这样大规模的投资,除了因为生成式AI已经成为全球科技发展的下一项关键技术,更重要的是,生成式AI烧钱速度已经不亚于半导体产业。
据此前国盛证券预测数据显示,GPT-3训练一次的成本约为140万美元,对于一些更大的LLM模型,训练成本介于200万美元至1200万美元之间。
面对如此烧钱的生成式AI,如何让这样的产品和项目适配市场,就成了推动这项技术早日完成商业闭环,推动市场成熟的关键。
11月16日(本周六),在即将召开的2024 AI创新者大会暨PEC·提示工程峰会上,我们邀请到了中关村智用人工智能研究院首席产业研究员、清研载物人工智能基金主管合伙人钱雨、北京凯利时科技有限公司董事长、CEO刘建宏、小水智能CEO孙雪峰、北电数智智算云负责人郭文、清控科创科招中心总监李雅几位AI领域投资人、创业者和产研专家。
由至顶科技战略生态总监孙封蕾与这几位专家进行一场深度对谈,一起聊一聊——创业还是创收,如何帮AI产品适配市场?

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企业AI搜索公司Glean宣布年度经常性收入(ARR)达3亿美元,较15个月前的1亿美元增长三倍。尽管谷歌、微软、OpenAI等科技巨头纷纷入局企业AI搜索市场,Glean凭借"上下文图谱"技术深度理解企业业务需求,并帮助客户显著降低AI计算成本。该公司提供按用量计费和混合定价两种模式,客户涵盖Databricks、Reddit、Pinterest及三星等企业。Glean上轮融资后估值达72亿美元。
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ParaVT是一个由南洋理工等多校联合提出的并行视频工具调用框架,通过让AI同时分析多段视频并引入PARA-GRPO算法解决训练中的格式崩溃与工具跳过问题,在六项长视频理解测试中平均提升约7.9%。