OpenAI引发芯片巨头与开源势力对决 硅谷初创企业迎残酷洗牌

OpenAI引发芯片巨头与开源势力对决 硅谷初创企业迎残酷洗牌 生成式AI在底层生态确立后正加速向各行业沉淀，2024年行业将迎来去泡沫化，缺乏核心技术、单纯依赖底层模型接口的单点突破式初创项目将大量死亡。 2023年是生成式AI的爆发元年，行业经历了OpenAI从频繁更新到高层“宫斗”的戏剧性转变，以及神秘Q*项目引发的超级智能猜想。面对OpenAI的步步紧逼，微软通过Copilot全面深度绑定，谷歌则拉响“红色警报”并密集发布Gemini等多模态和医疗大模型。与此同时，以Meta和Mistral AI为代表的开源力量迅速崛起，英伟达凭借算力垄断地位成为最大赢家，倒逼各大云厂商展开自研芯片的军备竞赛。最终，应用层创业者在底层大模型的快速迭代中经历残酷洗牌，推动整个行业在2024年走向去泡沫化与理性回归。 2023年成为生成式AI爆发元年，OpenAI通过插件、多模态及自定义GPTs不断确立行业标准，而年末Sam Altman闪电罢免又复职的风波，则将公司在商业化与安全路线上的深层撕裂彻底公开化。 (0:00) 微软深度整合GPT并全面开启Copilot时代，与OpenAI形成微妙的竞争与合作关系；面临严峻挑战的谷歌则开启疯狂反击，密集发布PaLM 2以及陷入后期剪辑争议的多模态大模型Gemini。 (9:59) 在巨头走向闭源之际，Meta凭借开源的Llama和Llama 2重构技术声誉，欧洲新星Mistral AI亦凭借小参数高性能的Mistral 7B迅速崛起，构筑起对抗闭源垄断的开源阵营。 (19:59) 算力霸主英伟达凭借H100和H200的绝对垄断实现单季92亿美元净利润并稳居万亿市值，倒逼谷歌、微软、特斯拉及AMD等巨头加速自研芯片的军备竞赛。 (24:59) 面对底层大模型的快速迭代，诸如Jasper等应用层单点创业项目遭遇降维打击与残酷洗牌，行业普遍预计2024年AI将迎来去泡沫化并向垂直赛道与真实商业落地回归。 (29:59)

2023年生成式AI完成了从概念爆发到底层算力、基座模型与全栈生态的初步确立。在技术指标狂飙与估值暴涨的背后，巨头暗战、算力垄断与基座模型对单点应用创业者的降维打击，正促使行业在2024年加速步入去泡沫化的洗牌周期。 闭源两极的竞合裂变：OpenAI与谷歌微软 (0:00) OpenAI在一年内密集发布移动端、多模态及自定义GPTs，巩固了先发优势，并在年末传出以1000亿美元估值洽谈融资；但11月的CEO罢免反转风波暴露了商业化与安全路线的内部裂痕。深度绑定的微软在将GPT注入全线Copilot产品的同时，通过将客户引入Azure平台及支持Anthropic、Meta来对冲治理风险。与此同时，谷歌在高度焦虑下拉响“红色警报”，从Bard早期失误到年底密集推出Gemini、文生图模型Imagine 2与准确率达86.5%的医疗模型Med-PaLM 2。然而，Gemini宣传视频中经后期剪辑挑选最佳结果（思维链尝试32次）的细节曝光，也引发了业内对其夸大宣传的争论。 开源反击与自我演进的技术路线 (19:59) 面对前沿模型的闭源壁垒，Meta凭借650亿参数的Llama及后续Llama 2重塑技术声誉，成为抗衡闭源垄断的核心基座。欧洲初创公司Mistral AI则凭借前DeepMind与Meta团队背景，推出仅73亿参数却号称性能超越700亿参数Llama 2的Mistral 7B，在成立7个月内估值攀升至20亿美元。在模型训练层面，随着人类互联网公开数据面临见顶瓶颈，关于OpenAI神秘代号“Q*”的讨论引发广泛猜测；业内资深科学家推测其并非真正实现AGI，而是基于强化学习中的Q-Learning技术，效仿AlphaGo Zero通过自我对弈（Self-Play）利用模型自生成数据实现自我迭代。 算力印钞机与逃离英伟达的硬件战 (24:59) 英伟达凭借硬件性能与CUDA生态成为最大赢家，官方售价3.5万美元的H100及新发布的H200推动其单季净利润达到92亿美元（同比增至13倍），股价年涨幅超200%。