时隔半年,李开复再次以CEO的身份站在了大模型独角兽“零一万物”的发布会现场。
上一次李开复现身零一万物发布会现场,还是在2023年11月16日。彼时,零一万物首次秀了一把大模型肌肉:将中英双语大模型“Yi”开源。
李开复的出现,往往标志着零一万物新阶段的开启。显然,用开源模型打磨半年后,零一万物走进了拼产品和商业化的新战场。
在大模型侧,开源只能作为口碑获客的入口,商业化的飞轮只能靠闭源正式开启。发布会上,零一万物发布了首款千亿参数的闭源模型Yi-Large。在Benchmark上,Yi-Large的6项指标优于GPT-4。
发布会上,零一万物正式对外推出AI生产力应用“万知”,李开复称其为“AI-First版Office”。这一款产品,在2023年九月已经在海外率先试水,在全球积累了数千万用户。
李开复表示,在AI生产力这个单一产品线上,今年能产生的营收可以达到1亿人民币。
如今,零一万物呈现在大众面前的业务版图,是开源+闭源、ToB+ToC、出海+本土两手抓的“双轨”。
业务的版图,折射的是李开复对技术信仰和市场落地“既要又要”的经营观。他认为,两方的观念都对,但并不完整。
在此基础上,他认为AI技术公司最重要的,是验证TC-PMF。T为技术,C为成本,PMF则是产品与市场需求的适配度。
在李开复看来,TC-PMF的反面教材,就是OfO这样的烧钱打法,产品、技术、成本相互脱节,并没有找到“黄金配比”。也正是为了验证TC-PMF,零一万物选择先在海外用高性能模型的API试水“万知”,时隔9个月后才在国内上线。
当然,作为零一万物的CEO,李开复也有了新的变化。为了跟上短视频时代的传播新趋势,这位“中国AI模型最高龄创业者”开通了抖音账号,科普怎么用AI。连这次的发布会,也选择在抖音上直播。
不过,李开复也有自己的坚持。比如,不做直播带货,只做AI科普。再比如,他也对投资人承诺,自己创业,“十年不套现”。
2023年,零一万物切入大模型战局的方式是开源。自2023年11月6日以来,零一万物开源了6B、9B、34B三种尺寸的Yi大模型。
在本次发布会上,零一万物增强了开源模型的能力,同时首次发布了闭源模型Yi-Large。
Yi-Large是零一万物对标GPT-4所训练的千亿参数规模模型。在最新出炉的斯坦福评测机构AlpacaEval 2.0经官方认证的模型排行榜上,Yi-Large模型的英语要指标LC Win Rate(控制回复的长度) 仅次于GPT-4 Turbo。
在中文榜单SuperCLUE对中文能力的测评上,Yi-Large跻身国产模型的榜首,在多项选择题(GPQA)、人类对齐(AlignBench)等6项数据集的评测上超过GPT-4。
而在开源梯队上,零一万物将34B、9B、6B三款模型升级到了Yi-1.5版本,并提供了Base(预训练版)和Chat(微调版)两个版本。
在模型服务层面,零一万物发布了Yi-Large的6种不同尺寸、性能的模型API:
Yi-Large API:优势在于文本生成及推理性能,适用于复杂推理、预测,深度内容创作等场景;
Yi-Large-Turbo API:根据性能和推理速度、成本,进行了平衡性高精度调优,适用于全场景、高品质的推理及文本生成等场景;
Yi-Medium API:优势在于指令遵循能力,适用于常规场景下的聊天、对话、翻译等场景;
Yi-Medium-200K API:可一次性解读20万字文本,适用于超长内容文档处理场景;
Yi-Vision API:具备高性能图片理解、分析能力,可服务基于图片的聊天、分析等场景;
Yi-Spark API:聚焦轻量化极速响应,适用于轻量化数学分析、代码生成、文本聊天等场景。
零一万物API负责人蓝雨川透露,未来,零一万物也可能照着云平台的思路,提供API工具和行业解决方案。
单一产品2024年收入达1亿人民币,产品ROI接近1,上线个月,用户数近千万。
在揭晓应用前,李开复先用了一组颇为漂亮的海外成绩单,宣告产品在海外对PMF(产品市场匹配度)的初步验证。
有了这份海外成绩单,零一万物在国内上线了首款应用产品“万知”。这款应用的定位是生产力工具,李开复称之为“AI-First版 Office”。
基于海外验证的结果,零一万物生产力产品负责人曹大鹏发现,原有以空白文档开启工作流的工具已经满足不了用户的需求,用户想要的办公产品,需要CUI(Chat UI,聊天界面)和GUI(Graphic UI,图像界面)的结合。
除了最基础的对话式搜索能力外,万知的多模理解能力,可以支持各种图表形式的结果生成。
同时,万知也支持图表解析和长文档理解。比如,我们用零一万物发布会的速记稿牛刀小试,做一个重点总结:
区别于WPS和Windows AI Copilot,万知在网页版之外,推出了微信小程序端的应用,实现了“多端协同”。用户在通勤等碎片化的时间里,也可以用手机快速处理PPT,并且能将工作进程同步到PC端。
李开复对零一万物这一年的总结是:狂奔着赶上了美国最先进的模型。而如今,他觉得,大模型厂商要思考怎么进入“长跑模式”。
TC-PMF,是他思考的结果。当产品处于0-1阶段,企业要考虑的是获客和提高粘性;而到了1-100的阶段,任何产品想要实现大规模应用,需兼顾技术路径和推理成本。
零一万物模型训练负责人黄文灏表示,Scaling Law给AGI指明了方向,当到了应用落地阶段,模型的优化目标是给定计算条件下的计算水平,提高Infra对计算效率的提升,以及提高训练数据的质量。
这也对大模型厂商的人才团队建设,提出了更高的要求。黄文灏认为,模型公司竞争力=人才质量×算力,TC-PMF的验证更需要算法、Infra、工程三位一体的人才。
全球化布局:知己知彼,把控区域商业节奏。比如用户量较大的To C AI应用,主要集中在欧美;
模基共建:模型的训练/服务/推理设计,与底层Infra架架构和模型结构必须高度适配;
回到做产品的层面,一年以来,李开复见证了不少应用,在OpenAI等巨头的技术迭代中沦为炮灰:“和抖音时代不一样的是,今天的模型在非常快速地基于Scaling Law在推进,GPT-4出来已经改写了基于GPT-3.5的应用所具有的能力,所以要不断预测未来技术会怎么走。”
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