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估值180億美元,馬斯克造了一家“AI獨角獸”

新火種 ? 2024-04-09 18:32 ? 次閱讀
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作者:一號

編輯:美美

成立不到一年的xAI,估值已達180億美元。

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4月7日,據《華爾街日報》獨家報道,xAI正在和投資者們進行洽談,計劃籌集高達30億美元的資金,而其估值也極有可能飆升到180億美元這一天文數字。而xAI才僅僅成立不到一年的時間,它無疑是馬斯克的又一個“造富神話”。

根據有關消息,考慮參與此輪融資的投資方包括風投公司Gigafund和投資人Steve Jurvetson。其中Gigafund是由曾聯合創辦PayPal的Stephen Oskoui等人創立的,和馬斯克關系密切。盡管消息尚未得到馬斯克或xAI的官方回應,但若此輪融資成功,那么意味著在AI領域中,巨頭之間的競爭將加劇,但與此同時,這也為整個行業注入了新的活力。

就在前不久,xAI還剛剛開源了Grok-1,成為了當前參數量最大的開源大模型,它的參數量達到了3140億。究竟是什么,讓這家新生的AI創業公司,成功擠進了巨頭之間的競爭,并成為一個“AI獨角獸”。

為了“理解宇宙的本質”

馬斯克在宣布xAI成立之前,就一直在各種場合強調AI可能帶來的危害,甚至還和多人簽署聯名信,要求OpenAI暫停研究比GPT-4更強大的模型。但轉過頭來,他就表示想要用AI來解決復雜的科學和數學問題,甚至幫助人們“理解宇宙的本質”,并建立一個正直的通用人工智能(AGI)。于是,xAI誕生了。

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2023年7月12日,由馬斯克親自領導,還有12位分別來自DeepMind、OpenAI、谷歌研究院、微軟研究院、特斯拉知名公司,以及多倫多大學等學術機構的核心成員,共同創建了xAI。其中華人成員占到了幾乎三分之一。

只用了兩個月進行訓練,xAI就退出了它們的首個AI大模型產品Grok。它是一個善于諷刺的聊天機器人。并且,與ChatGPT不同,Grok能夠通過X平臺(前身為推特)實時了解世界,并能回答被大多數其他AI系統拒絕的辛辣問題,也就是說,它并不那么“政治正確”。

馬斯克商業版圖的一塊

暫且不管xAI為了理解宇宙本質的成立初衷。從首個AI大模型產品Grok和X的緊密結合就可以看出,xAI很可能成為聯系馬斯克不同公司之間的連接器

除了和X的深度集成,馬斯克還曾經暗示,特斯拉汽車有望運行較小版本的Grok。只要車載的人工智能電腦能夠運行Grok模型,那么特斯拉汽車可能可以擁有世界上最大的可用推理計算能力。甚至有人指出,Grok可能會取代特斯拉目前的語音控制系統

除了與X等的集成,Grok本身也將被以獨立應用的形式提供給用戶,這意味著用戶不僅可以在X平臺上使用它,還能在其他場合通過獨立的應用程序訪問它,它將直接和市面上的AI大模型產品進行競爭,例如OpenAI的ChatGPT等。

因此,馬斯克在今年前段時間,起訴了OpenAI,提出了五項指控,包括違約、違反信托義務和不公平商業競爭等。指責OpenAI違背了最初的非盈利使命,轉而專注于盈利,并要求OpenAI遵守開源承諾,恢復GPT的開源狀態。盡管看起來是馬斯克對OpenAI積怨已深,但隨后馬斯克就開源了xAI的Grok-1模型,很難不懷疑對OpenAI不開源的指責是在為xAI的開源做營銷。

xAI開源的Grok-1是一個混合專家(MoE)模型,擁有3140億參數,是目前參數量最大的開源大語言模型。它的開發和訓練過程遵循了開源的原則,其權重和網絡架構已經公開,機遇Apache 2.0許可,允許用戶自由地使用、修還和分發。

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在Grok-1開源后不久,xAI就緊接著退出了Grok-1.5,主打長上下文理解和先進的推理能力,其上下文長度從原先的8192增長至128K,與GPT-4持平。新模型在數學能力上的提升達到了驚人的50%,在HumanEval數據集上的得分甚至超過了GPT-4。

可以看出,xAI近期的一系列動作都在競爭激烈的大模型市場上“刷存在感”。

xAI如何殺出重圍?

去年,xAI就通過股權融資10億美元,而現在,它又開始計劃進行新一輪的融資計劃,盡管xAI的估值很可能來到180億美元,但對比起它的對手,有微軟撐腰的OpenAI,還有Google等巨頭的資金實力,可能還真是“小巫見大巫”。

但是,xAI背靠馬斯克,其產品Grok具備實時性,能夠在信息更新方面超越一些GPT模型版本,例如GPT-3.5和GPT-4 Turbo。此外,Grok還能回答被大多數其他AI系統拒絕的棘手問題,這也是其優勢質疑。

然而,谷歌的Gemini還有OpenAI的GPT在知識儲備、專業能力以及多模態方面均超過了Grok,尤其Gemini的部分核心能力甚至首次超越了人類專家。Grok在大家都卷多模態的時候,還尚未能在多模態能力上有所突破,因此,當下想要突出重圍,還是比較困難的。

xAI還需要克服起步階段的劣勢,在技術創新和應用拓展方面持續迭代,才有可能殺出大模型的重圍。

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