Zhu Xiaohu: empreendedorismo de modelo grande "pseudo-necessidades", a comercialização é a verdadeira fé

No início do ano passado, Zhu Xiaohu foi entrevistado por Zhang Xiaojun.

Na época, a Dark Side of the Moon tinha acabado de fechar uma rodada de financiamento de US$ 1 bilhão e os números de crescimento de seus usuários estavam fora de cogitação.Lançamentos da OpenAI Sora Toda a comunidade de IA foi à loucura novamente com relatórios técnicos e vídeos de demonstração.

Os tópicos mais populares na época eram a diferença de meses entre a China e os EUA, se o código aberto poderia alcançar o código fechado e quem Ali havia investido em grandes modelos ......

E Zhu Xiaohu já começou a questionar os modelos de negócios de grandes modelos, projetando o eventual fim das startups de grandes modelos, chamando a atenção para a vantagem exclusiva de dados da China, bem como alertando repetidamente contra o autossabotamento, não queime dinheiro ......Foi também nessa época que a polêmica de Zhu Xiaohu com o Dark Side of the Moon ainda estava submersa.

O artigo original foi republicado e discutido inúmeras vezes. Olhando para trás, dez meses depois, a maioria das previsões de Zhu Xiaohu se tornou realidade, embora, é claro, tenha havido surpresas, e é isso que torna o tempo tão emocionante.

Acredito na AGI, mas acredito em aplicativos e acredito na comercialização imediata.

Tencent News' Dive: Quando foi que você decidiu que não apresentaria nenhuma das grandes empresas chinesas de modelos em campo?

ZHU Xiaohu: Sabemos de imediato que isso definitivamente não vai funcionar.

Tencent News, "The Dive": quando foi à primeira vista?

ZHU Xiaohu: Quando eles saíram da fusão. Desde o início, dissemos que não somos muito fãs de modelos grandes.

"Subterfúgio" da Tencent News: quem você assistiu no primeiro episódio?

Zhu Xiaohu: Não quero nem falar sobre isso, sabe? Não faz sentido - essas empresas, sem cenas, sem dados, sem dados, você diz que isso tem que valor? E uma avaliação tão cara.

Poucos dos "Quatro Dragõezinhos da IA" (Quantum, Kuaiwei, Cloud e Etu) ganharam dinheiro para seus investidores, certo? Voltando aos grandes modelos, os resultados podem não ser tão bons quanto os dos "Four Little Dragons". Os "Four Little Dragons" ainda tiveram uma época de ouro em seus primeiros anos, e suas receitas aumentaram muito rapidamente no início. Que tipo de receita você obteve com os modelos grandes?

As quatro empresas de visão computacional, Kuangyi (2011), Yitu (2012), Shangtang (2014) e Yunfeng (2015), tornaram-se o grupo mais deslumbrante de unicórnios no campo de IA da China de 2016 a 2018 de uma só vez, graças aos dois ventos orientais da explosão da tecnologia de aprendizagem profunda e da construção da segurança no país.

No entanto, quando falamos sobre os "Quatro pequenos dragões da IA" agora, é mais um suspiro de alívio: a mesma competição de pista com diferenciação insuficiente e os cenários de aterrissagem com comercialização insuficiente dificultam o desenvolvimento das startups de tecnologia de IA.

Além disso, depois de superar os pesados obstáculos de desenvolvimento, financiamento e listagem, há um gigante tradicional, a Hikvision, esperando por eles, que há muito tempo criou raízes.

De acordo com o ponto de vista de Zhu Xiaohu, a história acima está se repetindo rapidamente na era dos grandes modelos, apenas com um novo lote de startups, e seus rivais são Byte e Ali, que têm mais recursos e determinação.

O ponto é que vou lhe fazer uma pergunta muito sólida agora mesmo: Você quer investir em pesquisa? Você faz pesquisas científicas de pelo menos 40 a 50 milhões de dólares americanos.

Tencent News "Subterranean": (fazendo pesquisas) para o GPT-5?

Zhu Xiaohu: Não, para o GPT-4!!! O GPT-5 custa centenas de milhões de dólares!

Em julho de 2024, a SemiAnalysis publicou um longo artigo descrevendo a arquitetura do GPT-4, o número de parâmetros e outras informações, e estimando que o GPT-4 custa até US$ 63 milhões para uma única sessão de treinamento.

Em dezembro de 2024, o WSJ informou que o GPT-5 havia realizado pelo menos duas rodadas de treinamento, cada uma delas levando meses, com o custo calculado de apenas uma rodada chegando a US$ 500 milhões.

Além disso, em abril de 2024, a Stanford HAI divulgou o Artificial Intelligence Index Report 2024, que estimou os custos de treinamento do OpenAI GPT-4 em US$ 78 milhões, o Google Gêmeos O treinamento Ultra custa US$ 191 milhões.

A questão é: e se você gastar de 40 a 50 milhões de dólares para produzi-lo e outra pessoa abrir o código-fonte? Você não está fazendo tudo de graça? Esse é um problema muito sólido. Agora, na maioria das empresas da China, quantas se atrevem a realmente gastar dinheiro para desenvolver o GPT-4?

Hoje, para o GPT-3.5, todos são mais ou menos iguais, mas o GPT-4 é para fazer algumas pesquisas, não tão simples, e agora não é exatamente um problema de engenharia. Então, se você vai gastar dinheiro com isso e esperar que alguém abra o código-fonte, você não vai gastar todo esse dinheiro para nada? Os grandes fabricantes precisam fazer isso sozinhos. Você se atreve a fazer isso com as empresas iniciantes?

O nível geral de modelos domésticos de grande porte está agora entre GPT-3.5 e GPT-4, e o ritmo de atualização da maioria dos modelos de grande porte de uso geral diminuiu significativamente.

Tencent News, "The Dive": todos falam em fazer isso.

Zhu Xiaohu: Realmente ousar esmagar dinheiro, o coração deve ser muito fraco.

Tencent News' "Dive": Você estava sob muita pressão quando decidiu não investir em grandes empresas-modelo no primeiro semestre de 2023? Outro fundo que não investiu em grandes empresas modelo disse que foi bastante estressante. Afinal de contas, a maioria dos fundos de primeira linha em dólares entrou no mercado.

Zhu Xiaohu: Não muito. Por que há muita pressão? Os VCs chineses nunca ganharam dinheiro por consenso.

Os investidores pensam: 2023 não conseguem obter ações, o que é estressante; 2024 não sabem como sair, o que é estressante.

Tencent News' Subterranean: Alguns profissionais também disseram que, se você admitir na primeira metade de 2023 que não está otimista em relação aos modelos grandes, será visto como infiel.

Zhu Xiaohu: Como assim, você não tem fé? Hahahahahahahaha.

Tencent News, "The Dive": nenhuma crença na AGI (Inteligência Artificial Geral).

Zhu Xiaohu: Não, eu acredito na AGI, mas acredito no aplicativo, ah, acredito que isso pode ser comercializado imediatamente.

No início de 2025, Sam Altman publicou uma longa postagem em seu blog pessoal anunciando que a OpenAI havia dominado a forma como a AGI foi construída e começado a avançar em direção à superinteligência.

Mas, em março de 2024, Sam Altman disse em uma entrevista com Lex Friedman que ninguém, incluindo Ilya Sutskever, havia construído um verdadeiro AGI ainda.

Ele prevê que, até 2030 (ou antes), os seres humanos poderão ser capazes de criar sistemas poderosos com recursos específicos que se aproximem ou atinjam o nível da AGI em alguns aspectos. A obtenção da AGI é complexa e desafiadora.

Então, o que aconteceu para que as expectativas de Sam Altman em relação à AGI diminuíssem rapidamente de 2030 para 2025? Ou no que exatamente estão acreditando aqueles que acreditam na AGI?

"Pode ser sacado imediatamente! Dinheiro em um minuto!"

Tencent News' "Dive": Em quais empresas do AIGC você investiu no ano passado?

Zhu Xiaohu: Muitos não estão necessariamente investindo no ano passado, mas sua transformação para fazer o AIGC é muito boa e, então, investimos mais.

Há um cara que faz entrevistas em vídeo sobre IA que se saiu muito bem em 2023. Isso me surpreendeu! O mercado de trabalho estava frio no ano passado, mas mais do que dobrou suas entrevistas em vídeo com IA a partir de 2022. Haha. Não sei quantas pessoas são recrutadas, mas as entrevistas ainda são necessárias. As entrevistas de recrutamento nas escolas são muito caras, mas agora com a IA você pode reduzir o custo.