为摆脱对单一供应商的高额溢价依赖，硅谷巨头正多路并进寻求替代方案：微软、Meta向AMD MI300X下达大额订单；高通骁龙8 Gen3与联发科天玑9300实现了手机端侧运行70亿参数模型；微软（Azure Maia 100）、谷歌（TPU v5e）、亚马逊（Inferentia 2）与特斯拉（Dojo）则全力推进自研ASIC芯片，竞相构建自主可控的算力护城河。 应用层残酷洗牌与去泡沫化回归 (29:59) 伴随底层大模型能力的迅速扩展，单一功能导向的应用层创业公司遭遇残酷洗牌。早期依托GPT-3接口、年营收曾达8000万美元的文案生成企业Jasper，在ChatGPT免费功能和多模态能力推出后陷入融资受阻与裁员困境；初创团队此前瞄准的模型缺陷，屡次被GPT-4等基座更新抹平。行业共识认为，2024年纯概念炒作的公司将大量出清，资金将向垂直赛道、基础设施与算力优化集中，生成式AI正从初期的技术狂热逐步回归到以实际交付和商业回报为准绳的沉淀阶段。 2023年的AI狂飙完成了基础设施与生态的初步布局，但也留下了治理裂痕、算力垄断以及合成数据有效性等未决议题。随着纯应用层套壳模式的破灭，2024年的关键在于AI能否真正扎根垂直产业，跑通具备真实收益的可持续商业闭环。

[0:00] 所有人都可以用上 AI、贴近 AI [9:59] 纳德拉: 现在是 Copilot 时代 [4:59] Jim Fan: 我从未见过一个让这么多人幻想的算法，只是一个名字，没有论文、没有统计数据、没有产品，就足以开始逆向工程。 [19:59] 硅谷投资人: Meta 重新变酷了 [19:59] 小参数、高性能 [24:59] 硬通货 [29:59] Sam Altman 毁掉了我 300 万美元的初创公司，而我只得到了 500 美元的 API 积分。 [29:59] 去泡沫化

[0:00] 请不吝点赞 订阅 转发 打赏支持明镜与点点栏目疯狂飙涨科技巨头拉响了红色警报抢夺人类未来的蛋糕争夺战正式开打了仅仅一年随着各大资本和巨头入场AI人工智能的技术迅速的发展从底层弹幕形到基础设施到机器学习操作再到消费端应用生成式AI的生态已经初步建立并且将在2024年随着AI的进一步训练和稳定行业发展会加速向下游移动人工智能会进一步改变你我的生活乃至改变整个世界这期视频我们给大家梳理了一个时间线来回顾一下ChantGPT发布的一周年大模型如何改变了这个世界ChartGPT之后就是真正让所有人都可以用上AI了所有人都能够贴到我觉得这个是化时代就从来不存在的事情一个大大大大大大你不能在EGI建造成核心你必须要把你的商业的想法2023年3月23号XGPT Plus用户可以访问第三方插件和浏览模式可以访问互联网2023年5月18号OpenAI推出了XGPT的iOS应用程序7月10号OpenAI向XGPT Plus的所有订阅者提供其专有的代码解释器Code Interpreter插件2023年9月25号,OpenAI宣布XGBT现在可以看听说XGBT Plus用户可以上传图像而移动应用程序用户可以与聊天机器人交谈2023年10月19号,OpenAI最新的图像生成模型Dolly3被集成到XGBT Plus和XGBT Enterprise当中该集成使用XGPT在与用户对话的指导下编写道理提示2023年11月6号OpenAI举行了开发者大会推出了GPTs用户可以自定义自己的GPT未来设置还可以上传到GPT Store2013年11月17号Sam Altman被董事会发明几天后2023年11月21日版Sam Altman回到OpenAI恢复了CEO头衔重植XGPT一周年之际OpenAI内部上演了连续反转的董事会罢免CEO事件虽然最终Sam Altman回归了公司但是这场风波将OpenAI内部的分裂呈现在了世人面前而这家公司的内部冲突和信息不透明让外界对AI的发展充满了疑问和担忧上GBT5是什么样子的QSTAR项目是什么是什么触发了OpenAI此次的管理层冲突AGI真的在OpenAI内部达到了吗那路透社就爆料说在Sam Altman被董事会罢免之前OpenAI内部的研究人员发送给董事会一封信而这封信警告称他们发现了一种可能对人类构成威胁的重大人工智能技术代号为QSTAR那QSTAR被一些OpenAI的人认为可能通向超级智能或者人工通用智能AGI的重大突破因此研究人员认为他可能对人类构成威胁而正巧在不久之前的亚太星和组织峰会上Sam Altman说了以下这段话所以现在外界又开始各种的猜测QSTAR是啥?