格豪爽,作风硬朗,有大开大合的经历,同时也行事谨慎低调。加入美团之前,他已经有了校内网和淘房网的两段创业经历,懂产品,也懂市场。如果你看过王慧文的《清华产品课》,会发现他在产品、各种市场战略,对业务、产品、人性都有着极为深刻的理解。

 

在王慧文临近退休的时候,王兴写了封信,把他的十年功绩简要托出:

2010年加入美团,帮助公司从千团大战中脱颖而出;三年后,从0到1打造美团外卖,之后深入餐饮产业链上下游,构建到店、到家、出行等本地服务业务场景;卸任前一年,老王仍在推动用户平台、基础研发、大数据和 Al 等平台能力的建设。

五年前美团上市的时候,招股书上对联创有这样的描述:我们未来的成功,很大程度上取决于我们的管理层。即使站在当下,也很容易发现,美团的发展路径并没有跳出王慧文的商业框架。

前期的美团,发展并不快,更多的精力投入在对外沟通和用户调查上。

比如很长一段时间,同期竞品已经三十多个,外观功能变化多端,但美团还是黑蓝色调,即使当时被用户吐槽,不过王慧文比较轴,他认为:“对任何一个创业团队而言,无论有多少资源,都是有限的,要把资源集中到当时最重要的事情上去。”

举个例子,相比之前都是做线上网站,美团的业务强调线下场景,但王兴和王慧文很少做路边广告,反而注重SEM优化。道理很简单,他们认为,用户只有在搜索的时候,才会有真的团购需求。这种做事风格一直延续,比如刚开始开拓外卖业务时,老王先花大量的时间在一线调查,和餐饮、零售、物流等供应链上的每一环的专员交流。

时间来到2020,王慧文到清华大学做了个演讲,他仍然认为创始团队应该重视规律:花大量时间研究行业、用户,并应用到企业经营上面。

如果单从这点来看,联系到OpenAI,其实两者优势不谋而合。据业内人士指出,其实ChatGPT本身全都是成熟的公开算法,不过这种超大规模训练,并不依赖算法本身。硬件和数据才是王道,纯自然语言数据都是网上公开,没有什么门槛。

ChatGPT的先发优势在于,通过抢先公测,收集了大量的用户数据。

“这是更加宝贵的数据,只有他们家有。只要ChatGPT仍然是最好用的语言AI,雪球就会越滚越大,越来越难追上。”该人士还指出,为了防止ChatGPT输出有害信息,OpenAI花了大价钱去训练模型,这些都是OpenAI积淀了几年筑起的数据壁垒。

王慧文的入局,说明市场看到了大模型、通用人工智能的价值和潜力。

一般来说,软件开发和做半导体芯片不同,开源的趋势下卡脖子问题越来越少,国内喜欢实用主义,需要找到合适的应用场景。实际上,ChatGPT在技术上称不上是颠覆式创新,却被无数人追捧,更像是用一种大力出奇迹的方式,提供了一种能够灵活解决问题的应用方案。

这样一来,有一种情况就很容易出现。首先,以王慧文为代表的互联网玩家、创业者或资本涌入同一条赛道,就像早期的草莽时代,很多大厂依靠Copy to China站住风口,将已经被验证过的商业模式,进行本土化改造引入国内,寻找国外对标也成了玩家们心照不宣的法则。

王慧文要做OpenAI,会不会避免过去的路径依赖,这并不好说。即使是亲自打造的美团,一开始也在对标Groupon。为了吸引投资者,把故事讲得更好,人人网上市的时候连套了Facebook、Zynga、Groupon、Linkedin四个国外标的。

有钱、有闲、有履历,又对标OpenAI,王慧文给了投资者们一定的安全感。据相关媒体报道,王慧文出资5千万美元,下一轮融资中已经确认的融资金额为2.3亿美元。而这2.3亿美元的VC认购中,真格资本和源码资本一起为王慧文站台,源码资本创始人曹毅甚至在朋友圈表示,“祝贺老王等到了,行业也等到了老王出山。”

02 中国的OpenAI,是什么样的?

