福布斯中國AI專欄
FORBES CHINA AI FOCUS
這是福布斯中國首次推出的AI觀察。我們追蹤了過去3個月內獲得大額融資，並有可能創造下一代人機互動範式的初創公司與行業巨頭。通過數百份問卷，我們希望找到顛覆性人工智慧應用出現的先兆和重要的人。
策劃、撰文| Joel Li, Steven Shao
整編| Sigrid Liu
據福布斯中國統計，今年以來，全球一共有至少280家人工智慧相關的初創公司完成新一輪融資，占融資案例總數的5.9%，環比上個季度上升1.3%。在短短的90天內，大語言模型撬動的商業化機會似乎已經短暫地超過了VR、AR、機器人等硬體科技賽道，成為2023最值得關注的創業領域。
雖然如OpenAI這樣的AGI（通用人工智慧）頭部公司已經產生，全球網際網路巨頭們的大語言模型項目接連上線也開始變得乏味，但這並不妨礙初創公司們前赴後繼加入戰場。過去3個月中，全球基於大模型新成立的AI公司數量達到28家。
01 美國（16家）
代表項目：Fixie / NuMind / Tavus / Capsule Video / Seek AI / Poly,inc
02 中國（9家）
代表項目：光年之外 / 百川智能 / Project AI 2.0等
03 歐洲（5家）
代表項目：德國Kern AI / 西班牙Argilla / 法國SESAMm
新一輪AI技術馬拉松已經跑完最精彩的頭5分鐘，我們見證了全球科技行業久違的沸騰。然而，僅比較各地創業公司關注方向，美國聚焦應用的初創人工智慧公司數量正在迅速甩開中國和歐洲。而落後的全球另外兩大風險投資陣地仍然毫不猶豫地將資金更集中地投入到有可能做出對標ChatGPT這一划時代產品的本土公司。
因為自OpenAI開放API短短几周內，多模態的大語言模型已經成功被當作下一代人工智慧的基礎設施。
Part.1
決戰大模型
如果要讓AI更快地走進市場，訓練大模型是中國公司目前無法繞過的一座大山。但好消息是，過去3周內為我們反饋調研問卷的AI公司中，僅有30%的樣本認為在該領域存在算法技術上的明顯壁壘，遠遠低於：
73%的公司表達了對當前算力成本限制的擔憂；
76%的公司承認了技術合規方向上全球目前還沒有令人信服的實踐框架（其中涉及倫理、智慧財產權以及數據安全等三個方面的主要問題）；
43%的公司認為數據封閉會影響整體模型開發。
而以上這三點也是全球所有大語言模型公司邁向商業化需要直面的問題，同時也更為致命。
事實上，對於新一代AI技術公司，目前也僅僅只在算法上具有相對的確定性。因為人工智慧技術路徑的疊代持續了近50年，今天幾乎所有的大模型算法研究在歷史上都有跡可循。
如為ChatGPT奠基的神經網絡Transformer一定程度上借鑑了Jürgen Schmidhuber團隊1993年在慕尼黑工業大學發表的一種Transformer變體，這也是最早提出的一種通過快速權重編程器將存儲和控制分離，實現端到端可微分，自適應的方式進行信息傳遞、處理的算法。
在4月初，福布斯中國與「LSTM之父」Jürgen Schmidhuber教授的採訪中，談及大模型當下的競爭格局以及美國、中國和歐洲的機會，他認為，「雖然深度學習的大部分基礎算法是由歐洲人發明的，但美國的大公司在商業化這些算法方面做得更好。事實上中國的公司並不落後。這些基本方法已經是開源的。你們需要的是更快的計算機，大量的數據和工程人才。」
但初創公司與巨頭的博弈還會存在很長一段時間。
以往，一次信息技術的革命往往會降低創業門檻，這被概括為信息技術普及的紅利。而這一輪的技術變革雖然由OpenAI等創業公司挑起，但在高昂的算力成本以及數據使用難度等客觀限制條件下，創新在很短時間內就演變成為大公司的角力場以及軍備競賽，也很快蓋過本應屬於創業公司的風頭。
