時間的(de)鐘表(biao)在2023年的(de)日歷上(shang)已經劃走了一半。對于很多科技行(xing)業(ye)從(cong)業(ye)者而(er)言，卻有種恍如隔世的(de)錯覺。
OpenAI憑一(yi)己之(zhi)(zhi)(zhi)力(li)給時代劃了一(yi)個鮮明的分界線(xian)——ChatGPT出現(xian)之(zhi)(zhi)(zhi)前是(shi)AI 1.0，ChatGPT出現(xian)之(zhi)(zhi)(zhi)后是(shi)AI 2.0。有些(xie)人已經開始慢(man)慢(man)習慣(guan)AI 2.0時代的新工作生活(huo)模(mo)式(shi)，他們習慣(guan)了有新的機器伙(huo)伴同行，不管是(shi)工作時詢問建議(yi)、使用新工具升級工作方法，還是(shi)閑暇時和(he)機器人聊天辯(bian)論，訴說心(xin)事(shi)，新的機器與人的關(guan)系正拉開了帷(wei)幕。
新(xin)技術(shu)解鎖了構建應用程(cheng)序的新(xin)可能，敢(gan)于逐夢的創業者(zhe)不會放棄這(zhe)一次(ci)全新(xin)的技術(shu)機會，很多人已經迫不及待(dai)地出(chu)發，探索(suo)AGI時代新(xin)可能性(xing)。有人稱，ChatGPT 帶來了新(xin)一輪App Store的盛會，各式各樣的工(gong)具和(he)產(chan)品(pin)因此而生，ChatPDF、各種(zhong)Copilot……在硅(gui)谷幾(ji)乎每天都有幾(ji)十個基于OpenAI的新(xin)產(chan)品(pin)上線。
中國新技術的(de)(de)創(chuang)業市場也(ye)一片火(huo)熱(re)，上周六，奇績創(chuang)壇的(de)(de)春季創(chuang)業路(lu)演活動重回線下，我們(men)看(kan)到(dao)了前沿科技含量最高的(de)(de)60個早期創(chuang)業項目，和一群興致勃(bo)勃(bo)、熱(re)情洋溢(yi)的(de)(de)創(chuang)業者。
金沙江創投(tou)主管合伙人(ren)朱嘯虎、紅杉資(zi)本合伙人(ren)鄭慶生，很多(duo)一線基金的合伙人(ren)也(ye)來到了現場(chang)。“陸(lu)奇在(zai)AI領域的號(hao)召(zhao)力毋庸置(zhi)疑，”一位(wei)(wei)投(tou)資(zi)人(ren)如是說(shuo)。場(chang)面火爆，臺下坐著(zhu)1100多(duo)位(wei)(wei)投(tou)資(zi)人(ren)，不少人(ren)站著(zhu)看(kan)完(wan)了兩個多(duo)小時(shi)的路演。
這(zhe)群創(chuang)始(shi)人平(ping)均年齡只有(you)29歲，他(ta)們中，有(you)人是(shi)在校的(de)大二學生(sheng)，有(you)人是(shi)從實(shi)驗室出發的(de)博(bo)士和教授，有(you)人是(shi)上市公司(si)的(de)CEO，他(ta)們被科技傳奇領袖(xiu)陸奇所(suo)吸引(yin)，決(jue)定將創(chuang)業(ye)劃(hua)到(dao)人生(sheng)的(de)刻度上，試圖把一個個的(de)念頭(tou)變成現實(shi)的(de)商業(ye)產品。現場我們也(ye)看到(dao)，寶寶樹創(chuang)始(shi)人王(wang)懷南(nan)也(ye)受新(xin)技術啟發，帶來(lai)了新(xin)的(de)AI項目。
陸奇在開場(chang)演講中提到(dao)，這一(yi)次創業(ye)營累計收(shou)到(dao)了7954申請 ，最終錄取(qu)了60個，錄取(qu)率不到(dao)1%，100%都是技術(shu)驅動。
