ChatGPT 人工智能 GPT4 伦理 生成式 医疗 监管 安全 机器学习 深度学习 神经网络 计算机视觉 强化学习 模型 算法 应用 开发 研究 工具 平台 框架 数据集 训练 部署 安全 合规 培训 投资 LLM,llm AI,ai,Ai 大模型 大语言模型 制图 生图 绘图 文生图 文生视频 生成式AI AGI 世界模型 sora chatGPT,chatgpt,ChatGpt claude openai Llama deepseek midjourney 红熊猫模型 Red panda,panda Stable Diffusion,StableDiffusion,stable DALL- E 3 DALL E DALL Flux,flux 扩散模型 混元大模型 文心一言 通义千问 可灵 Pika PixelDance 豆包 月之暗面 零一万物 阶跃星辰 搜索增强 MiniMax Talkie Agent prompt fastai LangChain TTS 微调 提示词 知识库 智能体
# 热门搜索 #
搜索
杨植麟闫俊杰都来站台!钉钉要建中国最开放AI生态
7665点击    2024-06-27 17:13

大模型趋势的风向,开始变了。


去年,圈子里关注技术本身的突破。厂商们夜以继日地在AI路上狂奔,比谁的模型性能更强。大模型更新换代的速度,最快以小时为单位推进,趋势中几乎每一位潜力股都曾坐上过“最强王座”。


而今年,市场开始谈应用落地、谈商业模式、谈如何可持续


“杨植麟们”也越来越一同出现,足迹遍布各种发布会、论坛、峰会。这传递着一个强烈的信号:


大模型的风向,已经开始吹到应用场景侧,而且大有未来。


都有哪些应用场景?会吹到谁的应用场景?


钉钉是最新站在舞台中央的那一个。


AI头部玩家扎堆了


刚刚举办的钉钉2024生态大会,现场热闹,趋势明确:大模型公司扎堆来合作。


MiniMax、月之暗面、智谱AI、猎户星空、零一万物、百川智能……市面上最受关注的玩家几乎都到场了。



大咖云集下,观众席当然是爆满了。但还不止于此,展区里也是人山人海。而他们都是钉钉的企业客户。



其中,宇树科技的机器狗“当街”耍宝:



强脑科技仿生手现场秀书法(由人控制):



傅利叶智能的人形机器人引发围观:



都让现场气氛变得更嗨。


当然还有大咖的精彩分享。之前鲜少在公开场合露面的MiniMax创始人&CEO闫俊杰,还带来了主题演讲。


不仅分享MiniMax从哪里来,更透露了要到哪里去。有一个词被他反复提及:AI渗透率


啥意思?


在AI普惠进程里,曾面临的最大难题是技术不够通用。包括MiniMax在内的创新力量,曾花了很长一段时间做底层研发让技术路线更通用,大模型趋势因此而来。


但AI普惠根本上还是要让AI能服务不同用户,需要的不是单纯的技术,而是由技术驱动的产品


所以MiniMax在研发底层技术的同时,也构建了面向普通用户的应用,还将构建经验通过开发平台构建给更多行业伙伴。


用一句话总结这些动作,就是提高AI渗透率。这也是MiniMax接下来的优化方向。



乍一看,或许很多人会以为,这是某个行业性的AI活动。


是的,这么多“AI当红炸子鸡”,实际已经“绑定”钉钉,谋划合作。


对所有大模型厂商开放


这场生态大会,核心就一件事:


钉钉将对所有大模型厂商开放,构建国内最开放AI生态


除了原有就接入的通义大模型,首批接入的大模型厂商有6家,分别是MiniMax、月之暗面、智谱AI、猎户星空、零一万物、百川智能。



这意味着原本用户只能在钉钉上用通义大模型,如今可以自由选择大模型来创建AI Agent,并且钉钉支持随时切换大模型。


为了支撑这个开放的AI生态体系持续发展,钉钉设计了三种与AI大模型合作的方式:


第一种是一方品+大模型


其中一方品是指钉钉上底层模型固定的产品。比如钉钉文档、钉钉会议都属于一方品,它默认接入通义大模型,普通用户在使用钉钉文档时不能选择其他大模型。

现在,钉钉将这一产品品类开放出来,结合各家大模型的特长,共同探索相应能力在钉钉上的场景应用。


比如钉钉与Kimi大模型(月之暗面)正在探索教育场景下的一方品。


第二种是Agent+大模型


钉钉将把AI Agent开发平台做进一步开放,让开发者在钉钉上创建AI助理(AI Agent)时,可以根据自身需求选择不同大模型。包括通义旗下的垂直行业大模型和首批接入钉钉生态的6家大模型。



