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1块钱买100万个tokens,为跟上Open AI,这家公司先给自己打个“骨折价”。

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一比一复刻Open AI

AI大模型在商业化路途中还在摸索,便已开打“价格战”。

5月15日,字节跳动宣布,豆包通用模型pro在企业市场的定价为0.0008元/千Tokens。

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这距离Open AI宣布GPT-4o的API价格“打对折”,仅过去一天。自去年以来,Open AI已经进行了4次降价。

被业内认为“最像Open AI”的四家初创公司之一北京智谱华章科技有限公司(简称智谱AI或智谱),随即宣布入门级产品GLM-3Turbo模型调用价格从5元/百万Tokens降至1元/百万Tokens,降幅高达80%。

根据IT桔子数据,ChatGPT在国内的不可用,给了至少262家中国公司推出替代方案的机会。智谱AI被业内认为是处于领先位置的其中一家。

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“追赶Open AI”,被智谱CEO张鹏屡屡提及。不光是追赶价格策略,智谱的产品策略上来看亦是如此。

智谱AI成立于2019年,脱胎于清华大学KEG(知识工程实验室)。公司创始人均为该实验室核心人员。

其中,董事长刘德兵担任清华数据科学研究院科技大数据研究中心副主任。张鹏毕业于清华大学计算机系,和总裁王绍兰皆为清华创新领军博士。

智谱AI创始人之一、KEG实验室带头人清华大学计算机系的唐杰教授,也是聊天机器人kimi母公司月之暗面的创始人杨植麟的导师。

凭借KEG实验室的技术积累,智谱开发了号称完全自主知识产权的大模型算法——GLM-自回归填空,试图将业内两种主流技术,即GPT技术的文本生成与BERT技术的文本理解优势相结合。2022年8月,智谱推出GLM-130B大模型。

为对标Open AI现有产品框架,其后,智谱研发并推出从基座模型到对话、文生图、代码、检索增强和视觉等一系列模型,包括 GLM、ChatGLM、CogView、CodeGeeX、WebGLM 以及 GLM-4V。

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针对Open AI的Sora文生视频模型,智谱正在进行对标研究,预计最快今年年内发布。

几乎复刻Open AI产品线之外,智谱也一直在模型性能上“贴身”对比。

智谱第一代大模型的研发长达3年。在Open AI持续迭代“催逼”下,智谱加快了产品迭代频率,将周期提升至三到六个月一次。

今年1月发布的智谱GLM-4最新版本,相较于前代 GLM-3,据智谱AI称,已实现60%的性能提升,达到GPT-4表现的90%以上。

并且,公司表示,在中文对齐的任务下,GLM-4表现优于GPT-4。

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仿效Open AI的生态建设

去年10月,前美团技术学院院长、CSDN总编刘江宣布加入智谱,担任首席生态官。

目前,智谱实施的“生态建设”,主要包括两大动作 :一是开源,二是投资。

开源方面,智谱AI原本就是清华大学科研成果转化。最新成果都是以开源的方式发出后,再推出商业化版本。

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在投融资上,智谱AI似乎也在模仿Open AI——向上扩张融资,向下投资应用。

ChatGPT火爆,加速了智谱的融资之路。去年B-4轮融资后,智谱AI累计获得超25亿人民币融资。投资方包括社保基金中关村自主创新基金、美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山等多家机构。

据两名投资者透露,今年3月,智谱最新一轮投后估值达到180亿元人民币,是国内“百模大战”中估值最高的大模型公司之一。

去年10月30日,智谱发布“Z计划”向全球大模型创业者提供资金、技术、算力和场地等全方位支持。截至今年的3月14日,智谱已投入10亿大模型创业基金。

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据笔者向智谱某意向投资人了解到,目前“Z计划”已投资13家AI大模型产业相关创业公司,还有27家公司等待孵化。

被投公司中,不乏面壁智能、生数科技、幂律智能等“清华系”团队。

之前,由生数科技和清华大学联合发布的国内首款纯自研视频大模型Vidu,背后也有智谱的投资。

不过,看好智谱的业内人士担忧,后续智谱自研产品,或将与其投资的公司产品产生竞争。

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多走一步

智谱AI成立前,团队已开始数字科技情报业务,在B端客户资源和经验上有较多积累。

去年,智谱合作了2000多家生态合作伙伴,实现超1000个大模型规模化应用,客户包括德勤、蒙牛、上汽等。

2023年下半年,智谱签单客户约有几百家,2023年整体预计有亿元级签单额。

业内人士称,智谱推出的GLM国产芯片适配计划,从某种意义上可更好满足央国企,以及有特殊要求的大型企业。

同时,智谱也在布局C端。去年,智谱组建了C端产品团队。目前toC产品还是免费的。

一方面要持续迭代技术、跟上全球AI发展步伐;另一方面则必须尽快摸索商业化最短实现路径。大模型“价格战”开打,这给刚入“佳境”的智谱提出了新的挑战。

对此,张鹏承认,2024年智谱AI所面临的挑战非常艰巨。2024年大模型会迎来商业化落地潮,智谱AI的商业化竞争压力也会加大。

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