是不是OpenAI内部已经达到AGI了?各种的阴谋论、公式、引用各种各样都出来了因为达资深AI科学家Jim Fenn也在LinkedIn上面说我从未见过一个让这么多人幻想的算法只是一个名字没有论文没有统计数据没有产品就足以开始 [4:59] 我们对Q-Star幻想进行逆向工程那我跟硅谷的一些资深的AI科学家也聊过之后呢可能的结论是没有传的那么神啊目前呢我们觉得比较靠谱的猜测是AI领域呢有一个技术叫做Q-Learning那么大致可以理解为自己学习自己那么比如说啊AlphaGo学习了人类以往的所有的棋谱然后呢开始在互联网上和人类的棋手下棋这个时候AlphaGo围棋的水平相比人类顶尖棋手还只能说得上是有来有回这也是他打败科捷和李世时能够引起如此轰动的原因但是人类的棋谱中又是有限的能够陪着AI下棋的人类顶尖棋手也是有限的那么想要进步更快就要有更多的对局更多的棋谱那么其中的一个办法就是自己和自己下棋通过自我对异AlphaGo Zero在三天之内以100比0的战绩战胜了AlphaGo Lee也就是战胜了李世时的AI版用40天超越了所有的旧版本那么从此之后呢人类起手和AlphaGo的水平偏差地别我们知道呢GPT3几乎是学习了整个互联网的内容那么问题来了人类写的内容学习完了怎么办呢能不能AI学习自己生成的内容呢那么QSTAR有可能就代表着大模型也可以通过学习自己生成的内容取自我面强那么当然啊这都是外界的猜测并不是OpenAI官方的解释但是呢这也是问题所在OpenAI董事会为什么会罢免Sam Altman到底什么是触发因素技术突破到底是什么QSTAR是外界孤独解读了吗那任凭外界如何谣传如何解读OpenAI目前也没有给出任何官方的信息还有解释在XGPT上线一周年之际OpenAI正变得越来越神秘而OpenAI也正变得越来越庞大话语权越来越重要对资金的追求越来越强势就在2023年圣诞节的前几天新闻爆出OpenAI正在用1000亿美元的估值在进行下一轮融资的谈判如果达到这一估值OpenAI将成为仅次于SpaceX的第二打固执的美国初创独角兽公司而在OpenAI快速推出新模型训练同时推出商业化产品打造生态之际巨头们也没有限制那么首先来说说迄今为止的领跑者之一微软在XGPT火爆全球之后大家才发现原来微软才是这背后的大赢价除了火速向OpenAI追加100亿美元投资股份占比49%之外微软动作也很快的将GPT运用在了自家的应用上2023年2月7号微软推出集成了GPT的BeamChat或者叫做NewBeam2023年3月16号微软是发布了Microsoft 365 Copilot将GPT4集成在了WordExcelPowerPointOutlookTeams等等Microsoft三流股当中但是发布这些新功能只是第一步那么接下来还有无数的调整优化工作并且还要采购足够多的服务器支持上亿用户的使用那么直到今年11月15号微软举行的Ednight技术大会中微软CEO纳德拉表示微软是Copilot AI驻守公司现在是Copilot时代而每个人做任何事情都将会有一个AI CopilotThe way to think about this isCopilot will be the new UI that helps us gain access to the world's knowledge and your organization's knowledgeBut most importantly it's your agent that helps you act on that knowledgeBever宣布BeanChat更名为Copilot可以免费使用GPT4 Dolly3功能并且拥有了独立网站Copilot将嵌入所有微软旗下的应用当中微软还推出了Copilot