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大模型的苦,创业的AI 科学家最懂
9111点击    2024-10-29 18:47

创业9个月不到,李洋光是技术研发投入就烧光了2000万元,8月现金流断裂后,离开大厂,曾经想“用AGI改变世界”的李洋,创业未半,中道还背上了债务。


“AI创业必须找靠谱的商业化负责人,创始人也得亲自跑市场。”李洋告诉字母榜(ID:wujicaijing),在离开大厂拿到2000万元天使轮融资后,他在团队组建起来的第3个月才开始寻找市场合伙人,但找到靠谱的商业化“搭子”,似乎比从投资人口袋里拿钱还难。


动辄大厂某战略高P、某业务市场负责人,光鲜履历让李洋看的一愣一愣,但创业9个月,李洋的商业化搭子口条一流,但就是打动不了客户,李洋才发现,声称大厂市场负责人的搭子,不过负责过某条业务线,对AI产品的客户并不了解,甚至阐释不清技术逻辑。最终,李洋为了还债,不得不亲自下场跑客户。


而从卷大模型到卷应用,国内科学家投身AI创业的技术大牛越来越多,李洋的搭子困惑实际上正揭示了,如今的AI科学家创业再度面临着刘自鸿难题。


作为最早一批“科学家创业”的代表,刘自鸿的开局与杨植麟、稚晖君高度相似。作为柔宇科技创始人,斯坦福背景的刘自鸿归国创业,曾经创造了打破世界纪录的新型超薄彩色柔性显示屏,更吸引了包括IDG资本、深创投、中信资本等知名投资机构的追捧。


但过于自信自身曲面屏技术的刘自鸿,身兼数职,在担任首席科学家的同时抓着商业化,撞上曲面屏难以量产、曲面屏手机销路受限的现实,在5月迎来破产清算,一手好牌打的稀烂,天才科学家创业的刘自鸿,做了太多超出自身能力的事。


踩着刘自鸿的肩膀,稚晖君作为智元机器人的联合创始人‌,每次露面都只与新产品上线挂钩,找到商业化搭子,专注负责技术研发,成为了当前AI科学家们创业的一致选择。


图源:AI制作


不过,找搭子只是第一步。


10月尚未结束,根据第三方APPGrowing数据,为了拉新,Kimi10月前20天内投放金额已经高达1.1亿元,Q3总投放金额为1.5亿元;MiniMax旗下的星野Q3总投放也超过了6500万元。


相比起背靠大厂的字节豆包Q3投放2个亿、腾讯元宝Q3投放8000万元,在这场AI 烧钱大战中,AI 创企们究竟还能打出多少子弹,不免令外界担忧。


“现在AI产品拉新最难的就是保证用户长期留存,本质上是因为现在的AI产品都并不属于刚需,但拉新后,最重要也是最难的,是实现营收。”某明星AI创企产品拉新相关人员告诉字母榜,对于融资分分钟过亿,舍得花近亿元投流拉新的AI企业们而言,AI技术或许真的能改变世界,但创业的AI科学家们,首先得活下来。


A


同是科学家创业,AI创企们,无论出身大厂还是师承名校,都选择了与刘自鸿不同的入场姿势。


在组建创始团队初期,创始人们就坚定地“不为爱发电”,把找商业化搭子刻进了基因。


同是天才少年,创建折叠屏手机“鼻祖”柔宇科技的刘自鸿,身兼董事长、CEO、首席科学家数职,联合创始人刘姝威多次表示希望其退出管理层,专注于柔性技术研究,也遭到了刘自鸿的拒绝,“既要、又要”之下,却连柔宇曲面屏的量产问题都难以解决。


自称“i人”的稚晖君则仅在智元担任CTO的角色,出现在智元机器人发布会上的他,更多承担着技术代言人的角色。


而近期被OPPO收购的波形智能,其创始人姜昱辰也是典型的技术型创业代表,博士毕业于苏黎世联邦理工大学人工智能专业,她专攻自然语言生成,开发的“蛙蛙写作”也是首批国内用AI写小说的垂类AI产品。


