為什麼生成式 AI 這麼火?OpenAI 剛剛被曝估值已接近 200 億美金

撰文:Lynn Yang 硅發布

為什麼生成式 AI 這麼火?OpenAI 剛剛被曝估值已接近 200 億美金

圖片來源:由無界版圖AI工具生成

生成式 AI 提醒我們,很難做出有關於人工智能的預測。
十年前,傳統觀點認為:人工智能首先會影響體力勞動;然後,是認知勞動;然後,也許有一天它可以做創造性工作。
現在看起來,它會以相反的順序進行。”
——Sam  Altman

現在,生成式 AI 在美國投資界有壓倒式的火熱,我想給大家寫一下這個領域的前世今生。

差不多是在七年前的這個時候,特斯拉創始人埃隆.馬斯克和 YC 的前總裁薩姆.奧特曼等六個人,一共出資 10 億美金,創建了一個人工智能公司 OpenAI。

但是大家都不知道 OpenAI 要幹什麼。

差不多大概又過了三年半,薩姆宣布拋棄 YC,正式出任 OpenAI 的 CEO。但是大家仍然不知道 OpenAI 要幹什麼。

薩姆在一些場合,簡單地提及了他為什麼要去幫埃隆實現 OpenAI。大概意思如下:

薩姆在 28 歲這一年,突然意識到人類不是獨一無二的。因為很快,計算機就能複製他大腦。就某些方面,人類可能還有些特殊性,比如創造力、靈感、感受情緒的能力,但計算機,很快也會有自己的慾望和人生目標。

薩姆當時的原話如下:

“當我得知智能是可以被模擬時,我就不再認為人類有什麼獨特性了。而且相比於人類,機器還有很多優勢——人類在輸入和輸出方面太慢,每秒只能學習兩個 bit 數據。但對於計算機,這簡直就是慢動作。”

2003 年,瑞典哲學家尼克.博斯特羅姆曾提出過這樣一個著名假設:

如果你對一個全能的人工智能下命令,要求它製作儘可能多的回形針。那麼在沒有其他指令的情況下,它會耗盡地球上所有資源來製造回形針——包括你、我身體里的原子。

換句話說:AI會變得無比強大,但是它沒有人類的價值觀。

於是,為了幫助全人類做戰略防禦,薩姆決定和馬斯克一起創立 OpenAI。

他們模擬的敵人,就是谷歌旗下的 DeepMind,因為如果世上只有一個 DeepMind,那麼假設有一天 DeepMind 出了問題,也許就會出現一個不朽的超級獨裁者。這個獨裁者會殺光所有競爭對手的研究人員,就像修改一個程序的 Bug 一樣。

而 OpenAI 的第一個任務,就是要從谷歌和 Facebook 等營利性巨頭公司手裡奪取 AI人才和研究人才。

不過,OpenAI 也有自己的問題。

因為它的出發點是完全“防禦性”和”利他性”的,因此,沒有人知道它自己想要什麼——它的慾望是什麼?(尤其是在威脅沒有發生時)。

這就像是一個創業者,宣告天下說TA要創業了,但是TA整個行為方式卻是在“帶髮修行”一樣。

對啊!他們募集了 10個億,雇了一支由 30 名研究人員組成的強大團隊。但是他們自己想幹嘛呢?

埃隆.馬斯克後來提出了一個策略,如下:

最好的防禦方式,就是讓儘可能多的人擁有人工智能。因為,如果每一個人都有 AI 的能力,那麼就沒有任何一個人或一小部分人可以擁有 AI 的超能力。

聽上去有點兒Web3的去中心化的意思。

OpenAI 的第二個問題是:它需要很多很多錢,用於支付各種成本,而且頂級人才通常要股票期權,如果 OpenAI一直是一家非盈利公司,它如何從谷歌、Facebook手裡搶到這些人才呢?

為解決這個問題,2019年OpenAI宣布重組公司結構——母公司為非盈利組織,子公司為盈利性公司,然後,開始採用“盈利上限”模式,即:

把早期投資者的回報,限制在其原始資本的 100 倍,以防止投資者驅動公司只關注利潤。並且後面的投資者,回報上限只會更低。

去年年底,薩姆在和美國媒體透露這段歷史時說道:

“我們在這個問題上進行了非常艱苦的鬥爭,因為我們知道,如果你真的製作了 AGI,基本上就像按下了一個按鈕(水龍頭),然後說出,你希望公司能夠賺多少錢。”

幾乎就在OpenAI 定下“盈利上限”模式的 2019 年 3 月,薩姆宣布卸任 YC 總裁,正式出任 OpenAI 的 CEO。

同年 7 月,OpenAI 接受了微軟的 10 億美金投資。

為什麼生成式 AI 這麼火?OpenAI 剛剛被曝估值已接近 200 億美金

其實薩姆上面這句話,也為後來 OpenAI 深不可測的公司估值埋下了伏筆。

根據美媒剛剛曝出的消息:在去年的時候,OpenAI 的估值就已經接近於 200 億美金(當時,紅杉資本、老虎環球、A16z 從 OpenAI 幾個老股東手裡以這一估值買下了公司老股)。

