El campo de la IA entra en una era de competencia feroz, pero el modelo de negocio aún está en exploración.
El mes pasado, estalló una "guerra de animales" en la industria de la IA. Por un lado, está el modelo Llama lanzado por Meta, que ha sido muy bien recibido por los desarrolladores debido a su naturaleza de código abierto. Por otro lado, está el gran modelo llamado Falcon, que, tras su lanzamiento en mayo de este año, superó a Llama y se posicionó en la cima de la lista de LLM de código abierto.
Curiosamente, el desarrollador de "Falcon" es el Instituto de Innovación Tecnológica de los Emiratos Árabes Unidos. El Ministro de Inteligencia Artificial de los Emiratos Árabes Unidos fue posteriormente seleccionado como una de las "100 personas más influyentes en el campo de la IA" por la revista Time.
Hoy en día, el campo de la IA ha entrado en la etapa de "baile de demonios". Muchos países y empresas están desarrollando sus propios modelos de lenguaje grandes. Solo en la región del Golfo, Arabia Saudita ha comprado más de 3000 chips H100 para universidades nacionales con el fin de entrenar LLM.
La aparición de este fenómeno se debe al artículo sobre el algoritmo Transformer publicado por Google en 2017. Transformer resolvió muchos de los defectos de las redes neuronales tempranas, convirtiéndose en la base de todos los grandes modelos actuales. Esto hizo que los grandes modelos pasaran de ser un tema de investigación teórica a ser un problema puramente ingenieril.
Con el creciente dinamismo de la comunidad de código abierto, el rendimiento de los diferentes LLM puede tender a converger. La verdadera ventaja competitiva radica en la construcción del ecosistema o en la pura capacidad de razonamiento. Actualmente, GPT-4 sigue estando muy por delante de otros modelos en términos de rendimiento.
Sin embargo, el alto costo de la potencia de cálculo se ha convertido en un obstáculo para el desarrollo de la industria. Se estima que Sequoia Capital, las empresas tecnológicas globales gastarán 200 mil millones de dólares al año en infraestructura de modelos grandes, pero los ingresos solo alcanzarán un máximo de 75 mil millones de dólares, lo que deja una gran brecha.
A excepción de unos pocos casos, la mayoría de las empresas de IA aún no han encontrado un modelo de negocio claro. Incluso gigantes del software como Microsoft y Adobe enfrentan dificultades en la fijación de precios de los servicios de IA.
En general, aunque la revolución de la IA está en pleno auge, los proveedores de grandes modelos enfrentan desafíos comerciales cada vez mayores. La clave del futuro puede estar en cómo combinar la tecnología de IA con escenarios de aplicación reales para crear un verdadero valor para el usuario.
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WalletManager
· 07-17 20:08
El desarrollo de la IA cuesta demasiado dinero.
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CodeSmellHunter
· 07-17 03:11
¿Quién no puede quemar dinero?
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DefiEngineerJack
· 07-17 03:05
*suspiro* El beneficio sigue la tecnología óptima
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DataOnlooker
· 07-17 02:50
La oportunidad de negocio es mayor que la tecnología.
La industria de la IA compite ferozmente, el modelo de negocio aún espera ser resuelto.
El campo de la IA entra en una era de competencia feroz, pero el modelo de negocio aún está en exploración.
El mes pasado, estalló una "guerra de animales" en la industria de la IA. Por un lado, está el modelo Llama lanzado por Meta, que ha sido muy bien recibido por los desarrolladores debido a su naturaleza de código abierto. Por otro lado, está el gran modelo llamado Falcon, que, tras su lanzamiento en mayo de este año, superó a Llama y se posicionó en la cima de la lista de LLM de código abierto.
Curiosamente, el desarrollador de "Falcon" es el Instituto de Innovación Tecnológica de los Emiratos Árabes Unidos. El Ministro de Inteligencia Artificial de los Emiratos Árabes Unidos fue posteriormente seleccionado como una de las "100 personas más influyentes en el campo de la IA" por la revista Time.
Hoy en día, el campo de la IA ha entrado en la etapa de "baile de demonios". Muchos países y empresas están desarrollando sus propios modelos de lenguaje grandes. Solo en la región del Golfo, Arabia Saudita ha comprado más de 3000 chips H100 para universidades nacionales con el fin de entrenar LLM.
La aparición de este fenómeno se debe al artículo sobre el algoritmo Transformer publicado por Google en 2017. Transformer resolvió muchos de los defectos de las redes neuronales tempranas, convirtiéndose en la base de todos los grandes modelos actuales. Esto hizo que los grandes modelos pasaran de ser un tema de investigación teórica a ser un problema puramente ingenieril.
Con el creciente dinamismo de la comunidad de código abierto, el rendimiento de los diferentes LLM puede tender a converger. La verdadera ventaja competitiva radica en la construcción del ecosistema o en la pura capacidad de razonamiento. Actualmente, GPT-4 sigue estando muy por delante de otros modelos en términos de rendimiento.
Sin embargo, el alto costo de la potencia de cálculo se ha convertido en un obstáculo para el desarrollo de la industria. Se estima que Sequoia Capital, las empresas tecnológicas globales gastarán 200 mil millones de dólares al año en infraestructura de modelos grandes, pero los ingresos solo alcanzarán un máximo de 75 mil millones de dólares, lo que deja una gran brecha.
A excepción de unos pocos casos, la mayoría de las empresas de IA aún no han encontrado un modelo de negocio claro. Incluso gigantes del software como Microsoft y Adobe enfrentan dificultades en la fijación de precios de los servicios de IA.
En general, aunque la revolución de la IA está en pleno auge, los proveedores de grandes modelos enfrentan desafíos comerciales cada vez mayores. La clave del futuro puede estar en cómo combinar la tecnología de IA con escenarios de aplicación reales para crear un verdadero valor para el usuario.