什么才是正确的AI创业创新姿势?
答案好像不是做大模型的。吃过见过，和王兴一起创立了万亿美团帝国的王慧文，大模型创业弄了一半，抑郁了，早早就退出了人工智能内卷，他或许提前看到了什么终局？
王慧文的退出，并没有像他高调宣布进军大模型一样，引起什么产业波澜和反思。大家只是感叹有钱人看来只是表面快乐。
无论是大厂还是中小创业公司，大部分继续一股脑继续“造轮子”，做大模型开发。
对于人工智能产业，目前催生三个可见的赛道：
万亿级的是芯片公司，这是属于英伟达、AMD等超级公司的赛道，不属于任何中国企业。
千亿级潜力是开发大模型“造轮子”，OpenAI提供了大模型的思路，许多公司在OpenAI开源的基础上去模仿OpenAI开发自己的大模型。但是随着今年4月份OpenAI宣布不再开源，模仿者大部失去了方向，技术水平停留在ChatGPT 2.0左右阶段。
还有就是百亿级左右的赛道，各种搭建在大模型上的应用，把大模型作为底层技术，应用在各个领域，例如做各个产业的垂直模型，现在有在尝试医疗、法律、娱乐、绘画、数字人等等领域，目前大部分都处于试水阶段。目前在中国，AI这条赛道上大家都喜欢抢着造轮子。根据中新财经统计，目前已有超90家中国科技公司发布AI大模型，而这个数字在今年4月份还仅为50多家，人工智能产业正在“百模大战”。
然而，造轮子这条赛道，在昨天大概率将被扎克伯格的Meta发布的Llama 2给终结掉。
一、Meta放大招Llama 2，让“造轮子”大模型创业者们心头一凉
昨天，Meta宣布Llama 2激起整个人工智能产业震荡。Llama 2即扎克伯格创建的Meta（Facebook）旗下专门推出的商用开源大模型。据Meta官方介绍，Llama 2大语言模型系列是经过预训练和微调的生成式文本模型，其参数数量从70亿到700亿不等。
Llama 2其参数和实际测试已经达到ChatGPT-3.5左右水平，先不说中小创业公司，国内就算许多大厂，如文心一言、通义千问、360智脑都不能达到这个水平。
作为人工智能领域权威之一的机器学习科学家内森·兰伯特（ Nathan Lambert ）直言，Llama 2 性能是超过GPT-3的，对许多闭门造大模型的公司是个巨大的打击，这个模型（Llama 2）将满足大多数公司对更低成本和个性化的需求
Llama 2对于人工智能应用，就像手机APP开发之于安卓操作系统一样，其目的就是让应用层开发者们不用重复造轮子，直接用最低成本获得大模型的基础设施使用。
几个月前，Google曾公开表示，因为有开源社区，我们（Google和OpenAI）没有护城河。或许是美国巨头们已经想明白，大模型本身并不具备护城河，而是某个开源大模型上面形成的应用生态将是最大护城河。
这个生态看起来是美国巨头们蓄谋已久。作为Meta宣布的首批合作伙伴之一，亚马逊云科技宣布，客户可通过Amazon SageMaker JumpStart使用由Meta开发的Llama 2基础模型。
而OpenAI 的密切合作伙伴微软，这一次成了 Llama 2 的首要合作伙伴。在未来，任何个人开发者或者中小公司，都可以最低成本调用Llama 2。猎豹CEO傅盛在第一时间转发了Llama 2的文章，并配文“这一下不知道多少公司笑醒在深夜，多少公司哭晕在厕所”。
朋友圈下面，前搜狗CEO、百川智能创始人王小川留言：哈哈哈。表示赞同。
而此前就说公开说“大模型本身没有价值”的金沙江创投合伙人朱啸虎则留言说：“都是笑醒吧，又可以take free ride”，意思是大家都可以用免费的“轮子”了——OpenAI已经不再开源，而Llama 2的出现拯救了大家。
傅盛随后在其视频里公开表示，Llama 2将会让大模型白菜价、平民化，像自己这样做人工智能应用落地的才是正确的方向。