有AI领域的资深研究人士认为:“王慧文向中文互联网扔了一枚烟雾弹,起码在ChatGPT这件事是这样。”

 

资本市场的火热,蔓延到用户市场,但后者对这样一个攒局者,并不够看好。原因可能在于,一方面,他过往的经验优势体现在O2O和互联网产品的打造上,所以人们认为,“AI英雄榜”,仍躲不开过去的那套营销和投机的手段。

有IDC分析师指出,短期内ChatGPT对市场影响有限,“掌握了垂直领域的数据、面向场景的模型优化,以及形成工程化的解决方案,才可能实现真的落地。”这些模型甚至在3年以后会退出市场,虽然基于ChatGPT可能会诞生一批新创企,但单纯依赖大模型,无法为创企提供持续的竞争力。

另一边,“我自己总结,国内互联网公司花钱多少不一样,聚集人工智能的人才团队大小不一样,但是思路一样:人工智能应该找场景,要解决自己业务中遇到的问题。”360创始人周鸿祎接受采访时表示。

就像前面说的,从应用软件开源的角度来看,ChatGPT如果作为产品上的成功,门槛确实没那么高,但事实真的是这样吗?

未必。如果单从成本端以及数据积累来看,国内刚入局的小公司机会渺茫。训练AI需要庞大的算力,有业内人士透露,使用国产算力卡倒不是不行,只是芯片制程跟不上。

ChatGPT硬件方面要3万张GPU,加上CPU、内存、硬盘、网络和数据中心的电源与建筑,接近100亿人民币,训练一次要几个月,巨大的物料、电力成本之外,还有软件开发的费用。

“国内也只有BAT这样拥有自主云计算平台、且掌握大量用户的互联网公司,而且最好是和 ChatGPT 错位竞争,比如做中国可以正常联网使用的中文模型,但其中最困难的部分,其实是敏感词和有害信息的屏蔽过滤。”

有媒体统计,国内实验中做过的最大的模型是10亿个参数,GPT-3的参数数量是国内的175倍。

这几年BAT三家在做大模型上,都投入了不低于OpenAI 5-10亿美元的资金量,语音识别、TTS、人脸识别都单独做一套,但好的AI大模型很少,比如阿里巴巴的M6大模型,百度的文心大模型,腾讯的混元AI大模型。不过效果并不明显,普通消费者接触到的AI产品,主要还是类似于天猫精灵、小爱同学,侧面说明可能还是努力方向搞错了。

这种情况下,如果王慧文的团队是要复刻像ChatGPT一样的消费级应用,或者去重新做个搜索,以当前的局面来看并不困难,但做出来和活下去是两码事,关键是能不能持续,其实风险并不小。像谷歌、微软、百度这类巨头,现在也没有寻找到技术与商业落地上的平衡点。

比如最近微软把ChatGPT和Bing结合起来,由于所有网页都需要清洗数据和定期来进行训练。当摩尔定律发挥作用,训练成本降低的同时,算力又提高好几倍,当ChatGPT能索引全世界网页之后,场面很容易发生失控。

“现在最大的问题,并不是去多么追求技术上的革新,而是想清楚,这项技术本身,能不能带来生产关系的改造和生产力的提升。”有行业资深人士表示,“如果不能的话,其实没有太大的改变,因为他没有创造新的需求,或者说让这种关系足够改善。”

那么这样一来,如果不考虑技术难度,还有另外一种可能性。用周鸿祎的话说,他把ChatGPT的能力进化分为三层,从最基本的信息学习,语料训练,人工智能在传递信息的过程中,具备了逻辑能力,进而从编码文本知识,发展到同样能够处理音视频图片。

“它今天还没有手跟脚,没有行动力,ChatGPT今天需要的手跟脚是什么?API。”周鸿祎说。

简单来讲,从ChatGPT上做延伸,可以分为两方面。一种是像周鸿祎的构想,我们现在使用Web服务在美团订餐、打车、买电影票,那么能不能让ChatGPT也具备输出指令的能力?这个思路和国外一家叫Adept AI的公司相像,后者类似协作智能,建立AI工具,来帮用户完成任务。

Adept AI创始人Luan来自谷歌,他也认为:“真正的通用智能需要能够行动的变形金刚,而不仅仅是读写。我们正在训练一个模型来使用人们今天使用的所有软件工具和 API。”

另一种延伸的方式则没有那么直接。

举个例子,ChatGPT仍作为一个接口,比如充当一个数据源,把这些东西打包,做B端的生意,来提高生产和服务效率,或者有调用大模型API的公司,基于大模型重点开发具体场景的AI应用公司,如Jasper。那么实际上,这条链路上的ChatGPT,就不是直接to C的应用,而是B2B2C,做中间件。