Studio你可以自定义GPT成见新插件自定义工作流而慢慢的我们开始发现微软和OpenAI之间的关系发生了一点微妙的变化在Samuel的董事会罢免风波期间微软和CEO纳德拉除了快速稳定局面之外还将不少OpenAI的客户特别是大客户群体转移到了自身平台上因为通过微软云计算服务Asher也能够调用OpenAI的模型包括了XGPTCodex还有Dolly客户们还不用担心OpenAI的内动风险在当时发生SAMUALTOMA被罢免的这一个周末之内其实有很多家的初创企业已经直接从OpenAI那边转向了微软的云服务的品牌因为在那边它不仅可以用到Azure它也可以直接去调用OpenAI的模型在微软的平台上那还有很多的公司就转向了它的竞争对手Ansorpic那Ansorpic那边它的股权架构公司架构就简单直接的多所以我觉得在这样的一个竞争越来越激烈的生态下市场的一个形态下虽然OpenAI现在还是有先发优势有技术 [9:59] 但是它竞争对手成长的速度也很快可能留给OpenAI的时间并不多了所以微软和OpenAI的关系虽然是深度绑定的但是也是各怀有异心比如说OpenAI与微软的竞争对手Southforce就建立了合作而微软也为OpenAI的竞争对手也就是Meta的开源大模型Lama2站台成为其首发的合作伙伴所以微软和OpenAI深度绑定有一敌一友的这种关系将在接下来的一年如何发展我们也拭目以待而接下来再来说说另外一个大栏架谷歌在XGPT出现的时候市场是一片畅衰谷歌的声音现在依然如此但是谷歌在这一年当中也是被迫的加快了步伐特别是在年底的时候之前已经有报道说谷歌最被关注的多模态模型Gemini推迟到2024年第一季度结果谷歌在12月圣诞节之前就框框的狂放模型不仅是发了Gemini还发了文生图AI模型Imagine2还有视频生成模型VideoPoet以及在医疗锤里上也疯狂的发力推出医疗人工智能大模型MAD LM等等红色警报来了之后谷歌卷起来是真卷我们接下来就用时间轴来回顾一下谷歌的这一年在2023年2月6号感受到XGPT和微软的压力Google是正式的发布了聊天机器人Bard之后2月8号谷歌举行Bard的新闻发布会然而在当天的发布会宣传视频上却犯了错误直接在一个天文问题上给出了错误的答案市场认为谷歌在恐慌中将Bard推向市场一夜之间谷歌市值蒸发超过千亿美元之后谷歌决定奋气直追在2023年3月10号谷歌推出了PalmE这是史上最大的视觉语言模型具有5620亿个参数继承了可控制器人的视觉和语言能力2023年5月10号谷歌推出了3400亿参数的Palm2来对打GPT4那么号称在参数量更小的情况下让模型可以更高效的完成更复杂的任务然而相比OpenAI Anthropic以及其他的开源大模型谷歌既不是大模型公司也不打算开源也就是说谷歌它其实看中的是自身模型和自身应用的一个结合比如谷歌在发布会当中就说超过25个产品和应用目前是接入了Palm2的能力包括要去对标微软365的Copilot以及AI在GmailGoogle Docs还有Google Sheets中应用的能力同时财经媒体CNBC还爆料说谷歌正在研发Palm2和广告的一个结合包括允许广告商生成自己的内容和媒体资产还有对标题和描述等方向的Palm2的一个结合都是在测试当中那么CNBC这篇爆料就显示AI驱动会在100多种谷歌产品上面运行包括了Google Play商店Gmail Android的搜索还有地图等等年终的时候谷歌还相对安静但是在12月谷歌突然发力2023年12月6号外界期待已久的谷歌多模态大模型Gemini终于发布包含了三个版本Nano Pro和UltraPro对标GPT三角谷Ultra对标OpenAI在今年3月发布的GPT4被谷歌CEO Sander Pichai成为谷歌器型为止能力最强的AI模型可以处理文本之外的信息包括了图像、视频和音频从谷歌发布的演示视频中能看出Gemini结合了视觉和听觉充分展示出了多模态模型的巨大应用潜力但是呢也正是这段视频在业内掀起了激烈的讨论What do you see now?The fingers are spread out to look like the wings of a butterflyWhat's this?Big ear and barking mouthA dogSweet!