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2024
12-26

AI领域年底惊现双雄:北京与上海齐头并进,谁能称霸?

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jinting
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发布日期:2024年12月26日 00:23:10

AI领域年底惊现双雄:北京与上海齐头并进,谁能称霸?

AI领域盛况:京沪角逐,谁主沉浮?

科技快讯中文网

   好好好,本以为OpenAI的直播已经标志着24年AI领域的总结,没想到还有高人出现,国内AI界再次爆出重磅消息。

AI领域年底惊现双雄:北京与上海齐头并进,谁能称霸?

   就在前几天,国产AI新星“阶跃星辰”近日成功获得数亿美元的巨额融资。这一消息不仅令人振奋,也进一步巩固了其在人工智能领域的领先地位。这表明市场对国内AI企业的信心持续增强,同时也反映出投资者对于该领域未来发展的乐观态度。随着资金的注入,“阶跃星辰”有望加速技术研发和市场拓展,为行业带来更多的创新与变革。

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    而且更值得关注的是,此轮融资的背景颇为不凡,差评君还发现投资方中出现了上海国资的身影。

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   不久前,北京国资也投资了六小虎之一的智谱公司。

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    一南一北两大超级城市,各自押宝,都上了赌桌。

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   有一说一,经过前段时间的“百模大战”,AI在融资市场其实已有所冷却,没想到最近两大国有资本相继进行了投资。

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   这一波,难不成是大模型版的沪爷 VS 京爷?

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   尽管如此,估计部分网友对“阶跃星辰”这个名字仍感到有些陌生,“这家大模型公司是从哪儿冒出来的?” 

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   在圈内,阶跃星辰早已小有名气。尽管如此,大家对其了解不多也属正常,毕竟这家企业在公众面前一直保持着相当低调的姿态。 这家企业的低调作风让人不禁思考,在信息爆炸的时代,那些选择不主动曝光的企业是否真的能够持续吸引关注?阶跃星辰的存在似乎证明了,凭借自身实力和独特优势,即使不刻意追求知名度,也能在行业内建立起一定的声望。这也提醒我们,企业在追求品牌曝光的同时,更应该注重内在品质的提升。

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   阶跃作为六小虎之一,虽然在舞台上亮相的时间相对较晚,但一登场便展现出了独角兽企业的实力与潜力。这不仅反映了该公司在技术与市场上的深厚积累,也彰显了其独特的战略定位和敏锐的市场洞察力。 这种现象级的表现背后,无疑体现了阶跃团队对于行业趋势的精准把握以及对技术创新的持续投入。在当前竞争激烈的AI领域,能够如此迅速地脱颖而出,既证明了其商业模式的有效性,也为整个行业树立了一个新的标杆。阶跃的成功故事,或许可以为其他初创企业提供一些宝贵的启示。

   差评君可以用“低调神秘有实力,国资背景大牛多”来形容,它在国产AI领域犹如一匹黑马,迅速崛起,展现出非凡的潜力与实力。其背后强大的国有资本支持和众多顶尖人才的加入,无疑为其发展注入了强劲的动力。 这种评价不仅反映了差评君在技术层面的突破,也揭示了其在市场上的独特地位和发展前景。作为国内新兴的人工智能力量,它所展现出来的成长速度和技术创新能力值得我们持续关注。

   不仅在首秀时,阶跃星辰就展示了一个与GPT-4相媲美的万亿参数模型,其特点是运行速度快、效率高。10个月内发布了11款模型,并且在16个月内,构建了涵盖从理解到生成的全系列模型矩阵。

    虽然人家确实挺有实力,不过咱这次的重点倒不是纯讲这个。

   差评君认为借助阶跃星辰融资这个机会,还是有不少有趣的AI行业趣事可以和大家分享的。

   首先不可否认的是,大模型领域实际已经在缩决赛圈儿了。

    差评君也与多位业内人士进行了交流,发现大家普遍从两个方面来评估这家公司是否有夺冠的潜力。

   当前社会上存在两种不同的观点:一种认为是否有顶尖人才是关键;另一种则强调是否能够持续投入技术研发来推动通用人工智能(AGI)的发展。在我看来,这两者都很重要,但长期的技术研发投入尤为关键。只有确保稳定的资金和技术支持,才能逐步突破现有技术瓶颈,实现真正的AGI。顶尖人才固然重要,但如果缺乏持续的研发投入,这些人才也难以施展才华。因此,企业和政府应当更加注重技术研发的长远规划与投入,以促进整个行业的进步。