自2月以來，中國和美國一共有9個網際網路大廠推出大模型驅動的AI產品或發布新的大語言模型。這些產品很大程度定義了當前的產業話語權。
但這並不意味著初創公司沒有機會，Jürgen Schmidhuber教授對此保持相當的樂觀。他認為現在很多人關注的地方在於摩爾定律中處理器的性能兩年翻一倍這一事實，但是對於人工智慧技術的普及則是要依靠一個更古老的規律。自1935年Konrad Zuse創建了世界上第一台工作的可編程通用計算機後每5年，計算機的成本就會便宜10倍。同樣對於今天的人工智慧，每5年，他們的價格也將便宜10倍。21世紀將出現具有比所有人類大腦的原始計算能力多一千倍的廉價計算機組合。
不可否認的是，今年也是中國風險投資歷史上網際網路創業門檻最高的一年；中國的明星創業者和知名投資人們正準備復刻OpenAI式的成功。
過去3個月中，一共有6家大語言模型公司浮出水面。這些項目在成立的幾個月內平均估值就超過2億美元，其中還有2家目前水下估值據傳已經達到獨角獸級別。雖然這些項目的融資水平還未能觸及OpenAI成立時，阿爾特曼與埃隆·馬斯克等人宣布為其注資的10億美元，但考慮到目前的技術、確定性以及相較五年前算力成本下移等因素，在當下也不能算便宜。
同時受到OpenaAI盈利分配的啟發，中國AI創業項目的敘事邏輯也發生了改變。如王慧文所創立的光年之外承諾個人出資5,000萬美元，估值2億美元；個人勞動力不占股份，資金占股25%，75%的股份用於邀請頂級研發人才。
此外，王小川所創立的百川智能近期官宣的5,000萬美元新一輪融資由自己與其業內好友的個人支持。此前王小川在微博中表示：「OpenAI的成功，首先是技術理想主義的勝利。中國需要自己的OpenAI，就需要技術理想主義。大廠受限於自己的業務牽引，追逐資本熱點的創業公司動作更容易變形。不止如此，這種理想主義還需要有愛國之心、商業智慧和學術尊重去獲得政府支持、推動企業聯盟和學術界協同。我相信中國能誕生自己的OpenAI。」
至此，大模型賽道迎來了中國創業市場最不差錢的一群創始人。同時，這類群體極有可能會改變中國科技產業的文化，因為我們看到了一種對承擔風險更加開放的態度。
但有關大模型賽點的真正到來或許還需要較長時間，這涉及到人工智慧技術的成本。
Part.2
新的產品邏輯魅影
一場技術到應用的賽跑剛剛開始。如果說OpenAI被理解為如蘋果一樣的封閉系統，那麼Google的LaMDA則再次被看作是安卓。雖然關於大模型這一底層基礎設施不確定性的因素仍有很多，但確定的是，從以往的單模態到多模態AI大模型的過渡正在成為一種新的遊戲規則。
我們收集到的樣本案例同樣證明了這一點：成立3年以上的AI公司中有至少一半向我們強調，多模態的應用對於場景探索有著革命性的幫助。
多模態：將多種感官進行融合，而多模態交互是指人通過聲音、肢體語言、信息載體（文字、圖片、音頻、視頻）、環境等多個通道與計算機進行交流，充分模擬人與人之間的交互方式。
除OpenAI外，從今年已經官宣的中美10個最大的AI融資案例看，至少有8家公司明確走向多模態應用方向；探索語言、文本、圖像與人的互動關係，是構建下一代人工智慧場景的究極密碼。
中國的大模型AI公司有4家進入到融資金額排名前十位；而前OpenAI員工離職所創辦的兩家公司Adept AI與Anthropic則分別拿到最多的錢。
Adept AI創始人戴維·欒 (David Luan) 曾任OpenAI的工程副總裁。Adept團隊希望出品一款基於自然語言處理和人工智慧技術產品，實現通過語音或文字輸入來完成各種操作和任務，取代傳統的應用程式或界面。該產品具有極高的智能和自適應能力，可以根據用戶輸入的指令和需求自動尋找最優解決方案，並執行相應的操作。
