iFlytekが「砲撃」に反応、AI大型モデルの熱狂が幻滅

記事|デジタル インテリジェンス ビジネス ショー Cui Si

編集者|張宏毅

「Spark モデルと OpenAI の関係は何ですか?」

「私は OpenAI とは何の関係もありません。私は iFlytek Spark 認知モデルです。これは、iFlytek の優れた人工知能科学者、エンジニア、言語学者のチームによって独自に開発されました。」

すぐに、「ビジネス ショー」は、Spark Cognitive Large Model によって入力された質問に答えました。これは、iFlytek Spark モデルに関する最近の噂と矛盾します。

最近、一部のネチズンは、iFlytek Spark モデルが「OpenAI によって開発された」などの内容の「Q&A」に表示されることを発見し、「iFlytek Spark モデルの隠蔽について疑問がある」という記事につながりました。 OpenAIの「ChatGPT」のニュースが広まった。

5 月 11 日、iFlytek は最新の投資家情報活動記録の中で、Spark モデルの「OpenAI の ChatGPT を攻撃する」は事実でも論理的でもないと述べました。

iFlytek は、ChatGPT のシェルである場合、iFlytek Spark モデルが ChatGPT よりも速く応答することは不可能であり、iFlytek Spark モデルがより優れたテキスト生成、知識の質問と回答を行うことは不可能であると具体的に述べました。他の面での結果は ChatGPT よりも優れています。

現時点で iFlytek が他のどの企業よりも「シェル」事故ではなく、大型モデルのストーリーを必要としていると信じる理由があります。大型モデル自体の利点に関係なく、iFlytek の噂に対する素早い反論は、iFlytek にとって Spark モデルがいかに重要であるかを示しています。大型モデルの影響は、四半期中およびそれ以降も株価を節約する上で比類のないものでした。

今年の 4 月末、iFlytek は 2022 年の財務報告書と 2023 年の第 1 四半期の報告書を発表しました。財務報告書では、純利益が大幅に減少したことが示されました。市場は即座に iFlytek に対する信頼の大部分を失ったようで、株価は急落しました。価格が全面的に下がりました。 iFlytek が Spark モデルを発表したのは 5 月 6 日（土）で、5 月 8 日の市場開始後、同社の株価は 10% 上昇し始め、数日後には一時上昇傾向を示しました。市場はこの会社に対する信頼を取り戻したようだ。

大規模モデルを立ち上げ、その後「OpenAI の封じ込め」を問われるという事件を経験した iFlytek は、AI の共通のトピックにも直面する必要があります。それは、大規模モデルが集まりつつあり、理性的に幻滅する時期が来ているということです。

大型モデルが登場するこの時代において、iFlytek は「孤独な戦士」ではありません。 ChatGPTのリリース以来、技術軍拡競争は止まらず、中国でもその影響力は強まり、AI分野では様々な企業が「ローリング」しており、少し前には大規模モデルが勃発し、 「かなりの10年。インターネット以前の『百連隊の戦い』、あるいは『千連隊の戦い』の勢い。」

不完全な統計によると、ChatGPT のリリース後わずか 4 か月で、少なくとも 30 以上の国内の研究開発機関および企業が大型モデルおよび関連製品の独自ブランドを立ち上げました。

多くの企業が「国内初」を主張する中、ChatGPT のようなテクノロジーはテクノロジー界全体で非常に一般的になり、資本市場も変動し始めています。この大型モデルを取り囲むメディアの報道は圧倒的で、その後、しばしの沈黙が続いた。そして、次の波はおそらくまだ進行中です。

大型モデルがもたらすチャンスは自明のことですが、この熱狂的な競争で本当に最後まで勝ち残ることができるのは誰でしょうか?未来を賭けた決戦において、各社の本当の核となる競争力とは何か。

ビジネス発展の歴史的法則から判断すると、市場は喧騒の後には崩壊し、大型モデルの熱狂は永遠に続くことはありません。 AI技術がもたらす産業変革のチャンスを真につかむには、大規模モデルがもたらす核となる変化を理解し、冷静に考える必要があります。

01 ChatGPT を超えて?

現在、Spark Cognitive Large Model は国内で大きくリードしており、中国語のパフォーマンスは ChatGPT を上回り、英語のパフォーマンスもトップの座に近づいています。 Liu Qingfeng 氏は、iFlytek Spark コグニティブ モデル発表カンファレンスで自信を持ってこう言いました。

Baidu、Alibaba、SenseTime、Kunlun Wanwei に続いて大型モデルを正式にリリースした 5 番目の企業として、iFlytek は登場後すぐにその強力な機能を披露するのが待ちきれませんでした。