Existem muitos cenários desse tipo. Originalmente, o marketing privado do WeChat, agora você pode usar a IA para substituir as pessoas - use o treinamento LLaMA por dois ou três meses, pelo menos para fazer o nível humano Top 30, remova imediatamente as vendas artificiais 50%. A China está muito à frente dos Estados Unidos nesse aspecto do cenário.

A empresa é a Nearly Yu Intelligence, fundada em 2017, é uma empresa de tecnologia de recursos humanos com tecnologia de IA + RPA + BI em seu núcleo, e seu fundador e CEO é Xiaolei Fang.

Em 2019, a empresa recebeu uma rodada de financiamento de anjo da GSR Ventures, seguida por investimentos da Tech Data, InnoAngel, Dark Horse Fund, etc. Em 2024, a empresa concluiu uma rodada de financiamento da Série A, liderada pela Wisdom Hope Capital e seguida pela GSR Ventures.

 

FancyTech, você sabe? Deixe-me mostrar a você... Anúncios em vídeo do AIGC, isso é muito legal. O produto deles é muito eficaz e gera dinheiro instantaneamente. Quando investimos em 2022, a receita era de pouco mais de US$ 10 milhões e, no ano passado, foi de mais de US$ 50 milhões, o que representa um aumento de cinco ou seis vezes, e tudo isso é lucrativo.

Você acha que isso pode ser feito nos EUA? A Pika (uma empresa global de geração de vídeos com IA) não conseguiu fazer isso hoje!

Fundada em 2020, a FancyTech fornece soluções AIGC eficientes e estáveis com base no Deep Video, um modelo do setor de vídeo desenvolvido pela própria empresa, para clientes do setor de consumo, especialmente nos setores de luxo, moda e FMCG.

Em 2022, a empresa concluiu as rodadas de financiamento Pré-A e A e, em 2023, concluiu quase 100 milhões de yuans da rodada B de financiamento, liderada pela DCM e seguida pelos antigos acionistas GSR Ventures e Huashan Capital.

Em julho de 2024, William, o fundador da FancyTech, foi o convidado de um episódio do podcast 42 Chapters, que foi retirado do ar após um protesto inesperado de ex-funcionários e ex-estagiários que iniciaram uma discussão em grupo na seção de comentários do podcast, apontando vários problemas de gerenciamento interno na FancyTech.

Um mês depois, Zhu Xiaohu respondeu em uma determinada entrevista: o motivo pelo qual estamos otimistas em relação a essas (empresas) é que não é possível contar com a IA 100%, é preciso contar com a terceirização, para que ela seja a última parte do efeito que as startups podem manter.

Essa resposta é consistente com sua lógica de investimento. Mas! A bagunça da administração interna da FancyTech, que é a maior preocupação da opinião pública, não foi tocada ah 🤪

Tencent News "Subterranean": se a camada inferior é uma grande capacidade de modelo, quais são as barreiras criadas pelas empresas de aplicativos acima?

Zhu Xiaohu: Dados ah, não há dados de vídeos curtos de produtos nos EUA. Olhando para a Amazon e o Shopify nos EUA, eles ainda se baseiam em fotos. Todo o comércio eletrônico nos Estados Unidos é baseado em fotos. Nos últimos três anos, a China mudou para vídeos curtos.

Tencent News "Subterranean": Mas outras empresas chinesas veem que o efeito é bom e podem copiar imediatamente uma família.

Zhu Xiaohu: É difícil de copiar, está um ano à frente de todos os outros.

Em muitas áreas verticais, é necessário acumular dados e otimização. Eles 60% - 70% Customer Authorisation monitoram o efeito, para que saibam quais vídeos são adequados para o Taobao, quais são adequados para o Xiaohongshu, quais são adequados para o Jieyin, e há um feedback de dados em loop fechado. Não é fácil ficar para trás.

A segunda é a capacidade de gerenciamento de vendas. A maioria dos fundadores de grandes modelos não sabe como gerenciar as vendas. Se você não sabe como comercializar e gerenciar as vendas, o que você faz?

Em 2023, as principais vozes têm expectativas muito pessimistas para o desenvolvimento de grandes modelos produzidos internamente, e um dos pontos de vista é que "a qualidade dos dados da China está ficando para trás".

Há também vozes diferentes.

Por exemplo, considerando o acúmulo de dados de aplicativos 2C e os cenários de aplicativos de setores verticais, a China é mais dominante. Isso se deve ao fato de a China ter um grande número de empresas 2C bem-sucedidas, como Byte, Pinduoduo, Meituan etc., enquanto o investimento nos EUA após 2013 se concentrou em empresas 2B SaaS, e o número de empresas C-supply bem-sucedidas e a escala de dados são muito limitados.

A primeira vez que ouvi essa ideia, em dezembro de 2023, foi em uma conversa de podcast entre 42 Chapters e Jack Mok. Os fatos confirmam a previsão do julgamento desses grandes investidores.

Tencent News' "Periscope": Você não investiu em projetos C?

Zhu Xiaohu: para C, existe, mas também é um pouco cedo. Para B, a comercialização imediata, basicamente não precisa queimar dinheiro. Ontem, investimos em uma empresa que disse: AIGC PMF, você não consegue encontrar dez pessoas, mas cem pessoas também não conseguem encontrar. Isso não tem nada a ver com o número de pessoas ou com o custo.

Você não vai esmagar dinheiro. É impossível criar o AIGC com dinheiro, o segredo é encontrar um PMF! O segredo é encontrar um PMF. Se você encontrar um PMF, não precisará gastar dezenas de milhões de dólares para esmagar um modelo grande, o custo não é alto, basta fazer o treinamento do LLaMA em dois ou três meses. As empresas em que investimos não precisam de muitos cartões, o pior é apenas um cartão, mas a Fancy pode ter mais de dez cartões, agora que a renda é alta, então mais de cem cartões.

Zhu Xiaohu sempre foi a lógica do investimento: gastar centenas de milhares, um milhão, dois milhões para verificar se, no final, não há demanda do usuário pelo produto.

Em seguida, ele pegou essa lógica de investimento e a trouxe para a era da IA.

Tencent News "Subterranean": a Sora surgiu do nada, será que ela vai dar um golpe descendente nesses projetos?

Zhu Xiaohu: Isso ainda ajudará. Hoje em dia, o grande modelo, especialmente com o Transformer, é uma estrutura que, uma vez que é divulgada, tem ilusões e preconceitos, inevitavelmente integrados ao fluxo de trabalho, a necessidade de modificação manual e o ajuste fino.

Você deve fazer coisas que a IA 100% não pode fazer, esta é a oportunidade para a China, 100% os grandes modelos podem fazer em breve ser subvertidos, o que você está fazendo agora é um desperdício.

Muitos desenvolvedores e equipes de produtos devem reconhecer isso com um sentimento de aflição.

Afinal, nos últimos dois anos, o comprimento do contexto do modelo grande cresceu de 4K no GPT-3 inicial para 32K no GPT-4, a capacidade de geração de código disparou de uma simples complementação para uma programação semiautomática, e as imagens geradas deixaram de ser instáveis e passaram a ser controladas com precisão. ......

Muitas vezes, quando acordo, os grandes modelos recém-lançados já começaram a mencionar "wocao" em vários grupos com alegria.

Se a equipe julgar erroneamente a direção do progresso tecnológico e fizer ajustes dentro do alcance da evolução futura do grande modelo, ela estará condenada a ver todos os seus esforços serem em vão.

Tencent News' "Subterranean": Então, a primeira onda de oportunidades do AIGC na China está explodindo em serviços empresariais, pode ser entendida dessa forma?

Zhu Xiaohu: No curto prazo, com certeza faremos a B. Quando o iPhone, o Big Brother e o computador foram lançados, todos eles foram usados primeiro pela B. O efeito pode aumentar a produtividade imediatamente. As empresas estão dispostas a gastar dinheiro.

O to C terá o momento do iPhone 3. Assim como quando os aplicativos de Internet móvel para C explodiram com o Multi-Touch, isso foi inesperado, certo? O Angry Birds e o Watermelon Cutter se tornaram sucessos mundiais somente após o lançamento do Multi-Touch.

Não sei em que momento os modelos grandes explodirão para aplicativos C. Atualmente, o termo "assistente pessoal" é fruto da imaginação do técnico. Deixe-me perguntar a você: quantas pessoas precisam de um assistente pessoal? É uma pseudo-necessidade típica!

A única coisa com a qual concordamos sobre o futuro do Super App é o fato de não sabermos o que é.

