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JeromeCheng
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JeromeCheng
1年前
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Erix: 最近一周时间在上海、深圳、北京见了近20位一线AI从业者,其中包括投资人,大厂AI业务&模型厂&应用厂的员工,独立开发者,founder。很累,收获也很多。总结一下我觉得重要的共识和非共识,以下内容没有优先顺序,想到哪写到哪: 1.关于竞争:大厂、模型厂、应用厂 大厂没有逃脱局部兵力不足的问题,越是铺得广的厂这个问题越严重,字节的遍历填格子打法在业务相似度低的时候是人才密度不够的,战术上重视就行。反而阿里的通义因为更研究院模式,没有主核,分布式创新使得反而跑出来一些模型和应用侧有意思的东西,这个很值得大厂内部思考一下。 模型厂基于GPT-5迟迟不到,可能也判断出了,算力未必是万能解药,开始卷差异化,差异化对于tob的竞争尤为重要。但国内的模型厂还有一个不得不卷应用的任务,但不基于模型差异化的应用很难卷出用户体验增量,各位厂里的小伙伴都在努力地拉齐共识和内部创新的过程中。 应用厂,AI搜索的共识形成得太快了,其实没有留下太多保护期,大明牌的卷度会很激烈。反而是AI+every thing因为去年的过分乐观到今年的幻灭,留出了大量的创新保护窗口,给不迷信AI解决一切问题,但试图先用AI对具体领域做一些用户体验提升的公司留下了机会。 额外补一个硬件厂,世界上还有大量的数据没有被搜集,每个带有数据收集器的硬件厂都有属于自己的机会,但硬件厂目前很少有软硬一体的能力。补齐短板的玩家会可能会跑出来新东西。 2.关于模型能力 GPT-4o展示了快非常重要,快是核心体验之一,那么moe就必须得卷了,groq这种加速的基建也会变得非常有价值。如果大规模的智力代差比如3.5->4不会卷得那么快的话,代差之间可能更多是成本和速度的竞争。 长上下文很牛,但低成本的长上下文才有意义,基于长上下文成本急剧下降这个假设,能解决很多当前的用户体验问题。 多模态暂时在应用层的优势不明显,不考虑终态世界模型之类的,当前可能主要体现在一些之前没覆盖到的小CV场景。 fine - tuning不是净提升,是某类问题解决的更好,但通用问题更差的trade off,可以通过调整尽量降低负面影响,但从技术成本和数据成本来考虑,暂时很难作为可普及的常用武器库。 更细分的卷法,卷RAG,卷function call,卷代码能力,卷交互理解,卷情绪理解等等 可能真正值得卷的是意图识别,意图识别才是ai的推荐系统。 3.关于投融资 国内目前的情况是:创业者说市场温度低难拿钱,投资人说好项目少没法投。回到本质还是大家想用钱干什么,如果是为了加速市场形成,烧出一个煊赫盛世应该是不太可能了,因为各有各的难处,但如果真的想要构建一个未来5-10年在AI世界有独特社会分工的企业,大家还是很认可的。但目前市面上能持之以恒解自己的题的人很稀缺。 海外听到了多种说法,鉴于没有一手信息就不评价了,但如果做海外市场,还是建议谨慎考虑融资动作。 4.关于用户需求 PMF对还是TMF对?还是前者对,但现在加了一层技术可行性的约束,使用门槛很高,但体验提升巨大,也有机会。 工具效率/工作流,这是目前AI落地得最好的部分,但目前最大公约数已经挖完了,而AI目前远达不到数字员工的级别,很长一段时间基于某个职业的AI工作流copilot应该都是主要落地形式。tob和toc在这个领域都能持续跑出来赚钱的东西。 情感陪伴/内容消费,成本下不来,质量上不去,商业模式讲不清楚(付费逻辑只有hs内容能跑通,免费逻辑留存一直上不去)。 AI也不是唯一主线,AR眼镜等硬件对原本手机场景的分割,电话、拍照、翻译。还有web3。基于满足用户需求来思考,AI未必是唯一的锤子。 5.关于长期主义的优劣势 这回出来有一个比较深的感受是,基本上可以把founder分为偏长期主义和不偏长期主义两类,而这两类似乎都有其生存空间和价值。 因为我的个人偏好,所以说明一下长期主义的优劣势: 优势是,长期主义在各类决策上,难度都会降纬,因为长期主义代表你对于未来世界是有一个大概想象的,你知道五年之后想要什么,所以对于判断做什么不做什么会变容易,对于招谁不招谁也会变得容易。单一目标的决策总是比多目标的决策好做。 劣势是,早期找PMF切入点可能会非常难且漫长,对于耐力、定力和资源的要求会更高,是的,长期主义是更消耗资源的,因为反馈周期会更长。

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JeromeCheng
2年前
JeromeCheng
2年前
JeromeCheng
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JeromeCheng
3年前

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