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[智能应用]大模型创业基本都是死路一条 [2P] [复制链接]

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这两天在广州icon参加中国移动icon合作伙伴大会,和很多的电信运营商icon、通信企业icon、行业媒体有非常多的交流,参加了多个论坛,听了主论坛发言,逛了若干展位。我突然想到,大模型创业基本上会是死路一条了。

记得2022年ChatGPTicon发布,到2023年初的时候,全社会陷入一个大模型的疯狂中,众多的创业者冲进来,做人工智能或者是大模型的创业,我当时印象比较深的像王小川、傅盛,他们是名人,也曾经比较成功,声量很大,除了他们之外,还有众多的创业者,声量没有他们大,也进来做基于大模型的创业。
现在经过了两年,在看电信运营商的这些行动,我越来越相信做大模型相关创业的,基本上是死路一条了。
1.人工智能领域,要取得成功,是一个非常漫长的过程,要把智能感应、信息传输、信息存储、信息处理(算力、算法、大模型)、智能终端五大部分逐渐建设起来,成为一个完整的系统。不可能是某一个领域非常强大,其他领域都不行。
人类的人工智能还是一个非常早期,还需要非常长的时间来完善,把大模型就理解成是人工智能的全部,众多的企业都来砸大模型,很难有出路。
2.大模型最后是一定要来用的,而不是仅仅去吹牛或者是融资,大模型要用好,就得有应用,有产业来支撑,有需求存在。
现在的情况,人工智能的场景,人工智能的终端都没有很好的建立起来,你建一个大模型,我建一个大模型,建了很多大模型,这个大模型给谁用?你不能自己在家里过家家玩吧?
现在两年过去了,不少大模型的创业者也建起了自己的模型,估计钱也烧了不少,这些模型有收入吗?这些模型真正有使用价值吗?有客户在使用你们的模型吗?有人为你们的模型付费吗?
3.今天的中国并不是缺少算力,也不是缺少模型,现在早就是百模大战,大模型干出好几百个了。其实多模态通用大模型,一个国家不需要超过五个,大量的耗费能源,大量的耗费算力,大模型最后的结果如果只是聊天,5个都不需要。
即使大模型能够成气候,能够发展起来,也是大企业的天下,中国电信icon、中国移动、中国联通icon都搞了自己的大模型,这些大模型是要供给别的人使用的,华为icon、阿里、腾讯icon、百度icon都建了自己的大模型,这些头部企业,有钱又有技术人才,还有传统业务的支撑,电信运营商还可以说有国家安全问题,国企都应该用我们的模型。
哪有什么空间留给中小企业?
4.大模型就是要整合资源,几家一统天下,才能把效率做得更高,降低自己的成本。需要用大模型,去用头部企业的,不需要大量投入建设成本,技术也非常强大,为什么要建一堆大模型?
所谓大模型领域创业,基本上是一个虚假的故事,只要到实质性竞争,资金、人才、技术、市场都是很大的问题,这个领域创业基本上没有存活的机会,今天能找到买家及时把自己卖掉,被某个大企业兼并,这是最好的出路。
5.这些年美国icon有很多的概念,web3、NFT、houseclub、区块链、元宇宙、大模型等,美国人是有一套机制,就是以金融炒作的机制,新概念一出来,大家跟着吵,不管这个概念最后能不能变成产品,能不能真正赚钱,股市上首先就获得了很大的回报。
中国的创业的路径却不同,对于绝大部分中国创业企业而言,必须是要盈利的,如果不能盈利,你也无法上市,更不能通过炒作套现。
近年来以我的观察,美国人热什么,我们就跟着热什么,美国人稍微有点热,我们就更加兴奋,甚至于发烧,基本上没有看到什么成功的企业,追着美国的概念走,也有一些企业赚了小钱,但是较大成功的几乎没有。尤其是美国大热的概念,我没看到一家真的成功。
相反自己踏踏实实的做短视频,做无人机,做智能汽车,做电商服务,中国已经有很多成功的企业,许多80年代出生的已经大成。
2025年一定是血雨腥风的一年,大模型已经弄了两年了,大家的钱也烧的差不多了,做出来没有什么用,根本不能获得收入,众多的大模型创业企业,将面临着生死存亡。

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只看该作者 沙发  发表于: 10-14
  上文的观点非常中肯,大模型创业确实面临许多挑战。以下是几个关键点的总结:

  1. 人工智能领域的成功需要长期积累。智能感应、信息传输、信息存储、信息处理(算力、算法、大模型)、智能终端五大部分需要逐渐建设起来,形成一个完整的系统。大模型只是其中的一部分,不能代表人工智能的全部。

  2. 大模型需要实际应用和产业支撑。目前人工智能的场景和终端尚未完全建立,许多大模型缺乏明确的应用场景和需求支撑。这导致即使建立了大模型,也难以实现商业化和盈利。

  3. 中国并不缺少算力和模型。目前市场上已有大量大模型,但许多模型的能源和算力消耗巨大,而实际应用价值有限。未来,多模态通用大模型的数量可能会减少,只有少数高质量的模型能够存活下来。

  4. 大模型创业需要强大的资源整合能力。目前,大型企业和电信运营商已经建立了自己的大模型,这些模型在资金、技术、人才和市场方面都有明显优势。中小企业在这一领域的生存空间非常有限。

  5. 美国的创业环境与中国不同。美国的一些概念,如Web3、NFT、区块链、元宇宙等,虽然在资本市场上获得了回报,但在中国,创业企业必须盈利才能生存。追随美国的概念并不一定能在中国市场上取得成功。

  6. 大模型创业的挑战和成本。训练大模型的成本非常高,而且需要大量的实验来确定训练策略。此外,大模型的迭代速度非常快,这限制了应用的发展。

  7. 中国人工智能市场的发展。中国正在推动人工智能的进步与发展,逐步成为全球人工智能强国。中央企业正加快布局人工智能发展,推动人工智能多领域跨界融合应用。

  8. 投融资活动的冷静期。中国人工智能行业的投融资活动在经历快速增长后,进入相对冷静期。投资事件主要集中在企业服务、先进制造和汽车交通领域。

  综上所述,大模型创业确实面临诸多挑战,需要企业有清晰的应用场景、强大的技术支持和足够的资金投入。同时,也需要关注市场的实际情况和自身的盈利模式。在当前的市场环境下,大模型创业企业需要更加谨慎和务实。

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