Uma maneira de ver isso é que o próprio ChatGPT é um superaplicativo: em apenas 5 dias após seu lançamento, o número de usuários ultrapassou 1 milhão; dois meses após seu lançamento, o número de usuários ultrapassou 100 milhões; e atualmente há mais de 250 milhões de usuários ativos semanalmente, o que o torna um dos aplicativos de crescimento mais rápido e mais influentes de todos os tempos. Seus equivalentes nacionais são Doubao, Kimi e muitos outros.

No entanto, a previsão dos unicórnios estrangeiros sobre isso é que o Chatbot continuará sendo a interação de front-end mais inclusiva com o público mais amplo de usuários, mas a corrida do Chatbot terminará em 2024, e os modelos terão que correr em formas de produtos totalmente novas em 2025.

Outra maneira de ver isso é que todo mundo precisa de um assistente de IA quase onipotente. O recém-lançado J1 Assistant, de Luo Yonghao, já tomou forma em termos de funcionalidade e interação. Mas, como mencionado acima, Zhu Xiaohu acha que essa é uma pseudo-necessidade típica.

"Subterranean" da Tencent News: o que são essas empresas B treinando em IA para alcançar um aprimoramento exponencial?

Zhu Xiaohu: É muito simples, conhecer o cliente primeiro e assinar um único documento. Conhecer e assinar um único documento é um indicador de avaliação, é o PMF.

Por que era difícil para o vestuário corporativo no passado? O ciclo de vendas era longo, seis meses, portanto, o crescimento das vendas era difícil. Agora você cria uma ordem de magnitude de aumento de valor para o cliente. A personalização está fora de questão, são serviços padronizados, em um primeiro momento POC (Prova de Conceito) e, em um segundo momento, contrato formal.

PMF, Ajuste Produto-Mercado.

O conceito foi proposto pela primeira vez por Marc Andreessen.

Em 2007, ele escreveu em um blog que "Product-market fit significa estar em um bom mercado com um produto que possa satisfazer esse mercado. Em termos leigos, isso significa encontrar um ponto de necessidade real.

Desde então, muitas teorias surgiram em torno do PMF.

Por exemplo, Sean Ellis propõe a "regra 40%", que afirma que um produto atinge o PMF se não for mais possível continuar a usá-lo, e mais de 40% usuários expressam grande desapontamento.

Nos últimos dois anos, vários conceitos derivados surgiram em conjunto com as características do LLM.

Por exemplo, o fundador da Baichuan Intelligence, Wang Xiaochuan, propôs o TPF (Technology-Product Fit), que é o ponto de combinação de tecnologia e produto.

Tencent News "periscope": como ver os investidores em serviços da empresa estatal chinesa dizerem que não há grande batalha nessa trilha, muito menos ganhar muito dinheiro? ("Nem uma única chance de retorno de um bilhão").

Zhu Xiaohu: As empresas americanas de serviços corporativos triplicaram no primeiro ano, triplicaram no segundo ano, dobraram no terceiro ano, dobraram no quarto ano e logo alcançaram US$ 100 milhões de ARR (Receita Recorrente Anual). O software de serviços empresariais anterior da China, na casa das dezenas de milhões de yuans, quando o crescimento é de 50%, é difícil de crescer. Depois que o AIGC foi lançado, é diferente, no ano passado, muitas empresas cresceram de três a mais de cinco vezes.

Tencent news "subterranean": como você acha que, nos últimos dois anos, algumas instituições de investimento e investidores de serviços empresariais foram forçados a desaparecer como um grupo desse fenômeno?

Zhu Xiaohu: Hahaha. Isso mesmo, é realmente uma pena que não tenha sobrevivido até a primavera. Os serviços empresariais da China ainda têm uma chance, mas pode haver de três a cinco anos de inverno. Com muita incerteza no macro, o serviço empresarial é o rei das sobras. Hoje em dia, não se pode confiar no AIGC para alcançar rapidamente a explosão de crescimento sem queimar dinheiro, esse é o único caminho.

Notícias da Tencent "periscope": para a grande explosão do C, é necessário o momento do iPhone3, qual é o momento?

Zhu Xiaohu: Apenas iPhone1, iPhone2 bar. A velocidade de evolução dos modelos grandes é dez vezes mais rápida do que a da Internet móvel. Quando houver um modelo grande em cada telefone celular, o aplicativo to C poderá explodir.

Os modelos grandes do lado final são aqueles executados em dispositivos finais (telefones celulares, tablets etc.) (também chamados de modelos pequenos devido ao número relativamente pequeno de parâmetros, com um tamanho de ouro de cerca de 3B), com boa privacidade e segurança, baixa latência e suporte para uso off-line.

Atualmente, os modelos mais conhecidos do lado final incluem a série MiniCPM da Facade Intelligence, a série ChatGLM da Smart Spectrum, a série Qwen da Alibaba, a série InternLM do Shanghai AI lab, a série Phi da Microsoft e a série Octopus da Nexa AI.

Tencent News' Dive: Se você olhar para o Big Model de 2023, que momentos você identificaria como nós-chave, tanto globalmente quanto em relação à China?

Zhu Xiaohu: (Pensando por 2 segundos aqui ......) O fato de o LLaMA estar on-line é muito importante.

O código aberto é uma situação completamente diferente, pelo menos permite que a China tenha uma base para a inovação no nível do aplicativo. Antes do LLaMA, muitos shells usavam o OpenAI, o que era um pouco problemático. Antes do LLaMA, muitos shells usavam o OpenAI, o que era um pouco problemático, mas depois do LLaMA, pelo menos não há mais problemas.

Esses nossos CTOs são muito jovens. Pegue o LLaMA e treine por dois ou três meses, o pior é um cartão, treine por dois ou três meses e você poderá comercializá-lo imediatamente. Pense nisso: o limite de comercialização é muito, muito baixo. É dinheiro instantâneo! É dinheiro instantâneo!

Estou muito curioso para saber qual é a opinião de Zhu Xiaohu sobre o "nó crítico de 2024 para o desenvolvimento de grandes modelos" 👀

Meu nó mais físico pessoal é maio de 2024, quando o DeepSeek-V2 reduz o preço da API Big Model para US$ 1.000.000 por milhão. token Ele custa apenas 1 RMB.

Posteriormente, fornecedores como Byte, Ali, Baidu, Tencent e Smart Spectrum rapidamente seguiram o exemplo, anunciando cortes de preços ou estratégias gratuitas. É claro que existem os "reais" e os "falsos", e há até mesmo fornecedores que declararam diretamente que não participariam da guerra de preços (por exemplo, Zero One Everything).

Como resultado, o DeepSeek, o GLM-4-Flash e o SiliconFlow se tornaram as opções de API mais garantidas para os desenvolvedores de produtos de IA na China, possibilitando o surgimento de mais produtos.

De fato, conforme analisado na época, o DeepSeek Os cortes de preços do API são um sinal muito positivo antes da explosão dos produtos 2C.

Tencent新闻《潜望》：O Google acaba de lançar o modelo de código aberto Gemma, como está o desempenho em comparação com os anteriores LLaMa e Mistral, e qual é a possibilidade de código aberto após a OpenAI?

Zhu Xiaohu: O feedback geral é um pouco melhor do que o do LLaMa 2. Algumas pessoas do setor acham que ele será lançado antes do LLaMa 3, e o LLaMa 3 será lançado em breve. A OpenAI não é necessária no momento. No momento, a LLaMa, a Mistral e o Google estão competindo. A OpenAI ainda está muito distante.

Atualmente, na classificação da arena de modelos grandes do LMSYS, os três principais modelos de código aberto são DeepSeek-V3, Yi-Lightning, Qwen2.5-plus-1127, todos modelos de empresas chinesas. Além disso, o DeepSeek V3 tem bom desempenho e está muito próximo dos principais modelos de código fechado.

O cenário global da modelagem de código aberto foi virado de cabeça para baixo.

As versões mais recentes dos três modelos de código aberto (famílias) mencionados acima estão todas no intervalo entre GPT-3.5 e GPT-4, e seu progresso é o seguinte:

O LLaMa 3 foi lançado em 18 de abril de 2024 e, desde então, foram lançadas as versões 3.1 (julho), 3.2 (outubro) e 3.3 (dezembro).

O Gemma 2 foi lançado em 27 de junho de 2024 com diferentes tamanhos de parâmetros, incluindo 2,6B, 9B e 27B. Não houve atualizações significativas desde então.

