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小冰CEO李笛:做中国版ChatGPT不是我们的追求

时间:2023-03-07 08:24   来源:IT之家   作者:许一诺   阅读量:12553   

ChatGPT 激起的滚滚热潮,正在中国科技公司迅速蔓延跃动。所有人都在翘首以盼:谁能成为中国的第一个 ChatGPT?

但在小冰 CEO 李笛看来,比起一窝蜂的去做中国版 ChatGPT,慌里慌张的秀下“肌肉”,真正值得思考的是,以 ChatGPT 为代表的大模型技术新范式的兴起,究竟会带来哪些变革。以及,AIGC 真正的商业模式是什么?

小冰是中国境内罕见的 AIGC 全赛道玩家。在 AIGC 的垂直技术场景中,音频生成、文本生成、图像生成、视频生成、数字人等细分领域,均有小冰团队的探索身影,商业化成果也已广泛应用于金融、文化、纺织、旅游等领域。

而李笛本人,不仅是 AIGC 赛道的从业者,也曾是 Bing 的管理层。2013 年至 2020 年期间,他担任微软 Bing 搜索引擎亚洲区总经理。

他认为,在人工智能领域,中国无论在人才、算法、算力,还是说从市场和数据上,和全世界的领先国家,没有什么太大的劣势。不同点在于,中国科技企业在技术创新的打磨会稍微有点急功近利。“OpenAI 做出 ChatGPT,靠的是八年的积累,国内的公司却只想靠几个月的冲刺。”

在 ChatGPT 出圈之前,在 AI 这条路上坐了多年冷板凳的李笛,更相信这件事能否做成的决定因素,是一个能耐得住寂寞的心态,“所有的创新都是一开始是很好的,难的是后面的优化和落实,最难的考验在于专注和决心,在于有没有做到 AI First。”

在他看来,大模型本身引发了新一轮的创新,ChatGPT 只是这轮创新里第一个走入大众视野的产品。李笛讲,“这只是一个开始。”

一、“做中国版 ChatGPT 不是我们的追求”

《潮头》:Chat GPT 的火爆出圈,对小冰带来了怎样的变化和影响?

李笛:每隔那么几年,AI 行业都会陷入一个技术瓶颈期,在 ChatGPT 出现前,行业内大家都感觉到比较郁闷,我们不停的去训练深度学习,但总感觉效果进步得很缓慢。

突然就有这么一家叫 Open AI 的公司,全情投入,相信“暴力出奇迹”的大模型,花很多的钱,很多的时间,在谁也不知道能不能行的时候,Open AI 用了几年的时间趟过了丛林,大家才看到原来这条路是通的,整个行业技术天花板进一步被打破。

可以预见,未来几年时间大家都会围绕这个技术去做各种各样的创新。但凡相关的公司,但凡有实力、有能力的,都会用大模型的方式去做创新突破,我们大家都受惠于有人率先去探索新的方向,突破技术的天花板,带给了整个行业未来几年的蓬勃发展。

《潮头》:国内包括小冰在内那么多 AI 公司,为什么我们没有诞生出 ChatGPT?

李笛:因为开放域的对话本身风险非常高。2016 年的时候,其实微软做了一个机器人,可以实时地通过用户反馈去修改自己的回答。那一年,我们把这个成果发布并放到推特上,24 小时之后,它就被教成了一个种族主义者,微软的 CEO 要出来道歉,然后下架了。即使到今天,这个风险对于 ChatGPT 也是很麻烦。

其二,当产品推出来的时候,你必须需要提前预判这个产品可能会被用在哪里?我今天可以跟很明确地说,ChatGPT 这个方案其实不光是 Google 有,包括小冰都有类似的方案,但我不敢放出来。

现在 ChatGPT 在美国,用户里面一个非常庞大的群体是学生。10 个美国学生,有 9 个已经知道了 ChatGPT,因为它能帮学生写作业,这是 ChatGPT 会火爆的一个重要推手。这个事情涉及到了 AI 伦理的,你明明知道它一定会是这样,那么你要不要推出这样一个影响很大的 to C 产品。对于 AI 公司而言,对话质量不是问题,问题是如何让它 last for long,能够持续的存在。

《潮头》:对比国外,我们在大模型技术方面存在的差距大吗?

