GenAI 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

咱们只逾期OpenAI 5-6个月，但要进一步裁汰这个时刻差，寰球的难度都很大。

国产大模子初度在国际最具挑战的“大模子竞技场”榜单上卓著GPT-4o（5月版块），当零一万物的名字紧跟在OpenAI、Google之后，李开复却如是坦言。

就在“大模子六小强”叫停预测验的外传甚嚣尘上之时，李开复旗下零一万物历时5月憋了个大招，用实验算作恢复一切：

推出最新旗舰模子Yi-Lightning，性能超越GPT-4o-2024-05-13，冲上UC伯克利大模子竞技场（Chatbot Arena）总榜第6。

还把每百万token的价钱打到了0.99元东说念主民币——不到该版块GPT-4o的3%，比较于GPT-4o-mini百万token输入输出价钱的均值，也诽谤了近2/3。

△以上数据戒指10月26日

不仅大模子竞技场官方发帖盛赞，“这象征着中国大模子的强劲增长”。

也得到了大模子社区的平时认同：

中国大模子正在奋发图强！很欢乐看到竞争仍在赓续，这迫使谷歌和OpenAI等大公司赓续开辟他们的模子，更蹙迫的是，发布这些模子。

而这样一个模子背后，另小数值得表情的是，李开复博士和他旗下的零一万物，对中国大模子创业公司的发展旅途，又有了更明晰的贯通。

就在与量子位的一双一双谈中，从打榜，到追逐OpenAI，再到大模子诈欺的商用落地，李开复博士坦诚畅聊一切，还与咱们共享了来自硅谷的最新见闻。

具体细节，在此共享。

（以下为李开复不雅点呈现）

中国大模子创业公司要“换一种顶住”

5-6个月的差距如何追逐

零一万物从客岁11月暴虐Yi-34B，到本年5月的Yi-Large，再到咫尺10月的Yi-Lightning，大要是5-6个月出一个模子，每次的新模子基本都大概达到5-6个月之前寰宇第一的水平。

5-6个月代表着一个皆备的差距吗？

我合计追逐有两种心态，一种心态是我要用相似的圭表论去作念相似的事情，破费相似的资源往AGI去冲。如果是这种想路，那毁灭追逐是正确的。

OpenAI在测验GPT-4的时候花了1亿好意思金，GPT-5花了10亿好意思金，GPT-6可能就要花100亿好意思金，越往下越是一个天文数字。国内莫得一个创业公司能融这样多钱，大厂可能也不舍得花这样多钱。

咱们必须要有一个贯通：好意思国有一些投资东说念主的心态是很私有的，非论三年内烧出AGI的概率有多低，都要去砸一下试试。像OpenAI，有相等好的口才调劝服一批投资东说念主投他们；像马斯克，他的名字可能就值几十亿好意思元；像Google，不甘心他们首先发明的时候风头被别东说念主抢走，是以咬咬牙也会参加；Meta我合计一定进度是在搅局，但归正他们最近的告白收益很高，花个10亿好意思金以致100亿好意思金没什么问题。

咱们是莫得这样的巨量资源的。

是以一模相似的顶住是难以复制到初创企业身上的。但咱们不错换一种顶住，等于找到私有的“多快好省”的顶住先发制东说念主，用最少的资源，测验出力所能及的最优秀的模子。

咱们说只逾期OpenAI 5-6个月，如果说要再进一步裁汰这个时刻差，包括咱们在内的中国同业们，难度都很大。零一万物的主见是，咱们要作念一个寰宇一流的模子，现阶段的战略会晚于第一个作念到的模子5-6个月，不外咱们会争取作念得比它资本更低、速率更快——这样可用性反而是更高的。

中国公司很擅长把一件事情作念到极致，用更低的资本，收场更高的后果。资本低了大概带来更多诈欺的爆发。

掂量模子才略很蹙迫

我认为不成掂量的事情就没法跳动，是以打榜不是为了像高考相似看能得第几名，而是去了解你在全球这样多强横的公司和东说念主当中，处在什么样的位置，是不是还有经历赓续往前冲，如故也曾掉队了。这小数相等蹙迫。