✦✦ IA Mistral Mistral Large 2, Pixtral, Ministral e outras séries de modelos grandes foram lançados entre julho e outubro. Fontes nos informaram que a Mistral AI interrompeu o pré-treinamento.

Se eles conseguirem alcançar o GPT-4, a OpenAI terá a chance de abrir o código-fonte de um modelo pequeno. Para muitos aplicativos verticais, descobrimos que o Mistral 2 é melhor que o LLaMa 2. De qualquer forma, se abrirmos um modelo de código aberto, vamos testá-lo e ver qual deles funciona melhor.

Em dezembro de 2024, a OpenAI anunciou em seu site oficial que romperia com sua estrutura de "empresa com fins lucrativos dominada por organizações sem fins lucrativos" e criaria uma nova e lucrativa Corporação de Benefício Público (PBC) registrada em Delaware, com as principais operações nas mãos da recém-formada PBC.

De fato, o último modelo de código aberto da OpenAI foi o GPT-2 (2019).

Desde então, para os modelos GPT-3, DALL-E, CLIP, Whisper, GPT-4, Sora, o1 e assim por diante, a OpenAI não abre mais o código-fonte do modelo e os pesos, mas libera apenas um relatório técnico. O relatório técnico também evoluiu de uma análise técnica detalhada para uma visão geral mais abreviada, reduzindo a divulgação de detalhes técnicos.

Podemos esperar que a OpenAI abra novos modelos de código-fonte?

"Esse é o clássico FOMO."

Tencent News' Dive: Perguntei quais seriam os grandes modelos da China lançados em 2023 após um ano. Um investidor me disse para lançar algumas startups de grandes modelos.

Zhu Xiaohu: Vamos ver daqui a um ano, quantos deles ainda estarão por aí?

Resposta do início de 2025 a Zhu Xiaohu: Todos ainda estão lá, mas passaram por um período mais difícil.

O Dark Side of the Moon deve ser a primeira equipe a interromper o pré-treinamento na China, e os aplicativos 2C estrangeiros Ohai (companheiro virtual) e Noisee (geração de vídeos musicais) também pararam e agora estão se concentrando em fazer um bom trabalho. Kimi Kimi está em segundo lugar em atividade mensal na China, enquanto o primeiro colocado é o retardatário e líder Doubao.

Atualmente, a Minimax está se concentrando no Talkie (companheiro virtual), um aplicativo de diálogo 2C no exterior, que já ultrapassou o Charactor.AI como o número 1 na faixa em termos de dados de usuários, mas a versão doméstica, Hoshino, foi arrebatada pela Byte Catbox, e o mercado 2B também foi conquistado pela Byte.

A Zero One Thing declarou publicamente que não está mais buscando o treinamento de modelos supergrandes, a maioria das equipes de treinamento e de infraestrutura de IA se juntou ao laboratório conjunto como funcionários da Ali, e a empresa se concentrará em aplicativos 2C offshore e negócios 2B domésticos. Esse é o primeiro unicórnio chinês de grandes modelos a ajustar publicamente sua direção de desenvolvimento de forma significativa.

Foi confirmado que a Baichuan Intelligence está transformando o setor de saúde e, há algum tempo, ela lançou um mega-modelo financeiro.

O Smart Spectrum se concentra em 2B e 2G, com o AutoGLM como uma direção fundamental para o desenvolvimento subsequente.

O Step Star é um pouco mais incomum, pois, além dos modelos de treinamento, os aplicativos 2C assumem principalmente a forma de colaborações com equipes de desenvolvimento externas, com uma pequena aparição de vez em quando, como o Book of Stomachs (Livro de Estômagos), a Lyrics Riot Machine (Máquina de Motim de Letras) e a Woodland Healing Room (Sala de Cura da Floresta) que conhecemos tão bem.

Zhu Xiaohu, em um fórum subsequente em junho de 2024, ampliou o ponto acima: as grandes empresas-modelo de primeira linha quase todas se alinharam com gigantes, enquanto as grandes empresas-modelo de segunda linha só podem se vender; pode-se afirmar que, em cinco anos, talvez não existam mais grandes empresas-modelo independentes, e haverá apenas empresas de aplicativos de IA ou empresas de serviços em nuvem.

"Subterranean" da Tencent News: você já viu cada um deles?

Zhu Xiaohu: Assim que vi esse conceito, soube que não havia nenhuma chance, nenhuma possibilidade, não converso com ninguém. Estou muito familiarizado com todos eles. Wang Huiwen (cofundador da United States Mission, fundador da Light Years Beyond), estou tão familiarizado que não estou disposto a ir até ele e conversar sobre isso.

Tencent News' "Subterranean": você pertencia à equipe inimiga na última guerra dele - ele estava no campo da Meituan, você estava na Hungry (como investidor).

Zhu Xiaohu: Não, não, e ele é um grande amigo pessoal.

"The Dive", da Tencent News: Como você reagiu quando Wang Huiwen levantou os braços e disse que queria entrar em grandes modelos?

Zhu Xiaohu: Acalmem-se todos, deixem a bala voar por um tempo. Voe por meio ano e você saberá se ela funciona ou não.

"The Periscope" da Tencent News: Qual foi o papel de Wang Huiwen na guerra das grandes modelos com sua entrada de US$ 50 milhões e sua repentina aposentadoria?

Zhu Xiaohu: Esse é o romantismo do cara da tecnologia. Wang Huiwen não descobriu isso, e ele é bom em comercialização. Se ele fez a aplicação no início, o resultado deve ser muito melhor do que agora. Naquela época, todo mundo estava com um humor FOMO relativamente alto.

Em junho de 2023, a Meituan adquiriu a Light Years Away.2024 Em novembro de 2024, a mídia afirmou que Wang Huiwen havia retornado à Meituan para liderar a equipe independente do GN06 para explorar aplicativos de IA.

A Beyond Lightyear já lançou vários aplicativos de IA, como o Dodoboo (um aplicativo de desenho infantil para o mercado internacional), o Pretty Fish Le Companion (um aplicativo infantil de interação de voz com IA desenvolvido em cooperação com o Little Genius Watch) e o Miaobrush (baseado no ComfyUI (uma ferramenta de geração e edição de imagens), Wow (uma comunidade social virtual) e muito mais.

De acordo com o 01Founder, Wang Huiwen estabeleceu dois pontos principais de força para o GN06: primeiro, explorar a inovação independente e sem fronteiras; e segundo, buscar avanços no mercado global.

Tencent News "Outlook": muitas empresas de grande porte estão trabalhando agora com a "tração nas duas rodas" proposta por Wang Huiwen.

Zhu Xiaohu: Como dirigir em duas rodas? Você pode girar sobre duas rodas? Existe um grande modelo em que as duas rodas giram para cima? Sinceramente, não me atrevo a dizer que o Baidu tem duas rodas girando. O Baidu, pelo menos, tem muitas cenas, o Wenxin Yiyin, pelo menos, faz isso cedo, pelo menos 1 milhão de DAU. também não ousa dizer que este ano a tração nas duas rodas apareceu.

Não é de surpreender que o objetivo original de "modelar como um só" tenha sido derrotado.

O progresso em modelos genéricos, como Minimax, Zero One, Baidu, etc., desacelerou; Smart Spectrum, DeepSeek, Qwen, etc., não têm aplicativos 2C fora do circuito (Chatbot não conta).

Mas, de imediato, houve um acidente - um byte.

2024 Na segunda metade do ano, pode-se dizer que a Byte está progredindo em um ritmo acelerado: por um lado, ela está trabalhando duro com as pessoas e iterando rapidamente em seus recursos de modelagem; por outro lado, a "fábrica de produtos" despertou para sua capacidade artística, saturando todas as direções de produtos populares, incluindo Beanbag, ou seja, Dream, Cici, Gauth, Hypic, coze...

Pé esquerdo no pé direito, espiral para o céu.

A contraparte estrangeira - o Google.

No segundo semestre de 2024, a gigante da tecnologia finalmente se redimiu com o lançamento da série de modelos Gemini 2.0, todos bastante capazes, e aplicativos como NotebookLM, Illuminate, Learn About, ImageFX, Whisk e outros surgiram.

Com listras de sangue grossas, é realmente resistente a pancadas.

Tencent News' "Subterranean": o que você acha da colocação de alguns fundos nessa onda de grandes empresas modelo?

Zhu Xiaohu: Algumas delas são típicas de FOMO, ou seja, Fear of Missing Out, medo de ficar de fora.

"The Dive" da Tencent News: você não tem medo de perdê-lo?

