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离开微软的小冰,有与ChatGPT不同的命运

最终,就像人工智能中的“四小龙”那样,小冰也逐渐在各个垂直行业中下沉。

2020年7月13日,微软宣布将人工智能业务小冰分拆为独立公司运营,由原微软全球执行副总裁沈向洋博士任董事长,原微软(亚洲)互联网工程院常务副院长李笛为CEO。

而就在一年前(恰好就是2019年7月),微软向美国人工智能公司OpenAI投下了10亿美元,投资后,微软和OpenAI开始共建新的Azure AI超级计算技术,与此同时,微软也成为了OpenAI的*云供应商。

在很长一段时间里,大家并没有将这两件事联系在一起。直到2023年开年,OpenAI旗下的ChatGPT大火,创造了全球消费应用最快用户过亿的历史。近日,微软接入ChatGPT的搜索引擎“New Bing”也上线了。

然后,我们不免会产生各种各样的疑问。首先,如果留在微软体系内,小冰有没有可能“发育”出另一个ChatGPT?要知道,李笛此前就是微软Bing搜索引擎亚洲区总经理。

又或者,一边是自己孵化的产品最终走向独立,另一边却要通过大规模投资来实现技术占有,对于微软来说,这是否也是一种大公司的窘境?有那么一刻,它和谷歌一定都面临过类似的创新难题。

因为时过境迁,上述问题终究是开放性的,不同的人将给出不同的答案。但无论如何,脱离了微软“母体”的小冰,的确谱写了与OpenAI不同的命运。

按照2020年的说法,小冰独立之后,微软将保持对新公司的投资权益,并授权新公司使用及继续研发完整的小冰技术。但是一位接近微软人士告诉《最话》,在独立之时,微软可能并没有在即期持有小冰的股份,而是保留了未来对小冰投资的权利。

这一点也很好理解,该人士告诉我们,在微软体系内的成长期,微软对于小冰实际上是有不少投入的,无论是人力还是其他资源。

有关股权方面的安排,小冰公司方面对《最话》表示,不方便透露。不过,根据天眼查,目前小冰的融资主体为国内架构,从股权关系上来看,并未发现微软的身影。但相关团队另有一家公司,由香港红棉小冰有限公司全资持有,而香港红棉小冰的母公司为BVI架构。

在2020年接受36氪专访时,李笛说,冰作为一家独立的公司,有自己的权力选择做什么样的事情,当然,他也表示,和微软这种血浓于水的关系,短期之内是不可能有任何的改变。

彼时,外界对于小冰的选择都表示理解,大家普遍认为,脱离大型互联网企业技术路线和统一管理框架,它将更为灵活地把握进化方向并实现商业化。

只是几年过去了,很多进展看起来还比较缓慢,甚至包括独立本身。要知道,一家公司真正的独立,不应只是内部的切割,还应包括外界的认知。到今天,当提起它来,很多人还会说——嘿,这是微软小冰。

01

在商业上,一个经常令人感到困扰的问题是,克制究竟是不是一种美德?

在2017年微软小冰第五代产品的发布会上,当时担任微软小冰产品负责人的彭爽对外说道:“可能大家不知道的是,从两年前开始很多厂商都来找过我们,希望和小冰在IoT上有所整合,不仅在中国,包括日本也是。但是我们一直都保持克制,几乎全都婉言谢绝了。”

那时,外界赞美小冰的克制,认为它没有迷失于短期的利益,而是在深耕于技术能力本身。

因为这时的小冰,毕竟还是微软体系内的天之骄子,它成长于微软打造的温室,可以自由自在地去做一个擅长唱歌、画画、作诗的网络红人,也可以在大众眼中扮演一个对赚钱持佛系态度的AI玩家。

