两亿美元打造中国版ChatGPT?王慧文你别闹了
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文 | 电厂,作者 | 张勇毅,编辑 | 高宇雷
即使「人工智能元年」这个口号在过去十年内已经被喊出了无数次,但 ChatGPT 所掀起的这一轮浪潮,还是迅速点燃了中国科技公司与创投圈的热情:前有阿里、京东纷纷上车,后有百度、知乎等内容平台也加入战场押注 ChatGPT 领域。有消息称百度 CTO 王海峰已在内部立军令状,要在三月完成百度版 ChatGPT 内测并发布产品。
但这些都被上周的一条朋友圈抢去了风头:2 月 10 日晚,前美团联合创始人、已经退休的王慧文发朋友圈表示,自己将出资 5000 万美元,投身人工智能领域。堪称迄今为止 ChatGPT 掀起的人工智能浪潮中的最醒目的那位弄潮儿。
在这条被称为「价值五千万美元的朋友圈」发布之后,王慧文在本周一也在即刻发了一条相同主题、但披露更多细节的「英雄帖」,明码标价估值两亿美元,5000 万美元占股 25%,剩余的 75% 股份全部用来邀请顶级研发人才。并表示已经有「顶级VC」认购 2.3 亿美金。
据36氪报道:王慧文口中的「顶级 VC」,至少包括源码资本、真格基金等风投机构;真格基金也在微信公众号发布了另一个版本的「英雄帖」,宣布招募「有能力引领新一代创业公司的创始人」。
在 ChatGPT 之前,似乎已经数年没有出现如此能让中国投资圈如此疯狂的事件了。
砸钱,招人,找人在烧钱做 AI 这件事上,其实过去数十年间已经形成了一套非常清晰的「烧钱」路径:砸钱招人做深度学习。
在 AI 业界,用「金手铐」,吸引顶尖 AI 人才来加盟自己的团队,已是通行的惯例:但即使是在 ChatGPT 尚未在全球掀起新一轮 AI 浪潮的 2021 年,顶级 AI 人才的年薪标准也已经突破百万美元大关。
这些来自顶级院校的研究人员既是推动 AI 技术向前迭代发展的主力军,同时往往也是各路 AI 创业公司主要资金消耗所在:用微软高管的话讲,「一个 AI 顶级人才的雇佣成本已经超过了橄榄球联赛顶级四分卫的成本」。
放在国内语境,类似但不恰当的对比或许应该是「 AI 顶级人才年薪已经高于CBA顶薪球员的年薪」,这一点也能从 AI 研究领域顶级机构 DeepMind 披露的数据中能看出来:DeepMind 在全球约有 1000 余名员工,其中很大一部分都是世界级的顶尖 AI 专家,这些人的年薪均超过百万美元,DeepMind 与背后的母公司 Google,每年要在人事成本上超过一亿英镑,是 DeepMind 最大的支出部分。
除此之外,对于人工智能研究最重要的概念 —— 深度学习,需要大量算力才能完成,这本身就是一项极其耗费资源、且极少公司能够完成的重资源工作 —— OpenAI 背靠微软 Azure、DeepMind 有 Google 引以为豪的 Google Cloud,其他 AI 公司则只能通过正常的商业模式来租借算力。
即使按照之前披露的 Google Cloud 给 DeepMind 的「内部价」,王慧文提到的 5000 万美元,在训练深度学习模型所需的算力面前,或许不到一年就会烧光 —— 这还是不考虑其他任何运营成本支出的情况下。
上面多次提到的 DeepMind,在历经了近十年连续数亿美元的亏损之后,才终于在 2020 年开始扭亏为盈:但这更多是在 Google 持续给 DeepMind 全方位输血的情况下获得的成绩,Google 不仅砸钱收购,还「慷慨」地每年大笔投资,在 Google Cloud 提供云计算资源倾斜。并一直被视作能诞生下一个十年 Google 竞争优势的长期投资。
但到了 2023 年,耗费 Google 近百亿英镑的 DeepMind,也没能抢先 OpenAI 一步,端出 ChatGPT 这样引爆社交网络以及创投圈的明星产品,连带背后押注的 Google 不得不匆忙发布 Bard,成了另一个追赶者。
中国的 ChatGPT 在哪里?目前绝大多数顶级 AI 研究机构,或完全属于学术型研究机构,或在商业化探索的道路上艰难前行,不断试错。OpenAI 只是其中一个恰好多次踩在正确道路上的那个幸运儿:ChatGPT 是 OpenAI 从 2015 年创立之初就开始研发,在 2020 年发布技术原型 —— GPT-3 语言模型,并最终在 2022 年 11 月,诞生了 ChatGPT。
即使普遍被认为「踩错风口」的 DeepMind,也不只是「另一个 AI 创业公司」那样简单:作为 AI 领域的先行者乃至最重要的研究机构,即使是在 ChatGPT 背后,也有着众多来自 DeepMind 作为「先行探索者」,研究获得并通过论文方式公开的研究成果。
DeepMind 的「失误」在于他们最终并没能在商用场景将自己「激动人心」的技术更进一步落地,最接近普通用户的时刻或许就只是在 AlphaGo 击败李世石的那短短一周。在之后的七年中 DeepMind 的各种商业落地项目都如同空中楼阁一般,就像在朝圣之旅最后一公里迷失方向的朝圣者一般。
DeepMind 的故事也是对所有 AI 创业者的警示:在通用型强人工智能仍然遥不可及的今天,所有人都在高呼「加速进入新周期」,但却忽视了人工智能研究领域一直以来的强研究属性,以及过去无数人工智能领域成果最终倒在了商用落地的过程中。
按照 DeepMind 的预计,他们的最终目标 —— 通用人工智能。最乐观的估计也至少还有几十年的路要走。在这之前,还需要更多资本的支持与时间的投入,才能最终开花结果。
资本急功近利的特征,是 AI 这样重资本、且要求长期投入的研究领域的大忌,即使是类似 ChatGPT 这样的成果,也需要遵循人工智能领域的研究逻辑,经过数年的研究与迭代最终问世。
但资本狂欢之下,似乎每一个人都忘记了:这样一个需要重人才积累、长期投入以十年为周期、每年需要耗资数十亿美金的行业,为什么会需要一个「当前不懂 AI 技术」、只带着 5000 万美金、两亿估值的创业者入局,来造出「中国版 ChatGPT」。
或许,在「强心针」带来的狂热与喧嚣过后,「中国版 ChatGPT 」的诞生道路仍然漫长:这并非一个信奉大力出奇迹或是「立军令状」就能够破冰的领域。而对于那些脚踏实地的的研究者与创业者,时间最终会证明一切。
在王慧文发了「英雄帖」的平台即刻,如今他的账号签名已经变成了「正在学习人工智能」:仅仅在几天前,这条签名还是「正在学习 Crypto」。当时他一样在即刻上不断咨询着各种 Web3/区块链技术相关的问题,并为其布道。
现在看来,对于王慧文来讲,区块链显然已经不再是那个值得狂热追逐的对象,被 ChatGPT 炒热的人工智能才是他下一个战场。只是不知道这一次王慧文的即刻签名,能保持多长时间。