Zhu Xiaohu: Não nos importamos, o que estamos perdendo? Quando a Internet móvel acabou de ser lançada, queríamos criar um sistema operacional localizado na China, e então essas empresas estavam onde, ah? Investimos no Dim Sum OS (a primeira empresa incubada pelo Innovation Workshop de Lee Kai-Fu) e, depois, tudo bem, ele foi coletado pelo Baidu. Os grandes modelos de hoje precisam esperar que os grandes players assumam o controle, como os grandes players podem assumir o controle hoje? Quando a Internet móvel não tinha antitruste, ainda ganhávamos um pouco de dinheiro.

Tencent News, "Subterranean": um investidor normal não deveria ser, eu primeiro encontro uma maneira de entrar antes?

Zhu Xiaohu: É muito barato entrar, e todo mundo ainda tenta. Avaliação tão cara, ir lá para quê? Eu simplesmente não quero conversar.

A situação atual é diferente daquela dos "Quatro Dragõezinhos". Os "Four Little Dragons" cresceram durante a bolha de capital, e houve rodadas e rodadas e rodadas e rodadas e rodadas e rodadas e rodadas e rodadas e rodadas. Até agora, quem ainda pode financiar a próxima rodada? Hoje, os grandes modelos nacionais estão basicamente procurando o governo para conseguir dinheiro, e o dinheiro do governo não é fácil de conseguir agora. Além disso, a avaliação foi aumentada até aqui, como você consegue manter a avaliação?

2024 No meio do ano, não houve muitas notícias sobre grandes financiamentos. Até o final do ano, Baichuan, Smart Spectrum, Noodle Wall, Aishi Technology e Step Star anunciaram novas rodadas de financiamento, e todos os investidores incluem capital estatal.

Tencent News' Dive: Haverá uma onda de fusões ou aquisições de grandes empresas chinesas modelo em 2024? --Como a fusão entre a Meituan e a Dianping, que você já viu antes, ou a aquisição da Hungry Mou pela Ali.

ZHU Xiaohu: As pessoas que são técnicas não acreditam que eu seja pior do que os outros. Como você diz essa fusão? (Risos) Em segundo lugar, quem está disposto a se fundir e adquirir agora? E hoje, se fizermos a fusão e a aquisição, se todos usarmos o código aberto do LLaMA para mudar, o que eu não tenho? Eu tenho dados e cenários, o que você tem? Você só tem algumas pessoas.

Agora, talvez as fusões e aquisições se refiram à aquisição de uma equipe pelo simples fato de adquirir uma equipe. Quanto vale a equipe? Quanto você pode gastar? É completamente diferente dos velhos tempos.

A Microsoft e a Inflection AI, o Google e a Character.AI em países estrangeiros, e a Ali Cloud e a Zero One Everything na China são, na verdade, mais ou menos o mesmo "roteiro": os grandes fabricantes levarão os principais talentos técnicos para que os investidores possam receber o principal mais os juros para sair.

Lembre-se desses três casos clássicos de "aquisição":

Em março de 2024, a Microsoft forneceu um novo produto para a IA de inflexão pagou US$ 650 milhões pelo acesso à sua tecnologia de modelos grandes e colocou a maioria dos funcionários da Inflection AI sob sua proteção, incluindo seus cofundadores e principais pesquisadores.

Em agosto de 2024, o Google adquire as ações dos investidores da Character.AI, avaliadas em US$ 2,5 bilhões, e paga a eles uma taxa de licença não exclusiva para a tecnologia de big model. Dois dos cofundadores e principais pesquisadores da Character.AI se juntam à equipe do Google DeepMind.

Em janeiro de 2025, a AliCloud e a Zero One Everything criaram um laboratório conjunto, com a maioria das equipes de treinamento e de infraestrutura de IA da Zero One Everything ingressando no laboratório como funcionários da Ali. Nenhum detalhe mais específico foi revelado até o momento.

The Dive, da Tencent News: Qual é o caminho a seguir para essas grandes empresas modelo?

Zhu Xiaohu: Não sei. Não quero nem me preocupar com essas coisas. Hoje, eu apenas digo a todas as empresas: quanta receita vocês têm? Vocês não podem queimar dinheiro? Todos só se preocupam com isso.

No início de setembro de 2024, duas revelações sobre o "Big Model Six Little Dragons" começaram a circular na comunidade de IA.

Começamos a fazer uma série de observações, tentando encontrar a correlação entre as notícias de última hora, como "produtos estrangeiros fracassaram miseravelmente e todos eles foram cortados", "passando da prosperidade para o silêncio", "o pré-treinamento não é mais feito, e o C-end também não é mais feito", e as pistas e indícios nos movimentos de cada empresa.

Agora, de acordo com informações públicas, ele também corresponde a uma sétima parte.

Tencent News' Subterranean: Você disse em uma entrevista anterior que os investidores que investiram em grandes modelos no primeiro semestre do ano se arrependeram no segundo semestre. Foi isso que eles lhe disseram ou você adivinhou?

ZHU Xiaohu: É difícil dizer. Com certeza há pessoas que se arrependem. A chave para seu próximo dinheiro realmente não é boa, agora você tem dinheiro suficiente em mãos. É realmente embaraçoso. Você faz GPT-4 ou não? --Se não o fizer, qual é a diferença entre você e os outros; se o fizer, caso os outros façam o GPT-4 open source, você se arrependerá. Se você quiser fazer cenas verticais, em quais cenas verticais você tem vantagem?

Tencent News' "Subterranean": mas apenas em fevereiro deste ano, a Dark Side of the Moon arrecadou US$ 1 bilhão com investidores como Ali, Tonus Capital e Little Red Book. Diz-se que outras grandes empresas-modelo também estão fazendo grandes negócios. Isso significa que ainda há pessoas no mercado dispostas a investir, e muitas delas.

Zhu Xiaohu: Principalmente grandes fabricantes, grandes fabricantes ou FOMO, com medo de seus próprios erros. A maior parte do dinheiro no lado escuro da lua vem de Ali.

Em 2023 e 2024, Dark Side of the Moon, MiniMax, Smart Spectrum AI, Baichuan Intelligence e Zero One Everything receberam investimentos da Ali, com um valor acumulado de mais de RMB 10 bilhões. Isso é conhecido como a "rodada Ali".

Tencent News' Subterranean: Ali e Dark Side of the Moon formarão um modelo como o da Microsoft e da OpenAI?

Zhu Xiaohu: Isso precisa depender do departamento de investimentos e da regulamentação interna da Ali. Isso ainda não é certo, a Ali também tem várias equipes internas trabalhando nisso, o que, no final, depende de quem é bom para usar, o departamento comercial usará.

Traçar uma linha do tempo. Sem conhecer a verdadeira face do Mt.

Em fevereiro de 2024, o Alibaba investiu US$ 800 milhões na Dark Side of the Moon. Hu Xiao, o principal impulsionador do investimento, também levou os grandes modelos da Dark Side of the Moon a aplicativos piloto em vários cenários de negócios do Alibaba e ajudou a entrar no mercado de serviços empresariais.

Em abril de 2024, o modelo Tongyi Thousand Questions foi lançado, e o Alibaba anunciou que todos os seus produtos acessarão o grande modelo "Tongyi Thousand Questions" no futuro para uma transformação completa, incluindo Tmall, Nail, Gaode Maps, Taobao, Youku e Boxmart.

Em setembro de 2024, Hu Xiao deixou o Ali Warriors para se juntar à Morning One Foundation.

Em novembro de 2024, a Cycle Intelligence e cinco de seus investidores (GSR Ventures e outros) entraram com uma ação de arbitragem em Hong Kong contra Yang Zhilin e Zhang Yutao, alegando que eles iniciaram o financiamento e criaram Dark Side of the Moon sem obter uma renúncia de consentimento.

Em dezembro de 2024, Zhu Xiaohu e Yang Zhilin trocaram palavras publicamente, e o conflito entre Zhu Xiaohu e Zhang Yutong gradualmente se tornou público. Para obter mais detalhes, confira a reportagem da "Waves".

Tencent News' Dive: Será que outros gigantes investirão tanto ou simplesmente adquirirão uma grande empresa modelo em seguida?

Zhu Xiaohu: A chave agora é a confiança na equipe interna. Agora parece que as grandes fábricas da Ali estão dispostas a se fundir e adquirir. Ao contrário de antes, os grandes fabricantes estão dispostos a se fundir e adquirir. Mas o valor que o Ali está disposto a pagar hoje e antes é certamente completamente diferente.

