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锁定办公场景 未来智能找准ChatGPT的“小切口”|实时
2023-03-13 15:36:55 来源:科创板日报 编辑:news2020

尽管ChatGPT的底层技术Transformer神经网络架构在2017年就实现了开源,但直到最近面向公众开放体验,才促使其大火出圈。

然而ChatGPT对于高算力的需求,也使之成为大企业之间的专属竞技场。虽然商用落地和应用场景尚不明朗,但以ChatGPT为代表的新一轮人工智能浪潮已经来临。而且,已经有中国的商业公司在人工智能应用的细分场景中,走出了自己的路。


(资料图)

来自合肥的AI创业公司未来智能,以办公会议为场景,以耳机作为终端,利用类ChatGPT平台提供的训练迭代能力,将软件和硬件有机结合形成为用户赋能的产品,构建了一套垂直领域的商业服务闭环。

未来智能CEO马啸认为,类ChatGPT这样的大AI模型,需要至少几十亿美金的投入才能初见成效,并不是创业公司的赛道。做大生态中的垂直领域的服务提供商,这才是未来AI行业演进到后期产生的格局。

财力即算力,ChatGPT只能是大企业的游戏?

ChatGPT火了,成为了现象级产品。一时之间,越来越多的科技企业也加入了这场人工智能竞赛。微软、谷歌、Meta等美国科技巨头纷纷重金布局相关赛道,大幅增加对AI领域的投资。

中国公司也在快速跟进AI技术,百度、阿里、网易有道、360等公司相继确认正在开发相关产品。

一位知情人士表示,腾讯内部的研究院已推出AIGC(AI生成内容)报告,业务侧也在跟进,但按腾讯的风格,对外官宣还是要等业务侧有落地的东西出来。

相信也有读者发现,ChatGPT作为底层的大型AI模型,正在跟进的都是大公司和大企业。其底层逻辑在于其训练效果优劣,与投入的显卡数量有关。

算力的强弱,决定算法的效率,而算法又决定数据的有效性;反过来,数据是训练算法的要件,能决定AI学到的知识量。

有业内人士表示,除了最基础的高额硬件投入,ChatGPT训练所耗费的成本亦不可忽视:每次训练,需要1000万美元。要训练出一个GPT-3,以每天训练10次,持续30天计算,需要投入30亿美元。这注定了初创企业和中小型企业,并没有入场类ChatGPT大模型的机会。

尽管打造一个类ChatGPT拥有极高的门槛,但业界目前缺乏将ChatGPT大规模商用的案例,这为其他开发者提供给了机会。事实上,ChatGPT的大模型并不是刚刚出现的,而是早已经存在,也有中国公司很早就已经敏锐的关注这一前景,并实现效率更高的商业闭环。未来智能就是这样的先行者。

未来智能CEO马啸对新消费日报表示:“我们可以利用大企业提供的类ChatGPT的大模型,进入细分领域训练微调模型,为垂直领域提供商业服务的方式进行切入,并实现有效的商业闭环。”

大模型平台化,细分领域有机会

马啸所在的未来智能,是一家人工智能科技硬件公司,已经持续开发了多年AI训练的终端,并且推出了专注于办公场景的iFLYBUDS系列办公会议耳机。这一系列智能耳机在形态上与常见的蓝牙耳机相似,但本质上它是一个AI入口,可以帮助用户进行实时录音及转写,快速输出会议纪要。无论是现场会议、远程会议或音视频等,都可以通过iFLYBUDS系列耳机等进行录音及转写,大幅提高工作效率。iFLYBUDS系列耳机支持9种中外语言的翻译及转写,12种方言,10大行业领域,转写准确率高达98%。

此外,未来智能为用户提供的账号,是提升服务体验的核心。首先是“声纹识别”,耳机会记录用户声纹数据,自动关联沟通记录,从而生成其社会网络数据。

它会根据该用户的职业特征,提炼重复性的标准问题的标签参数,供AI训练模型跑数据,从而形成相匹配的问题模型数据库,为用户提供更精准的文本识别和自动摘要服务。

“我们之所以选择办公领域作为切入点,是因为办公会议场景实质上是涉及两人到多人沟通对话,会议后如何进行会议纪要,并不遗漏任何重要信息,是职场人士的一大痛点。”马啸表示,“我们现在的耳机终端已经几十万级台,却积累了几百万个小时的对话数据,在办公会议这个细分场景中实现了人工智能的真正落地和商业闭环。”

目前,iFLYBUDS系列耳机最典型的用户人群包括金融、律师、记者、外贸从业人员等,该类人群会经常面对大量对话沟通场景,对于录音转写文字有强需求。

在此过程中,实现准确的翻译及转写,实际上就涉及了垂直领域多种职业的特定语义标签/参数提炼,形成大规模的海量用户数据,近似于创建语义大模型。耳机用户的高频日常使用,就相当于在做标准职业问题模板的AI训练。

以投资人会议为例,他们经常会提出“估值”、“盈利状况”、“亏损”等类似问题。这些问题一旦被AI精确定义了,那么AI能很高效地识别和转写,同时,AI还能进行更精准的标注,并形成更有效的摘要。后期转写出来的纪要,既可以进行分享,也便于用户进行回溯。

“我们利用在办公领域的垂直的数据的积累,提供办公场景下的服务助理,积累更多的数据,从而提升服务体验,最终带动我们的终端的销售,形成一个闭环服务。这是我们的一个业务逻辑模型。”马啸表示。

虽然ChatGPT距离真正的商业化还存在不少距离,但基于ChatGPT背后的AI大模型,从细分场景入手,反而能够实现类ChatGPT的真正落地。未来智能的iFLYBUDS系列耳机,已经通过实践证明了这一点。

类ChatGPT的商业实践,正在中国快速落地

未来中国式的ChatGPT问世后,开放API接入后,未来智能的办公场景AI终端系统就可接入。这相当于给ChatGPT提供了办公场景的AI训练、数据和应用数据库和技术应用解决方案。

“利用AI构建垂直领域的服务,会产生‘数据马太效应’——谁在这个领域积累的数据多,它训练出来的服务和模型为用户提供的价值就越大,”马啸表示,“随之而来的就是用户积累的越多,产生更多的数据,这些数据又能进一步地帮助它迭代模型。我认为这就是‘数据马太效应’。”

对于提供类ChatGPT服务的平台方,亦是如此。如同iOS和Windows生态依靠多种多样的应用,构建起自身的护城河一样,越多的垂直细分领域的服务依托于该平台,其相对优势就越明显。

最终平台方和垂直服务提供商都将受益于该生态系统,创造出更大的商业价值。

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