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对话傅盛:付费的闭源大模型才是“智商税”,开源、闭源之间应该是共同竞争和发展|直击WAIC 2024

在傅盛看来,未来的机器人并不是要像“人”,而是更应该像是一种“工具”,它能够帮助人类完成一些工作。

猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛(来源:钛媒体App编辑拍摄)

猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛(来源:钛媒体App编辑拍摄)

7月4日-6日举行的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC 2024)期间,开源、闭源模型的发展成为关注的重要焦点之一,甚至某大厂董事长直言“开源模型其实是一种‘智商税’”。

对此,7月6日下午,猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛对钛媒体App表示,开源、闭源模型之间是彼此共同竞争、共同发展的关系,它们之间不应该成为一个遥遥在上,另一个就发展不起来了的局面和情况。

“我不完全倾向于开源阵营。我的观点就是,开源和闭源这两个阵营是彼此共同竞争,共同发展,从某种意义上来说,闭源是比开源会好一点点,因为毕竟投那么多钱那么多人。但是,开源在很多时候也够用,发展也很快。所以,我判断他们之间不会产生那种所谓的一个遥遥在上,另一方发展不起来的局面。而且,AI 历史也表明,开源生态不是今天才出现的,以前在语音转文字等识别技术上,开源的力量也非常强了。即便模型不是代码开源,依然是‘众人拾柴火焰高’。它能够让更多的人去使用更多的科研院校、更多中小公司的开源模型产品,形成了一个巨大的反馈网络,所以我就说‘蚂蚁雄兵’,它产生力量也很大。当然,闭源在某些顶级场景如GPT-4的整体能力,开源(模型)的确还是没有超过的,这个也是个现实。而这个也是个现实,如果看场景,很多应用场景开源的能力就够用了。我们现在跟很多客户实践,最后做出的效果就只在这个场景上应用,这个叫做产生的系统效果。另外,闭源的代价太高了,它得需要大量的算力,成本、数据安全性等方面。”傅盛表示。

傅盛随后在他个人视频中也强调,开源、闭源模型不是核心的问题,付费的闭源大模型才是“智商税”。AI 真正是要做好应用,大模型真正要在企业落地,企业真正把 AI 用好才是根本目的。

“我真的想不通(他)为什么会这么说。我天天在讲免费开源,现在讲起开源是‘智商税’了,我听完我都惊诧了,首先从逻辑上来说这就是错的,因为开源大模型是免费的,他怎么来的智商税呢,谁在收税?事实上,现在开源大模型各种性能已经挺好的,很多企业都在使用,他们也没向谁交钱。如果今天企业用付费闭源大模型,那才叫‘智商税’,尤其是收很高的模型授权费、API费用,一年花了数百上千万,最后买回去当个摆设,甚至员工根本用不起来(模型)。因此,真正要把大模型在企业用好,就得结合企业实际应用落地,无论选用什么样的模型,最终是把这个模型和企业的实际场景相结合,做强应用,这样企业才能真正把 AI 给用好。”傅盛表示。

据悉,2009年,傅盛出任可牛影像CEO兼董事长。2010年11月10日,金山安全与可牛正式合并成立独立公司,傅盛出任金山网络CEO。到了2014年3月,金山网络更名为猎豹移动,成为一家集网络安全、网页浏览器以及移动应用开发商,也是中国头部互联网中概股。

2014年5月8日,猎豹移动成功登陆纽交所上市,旗下的猎豹清理大师应用在全球下载量一度超过10亿,是当时中国互联网企业出海的行业标杆。

2016年左右,猎豹移动发力 AI 和机器人赛道,并成立猎户星空。

2023年12月,猎豹移动宣布,已通过两家全资子公司增持了公司董事长兼CEO傅盛创立的北京猎户星空合计35.17%的股权。随后今年1月,猎豹移动宣布通过控股和全资子公司对猎户星空进行增资,总增资额约合3.69亿元,其中包括1亿元可转换贷款权利。

6月7日公布的猎豹移动今年第一季度财报上,傅盛宣布,猎豹移动正在从一家面向消费者的公司,转型为一家面向企业的公司。公司的战略重点将是为企业开发基于 LLM(大型语言模型)的定制应用,并利用这些应用系统进一步增强其面向企业的服务机器人,而基于强大的人工智能能力和在产品开发方面的成功经验,使猎豹能够将大模型有机会商业化。

目前,猎豹移动的收入两个大板块:互联网业务、AI及其他。

而更细分的业务包括:APP应用业务(豹趣科技)、国际广告业务(猎豹海外营销)、云管理业务(聚云科技)、人工智能业务(猎户星空)。

傅盛在7月6日分论坛演讲中表示,猎豹移动希望成为AGI时代全球领先的新质生产力工具提供商。他直言,开源、端侧是大势所趋,而猎豹移动大模型应用产品,主要围绕全球企业应用 AI 进行布局,通过百亿私有大模型、私有数据和深度定制应用,实现企业数据安全、准确率和效率的三重飞跃。

不过,傅盛也认为,当前基于 AI 和“具身智能”的人形机器人其实很难商业化,而轮式服务机器人更容易落地和规模化盈利。

“机器人肯定还得投入好多年。我不认为造人形机器人出来就是一个什么都能干的产品,然后大卖全世界。我们回到汽车发明时期,我们花了很多年去替代马车,而且汽车最早出来并不是出辆‘赛车’,到处去使用,而最早的汽车其实有各种故障、各种问题。所以,机器人是一个很(庞)大的行业,如果我们讲真正在服务业落地,能给大家提供服务,这个(轮式服务机器人)行业今年看起来就明显在增长。比如,猎户星空服务机器人此前租赁,到现在海外销售,尤其在一些发达市场收入是在持续增长的,而且我们发现了更多场景有机器人的需求,包括日本的养老院、零售店等,所以这样的产品的确市场认可度在增加。而双足人形机器人需要很长时间(回报和落地)。”傅盛对钛媒体App表示。

在傅盛看来,未来的机器人并不是要像“人”,而是更应该像是一种“工具”,它能够帮助人类完成一些工作,但它并不一定要做两条腿走路的形态。“汽车也不是长得像马才出现。所以生物学和机械学不是一个必须一一对比的关系,虽然也有仿生技术。”

傅盛坦言,大模型的Scaling Law(尺度定律)一定程度上已经出现了一定放缓,尤其是GPT-5不断推迟,以及智能涌现更处于一种“灰盒”状态。但同时,这种放缓让开源端侧的小模型落地应用和技术发展有了更多机会。

“这是一个非常显而易见的现象。GPT-5一下子推迟到明年发布,这说明他们肯定是在Scaling Law上遇到了一些困难。Scaling Law背后需要10万块(算力)卡并联,美国能源也极度短缺,可能城市的电就不够用了,有很多物理性限制;同时,今天数据也不太够,整个系统都太耗费资源了,所以(Scaling Law)不一定是个最优解。但对于我们来说没有关系,我觉得它放缓对于我们做应用的人来讲是好事。有人是说(AGI落地)10年变一年,这个我倒不同意,但它的技术能力确实有很大的一个变革,包括我们今天讲的机器人结合大模型,回答能力有了质的提升,所以对我们来讲,大家所有人都来做(讲)应用了。”傅盛对钛媒体App表示。

(本文首发于钛媒体App,作者|林志佳,编辑|胡润峰) 

 

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