A Byte não deve estar disposta a fazer fusões e aquisições, mas acha que pode fazer isso. O Baidu certamente acha que pode fazer. A Tencent não é boa de se dizer, várias equipes internas da Tencent estão fazendo, mas pelo menos no momento não vemos uma forte disposição para fusões e aquisições. E a Tencent sempre pensou que não era urgente, mas está atrás lentamente, tem a cena, tem os dados, você vê a Tencent do jogo ao vídeo, à música e à literatura, estão atrás, seguidos pelo primeiro.

2024 já passou, e as empresas estão de fato se desenvolvendo de acordo com as linhas mencionadas acima. A Bytes está funcionando a todo vapor, a Baidu está vivendo o sonho e a Tencent está demorando.

Tencent News' Dive: O que você acha da aquisição da Light Years Away pela Mission? Embora essa seja muito especial.

Zhu Xiaohu: É um alívio total para Lao Wang (Wang Huiwen), e basicamente os investidores receberão seu capital de volta. Isso também é um aviso - futuras fusões e aquisições, se não forem tão bem-sucedidas, podem permitir que os investidores recebam de volta o principal mais os juros. As grandes empresas não são tão ricas, as fusões e aquisições e as anteriores não podem ser comparadas. Se for para permitir que os investidores recebam de volta o principal mais os juros, então qual é o sentido de investir ah?

É claro que a aquisição do Dark Side of the Moon é valiosa se for comprovada e se os grandes modelos conseguirem alcançar o nível de código fechado e fazer o GPT-4.5 ou GPT-5. Mas quanto você pode pagar para adquirir uma equipe se ela só conseguir chegar ao nível de código aberto?

O progresso dos grandes modelos da China, se você alcançar o código aberto, pelo menos ainda terá o valor da existência; se você não conseguir alcançar o código aberto, não faz sentido; se você alcançar o código fechado, só poderá ter um valor adicional exclusivo.

The Dive, da Tencent News: O que você gostaria de dizer aos seus colegas que já estão no jogo?

ZHU Xiaohu: (pensando por um longo tempo) Não é muito fácil dizer isso, é?

(Pensando nisso novamente por um longo tempo) Acho que isso é algo que as pessoas ...... não é muito bom falar sobre isso, não é muito bom falar sobre isso, não é muito bom falar sobre isso.

De qualquer forma, isso não importa para eles, pois eles têm muito dinheiro, honestamente.

"É por isso que não aconselho os empresários nacionais a usar grandes modelos nacionais."

"Diving in" da Tencent News: Qual é a diferença entre a China e os EUA nessa onda de grandes modelos?

Zhu Xiaohu: Para ser sincero, nessa onda do AIGC, a diferença entre a China e os Estados Unidos ainda é muito grande. Os Estados Unidos estão na base do grande modelo, a entrada está ficando cada vez maior, como a OpenAI disse, 100.000 placas de GPU conectadas. Isso é impossível na China.

Quando você analisa a inovação de aplicativos em IA nos Estados Unidos, há honestamente apenas dois caminhos. Um deles é muito, muito tênue, porque o grande modelo subjacente é tão poderoso que é chamado de aplicativo de shell na parte superior. A outra camada é aquela que parece ótima, mas certamente não vai a lugar algum. Como o Pika, esse tipo de objetivo é ótimo, o AIGC gera vídeos, filmes. Mas esse caminho pode não ver a possibilidade de ser percorrido em alguns anos.

Essa observação é muito precisa.

A ambição dos engenheiros da OpenAI é criar grandes modelos de uso geral extremamente poderosos, e os aplicativos externos são apenas uma fina camada de revestimento anexada a eles. Isso tem a ver com os recursos e os pontos fortes da OpenAI, bem como com os cenários de aplicativos nos EUA.

Nessa entrevista, Zhu Xiaohu mencionou explicitamente que há duas empresas em relação às quais ele não está otimista: uma é a Pika, porque a meta é tão grande que não é realista; a outra é a Midjourney, porque a demanda de cena é de frequência muito baixa.

Ambas as empresas parecem ter sentido a vibração perigosa de "Death Note" e estão se esforçando para mudar suas estratégias de desenvolvimento em 2024: a Pika está ligada a cenários de uso cotidiano mais explícitos por meio de modos de efeitos e similares, e a Midjourney lançou o Patchwork, o melhor produto de criação baseado em tela infinita que já vi (até agora).

Quanto a projetos grandiosos, como o "AIGC Film and TV Generation", eles obviamente devem ser entregues a plataformas criativas de ponta, como a Cutting Edge, ou a gigantes do setor de cinema e TV, como a Disney.

A China, ao contrário, está um pouco mais "no meio" - o grande modelo subjacente não é forte o suficiente, posso acrescentar mais coisas. Posso fazer serviços de valor agregado em cima dele e posso ganhar dinheiro imediatamente para meus clientes. Esse tipo de oportunidade existe na China.

Não há quase nada parecido com isso nos Estados Unidos, porque os grandes modelos subjacentes são tão poderosos que há muito pouco que as startups possam fazer além disso. Na China, ninguém vai olhar para a casca. Na China, não há casca, porque a função do grande modelo em si é exatamente essa, deve haver valor agregado em cima.

（Qual é o objetivo de ter mais de 200 modelos grandes? Isso não faz sentido. Mas há muita inovação no nível do aplicativo. A China está muito à frente dos EUA em termos de dados e cenários de aplicativos.

Adicione uma dimensão de informações.

Entre os dez maiores tesouros nacionais de empresas centrais em 2024 divulgados no início de 2025, dois estão relacionados a grandes modelos: o grande modelo "Nine Skies" desenvolvido pela China Mobile e o grande modelo "Harnessing Electricity" desenvolvido pela China Southern Power Grid.

Outros tesouros nacionais na mesma lista são o navio de perfuração oceânica "Dream", novas locomotivas elétricas inteligentes para serviços pesados, a plataforma de nuvem de computação quântica "Tianyan", a maior turbina eólica offshore do mundo e a máquina de blindagem de diâmetro supergrande "Jianghai", entre outros.

Sinta o poder de "o único país do mundo que tem todos os setores industriais listados na Classificação Industrial das Nações Unidas".

"Subterranean" da Tencent News: quais são as cartas brilhantes na mesa de pôquer do grande modelo neste momento?

Zhu Xiaohu: O código-fonte aberto está agora uma geração atrás do código-fonte não aberto, mas, a longo prazo, o código-fonte aberto com certeza o alcançará.

Tencent News "Outlook": Li Guangmi, fundador da Pick Up Elephant, julgou que os modelos de código aberto não podem alcançar os modelos de código fechado, e a lacuna definitivamente ficará cada vez maior, e o grande modelo é muito parecido com um chip ou com o Space X. Em termos de densidade de talentos, o LLaMa ainda não é suficiente, e ele acha que o segredo central do grande modelo do Vale do Silício está nas três empresas, OpenAI, Anthropic e Google.

Zhu Xiaohu: A curva de iteração da tecnologia da OpenAI ainda é relativamente íngreme, e o código-fonte aberto está definitivamente um ano ou até um ano e meio atrás do código-fonte não aberto, mas quando a curva de iteração da tecnologia de código-fonte não aberto desacelerar, o código-fonte aberto aumentará. Mas quando a curva de iteração da tecnologia de código-fonte não aberto estiver desacelerando, o código-fonte aberto aumentará. A OpenAI tem apenas algumas centenas de engenheiros, o código-fonte aberto é usado por milhões ou dezenas de milhões de engenheiros em todo o mundo, como pode estar sempre atrás do código-fonte não aberto? Como o Android, ele é pior do que o iOS atualmente? Definitivamente não.

O que importa é se 100.000 cartões serão lançados ou não. O "milagre" continuará? Se 100.000 cartões ainda puderem "sair vigorosamente do milagre", isso é realmente incrível; se 100.000 cartões não puderem melhorar significativamente o desempenho, ele ficará mais lento. Assim que a curva de iteração da tecnologia desacelera, o código-fonte aberto imediatamente a alcança - quem pode garantir a manutenção de segredos para sempre, não há segredos a serem mantidos.

O julgamento acima é parcialmente validado em 2024.

Em primeiro lugar, o atraso no lançamento do GPT-5 e do Clude 3.5 Opus é visto como um sinal importante de uma desaceleração na iteração da tecnologia. O investimento da openAI no treinamento de modelos ainda é enorme, mas sua relação custo-benefício está começando a ser questionada, e sua participação no mercado caiu de 50% para 34% em 2023, com o mercado sendo corroído pelos modelos de código aberto passo a passo.