   咱先说人才,其实大模型的人才圈儿,可能比差评君的朋友圈还小。

    以今年的诺贝尔奖得主乔弗里·欣顿为例,他的实验室作为深度学习领域的权威,一直备受各大公司的追捧,犹如顶尖的武林宗派。

   像OpenAI的联合创始人伊利亚一样,他是阿列克谢的博士生;而阿列克谢,在谷歌DeepMind担任重要职务,是他的博士后导师。

   Meta 的人工智能负责人杨立昆也是他的弟子;前百度首席科学家吴恩达,也跟他有千丝万缕的关系。

   而在国内,被北京国资青睐的智谱AI,同样具有深厚的学术背景,其源头是拥有27年人工智能研究历史的清华大学知识工程实验室。

    所以说,是否有这些顶尖人才,往往是行业内是否认可一家公司的原因之一,甚至有时邀请这些领域内的专家,比花钱购买显卡进行计算还要重要。

   前不久,差评君与某位大模型一线技术人员交流后得知,他以最近字节跳动高薪聘请阿里通义大模型技术负责人周畅的事件为例,说明当前行业内人才紧缺的情况。

    他觉得传闻中花费 8 位数薪资挖人的操作,是可以理解的。

   由于大模型的训练成本常常达到几千万甚至上亿,而合适的人才能够避免许多弯路,因此这反而是最经济的做法。

   而此次的阶跃星辰,能够获得资本的青睐,也与人才引进密切相关。

   不过与学院派京爷智谱不同,沪爷阶跃这方面也很特色,很多人都是行业内老人了。

    他们当中许多研究人员都是从攻读博士学位时就开始专注于相关领域,之后在大型企业积累了宝贵经验,亲历了过去十年人工智能技术的最前沿发展。 这样的背景让这些研究人员不仅具备扎实的理论基础,还拥有丰富的实战经验。他们在学术界和工业界的双重磨砺下成长起来,能够更准确地把握技术发展趋势,并将其转化为实际应用,为推动科技进步和社会发展做出了重要贡献。

   比如阶跃星辰的创始人、CEO 姜大昕,这哥们以前是微软前全球副总裁,日活上亿、备受差友们喜欢的 Bing 搜索,还有全球最早的智能个人助理 Cortana ,都是他曾参与过的项目。

   这么说吧,他把深度学习技术应用到了 Bing 上,帮助 Bing 搜索服务扩展到全球 200 多个国家和地区。

   除了CEO,张祥雨,作为阶跃公司的首席科学家,不仅在公司内部有着举足轻重的地位,他在科学界同样享有盛誉。他的研究成果不仅推动了技术的发展,也为行业内的其他专家提供了宝贵的参考和灵感。 这种在专业领域内外均获得认可的情况,充分体现了张祥雨个人能力和贡献的重要性。这也说明了一个优秀的科学家不仅需要有扎实的专业知识和技能,还需要具备将科研成果转化为实际应用的能力,这样才能更好地服务于社会,推动科技进步。

   这老哥本来是西交跟微软亚洲研究院的博士生,师从孙剑和何恺明,还是开山大弟子。

    但这还不是重点,重点在于读博期间,他们师门四人完成了——引用次数几十万、本世纪最火的深度学习著名论文—— ResNet ( 残差学习 ),而张祥雨在里面就负责了底层框架和编码。

   ResNet(残差网络)这篇文章的核心思想是引入了残差结构,这一创新对现代深度学习领域产生了深远的影响。尽管有些读者可能还不熟悉这个概念,但其重要性不容忽视。残差网络通过简化深层网络的训练过程,显著提升了模型性能,这一贡献无疑是革命性的。它不仅推动了计算机视觉等领域的技术进步,还为后续的研究提供了新的思路和方向。 发表的看法观点:ResNet的提出无疑是一个里程碑式的成就,它不仅解决了深度神经网络中的梯度消失和爆炸问题,还极大地提高了模型的训练效率和准确性。这一创新开启了深度学习的新篇章,对于整个AI领域的发展具有不可估量的价值。未来,我们有理由相信,基于ResNet的思想还会衍生出更多创新的应用和技术。

