据爆料:用户量高达150万的AI编程工具GitHub Copilot,平均每月每用户倒贴20美元,最高能达80美元。OpenAI运行ChatGPT,每日投入成本可能高达70万美元。虽然随着能源等成本的下降,未来大模型计算成本也会随之下降,但目前这一运行成本,依旧无法被会员价所填补。与此相对的是AI绘画,Midjourney用户数一路飙升到近1500万,已成功实现2亿美元的年收入。
“有意见”留言板
@出来混总是要还:如果AI不挣钱英伟达也不会是赢家,最终怎么挣的还会怎么吐出来。故意构建虚假繁荣借机抬高显卡价格,投资由“矿工”转型的算力服务公司,依靠金融戏法赚钱也是黄教主的拿手好戏。技术这个工具用在创造生产力价值上才是挣钱的正道。
@Betty:大型语言模型和AI绘画产品在商业化上面临多重挑战。语言模型如GitHub Copilot亏损严重,主要原因在于高昂的运营成本和宣传费用。用户尚未充分认识到生成式AI的实际价值,这导致了宣传的困难。相比之下,AI绘画产品似乎更容易实现盈利,因为它们的商业模式更明确,允许用户将作品用于商业用途。但它们也面临计算成本上升的挑战。总之,这两种技术都有潜力,但需要克服成本和市场推广等问题,以实现商业成功。
@nv:全球科技巨头在大模型上的投入虽然巨大,但目前看来并未带来预期的盈利。主要问题在于高昂的运行成本和版权成本,以及大模型自身的落地场景和应用价值仍待挖掘。然而,AI绘画产品却已经开始盈利,其成功的关键在于产品价值点明确,用户可以立即将作品用于商业使用。
好文章,需要你的鼓励
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
麻省理工学院研究团队发现大语言模型"幻觉"现象的新根源:注意力机制存在固有缺陷。研究通过理论分析和实验证明,即使在理想条件下,注意力机制在处理多步推理任务时也会出现系统性错误。这一发现挑战了仅通过扩大模型规模就能解决所有问题的观点,为未来AI架构发展指明新方向,提醒用户在复杂推理任务中谨慎使用AI工具。
Meta为Facebook和Instagram推出全新AI翻译工具,可实时将用户生成内容转换为其他语言。该功能在2024年Meta Connect大会上宣布,旨在打破语言壁垒,让视频和短视频内容触达更广泛的国际受众。目前支持英语和西班牙语互译,后续将增加更多语言。创作者还可使用AI唇形同步功能,创造无缝的口型匹配效果,并可通过创作者控制面板随时关闭该功能。
中科院自动化所等机构联合发布MM-RLHF研究,构建了史上最大的多模态AI对齐数据集,包含12万个精细人工标注样本。研究提出批评式奖励模型和动态奖励缩放算法,显著提升多模态AI的安全性和对话能力,为构建真正符合人类价值观的AI系统提供了突破性解决方案。