縱覽這60個(ge)項(xiang)(xiang)目和背景(jing)，「甲(jia)子光年」發現，這些創(chuang)始人(ren)基本都是(shi)國(guo)內外頂級(ji)名校出身，其中，78%擁有碩士及以上(shang)學位，67%具(ju)有海外背景(jing)，32%的項(xiang)(xiang)目有女(nv)性創(chuang)始人(ren)。
路演幾乎涵蓋了科技的絕大部分細分賽道，涉及人工智能及大模型、企業服務、機器人(ren)(ren)、開發者工(gong)具、生物(wu)醫療、先進制(zhi)造等22個細分行業，其中人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能的項目增長一倍。
去年的元宇宙、web 3項目不見了，取而代之，大模型成為重頭戲，60個項目中，大模型項目有39個，占(zhan)到了65%。其(qi)次是(shi)企業服務和機器(qi)人，其(qi)中(zhong)機器(qi)人項(xiang)目(mu)數量增長近4倍。我(wo)們(men)也發現(xian)，出海成為(wei)熱門(men)，很多項(xiang)目(mu)的(de)目(mu)標市場不(bu)只局(ju)限于國內，其(qi)中(zhong)開發者工具、機器(qi)人等項(xiang)目(mu)紛(fen)紛(fen)將海外作為(wei)商業化(hua)的(de)第一站。
大(da)模型(xing)一派火熱的當(dang)下，創業者們都有哪些新(xin)的點(dian)子和(he)思考?此次，「甲(jia)子光年」把我們在現場看到(dao)的和(he)大(da)模型(xing)技術相(xiang)關的部分創業項目分享出來，供大(da)家借鑒學習。
1.大模型+軟件產品=無限可能?
大模(mo)型就像魔(mo)(mo)法(fa)棒，此刻，每(mei)一位對技術癡(chi)迷的(de)創業者都想成(cheng)為有魔(mo)(mo)法(fa)加身的(de)哈利(li)波(bo)特，他(ta)們(men)把自己腦子中的(de)想法(fa)創造(zao)成(cheng)一行行的(de)代碼“咒語(yu)”，咒語(yu)一出，新的(de)產品“魔(mo)(mo)力”顯現。
楊光(guang)想用大模型的(de)“魔法棒(bang)”做服裝定制，“咒語”一(yi)出，新的(de)穿衣體驗來臨。
楊光是一位設(she)計師，曾就讀于加州大學(xue)伯克利分(fen)校(xiao)計算機(ji)和統計雙專業(ye)。他在(zai)18歲就創建了(le)自己的個人服(fu)裝品牌，曾經為王(wang)菲(fei)，孫儷(li)設(she)計服(fu)裝。他說，希望讓(rang)更多普(pu)通(tong)人不用受(shou)既定的尺碼限制，就能穿上(shang)自己喜歡(huan)的衣(yi)服(fu)。
如今，受新技術啟發，楊光和合伙人金帝、戴晨創造出了新的品牌“MohAIr 馬海毛毛”——一個AIGC個性化服裝定制平臺，他和團隊想把技(ji)術和時尚融合在一(yi)起，讓(rang)高質量(liang)、低(di)成本的個(ge)性(xing)化(hua)服裝解決方案(an)變得(de)可以實(shi)現(xian)。
MohAIr的產品思路是：使用(yong)關鍵詞或者圖片，用(yong)戶(hu)告訴系統他們想要什么類型服(fu)裝，系統五(wu)秒內就可(ke)以(yi)生成(cheng)對應的設計(ji)，并讓用(yong)戶(hu)直觀看到渲染后衣(yi)服(fu)上身的效(xiao)果(guo)，之后，只要輸(shu)入身高(gao)、體重等身材(cai)數據并下(xia)單，衣(yi)服(fu)就可(ke)以(yi)在一周內送到手中(zhong)。
楊光在臺上演(yan)講(jiang)的時候穿的就(jiu)是MohAIr設計的衣服，他透露，目前(qian)產品(pin)的內(nei)測用戶(hu)突破5000名，日均設計產出超過500套。現場了解(jie)到，目前(qian)MohAIr衣服單(dan)價在3000元左右，未來也會(hui)有希望進一(yi)步將(jiang)成本降低。
如果說楊光的“造新衣”想法讓人眼前一亮，那藍河造“外腦”的(de)想法聽(ting)上去(qu)非常(chang)地天(tian)馬行空了。