姜昱辰告诉字母榜,在她参与蓝驰创投训练营时,彼时已经在准备创业的她,认识了出身腾讯产品经理的万磊。而对用户和商业化更为熟悉的万磊,也随后成为了波形智能的联合创始人。在CEO姜昱辰负责Weaver大模型技术迭代的同时,万磊则把时间都花在了沟通用户和对接需求上。


“组一个AI创业团队很简单,找一间办公室,拉上初期几千万的融资就能马上把项目干起来,但找一个商业化负责人,得划上百份简历。”


李洋亦表示,尽管奥特曼备受争议,但OpenAI的成功,离不开奥特曼的运作,无论是找到了微软这一大金主,还是持续营销造势,AI从技术到落地,离不开专业商务负责人的推动,国内90%以上的AI项目,在创业初期也必然会吸引有大厂产品或市场经验的合伙人入场。


图源:AI制作


而在创业伊始就找搭子的AI科学家们,也有着区别于刘自鸿理想主义式的实用主义思考。


作为科学家,刘自鸿无疑是成功的,柔宇科技的柔性技术路径区别于三星等国外企业,自主知识产权下,造价也远低于业内同行。


但完美主义的刘自鸿带领公司融资9轮,却迟迟未推出能带来现金流的产品,更没有拿到任何一家手机或平板大厂的订单,2019年,柔宇科技全柔性显示屏产量31.4万片,销量却仅有5.27万片。


杨植麟作为国内科技领域技术信仰派的代表人物,2023成立月之暗面,今年3月就推出了长文本大模型kimi,即便融资额动辄过亿,公认不缺钱的杨植麟,5月就在Kimi小范围灰度测试打赏功能,金额从5.2—399元不等。


同样拿到腾讯、阿里等大厂投资的MiniMax,创始人闫俊杰则分别在2023年6月和9月,推出主打海外的AI虚拟人物聊天的Talkie和主打AI陪伴的星野,据公开数据,Talkie累计下载近1400万次,总营收近83万美元,星野也有包括“抽卡”在内的虚拟礼物售卖。


B


从技术控的完美主义走入实用主义,AI科学家创业也一改科学思维,开始重视起工程思维。


区别于刘自鸿时代,在资金更密集、人才更密集的AI创业赛道,从ChatGPT到GPT-4o,甚至OpenAI计划在12月前推出其下一个前沿模型Orion,国内中小AI创企们平均上线demo的时间从7-8个月压缩至3-4个月,牺牲一部分的产品体验换市场,成为了AI创业科学家们的共识。


布尔向量的创始人王庆告诉字母榜,创业初期他总想着“把产品做到100分再推广”,团队花了很长的时间调整视频编辑器,产品大概延期了半年才发布,“其实错过了很多市场机会。”


在今年大热的文生视频领域,王庆的布尔向量主要为海外的电商用户提供服务,经过两年的商业化尝试,王庆意识到,对于用户而言,60分的产品已经能够满足需求,而创始人花一年时间把80分的产品提高到100分,可能市场早就被80分的产品占据了。


对于需要AI生成视频的电商用户来说,尽管Sora的视频效果及其炫酷,但能不能帮电商老板降低视频生产成本、提高效率,才是拿到to B订单的关键。


不可忽视的是,当下AI科学家创业面临更大的商业化压力。


刘自鸿之所以能坚持完美主义,迟迟不推出能打的量产产品,在2014年前后,融资额尚且以千万计,而AI领域单次融资额的计算单位变成了亿级,OpenAI甚至打出了需要千亿融资额的旗号。


同时,大模型训练所需的AI芯片,如英伟达H20AI芯片,性能不足原版15%,价格高达每颗11万元,李开复则提到,大模型厂商一次预训练成本达到300万美元,AI科学家们更需要来自投资人的输血,来自投资人的商业化审视也势必更加严苛。



“不少开源算法下的视频模型,呈现效果好,但稳定性差,对于用户来说,如果尝试100次才能生成可用的视频,还不如直接在谷歌搜索,下载视频付版权费成本更低,”王庆道,目前已经积攒了几十万用户的布尔向量,如今会更关注用户的付费率,“知道用户是谁,知道用户会为什么功能付费,更重要。”