各式榜单掂量的东西不相似。比如MMLU掂量的是“天花板”，问题是盖一个天花板100米高的屋子，而你最高只可跳几米，上头的80米完全跳不上去，那有什么意旨道理？

是以咱们更垂青如何去掂量模子的才略，以及是否被用户认同。UC伯克利大模子竞技场的评估形势，是让东说念主来自制地评价，这是咱们和全球巨头一直表情这个榜单的原因。

咱们认同的不是打榜、刷榜的见识，而是用一个自制的，不错和最终用户对接、让他们来评分的这样一个圭表，来给咱们响应。

举个例子，此次榜单上咱们提交了两个模子，看它们不同的得分，咱们就能学到好多东西。

咱们在这个榜单上是全球范畴排第三名的公司，只在OpenAI和Google之后。让咱们很欣喜的是咱们知说念我方确定处辞寰宇第一梯队上，这小数对咱们来说相等蹙迫，让团队相等奋斗，因为咱们知说念我方的模子是不错打国内、国外市集的，谁都无须怕。

这对咱们团队来说是一个正响应，让咱们有信心往前冲，赓续作念模子，赓续作念预测验。

另外很蹙迫的是，跟排咱们前边五名和后头五名的模子比较，Yi-Lightning的速率都比它们快。

AI诈欺进入交易化拐点

咫尺国内进入了一个不错作念AI诈欺的时刻点。

为什么早前AI诈欺比较难作念呢？其实就一个原因：好的模子推理资本太高。一年半前，中国就莫得一个模子是不错作念出PMF（居品市集匹配）来的。

往日作念迁徙诈欺，用户从10万增长到100万，固然也会增加带宽、作事器等资本，但公司们不会因此收歇。而在AI期间，如果一次推理就要几块钱，当用户10倍增万古，创业公司们连忙就会收歇。

本年，国内达到寰宇一活水平的模子也曾有几个了，何况有些资本也曾迷漫低。比如咱们的Yi-Lightning，每百万token的价钱是0.99元东说念主民币，就也曾不错撑握一个AI搜索诈欺：每次搜索资本只好1-2分钱，即使用户达到百万级别，每东说念主每天搜5次，资本也如故可控的。

这等于为什么要比及有一个性价比迷漫高的寰宇级模子，才调像迁徙互联网期间那样去作念诈欺的原因。

国内ToC的诈欺咫尺还莫得出现一个Super APP，不是因为用户不需要，而是因为之前迷漫好的模子会把任何一个创业者烧收歇。到今天好的模子迷漫低廉，情况就大大改造了，对ToC我口舌常乐不雅的。何况我战胜，中国的创业者在作念PMF方面是卓著好意思国的，就好像好意思团作念得比DoorDash好，抖音作念得比Instagram好相似。

不外作念诈欺可能还有一个挑战，等于用户的得到资本。

国内大厂很强势，创业公司得到用户的资本会比较高。是以对创业者来说，除了要有信心，模子够好够低廉，下一个等于怎样去找到契机，用比较少的钱撬动比较多的流量，或者是科罚用户的强需求。

关于ToB的诈欺，我合计实验是大模子代表的AI 2.0期间跟AI 1.0期间是有诀别的。AI 1.0是花样制，你要作念什么我一齐帮你进场去作念，作念一单赔一单。在今天好多ToB的公司如故作念一单赔一单，这个是让东说念主担忧的。

但比较乐不雅的是，当你领有大模子的才略，花样不错更低廉地作念出来。有大模子的底座，无须网罗那么多量据，它自己的才略就也曾很强了。

大模子还有好多往日未有的才略，非论是作念Agent、多模态内容生成，如故作念Copilot、直播，这些才略都是AI 1.0期间莫得的，是值得一试的。

走ToB门道格外要当心的是，领先，不要作念一单赔一单。

其次，要强健到客户对模子莫得需求，对科罚决策才有需求。

第三，应该戮力去找到允洽的行业，大概快速让模子的实验会通行业的特色，收场省钱或者赢利，最佳是赢利。

关于零一万物来说，咱们会逐渐开释咱们的居品。在ToC方面，咱们如故会延续国外先尝试，再回到国内市集的门道。主淌若咱们也曾在国外开辟了一些实操劝诫，积蓄了一些对国外市集的贯通，而且有些诈欺在国外收费比较容易被用户罗致。