《量子连线》采访了一些在看人工智能项目的投资人，他们都表示目前已经不会再投“国产大模型”。业内许多人已经达成共识，大模型就是一堆代码，如果没有落地产业生态，意义不大。
目前看来，大模型需要生态，以及大规模资金投入，这也不是一般中小创业公司和投资机构能长期承担的，美国方面有科技媒体透露Llama 2目前保守估计训练成本高达2500万美金。而整合亚马逊云，微软等生态更是不可想象的资源。
百度高管吴甜曾在几天前表示，真正从底层做起来的大模型成本非常高，国内大模型终局将只有几家能活下来。
只是想不到终局来得如此只快速。
二、搞基础设施是浪费资源，硅谷创业者反而比较清醒
王小川曾在4月份说中国大模型比美国技术落后了3年，而百度方面则认为没有那么大差距，为此双发还打了嘴仗。
但不管差距多久，商业竞争先发优势是非常重要的。安卓系统如果晚两年发布，将不具备今天的生态；微信如果晚米聊两年出现，张小龙必然不会有今天的成就...正如《从0到1》所描述的，互联网是个能把先发规模优势发挥到极致的领域。
也许是监管和中美环境，让中国大厂们，甚至创业者心存侥幸，觉得还可以有几年的发展空间，还能在基础设施上努努力。但是随着监管规则的落地，以及硅谷大模型基础设施的逐渐成型，再做轮子已经没有任何意义。
其实在硅谷，大部分中小创业公司并没有在重复造轮子，他们早已经开始研究人工智能应用方向。例如最近兴起的AI Agent概念——AI工具能够自主工作和反馈，感知所处工作环境并作出反应，通过自主决策和行动完成某些任务，还能通过学习、反思进行迭代。整个过程几乎不依赖人类的指令和监督。
例如Inflection AI是一个人工智能旅行私人助理公司，在6月底筹集了13亿美元资金。该公司正在开发一款私人助理，可以担任顾问角色，处理诸如在旅行延误后获得航班积分和酒店等任务，解决了人们繁琐的旅行事务。
另外一家初创公司Adept，筹集了4.15亿美元资金。Adept研发的模型Action Transformer(ACT-1)，仅需一句提示语，便可以自行进入公司Salesforce客户关系数据库，完成一项据说需要人类点击10次或更多点击的任务。
而人工智能角色生成聊天软件Character.ai以10亿美金估值获得了1.5亿美元的投资，Character.AI 允许用户以各种人物（例如明星、历史人物）等人物为模型创建人工智能聊天机器人，还可以帮助用户去和自己的男女朋友聊天，以增进感情。
大模型，在未来更多将是像云一样的基础设施，需要的企业或者用户直接进行采购和调用。
甚至一些把自己的微信聊天接入了。之前他们需要使用一些类ChatGPT的开源软件，现在直接使用 Llama 2，有了 Llama 2 这样的开源大模型，自研的意义更小了。
傅盛预言，未来几个月，大模型开发者将面临大规模裁员。
而对于阿里云，百度这些All in大模型的大厂来说，Llama 2也将给他们造成巨大的压力，如果相同的价格，为什么开发者不去用价格更便宜，性能更好的大模型呢？
我们基建（包括房地产）高速发展的时期也是国外科技高速发展的阶段，虽然GDP数据好看，但几十年后会不会又是清朝和八国联军的差距？
安卓系统的亏还没吃够吗 免费的才是最贵的 别人说不让你用就不让你用
不做底层，不做大模型，等于没有自己的根基，以后人家不让你用不就歇菜啦？芯片的亏还没吃够？
别人不开源，就各种凉凉！整天就知道抄袭和讲故事！
这玩意，外国的用着放心么？凡事AI创造的东西都可能被传送回他们公司，可以轻松的收集海量有用信息，其危害程度远高于一般间谍，国内必须加以限制
免费的才是最贵的，割韭菜还是客气的，卡脖子才蛋疼。国内大厂要学习华为挺直腰杆。顶华为盘古AI，尽管不是民用的[点赞]