但矛盾的是,这个曾代表了通用自然语义人工智能模型较高水准的产品,受到了过多来自于外界的瞩目。在最接近商业搏杀的那一边,市场对小冰寄予的期待是颠覆级别的。

所以,在离开微软之前,小冰对外表示,要以整体赋能、联合拥有、跨界生态等三种方式逐步推进,去解决行业所面临的问题。

在2019年在第七代小冰发布会上,小冰宣布已经在金融、零售、纺织、IoT等十个领域落地,客户包括万得资讯、罗森、万科、万事利、中国联通等,商业客户覆盖到了金融、零售、汽车、地产、纺织等数个领域。

并且,小冰还否认了单纯去销售小冰技术的API,表示不会生产*方硬件产品,不会通过大量的硬件补贴来获得OS的市场份额,同时也不会把自己局限在一个单一的领域。

而在中国市场对于人工智能的认知中,AI却是要叠加产业的,脱离于产业谈技术本身是与市场的一次背离,就像每个看AI的投资人都会对创业者问出这样一个问题:你们如何赚钱?

曾经的人工智能“四小龙”,在烧掉600亿的资金后,为了生存,最终只能选择成为AI项目实施的集成商,更为戏剧的是,这样的前沿技术落地于现实产业的场景中,泡沫顿时破灭了,你可能换来的只是客户的一句“不好用”。

从诞生到脱胎于微软,小冰终究是没能免了俗。

2013年,小冰诞生之初,仅是被作为微软在人工智能语音助手Cortana的Plan B计划,微软那时的心态是要做出一个地球上*的人工智能助理。

所以,在立项之初,这个项目就体现出了不同于市面上Siri、Alice和Google Assistant的定义,它被认定是一个虚拟机器人,要做的是用户的朋友,而非提高产业的生产力。

随着不断地突破,小冰终于拥有了强大的人工智能能力,但在大众的印象中,也仅此而已。不同于外界认为小爱同学是AIoT的一个入口、苹果Siri是一个个人助理那样,小冰的标签一直是模糊的。

2021年9月,第九代发布会上,小冰公司发布了*社交平台APP“小冰岛”,在官方表述中,这是一个人类用户与人工智能结合的社交网络平台。很可惜,在紧随其后的元宇宙、区块链的声浪中,小冰没能掀起波澜。

2022年中旬,小冰公司又宣布成立ICE Gamer游戏工作室,称自己的使命是帮助NPC在游戏中摆脱“工具人”的局限,向有情感的人工智能交互主体方向发展。它又与冬奥会达成了合作,为比赛提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统……

最终,就像人工智能中的“四小龙”那样,小冰也逐渐在各个垂直行业中下沉。

02

在2016年之前,小模型一度是人工智能理解人类语言的主流技术,它局限于某个具体的任务或者场景进行数据的标注和模型的训练,然后进行应用。

当时的小冰、Siri等问答系统或者机器翻译,都使用的是小模型技术。而最近出圈的 ChatGPT的母公司OpenAI则是大模型的坚定支持者。

不同于传统小模型的局限性,大模型能够通过从海量的、多类型的场景数据中学习,并总结不同场景、不同业务下的通用能力,从而学习出一种特征和规则,成为具有泛化能力的模型底座。

也就是说,当用户尝试用千奇百怪的问题去试探ChatGPT的边界时,它能够基于强大的通用能力,“听懂”一段从未接触过且复杂的指令。

所以,相较于早先的小冰,出现在大众视野中ChatGPT似乎更加聪明。就像李笛所言,他认为之所以大家愿意跟ChatGPT交流,不是因为它“提供了更加准确的知识”,而是因为它“让你认为它具备知识”。

其实,从2014年成立以来,小冰也经历了检索模型、生成模型、大模型和X-CoTA等多个周期。在大模型领域,自2019年至今,小冰也有所创新。

小冰链便是小冰公司于此前不久发布的一个大型语言模型。据官方介绍,它的核心是突破了聊天的限制,是逻辑思维驱动下的下一代行动中枢。李笛认为,这是一个打破了ChatGPT思考黑盒的技术路径,能够把AI的思考过程完整透明地呈现出来。