Em segundo lugar, o argumento da Lei de Escalonamento "batendo na parede" foi discutido do meio do ano até o final do ano e, finalmente, em dezembro de 2024, Ilya Sutskever deixou claro que os dados de treinamento de IA estão enfrentando um gargalo de crescimento e prevê-se que o tamanho dos dados existentes não será capaz de satisfazer as demandas futuras de desenvolvimento, o que significa que a era do pré-treinamento está chegando ao fim.

Além disso, em 26 de dezembro de 2024, o DeepSeek-V3 teve seu código aberto oficialmente e, em vários benchmarks, o desempenho foi comparável aos principais modelos de código fechado, como GPT-4 e Claude-3.5-Sonnet.

Na situação atual, a opinião de Zhu Xiaohu está certa: a curva de iteração da tecnologia sempre ficará mais lenta um dia, e o código-fonte aberto sempre pode recuperar o atraso.

Tencent News "Subterranean": o ponto de vista do fundador do Dark Side of the Moon, Yang Shiklin, é que o método de desenvolvimento não é o mesmo do passado. No passado, todos podiam contribuir com o código aberto, mas agora o código aberto em si ainda é centralizado e muitas contribuições de código aberto podem não ter sido verificadas pelo poder aritmético.

Zhu Xiaohu: A camada de aplicativos será mais favorável ao código aberto, especialmente para os desenvolvedores chineses, pois com o código aberto, pelo menos, você não se preocupa em ser copiado por outros.

Grandes modelos domésticos e, para ser honesto, você pode construir uma casa sobre eles e ainda assim se preocupar com o fato de as pessoas copiarem você. As habilidades de modelo e de aplicativo são completamente diferentes. O modelo precisa de cientistas, essas pessoas sabem muito sobre a tecnologia e não precisam de muita gente, só precisam ser enxutas. Para os aplicativos, você precisa conhecer muito bem os cenários, as colocações no mercado e as vendas, é um conjunto de habilidades completamente diferente do dos cientistas.

Tencent News' Subterranean: A ideia idealizada de uma grande empresa de modelos é que eu faça o melhor modelo em uma mão e o melhor aplicativo na outra.

Zhu Xiaohu: É por isso que não recomendo aos empreendedores nacionais que usem grandes modelos nacionais. Se você usar o grande modelo nacional, se sair bem, certamente os outros o copiarão. Todos eles usam grandes modelos, realmente não entendem a aplicação, mas se você se sair bem com base nisso, será fácil copiá-lo.

Os Estados Unidos têm uma clara divisão de trabalho, as grandes empresas nacionais de modelos sabem que seus grandes modelos estão atrás dos Estados Unidos, e todos querem fazer isso, então os empresários devem ter mais medo de usá-los. Eu sempre disse aos empreendedores nacionais: nunca construam uma casa sobre os alicerces de outra pessoa.

O Chatbot dos principais fabricantes de modelos está integrando cada vez mais funções, e a forma do produto também é mais abundante. O terminal da Web e o terminal móvel são obrigatórios para todas as famílias, e o terminal de desktop, os miniaplicativos, os plug-ins de navegador e assim por diante também estarão prontos um após o outro.

Muitos dos pequenos aplicativos de IA que entraram em cena antes ficaram completamente sem espaço para sobreviver.

Além disso, tenho outra interpretação da frase "nunca construa uma casa sobre o alicerce de outra pessoa": nunca hospede um aplicativo no ecossistema de conteúdo de outra pessoa, especialmente números públicos e Xiaohongshu.

A viabilidade de seu produto será drasticamente reduzida quando as políticas da plataforma forem mais rígidas ou quando houver um conflito com produtos internos. Essa é uma lição aprendida com o passado.

"Subterranean" da Tencent News: a OpenAI não vai criar aplicativos?

Zhu Xiaohu: A empresa foi forçada a fazer um GPT. Na verdade, os candidatos não encontraram muitos cenários sobre ele, então criaram um GPT para mostrar isso. Os cenários de front-end nos Estados Unidos são todos feitos por outros, por que a cooperação entre a Microsoft e a OpenAI? A Microsoft tem vários cenários, e a OpenAI não tem vantagem em fazer isso sozinha, por isso precisa cooperar com outras empresas. Agora é muito óbvio nos Estados Unidos que grandes modelos farão parte dos serviços de nuvem no futuro.

Tencent News "Subterranean": o que você acha da equipe de Yang Shilin?

Zhu Xiaohu: Investimos em sua última empresa. Ele é incrível, e modelos grandes são mais adequados para ele. Não há problema em ele fazer pesquisa científica, mas não sei como ele vai comercializá-la. Merda, Wang Xiaochuan é a mesma coisa.

Eles (Dark Side of the Moon) estão à frente nos grandes modelos domésticos, mas ainda precisam provar seu valor a longo prazo para, pelo menos, alcançar o código aberto dos EUA. Se eles conseguirem ultrapassar o código aberto, ele será realmente valioso como equipe.

Em 28 de novembro de 2024, na coletiva de imprensa do k0-math, Yang Zhilin respondeu a várias perguntas relacionadas à comercialização, como, por exemplo, como encarar a concorrência entre Kimi e Doubao, e a atual missão principal de Kimi e a estratégia de transmissão.

Quando perguntado: "Qual é a tarefa principal mais importante de Kimi no momento?", Yang Zhilin respondeu: Melhorar a retenção, e isso nunca termina.

As várias decisões de Yang Zhilin foram, sem dúvida, decisivas. Só que essa estrada é muito perigosa para andar. Que as pessoas se sintam em vão.

Tencent News' "Subterranean": Suas opiniões são mais intensas do que as de muitos, você já foi rejeitado por seus colegas ou empresários off-line?

Zhu Xiaohu: Não, não posso responder a nenhuma das perguntas que fiz. Quem pode responder? Espero que não gostem de mim, a chave é quem pode responder. Onde está seu cenário de comercialização? Onde estão seus dados? Eu não sei. Vá você mesmo conversar com ele e descubra.

Isso é realmente pior do que os "Quatro pequenos dragões da IA". Quando os "Quatro pequenos dragões" entraram no mercado, não havia tantos concorrentes, o mercado tinha apenas cinco, seis, sete ou oito, e a concorrência não era tão acirrada. Ainda há dois ou três anos de período de ouro, a receita aumentou e só mais tarde o preço foi reduzido.

Agora, 200 grandes modelos. No início de 2023, 10 milhões de modelos grandes serão privatizados, até junho, cinco milhões serão privatizados e, até o final do ano, um milhão não será privatizado. Para que as empresas centrais implantem a privatização de grandes modelos, não é necessário um milhão de yuans. No prazo de um ano, o preço para matar o preço mínimo será eliminado. Como fazer isso? Como as startups podem fazer isso? Com o início da guerra de preços, será muito difícil para as grandes empresas de modelos sobreviverem sozinhas.

Este ano mostrará se o grande modelo em si é um bom modelo de negócios. Quantos usuários do OpenAI migrarão para o Gemini do Google por causa da diferença de preço - US$ 20 por mês para o OpenAI, US$ 10 por mês para o Gemini. Metade da nossa equipe nos EUA já migrou para o Gemini, em parte por causa do preço e em parte por causa do ecossistema do Google.

Onde estão os melhores modelos, onde estão os canais gratuitos, os usuários se dirigem a eles.

As empresas não têm fossos. Os usuários não têm fidelidade.

Adicione duas observações que corroborem o ponto acima.

✦✦ Claude Há algum tempo, eu costumava ter "restrições de recursos" e, então, mudei o modelo padrão do usuário de Claude 3.5 Sonnet para Claude 3.5 Haiku. Mas, após o lançamento do Gemini 2.0, os recursos de repente não são mais restritos 👀

✦✦ Poe Um pacote de assinatura de US$ 10 foi lançado em novembro. Parece que há uma opção paga mais barata, mas na verdade ela é menos econômica. Acho que a plataforma teve que fazer isso porque a lã usual foi puxada com muita força 🤣

O telefone com IA da Samsung já vem com o Google Gemini, portanto, veremos com qual modelo grande o novo iPhone da Apple virá junto e quanto ele cobrará das grandes empresas de modelos.

O parceiro escolhido pela Apple nos EUA é a OpenAI.

Em dezembro de 2024, o ChatGPT foi oficialmente integrado ao Apple Intelligence para iOS 18, permitindo que os usuários usem a Siri por meio do ChatGPT Função.

A forma como as duas trabalham juntas está sendo mantida em segredo, com pessoas familiarizadas com o assunto sugerindo que elas não pagam uma à outra e que a Apple pode receber uma parte das assinaturas do ChatGPT Plus dos usuários no futuro.

