猎豹移动董事长兼首席执行官、猎户星空董事长傅盛最近风头很盛。7月4日召开的世界人工智能大会主论坛上,傅盛与亚马逊前首席科学家安德雷斯middot;韦思岸,中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚展开了一场对话,被大会官方称为AI三人行。不久前,他和金沙江创投主管合伙人朱啸虎的对谈也很出圈。
作为一名创业14年的互联网老兵,傅盛经历过PC互联网、移动互联网两波大的浪潮,这一次通用人工智能(AGI)热潮来临,傅盛又站在风口之上。他既做大模型,也做机器人,猎户星空是目前国内机器人公司中唯一训练过大模型、唯一拿了双备案(国家生成式人工智能服务备案和深度合成服务算法备案)的公司。
不过猎户星空的大模型和其他公司不太一样,猎户星空大模型只有百亿参数,而不像大多数公司有千亿参数。目前他们只做B端业务,傅盛判断明年会有做C端(个人用户端)应用的机会。但经济观察网向傅盛提问猎户星空明年做不做C端业务时,他也没有打包票。
傅盛表示,大模型的确对机器人有帮助,让它具备了规划能力,这等于让一个探月工程式的复杂工程变得简单了很多。但这种帮助只处在初级阶段,想做出科幻大片中那种可以做菜、扫地、叠衣服的全能型保姆机器人,在最近10年内是不可能实现的。
2024年的WAIC展台上,大模型公司和机器人公司数量较往年都有爆发式增长。傅盛判断,无论是大模型公司还是机器人公司,都会在最近3年内出现大规模洗牌,这是科技行业的自然规律。他认为,只有务实的、会自己赚钱的公司,才能活到最后。
创业公司很难像马斯克一样,砸钱做双足机器人
经济观察网:你参加过多次WAIC,这次跟之前有什么特别不一样的地方吗?
傅盛:最不一样的地方就是几乎所有人都在谈应用。今年的大会上,可能还有几家厂商在讲他们又发了什么新模型,但几乎没有人关注了。哪怕他们发布的是文生视频、能类比Sora的模型,大家关注度也不高。
现在AI行业终于走到了开始重视落地的共识阶段了。这一届WAIC,无论是软件层面的应用,还是机器人上的硬件应用,都已经出现了。
经济观察网:你有看到让你眼前一亮的应用吗?
傅盛:我关注的更多是企业侧的应用,比如华为旗下的帮炼钢工厂在产线上提高效率的应用。我们正在给一家养猪的企业做AI应用,让他们提升内部效率,目前还在概念证明阶段,已经能明显看到这款应用对他们人力的提效作用非常大。所以做AI应用还是要深入到各行各业去。
经济观察网:今年展厅的机器人公司数量比往年多很多,这能意味着机器人行业正在爆发吗?
傅盛:机器人在今年的展厅里是爆发了,但在日常生活当中,我们并没有看到它在哪个地方被大规模用起来。机器人行业的产业爆发还远远没有到来。其实今天的AI产业也是这样,融资额很高,去年有过一个统计,整个AI行业买芯片的费用超过500亿美元,但是整个AI行业的收入只有十几亿美元。
经济观察网:你做了7年的机器人公司,根据你的感受,大模型技术已经真实帮助到机器人了吗?
傅盛:的确对机器人已经有帮助了,但帮助只处在初级阶段。
在大模型出来之前,机器人本质上是一个自动化的机器,它的智能水平并不高。很多我们习以为常的事情,机器人做起来是非常难的。比如让它拿起酒瓶倒一杯酒,之前这是一个世界级难题。因为它得知道用什么力度抓酒瓶,得知道抓住后倾斜多少度才能把酒倒出来,并且不让酒洒掉。这些过程都需要你提前写好代码,代码多到你几乎能写疯了。
大模型出来以后,机器人有了规划能力,也不需要提前写代码了,等于让一个探月工程式的复杂工程变得简单了很多。
但是,现在的机器人技术也只是刚到初级阶段,想做出科幻大片中那种可以做菜、扫地、叠衣服的全能型保姆机器人,在最近10年内是不可能实现的。
经济观察网:今年这么多机器人公司出现,他们算是入场太早吗?
傅盛:肯定会倒掉一批,这是毫无疑问的。科技行业有一条Gartner曲线,技术发展过程中一定会有泡沫存在。互联网刚出现时也是那样,早期那么多企业,最后只活下来几家。
经济观察网:什么样的公司能活下来?
傅盛:能够在浮躁的时候做踏实的事情,并且在整个行业都不看好的时候还能坚持的公司。虽然现在机器人很火,但就在3年前,很多人还认为做机器人的人是在忽悠。
现在我们当然要抓住这一波热潮的机会,但是也不能太浮躁,不要把科研当创业。双足机器人在科研领域有很大价值,但那是埃隆middot;马斯克做的事,他是世界首富,可以使劲砸钱。你的血没那么厚,如果非要硬拼这条赛道,就会很难。
目前大模型准确率较低,需要加装应用层
经济观察网:之前你提过多次,说做大模型一定要挣钱。现在你做的百亿参数大模型B端服务能挣到钱吗?