李笛:不会有什么太大差距。在人工智能领域,中国无论在人才、算法、算力,还是说从市场和数据上,我们和全世界的领先国家,没有什么太大的劣势。

ChatGPT 虽然很大,但其实就是大模型的单点技术突破,还没有形成一个很大的生态系统。当然 Open AI 也注意到这件事,所以它开始投资各种生态,注资它的上下游公司,希望努力去突破这个概念。但这实际上反映了一个问题,就是单点突破本身没有太强的壁垒,有时间领先性,但是这个领先性不是不能追的。

我们的劣势在于,技术创新的打磨会稍微地有那么一点急功近利,像人工智能特别是大模型,这是需要很多年的积累,不停地去打磨,坐冷板凳要坐很久。OpenAI 做出 ChatGPT,靠的是八年的积累,国内的公司却只想靠几个月的冲刺,能冲刺出什么像样的产品吗?

《潮头》:最近有没有投资人建议小冰去做类 ChatGPT?你的考虑是什么?

李笛:会有投资人来说,你们也要做这种超大规模的、超大参数的大模型。但是,我是不会推出一个可以让学生抄作业的东西,它赚再多钱,我们也不会做。所以我们就躲,不是特别地爱抢这个风头。

我们关注的点一直都没有变,以前是这样,以后还是这样。元宇宙出来的时候,我们当时也明确说看不懂元宇宙,那时也有投资人跑过来说,你们就是元宇宙,我们也不愿意去谈,因为他跟我们的想法不一致。

我可以在中国也推出个类似的应用,然后一帮学生拿它去抄作业,我图什么呢?它不是我们的追求。我更愿意把投资人的钱,用到其他的地方,比如思考 ChatGPT 之后是什么,思考后面要如何做产品优化。

二、AI 公司商业模式怪圈,单靠 ChatGPT 无法打破

《潮头》:你怎样看待 AIGC 带来的商业模式变革?

李笛:AIGC 商业模式最大的问题其实跟技术无关。跟什么有关呢?跟你作为人工智能公司,在整个 AIGC 生态中,到底扮演什么角色有关。

举一个例子,B站、抖音、快手上有很多影视解说视频,这个里面的画外音其实完全不是人,那个声音是微软 Speech 认知服务的一个 API 接口合成的,你调用那个 API 接口,输入文本,就可以得到那个声音。

A 和 B 两个 UP 主,A 用这个服务做了一段视频,运营得当挣到了很多钱,B 则因为各种原因这个视频完全没挣到钱,这两段视频在内容市场的价值截然不同。但在 AI 公司来看,并没有能够从这两段价值截然不同的视频中,获得到不同的收益,都是只能收 3 分钟的钱。

同时,因为他提供的是 API,具体已经到声音合成 API,打散到这个程度了,以后他的竞争对手一定很多,利润空间会进一步被压缩。所以,人工智能公司,如果提供的只是这种 API 调用能力,实际上没有在任何一个它所创造巨大价值的生态里面,获得过真正的价值回报。

《潮头》:ChatGPT 的出现,有可能打破过往 AI 公司的商业模式吗?

李笛:不会的,技术上的创新突破,并不能解决商业模式的问题。一个小学生用 ChatGPT 写了一篇作文交上去,与 ChatGPT 为一个大学生写篇学术论文,赚到的钱是均等的,没有任何差别。这个模式,最后也决定了它的收入一定会逐渐走低,因为利润空间是从压缩成本中获得的,而不是不断获得新增值的价值。

《潮头》:如果 ChatGPT 只成为一个软件工具,商业变现上会面临非常低廉的回报?

