什麼才是正確的AI創業創新姿勢?
答案好像不是做大模型的。吃過見過，和王興一起創立了萬億美團帝國的王慧文，大模型創業弄了一半，抑鬱了，早早就退出了人工智慧內卷，他或許提前看到了什麼終局？
王慧文的退出，並沒有像他高調宣布進軍大模型一樣，引起什麼產業波瀾和反思。大家只是感嘆有錢人看來只是表面快樂。
無論是大廠還是中小創業公司，大部分繼續一股腦繼續「造輪子」，做大模型開發。
對於人工智慧產業，目前催生三個可見的賽道：
萬億級的是晶片公司，這是屬於英偉達、AMD等超級公司的賽道，不屬於任何中國企業。
千億級潛力是開發大模型「造輪子」，OpenAI提供了大模型的思路，許多公司在OpenAI開源的基礎上去模仿OpenAI開發自己的大模型。但是隨著今年4月份OpenAI宣布不再開源，模仿者大部失去了方向，技術水平停留在ChatGPT2.0左右階段。
還有就是百億級左右的賽道，各種搭建在大模型上的應用，把大模型作為底層技術，應用在各個領域，例如做各個產業的垂直模型，現在有在嘗試醫療、法律、娛樂、繪畫、數字人等等領域，目前大部分都處於試水階段。
然而，造輪子這條賽道，在昨天大概率將被扎克伯格的Meta發布的Llama2給終結掉。
一、Meta放大招Llama2，讓「造輪子」大模型創業者們心頭一涼
昨天，Meta宣布Llama2激起整個人工智慧產業震盪。Llama2即扎克伯格創建的Meta（Facebook）旗下專門推出的商用開源大模型。據Meta官方介紹，Llama2大語言模型系列是經過預訓練和微調的生成式文本模型，其參數數量從70億到700億不等。
Llama2其參數和實際測試已經達到ChatGPT-3.5左右水平，先不說中小創業公司，國內就算許多大廠，如文心一言、通義千問、360智腦都不能達到這個水平。
作為人工智慧領域權威之一的機器學習科學家內森·蘭伯特（ Nathan Lambert）直言，Llama2性能是超過GPT-3的，對許多閉門造大模型的公司是個巨大的打擊，這個模型（Llama2）將滿足大多數公司對更低成本和個性化的需求
Llama2對於人工智慧應用，就像手機APP開發之於安卓作業系統一樣，其目的就是讓應用層開發者們不用重複造輪子，直接用最低成本獲得大模型的基礎設施使用。
幾個月前，Google曾公開表示，因為有開源社區，我們（Google和OpenAI）沒有護城河。或許是美國巨頭們已經想明白，大模型本身並不具備護城河，而是某個開源大模型上面形成的應用生態將是最大護城河。
這個生態看起來是美國巨頭們蓄謀已久。作為Meta宣布的首批合作夥伴之一，亞馬遜雲科技宣布，客戶可通過Amazon SageMaker JumpStart使用由Meta開發的Llama2基礎模型。
而OpenAI的密切合作夥伴微軟，這一次成了 Llama2的首要合作夥伴。在未來，任何個人開發者或者中小公司，都可以最低成本調用Llama2。
獵豹CEO傅盛在第一時間轉發了Llama2的文章，並配文「這一下不知道多少公司笑醒在深夜，多少公司哭暈在廁所」。
朋友圈下面，前搜狗CEO、百川智能創始人王小川留言：哈哈哈。表示贊同。
而此前就說公開說「大模型本身沒有價值」的金沙江創投合伙人朱嘯虎則留言說：「都是笑醒吧，又可以take free ride」，意思是大家都可以用免費的「輪子」了——OpenAI已經不再開源，而Llama2的出現拯救了大家。
傅盛隨後在其視頻里公開表示，Llama2將會讓大模型白菜價、平民化，像自己這樣做人工智慧應用落地的才是正確的方向。
《量子連線》採訪了一些在看人工智慧項目的投資人，他們都表示目前已經不會再投「國產大模型」。業內許多人已經達成共識，大模型就是一堆代碼，如果沒有落地產業生態，意義不大。
目前看來，大模型需要生態，以及大規模資金投入，這也不是一般中小創業公司和投資機構能長期承擔的，美國方面有科技媒體透露Llama2目前保守估計訓練成本高達2500萬美金。而整合亞馬遜雲，微軟等生態更是不可想像的資源。
百度高管吳甜曾在幾天前表示，真正從底層做起來的大模型成本非常高，國內大模型終局將只有幾家能活下來。
只是想不到終局來得如此只快速。
二、搞基礎設施是浪費資源，矽谷創業者反而比較清醒
王小川曾在4月份說中國大模型比美國技術落後了3年，而百度方面則認為沒有那麼大差距，為此雙發還打了嘴仗。
但不管差距多久，商業競爭先發優勢是非常重要的。安卓系統如果晚兩年發布，將不具備今天的生態；微信如果晚米聊兩年出現，張小龍必然不會有今天的成就...正如《從0到1》所描述的，網際網路是個能把先發規模優勢發揮到極致的領域。
也許是監管和中美環境，讓中國大廠們，甚至創業者心存僥倖，覺得還可以有幾年的發展空間，還能在基礎設施上努努力。但是隨著監管規則的落地，以及矽谷大模型基礎設施的逐漸成型，再做輪子已經沒有任何意義。
其實在矽谷，大部分中小創業公司並沒有在重複造輪子，他們早已經開始研究人工智慧應用方向。例如最近興起的AI Agent概念——AI工具能夠自主工作和反饋，感知所處工作環境並作出反應，通過自主決策和行動完成某些任務，還能通過學習、反思進行疊代。整個過程幾乎不依賴人類的指令和監督。
例如Inflection AI是一個人工智慧旅行私人助理公司，在6月底籌集了13億美元資金。該公司正在開發一款私人助理，可以擔任顧問角色，處理諸如在旅行延誤後獲得航班積分和酒店等任務，解決了人們繁瑣的旅行事務。
另外一家初創公司Adept，籌集了4.15億美元資金。Adept研發的模型Action Transformer(ACT-1)，僅需一句提示語，便可以自行進入公司Salesforce客戶關係資料庫，完成一項據說需要人類點擊10次或更多點擊的任務。
而人工智慧角色生成聊天軟體Character.ai以10億美金估值獲得了1.5億美元的投資，Character.AI允許用戶以各種人物（例如明星、歷史人物）等人物為模型創建人工智慧聊天機器人，還可以幫助用戶去和自己的男女朋友聊天，以增進感情。
大模型，在未來更多將是像雲一樣的基礎設施，需要的企業或者用戶直接進行採購和調用。
一些接受採訪的軟體開發者對《量子連線》表示，調用大模型非常簡單並且成本不高，一些開發者在今天已經開始測試調用 Llama2。
甚至一些把自己的微信聊天接入了。之前他們需要使用一些類ChatGPT的開源軟體，現在直接使用 Llama2，有了 Llama2這樣的開源大模型，自研的意義更小了。
傅盛預言，未來幾個月，大模型開發者將面臨大規模裁員。
而對於阿里雲，百度這些All in大模型的大廠來說，Llama2也將給他們造成巨大的壓力，如果相同的價格，為什麼開發者不去用價格更便宜，性能更好的大模型呢？