另外一個由OpenAI分裂出的團隊Anthropic則開始致力於解決長久以來神經網絡的「黑盒子」問題，為研究者們開發能夠解釋AI真正工作原理的工具，同時為人工智慧技術落地提供安全性保障。
此外，在2023年第一季度拿到第三大融資的是前谷歌員工創辦的Character.ai。在今年拿到了由a16z領投的1.5億美元後，公司估值達到獨角獸級別，同時也意味著首個AI驅動的聊天軟體平台出現了。
中國人工智慧初創公司心識宇宙的CEO陶芳波認為AI將顛覆產品學，並成為所有軟體的入口。這位曾供職於美國微軟研究院、Facebook Research、NASA和阿里達摩院神經符號實驗室的博士解釋稱：「過去所有的軟體應用構建的基礎在於將人與服務相互連結，產品經理們捕捉需求，用圖形界面集成信息，最終引導用戶下達指令、調用數據、完成交付。這雖然高效但是缺乏深度整合能力。下一代的網際網路產品將更加AI原生 (AI Native Service) ，隨著越來越強大的AI出現，圖形界面的交互方式將會被弱化。更大的機會在於創造一種更加AI的交互方式。」
Part.3
AI與更接地氣的應用
或許重塑人機互動邏輯這樣宏大的願景離商業成功還需要很長時間，相反新技術與舊功能之間搭配所產生的化學效應讓人始料未及。
截至3月底，內置GPT4技術的微軟Bing，日活用戶數量已經超過1億，單月訪問量增長16%，下載量暴增8倍。而同期谷歌開始受到衝擊，應用下載量降低1%。投資機構D.A. Davidson認為，「如果谷歌繼續推遲將生成式AI技術集成到其產品中，那麼Bing將在未來幾個月內獲得搜索市場更多的份額。」
這意味著，新的人工智慧技術已經有機會撼動上一代網際網路基石級別的產品——搜索。Google近期的弱勢表現，也讓網際網路最大的蛋糕「廣告投放」變得充滿變數，以萬億美元經濟價值計算的網際網路廣告相關公司不得不迎接變化。
此外，由大語言模型推動的軟體生產力工具「革命」同樣無法忽視。如上個月，微軟發布了基於GPT4技術的Copilot，它將適用於Word、PowerPoint、Excel、Outlook、Teams等微軟商業軟體。幾乎前後腳，Adobe也同時發布了生成式AI製圖工具Firefly，未來將全面擴展到旗下的Photoshop、Illustrator以及Premiere等產品中。
如果說Bing在過去一個月的成功是通過GPT4的技術縮短用戶從問題到答案的距離，進而創造一種比Goggle更好的搜索體驗，那麼進一步看，AI已經有能力改變一部分用戶的搜索習慣。
為網際網路這個無比巨大的圖書館創造一個足夠智慧的圖書管理員會發生什麼？用戶在進入圖書館後一定會先詢問這個圖書管理員。這也意味著搜索產品的性質迎來顛覆式的變化。
以上猜想已經部分得到驗證。我們在過去的3周向數百家中國人工智慧公司投送了調研問卷。從採集的反饋看，工具類型的產品毫無疑問占據了主流。目前來看，文本生成、圖像生成等仍然是中國本輪應用創新的主陣地，其次則是數字人以及遊戲生成等。
而對於軟體、企業服務領域而言，AI功能的植入已經成為不可逆的趨勢，但它們目前還很難成為多項應用的入口。
Part.4
我們最應該關注誰？
我們篩選了20位今年以來在中國人工智慧領域日漸活躍的KOL，期待他們講出中國AI新故事。以下排序不分先後。
周伯文
銜遠科技創始人
周伯文博士目前是清華大學惠妍講席教授、電子工程系長聘教授，2022年5月亦創建並領導清華大學電子系協同交互智能研究中心，擁有二十多年自然語言生成、對話與交互式人工智慧的研究經驗，他2016年提出的自注意力融合多頭機制的自然語言表徵機理是Transformer架構的核心思想之一，被Transformer、GAT等論文引用超過2,000次；在AIGC領域，他提出的自然語言生成算法被引用3,000餘次。
