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今日观点!一名“佛系”大模型创业者:行业很卷,但我不考虑融资

来源:5G通信网    发布时间:2023-04-13 08:22:41


(资料图片仅供参考)

“员工做错了,我恨不得跟他说5遍,就像用GPT一样一直重复,直到让他理解记住为止。”

文|《中国企业家》记者 孔月昕

编辑|马吉英

头图摄影|邓攀

与王慧文、王小川、李开复等投身大模型的创业者相比,出门问问创始人、CEO李志飞的身上,缺少了点“明星”光环;但靠着一直以来在AI领域的积累,他在这一波AI创业中“抢跑”了。

曾有友人评价他,“每次都能无比准确地踩在一个点上,并且有备而来。”

2012年10月,李志飞从美国谷歌总部离职后,回国创立了出门问问。彼时,他既没有团队也没有产品,用一个简单的demo打动了红杉资本和真格基金,拿到了1000万元天使轮融资。随后,李志飞在AI创业道路上一路狂奔,5年内完成了五轮融资,项目估值一度高达10亿美元。

在李志飞看来,创业最迷人的地方在于,创业者能够在别人看不到机会和希望的时刻,自己找到一条破题的路。他自己的亲身经历也可以证明这一点,“2015年,在我不知道怎么商业化的时候,我想到了做智能硬件,虽然这条路不一定准确,但在当时看确实是一个surprise;2019、2020年,当别人觉得我们陷入智能硬件的‘坑’里出不来时,我又借助SaaS服务扩大了营收规模;2020年,我们有意无意地投入了生成式AI,并尝试商业化,为大模型研发打下了基础。”

在数次“化险为夷”背后,李志飞也几度遭遇打击。在公司经营上,他“栽过急速扩张的跟头”,不得已只能裁员;他也从技术角度对AI的价值产生过困惑;在2020年底就开始做大模型,但又没有选择大力推进……

“AI可以打败世界上最聪明的一类人如围棋手,却学不会连五岁小孩都会的自然语言对话,为什么呢?” 2017年接受《中国企业家》采访时,他称给自己提出过这样的问题。

而ChatGPT的面世,解释了李志飞多年来的困惑,让他无比兴奋,他觉得自己的时代到了。今年2月,在ChatGPT引发科技圈、创投圈讨论热潮的时候,李志飞也表示自己要进行大模型创业,做“中国的OpenAI”。

“未来大模型赛道会非常卷。”3月底,在北京办公室接受《中国企业家》采访时,李志飞预测道,“我认为一两年后,中国至少50家以上公司都会拥有自己的大模型。” 这也带给李志飞更多信心,“大模型的落地是一件长期主义的事情。”在他看来,经过十年发展的出门问问在生成式AI领域,“已经有了技术的积累和应用落地的优势”。

李志飞还透露,4月20日,出门问问AIGC战略发布会将在北京举行,他将携出门问问的自主中文大模型和面向全球创作者的AIGC产品亮相。

以下为李志飞的采访整理,有删节。

世界观被颠覆了

刚刚得知OpenAI做出ChatGPT的消息时,我特别兴奋。

早在10年前,甚至读博士期间,我就已经在思考AI的认知问题,但一直没找到答案。所以当OpenAI的ChatGPT可以自然地进行上下文对话,且随便聊都不会被问倒时,我觉得自己的世界观被颠覆了。

因为它不单单是能在规则和边界很清晰的环境里计算下象棋/围棋的程序,还解决了在我们看来最难的问题――认知,并学会了用自然语言跟人交互。在微软那篇《AGI的火花:GPT-4早期实验》的最新论文里,GPT-4还帮人写了一道很多大学生都做不出的动态规划程序题,我自己看到那道题都想了一会儿。

这些让我成为AGI的无脑支持者的同时,也对ChatGPT和OpenAI产生了巨大的好奇心:ChatGPT到底是怎么做出来的?为什么是OpenAI而不是别人?带着这两个疑问,我在春节后第二天飞往美国,和很多人聊,其中就包括OpenAI的工程师。

聊过之后我发现,ChatGPT不是单纯地靠很多聪明人以及前沿的技术去实现的。在硅谷,天才到处都是,Google Brain更是有超过1000个博士在专门研究AI,而且ChatGPT的底层技术中的Transformer、Instruction Tuning等都是谷歌研发的。

但为什么是OpenAI?我觉得核心是因为他们创造了一个环境,既有top down的规划,高层对AI有足够强的信念,坚持不动摇;又有bottom up的执行,员工可以完美执行这些规划,两种因素叠加造就了OpenAI能够在这一路径上走得长远。并且,从GPT-3开始,OpenAI就得到了正向的反馈,这也鼓励他们在这个方向上不断迭代,越来越强。