事实上,仅将ChatGPT当作一个to C的应用,一方面体现了人们有一定的技术崇拜:AI确实很酷;另一方面,似乎的确能也够解决一些实际问题,相比一般聊天机器人,ChatGPT回答更靠谱。

但这并不足以说明产品的成功,OpenAI CEO都直言这是一款“糟糕的产品”,金钱在燃烧,服务器在冒烟。部分地区没法光明正大访问,频繁出错的信息,他的原话是说:“人们访问的是一个有时能用,有时不能用的网站。”

“符合预期的需求,是需要多轮交互才能产生的。”即使作为生产力工具,运用到文章转写、创作等场景,实际的应用深度并没有设想乐观。这导致ChatGPT暂时不能直接进入工作流,意味着这样的生产力工具都是“糟糕”的。

微软是一家to B的公司,和老对手谷歌正面较量的领域,除了Bing,还有Edge,如今微软的价值大头落在云服务上,Azure被推向前台,也是OpenAI的独家供应商,生成式AI的大量资金最终又都流向了基础设施层。

这种用法类似上述的第二种延伸,ChatGPT以及所有大模型,算力消耗巨大但不是好产品,甚至不是独立软件产品,而应该作为基建,随着数据越来越大,参数越来越多,训练需要的算力和成本越来越高,放到智算中心、云平台上面,和SaaS一样:容易部署,使用门槛低,通过卖服务和数据,靠规模效应产生高维价值。

ChatGPT目前看似是利用大模型解决生成领域的任务,但实际上,也展现出了通用型人工智能的潜力。“ChatGPT一个账号收费也就几十美金,所以它要扶植的一定是垂直应用。做生态,如果没有App Store,苹果不可能成为一个平台。”周鸿祎认为“在通用的人工智能上搭建垂类,是非常聪明,也是非常省力的方法。”

03 到底什么才是科技公司?

科技公司这个称呼既熟悉又陌生,2000年以来,互联网公司人均标榜科技基因,但事实却是,云计算、数据库、人工智能、算法、大模型,这些都是后几年才开始强调的概念。

 

回到王慧文这件事上,他的招募令里写到,要成立一支非盈利基金,专投那些“发展路径不清晰、实现希望很渺茫、商业价值不明确”的初创科技公司,这是国内VC及相关机构里已经很少见的理念了。

相比印象里的硅谷,总会有一批财务自由的人,对技术偏执,或愿意尝试新的事物,OpenAI 前三年在毫无营收的前提下,也有人支持它每年烧5亿美金。这件事如果发生在国内,对待不确定性的东西,市场的包容度往往并不高。

从企业的角度来看,OpenAI起始于一群在通用人工智能备受怀疑时,仍然相信它能成的人,并不是着急“做另一个DeepMind”来打败谷歌,也不是微软内部孵化,它只有375个人,是一个100%的小型创业公司。

但为什么微软和谷歌内部没有孵化出这些项目?人们偏向认为,OpenAI的人才密度一定比微软、谷歌更高,大企业在创新上天生存在弊端和不足,加上资本的加持,这样小企业才会做出颠覆式的技术。

ChatGPT只是OpenAI的产品之一,公司多个创始人曾联合发文:“我们正致力于利用物理机器人完成基本家务。更远一些,OpenAl的目标是制造‘一种高度自主,且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统’。”

做中国的ChatGPT和做中国的OpenAl,是完全不同的两件事。前者贴近为了流量追一个风口,后者的格局大得多得多。在OpenAI 官网可以看到它的纲领和章程,其中有一条反竞争条款:

这种情况在国内其实是非常罕见的。

如果说“狂热相信AI改变世界”是王慧文再创业的初衷,那么他后来发的续里,“不清晰、很渺茫、不明确”,更像是对自己这一举措的概括。

有分析人士指出,处于早期阶段的创业公司,要想获得投资人的垂青,要么技术和工程化能力得特别强,要么对C端用户或者B端场景有特别深刻的洞察,能够把这些和AI技术结合,打造出能落地的产品。“国内创业,不先走场景而走技术驱动非常艰难。可能正是因为这样,慧文这样的动作才更有价值。”

OpenAI能以很少的收入支撑很高的估值,获得长久的资金支持,除了技术信仰,还有资本和产业的支持,在国内,很难有VC拿钱冒险做技术驱动创新的环境,王慧文可能正在充当后者的角色。如果这是一次理想主义的试水,当所有的目标和过程坚定而明确,那么成败其实并不完全由结果判定。