李笛:对。谁都知道游戏厂商在美术资源上面的花费是巨大的,一些 AIGC 公司已经在为游戏厂商定制模型,根据游戏厂商的美术资源风格,帮助生产各种各样的游戏美术资源,可以为游戏厂商节约数百万元的费用,但是你知道他们最多愿意为这个模型付多少钱吗?不到 10 万人民币。

所以 AIGC 的商业模式一定得改变,我们就是在做这件事。人工智能实际上提供了智力或者说提供了智慧的价值,而不是像软件一样只提供了工具的价值或者是信息检索的价值。如果大家还是按软件的思路,只提供 API 调用,就认为全世界都会来调我的 API,自然赚得盆满钵满,这个想法是错的,有一天大家会形成一个新的共识,就是必须得深入到终端产出物的收益上。

《潮头》:如果选择去做垂直场景应用,还需要研发属于自己的大模型吗?

李笛:随着 Open AI 的技术迭代,像 Jasper 这种依赖 Open AI 技术的公司,一定会出现问题。就像刚才提到的 AI 公司本身的商业模式困境,如果 AI 公司只提供 API,很快就会发现挣不到钱,我在上游创造了巨大的价值,但是这些价值都被下游 Jasper 这类公司给拿走了。

所以他一定会下场,没有别的可能,有可能用资本运作的方式跟 Jasper 去联合,但如果他用一个更新版本的技术去和 Jasper 做同一件事情,很容易就把客户资源给拿过来,这几乎是一定会发生的事。

《潮头》:你对这些初创公司的建议是什么?

李笛:我劝大家,凡是市面上谁推出了这么一个让大家都可以调用的,千万别用。你要做起来他一定会给你吃掉,骨头都不剩。API 调用的商业模式,他挣不到钱,所以即便是为了他自己的发展,也一定会跳进去,去做他生态链上面其他企业的事情,首当其冲就是直截了当应用他的技术来提供服务的人。

你不如去做自己的大模型,这个模型的规模不一定非得像 Open AI 这样这么大。对于一家公司来说,做一个垂直的、一定规模的大模型是 make sense 的,不用非得到千亿参数这么大规模,烧这么多的 GPU,也能做成这件事。

三、“AIGC 赛道商业回报最大的是数字人”

《潮头》:小冰未来会尝试推出 C 端的产品吗?

李笛:小冰其实是 to C 起家的,但是 to C 主要问题是安全性问题和监管问题,以及自我约束的问题。To C我们都知道,它应该有的样子和最终能够被接受的样子,中间有一个巨大的鸿沟。ChatGPT 也是一样的,我看到像 Open AI 的负责人现在也跳出来,主动地说希望被监管。

《潮头》:在你看来,AIGC 垂直场景短期内可实现商业回报最大的层级在哪里?

李笛:AIGC 商业回报赛道最大的其实是数字人,这是我们的判断,因为它的客单价明显会更高。我们当时也去做终端内容的生成,只能按着剂量去销售,形成的是类似菜市场一样的内容市场,单价非常低。后来,我们把生成的能力捆绑在数字人身上,平均客单价迅速的从 20 万提高到了 300 万。

《潮头》:要如何创建一个持久的差异化业务?从平凡到专业,门槛在哪里?

李笛:在中国,很多初创公司往往利用国外的一个大模型,或者论文里面公开的技术,迅速出现并形成一个 demo,所以导致实际上的创新不足,更多是工程上实现了一个东西,但彼此之间没有太大的差异。

差异化本身是需要创新的,我见过不少 AIGC 的创业公司,可能去年上半年还在搞元宇宙,或者往前倒还在搞区块链,什么火他就搞什么,这种你觉得他可能有什么差异化?不太可能的。

想在 AIGC 赛道这条路上出头,我觉得要具备的基础素质就是专注,好多好多年一直去做同样的一件事情,即使是外界否定,你如果真的认定这个方向,就需要去坚持,用时间去沉淀和打磨自己和产品。

《潮头》:小冰 2023 年在 AIGC 方向上的打法和规划是怎样的?

