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“ 云启·踏浪AGI

San Francisco 尚未彻底回暖，但AI的热浪已席卷城市的每个角落。扎进硅谷半个月，我们的投资人Emily不禁感叹：「AI is taking THE SHOW」。 全球科技热点空前聚焦。本月，云启前沿科技组将开启一段以AGI+为主题的美国之旅。在「硅谷FutureScope」专栏，我们将与您同步这段旅程中的观察和思考，希望来自大洋彼岸的思辨能带来新启发。

（也欢迎好观点、好项目添加我们首席信息官云小启，随时来聊~微信ID：Yunxiaoqi2014）

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观察一：接入大模型，有机会带来超高转化率

谁是AGI+时代的最强带货明星？是大模型本型。

我们注意到，几乎每个公司都在公开各自的「大模型计划」，Google、微软一马当先，越来越多的垂类企业软件公司也姿态积极：Tableau、Slack、Zoho、ServiceNow、Braze、Hubspot、Yext、OneStream......既有上市公司、也有创业公司，发布会应接不暇。

迅速跟进的原因，除了新技术将大幅优化产品，还有一层原因，是客户们对于大模型的热情正空前高涨——这件事情，全球统一。我们的早期被投企业3D设计平台「酷家乐」的AIGC实验室，上线一个月内带来了高达48%的转化率，可以算是「天文数字」。

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观察二：大模型生态圈正成为新的解决方法

大厂们正以更积极地姿态推动模型+应用的落地。而随着模型和应用的不停涌现，「大模型生态圈」正逐步被开发。

以ChatGPT为例，迅速出现的各类插件为对话AI补足了各类短板。原本无法用大模型或应用解决的问题，正逐步被「生态圈」解决。开源工具库Hugging Face和LangChain上，大量高质量的工具进一步降低了AI的技术门槛，开源社区的影响力与活力，加速了「大模型生态圈」中新可能、新方向的出现。

在种种开源模型的冲击下，单一大模型提供者的护城河愈发受到质疑。Meta刚刚公布了名为ImageBind的开源模型，该模型能够同时从文本、图像/视频、音频、深度（3D）、热能（红外辐射）和惯性测量单元（IMU）六种不同的信息形式（或"模态"）中学习。这种新的AI模型能够在没有显式监督的情况下，直接、全面地从这些不同形式的信息中学习。

虽然模型质量方面仍有差距，但我们已经看到，差距正在以惊人的速度缩小。开源模型正在寻找用更低成本、更快速度、更强定制化的方式解决问题。我们认为，开源模型和一站式大模型将会并存，数据处理能力和训练数据质量将会成为决定要素。

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观察三：数据，数据，数据

数据集的质量和差异化将直接决定应用的表现——我们认为这是OpenAI暂时领先的关键因素之一，也是Google能在多语言和医疗领域奋起直追的先决条件。

在刚刚结束的I/O 2023上，Google特别演示了Med-PaLM 2在医疗方向的应用 ——这是首个被称可达专家水平的大语言模型。得益于Google的长期深耕，Med-PaLM 2 表现惊艳：不仅可以回答医学问题，还可以从图像中合成患者信息，例如胸部 X 光检查或乳房 X 光检查。

I/O当天，Google前留影

I/O 结束后，Google股价迅速攀升至一个月以来的最高点。

我们还看到，越来越多的软件公司在强调使用「可靠的数据」的重要性。在上周的Salesforce World Tour NYC上，Salesforce提出希望"use a more constrained set of data（使用受限的数据集）"来为用户提供更好的体验——确保AI的输出清晰可靠、不胡说八道、并且不泄露隐私。而要达到这一目标，我们的投资人认为，公司需要投入更多来弄明白：用哪些更好的数据 & 怎么更好地用这些数据。

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观察四：讨论AI，也讨论AI与人

热潮还将持续。屏幕那一侧，AI助手层出不穷，交互模式越玩越花。仅仅回答问题已经不能满足对话式AI了，它还主动预测人类的下一步发问，并对所有奇怪的发问给出有「引用出处」的回答。

我们在试用过后发现，新的对话AI胡说八道的频率正在显著降低，面对同一发问所给出的回答也越来越一致。

Pi ,Your Personal AI

Perplexity AI, 知识问答型小助手，回答有理有据

虽然技术仍在飞速迭代，但我们也明显感受到，市场情绪已经不仅有面对新事物的兴奋，还多了冷静和审慎。被讨论的主题不仅有"软件如何借力LLM快速迭代？"、"AI将如何重塑人们的注意力？"，也有"如何规避潜在的数据安全问题"、"AI将如何影响行业就业？"。就在此时的西海岸，美国编剧的罢工仍在持续，在更便捷、更强大的内容生成工具面前，人们希望「创意价值」、「人与技术的关系」等问题能得到前置讨论。

我们的美国之行仍在继续，也期待与同样热爱思考的你一起交流、一起实践。下期「硅谷FutureScope」见～