ToB的话咱们在零卖、政务、金融、动力等限度作念出了一些故意润的票据。关联词坦诚地说也还在控制考据，如何去开辟可握续的上风。

当你在某个行业里拿下一单，它是一个不可复制的特例，如故不错肖似再作念第二单、第三单？在第二单、第三单中时候的肖似使用能不成让你的利润率变得更高？这都还需要考据。咱们的第二年，蚁合焦在从时候到诈欺履行的交易化考据。

什么诈欺是值得去作念的？2009年我作念过一次演讲，其时说到迁徙互联网的诈欺到来的端正会和PC诈欺成长的端正相干。比如先是读取内容、撰写内容，然后是搜索料理内容，再大概去把内容作念得愈增加元化、更丰富，之后大概在内容除外拓展付费算作，包括告白、支付、电商、酬酢等等。内在逻辑是东说念主的需求其实等于这些。

一个新的期间到来，应该亦然这样的。AI内容的阅读和坐褥，是ChatGPT、Midjourney、可灵。那下一个阶段等于AI搜索，然后是多模态酬酢/文娱，再走到土产货生计&电商等等。

健康的大模子生态是倒三角结构

“ChatGPT火爆之后，钱都让英伟达赚走了”，这个不雅点是一个客不雅的事实。

一个主要身分是英伟达的主要客户是超等大厂，他们一买就买十万张、几十万张卡，这一下就让英伟达赚了好多钱。

这些公司的主见是要成为第一个作念出AGI的公司，是以花若干钱买GPU都是值得的。这个心态就会导致钱都流向英伟达，也可能导致他们作念出来的模子很强横，但都很大、很上流。

关于咱们来说其中的契机等于作念更小的、推理资本更低的模子，去鼓舞诈欺的发展。

要冲突这个近况，我合计等于要有迷漫多的公司了解到这样一个生态系统：

底层是GPU，中间是各式模子平台，模子平台之上是诈欺。这个结构一定淌若表层最大、底层最小的倒三角，才是健康的。

另一个身分是，英伟达委果太强了，利润相等高。如果有两三家芯片厂商能与之竞争，他们的通盘这个词盘子可能就莫得那么大，咱们买到的GPU也可能变得更低廉。但短期来看，英伟达如故业界最强。

硅谷新见闻

o1引入了一个相等新的想维形势：不是通盘智能都来自于预测验和微调。

以后大模子时候的发展应该会有三条门道：

第一如故怎样作念好预测验；

第二是怎样作念好post-training；

第三是怎样在推理之中加入想考。

o1最让我诧异的是，我在好意思国遭遇一位经济学训练，他跟我说，他用o1等于能少招一个博士生。

他有什么主见无须比及博士生每周跟他1 on 1的时候再来商议，而是不错随时翻开电脑去问o1。固然未必候会有诞妄，但训练给它指出后，o1尽然会学习，未必候还能反过来纠训练的错。是以这件事就造成，o1可能比一个博士生还能增强训练的才略。

其时我跟他聊的时候还有OpenAI的东说念主在独揽。OpenAI的东说念主就很忻悦地加入进来问，训练你容许花若干钱买o1的作事？训练说很节略，我招博士生一年是10万好意思元，那我容许付这10万好意思元给o1。

另外一件寰球都在商议的事是OpenAI的融资。

OpenAI的此次融资有点拒绝，融到66亿好意思元，看起来好多了，但要研讨到OpenAI的估值是1570亿好意思元。

挑战来自于那处？我的贯通是GPT-5是不太好测验的。表面上GPT-5应该也曾出来了，但咫尺推延了，会推延多久寰球并不知说念。

但OpenAI可怕的场地在于，他们里面藏了好多类似o1这样的花样。他们并不心焦推出，第一是怕竞争敌手会学习跳动，第二是要比及融资的节点，恢复竞争敌手的节点再拿出来用。

不错不雅察到的是，一年前，投资东说念主们还在淘气投各式模子，到本年，寰球也曾意志到，从纯财务投资的角度来讲，花好多钱去测验一个并莫得产生太大交易价值的模子，几个月以后它就可能被取代，钱就白烧了。

我讲这个事情最主要的小数是想说：

投资东说念主也曾驱动用交易想维来评估这个限度了。

— 完 —