第三种是定制解决方案


这种模式下,钉钉会和大模型厂商一起,针对客户的具体需求提供定制化的智能解决方案,可实现私有化部署。


目前,钉钉正在与MiniMax一起,为某化工行业企业提供定制化解决方案,满足客户在环评报告等方面的需求。


与此同时,钉钉还公布了AI应用生态的最新进展。目前AI助理总数达到50万个。


钉钉总裁叶军表示:因为AI时代的到来,今天钉钉已经成为了一个全新的钉钉


从去年下半年开始,大模型领域的核心话题就从“百模大战”逐渐向“商业模式探索”转变。


烧钱之后如何挣钱?有人坚定To C或To B,有人双管齐下。背后统一要面对的问题,其实都是找场景


而聚集了海量场景的钉钉,现在要将入口向所有人开放,为探索大模型商业化模式给出新方式。


这种方式好不好?大模型玩家们已经用脚投票纷纷加入了。


但究竟能释放哪些价值?为啥大家都愿意加入?头部大模型玩家,也都表明了态度。


头部大模型玩家怎么看?


从行业发展背景来看,大模型领域存在商业化之困


智谱AI COO张帆旗帜鲜明地认为:


从模型到业务价值不是最后一公里,而是最后100公里。只有一个好模型,不代表你能得到一个好的商业结果


能够验证这一观点的例子有很多。最典型的代表莫过于Stability AI。


他们一手打造了引领AI绘画趋势的明星产品Stable Diffusion,如今却因为商业模式不清晰、在开源与盈利之间没找到明确平衡点,而面临财务危机、主创团队出走等问题。


与之形成对比的是,同样主推AI绘画的Adobe却在这波趋势中成功走出低谷,股价一度涨幅超过90%。


二者之间的反差,一定程度上反映了AIGC创业玩家和场景玩家面临的不同境况。更进一步验证,在大模型领域,场景与技术匹配是产品落地的首要因素,技术成熟度则决定了落地速度



对于大模型厂商而言,技术是长项,关键就在于如何打通场景。


过去一年里,厂商们已经迈出了第一步:初步明确基本路径。比如月之暗面锚定生产力场景,主要做To C,希望打造出一个超级APP;智谱AI则更强调To B和To G。


第二步,则应该是解决规模化的问题。


智谱AI COO张帆认为:


真正的大规模应用或者价值验证,是通往AGI的必要路径。


对应到实际动作,今年月之暗面、智谱AI等厂商曾来过一波集中广告投放,在大众层面引发一定关注。


不过相较于“广撒网多捞鱼”,还有更为高效的方式——和场景玩家借生态


比如OpenAI和苹果的合作。ChatGPT能借助苹果强大的生态,吸引更多用户,扩大规模;苹果则能通过ChatGPT来加强Siri的智能属性,满足用户对大模型智能终端的期待。


更值得关注的是,苹果还向更多大模型厂商开放生态,为用户提供更多潜在选择。消息称,Meta、Anthropic等都在和苹果接洽。


对应到国内,同样需要有类似角色为大模型厂商提供流量入口


月之暗面创始人&CEO杨植麟提到,User Scaling是产品用户从Early Adoptor到主流用户的一个不断跨越鸿沟、扩大规模的过程。这个过程中,用户触点非常重要,钉钉天然拥有海量用户以及生产力心智


所以钉钉向大模型厂商开放生态,其实是对市场需求的满足。AI产品需要PMF(Product Market Fit),AI赋能的产品和场景,也在被PMF驱动。


目前,钉钉用户数已达7亿人,付费DAU超过2800万,生态伙伴超过5600家,已经构建了完整的生态体系。



长期以来,钉钉一直坚持生态开放的战略,PaaS first,Partenr first。为客户提供了规模化、集约化的一些通用能力,也搞低代码,降低应用开发门槛等。