藍河說，未來人(ren)們需要兩(liang)個AI伙(huo)伴：一個是像漫威(wei)電(dian)影(ying)里(li)的管家Javis一樣，幫助處(chu)理(li)各種生(sheng)(sheng)活事情;另一個是自己的分身，可以(yi)代表自己和其他(ta)軟件互動。他(ta)們希望借助大(da)(da)模型，用創新(xin)的軟硬件做好(hao)這(zhe)兩(liang)個AI，帶(dai)來大(da)(da)模型驅動下(xia)新(xin)的生(sheng)(sheng)活方式。
藍河是(shi)材(cai)料學的專家，他畢業于英國帝(di)國理工學院(yuan)本(ben)科，曼切斯特大學博士輟學，曾(ceng)經在(zai)柔(rou)性(xing)電子系(xi)統與(yu)可穿(chuan)戴(dai)領域研究了(le)很多年。他對(dui)新智能硬件設想是(shi)：把(ba)機器人的眼睛、耳朵等五感(gan)穿(chuan)在(zai)身上(shang)，通(tong)過(guo)神經連(lian)接到(dao)外腦，這樣，外腦就擁有了(le)各種本(ben)體的真實記憶數據，這種穿(chuan)戴(dai)設備幾(ji)乎隱形，看上(shang)去和正(zheng)常衣(yi)服沒什么(me)兩樣。外腦科技的商業規劃是(shi)2023年第三(san)季度推出產(chan)品(pin)，到(dao)2024年銷售超過(guo)10萬的硬件產(chan)品(pin)。
和藍河一樣，來自浙大的武靖超和他的校友們也希望打造一個AI分身，不過他們選擇的對象是寵物。
他們(men)(men)團隊共(gong)同點就是(shi)“熱(re)愛寵(chong)物(wu)”和“熱(re)衷(zhong)探索(suo)AI”，他們(men)(men)打造了一(yi)款寵(chong)物(wu)AIGC產品——DreamPets，“我們(men)(men)希望(wang)為10億寵(chong)物(wu)創建AI虛(xu)擬替(ti)身。”武靖超說。
DreamPets的產品構思很簡(jian)單，用戶上傳(chuan)自(zi)(zi)己的幾張寵(chong)物照片(pian)，即(ji)可獲得寵(chong)物的AI虛擬替(ti)身。每個用戶都有專屬(shu)的fine-tune模型，可以生成屬(shu)于自(zi)(zi)己的各(ge)式寵(chong)物圖片(pian)和(he)寵(chong)物故事內(nei)容，之后，公司也會嘗(chang)試讓不同寵(chong)物都擁有自(zi)(zi)己的性格特點并和(he)主人進行(xing)個性化交互。
目前，在6周(zhou)的(de)限量測試中，靠用(yong)戶推(tui)薦，DreamPets以平均380%的(de)周(zhou)增長速度(du)獲得了將近10萬(wan)用(yong)戶，且已經創建(jian)了10萬(wan)個寵物(wu)模型。
除了用大模型造各種各樣的分身之外，面向不同行業和生活場景的各種各樣的AI Copilot也在不斷誕生。
寶寶樹創始人王懷南帶來了他的新創業項目如溪(ChatBrook)。如溪(ChatBrook)的愿景是以最低成本、最高質量為每一個人記錄他/她的生活瞬間和一生。讓每一個人(ren)的身邊都有一位司馬遷。
根據王懷南的現場演講，我們可以了解到這看上去像新的社區工具，可以記錄，社交。他提到，如溪的產品規劃有4個層面：構建基于智能大語言模型的記錄工具;升級工具成為記錄社區，做高粘性社交;讓記錄和社交成為培訓數字孿生的(de)基礎;搭建(jian)數字(zi)孿生應用生態體系 MaaS(Memory as a Service)。