到这个时候还来说这种话 这个账号背后是谁 得好好查查了
国内再难也得有，不好用也得用，不用国内永远没有好用的，以后就等着美帝搞你吧！以后有事反正国内的资本家跑的比兔子还快。
哪天人家咔嚓一下
问题是你现在可以用他们的轮子，等你上高速了，他们把轮子又给你限制了，你不是又趴窝了
说到底还是要自力更生，需要国家扶持，拉近差距，用五年十年来跟上或者能弯道超车，不然永远被人卡脖子，它们不讲规则，我们在联合国也必须强硬起来，那怕退出也无所谓，现在大家都在表演，大国还是要硬一点
没有底层只做应用，看看华为的遭遇，说不给用就不给用了，前车之鉴不远，怎么还会有这种论调出现呀！
不搞核心技术，只会搞房地产的国家没有前途
中国应该所有科技公司同心协力搞一种
造肯定是要造的，问题不能像现在大多数公司在干的那样抄人家的造！
我觉得应该禁止美国大模型从我国抓起数据，一定要快。大模型可以理解为一种智能分析的间谍，他的成长是我们的数据喂大的。如果中文核心数据不让他抓取，他就失去了收集信息整合信息的意义
没得生态，一切归零。
ⅰ∫
一个公司三年五领导，而一个底层非10年不可能有所成就，你喜欢给别人做嫁衣？！
基础数据训练网警中心有，但是创新就不行，只有百度有百科
汉奸一枚！
自已的才长久，必须自研才行。吃一堑长一智[呲牙笑][呲牙笑][呲牙笑]
从这个故事我又看到了芯片一样的事故！不长记性最后还是被卡脖子！歇菜
只要存在断供的可能性，就不会，因为央企不会用
先开源钓鱼🎣，吞饵后收网，到时候想跳车都不可能[扁嘴]！国内就不能联合起来共同开发吗？[得瑟][得瑟][得瑟]
国内得看华为
一点长远眼光都没有
西方的都不能依靠
风继续吹[笑着哭][笑着哭][笑着哭]
又想被掐脖子吗？
各个大佬都庆祝有免费的大面包！这情形是不是似曾相识！
犹太资本是有脑子和变化创新能力的。中国资本要打开格局，加油，护我华夏[点赞]
开源背后的传送，让你永远给他打工
这里除了忽悠，没有真的
华为鸿蒙生态开源免费用国内没一家手机品牌上生态，国外一开源抢着入，骨子里的窝里狠斗
很多都是无用之物，
外来的可以借鉴！但不能吹捧！做生意要想走出国门，必须得信心满满、荷包鼓鼓！根基不稳的迟早要出洋相！
大模型要海量数据做训练和搭建，中国肯定不会让国家的数据上大模型去运转和训练，还是要培养自己的大模型架构，不然会被卡脖子，我觉得这方面应该学学华为的盘古，做工业产品
限制太多，很多人有才华有能力，但是没资格做科研
立个法禁用就行了
大家还是少说点了，一会愤青要扣帽子开除国籍。
等你用好了，人家在来收费，死翘翘的
开局一张图，内容全靠骗，资金不够，项目来凑。
技术核心终究是被人家抓在手里了。
免费？哪天就卡你脖子
懂技术 又懂商业的永远是赚钱最快的 所以计算机真的是好专业 有了积累后 就可以做资本家了
终结者早晚就要来到身边
国家投资华为吧[得瑟][笑着哭]
英伟达不是中国公司吗？弯弯不属于中国了吗？
然后一卡脖子…呃！
叫嚣卡脖子的快出来跳一跳，不卡脖子的来了，可以白嫖哦！
到时候卡你脖子时才自己才去研发就晚了，中国吃这样亏还少吗？
一用它的产品，卡脖子卡死你，华为的教训还不够吗。
现在说开源让你免费和低成本使用，等国内这些搞大模型的都倒闭或转行了，达到了垄断目的后他又突然出击不付费就不授权，你还不得乖乖的把钱送上
小便，70年布雷顿森林体系崩溃后，美元同黄金再没半毛钱关系，你娃真不知道？
这个赛道中国千万不要拿来主义，自己搭建才是硬道理！
跟芯片一样的战术，免费的才是最毒的。
如果你有选择权，你会选择前三名以外的AI平台吗？
人工智能的发展是无限的，同时也是潘多拉。这把利剑🗡️要在谁手里，才能让人类多延续几千年?