在李笛的表述中,不同于ChatGPT另一面的是,小冰链依托于逻辑思维,所以只需要保留逻辑思维能力,模型不需要那么大,运行成本也不会那么高。

毕竟在业界对大模型的讨论中,有种声音认为,大模型只是靠持续烧钱、粗暴扩大数据规模提升能力,而非真正的创新。

当然,不能否认的是,人工智能的确是一个高投入的产业,而且为了实现一次次的突破,需要的资金投入似乎也是无限的。

根据国盛证券此前对GPT技术训练成本的估算,GPT-3训练一次的成本约为140万美元。对于一些更大的大型语言模型,训练成本则介于200万美元至1200万美元之间。

至于运行费用本身,也是天价级别。以 ChatGPT在1月的独立访客平均数1300万进行计算,其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU,初始投入成本约为8亿美元,每日电费则在5万美元左右。

而脱离微软后的小冰,到了2022年才宣布完成了总额10亿元人民币的新融资,这个需要自付盈亏的创业公司,在大模型成本的居高不下面前,或许会有些吃力了。

03

押注ChatGPT的微软陪伴着OpenAI走过了创业的艰难时期。

2021年,在小冰独立后,微软又对OpenAI进行了第二笔投资,具体金额未曾透露,然后到了今年2月份,微软宣布第三期大手笔投入,据有关报道猜测不低于100亿美元,并会获得OpenAI的46%的股权。

于是,仅在2022年,“富养”的OpenAI就花费了约5.44亿美元,而其收入仅为3600万美元。

尽管现在的微软已经成为ChatGPT背后的*赢家,在收回投资之前,微软将获得OpenAI 75%的利润分成,未来还将持有OpenAI 49%的股份。但不能否认的是,就像培育小冰一样,微软同样经历了漫长的投入期,而且还会持续。

与此同时,令外界颇为质疑的问题依旧存在,就像进入垂直行业的小冰那样,ChatGPT又能否突破场景的限制,真正落地于商业。

毕竟任何技术的突破,从找到方向到完全普及都会有很长的一段路要走,而在现阶段,ChatGPT并没有清晰的商业模式,甚至更像一个玩具,而非工具。这一幕似乎复制了微软小冰的路径。

一方面,由于基于大模型技术,ChatGPT本身并不存在真正的基础数据库、知识结构,所以在答案的叙述中,它会虚构,甚至编造,潜在的风险也许是来自于社会层面的。

在近日微软接入ChatGPT的搜索引擎“New Bing”上线后,问题不断。有用户测试发现,新版必应在某些情况下会出现“负面”言论,有时甚至会侮辱用户、撒谎。

另一方面,从成本的角度出发,ChatGPT所需的巨大成本并不在各个行业接受的范围内,而降低成本将会是一个颇为漫长的过程。

曾经,在面向媒体的采访中,李笛说,微软认为,基础的通用层公司通吃垂直领域公司,垂直领域的AI公司提供的解决方案重合度其实蛮高的,并且客户需求影子过重,很难说有真正的未来。

那时的小冰已经是覆盖了覆盖了文本,图象,语音、视频等形式的天之骄子,在技术的宣传语境中,它似乎无所不能。但离开微软之后,向现实妥协,应该是这家企业走向市场学到的*课。

对了,在微软大张旗鼓发展ChatGPT 的同时,曾经同样引得瞩目的元宇宙团队被悄然解散。根据外媒报道,微软解散了工业元宇宙团队,其中有100名成员都已被解雇,甚至包括了两名团队前身创始人。

但无论如何,当下的ChatGPT依旧火热。根据国信证券统计,ChatGPT今年1月的月活跃用户超过1亿,用户过亿只用了2至3个月。相比之下,Twitter的用户过亿花费了整整5年的时间,苹果应用商店历经2年时间,抖音海外版则用了大约九个月。

只不过,在这样的狂欢背后,也许ChatGPT要尽早意识到,对于资本而言,他们最终想要的绝不是一个仅仅能够进行对话的机器,而是一个在未来有盈利可能的“现金牛”。

若非如此,小冰的命运大概也不会在2020年发生转折。

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