這(zhe)些年(nian)王懷南(nan)在連續創(chuang)(chuang)業(ye)，2007年(nian)創(chuang)(chuang)立的(de)母嬰(ying)在線平(ping)臺寶寶樹已經在港交所上市(shi)。2021年(nian)他(ta)針對銀發人(ren)(ren)群(qun)創(chuang)(chuang)立了(le)米茶(cha)科技，2022年(nian)推出(chu)舒適、時尚的(de)鞋服品牌“響(xiang)午”，這(zhe)已經是他(ta)的(de)第四次創(chuang)(chuang)業(ye)。公司的(de)另一(yi)位創(chuang)(chuang)始(shi)人(ren)(ren)袁(yuan)淼曾是MobLab公司首席執行官兼聯合創(chuang)(chuang)始(shi)人(ren)(ren)，創(chuang)(chuang)建了(le)全球最大的(de)行為(wei)游戲和人(ren)(ren)工智能平(ping)臺。
NetPrism希望打造個人購物AI Copilot，這個項(xiang)目由美(mei)國(guo)華(hua)盛(sheng)頓大(da)學(xue)學(xue)生和(he)(he)校友組成(cheng)，創始人Wendell Li在(zai)華(hua)盛(sheng)頓大(da)學(xue)讀書期間發布的(de)Restock Alerts商(shang)品(pin)庫(ku)存監控APP曾火爆北美(mei)，在(zai)App Store排名第7。他認為，場景式交流將成(cheng)為電(dian)商(shang)社交和(he)(he)直播之(zhi)后下一個購(gou)物入(ru)口。
他們設計(ji)了一(yi)款將大語言模型應用(yong)在網購(gou)(gou)零售領域的對話式導購(gou)(gou)產品，通(tong)過與用(yong)戶交談(tan)，BuyScout可(ke)以根據購(gou)(gou)物需求(qiu)和場景，提出個性化的購(gou)(gou)買建(jian)議，和商品對比。
用(yong)戶只需(xu)要(yao)告訴BuyScout “我要(yao)準(zhun)備(bei)一(yi)次滑(hua)雪(xue)(xue)之旅，且雪(xue)(xue)場在西雅圖附(fu)近(jin)”，它就會(hui)自動篩(shai)選出最適(shi)合在西雅圖雪(xue)(xue)場滑(hua)雪(xue)(xue)所(suo)使用(yong)的滑(hua)雪(xue)(xue)裝備(bei)。和這個項目有點(dian)類似的是谷歌之前(qian)在搜(sou)索場景(jing)優化的購物體驗，不過(guo)谷歌是為了通過(guo)內容精準(zhun)推薦購物買廣告。
目前，BuyScout已有1萬用戶，是蘋果APP 商店中排名第七的購物助手(shou)，他(ta)們(men)的目標市場是歐(ou)美地區的2.7億網上消費(fei)者，國(guo)內的朋友可能暫(zan)時無法體驗到。
購物之外，更多細分行業場景的工具也在出現，To0 圖靈世界要打造就是一款建筑領域的 AI 工具平臺，“用新的大(da)模型技(ji)術，我們希望能做出市面(mian)上質量最好的交付級AI效(xiao)果圖(tu)，在未來(lai)，也(ye)將推出設(she)計(ji)交互 APP，讓每個人擁有(you)一(yi)個大(da)師(shi)級 AI 設(she)計(ji)師(shi)。”創始人劉星辰說道，他來(lai)自清華大(da)學建(jian)筑學專業(ye)。
在To0圖靈世界中，用戶僅(jin)需簡單地輸(shu)入設(she)計要求(qiu)或上傳(chuan)照片，點選設(she)計模板，就可(ke)獲(huo)得(de)高品質效(xiao)果圖，將(jiang)原(yuan)有交付(fu)周(zhou)(zhou)期從一周(zhou)(zhou)縮短為數秒，購買效(xiao)果圖成本從數千元降低到百元。
以上(shang)這些項目只是大模型原生應用(yong)(yong)的一小部(bu)分(fen)，新(xin)技術正在持續拓(tuo)寬想象力(li)的邊界，面向社交、金(jin)融、設(she)計(ji)師、動漫，更多樣的AI native 應用(yong)(yong)還在陸續出(chu)現(xian)。后(hou)續我們也會持續追蹤報道。
2.大模型加持，如何讓更智能的機器人到來?