   当年击败八冠王捷豹的AlphaGo系列采用了ResNet技术;如今在Transformer网络(即GPT中的T)中,也应用了类似的残差网络结构。

    除了这个,张祥雨在其他领域同样表现出色,这里我们不一一赘述。仅提一下苹果公司的3D人脸解锁技术——Face ID,这一技术实际上也受到了他的ShuffleNet技术的影响。

   总之,这个在2023年4月成立的团队,在六小虎中亮相最晚,但其实力不容小觑,丝毫不逊色于其他团队。从这一点来看,他们能够获得魔都的投资也是情理之中的事情。 这个团队虽然起步较晚,但其成员的能力和潜力得到了充分展现,这种迅速崛起的现象也反映了当前市场对创新和实力的认可。投资方显然看到了他们的价值和发展前景,这不仅是对团队本身的肯定,也为更多后来者提供了积极的信号。

   然而另一方面,除了人才因素之外,大型模型厂商的战略选择也日益受到关注。

    而AGI基础模型这一领域,实际上也是技术理想主义者们最为激动的方向,是大多数创业者投身大模型领域的初衷所在。

   换句话说,基座大模型就如同稳固的地基,唯有地基坚固,模型的基本能力才能逐步提升。未来,我们有望通过这样的坚实基础开发出真正能够理解世界的通用模型,并将其应用于各个领域,从而改变人们的生活方式。

   像OpenAI、Google、Anthropic、Meta,以及国内的智谱、阶跃等公司,都在不断推出各种AI应用的同时,持续深入地探索大型基础模型。

   然而就像开头说过的,整个 AI 领域其实有些降温。

    不少初创厂商们因为成本上的压力,逐渐搁置了基座大模型的研究和探索,把重心放在 AI 应用上。

   要么选择专注于垂直行业的赛道,要么单纯做面向消费者的业务来盈利,毕竟只有先保证生存,才能谈实现理想。 这样的策略在当前市场环境中显得尤为重要。随着市场竞争日益激烈,企业需要更精准地定位自己,以便在众多竞争对手中脱颖而出。专注于某一垂直领域可以为企业提供更加深入的专业知识和服务,从而在特定市场中占据优势地位。而单纯面向消费者(To C)的业务则能够快速吸引大量用户,通过规模效应迅速增加收入。无论选择哪条道路,关键在于找到适合自己资源和能力的方向,并持续优化产品和服务,以确保企业的长期发展。

   在2024年,国内依然在持续更新基础模型,并在公开场合反复强调以AGI为目标的公司中,智谱和阶跃星辰是相当典型的代表。

    几个月前,差评编辑部曾与智谱的CEO张鹏进行过一次深入对话。张鹏表示:“我们的目标是实现通用人工智能(AGI),在这个过程中,每个难题的攻克都有可能带来革命性的进展。” 这种对技术前沿的追求和对创新的渴望体现了当代科技公司的雄心壮志。从某种程度上说,这样的目标不仅推动了技术的发展,也反映了人类对于智能极限的不断探索。不过,随之而来的还有伦理、安全等方面的挑战,如何在快速发展的同时确保技术的合理使用,将是未来需要共同面对的重要课题。

   包括阶跃星辰也一样,阶跃的创始人姜大昕曾经说,高昂的训练成本的确是一个挑战。有人调侃 “ 讲卡伤感情,没卡没感情,用卡费脑筋 ” ,但如果追求的目标就是 AGI 的话,付出再多也还是要坚持下去。

   姜大昕为阶跃星辰规划的技术路径分为“单模态-多模态-多种理解和生成-世界模型-通用人工智能”这五个阶段。

   这可能也是阶跃的大模型系列之所以被命名为 Step 的原因,五步成诗。

   到了现在,阶跃星辰已经走出了两步。

   阶跃的第二阶段,即万亿参数大模型Step-2,在上个月引起了广泛关注。 (这里的修改主要是调整了句子结构和用词,但保留了原新闻的核心信息。)

