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李开复提出「PMF 不再适用大模型 AI-First 创业,要追求 TC-PMF」,如何理解?

李开复提出「PMF 不再适用大模型 AI-First 创业,要追求 TC-PMF」,如何理解?

7天前
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5 月 13 日,李开复在发布零一万物千亿参数大模型 Yi-Large 的同时,提出了T C-PMF(Product-Market-Technology-Cost Fit,技术成本与产品市场契合度)的新概念。
为什么说 PMF 不再能定义以大模型为基础的 AI-First 创业?如何理解?今天,@李开复 在知乎独家发布了自己的观点,一起看看他的回答吧!

| 答主:李开复
我始终相信,AI-First 应用会把每一个 ToB 和 ToC 应用重写一遍,还会出现之前不可想象的应用。
今天 AI-First 应用还没有遍地开花,只有一个核心理由:推理成本过高。但是幸好推理成本会每年下降 10 倍,所以要做应用,需要精准预测何时 TC-PMF 会发生。

TC-PMF 是指 Product-Market-Technology-Cost Fit,技术成本 X 产品市场契合度。
在移动互联网时期,达到 PMF(Product-Market Fit,产品市场契合度)是每个应用的目标。但是在大模型时代,PMF 这一概念已经不能完整定义AI-First 创业,而应当引入 Technology(技术)与 Cost(成本)组成四维概念——TC-PMF。

以投资人的身份,我见证过移动互联网时代的商业竞争。现在我又以创始人、CEO 的身份带领零一万物探索 AI-First 应用。
两个时代之间的决定性差异在于创业基础设施的不同。
在移动互联网时代,用户规模增长所带来的边际成本很低,但是在大模型时代,模型训练和推理成本构成了每一个大模型创业公司必须要面临的增长陷阱。

用户增长需要优质的应用,优质应用离不开强大的基座模型
,而强大基座模型的背后往往是高昂的训练成本,除此之外还需要考虑随用户规模增长而增长的推理成本。
这意味着,即使所打造出产品能够完美地满足市场需求,但如果技术成本过高,或者技术实现不可行,那么同样会面临失败。

这也决定了 ofo 式流血烧钱打法不再适用了,AI 2.0 时代的创业需要更加冷静地判断行业发展进程,更脚踏实地地观测 TC-PMF,这才是更符合长期主义的路线。

但是有一个移动互联网的认知依然适应:在有限的时间窗口建立非技术的壁垒。
就像抖音在安卓、iPhone、微信平台都很强势的时候建立了它的竞争壁垒。这个时间窗口能否存在取决于:
1)你能否精准预料 TC-PMF,并在这个基础上做出惊艳的 AI-First 引用?
2)你是否能提早经过独特的技术点燃这个普惠点?
3)你是否具备相应的执行力?

要提前预料 TC-PMF 比预料传统 PMF 难很多。好在大模型推理成本的大幅度下降已经是可预见的趋势,普惠点终将到来。要破除现阶段的增长陷阱、率先预测并达到 TC-PMF,更优质的模型和更可控的成本缺一不可。基于此,我将「模基共建
、「模应一体」列为零一万物的顶层核心战略,在人才密度和协作方式上,也快速打磨出了一套能够媒合不同专业的精英人才进行跨界共创的组织能力。

一个不容忽视的事实在于,中国大模型公司没有美国大厂的 GPU 数量,所以必须采取更务实的战术和战略——自研 AI Infra 是零一万物必然要走过的路,零一万物也自成立起便将 AI Infra 设立为重要方向。
在之前的回答里我已经提到,我们集结了来自阿里、华为、微软、商汤的顶尖专家,打造了 AI Infra 「技术天团」。多方面优化后,零一万物千亿参数模型训练成本同比降幅达一倍之多。模基共建的战略正在帮助零一万物降低训练成本、打造推理成本优势,为零一万物赢得普惠点到来之前的时间窗口。

模应一体则是指,我们希望能让模型和应用同时报捷,能带来中国的 ChatGPT Moment。要做到这一点就必须避免追求纯技术指标,要让模型融入应用,让应用贴近用户。就算要追求技术指标,也应该用第三方评测,用真实用户的使用场景,去除品牌效应,才能得知自己的真实位置:如 LMSys、Alpaca,都可以让国内大模型挑战美国最佳模型,实实在在地推动模型进步。

目前,我们在 ToB 方向上推出了Yi 大模型 API 开放平台,ToC 方向上我们上线了「AI-First 版 Office」万知。
API 是经过海外验证的、能够产生优质收入的商业模式,聚焦生产力场景的 ToC 应用也已经在海外跑通 ROI。我们的海外生产力应用总用户接近千万,营收今年预期过亿人民币。
我们会在更成熟的国外市场,使用最强的模型,打造能达到 TC-PMF 的优质应用,然后结合海外经验,以更从容的姿态迎接必然被点燃的中国普惠 AI 市场。

题图来源:AI 创世者

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来源:知乎日报

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