各種軟件(jian)的創新產品(pin)之(zhi)外，也有很多人(ren)想把(ba)大模(mo)型落在機器人(ren)中，讓通用(yong)機器人(ren)早日(ri)真正走進千家萬戶。
曾在卡耐基梅隆大(da)學(xue)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)學(xue)院(yuan)就(jiu)(jiu)讀的邱迪聰就(jiu)(jiu)是其(qi)中一(yi)員，過去(qu)數年(nian)，他一(yi)直在探索AI 與機器(qi)(qi)人(ren)(ren)跨領域研(yan)究和落(luo)地，也(ye)曾參與主導過 NASA 火(huo)星車研(yan)發(fa)。這一(yi)次，他創立了Jacobi.ai 雅可(ke)比機器(qi)(qi)人(ren)(ren)，想(xiang)要結(jie)合多模態機器(qi)(qi)人(ren)(ren)、 AI 大(da)模型、跨形態運動控制技術，用(yong) RobotGPT 與即插即用(yong)的 J-Box 賦能(neng)所(suo)有(you)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)公司(si)，讓(rang)智(zhi)能(neng)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)快速走(zou)進(jin)各行各業(ye)、千家萬戶。
它的產品思考是：一方面打造機器人思考大腦J-Mind，能讓機器人直接說，即時寫，還能根據不同的業務需求迅速反應;另一方面通過機器人運動控制小腦J-Box，讓這種智能能力即插即用，實現通用機器人短周期、低成本、高柔性的研發部署和運維。
這是一支融合了機器人、大模型、芯片多學科(ke)經驗的團隊，硬件芯片與產線(xian)負責人(ren)葉根(gen)源曾(ceng)在 Intel、高通等擔任高級(ji)工程師，在 DSP、ARM、FPGA 多核異構領域有超過十(shi)年的實戰(zhan)經驗。大模型科(ke)學家梁俊衛博士畢業于卡內基(ji)梅隆大學，其后在Google AI、騰訊優圖(tu)實驗室擔任資深科(ke)學家。
InsideRobo也在探索用降低機器人智能成本的可能，他們在元宇宙中設計、訓練、測試機器人。希望(wang)通過開發實時(shi)、逼真(zhen)的任(ren)務流程模擬，幫(bang)助企業(ye)降低機器人的設計、訓(xun)練、測試(shi)和管(guan)理成本。
他們的技術思考是利用最新的元宇宙模擬引擎，通過Nvidia Omniverse 作為數字模擬和云端計算平臺，打造高精度、高還原度的虛擬世界，并運用大模型和物聯網技術讓機器(qi)人在虛擬和現實(shi)同步。
創始人趙一州(zhou)博士就讀于加州(zhou)大學(xue)洛杉磯分校(xiao)(UCLA)，從事計算機(ji)視(shi)覺(jue)、機(ji)器人和計算機(ji)模擬方向的研究(jiu)，導師為朱(zhu)松純(chun)教授。另一位Gavin Steven從事云(yun)計算、物聯網和工業元宇宙(zhou)設(she)計，曾是微軟 Azure 云(yun)架構師、DevOps 團隊負責人。
數論科技則是想直接做實體的通用機器人，他們希望基于大模型，打造通用化一體式智能工業機器人。
他們的產品落地思考是：通過語言直接端到端理解并控制機械臂、AGV、攝像頭、夾爪等工業機器人設備，代替傳統標注(zhu)數據(ju)+模型(xing)訓(xun)練+編程示(shi)教+仿真(zhen)渲(xuan)染等(deng)復雜流程，實(shi)現更多柔性(xing)生產工序的機器人高效替代。
這是一(yi)支來自人大(da)的團隊，創始人黃真本科和碩士都就讀于人大(da)，曾(ceng)任 AI 公(gong)司(si)(si)一(yi)覽群(qun)智深圳(zhen)分(fen)公(gong)司(si)(si)總經(jing)理。大(da)模(mo)(mo)型(xing)首席科學(xue)家(jia)文繼榮(rong)是人大(da)高瓴人工(gong)智能學(xue)院執行院長(chang)，擁有(you)豐(feng)富的多模(mo)(mo)態(tai)大(da)模(mo)(mo)型(xing)研發經(jing)驗。CTO劉占亮曾(ceng)在(zai)微軟、百(bai)度(du)、騰訊、智源等工(gong)作，擁有(you)豐(feng)富的大(da)模(mo)(mo)型(xing)工(gong)程落地實踐(jian)經(jing)驗。