周伯文博士創業前為原京東集團高級副總裁、集團技術委員會主席、雲與AI總裁，京東人工智慧研究院院長。此前，他在美國學習與研究人工智慧近20年，為原IBM Research美國總部人工智慧基礎研究院院長、IBM Watson集團首席科學家、IBM傑出工程師。2021年年底，他創立銜遠科技，以前沿的人工智慧技術幫助企業數實融合，實現從需求洞察到產品創新全過程數智化，顛覆式地完成以消費者為中心的產品創新。
楊植麟
循環智能聯合創始人
楊植麟博士是循環智能（Recurrent AI）聯合創始人，智源青年科學家。由楊植麟博士帶領研發的產品及解決方案已成功應用於銀行、保險、房地產和汽車等行業，日均處理對話超一億次、覆蓋數百萬終端用戶。其研究成果累計Google Scholar引用超過16,000次（2023年2月統計）；作為第一作者發表Transformer-XL和XLNet，對NLP領域產生重大影響，分別是ACL 2019和NeurIPS 2019最高引論文之一；主導開發的盤古NLP大模型獲2021年世界人工智慧大會"卓越人工智慧引領者之星獎"；曾入選2020年「2020福布斯中國30歲以下精英榜"；曾效力於Google Brain和Facebook AI，博士畢業於美國卡內基梅隆大學，本科畢業於清華大學。
藍振忠
西湖心辰創始人
藍振忠，卡耐基梅隆大學 (CMU) 人工智慧博士，曾任谷歌人工智慧研究院科學家，NLP自然語言處理領域訓練語言模型「ALBERT」第一作者，2021年被麻省理工大學評選為亞太地區「35歲以下科技創新35人」之一。藍振忠十幾年致力於研究自然語言處理，計算機視覺，及深度學習的結合應用。2021年，他創立西湖心辰，專注於大模型的研究和應用。帶領團隊研發出國內行業領先的Al繪畫「造夢日記」、AI寫作「Friday」 、A心理諮詢「聊會小天」 等平台級人工智慧應用。
唐傑
清華大學教授
唐傑（ACM/AAAI/IEEE Fellow），清華大學計算機系教授，獲國家傑青。研究人工智慧、知識圖譜、數據挖掘、社交網絡和機器學習。發表論文300餘篇，獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）。谷歌引用超過2.8萬。
2019年，唐傑博士參與創立智譜AI。2020年智譜AI研發 GLM 預訓練架構並開始訓練百億參數模型，2022年進一步推出高精度開源千億模型 GLM-130B，斯坦福報告顯示 GLM-130B 是性能上可與 GPT-3 基座對標的雙語開源模型，已有55個國家和地區989家機構申請使用。2023年2月，智譜AI聯合清華大學研發了ChatGLM，該模型基於GLM-130B 持續進行文本和代碼預訓練並通過有監督微調等技術實現人類意圖對齊；支持英偉達和華為昇騰、海光及申威等國產晶片進行訓練和推理，開源的 ChatGLM-6B 模型全球下載超過70萬，持續兩周位列 Huggingface 全球模型趨勢榜榜首。
沈向洋
香港科技大學校董會主席、IDEA研究院理事長
沈向洋博士是IDEA研究院創院理事長、美國國家工程院外籍院士、英國皇家工程院外籍院士，是計算機科學領域的專家和科技產業領袖，在學術界、企業界、投資界擁有重要影響力。他曾任微軟公司執行副總裁，負責推動中長期總體技術戰略及前瞻性研究與開發工作；參與創建了微軟亞洲研究院，並擔任院長兼首席科學家，培養了眾多一流的計算機科學家、技術專家和企業家。
黃民烈
聆心智能創始人
