A era da competição no campo da IA começou, mas os modelos de negócios ainda estão em exploração
No mês passado, a indústria de IA assistiu a uma "guerra dos animais". De um lado está o modelo Llama lançado pela Meta, que é muito apreciado pelos desenvolvedores devido à sua natureza de código aberto. Do outro lado, está o grande modelo chamado Falcon, que, após ser lançado em maio deste ano, superou o Llama e alcançou o topo do ranking de LLMs de código aberto.
Curiosamente, os desenvolvedores do "Falcão" são do Instituto de Pesquisa em Inovação Tecnológica dos Emirados Árabes Unidos. O Ministro da Inteligência Artificial dos Emirados Árabes Unidos foi posteriormente selecionado na lista das "100 pessoas mais influentes na área de IA" da revista Time.
Hoje, o campo da IA entrou na fase de "dança dos demônios". Muitos países e empresas estão a desenvolver os seus próprios modelos de linguagem de grande escala. Apenas na região do Golfo, a Arábia Saudita adquiriu mais de 3000 chips H100 para universidades locais com o intuito de treinar LLM.
A aparição deste fenômeno deve-se ao artigo sobre o algoritmo Transformer publicado pelo Google em 2017. O Transformer resolveu muitas das falhas das redes neurais anteriores, tornando-se a base de todos os grandes modelos atuais. Ele transformou os grandes modelos de uma questão de pesquisa teórica em um problema puramente de engenharia.
Com a crescente atividade da comunidade de código aberto, o desempenho dos vários LLMs pode tender a convergir. A verdadeira vantagem competitiva reside na construção do ecossistema ou na pura capacidade de raciocínio. Atualmente, o GPT-4 ainda está muito à frente de outros modelos em termos de desempenho.
No entanto, o alto custo de poder de cálculo tornou-se um obstáculo ao desenvolvimento da indústria. A Sequoia Capital estima que as empresas de tecnologia globais gastarão 200 bilhões de dólares anualmente em infraestrutura de grandes modelos, mas a receita não ultrapassa 75 bilhões de dólares, existindo um grande hiato.
Exceto por algumas exceções, a maioria das empresas de IA ainda não encontrou um modelo de lucro claro. Mesmo gigantes de software como a Microsoft e a Adobe enfrentam dificuldades na precificação de serviços de IA.
De um modo geral, embora a revolução da IA ainda esteja em andamento, os fornecedores de grandes modelos enfrentam desafios comerciais crescentes. A chave para o futuro pode estar em como combinar a tecnologia de IA com cenários de aplicação prática, criando verdadeiro valor para o usuário.
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WalletManager
· 07-17 20:08
O desenvolvimento de IA está a custar muito dinheiro.
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CodeSmellHunter
· 07-17 03:11
Queimar dinheiro, quem não sabe fazer isso?
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DefiEngineerJack
· 07-17 03:05
*suspiro* O lucro segue a tecnologia ótima
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DataOnlooker
· 07-17 02:50
A tecnologia não é tão grande quanto a oportunidade de negócios.
A indústria de IA está cheia de concorrência, e o modelo de negócios ainda precisa de uma solução.
A era da competição no campo da IA começou, mas os modelos de negócios ainda estão em exploração
No mês passado, a indústria de IA assistiu a uma "guerra dos animais". De um lado está o modelo Llama lançado pela Meta, que é muito apreciado pelos desenvolvedores devido à sua natureza de código aberto. Do outro lado, está o grande modelo chamado Falcon, que, após ser lançado em maio deste ano, superou o Llama e alcançou o topo do ranking de LLMs de código aberto.
Curiosamente, os desenvolvedores do "Falcão" são do Instituto de Pesquisa em Inovação Tecnológica dos Emirados Árabes Unidos. O Ministro da Inteligência Artificial dos Emirados Árabes Unidos foi posteriormente selecionado na lista das "100 pessoas mais influentes na área de IA" da revista Time.
Hoje, o campo da IA entrou na fase de "dança dos demônios". Muitos países e empresas estão a desenvolver os seus próprios modelos de linguagem de grande escala. Apenas na região do Golfo, a Arábia Saudita adquiriu mais de 3000 chips H100 para universidades locais com o intuito de treinar LLM.
A aparição deste fenômeno deve-se ao artigo sobre o algoritmo Transformer publicado pelo Google em 2017. O Transformer resolveu muitas das falhas das redes neurais anteriores, tornando-se a base de todos os grandes modelos atuais. Ele transformou os grandes modelos de uma questão de pesquisa teórica em um problema puramente de engenharia.
Com a crescente atividade da comunidade de código aberto, o desempenho dos vários LLMs pode tender a convergir. A verdadeira vantagem competitiva reside na construção do ecossistema ou na pura capacidade de raciocínio. Atualmente, o GPT-4 ainda está muito à frente de outros modelos em termos de desempenho.
No entanto, o alto custo de poder de cálculo tornou-se um obstáculo ao desenvolvimento da indústria. A Sequoia Capital estima que as empresas de tecnologia globais gastarão 200 bilhões de dólares anualmente em infraestrutura de grandes modelos, mas a receita não ultrapassa 75 bilhões de dólares, existindo um grande hiato.
Exceto por algumas exceções, a maioria das empresas de IA ainda não encontrou um modelo de lucro claro. Mesmo gigantes de software como a Microsoft e a Adobe enfrentam dificuldades na precificação de serviços de IA.
De um modo geral, embora a revolução da IA ainda esteja em andamento, os fornecedores de grandes modelos enfrentam desafios comerciais crescentes. A chave para o futuro pode estar em como combinar a tecnologia de IA com cenários de aplicação prática, criando verdadeiro valor para o usuário.