作为2024年的“当红炸子鸡”,月之暗面分别在2月、5月、8月分别拿到超10亿、8亿、3亿美元的融资,作为闭源大模型的拥护者,杨植麟曾经坚定表示专注toC,却在几个月后表示,“我们To B倒也不是说完全不做,但是我们最主要的还是会去聚焦和发力C端。”


8月,Kimi不仅发布了企业级API,5天后,月之暗面再次宣布Kimi开放平台的上下文缓存Cache存储费用降低50%,由10元/1M tokens/min降低至5元/1M tokens/min。


不管是坚定做ToC业务的零一万物,还是布局B端市场的智谱AI,同时入局ToC、ToB的MiniMax,明星AI科学家们,都在ToC和ToB的商业化上反复摇摆。


C


下海创业的AI科学家们,无疑面临着比刘自鸿时期多得多的考验。


“年收入破千万的AI创企,可能明年也会死掉。”李洋告诉字母榜,在商业化面前,AI科学家不仅需要变得实用主义,还需要“卷”实用性。


即便是对于已经凭借订阅、拓展B端客户实现年营收破千万的AI企业而言,几十倍的融资差距也让李洋们轻松背上负债,“今年的客户不一定明年仍然有需求,而想要做大规模,就必须通过投流等做好数据,向投资人证明商业化能力。”而在今年,这个能让AI科学家们拿到下一轮融资的营收数额,已经达到了6000-8000万。


这或许也解释了Kimi在20天花1.5亿元投流的一部分原因。


有投资人告诉字母榜,去年Kimi平均获客成本要12-13元/人,单日投流成本为20万元,甚至一度将B站变成了自己的广告部,今年在Kimi、豆包的争夺下,AI产品平均获客成本卷到了20-30元/人。据36氪报道,月之暗面在B站的单个用户转化报价高达30元左右。Kimi每通过B站获得一名注册用户,月之暗面起码要支付30元的费用。



但高投流并不意味着高营收。


“目前国内的明星AI创企仍然停留在拉新阶段。”上述国内头部AI创企产品拉新相关人员告诉字母榜,现在的AI产品上新太急,对于用户来说并非刚需,长期留存弱,投入产出比并不高。


“明年不赚钱的AI企业会死,正在赚钱的AI企业可能也会死。”李洋直言,对于投资人来说,千万级别的营收,几十万用户的样本量太小,在更高幅度的商业化数据的要求下,AI科学家们要面对更重的商业化压力。


同时,大厂的探入,不仅加剧了卷度,也让AI科学家们的团队协作性受到了更大的考验。


3月,曾经筹集了13亿美元的明星AI创企Inflection官方发文宣布,公司三位联合创始人中的两位Mustafa Suleyman和Karén Simonyan将加入微软,无独有偶,8月,零一万物技术联创黄文灏被爆加入字节,随后阿里通义千问大模型负责人周畅也被曝出在7月离职后,低调加入了字节。


而当钱包丰厚的大厂卷起价格战,大厂带头降价,随着字节豆包pro-32k模型推理输入降幅比行业价格低99.3%,阿里云宣布旗下9款大模型全面降价,腾讯云也宣布混元-lite免费,其他模型的降幅最高达到87.5%。据《财经》杂志报道,阿里云、百度智能云等多位负责人曾透露,今年5月以前,国内大模型推理算力毛利率高于60%,和国际同行基本一致,但在5月接连降价后,毛利率则跌至负数。


对于赶场下海的AI科学家们来说,当AI竞争进入泡沫化的竞争阶段,谁更早实现商业化,就能更早回收成本。“欲戴皇冠必承其重”,投资人铺设的鲜花大道并非一路通途,落地,成了2024年必须要过的关。


(文中李洋为化名)


文章来自于“字母榜”,作者“马舒叶”。


关键词: AI , AI创业 , AI科学家 , 人工智能
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1
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

2
逆向大模型

【开源免费】kimi-free-api是一个提供长文本大模型逆向API的开渔免费技术。它支持高速流式输出、智能体对话、联网搜索、长文档解读、图像OCR、多轮对话,零配置部署,多路token支持,自动清理会话痕迹等原大模型支持的相关功能。

项目地址:https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api?tab=readme-ov-file

3
免费使用GPT-4o

【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点,无需魔法付费,即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。

在线使用:https://ffa.chat/