不同于前幾家，動微視覺則是希望通過專用仿生視覺大模型芯片，助力智能制造和智能機器人。
機器人(ren)的智能不僅靠軟硬件的研發，更需(xu)要基礎的算力支持。劉敏和團(tuan)隊創業(ye)的初衷就是結合視(shi)覺大模型以(yi)及先進的仿(fang)生類眼視(shi)覺傳感器，為用戶提供超低功耗(hao)，實時響應，沒有隱私問題的全套視(shi)覺解(jie)決方案(an)。
目前動微視覺已經打造了首個專用的仿生視覺處理平臺，涵蓋模組和芯片，結合視覺大模型以及先進的仿生類眼視覺傳感器，助力智能(neng)制造、消(xiao)費(fei)電子、自(zi)動駕駛和人(ren)形機器人(ren)等眾多(duo)領域。
創始團隊來(lai)自蘇黎世聯(lian)邦理工(gong)學(xue)院(yuan)，創始人(ren)劉(liu)敏是(shi)蘇黎世聯(lian)邦理工(gong)學(xue)院(yuan)博(bo)士(shi)、博(bo)士(shi)后;聯(lian)合創始人(ren)梁東晨博(bo)士(shi)也畢業于蘇黎世聯(lian)邦理工(gong)學(xue)院(yuan)，公司的(de)首席(xi)顧問Tobi Delbruck是(shi)蘇黎世聯(lian)邦理工(gong)學(xue)院(yuan)教(jiao)授，他也是(shi)一位IEEE 院(yuan)士(shi)，神經形態工(gong)程(cheng)和計算神經科學(xue)領域的(de)知名專家。
大模型+機器人的新嘗試之外，也有團隊瞄準康復、清潔、農業等場景，試圖(tu)通過創(chuang)新的產品(pin)和設計進一步打開市場機會。
由來自谷歌、科沃斯領軍人物創立的妙果科技選擇以多樓層家庭清潔機器人為切入(ru)點，打造全方位(wei)智能家(jia)庭服務生態。
創(chuang)始人龍(long)云是前(qian)谷歌 TPU 模型優化團(tuan)隊負責(ze)人，在 AI 解決方案(an)落地(di)方面有深厚的積累。聯合創(chuang)始人王友東是前(qian)海洋(yang)實驗室機器(qi)人項目帶(dai)頭人，另外一(yi)位聯合創(chuang)始人朱(zhu)峰是前(qian)科沃(wo)斯北(bei)美(mei)(mei)銷售(shou)體系的負責(ze)人，曾帶(dai)領科沃(wo)斯北(bei)美(mei)(mei)銷售(shou)從(cong)千萬(wan)級突破到億級美(mei)(mei)金(jin)。
瞄準農業場景的Moss Robots選擇面向海外的農業市場，以樹木苗圃為切入點，希望(wang)通過(guo)整合智能自動(dong)化和數字化技術(shu)來改變高(gao)經(jing)濟(ji)價值作(zuo)物(wu)的作(zuo)業(ye)場景(jing)。創(chuang)始人Yudan Hu曾就讀于加(jia)州理工學院，專業(ye)領域為可持續農業(ye)實踐和勞工問題的文(wen)科(ke)研(yan)究。CTO Shrijit Singh有(you)六年機器人領域經(jing)驗。
連續創業者師云雷選擇的賽道是康復健身機器人，他(ta)曾是微創醫療機器人創始人之一。
他創(chuang)立的如(ru)身機器人希望通過開(kai)發模(mo)塊化、高性價比、人機共融(rong)的康(kang)(kang)復機器人產品，利用模(mo)塊化力控關(guan)節(jie)和趣(qu)味游戲(xi)庫(ku)搭建出康(kang)(kang)復機器人矩陣，實現全康(kang)(kang)復場(chang)景和全康(kang)(kang)復周期的覆蓋，并將向健身領域拓展(zhan)。
如身機器人(ren)首席科學(xue)家是(shi)張(zhang)建(jian)偉教授，他(ta)是(shi)一位德國工程(cheng)院(yuan)院(yuan)士，是(shi)計算機科學(xue)、神經科學(xue)和(he)心理學(xue)交叉研(yan)究領(ling)域(yu)的跨模(mo)態學(xue)習先導，在醫療康復以及助老服務領(ling)域(yu)擁有豐富(fu)經驗和(he)資源。