   在备受瞩目的LiveBench榜单上,Step-2凭借卓越的表现夺得了国内第一、全球第五的佳绩,成为唯一进入前十的中文语言模型。这一成就不仅彰显了Step-2在技术上的领先优势,也标志着中国在大模型研究领域取得了重要的突破。 这不仅是对Step-2团队辛勤工作的肯定,更是对中国人工智能技术实力的一次重要展示。在全球竞争激烈的背景下,这样的成绩无疑增强了我们在国际科技舞台上的影响力。希望未来能有更多的创新成果涌现,推动中国人工智能技术不断向前发展。

   榜单成绩时间:2024-11-19

   而阶跃的 “ 第二步 ”Step-1V 走的也不错。

   根据?模型竞技场ChatbotArena的数据,在该网站中,网友可以试用所有大模型并进行评分。在今年11月的榜单中,Step-1V的总分已经与Gemini1.5持平。

   除了这些,在 C 端应用上这家公司也做出过一些出圈的产品,就比如主打拍照识别的跃问 app 。

   他家的语聊拍照功能,也是国内最早接入iPhone16相机控制的大型模型功能。

   一款名为“胃之书”的应用在上线后迅速攀升至AppStore美食榜单的前三名,其背后的技术驱动力是阶跃的多模态大模型。 这款应用的成功不仅展示了技术在提升用户体验方面的巨大潜力,同时也反映了当前消费者对个性化与精准化服务的需求日益增长。通过结合多种数据处理模式,“胃之书”能够更准确地理解用户偏好,提供定制化的美食推荐,从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。这种创新不仅为用户带来了便利,也为餐饮行业提供了新的发展方向。

   今年在圈内爆红的AI 小游戏换你来当爹、灵魂提取器,也是基于阶跃模型能力开发出来的。

   像是界面财联社这些财经垂类的专业媒体,也跟阶跃做过 AI 合作。

   但归根结底,阶跃星辰给人们留下的最深刻印象,依然在于它低调而富有实力的形象,以及始终坚持着通往通用人工智能(AGI)的初心。这家公司在技术上的持续投入和对长远目标的执着追求,无疑为整个行业树立了新的标杆。它不仅展示了如何在激烈的竞争中保持独特定位,还提醒我们,真正的创新往往来自于那些不忘初心、默默耕耘的企业。阶跃星辰的发展历程告诉我们,只有坚定信念,才能在复杂多变的技术领域中找到属于自己的道路。

   而这,或许这正是上海国资选择它的另一个原因。

    最后,在AI领域逐渐趋于平稳的2024年底,智谱和阶跃星辰两家公司相继获得了国家队的投资支持,这无疑为国产AI行业传递了一个重要的积极信号。

   一方面,这表明行业内的发展方向已开始逐步明确,即使是在最顶尖的国家队层面,也期望能够早日见证AGI的出现。

   而另一方面,这也标志着国内大模型竞赛进入了更加激烈的下半场。 随着技术的不断进步,我们可以看到大模型的发展已经从初期的探索阶段过渡到了现阶段的竞争白热化阶段。各大科技公司和研究机构纷纷投入重金研发,力求在这一领域占据领先地位。这不仅反映了市场对大模型应用潜力的高度期待,也意味着未来的技术突破和产品迭代将更加频繁。在这个过程中,创新能力和研发投入将成为决定胜负的关键因素。我们有理由相信,这场竞赛将推动整个行业向前迈进,带来更多的可能性和机遇。

   拥有人才、找准方向并能够坚持到最后的人,才有机会向人工智能的One Piece——即AGI(通用人工智能)发起挑战。 在这个过程中,不仅需要持之以恒的努力,还需要有创新的思维和对技术前沿的敏锐洞察力。面对这一目标,我们既要看到在算法、算力和数据三大要素上的显著进步,也要正视在伦理、安全等方面的潜在风险。唯有如此,我们才能在通往AGI的征途上,不断克服难关,最终实现这一宏伟愿景。

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