Liu Qingfeng 氏は記者会見全体を主宰し、iFlytek Research Institute の所長である Liu Cong 氏とともに、テキスト生成、言語理解、知識の問答、論理的推論、数学的能力、プログラミング能力などを含む多くの能力を実証しました。 HKUSTの。

ライブデモンストレーションセッション中、Liu Cong はこう尋ねました。「なぜあなたは Xinghuo と呼ばれているのですか?」「若い男がガールフレンドと口論した場合、屈服するよりも死んだほうがいいですか、それとも進んで屈伸するべきですか?」「孔子は何を言いましたか?」 2008 年の北京オリンピックのときのことを言いますか？」 星火さんは、あらゆる種類の奇妙な質問にすぐに「答え」、適切な答えを返しました。

数学的能力の観点から、Liu Cong は次のようにも質問しました。「花壇には 3 種類の花があり、合計 88 の花があります。そのうち、バラの花の数は菊の 4 倍で、その数は「牡丹の数は菊の5倍で、2つ少ないです。それで、聞いてもいいですか？花壇には牡丹が何本ありますか？」そんな計算問題。 Xinghuo 氏もすぐに答えを出し、問題を解決するための関連手順をリストアップしました。

Liu Qingfeng はすぐに、数学的能力は大きなモデルの知能をある程度表していると言いました。 iFlytek Spark モデルは、国内システムの中ではるかに先を行っているだけでなく、ChatGPT も上回っています。

これに関して、「ビジネスショー」は、「姚明がアジアサッカー選手のタイトルを獲得したのは何年ですか?」「樊志儀はサッカー選手として何年務めましたか?」などの複数回の「掘り下げ」テストも実施しました。 NBA?彼はいくら勝った?ゴール?」などの質問があった。 Xinghuo は人為的な「罠」を正確に特定し、適切な答えを出しました。

これは、Xinghuo が常識問題に関して一定のトレーニングを受けており、一定の誤り訂正能力を備えていることを示しています。

同じ質問に対して、「Business Show」も ChatGPT-3 でテストされ、適切な回答が得られましたが、情報の豊富さの点で Spark ほど包括的ではありませんでした。

数学的能力の観点から、「ビジネス ショー」では、「同じ檻の中に鶏とウサギがいる。鶏とウサギは合計 25 羽、檻の中は 74 フィートあります。鶏は何羽、ウサギは何匹か」というテストも行われました。 「あるA株が今日10％上昇し、明日は10％下落しました。利益が出ますか、それとも損失しますか？」などの質問に、Xinghuoさんもすぐに正解を言いました。

「ビジネス ショー」では、同じ数学的な質問を ChatGPT-3 に投げましたが、この点では、ChatGPT-3 の回答の方が論理的であることが結果からわかりました。後者では、最初に結論が述べられ、次に具体的な例が示され、元の質問と関連付けて疑問に答えたり疑問を解決したりする拡張質問もあります。

Xinghuo は音声による質問と出力もサポートしています。つまり、音声による質問、モデルが出力した回答を音声に変換することもでき、継続的な対話を通じて音声スタイルを調整することもできます。

「ビジネスショー」は音声で尋ねます「ニワトリとウサギは同じ檻を共有しています。檻の中には35羽のニワトリと94本の足があります。ニワトリとウサギは合計何匹いますか?」「中国がテニスのグランドスラムプロ選手を獲得しました」誰ですか？」などの質問がありました。また、Xinghuo は音声の内容を正確に認識し、対応する応答を返しました。

ただし、この操作では、質問者は非常にゆっくりと標準北京語で一語一語話す必要があります。そうしないと、Spark が対応するテキストを正確に認識できないか、テキスト認識が不正確になり、不正確な回答が返される可能性があります。

複数回のテストを経て、「Business Show」は、Spark には特定の大規模言語モデル機能があり、特定の分野で独自のビジネス価値を生み出すことができると考えています。

記者会見では、iFlytek は、Spark モデルを組み合わせた一連の製品もリリースしました。たとえば、iFlytek のスマート オフィス イン本能は、リアルタイムの音声転写とインク スクリーンの紙のような書き込みを組み合わせて、会議議事録のコピーを作成します。合理化された会議議事録。「Spark ラージ モデル インテリジェント コックピット」は、数千のモデルにマルチホイール、マルチパーソン、マルチリージョン、マルチモーダルの音声インタラクションを提供します。大規模モデルに基づく生成 RPA (ロボティック プロセス オートメーション) により、デジタル従業員は次のことを行うことができます。より賢く...