李笛:我们在 AIGC 上的投入非常明确,2023 年会做一系列的生态环境的打造,打造的 AIGC 是跟 IP 捆绑的,我们认为内容产业的附加价值是在虚拟人身上,然后我们会跟行业一起做这种生态战略的整合,用这种方式来提高或者说引入一种新的 AI 生态环境。

四、巨头洗牌,有创业者会异军突起

《潮头》:百度、阿里、腾讯等大厂都表达了要关注 AIGC 赛道,在你看来大厂是否会比创业公司更具创新优势?

李笛:我觉得大厂可能在这上面反而会慢一些,因为对创业公司来讲,机制更灵活,说难听一点,Nothing to lose,没什么可失去的,反应可能会更快。

大厂慢是有原因的,因为需要稳健,他们是集团军作战,调动集团军需要各方面的组织协调,肯定不如喊出村口小伙伴的速度快,说出去就出去了。但也正是这个原因,只有大厂才能去打打集团军的战争。

小公司更多的看的是 opportunity,因为它好的一面,小公司有机会获得资本去做这件事情,这是非常合理的。但是大厂这方面负担和包袱会更重,目前技术也确实准确性不够,很难说他们是否真的 Ready。

《潮头》:像 ChatGPT 这样的产品需要大量顶尖人才,特别烧钱,而且还需要时间沉淀,对初创公司而言这个赛道是否不是很友好?

李笛:也不能排除,技术革新永远都是这样,当年大家都去做 App 的时候,所有人认为大厂下手,这片市场机会不大,但到现在我们会发现其中真的会有人异军突起,比如像小红书做一个社区也行。只不过放到人工智能市场,这件事会变得更难,技术门槛会高很多,不排除这种可能性,但是这种可能性会大大降低。

它有点像什么?我这个比喻可能不太恰当,人工智能时代像极了阶层固化的社会,寒门出贵子会变得越来越难。从零起步,白手起家,想在人工智能领域做出一个很伟大的公司,会变得比以前移动互联网时代要难一些。

《潮头》:ChatGPT 会取代传统搜索引擎市场吗?

李笛:我们过去经历过门户时代,然后有了搜索,再到信息推荐,在这些不同的时代里,都产生了平台级产品,实际上每轮技术演进的结果,都是蚕食掉了原来的一部分市场,直到今天门户依然存在,彼此并不是一个替代性的关系。

我们在前两年就提过,从门户、到搜索、到推荐、到对话,这是一个技术上面的演进过程,所以后面会出现以对话作为基本交互形态的新平台,但是它并不是替代了之前的搜索。微软在搜索里面添加 ChatGPT 也只是一个 addition,附加了一个体验。它不能够替代搜索的最主要原因,就是它的准确性还是不够,即使将来它的准确性达到了,那时它应该会以一种新的形态出现,而搜索仍然也会存在。

但它会大量地蚕食掉搜索的市场份额,这是一定的,但实际上搜索也不是今天才被蚕食的,从移动互联网时代开始,搜索就在被蚕食,因为搜索是属于 PC 时代的。

《潮头》:Chat GPT 会像我们之前经历过很多概念浪潮一样转瞬即逝,还是会成为真正一场真正的技术革命?

李笛:我们都认为 Chat GPT 所对应的大模型,就是未来的一个技术革命,但也不用过度神话,准确的说它开启了一个天花板,让未来几年的创新得以释放,这是很明确的。

但是 Chat GPT 到了真正落地的时候,它面临的商业模式问题,让学生抄作业的现象,包括它监管的安全性等等,这些不得不面对的问题,以现有的技术手段是无法解决的。Chat GPT 本身,我觉得未来几个月可能也就这样了。但是大模型的讨论,至少在几年之内不会停止。

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