這是一個與「朱嘯虎們」相反的 AGI 敘事。
原標題:獨家對話劉知遠:AGI 是一場技術理想與商業現實的「持久戰」
文章來源:AI科技評論
內容字數:20812字
面壁智能:AGI征程上的理想主義者
本文通過對面壁智能創始人劉知遠博士的訪談,展現了這家公司在AGI發展道路上所經歷的挑戰與堅持,以及其獨特的技術路線和發展理念。文章以DeepSeek的成功為背景,對比了中國大模型創業生態中兩種截然不同的敘事:一種是追求快速商業化和高估值,另一種是專注于技術創新和長期主義。
1. 資本寒冬與技術理想的碰撞
面壁智能成立于2022年,其團隊早期參與了智源研究院“悟道”項目,擁有深厚的技術積累和對AGI的深刻理解。然而,在2022-2023年大模型浪潮初期,由于資本市場對標OpenAI的狂熱以及對差異化路線的認知滯后,面壁智能的融資并不順利,錯過了首輪紅利。投資人主要質疑其商業化能力和技術路線的落地性。
2. 技術路線的差異化與持續演進
面壁智能最初致力于訓練“平民版大模型”,強調高效訓練,以更低的成本實現更強的性能。在經歷早期融資困難和千億模型落地挑戰后,團隊戰略轉向訓練參數規模更小、但性能更強的端側模型,這與當時主流的大模型研發方向有所不同。劉知遠認為,大模型技術仍在快速演進,持續的技術創新才是核心競爭力,而不是簡單的規模復制。
3. 持久戰與速決戰:AGI戰略的思考
劉知遠用毛主席的《論持久戰》來比喻AGI的征程,認為AGI的勝利需要戰略上的持久戰和戰術上的速決戰。他強調戰略定力,堅持長期主義,同時要在戰術層面積極主動,選擇合適的戰場和時機,取得局部勝利,最終贏得戰略上的成功。他認為,在眾多團隊都能實現GPT-4水平模型能力的前提下,面壁智能選擇差異化競爭,專注于模型高效性和低成本。
4. 端側模型的未來與AGI的終點
劉知遠認為,端側模型和云側模型的技術體系是共通的,端側模型的挑戰更大,但也是邁向AGI的必經之路。他提出了“Densing Law”的概念,認為大模型能力密度在持續提升,小型化是未來的發展趨勢。他認為AGI的勝利在于讓高質量的智力普惠大眾,就像個人電腦的普及一樣,讓每個人都能用得上、用得起AI模型。這才是真正的智能。
5. 人才培養與團隊協同
劉知遠強調人才培養的重要性,認為激發員工的潛力和動力比單純挖角更重要。他認為清晰的戰略目標和團隊是高效協同的關鍵,這與他用《論持久戰》闡述的戰略思想一脈相承。
總而言之,面壁智能的故事展現了中國AGI發展道路上的挑戰與機遇,也為其他創業團隊提供了寶貴的經驗和思考。他們的堅持與創新,值得我們關注與期待。
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作者簡介:雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究,關注AI工程落地。