しかし、Spark にも欠点がないわけではありません。Liu Qingfeng 自身も記者会見で認めました。「大規模モデル技術には、克服する必要のある欠点がまだ多くあります。これらの問題には、新しい知識がタイムリーに更新されないこと、混乱が含まれることなどが含まれます」 「事実に基づく質疑応答、歴史や伝統の捏造」「文化における陰謀など」そして、上記の問題が今年は大幅に改善されるだろうと述べた。

Spark Cognitive Large Model は 2022 年 12 月に開始されることがわかりました。当時、iFlytek は「1 N」大型モデル技術の研究を開始しました。このうち、「1」は一般的な認知インテリジェント大規模モデルアルゴリズム開発と効率的なトレーニングソリューションのベースプラットフォームであり、「N」は教育、医療、ヒューマンコンピュータインタラクション、オフィス、認知インテリジェント大規模モデル技術の応用を指します。翻訳やその他の業界です。

半年も経たないうちに、Spark Cognitive Large Model が正式にリリースされましたが、開発期間の短さとモデルのリリースを急いだことが、iFlytek を含む多くの企業が外部からの疑問に直接つながることになりました。

これほど短期間では、Spark の立ち上げは新たな出発点にすぎず、複数回の反復と最適化を経る必要があります。 Liu Qingfeng 氏は記者会見で Spark 認知モデルの開発計画を発表しました。今年 6 月 9 日に Spark 認知モデルは自由質疑応答を突破し、マルチラウンド対話機能と数学的能力がアップグレードされます。 15 日、Spark コグニティブ モデルが開始されます。モデルはコード機能を突破し、マルチモーダル インタラクションがアップグレードされます。10 月 24 日、Spark コグニティブ ラージ モデルの一般モデルは ChatGPT を直接ベンチマークします。中国の機能は後者を上回り、後者に相当する英語力。

計画日から判断すると、iFlytek は日付まで明記しており、大型モデルの機能を実用化して商品化を推進したいという意欲がうかがえます。業界は、これは近年の iFlytek の商品化能力の低さに関係しているのではないかと考えています。

02 大型モデルの「信頼性を高める」ことが急務です

以前は、iFlytek の優れたパフォーマンスと収益性が業界でよく称賛されましたが、10 年連続の成長を経て、その神話は 2022 年に基本的に終わりました。

iFlytek の 2022 年の財務報告によると、同社の収益は 188 億 2,000 万元で前年比 2.77% 微増、粗利益は 76 億 8,400 万元で前年比 2% 微増、純利益は 188 億 2,000 万元で前年比 2.77% 微増、親会社に帰属する当期利益は5億6,100万元で、前年同期比63.94%減、非純利益を差し引いた利益は4億1,800万元で、前年同期比57.31%減となりました。

この文は次のように書き換えることができます: 政府補助金を含む iFlytek のデータによると、政府補助金は 2022 年までに 11 億元に達すると予想されます。同時に、iFlytekの純利益成長率が過去5年間で前年比で低下したのはこれが初めてでもある。データによると、2018年から2022年までのiFlytekの純利益成長率は、それぞれ24.71%、51.12%、66.48%、14.13%、-63.94%でした。

資本市場はこの報告書に非常に失望し、財務報告書が発表された後、iFlytek の株価は 9% 以上下落しました。

iFlytek は、パフォーマンスがこのように大幅に変化した理由を 3 つ挙げています。

まず第一に、それは一般的な環境の影響です。iFlytek は、「昨年 12 月と今年 1 月の特別な社会的および経済的目標環境と、春節休暇の影響により、一部の環境は、プロジェクトをスムーズかつタイムリーに推進できませんでした。」

第二に、2019 年に米国エンティティリストに含まれた後、2022 年 10 月 7 日に再び極度のプレッシャーにさらされました。サプライチェーンの調整と関連する契約締結のため、今四半期の注文ペースは影響を受ける。

最後のポイントは、Spark モデルに関連しています。 iFlytekは、昨年12月に開始した「1Nコグニティブ・インテリジェント大型モデル特別研究プロジェクト」が経常利益に影響を与えたと言及しており、iFlytekが大型モデルに多額の投資を行っていることが確認された。

今年になっても、これら 3 つの主な理由が iFlytek のパフォーマンスに影響を及ぼし続けています。

データによると、2023 年第 1 四半期に iFlytek は、売上高 28 億 8,800 万元、前年同期比 17.64% 減、純損失 5,789 万 5,000 元、純利益 1 億 1,000 万元を達成しました。前年同期は親会社に帰属する純損失3億3,800万元、控除後純利益は1億4,600万元だった。