谷歌的Gemini演示视频看上去非常的流畅一记何整但是后来在同步发布的六十页报告中被发现Gemini结果下面灰色小字标注了COT at 32这是什么意思呢?这代表Gemini的测试使用了四维链提示技巧尝试了32次选最好的结果被批夸大测评成绩把最好的拍摄结果拼凑在一起但是实际准确度根本达不到对此谷歌也直言不讳承认视频经过后期处理和剪辑而Gemini到底上线之后能够达到什么效果我们要等到2024年才会有更加清楚的认知不过目前谷歌内部已经多条产品线开始和Gemini相融合或者基于Gemini开始衍生出各种应用的想象包括一个被称为埃尔曼计划Project Almond的项目让AI大模型读取用户的照片搜索历史和生活记忆等等数据创建一个能够有birthview鸟看人们一生数据全面了解你懂你的AI生活助手埃尔曼计划团队演示的时候就描述说想象一下打开XGPT但是它已经知道你生活的一切你会问它什么与此同时2023年12月13号 [14:59] 上显了文生图模型Imagine2这个文生图的增强模型由谷歌DeepMind开发谷歌声称与第一代Imagine相比Imagine2在图像质量方面显著的提高并且引入了新功能包括渲染文本可以用于商业用途和品牌logo的生成通过改变训练数据和方法Imagine2能够生成更高分辨率更美观的图像几天之后在文生图模型之外谷歌又在12月19号推出了视频声称模型VideoPoet不仅能够根据视频加入音频效果允许交互编辑更重要的是比起其他视频生成应用只能够输出两秒左右很短的视频VideoPoiet通过了一个讨巧的办法让AI根据前一个视频的最后一秒接着预测下一秒的内容来延长了整个视频生成的长度同时在2023年12月13号谷歌在医疗人工智能大模型上持续发力推出MAP LM这个模型基于MAP Palm 2在2022年谷歌MAP Palm模型因为通过了美国医疗执照考试USMLE而成为了当时的新闻头条当时的准确率是在67%而今年MedPalm2进一步将准确率大幅度提升到86.5%而根据谷歌的说法这个分数相当于专家医生的水平谷歌表示在未来几个月会将基于Gemini的模型集成到MAT-LM模型当中以进一步扩展人工智能的功能未来亦在用于整个医疗保健行业的各个方面包括了医院药物开发面向患者的聊天机器人等等比如说美国医疗保健巨头HCA Healthcare正在将MAT-LM模型用于记录临床医生与患者之间的对话并且将其自动转移成医疗记录从而提高记录的质量AI药物发现平台BenchSight正在使用MedLL模型快速的筛选大量临床数据并且识别某些疾病和生物标志物之间的联系而谷歌在年底狂发模型这一点也很有意思谷歌的新品发布时间大多集中在每年的5月到6月过去几乎没有在年底的时间段发布过重要的产品而有业内的分析就认为这次破例意味着谷歌的管理层担心OpenAI的XCPT微软的Copilot以及其他快速发布迭代的产品正在成为AI领域的代表谷歌必须加速前进在OpenAI和谷歌等一众公司闭门造大模型拒绝开源之际的Meta和扎克伯格反倒在过去这一年摇身一变啊用两个开源模型的发布再次变得酷了起来Meta在今年2月24号发布了有650亿参数的开源大模型Lama在之后7月12号发布了700亿个参数的Lama 2在硅谷背负骂名好多年的Meta突然成为了率先开源的那个我们会发现的一点是说Meta became the cool kids again大家发现说it's great我觉得这个东西无论是对于公司的形象还是对于比如说公司对于人才的吸引力这些都有非常正向的变化也许并不是马上体现在财报的收入上面但说这个本身尝现的是一个非常positive那么一个形象我觉得每一个新的领域其实最重要的一点就是说能够让大家玩起来所以我觉得Lama 2相当于就是说是把这个神秘的黑盒子给给打开说你看大家都可以用了Mama在AI上的开源可以说一早就注定了在我们之前推荐给大家的那本书Genius Makers中文一名叫做《深度学习革命》当中就有描述说当年扎克伯格邀请深度学习三巨头之一的燕乐困去加入脸书帮扎克伯格作证AI发展之际呢当时燕乐困的条件就是在Meta