層(ceng)出不窮(qiong)的(de)新(xin)創意、新(xin)技術(shu)，機器人行業(ye)也在(zai)迎(ying)來(lai)全新(xin)的(de)變化。
3.大模型時代的基礎設施機會
在大模型技(ji)術(shu)通過各式各樣的(de)產(chan)品(pin)給我們(men)的(de)工作生活帶來巨大的(de)變革(ge)之前，如何讓這項成本高昂、難度極高的(de)技(ji)術(shu)變得更容易實現也是一個關鍵的(de)問(wen)題。
所以(yi)在現場，我們也看到很多技(ji)術背景的人選擇瞄準(zhun)大模型的基礎設施層，從算力(li)、計(ji)算框架、數(shu)據以(yi)及各種各樣的軟(ruan)件工具(ju)出(chu)發(fa)，探索大模型技(ji)術更經濟、更易用的可(ke)能性。
HeX-AI要做的就是構建易用高效的大模型計算框架，他們希望讓所有(you)企(qi)業(ye)都用得起大(da)模型。他們來自北(bei)京大(da)學，創始人(ren)符芳誠在今年7月會(hui)從(cong)北(bei)京大(da)學計(ji)算(suan)(suan)機學院(yuan)博士畢業(ye)，之(zhi)前從(cong)事深度學習算(suan)(suan)法(fa)與(yu)系統、大(da)數據處理與(yu)分(fen)析、分(fen)布式計(ji)算(suan)(suan)等方面的研(yan)究(jiu)。CTO苗旭鵬博士也畢業(ye)于北(bei)京大(da)學計(ji)算(suan)(suan)機學院(yuan)，之(zhi)后(hou)在卡內基梅隆大(da)學擔任博士后(hou)研(yan)究(jiu)員。
他們瞄準的機會(hui)正是很多大模(mo)型(xing)公司深切(qie)感(gan)受到的痛點(dian)：大模(mo)型(xing)部(bu)署難(nan)度(du)太(tai)(tai)大，計算效(xiao)率太(tai)(tai)低。HeX-AI自主打造了河圖(tu)系統，涵蓋大模(mo)型(xing)的預訓練、精調、推(tui)理、部(bu)署等(deng)(deng)全鏈路功能，解決私有大模(mo)型(xing)構建(jian)所存在的運(yun)行(xing)(xing)效(xiao)率低下、使用成本(ben)昂貴、使用難(nan)度(du)太(tai)(tai)高等(deng)(deng)問題。借(jie)助(zhu)河圖(tu)系統可以(yi)(yi)自動(dong)并(bing)行(xing)(xing)，實現最優分(fen)布式運(yun)行(xing)(xing)性能;以(yi)(yi)及進行(xing)(xing)細粒(li)度(du)資源管理，充分(fen)利用算力;同(tong)時還能自適應感(gan)知任務負(fu)載(zai)與集群(qun)資源。
曾在阿里和華為工作的楊浩進創立的低比特也希望通過新的AI 訓練框架，讓大模型無處不在。但他們的技術思考是希望用低比特框架模型計算引擎，為性能帶來大幅提升，從而讓大模型在移動端設備的落地可以實現。
楊浩進曾(ceng)經是阿里巴(ba)巴(ba)人(ren)工智能實(shi)驗室和阿里視頻(pin)云(yun)的(de)邊緣計算(suan)實(shi)驗室北(bei)京團隊負責(ze)人(ren)，也曾(ceng)擔(dan)任華為(wei)邊緣云(yun)創(chuang)新實(shi)驗室及慕尼黑云(yun)智能實(shi)驗室首席(xi) AI 科(ke)學顧問。
中科加禾看到的機會也是工具鏈層面，但他們希望做的是跨越國產算力芯片與大模型落地之間存在的生態鴻溝，為國產 AI 大(da)模型(xing)產業提供通(tong)用(yong)化、低成本、高性能的算力資源。
目前，中科加(jia)禾聚焦編譯技術，致力于公司產品(pin)為包含 AI 訓(xun)練(lian)與(yu)推(tui)理工具、Fine-Tuning 工具和算子實現(xian)等在內(nei)的，跨品(pin)牌、跨型號的標準(zhun)化 AI 軟件(jian)(jian)底座，以及連同硬件(jian)(jian)設備在內(nei)的一(yi)體化 AI 算力解決方案。