Jiemian Newsによると、iFlytekの呉暁如社長は、2022年と2023年第1四半期におけるiFlytekの純利益の大幅な減少は主に、教育や教育などの持続可能な運営事業のための協力プラットフォームの拡大に対する同社の投資によるものであると明らかにした。医療、新製品の研究開発、コア技術の独立制御性と局所化適応に約8億元が追加されました。

ただし、iFlytek はパフォーマンスの低下をそれほど心配していないようです。業績説明会では、国内代替と事業開発の現在の進捗状況に基づき、今年第2四半期から売上高と売上総利益のプラス成長が見込まれており、目標の達成に自信を持っていると述べた。年間を通して質の高い成長を遂げます。

iFlytek の中核事業には、教育製品とサービス、情報エンジニアリング、オープン プラットフォームが含まれます。そのうち、教育製品が主な収益源であり、総収益の 32.74% を占めています。

iFlytek は、G サイド、B サイド、C サイドの 3 つのタイプの顧客向けのビジネス システムも構築しています。G サイドは主に都道府県、市、郡、その他の地域を対象としており、国内のさまざまな学校やユーザーをカバーしています。生徒の適性に応じた指導ソリューションを備えた地域、Bエンドは主に学校向けビッグデータ精密教育、英語の聞き取り・スピーキング授業、スマート宿題などを提供、Cエンドは主にAI学習機などの製品を提供、パーソナライズされた学習マニュアル、および保護者向けの放課後サービスコース。

財務報告書によると、G サイド ビジネスは 50 以上の市および地区 (郡) で適用されており、B サイド ビジネスの iFlytek 放課後サービス ビジネスは 300 以上の地区および郡をカバーしていることが示されています。 12,000校以上、副次的事業 AI学習機の売上高は同年50％以上増加したが、具体的な売上高や金額は明らかにされていない。

実は、その性能は目標性能にはまだ程遠いのです。 2022 年初頭の発表によると、iFlytek はさまざまな地域でのビジネスが 50% の成長を維持すると予想しています。同時に、パーソナライズ学習マニュアル事業の収益は2022年に70％以上の成長が見込まれ、AI学習マシンの収益目標は200％成長し、目標を達成することであると述べた。第14次5カ年計画期間中に年間収入100億元を達成。

主力事業が期待に応えられなかったことに加え、iFlytek のスマートシティ、オープンプラットフォームおよびコンシューマ事業、スマートカー、スマート医療、その他の業績も比較的平均的です。

財務報告書によると、情報エンジニアリング、デジタル政府産業アプリケーション、スマート政治・法律産業アプリケーションの 3 つの主要セクターと、スマート シティの下でのオープン プラットフォーム ビジネスがすべて前年比で減少していることが示されています。スマートカー、スマート医療、スマートファイナンス事業は前年比成長を見せていますが、例えばスマートファイナンスは前年比19.33％増ですが、全体の収益規模に占める割合は実に悲惨です。金融は 1.25% にとどまり、スマートカーとスマート金融は前年比増加傾向にあり、医療はそれぞれ 2.47% と 2.48% を占めています。

iFlytek の主力事業の業績は芳しくないようで、その革新的な事業は大規模な収益を生み出す段階には程遠いようです。 iFlytek は現在、大型モデルがもたらす膨大な価値を最大限に活用して、さまざまなビジネスの商業競争力を強化する必要があります。

しかし、現在最前線にある大型モデルが iFlytek の目標達成に役立つかどうかを検証するには時間がかかります。

03 大模型ブームの幻滅の時間

今年の数カ月間、世界中のテクノロジー企業は狂気に近い状態にありました。大型模型技術は国内外で広く注目され、応用されており、特に国内の大手テクノロジー企業は独自の大型模型製品を次々と発売しています。

「ビジネスショー」の不完全な統計によると、大型モデル製品を発売した企業には、Baidu Wenxinyyyan、Alibaba Tongyi Qianwen、Huawei Pangu、SenseTime Ririxin、Kunlun Wanwei Tiangong、HKUST News Feixinghuo、およびによって設立された大型モデル会社が含まれます。王恵文氏や王暁川氏などのインターネット王もすぐに融資を受けた。

しかし、このような大きなモデルはスムーズに実行できるのでしょうか?大型モデルの核となる競争価値は何ですか?大型モデルが他にもたらす破壊的な機会にはどのようなものがあるでしょうか?