这使得钉钉的定位,更像是一个供需聚合市场。


在大模型趋势下,钉钉非常早就提出“要用大模型重做一遍”,并快速构建起了AI应用生态。


截至5月底,钉钉上的助理总数达到50万个


将生态向大模型厂商开放意味着,这不仅能激发第三方大模型在钉钉平台上的应用创新,也能满足不同大模型厂商的发展需求。


比如对于月之暗面而言,它的战略是主要做C端应用,B端只联合少数核心伙伴输出标品,不做定制。


杨植麟指出:


用户触点非常重要,钉钉天然拥有海量的用户以及生产力的心智,他们很重视在这个过程中,用户对产品的反馈。

我们相信AGI最终是一个和用户协作产生的东西。Kimi大模型的迭代很快,基本上每两周就会更新,如果拿到这些用户需求,就能马上整合到新版本里去。


MiniMax创始人&CEO闫俊杰表示,对于双方而言,这是一次双赢的合作。他们也希望基于钉钉,探索通过跟更多的企业合作,看能够产生的价值到底有多大以及模型如何能迭代更快。


智谱AI COO 张帆说,大模型落地不是解决最后一公里问题,而是最后100公里,因为它有很长的距离,你有一个好模型,并不一定能得到一个好的业务价值。


因此他们除了有完整的模型矩阵和完整的模型运营的Maas平台,还有扎到场景里去的能够帮助客户梳理业务的本地化团队。只有深入场景,才能完成从交付模型价值,到交付应用价值乃至交付业务价值的转变。



对于智谱AI,我们不仅希望在产品层面接入模型,还希望把模型的原生能力和钉钉结合,我们也很重视把Agent平台转化成真正的应用,不只是在钉钉产品场景,并且能够延伸到更多的财税、法务、CRM等细微场景的应用,给客户带来生产力的提升。


当然,钉钉选择开放生态,最核心的驱动力还是自身的战略选择、发展需要


叶军有过论断,钉钉已逐渐摸索出一条商业化路径,即PLG(产品和PaaS驱动)加上SLG(销售和服务驱动)的结合,在保持平台化产品力的同时实现生态开放,从而为企业服务做深价值。


大模型浪潮下,用户最广泛和突出的需求,就是找到适合自己的大模型。钉钉作为一个平台,为用户提供更多选择,是与生俱来的使命。


通过与通义大模型的结合,钉钉在过去一年中初步让用户感知到大模型应用能做什么。但不同大模型各有所长,用户需求也越来越多样化,因此也是时候丰富钉钉上的大模型选择,这既是巩固钉钉的生态优势,也是促进大模型应用市场的整体发展。


如今,大模型的能力还在不断提升,随着模型能力涌现,还会有更多应用场景逐渐浮现出来,应用落地的形式或许也会呈现出更多新特点。


随着AGI时代的到来,基座模型提供强大通用能力,产品是由用户使用共创,并且从基座模型中涌现出来的,To B和To C的融合将成为新趋势。


AI来到“傻瓜相机”时代


纵观整个领域,全球范围内,大模型浪潮都在呈现着这样的三大变化。


第一大变化,第一阶段竞速期迎来尾声,格局初现,马太效应明显


国内国外,大模型的热潮都是由ChatGPT一炮打响的,全世界都看到了生成式AI的变革之力,于是开始百花齐放、百家争鸣、“百模大战”……但不同于其他“大战”,大模型对于入局需要的技术能力、算力资源、数据能力都绝对空前,非等闲之辈可以跟得起。


于是一年之间,格局就已经相对清晰明确。至少在创业玩家之中,头部梯队已经渐渐水落石出,百模大战之后,五虎也好、六小强也好,不同并称体现的是同一现象:依然留在牌桌的,屈指可数了,第一阶段竞速,已经来到了尾声



在创投领域,大模型创业现实又残酷。如果当前依然无法展现出有竞争力的自研通用大模型、没有产品和应用的打造能力,就没办法吸引更大规模的投融资,而没有更大规模投融资,就无法推动创业进入技术迭代、数据迭代和商业化试水的进程。


马太效应已经开始了,即便留在桌上的玩家,也开始寻求新的方式来实现自我证明:过去是模型跑个分,找个利于自身模型的榜单输出性能,现在则需要直面应用场景、用户体验反馈的检验。