謝晨創立光輪智能瞄準的則是大模型在數據層面的痛點，他們(men)希望通過(guo)合(he)成數(shu)據解(jie)決方案加速(su)大模型落(luo)地。謝晨認為，在AI2.0的(de)(de)開(kai)發方式下，合(he)成數(shu)據是解(jie)決大模型數(shu)據短缺(que)的(de)(de)最有效的(de)(de)辦法。
目前，合成數據確實是一個行業熱點，隨著大模型技術的不斷發展，未來互聯網上的可用文本數據可能將會耗盡，會面臨無新的訓練數據可使用的情況，提前解決數據問題是一個大的機會。Gartner稱，2024~2030年，有60%的大模型數據都是“合成數據”，微軟、谷歌、英偉達等硅(gui)谷巨頭(tou)均在(zai)加速布局合成數據(ju)領域的(de)相(xiang)關業(ye)務。
光輪智能希望將生成式 AI 與仿(fang)真技術深度融合(he)，提供多模態、高質量、大規模、低成本(ben)的合(he)成數據，彌補 AI 時(shi)代(dai)的數據缺(que)口。創(chuang)始團隊都曾在國內外(wai)大公司有豐富實踐，創(chuang)始人(ren)(ren)謝(xie)晨曾任英偉達(美國)自(zi)(zi)動駕駛仿(fang)真負責(ze)人(ren)(ren)、Cruise(美國)仿(fang)真負責(ze)人(ren)(ren)、蔚(yu)來汽車自(zi)(zi)動駕駛仿(fang)真負責(ze)人(ren)(ren)。聯合(he)創(chuang)始人(ren)(ren)楊海波曾任美團公司事(shi)務總監。
來自浙大的林沅霖和團隊創立的Zeabur 則是一個致力于幫助開發者簡化服務部署流程的(de)平臺。他們是(shi)一群在校(xiao)的(de)大學生，對開發的(de)熱(re)愛(ai)和不斷探(tan)索讓(rang)他們發現這個(ge)面向(xiang)開發者的(de)新機會。
林沅(yuan)霖認為，大模型時代來了(le)，開(kai)(kai)(kai)發(fa)者(zhe)正在面臨全新的(de)挑戰：數據(ju)集的(de)清洗、提示詞的(de)調試等(deng)，這(zhe)種(zhong)情況下(xia)，開(kai)(kai)(kai)發(fa)者(zhe)需(xu)要一款工具(ju)幫(bang)助(zhu)他們專注(zhu)在開(kai)(kai)(kai)發(fa)。使用Zeabur，開(kai)(kai)(kai)發(fa)者(zhe)只(zhi)需(xu)輕(qing)(qing)輕(qing)(qing)一點，即可輕(qing)(qing)松(song)部署(shu)任何服務，無(wu)論使用了(le)何種(zhong)編(bian)程語言或(huo)開(kai)(kai)(kai)發(fa)框架(jia)，Zeabur 都可以用最合(he)適的(de)部署(shu)策略自(zi)動完成部署(shu)流程，無(wu)需(xu)擔心基礎設施繁瑣問題。過去兩個月，Zeabur用戶(hu)自(zi)然增長(chang)超過20倍。
同樣是面向開發者，Limit-LAB 則希望成為未來每個白領都會使用的 AI App 開發平臺。創始人張潤哲曾在華為(wei)、PingCAP、Starcoin 等公司實習，在分(fen)布式計算、云架(jia)構、計算機圖形學方面(mian)有過(guo)工程經驗。
Limit-LAB目前(qian)打造的LimitHub產品希望解決Prompt工程學、管理(li)、安全等方面(mian)的問(wen)題，目前(qian)他們的產品在(zai)開源社區獲得很(hen)大的關注(zhu)，他們的計劃是(shi)能在(zai) AI App 迅速火爆的2023年(nian)以后覆(fu)蓋所有(you)涉(she)及(ji) Prompt 開發的公司。
從涉及衣(yi)食住行的(de)各(ge)項軟硬件應(ying)用，到讓技術更經濟更可(ke)用，大(da)模型(xing)時代(dai)來了，我(wo)們不知道會被什么樣的(de)產(chan)品改變，也都還在探索接下來將如何和新技術共處。
眼下，這些創業者已(yi)經出發，他(ta)們不懼眼前的重重迷霧，而是選擇用(yong)腳丈量，走出下一步(bu)。
他們(men)會帶(dai)來什么樣的可能(neng)性，讓我(wo)們(men)拭(shi)目以待(dai)。