傅盛:坦率讲还没有挣到钱,但是已经有收入了。早期需要投入的阶段,我们更多的投入不在于扩大训练模型的参数量,而是和客户一起共创的成本。我们服务第一个客户,需要花三个月到四个月时间帮他们梳理,因为这项业务太新了,谁都没有标准流程。这一单肯定不挣钱,但服务第二个客户时,我们花一两周时间就能落实到验收阶段。
所有行业一开始都会有这样一个掌握技术诀窍的过程,然后就可以批量复制,我认为我们刚刚发展到中段。
经济观察网:在国内做B端服务,会不会市场天花板有点低?
傅盛:可能会是吧,但是你要知道华为就是做ToB的。B端市场的天花板肯定没有C端高,但从今天的产业逻辑来看,我现在不是看哪个产业更大,而是看什么更符合我们企业的特点。
我们现在做ToB挺不错的,而且我们也改变了一些思维。互联网人做ToB,早期特别喜欢做中小B的生意。但全世界ToB做得好的企业都是从大B(大企业客户)开始的。当年乔布斯给Salesforce(美国客户关系管理软件服务提供商)创始人就提过建议,第一个建议就是要拿下像雅芳这样的大B,不计代价地拿下。第二个建议是,拿下以后再去扩大你的规模。我们现在也是这样,先从大B做起。
经济观察网:目前你做的企业侧百亿大模型,和别人的千亿大模型不太相同,你做的这件事风险性高不高?
傅盛:风险越来越低,我们客户也很买单。我们实践的结果是,百亿参数大模型加上应用,性能远远超越GPT-4。昨天MiniMax(中国大模型初创公司)的创始人讲了一段话,揭开了行业里大家都不去捅破的窗户纸,他说其实生成式大模型的准确率就是70%左右。
企业客户很多业务的准确率要求在90%以上,甚至有的地方是完全不能出错的。这意味着,这拨大模型在企业内是天然不可用的。那就需要加上应用层,我们加上应用层后,给很多企业客户做到了90%以上的准确率。
经济观察网:当风险很低的时候,猎户星空做大的可能性大吗?
傅盛:我现在挺有信心的。我手上有两张牌,一张牌是帮助企业做AI的落地应用,几乎所有的公司都会需要我这张牌。现在很多大模型公司或者号称自己有什么技术的公司,根本不愿去做苦活,不愿做苦活就很难落地。
我的第二张牌是机器人。我们是今天行业内唯一有自研大模型的机器人公司,也已经拿下了备案。机器人我们做了6年,在硬件上,我们也算基本过关了,可以服务很多客户了。
C端应用与端侧设备做更多结合,才容易爆发
经济观察网:你年初的时候做过几个关于AI的预测,一个是千亿参数大模型数量减少,另一个是AI应用公司会超越OpenAI。现在半年多过去了,这大半年时间验证了你的预测吗?
傅盛:我讲的是千亿参数模型会过半凋零,凋零不是指公司倒闭,是指会有很多千亿参数模型没人使用,这件事已经开始发生了。千亿参数大模型已经供给过剩了,有的除了自己几个人用,其他人真的不用,即使免费的也没人用。
当然,创业公司如果只做了半年应用,那不可能出现超过OpenAI的情况,毕竟OpenAI已经做了七八年。但在同样时间成本下,创业公司是有机会超过OpenAI的,因为现在基础设施比较完善,长得最快的是与用户接触最深的公司。
经济观察网:你会做C端AI应用吗?
傅盛:会,但肯定不是今年。我有一个粗浅的判断,明年可能会出现一些很不错的C端应用。但是坦率讲,C端应用在移动互联网的平台上不容易爆发,更多要与端侧结合。这是我最近的一个思考,如果真的要出现一个大型C端应用公司,最好是和端侧结合的。
现在有一个有意思的现象,今天全世界市值最大的三家公司之二mdash;mdash;苹果和微软都在做端上的模型,其实谷歌也在发布开源的端侧模型。你会发现大家在云侧模型上已经卷不动了。最近OpenAI说GPT-5要到明年年底才能发布,也就是说到明年年底之前,整个业界不会再出现很强大的云侧模型了。但是端侧的模型,却是方兴未艾的状态。
端侧包括汽车端、机器人端、VR眼镜端,AI应用需要和硬件结合,这种端侧一体化的趋势现在已经很明晰了。一家公司既要有大模型,又要有端侧的能力。我深刻认同朱啸虎那句话,只做大模型的公司3年之内会死掉,最后活下来的是会赚钱的应用公司。