AI之后的发展必须要开源当时小扎答应了于是呢就有了如今LAMA开源的路线而确实在过去一年啊LAMA对创业生态的贡献呢是不容小觑的事实上大公司们的B元大模型路线呢越来越引发外界的不安那么有越来越多的人是占到了开源派认为开源有利于生态的快速建立与发展也能够集合全球的力量帮助AI模型快速迭代用群体的智慧去抗衡AI时代集中的垄断是要有更多的通知性的方式是要更多的安全性的方式是要明白的是要更多的方式的方式能够进入了很多人的手段当然,你会有很强的方式的方式但是你会有更多的方式的方式要更多的方式要更多的方式 [19:59] 现在大语言模型的发展呢也是有揽派对吧也有开源的这一派也就是现在比较有代表性的就是Lama 2还有包括即将发布Lama 3还有包括之前Stanford也出过一个Ride Pajama我当时也很看好这个这个开源的一个项目所以我觉得我个人层面上之所以会看好开源未来的发展也是基于像Linux Foundation这样的一个成功的例子在未来如果说人工智能技术生成使人工智能发展到一个阶段真的开始接近AJI的时候我们是不是也要去探讨什么样的一个公司架构更适合去支持这样的一个技术的应用和去持续的去支持这样的一个社群的一个发展我觉得Linux Foundation可以是一个很好的参考的例子而在硅谷呢有消息说Lama3呢在明年早些时候就会上线了我们也巧受一派同时人工智能的开源社区也在迎来更多的大语言模型这包括了Mistro AI这是一家位于法国的AI初创企业2023年5月才成立之后成立7个月就成功的完成两轮融资共计4.15亿美元跨入独角兽行列如今估值20亿美元创始人包括CEO阿瑟门斯首席科学家基奥姆兰普尔和CTO蒂莫西·克拉鲁瓦门斯曾经担任谷歌旗下人工智能公司DeepMind的高级研究科学家积累了优化大型语言模型的宝贵经验兰普尔和克拉鲁瓦则在Meta人工智能团队共同领导了大型语言模型LAMA的开发2023年9月27号Mistro AI发布开源大模型Mistro 7B对标Meta旗下的Lama 2号称仅用73亿个参数就能表现出更优的性能对比一下Meta的Lama 2有700亿参数而OpenAI的GPT4训练用了1.76万亿个参数在2023年年底的时候Mistro 7B已经风靡硅谷我知道身边不少的AI初创企业已经在使用Mistro 7B的模型所以在2024年除了少数头部公司继续卷参数更大的模型之外这样的小参数模型将更有可能会百花齐放带来更多选择的开源生态那么说到XGPT一周年怎么能够忘了芯片大赢家英伟达呢因为AI发展对算力的需求英伟达可谓是过去一年的超级超级大赢价股价在过去一年是上涨了超过200%公司市值能获万亿美元那么英伟达如何成为AI浪潮中的大赢价大家可以回看我们之前55分钟超级长超级深度的英伟达GPU全解析视频那么在时间上我们看到XGBT推出之前2022年3月22号的时候英伟达继A100之后是发布了H100的GPU921号是全面投产那不到半年XGBT发布让英伟达的显卡立马供不应求官方售价3.5万美元的H100是成为了绝对的定通货而最近英伟达再次的发力在2023年11月13号发布了H200与前前一代的NVIDIA A100相比容量几乎翻倍带宽是增加2.4倍在处理比如说像LAMA2这样的一个700亿参数的大模型的时候H200的推理速度是H100的GPU的近两倍那么根据英伟达发布的财报截至今年10月底的上一个财报季英伟达收入达到了181亿美元净利润是达到了92亿美元是去年同时期的13倍之多那么与英伟达的风光无限相比呢那么行业老二AMD就显得落寞很多了因为呢英伟达是垄断了CUDA框架其他厂商呢只能被动的适配所以呢在2023年6月13号AMD发布MI300X GPU的时候市场对于AMD的反应呢并没有特别的强烈但是呢鬼谷不喜欢垄断者在英伟达一卡难求之际呢AMD不能说没有机会目前微软Meta 甲骨文谷歌还有亚马逊等等科技巨头已经向AMD是下了大量的订单而AMD官方预测MI300芯片将是公司最快达到销售额10亿美元的产品此外值得注意的还有一些过去被我们忽视的事例那么比如说手机芯片2023年10月24号的时候高通发布骁龙8 