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日期: 2024-05-18 | 来源: 腾讯科技 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
腾讯科技讯据国外媒体报道，美国风险投资公司a16z日前在视频平台Youtube上发布了联合创始人马克·安德森（MarcAndreessen）和本·霍洛维茨（BenHorowitz）拍摄的视频。在这段对话视频中，安德森与霍洛维茨探讨了面对大型科技公司拥有了算力和数据规模优势，小型人工智能初创公司如何与之竞争；揭示了数据作为可出售资产被高估的原因；以及人工智能热潮与本世纪初互联网浪潮的异同之处。
2009年，安德森和霍洛维茨联合创办了风险投资公司安德森·霍洛维茨基金。因为这家风投公司名称的第一个字母A和最后一个字母Z之间有16个字母，所以简称为a16z。还有一种说法称，只要对参投对象满意，这家风投公司会参与初创公司从A轮到Z轮的所有融资。
以下为对话全文：
01.巨头阴影下的机会：AI初创公司的生存之道
安德森：今天我们将讨论一个非常热门的话题--人工智能。我们将集中讨论截至到2024年4月的人工智能产业现状。我们希望这将对任何在初创公司工作的人或在大型公司工作的人都有所帮助。我们一如既往地在社交媒体平台X上征集了话题，收到了许多精彩的提问，因此我们准备了一系列听众问答，现在就让我们直接进入正题。
首先的三个问题都聚焦于同一主题：一是人工智能初创公司如何与大公司竞争。面对即将到来的人工智能时代，初创公司的创始人们目前应该专注于构建什么？二是小型人工智能初创公司如何与拥有巨大算力和数据规模优势的老牌科技企业竞争？三是对于依赖OpenAI等公司的技术的初创公司，哪些公司能够从基础模型未来的指数级改进中受益，哪些公司又可能因此而失败？
我先从第一个问题开始，然后再深入讨论。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（SamAltman）最近在一次采访中提出了一些我本人非常认同的观点。他的观点大致是，作为初创公司的创始人，应当预料到大型人工智能公司推出的基础模型会大幅改进，并应就此提前制定出应对策略。如果当前的基础模型性能提升100倍，初创公司的创始人们会有什么反应？他们应当对此感到兴奋，因为这对自己的公司构成利好；还是应当感到担忧，因为这可能会带来一系列的问题？你对此有何看法？
霍洛维茨：我基本认同奥特曼的这个观点，但也有一些细节需要注意。从他的角度来看，他可能在劝阻人们不要自己构建基础模型，我并不完全同意这一点。许多正在构建基础模型的初创公司实际上做得非常好。出现这种情况的原因有很多，首先是模型架构的差异，这决定了模型的智能程度、响应速度以及在特定领域的性能。这不仅适用于文本模型，也适用于图像模型。不同类型的图像对提示词的反应各不相同。例如，如果你向两款模型提出相同的问题，它们会根据用例以非常不同的方式作出反应。
其次，模型蒸馏（distillation，能够把大模型的知识迁移到更小、更高效的模型中，在保持性能的同时降低算力和内存需求）技术的出现。OpenAI可以开发全球最大、最智能的模型，初创公司则可以推出蒸馏版本的模型，用更低的成本实现非常高的智能。鉴于此，尽管大公司的模型无疑会变得更好，但如果初创公司构建的模型在某些方面有所不同，或者专注于不同的领域，那么即使大公司的模型越来越出色，也不一定会影响这些初创公司。
如果初创公司选择正面硬刚大型科技公司，可能会遇到真正的问题，因为后者银行账户中储备着巨额的现金。但如果初创公司从事的工作足够独特，或者专注于不同的领域，情况则会完全不同。举例来说，日前推出开源模型DBRX的初创公司Databricks，尽管这家公司也开发了一款基础模型，但它采用非常特定的方式把这款基础模型与自己领先的数据平台结合在一起使用。即便是OpenAI的模型变得更好，也不足以对专注于特定领域的人工智能模型构成真正的威胁。人工智能语音克隆初创公司ElevenLabs的语音模型已经嵌入到每个人的人工智能堆栈中。所有人都把该公司的语音模型作为人工智能堆栈的一部分使用。还有，ElevenLabs的语音模型拥有开发者接口。这家初创公司专注于自己从事的事情。尽管一些初创公司表面上看起来是在与OpenAI、谷歌或微软竞争，但实际上并没有真正的竞争，我认为此类公司前景广阔。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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