黃民烈，清華大學計算機系長聘副教授、情感對話系統開創者、聆心智能公司創始人。著有國內第一本關於自然語言生成的著作《現代自然語言生成》。其引領的團隊是國內最早從事大模型研發的團隊之一，自研全球 TOP1的中文對話大模型OPD，並率先推出了國內首個大模型安全評估框架。以自研超擬人大模型為底座，打造了機器屬性與人格屬性統一的對話智能體，推出產品AI烏托邦。
周明
瀾舟科技創始人兼CEO
周明是瀾舟科技創始人兼CEO，現任中國計算機學會副理事長、創新工場首席科學家、中國人工智慧學會會士和五所大學的博士生導師，世界NLP領域的領軍人物，世界上發表ACL論文最多的學者之一。他曾任國際計算語言學學會主席、微軟亞洲研究院副院長，長期領導微軟亞洲研究院的NLP研究，在計算機創作、機器翻譯、搜索、推薦、預訓練模型等領域獲得世界領先的研究成果並廣泛應用於微軟的各類產品中。2021 年創立認知智能公司瀾舟科技，該公司致力於開發最先進的下一代認知智能技術，包括自然語言和多模態信息的理解和生成、機器翻譯、知識圖譜、問答和推理、行業搜索、知識服務等技術。
何曉冬
京東副總裁
何曉冬博士二十多年來從事自然語言處理和語言與視覺多模態智能等人工智慧領域的研究，是本領域世界級科學家。加入京東之前，何曉冬博士就職於美國微軟雷德蒙研究院，擔任首席研究員及深度學習技術中心負責人。他發表了200多篇論文，引用4萬餘次。他多次獲得ACL傑出論文獎、IEEE SPS 最佳論文獎等獎項，他領導團隊聚焦智能技術的前沿突破及智能服務與產品打造，大規模賦能政務、醫療、零售、金融等產業，並獲得 2022年獲得京東集團優秀管理者獎。他擁有清華大學學士學位及密蘇里大學博士學位，同時在華盛頓大學(西雅圖)等院校兼任教授。
田奇
華為雲人工智慧領域首席科學家
田奇教授，現任華為雲人工智慧領域首席科學家，IEEE Fellow。田奇曾任美國德克薩斯大學聖安東尼奧分校計算機系正教授，華為諾亞方舟計算視覺首席科學家；長期從事於計算機視覺多領域研究工作，現為清華大學神經與認知計算中心、中科院計算所、中科大、浙江大學、上海交通大學、西安交通大學、西安電子科技大學等講席教授或者客座教授，兼職東南大學博導。
王海峰
百度首席技術官
王海峰博士先後創建和發展了自然語言處理、知識圖譜、語音、圖像、機器學習和深度學習等百度人工智慧技術方向，先後負責百度搜索、百度地圖、百度翻譯、百度智能雲等業務。
王海峰是自然語言處理領域世界上最具影響力的國際學術組織ACL (Association for Computational Linguistics) 歷史上首位華人主席 (President) 、ACL亞太分會創始主席、ACL Fellow，還是IEEE Fellow、CAAI Fellow及國際歐亞科學院院士等。王海峰任深度學習技術及應用國家工程研究中心主任，兼任中國電子學會、中國中文信息學會、中國工程師聯合體副理事長等。
周靖人
阿里雲智能集團首席技術官
周靖人，哥倫比亞大學計算機博士，IEEE Fellow，擁有幾十篇頂級會議和期刊論文，並持有多項專利發明。研究領域包括基於大規模分布式系統的數據計算處理方法和機器學習算法平台。他曾任微軟研究院研究員、微軟研發合伙人。
楊紅霞
前阿里巴巴達摩院人工智慧科學家
楊紅霞，美國杜克大學統計學博士畢業，前阿里巴巴達摩院人工智慧科學家，帶領團隊探索認知智能技術在阿里的發展與落地；發表人工智慧領域國際會議、期刊文章80餘篇，取得美國和中國專利近20項。她曾帶領團隊獲2019年世界人工智慧大會SAIL獎、2020年國家科學技術進步獎二等獎（第三完成人）、2021年中國電子學會科學技術進步獎一等獎（第二完成人）等榮譽。楊紅霞曾任IBM全球研發中心Watson研究員和Yahoo！計算廣告首席數據科學家；2022年6月，入選2022福布斯中國科技女性50；2022年10月從阿里達摩院離職。
王慧文