A escolha de parceiros chineses pela Apple, por outro lado, tem sido uma série de reviravoltas.

Em dezembro de 2024, a mídia estrangeira informou que a Apple havia pago até US$ 10 bilhões para usar os modelos de IA da Baidu e havia arcado com o custo de retreinamento e ajuste fino dos modelos, mas a colaboração ainda não estava indo bem.

Em seguida, foi divulgada a notícia de que a Apple havia iniciado conversações com a Tencent e a Byte, além de se envolver com a Smart Spectrum AI.

"Você tem que ser realista."

Tencent News' "Subterranean": Como você se sente, quais são os pontos em comum e as diferenças entre esta era e a anterior?

Zhu Xiaohu: Acho que sim Meio da jornada Ela não pode ser protegida. Por que a Midjourney ainda está em alta? Porque o ciclo de iteração da tecnologia ainda é acentuado, Midjourney 5, Midjourney 6, a velocidade da versão é rápida. No entanto, quando a curva de tecnologia desacelera, não é possível mantê-la, porque o aplicativo to C tem uma frequência muito baixa e é muito fácil anexar algo a ele. Por que as grandes empresas lhe dão uma chance? As empresas dos EUA ainda podem estar fazendo fusões e aquisições, e a China não está necessariamente indo bem.

Portanto, assim como a Internet móvel, os aplicativos para C devem ter alta demanda e alta frequência para ter uma chance de se manter a longo prazo. Tenho muitas preocupações com a Midjourney.

Já se passaram dois anos desde que o ChatGPT foi lançado, e o mundo está gradualmente chegando a um novo consenso e retornando ao senso comum após um período de perturbação.

Por exemplo, o artigo acima, os aplicativos 2C devem ser apenas de alta frequência, é um dos sensos comuns da era da Internet móvel.

Tencent News' Dive: Você tem um retrato empresarial favorito?

Zhu Xiaohu: pensamento muito claro, dez minutos para entender uma coisa, e a expressão é mais direta.

(As perguntas em minha pergunta) são basicamente as mesmas: onde está sua oportunidade de mercado? Qual é o tamanho da oportunidade de mercado? Por que você? Essas são as perguntas. Não há muito que possa ser dito sobre isso.

Tencent News' "Subterranean": o que você acha se todos os julgamentos sobre os grandes modelos sobre os quais você falou hoje estiverem errados?

Zhu Xiaohu: Isso é normal e possível. Mas, em minha opinião pessoal, a questão central ainda é se a AGI pode ou não ser produzida, se ela pode ou não produzir inteligência artificial para entender o modelo do mundo. No momento, acho que pelo menos 5 a 10 anos são invisíveis.

De um ponto de vista filosófico, um aumento no nível de inteligência requer primeiro um aumento no nível de energia. Antes da realização da fusão controlada, não acredito que a Terra tenha poder de computação suficiente para realizar a verdadeira AGI. O trabalho de ajudar a humanidade a reduzir o 90% pode ser realizado nos próximos 3 a 5 anos, mas o 10% final pode exigir quantidades astronômicas de poder de computação e consumo de energia, e é por isso que Sam Altman quer financiar quantidades astronômicas de dinheiro! Fazer a caminhada é metade da batalha.

Jürgen Schmidhuber (pai da LSTM) diz que a singularidade virá por volta de 2040, Ray Kurzweil (inventor e futurista) dá 2045.

Elon Musk diz que a AGI estará aqui em 2026, Dario Amodei (CEO da Anthropic) concorda, Demis Hassabis (fundador da DeepMind / ganhador do Prêmio Nobel de Química de 2024), no entanto, diz que levará pelo menos mais 10 anos, Geoffrey Hinton (pioneiro da aprendizagem profunda / ganhador do Prêmio Turing de 2018) dá a versão mais recente como 5 a 20 anos. vencedor do Prêmio Turing de 2018) dá a versão mais recente da referência como 5 a 20 anos.

E Sam Altman ajustou sua estimativa de AGI de 2030 para 2025. Se eu entendi corretamente.

A primeira reação daqueles que acreditam em AGI ao tweet de Sam é de alegria, descrença ou um colapso da fé?

A Sora prova que os EUA têm dinheiro e coragem para tentar cometer erros, por isso é bom que a China esteja lentamente seguindo o exemplo. A curva de iteração tecnológica definitivamente ficará mais lenta.

O mesmo aconteceu com os PCs quando foram lançados, (os modelos de CPU dos computadores) 286, 386, 486, todos pensávamos que o americano era o melhor, mas depois do 586, a Lenovo comprou a IBM. A curva de iteração da tecnologia não pode ser tão acentuada o tempo todo. A NVIDIA subiu 20% ontem, o que significa que está se aproximando do topo.

Em fevereiro de 2024, a OpenAI divulgou oficialmente o relatório técnico e o caso de demonstração do Sora, um grande modelo de vídeo vicentino, e disse que ele não seria aberto ao público em um futuro próximo.

Em abril de 2024, a Raw Digital Technology Vidu lançou um teaser. Isso deu início ao prelúdio dos aplicativos de vídeo domésticos, bytes que são o sonho, a mão rápida pode ser Ling, PixVerse, MiniMax Hailuo, Zhi Spectrum clear shadow, Tencent Mixed Yuan, um após o outro, para lançar produtos e APIs.

Entre eles, o produto com o melhor efeito e o mais fora do círculo é o KLing: após seu lançamento em junho, o KLing explodiu no mundo e se tornou o aplicativo/modelo de IA doméstico mais discutido no exterior (exceto pelo grande modelo de código aberto).

Tencent News' Dive: Quando você espera que a curva tecnológica se desacelere?

Zhu Xiaohu: O GPT-5 basicamente ficará mais lento depois disso - o GPT-4.5 deve ser lançado em breve neste ano, o GPT-5 não necessariamente, talvez no próximo ano. O GPT-5 é a geração de vídeo no nível da geração de imagem atual, e não é fácil ir além disso.

Agora, veja, o progresso do modelo de linguagem quase atingiu o pico, o avanço em multimodal, Sora novamente lançou três ou quatro versões também pode ver o topo. O último avanço, de acordo com suas próprias palavras, é de 7 trilhões de dólares, pelo menos centenas de milhares de cartões fora do treinamento, o custo é muito alto e muito caro.

Em uma entrevista ao jornal de negócios alemão Handelsblatt em outubro de 2023, Bill Gates (Bill Gates) disse que a GPT-4 havia atingido o teto dos recursos de IA generativa.

Há "muitas pessoas boas" trabalhando na OpenAI que estão convencidas de que a GPT-5 será significativamente melhor que a GPT-4, incluindo o CEO da OpenAI, Sam Altman, diz Gates. Mas ele acredita que a IA generativa atual atingiu um teto, embora admita que pode estar errado.

Link: https://the-decoder.com/bill-gates-does-not-expect-gpt-5-to-be-much-better-than-gpt-4

Na época, não pensamos muito sobre isso, imaginando que a OpenAI tinha inúmeros tesouros em seus bolsos, cada um dos quais seria famoso em todo o mundo. Agora, olho para a declaração pública de Bill Gates e me pergunto se não jogamos água fria o suficiente sobre ela.

Tencent News "Subterranean": voltando ao tópico da fé na AGI, se as grandes empresas-modelo estão destinadas a não ver nenhuma comercialização, dando um passo atrás, você pode usar o dinheiro que tem para apoiar sonhos humanos e pesquisas científicas?

Zhu Xiaohu: Esse precisa do apoio de grandes fabricantes e governos. Por que os americanos se atrevem a investir? A Microsoft tem um valor de mercado de 3 trilhões de dólares americanos, a Apple tem um valor de mercado de 2 trilhões de dólares americanos e eles ousam investir dinheiro.

A China não precisa se esmagar, os Estados Unidos têm o dinheiro na frente da tentativa e erro, uma vez que provam que o caminho está aberto, a volta para gastar uma ordem de magnitude menor de dinheiro. Nós seguimos atrás, gastamos uma ordem de grandeza menor de dinheiro, o risco é muito menor, por que não seguir atrás?

"Essa aeronave de quarta geração não é uma aeronave de quarta geração. O que temos não é um caça de quarta geração no sentido americano, nem um caça de quinta geração no sentido russo.

Somos uma melhoria em relação ao J-10. ......

Não é tão fácil assim. O F-22 dos EUA existe há mais de 20 anos, mas a China não tem intenção de lançar uma aeronave de quarta geração. ......"