Gen3处理器2023年11月6号联发科发布天机9300处理器两款芯片都现场演示了本地运行70亿参数的大模型那么如果高通还有联发科的野心是在本地运行大模型的话云服务场商也是绝对不会甘心为英伟达打工的从2016年开始谷歌就在自研AI芯片了2023年8月29号谷歌在Google Cloud Next上面是发布了第一款 [24:59] 古代的TPUV51用于大模型的训练还有推理2023年11月15号在西雅图举行的Ignite开发者大会上微软也推出了自研的AI芯片Azure Masha100可以用于AI大模型的训练还有推理那么Azure云服务还会用上最新的英伟达H200芯片和AMD的MI300X芯片而OpenAI等用户的AI模型已经开始在MI300X芯片上运行了在2022年11月29号的时候亚马逊是推出了基于自研AI芯片Inferentia 2的云服务而亚马逊AWS在投资OpenAI的竞争对手Anthrobic40亿美元之后也和Anthrobic是达成了合作关系成为了Anthrobic的主要云提供商其中亚马逊的Trainium和Inferentia的芯片都将在AWS群上被用于训练和部署大模型同时马斯克的芯片研发也在进行早在2019年4月23号特斯拉就展示了自研的自动驾驶芯片在2023年7月20号特斯拉表示开始生产DOJO超级计算机来训练无人驾驶汽车我有听到特斯拉内部的人士说马斯克对英伟达独占AIGPU市场这件事情是大发雷霆而他也不得不买一万账的英伟达H100的芯片那么所以随着马老板这性格对吧特斯拉或者XAI的自研AIGPU芯片呢也应该不远了但是在过去一年虽然我们看到GPU硬件有这么多的新闻还有新的玩家涌进来但是呢云计算大厂研发的这些芯片目前呢还只是给自己用来保证自己在AI争夺战当中的子弹是充足的而随着竞争的加剧我们也希望在新的一年能够看到GPU和训练成本的下降那么接下来我们再来说说被OpenAI吊打的畅业者们在过去一年啊硅谷的大模型底层生态似乎已经稳固下来了大家开始接受大模型就是巨头们的游戏这件事情那么VC和畅业者们也开始在寻找巨头们看不上的赛道然而呢这是一件风险极高的事情比如说一个绝佳的案例就是JASPER这是一个基于GPT3的AI写文案是从硅谷孵化器YC创业训练营孵化出来的公司2021年的时候JASPER收入超过4000万美元到了2022年又翻了一倍达到了8000万美元再然后呢XGPT发布了又忽然发现XGPT不用付费就能够实现差不多的效果于是JASPER的融资马上冲断公司也在今年开始了裁员那么在这轮AI浪潮当中你最大的竞争对手不是同行不是其他公司的创业者甚至不是你自己而是提供技术服务能力的大模型厂商们在XGPT刚发布的时候很多人认为AI有很多不能解决的问题比如说最早的时候连简单的数学都算不好比如说XGPT有可能一本正经的胡说八道那比如说他会一本正经的介绍如何做一道番茄炒篮球所以呢当时初期的很多创业项目呢也都瞄准大模型不能做什么或者做不好什么只是呢很多人都没有想到的一点是以上的问题都是可以解决的XGPT在最短的时间内解决了这些问题而技术发展的速度呢超过了大家的想象那比如说BeanChat集成了GPT那么GPT就可以根据搜索的结果来回答问题了而让大家更没有想到的是其实GPT4早就训练完成了只是因为还没有完成对价值观的约束所以还没有发布结果等到今年4月份的时候发布GPT4又一次是震惊了所有人因为GPT4回答的质量更高而且GPT4有着多模态的功能那么这是让一众做多模态的创业公司又被拍在了沙滩上那么让这些创业项目无法生存的原因就是每一代大模型只会更强大更通用能够做更多事2023年11月6号OpenAI举行了开发者大会那一天在推特上最火的一个段子是一个创业者他在推特上写道Sam Altman毁掉了我300万美元的初创公司而我只得到了500美元的OpenAI API级分那并不是说创业赛道就没有机会了在硅谷AI创业热潮依旧呢进行的如火如荼在OpenAI董事会罢免分布的第二天呢我是去到了硅谷的一个AI复化器HGI