这种极度的兴奋感持续了近两个月。不仅是我,前两个月所有人都很急,大家都怕被大浪卷走。

但我现在的心态比前两个月好很多,也冷静得多。ChatGPT并不完美,关于它的落地,有太多问题需要解决,实现AGI是一件长期主义的事情。可能未来5~10年,我都要all in其中。我能做的,就是在理性状态下,把这件事做好,同时也经营好公司。因为训练大模型一直是我们的企业行为,而非我个人,所以在投入上得理性。

在大模型创业上,我们其实早有准备。很多近一年成立的生成式AI的公司,整个团队可能就几十个人,我们公司有几百人。2020年GPT-3刚出来时,我们就开始尝试做大模型,2022年9月ChatGPT还没有问世时,我们已经尝试做大模型的应用落地,当时是被Jasper.AI启发,我觉得内容生成才是最适合GPT-3落地的应用。我当时和团队沟通,不能只做应用,我们一定要夯实自己的大模型能力,于是我们开始重新做长期规划。

很多人听了OpenAI的投入后会产生一种误解,觉得大模型研发训练要10亿美元,但我们做的偏落地,因此我们不见得需要10亿美元。

尽管很多投资人对我的项目感兴趣,但我依然觉得,我们公司有足够的钱去做自己想要做的事情。除非是我自己单独出来做这件事,否则投资人要看的是出门问问整体的状况,包括公司估值、未来故事、商业模式等,这些加起来就会变得很复杂,因此我目前没有考虑融资的事情。

目前国内还没有探索AI能力天花板的充足环境,因此在公司层面,我更多考虑的是AI应用和落地,能够解决真正的问题,AGI变得越平民化越好,这也更适合出门问问现在的状态。

至于AGI未来的形态以及技术的演化,它只是我个人的研究兴趣。毕竟,OpenAI这种能够探索AI能力天花板的公司,在全世界都是凤毛麟角的;复制或重做一个中国的OpenAI,既没有那么大的价值,也没有那么大的概率。

我觉得我们现在的状态是最好的。虽然没有OpenAI的“特种军”,但我有一支“常规军”,包含训练模型、产品研发、商业化等部门,可以跟上技术潮流不断去迭代。我们有几款产品跟生成AI有很大关联。除了语音助手这一拳头产品外,我们还做过很多AIGC产品,比如AI声音平台“魔音工坊”、AI写作平台“奇妙文”、AI绘画平台“言之画”、数字人(8.960, 0.04, 0.45%)视频与直播平台“奇妙元”等,能打通从大模型到产品到商业化的商业闭环,且拥有很好的营收规模,这可能在全世界都是独一无二的。

其次,我不会为了融资去给资本讲很多故事,某种程度上迎合资本不可避免地会导致变形,我们有自己的产品和落地场景,这是我们最好的地方。从长期来看,我们的优势在于坚信AI,未来5年时间我们可以为它不停地迭代,然后比较长期地做这件事。

还有一点优势在于,国内AIGC创业CEO里,我能看懂所有的前沿论文,也清楚整个语言模型的发展历程及其理论进化的来龙去脉,我肯定比绝大部分CEO更懂这些东西。

调整力度最大的一年

尽管我现在坚定不移地相信AI,对长期主义保持了乐观心态,但其实几年前我特别悲观。

2020年之前,我没那么信AI,虽然我们是一家AI公司,但我既不坚信这个东西一定能够做得好,也不认为它会给社会带来巨大的价值。有时我甚至会想,“有生之年我都看不到AGI(通用人工智能)了”。

2019年之后,我甚至不想对外发声了,觉得很多时候说话没有意义,既改变不了行业,也改变不了大家对AI的普遍认知,除非能证明自己比别人厉害,否则就是浪费时间。

除了对技术的失望外,2019年也是我和公司发展的一个低谷期。

最初创业时,尤其是2017年前,我一股脑地投入到技术、产品的研发和商业化上,完全不care其他东西。但到了2018年,尤其是2019年后,我感觉自己见到了商业或者说创业的真相,发现想要变成一家赚钱的科技公司,没那么容易。

过往因为AI商业模式的问题,很多营收并不可持续。如果继续投入,只会饮鸩止渴、越陷越深,从而把自己禁锢住。

看到真相后,经慎重考虑,在2019年,我对出门问问进行了一轮大的调整,精简了业务线,放弃部分亏钱的to B项目以及智能硬件等业务。

2020年,我又进行了一轮大的调整,甚至可以说这一年是调整力度最大的一年。幸运的是,由于我们及时地进行业务线调整,有了多出来的人手,一部分产品经理在2020年初开始做AIGC领域的尝试,并积累了AI生成方面的经验。

