估值180亿美元,马斯克创办了一家被誉为“人工智能领域的明星企业”的独角兽公司。(马斯克的人工智能笑话)

4月7日,据《华尔街日报》独家报道,xAI正在与投资者们进行洽谈,计划筹集高达30亿美元的资金,而其估值也有可能飙升到180亿美元这一庞大数字。而xAI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,据称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,与马斯克有密切的关系。尽管消息尚未得到马斯克或xAI的官方回应,但如果此轮融资成功,那么意味着在AI领域中,巨头之间的竞争将加剧,同时也为整个行业注入了新的活力。

就在前不久,xAI最近刚刚发布了Grok-1,这是目前参数量最大的开源大模型,它的参数量达到了3140亿。究竟是什么原因,让这家新兴的AI创业公司能够成功进入巨头之间的竞争,并成为一个“AI独角兽”。

为了更好地理解宇宙的本质

马斯克在宣布xAI成立之前,一直在各种场合强调人工智能(AI)可能带来的危害,甚至还与多人签署联名信,要求OpenAI暂停研究比GPT-4更强大的模型。然而,他转变了立场,表示希望利用人工智能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)。因此,xAI应运而生。

2023年7月12日,由马斯克亲自领导,还有12位来自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近三分之一。

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。Grok是一个善于讽刺的聊天机器人,它具有与ChatGPT不同的特点。Grok能够通过X平台(前身为推特)实时了解世界,并能回答那些被大多数其他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

马斯克的商业领域范围的一部分

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桥梁。

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,还可以在其他场合通过独立的应用程序访问它。它将直接与市面上的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,对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。他指责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,但随后马斯克却开源了xAI的Grok-1模型,这让人难以不怀疑他对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、修改和分发。

在Grok-1开源后不久,xAI紧接着发布了Grok-1.5版本。Grok-1.5主要强调长上下文理解和先进的推理能力,将上下文长度从原先的8192增加到128K,与GPT-4相当。新模型在数学能力方面提升了惊人的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“增加存在感”。

xAI如何摆脱困境?

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,但与其竞争对手相比,如拥有微软支持的OpenAI以及Google等巨头的资金实力,xAI可能还是相形见绌。

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-4Turbo。此外,Grok还能够回答那些被大多数其他AI系统拒绝的复杂问题,这也是其优势所在。

然而,谷歌的Gemini和OpenAI的GPT在知识储备、专业能力以及多模态方面都超过了Grok。尤其是Gemini在某些核心能力上甚至首次超越了人类专家。而Grok在大家都在发展多模态能力的时候,还没有取得突破。因此,要想在这个领域取得突破,目前还是相当困难的。

xAI需要克服起步阶段的劣势,并且需要在技术创新和应用拓展方面持续迭代,才有可能摆脱大模型的竞争。

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