即使它开源，中国也需要有自己的轮子。老在别人的轮子上走，迟早要翻车
所以说以后我看片片的时候是不是有人在另一端监视着我？
没什么大用，让他翻译一下他奶奶个蛋的是什么意思
我们要高额补助非洲的黑子们才不被别人卡脖子
科技研究也是需要从基础的慢慢一步步来的，现在专家动不动就是弯道超车，基础到99层都没有建，直接就弯道超车把一百层建好了
但凡国内有个能用的，谁会费大力气去用chatgpt
没有自己的大模型，以后还将继续受制于人
我国的数据不可能放到美国的云上，又要用美国的轮子，所以又必须要自研轮子，真是矛盾体啊！
AI不在于语言，而在于自身进化，进化了就是无穷的语言
还是那句话，美国负责画饼中国负责实现，965凭什么能卷赢996[得瑟]难道美国人都是天才？就现阶段而言 大疆、字节、米哈游已经是三个国外无法模仿的公司了，如果没有芯片问题 还有个华为。未来十年中国牛逼的企业会越来越多。
这作者是；好了伤疤，忘了疼的！代表人。
阿里会自己开发自己的大模型，华为也会，百度估计也会，腾讯利益心太重估计不会
在科技领域咱是干不过欧美的，这是不争的事实，别一天到晚的想弯道超车，说难听点路你都找不到怎么超？你根本没有那个基础，科技的发展是靠时间沉淀技术积累和异想天开疯狂的思想和实践，而这真是我们所缺的
看看只能笑着哭…
没有中国的参与，他们的生态就起不来，没有自己的底层，就会又多个安卓，关键时候我们啥都没有。所以底层必须举国之力建设，这是政治不是经济
盘古是干嘛的
等你用习惯了，谁说得准哪天Llama又关闭开源。
又一个google安卓，未来准备接受收割吧
人心不足蛇吞象，不被噎死，也会被撑死！
这么厉害又能怎么样？俄罗斯不让乌克兰的粮食运出来整个欧洲都要跳脚！AI只是想地球人太闲了没事做就互相残杀，最终达到全地球剩5亿人的目标。尽管搞吧！
虚拟的毕竟不是现实，最终需要人类控制。别一味的跟节奏，炒股票可以，现实生活还是照样。
感觉中国的AI又会是以前的系统，看看中国的科技公司为国外的的大模型开原而兴奋，最后中国所谓的科技公司也就是一个卖菜公司。
感觉大部分国人思维方式偏了。中国有句老话，教会徒弟，饿死师傅，凡事都要留一手。本来是开源的，免费的。但是你们现在对我造成威胁了，抢了我的饭碗。那就没必要免费了。而你们不但不感恩，还对我不开源的做法有意见了。
从最早核弹，机床，大飞机，芯片，光刻机来看，凡是核心技术没有的，后期我们一定会被掐脖子。
如果没有中国自己的技术，都去使用美国的只能管得了一时，将会重复芯片这类被卡脖子的道路
难在输入的参数。否则股市不用玩了
腾讯躺在微信上使劲内卷。
又是美国犹太商的诡计！
天无绝人之路我们为什么要跟在他们后面而不另起炉灶
把别人走的路再重走一遍，关键是他们还老走错
正常的商业竞争策略没问题，别用行政力量打压别人就行
以后国人的想象力创造力都被美国收割了这才是最可怕的
你以为什么公司都能随便用老外的AI？AI的情报搜索能力也是一流的，中国国企敢用吗？
看到标题就开森[呲牙笑]
按作者的说法，中国都没必要花大力气去开发北斗导航，直接用GPS不是更省钱吗？世界上没有免费的午餐，如果有，那也是一个陷阱！
弯道超车
国内的民用ai就会坑钱坑人
中国至少保留3-5家吧，这样的基础框架都没不做，还算一个大国么？
中国公司基本上也就在西方公司的创新产品上做一点延伸的细化。
就算给住上高楼大厦 始终还是农民
不自研随时卡脖子，，应该大厂联合起来才是正解