House的黑客送聚会上那么里面有大约200名创业者还有技术人员依然对AI创业充满了热情和新兴同时呢风投机构们依然在出手垂直赛道基础设施算力优化等等方向依然是资金涌入的赛道而业内人士认为啊在2024年更多基于模型的应用将开始进入我们的主流生活在接下来的一年会发生什么事很多如果纯粹的hype的公司的话就会死不少对吧尤其是第一波这个很早拿着钱然后什么都做出来的而且会发生的是说下面这个hype会降低下来之后大家会就是又会回归到重新要做产品 [29:59] When you get money, you can start to start developing. So I think it will be a little quiet in the next year. But after a year, there will be a lot of AI products. There will be real users, a real experience, and a real profit. It will be released. Every kind of industry. So every company right now is doing AI or is using AI. Now we'll see about in some of the use cases, maybe it's not going to do much better than they already doing. and this is the only thing they are already doing. Maybe it's a distraction for some of them. But clearly everyone feels the pressure. If it's close to AI, they are going to do AI. You are a database company, you are doing AI. Also you are going to do AI, so forth. And at the same time, if you don't do any of those, you have to have something like a pilot for your tools and things like that. As the next year, you are going to see which actually of this application we build this year are going to be get traction. This may be just the X-CPT火爆 the world after the first year of AI. The first time it was just the first time to reach the human-powered AI. There is still a very long way to go. We also talked about the previous video about not only open AI but the whole of the grid is becoming more and more divided So AI is a safe and safe So these two faiths in the next time will continueXGPT这一年开始于一次商业化上的尝试而终结于对商业化和安全上的思考这一年我们看到了AI在技术上的巨大进步也看到了社会各界在AI对社会影响上的思辨那么相信在接下来的一年当中AI的进步只会更多那么对AI的思考讨论争辩还有监管呢也会更加充分无论Q-Star是什么也许很快我们应该就可以看到结果了而这一切创新发生在硅谷我们硅谷101呢也不停地创作了超过17关于AI的视频内容那么就像是站在电影院的第一排看演出演员身上的一举一动啊都能够看得清清楚楚的呈现出来而希望在接下来的一年当中硅谷101也能够继续作为一线观察者带大家从这里始向未来那我们这一期视频就先这样了我们下期节目再见Bye