光年之外創始人
王慧文，網際網路連續創業者，曾參與創立校內網（現人人網）、來電網、淘房網。2010年，他加入美團，任聯合創始人。2020年，王慧文宣布從美團退休。今年2月，他宣布成立光年之外，個人出資5千萬美元，估值2億美元，自有資金占股25%。
王小川
百川智能創始人
王小川是搜狗公司創始人，主導開發了搜狗搜索、搜狗輸入法、搜狗瀏覽器等產品。他先後推動阿里巴巴和騰訊戰略入股搜狗。2017年，他帶領搜狗在美國紐交所上市。4月10日，王小川宣布，入局大模型賽道，公司名為「百川智能」，定位為一家研發並提供通用人工智慧服務的中國公司。
李笛
小冰公司執行長
李笛，曾任微軟（亞洲）網際網路工程院常務副院長、微軟小冰全球總經理及微軟Bing搜尋引擎亞洲區總經理。他於2013年加入微軟，同年創立微軟人工智慧情感計算框架，並於2014年推出微軟小冰。為加快小冰產品線的本土創新步伐，促進小冰商業生態環境的完善，2020年7月13日，微軟宣布將小冰分拆為獨立公司運營，並委任李笛為小冰公司執行長。
劉群
華為諾亞方舟實驗室語音語義首席科學家
劉群，華為諾亞方舟實驗室語音語義首席科學家，負責語音和自然語言處理研究，研究方向主要是自然語言理解、語言模型、機器翻譯、問答、對話等。他的研究成果包括漢語詞語切分和詞性標註系統、基於句法的統計機器翻譯方法、篇章機器翻譯、機器翻譯評價方法等。他曾任愛爾蘭都柏林城市大學教授、愛爾蘭ADAPT中心自然語言處理主題負責人、中國科學院計算技術研究所研究員、自然語言處理研究組負責人。2022年1月6日，劉群入選ACL Fellow。
黃鐵軍
北京智源人工智慧研究院院長
北京大學教授
黃鐵軍，北京大學計算機學院教授，北京智源人工智慧研究院院長，北京大學人工智慧研究院副院長。黃鐵軍一直在積極推動構建類腦人工智慧的技術路線:結構層次模仿腦，器件層次逼近腦，智能層次超越腦。黃鐵軍教授也是在中國人工智慧領域重要的思想者，他此前提出，要先放下「理解智能」的迷思，以神經科學為基礎，構建神經形態計算系統，再通過訓練實現強人工智慧。
郭傳雄
字節跳動AI Lab團隊總監
郭傳雄，就職於字節跳動公司，從事機器學習系統、數據中心網絡、硬體研發方面的工作。在加入字節跳動之前，他是微軟研究院的研究員。他也曾在微軟雲計算部門Azure Networking從事研發工作。他的研究興趣是理解、設計、並運營大規模高可用計算機系統。此前，他因對數據中心網絡設計的貢獻而入選IEEE Fellow。
楊斌
MiniMax聯合創始人、技術合伙人
多倫多大學博士，師從人工智慧國際頂尖學者Raquel Urtasun。發表高水平論文30餘篇，谷歌學術引用7000+，是英偉達2018年先鋒研究獎及微軟2021全球博士獎學金獲得者。在2017年作為核心創始成員共同組建了全球第一個自動駕駛 AI 研發中心（Uber ATG R&D）。在2021年作為核心創始成員加入了無人駕駛初創公司 Waabi，發布了業界第一個全球領先的數據驅動神經渲染自動駕駛仿真環境。於2022年回國加入MiniMax。MiniMax是目前國內同時擁有文本、語音、視覺三個通用大模型引擎能力的創業公司。
張宏江
北京智源人工智慧研究院理事長
張宏江博士是源碼資本投資合伙人，目前也是智源研究院理事長。他是國際著名的多媒體領域的開拓者和意見領袖，是美國工程院外籍院士，國際計算機協會 (ACM) 院士和電氣電子工程協會 (IEEE) 院士；曾擔任微軟亞太研發集團首席技術官及微軟亞洲工程院院長，是微軟亞洲研究院創始人之一併任副院長；曾在金山集團、獵豹移動、迅雷及世紀互聯擔任要職。
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