即便是打造了ChatGPT的OpenAI,也已经不再显得“遥遥领先”。


这就是大模型领域的第二大变化:从性能跑分为王,到用户为王,场景为王


今年4月,OpenAI的一个小举动震惊了行业内外:宣布解除ChatGPT的登陆访问限制,无需用户注册登陆,就能直接使用


这在当时引发了不同方向的解读。有一种说法是OpenAI为了解决用户活跃下滑的挑战,另一种说法则是token成本降低带来的效应。但不论哪一种,实际都暴露了OpenAI并非依然铁板一块、一骑绝尘,甚至更诛心的说法,认为OpenAI也开始焦虑,担心在更多大模型玩家、产品入局后,ChatGPT对于用户吸引力的下降,不再成为首选,没有数据交互和反馈,动摇的是整个AI模型迭代的未来。


ChatGPT确实是爆款产品,背后的GPT大模型技术确实开创了新时代,但技术的壁垒到底可以守多久?没有场景生态的护城河,是不是又会掉入创新者的囧境?

而就在最近,另一则合作更加印证了这种正在变化的新风向。


在苹果的开发者大会上,库克正式宣布与OpenAI合作,引入ChatGPT,一时股价大涨,未来预期暴涨,对于OpenAI,也被视为找到了新场景,得到了最强硬件产品玩家的认证证明,双赢合作,连马斯克都妒火中烧。


但这不就是钉钉大会上的剧情的另一种展现吗?大模型技术玩家+应用场景生态,你有技术我有场景,你有模型我商业化闭环,都只需要做自己最擅长的事,就能把能力和体验带向更上一层楼。


所以连点成线,不论是OpenAI和苹果的联手,还是国产大模型头部玩家和钉钉的合作,印证的都是AI领域的这种场景为王、技术到商业闭环的新风向新趋势。


大模型时代的技术到商业飞轮,比AI1.0时代,来得更自然、更迅速,更容易人人可感知


相信对于所有用户来说,很快就会告别2023年以来的AI焦虑,那种害怕错失新技术的焦虑。



这也是第三个新风向:AI正在快速来到“傻瓜相机”时代


一个苹果用户,需要知道ChatGPT的技术原理吗?需要知道大模型、预训练、RLHF(人类反馈强化学习)之类的专业技术机制吗?当然不需要。苹果之所以成为苹果,iPhone之所以始终有魔力,不就是因为用户最后感知的是产品和体验,拿起来,好用易用,而不需要分辨背后是不是最先进的技术。


在iPhone之前,更通俗大众的类比对象是傻瓜相机,按下快门,即可获得成片,用户不需要具备任何光学、影像方面的专业技能和知识。


目前的AI领域、大模型领域,这样的趋势也在越来越清晰明确。你不需要懂AI,不需要知道大模型原理,如果你已经是钉钉这样国民应用的用户,那就会“自然”获得最新的AI赋能和体验。这不光是国民应用自身危机感驱动,也是用户场景和开放生态带来的虹吸效应,所有的有能力模型厂商都会齐聚,提供自己的能力,利用钉钉的管道,流进去的是技术,用户端接收的就是体验。


而且对于国民应用来说,既有的用户和场景优势,又会进一步转换为用户福利——因为模型玩家齐聚,用户可以选择最好用的、最想用的模型,或者不用思考,对着自己的需求按下“快门”即可。



而且就在这两天,关于OpenAI断供中国开发者的公告,又把大模型应用落地热议推向了新维度——不过也是一个之前已经被不断重复过的维度


OpenAI的决定是停止对包括中国在内地区的开发者API服务,但相比其他断供,就在这一公告发布后,国产大模型玩家纷纷一呼百应,齐刷刷给出了无痛搬家、2折平替这样的选项。


OpenAI的大模型,不会成为中国AI应用的基座了,中国AI应用的发展之路,也会与OpenAI所在的硅谷不再相同。


这似乎也是对互联网、移动互联网时代的范式和传统的延续。硅谷总是新技术的发明者,而中国市场的用户、数据、运营和服务,会长出体验更优、规模更大的产品和应用。


从门户网站、电商网站、社交应用,再到团购外卖和打车平台,太平洋两岸,不断重复着两个平行宇宙的发展逻辑。


在中国这个宇宙里,用户为王、场景为王、产品体验为王。


文章来自于微信公众号“量子位”,作者 “明敏 雷刚”


关键词: 杨植麟 , 闫俊杰 , AI , 钉钉AI , AI办公
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md