大型モデルの狂気の波もまた、合理的な検討の幻滅段階に達しています。

「現在、多くの大規模なモデル製品が登場していますが、大規模なモデルのトレーニングとデバッグにかかる​​コストは非常に高額です。ほとんどの企業にはそれを支払う余裕がありません。同時に、中小企業にとっては、自己研究はそれほど経済的ではありません。ベンチャーキャピタル機関の投資マネージャー、ドン・ハオ氏は「ビジネスショー」で語った。

NVIDIA の調査によると、GPT3 の最大モデルには 1,750 億のパラメータが必要で、512 枚の V100 グラフィックス カードを使用した場合は 7 か月、または 1024 枚の A100 チップを使用した場合は最大 1 か月のトレーニングが必要です。大規模モデルの毎月のトレーニング費用は数百万ドル以上になります。

先月、中国人工知能協会が主催する人工知能大型モデル技術サミットフォーラムで、ファーウェイクラウドの人工知能分野の主任研究員であるティアン・チー氏も講演の中で、大型モデルの単一コストについて言及した。開発とトレーニングには 1,200 万米ドルにも達します。

大型モデルの開発コストは非常に高くなりますが、アプリケーションコスト(料金)は非常に安価です。 OpenAIは今年3月にAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）をオープンし、サードパーティ開発者がAPIを通じてChatGPTをアプリケーションやサービスに統合できるようにした。そのインターフェイス サービスの価格は 1,000 トークンあたり 0.002 ドルで、GPT 3.5 モデルよりも約 90% 安くなります。

経済的要因を考慮すると、この巨額の研究開発コストを回収することは困難であり、ましてや収益性を達成することは困難です。したがって、中小企業にはこのビジネスを行う余裕がなく、投資して将来の市場シェアを獲得するために競争するのに十分な資金とリソースを持っているのは大企業だけです。

おそらくこのため、大規模モデル製品をリリースした企業は、既存の成熟した製品に大規模モデル機能を組み込んでいます。このアプローチにより、単にインターフェイス サービス料金を請求するのではなく、既存の製品の人工知能機能が向上し、より多くの顧客を特定の製品を購入するよう引き付けることができます。業界関係者は「ビジネスショー」に語った。

それでも、国産大型モデルの競争は熾烈を極めます。大型モデルの応用が比較的成熟したオフィス分野として、百度の「文心宜燕」はPPT作成機能を備え、DingTalkはアリババの「同義」と接続して10人以上を呼び起こすなど、多くの企業が関連製品を投入している。 「Qianwen」のAI機能、ByteDanceのオフィスアプリケーションFeishuもAIアシスタント「MY AI」を開始、Kingsoft Officeも「WPS AI」アプリケーションを開始するなど。

今回、iFlytek は、オフィス シナリオでより多くのユーザーを獲得することを目的として、Spark モデル発表カンファレンスでボイス レコーダー、翻訳ペン、オフィス ノートブックなどのオフィス製品もリリースしました。しかし、本当に金の発掘に成功できるかどうかは、ユーザーからの実際のフィードバックにかかっています。

「大型モデルの争奪戦は主に巨人同士だが、巨人だけが勝ち抜くのは難しい。鍵となるのはデータだ。プレイヤーは異なる分野で異なるデータを蓄積しているため、特定の分野で独自のデータを構築する可能性がある」核となる利点と独自のシナリオ」とDong Hao氏はさらに述べた。

例えば、アリババは天猫や淘宝網の電子商取引データ、蔡尼澳の物流データを保有しており、これは他社では得られない独自のデータですし、iFlytekも同様に教育分野に長年深く関わり、蓄積されてきたデータです。独自のユニークなデータ。これらのデータは、企業間の格差を真に拡大するための鍵となる可能性があります。

つまり、継続的な資金援助がなければ中小企業が真の汎用大型モデルを作るのは難しいかもしれないが、大手メーカーが発売する汎用大型モデルは既に検討意欲が高まっているということだ。商業化の実現と研究開発への忍耐力と忍耐力の欠如、技術的ブレークスルー。

Dong Hao 氏は、「すべてがあまりに早すぎました。数か月以内にすべての主要モデルが成熟し、商用利用できるようになったように見えましたが、実際には多くのバブルがあるはずです。」と率直に言いました。

大型モデルを巡る熱狂的な競争は始まったばかりである 大手企業や企業が参入し、熱狂的な戦いを繰り広げる一方で、業界関係者の多くも「初心に返れ、畏敬の念を持ち続けるべきだ」と叫んでいる。やみくもにスピード、スケール、効率を追求するのではなく、大型モデルの最良の時代を迎えます。

(この記事の対談者はすべて仮名です)

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