張一鳴布局AI大模型，字節(jié)跳動能否領(lǐng)跑百模大戰(zhàn)？
字節(jié)跳動創(chuàng)始人張一鳴在卸任CEO兩年后，選擇在香港成立了一個個人投資基金，主要聚焦科技投資，尤其是AI領(lǐng)域。
字節(jié)跳動目前在大模型上的布局分為語言和圖像兩方面，或?qū)⒂谀甑装l(fā)布自己的大模型，智能化程度將瞄準GPT-4。
但國內(nèi)大模型也面臨著產(chǎn)品同質(zhì)化、數(shù)據(jù)生態(tài)不足、算力受限等問題，以及如何商業(yè)化落地并盡快獲得盈利的挑戰(zhàn)。
字節(jié)跳動能否領(lǐng)跑百模大戰(zhàn)，成為AI領(lǐng)域的新霸主？
張一鳴在香港成立個人投資基金。
聚焦AI領(lǐng)域 張一鳴在卸任CEO兩年后，選擇在香港成立了一個個人投資基金，名為Cool River Venture。這也是他在資本市場上的首次露面。據(jù)相關(guān)人士透露，該基金的主要投資方向是科技行業(yè)。
這難免聯(lián)想起字節(jié)跳動“要做自己的大模型”這一動作。
在此之前，張一鳴已經(jīng)主動或被動釋放出很多信息。
多項消息指向，AGI（通用人工智能）是張一鳴關(guān)心的重點之一。
今年4月，張一鳴發(fā)表公開信，信里說到他原本以為可以就此告別公眾視野，以更加多元化和潛在的方式影響中國的社會教育，但ChatGPT的出現(xiàn)讓他改變了想法。
“字節(jié)跳動無法錯過AGI。如同任何中國互聯(lián)網(wǎng)公司都無法錯過AGI。AGI可以解決組織的第二曲線增長困境。”
在公開信發(fā)布后的一個月，《中國企業(yè)家》雜志報道，張一鳴最近正在看一系列的OpenAI論文，甚至熬夜看，已經(jīng)到了廢寢忘食的地步。
一位字節(jié)員工在接受《晚點》訪談時也說，張一鳴近期時常會和一些字節(jié)人士分享論文學習心得和對ChatGPT的思考。
如今，選擇在香港成立個人投資基金，或是張一鳴準備開始行動的信號。
有投資行業(yè)人士告訴《真故研究室》，選擇香港成立基金，不但注冊簡便易行、基金結(jié)構(gòu)簡化、籌資容易、稅負較低，也可以依托香港，輻射大灣區(qū)及國際，利于進行AI行業(yè)的生態(tài)布局。
值得注意的是，就在5月31日，百度也正式宣布設(shè)立規(guī)模為10億元的「百度文心投資基金」，重點投資孵化大模型領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)，為其提供包括資金、技術(shù)、人才在內(nèi)的一站式資源。
字節(jié)跳動在大模型上的布局分為語言和圖像兩方面
雖然張一鳴已卸任CEO，但依然是字節(jié)跳動重大戰(zhàn)略的籌謀者。從張一鳴的布局來看，字節(jié)跳動并不想缺席這場AI盛會。
目前，阿里、騰訊、百度、華為等10余家大型公司都發(fā)布了自己的大模型，市場也很關(guān)心字節(jié)跳動何時推自研大語言模型。
一位接近字節(jié)跳動的人士告訴《真故研究室》，時間節(jié)點或在年底，智能化程度將瞄準GPT-4。不過該消息并未獲得字節(jié)跳動官方確認。
從市場釋放的公開信息看，字節(jié)跳動在大模型上的布局分為語言和圖像兩方面。如同百度推的文心一格和文心一言。
語言大模型由字節(jié)搜索部門牽頭，目前團隊規(guī)模在數(shù)十人左右，或會借鑒ChatGPT的經(jīng)驗，在抖音、Tik Tok上推出類似New Bing的功能；
圖像大模型團隊則由產(chǎn)品研發(fā)與工程架構(gòu)部下屬的智能創(chuàng)作團隊牽頭，或以服務(wù)商業(yè)伙伴為主，幫助字節(jié)的廣告客戶以更低的成本制作圖片、視頻等材料。
兩個團隊負責人的直接或間接匯報對象，均為Tik Tok產(chǎn)品技術(shù)負責人朱文佳。
國內(nèi)模型未來
國內(nèi)大模型面臨著產(chǎn)品同質(zhì)化、數(shù)據(jù)生態(tài)不足、算力受限等問題 短短半年內(nèi)，國內(nèi)大模型已經(jīng)經(jīng)歷了從無到有、到百模大戰(zhàn)的地步。然而，問題也來了，即“產(chǎn)品同質(zhì)化”。
很多國產(chǎn)大模型都是用ChatGPT來喂養(yǎng)自己，各大廠算力水平接近、數(shù)據(jù)量相差不大、技術(shù)上也沒有重大突破，反而都面臨著類似的短板。
在數(shù)據(jù)生態(tài)方面，國產(chǎn)大語言模型都標榜自己更懂中文，但實際上中文數(shù)據(jù)生態(tài)遠不夠英文數(shù)據(jù)生態(tài)龐大，這也是國產(chǎn)大語言模型經(jīng)常出現(xiàn)事實性錯誤的原因。
算力問題則是老生常談了。雖然英偉達A800和A100芯片性能差距只有5%，但英偉達已經(jīng)又推出了新一代計算卡H100了，而A100國內(nèi)依舊買不了。
此外還有一個最重要的問題，如何商業(yè)化落地，并盡快獲得盈利。
目前，一些先發(fā)者在摸索商業(yè)路徑上的思路主要是向B端收費——先打造所謂的大模型生態(tài)，然后向B端提供解決方案，獲得收入。
百度在這方面的動作比較多，正積極擴大B端客戶規(guī)模。
目前，大模型如何向C端收費，國外主要是會員付費訂閱模式。但國內(nèi)受限于產(chǎn)品本身的成熟度（即還沒有達到GPT-4這樣的成熟程度），估計這條路短時間內(nèi)還沒有到付費時機。
字節(jié)跳動能否領(lǐng)跑百模大戰(zhàn)，成為AI領(lǐng)域的新霸主？
這還需要看它的大模型能否在智能化程度、數(shù)據(jù)生態(tài)、算力支持等方面有所突破，以及能否找到有效的商業(yè)化落地方案。
不過，從張一鳴的個人投資基金來看，他對AI大模型有著堅定的信心和決心，也許他已經(jīng)看到了未來的機會和方向