同时,2020年OpenAI的GPT-3横空出世后带来行业巨变,直接推动了我信仰的转变,让我见到了AGI实现的可能,我也重新燃起了探索AGI的兴趣。

2021年,我在公司内组建了一个十几人团队,拿出不超过一百万美元的算力费用,训练出了一个60亿参数的模型。由于当时大家参考的都是GPT-3,对比之下,我们60亿模型的“举一反三”能力很弱,这让我们很绝望,觉得太难了。因此我们直接下了结论,60亿模型根本涌现不出in-context learning(上下文学习)能力。

还有一点,如果要进一步增大参数规模,训练一个千亿级别的规模,就太烧钱了。因为OpenAI,大家都知道了,1750亿参数的模型,训练一次就要400多万美元,而且需要多次训练才有可能成功,这个费用几乎上不封顶。

不仅如此,当时我们也没有找到模型落地的应用形态和商业化方式。我每天带着团队像搞科研一样读论文,这个状态对于一家创业公司来说很奇怪,我们又不是一家科研公司。

现在回想起来,我们当时在应用端挑战“举一反三”的能力完全没必要,甚至可以说是钻牛角尖。如果我们换成后来谷歌在2022年提出的instruction tuning(指令微调)方向研究,效果可能更好。

不过,这也不代表我们的尝试是无用功。至少比起市面上其他大模型创业团队,我们已经部分领先了关于分布式训练框架的选择标准,以及数据标记、团队分工、人才需求等方面的认知。

非典型创业者找到了“第二春”

现在,我们的员工都在为了大模型的发布而加班加点的工作,但某种程度上,我不希望公司(员工)太努力。

这种“反卷”也体现在我们办公地点的选择上。2020年,我们北京的办公室从中关村(6.300, 0.07, 1.12%)搬到了西直门附近,减少团队长期在一个固定地点被“一窝端”挖角的可能性。

在此基础上,我们现在采取了极度分布式的办公模式,把员工分散在北京、上海、武汉、深圳、台北、苏州、南京等城市办公。如果这样公司能不“挂掉”,而且能正常产出,我认为这在未来可能有很大的竞争力。

可以说,在中国的创业圈里,我肯定不是一个“正常”的创业者。我有时候会对靠组织、文化、时间拼出来的企业产生质疑。我总觉得搞这些事情会让很多人丧失想象力,或者他们会因此疲于奔命。

我一直以来都是把更多时间花在做事情本身上,这可能是一个缺陷,但我觉得任何公司的成功都没有套路,不要去尝试把自己变得跟别人一模一样。我觉得必须承认人就是人,不是神。每个人包括我,都有自己的兴趣爱好,我就是对做事情本身更加感兴趣,我愿意花更多时间在事情上,我对组织、文化就是没那么“感冒”,而且某种程度上我是反对这些东西的。

我把自己的这种状态归结于偏向硅谷。因为我希望能够用高度分布式的、某种程度上算作躺平式的管理方式来做出创新,在这种状态下,偶尔加班可以做得更好。我觉得硅谷很多公司,尤其是创业公司都如此。

如果在硅谷仔细观察,大家就会发现硅谷绝对是躺平的:躺得妥妥的,员工都不去上班。Facebook的员工为什么还去上班?是因为他们大部分是想去公司充电、吃午餐。

尽管他们都不上班,但这一个多月以来美国科技公司产出的东西依然让人眼花缭乱,每个公司都是如此。我认为这也证明了组织力或者“好拼好努力”的文化,不见得能搞出最顶尖的创新。

我觉得现在国内太喜欢把事情模式化或者格式化,但公司的成功有不同的原因,如果我们这样(佛系)的公司也能成功,我觉得对于国内来说也是很大的进步。

因此,我一直对公司文化没那么敏感,而且过去我也不喜欢组织,我甚至都不愿意去讨论它。

但这次OpenAI的组织,真的太令我好奇了,为什么它能搞出来(GPT)?这确实是一个问题,在中国创业要做得很成功,可能还是要在组织、文化上花很多精力。

在公司管理上,我认为就是找到适合自己的方式,即用事情来驱动人,比如说我会给员工找一些有意思的事情,然后让他在事情中去成长,而不是说跟员工谈心。

我不是那种能够给员工鼓励打鸡血式的领导者。在我看来,错的就是错的。员工做错了,我恨不得跟他说5遍,就像用GPT一样一直重复,直到让他理解记住为止。

对于出门问问的未来,我觉得信心比两三年前强很多,很多时候一个公司能不能做大或者做成什么样,除了自己努力外,也取决于时代趋势。我觉得我们正在一个很好的趋势上。我们现在好像找到了“第二春”,而且都提前布局好了,对未来的发展,我的预期是:上不设限。

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