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清華系AI創業公司拿下數億融資

2024-12-14 简体 HK SG TW

今天小編分享的互聯網經驗:清華系AI創業公司拿下數億融資,歡迎閲讀。

作者 | 劉寶丹

編輯 | 黃昱

AI 大模型狂奔兩年後,國内資本熱潮開始褪去,僅靠技術願景已很難打動資本,商業化成為關鍵考量因素。在這種背景下,面壁智能開始嶄露頭角。

華爾街見聞獲悉,面壁智能近日完成新一輪融資,融資額大約數億元,由龍芯創投、鼎晖百孚、中關村科學城基金和賽富投資基金聯合領投,北京市人工智能產業投資基金與清科創投跟投。

知情人士對華爾街見聞表示,面壁智能在這一輪融資中,估值實現了快速增長。

當下,資本對 AI 的态度越來越謹慎,面壁智能此時完成融資,無疑是自身能力的證明,也折射出一個事實,行業投資邏輯在基礎模型的基礎上開始更多考慮商業化能力。

今年 2 月,面壁智能發布端側 AI 模型面壁小鋼炮 MiniCPM,它憑借以小搏大、高效低成本的性能優勢,接連帶來端側 GPT-4V 和 ChatGPT 時刻,并将無限長文本、超清 OCR 識圖、實時視頻理解等功能首次集成到端側。

" 端側 AI" 是指 AI 可以直接在移動設備上處理數據,無需連接到伺服器或雲端,能夠在用户設備本地完成復雜的推理和決策。面壁小鋼炮 MiniCPM 系列自發布以來,累計下載量突破 300 萬,成為端側智能的标杆。

更重要的是,端側 AI 可以快速切入商業化。面壁智能 CEO 李大海在同期發布的全員信中透露,過去一年,公司的小鋼炮端側模型,站穩腳跟。" 我們基于高效大模型和端側 AI 的商業化布局和業務推進,多點開花,進展迅速。"

雖然沒有給出具體的商業化數據,但面壁智能公開了商業化相關進展,公司一邊在主流消費電子硬體和新興硬體融入端側 AI,一邊布局端雲協同的未來範式,在端側模型、算力、内存、模型算法和硬體調度等方面持續突破。

當前,面壁智能正在與華為、聯發科技、聯想、英特爾、長城汽車、易來智能等企業緊密協作,業務覆蓋 AI Phone、AI PC、智能座艙、智能家居與具身機器人等領網域。

此外,今年 7 月,面壁智能還深度參與國家級人工智能基礎設施 " 法信法律基座大模型 " 的構建。

這次入股面壁智能的投資人有兩類,一是以中關村科學城基金為代表的官方資本,二是以鼎晖百孚為代表的產業資本,很多布局了半導體、機器人等領網域。上述知情人士表示,這些資本更懂產業,也要求更高的确定性。

賽富投資基金合夥人蔣馳華認為,大模型技術正迎來規模化商業應用的關鍵視窗期,公司展現出卓越的商業化能力。龍芯創投也表示,公司在端側大模型和智能體方面的布局既有前瞻性,又極具商業價值,特别是在終端設備上的突破性進展,開創了 AI 普惠化的新範式。

面壁智能之所以能切中當下的資本訴求,與公司在技術和商業方面的戰略能力息息相關。

面壁創始人劉知遠是國内最早看到大模型潛力的人,2018 年 Google 發布了 BERT,能夠應用于 NLP 任務,很快劉知遠帶領團隊舉行了長達 7 天的技術戰略會議,并正式圍繞大模型展開研究。

2022 年,面壁智能正式成立,團隊核心成員來自清華系。雖然早在 ChatGPT 出圈之前就已成立,但面壁智能未能晉升 "AI 六小虎 ",相對于 2023 年才成立的月之暗面、零一萬物等公司,存在感并不強。

直到今年初,主要 AI 創業公司都在加碼 AI 大模型的時候,劉知遠做了技術研判,他認為,2023 年 ChatGPT 和 GPT-4 的推出,表明大模型技術路線已經基本确定,接下來就是要探索其科學機理,并極致地優化效率,于是就有了端側大模型。

上述知情人士對華爾街見聞表示,這也與當時面壁智能的處境有關,通過燒錢的方式堆算力、數據和人才,面壁在 AI 大模型上很難獲得優勢,必須尋找新的方式,這時候領導層的技術前瞻性發揮了作用。

李大海總結認為,面壁智能在過去一年做對了三件事,一是預判技術和產品方向,提前半年多發現端側智能的研究空間和應用潛力,通過 MiniCPM 成功構建起了基本盤。

二是技術築基,務實服務垂直行業;三是提出大模型的面壁定律、密度定律,堅持大模型科學化,以更本質的模型知識密度指導技術研發和模型迭代。

随着這輪融資敲定,面壁智能也将進入全新的發展階段。

本輪融資完成後,面壁智能将進一步提速以端側 AI 為代表的高效大模型商業化布局,以同等參數、更高性能、更低能耗、更快速度的高效大模型深度服務行業。

華爾街見聞獲悉,12 月底,面壁智能将發布新的端側模型,從關鍵參數來看,這個模型的實力可能會打破新的紀錄。

不過,面壁智能還遠不到可以喘息的時刻,AI 大模型技術仍處于快速迭代當中,下半年以來,行業已經轉向小模型和端側智能,蘋果、Open AI、智譜、阿裏雲都推出了端側模型,競争壓力日益增加。

在成立兩年多後,面壁智能終于在 AI 大模型領網域占據一席之地,但快速變化的市場形勢決定了,面壁智能要想保持優勢,必須跑得更快,這會是一場殘酷的淘汰賽。

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