一舉擊敗 Grammarly,成為目前全球人工智能領域由自然語言 AI 提供支持的估值最高的公司。

此外,這批投資者對 OpenAI 的估值定價,是其遠期銷售額的 500-800 倍。因為埃隆提出的策略是——“讓儘可能多的人擁有人工智能”,也就是說,OpenAI 會出售自己 AI 產品的許可。

接下來的故事,就是過去幾個月大家看到的了。

今年 4 月,OpenAI 發布了自己開發的機器學習模型 Dall-e 2,專門用於從自然語言描述中生成數字圖像。

7 月,OpenAI 正式開賣 Dall-e 2 的圖像生成軟件許可。其他創業公司可以通過購買這個許可來推出服務。

由此,Dall-e 2 正式掀開了硅谷這些機器人生成的藝術作品,在社交媒體上的一場 AI 生成藝術盛宴。

不過,讓 OpenAI 始料未及的是:

實際上從 7 月開始,以及過去幾個月里,整個硅谷和歐洲都出現了幾家被瘋狂關注的生成式 AI 公司,如下:

1,OpenAI 的 DALL-e 2:

2,Midjourney:7 月 12 日公測,8 月已經盈利,用戶用 Discord 機器人命令通過 Midjourney 來創建藝術品,團隊由 Leap Motion 的聯合創始人 David Holz 領導,商業模式是使用免費增值業務模式。

3,Jasper AI:今年夏天融資時估值超過 15 億美元。

4,Stable Diffusion:一個類似 DALL-e 2 的文本到圖像創建平台。

5,Stability AI:英國公司,創始人是前對沖基金經理。與 OpenAI 不同,其利用開源 AI 技術,這也是他向客戶和投資者推銷的重點。8 月,該公司融種子輪時估值為 1 個億,9 月躍升為 5 億,上周一,宣布公司估值為 10 個億。兩個月內估值從 1 億躍升到了 10 億美金。

6,谷歌和 Facebook:扎克伯格剛剛秀完了自己的肌肉——公司“利用 AI 迅速生成視頻”的能力,但目前不清楚這些大公司是否會將這些能力商業化。

需要注意的是:以上,公司 3 使用的技術是 OpenAI 的 DALL-e 2。

但讓 OpenAI 意想不到的是:開源 AI 軟件的興起——儘管 OpenAI 在發布了 Dall-e-2 后激發了互聯網的想象力,但之後公司 4——Stable Diffusion 的突然出現,讓 AI 世界大吃一驚。通過使用 Stable Diffusion,包括 Stability AI 和 Runway 在內的初創公司,已經為他們的客戶開發了內容創建工具。

而公司 5——Stability AI,其實已經激怒了很多 AI 初創公司和投資者,因為他創始人的一些言論,極端的如把自己描述成為是 Stable Diffusion 的“背後公司”。

真實情況是:Stable Diffusion 在 2021 年由德國學術研究人員和現視頻編輯應用開發公司 Runway 的研究人員 Patrick Esser 創建併發布。包括 Runway 現在也在用 Stable Diffusion 的技術來為自己客戶開發工具,並且 Runway 還捐贈了計算能力來製作 Stable Diffusion 的第一個版本。

然後,Stability AI 曾在今年早些時候聯繫 Esser ,並提出捐贈計算能力以進一步改善 Stable Diffusion 的想法,並因此提高了後者軟件對文本的理解以及它可以生成的圖像質量。

但這並不意味着它是 Stable Diffusion 的“背後公司”,並且實際上,其他創業公司也可以用 Stable Diffusion 的能力來賣類似的圖像生成產品。

Stability AI 的 CEO 因此已激怒一些研究人員,併到處把自己與 OpenAI 做對比。

根據美媒的報道:為了應對競爭,目前 OpenAI 正與微軟秘密洽談新一輪的融資,如果成功,OpenAI 的估值可能又要躍升

最後,上周其實是生成式 AI 的突破時刻。

除了有一堆公司融資新聞外,投資界的各大思想家也紛紛發表了自己對這一領域的看法。

我最喜歡的是下面這兩段闡述。來自 Midjourney 的大衛.霍爾茨:

"我們不認為這真的是關於藝術或者製作深度偽造品,而是關於——我們如何擴展人類的想象力。因為當計算機的視覺想象力,比 99% 的人類更好時,這意味着什麼呢?
這不意味着我們將停止想象。汽車比人類快,但不意味着我們停止了步行。當我們在很遠的距離上移動了大量東西時,我們需要飛機、輪船或汽車。因此,我們將這項技術視為是——‘想象力的引擎’。”

以及,來自於薩姆.奧特曼的這一段話:

“生成式 AI 提醒我們,很難做出有關於人工智能的預測。
十年前傳統觀點認為:人工智能首先會影響體力勞動;然後,是認知勞動;然後,也許有一天它可以做創造性的工作。
現在看起來,它會以相反的順序進行。”

但就像為何我用了如此長的篇幅來講 OpenAI 的誕生故事一樣,我有一種不詳的預感:

因為你知道:當一個有超能力的東西出現時,也許類似《指環王》的故事就要上演了。

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