估值180亿美元,马斯克造了一家“AI独角兽”

xAI如何杀出重围?

文|新火种 一号

编辑|美美

成立不到一年的xAI,估值已达180亿美元。

4月7日,据《华尔街日报》独家报道,xAI正在和投资者们进行洽谈,计划筹集高达30亿美元的资金,而其估值也极有可能飙升到180亿美元这一天文数字。而xAI才仅仅成立不到一年的时间,它无疑是马斯克的又一个“造富神话”。

根据有关消息,考虑参与此轮融资的投资方包括风投公司Gigafund和投资人Steve Jurvetson。其中Gigafund是由曾联合创办PayPal的Stephen Oskoui等人创立的,和马斯克关系密切。尽管消息尚未得到马斯克或xAI的官方回应,但若此轮融资成功,那么意味着在AI领域中,巨头之间的竞争将加剧,但与此同时,这也为整个行业注入了新的活力。

就在前不久,xAI还刚刚开源了Grok-1,成为了当前参数量最大的开源大模型,它的参数量达到了3140亿。究竟是什么,让这家新生的AI创业公司,成功挤进了巨头之间的竞争,并成为一个“AI独角兽”。

为了“理解宇宙的本质”

马斯克在宣布xAI成立之前,就一直在各种场合强调AI可能带来的危害,甚至还和多人签署联名信,要求OpenAI暂停研究比GPT-4更强大的模型。但转过头来,他就表示想要用AI来解决复杂的科学和数学问题,甚至帮助人们“理解宇宙的本质”,并建立一个正直的通用人工智能(AGI)。于是,xAI诞生了。

2023年7月12日,由马斯克亲自领导,还有12位分别来自DeepMind、OpenAI、谷歌研究院、微软研究院、特斯拉等知名公司,以及多伦多大学等学术机构的核心成员,共同创建了xAI。其中华人成员占到了几乎三分之一。

只用了两个月进行训练,xAI就退出了它们的首个AI大模型产品Grok。它是一个善于讽刺的聊天机器人。并且,与ChatGPT不同,Grok能够通过X平台(前身为推特)实时了解世界,并能回答被大多数其他AI系统拒绝的辛辣问题,也就是说,它并不那么“政治正确”。

马斯克商业版图的一块

暂且不管xAI为了理解宇宙本质的成立初衷。从首个AI大模型产品Grok和X的紧密结合就可以看出,xAI很可能成为联系马斯克不同公司之间的连接器。

除了和X的深度集成,马斯克还曾经暗示,特斯拉汽车有望运行较小版本的Grok。只要车载的人工智能电脑能够运行Grok模型,那么特斯拉汽车可能可以拥有世界上最大的可用推理计算能力。甚至有人指出,Grok可能会取代特斯拉目前的语音控制系统。

除了与X等的集成,Grok本身也将被以独立应用的形式提供给用户,这意味着用户不仅可以在X平台上使用它,还能在其他场合通过独立的应用程序访问它,它将直接和市面上的AI大模型产品进行竞争,例如OpenAI的ChatGPT等。

因此,马斯克在今年前段时间,起诉了OpenAI,提出了五项指控,包括违约、违反信托义务和不公平商业竞争等。指责OpenAI违背了最初的非盈利使命,转而专注于盈利,并要求OpenAI遵守开源承诺,恢复GPT的开源状态。尽管看起来是马斯克对OpenAI积怨已深,但随后马斯克就开源了xAI的Grok-1模型,很难不怀疑对OpenAI不开源的指责是在为xAI的开源做营销。

xAI开源的Grok-1是一个混合专家(MoE)模型,拥有3140亿参数,是目前参数量最大的开源大语言模型。它的开发和训练过程遵循了开源的原则,其权重和网络架构已经公开,机遇Apache 2.0许可,允许用户自由地使用、修还和分发。

在Grok-1开源后不久,xAI就紧接着退出了Grok-1.5,主打长上下文理解和先进的推理能力,其上下文长度从原先的8192增长至128K,与GPT-4持平。新模型在数学能力上的提升达到了惊人的50%,在HumanEval数据集上的得分甚至超过了GPT-4。

可以看出,xAI近期的一系列动作都在竞争激烈的大模型市场上“刷存在感”。

xAI如何杀出重围?

去年,xAI就通过股权融资10亿美元,而现在,它又开始计划进行新一轮的融资计划,尽管xAI的估值很可能来到180亿美元,但对比起它的对手,有微软撑腰的OpenAI,还有Google等巨头的资金实力,可能还真是“小巫见大巫”。

但是,xAI背靠马斯克,其产品Grok具备实时性,能够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还能回答被大多数其他AI系统拒绝的棘手问题,这也是其优势质疑。

然而,谷歌的Gemini还有OpenAI的GPT在知识储备、专业能力以及多模态方面均超过了Grok,尤其Gemini的部分核心能力甚至首次超越了人类专家。Grok在大家都卷多模态的时候,还尚未能在多模态能力上有所突破,因此,当下想要突出重围,还是比较困难的。

xAI还需要克服起步阶段的劣势,在技术创新和应用拓展方面持续迭代,才有可能杀出大模型的重围。

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