撰文：木沐
编辑：文刀
又一家 AI 独角兽公司被大厂「收编」。8 月 2 日，AI 创业公司 Character.AI 的联合创始人、CEO Noam Shazeer 加入 DeepMind 团队，双方还签了个非独家协议：Character.AI 授权谷歌使用其模型，谷歌则为 Character.AI 提供资金。
Shazeer 与谷歌渊源匪浅，他曾主导 LaMDA 的开发。然而在 2021 年人工智能爆发前夕，Shazeer 离开谷歌投身 AGI 的创业大潮，于是一家新的自然语言大模型公司 Character.AI 诞生。
Character.AI 的拳头产品是「AI 伴侣」，月度用户一度达到百万级别，快速拿下包括知名风投 a16z 在内的多家投资机构约 1.93 亿美元融资。可惜好景不长，去年 3 月之后，Character.AI 融资「颗粒无收」，付费用户数也在下降，最终在一年半后等来谷歌「接盘」。
其实，不只 Character AI，这波 AI 创业的弄潮儿中，Adept、Humane、Inflection AI 等初创公司已经走入被大厂「收编」的宿命，曾经在互联网时代上演的「创业独角兽集体卖身」的戏码，如今又登上了 AI 舞台，节奏甚至更快。
AI 是否加速了生产力犹未可知，但着实在加速 AI 创业公司的生命周期，这背后是激烈市场竞争下，高昂的创业成本与匮乏的造血能力之间的失衡，在大模型上重复造轮子的 AI 公司们最终把自己造进了绝境。
多家 AI 创企被大厂「收编」
Character.AI 以技术和人才换资金的方式，获得了继续在生成式 AI 赛道跑下去的机会。按照与谷歌签署的协议，谷歌将获得 Character.AI 大型语言模型（LLM）技术的非独家许可，同时为 Character.AI 提供更多资金。
不仅是技术，Character.AI 的 CEO Noam Shazeer 及他的合伙人 Daniel De Freitas 将带着预训练团队的约 30 人加入谷歌 DeepMind 团队。合伙创业之前，Shazeer 和 Freitas 都曾是谷歌的技术人才，Shazeer 曾领导开发 LaMDA，Freitas 则是谷歌的高级软件工程师。
值得注意的是，除了 30 人跟随「老领导」加入谷歌外，Character.AI 剩余约 120 人（包括一部分研究员）将逐渐转向开源模型，放弃预训练基础模型和声音模型。
Noam Shazeer（左）和 Daniel De Freitas
说白了，Character.AI 被谷歌变相收购了。这在硅谷倒是很常见，大厂挖走核心团队和人才，并获得技术授权，初创公司尽管保留了品牌和产品，但也意味着丧失了独立发展的「核武器」，毕竟，核心团队不在了。
2022 年到 2023 年，Character.AI 的拳头产品「AI 伴侣」曾抓住了不俗的流量，网页应用每月访问量超过 2 亿次，用户创建的自定义人工智能角色超过 1000 万个。
这样的用户数据曾让他们在去年 3 月筹集到 1.93 亿美元的融资，投资方包括 a16z、SV Angel 以及前 GitHub CEO Nat Friedman 和天使投资人 Elad Gil 等。Character.AI 也以 10 亿美元的估值跻身 AI 独角兽行列。
直到今年 6 月，Character.AI 的访问量也仍在增加，达到了 2.63 亿，较 5 月环比增长 19.66%。作为对比，同期估值 30 亿美元的 AI 搜索应用 Perplexity 的访问量仅有 7320 万。
可惜的是，Character.AI 陷入了「叫好不卖座」的窘境中，尽管推出了每月 9.99 美元的订阅服务，但 7 月份的 600 万月活用户中，付费用户仅有 10 万。更麻烦的是，Character.AI 的运营成本很高，由于一直基于自建模型打造产品，模型的训练、推理及升级、维护都在消耗大量的计算资源，这可都是实打实的 GPU 消费。
收入与支出的不平衡之外，Character.AI 也再没有拿到新融资，最终「卖身」谷歌也就不奇怪了。
不只是 Character AI，很多明星级别的 AI 初创公司都无法逃离被大厂收购的命运。自然语言大模型的基础构架 Transformer 的开发者曾创立 Adept 公司，最终被亚马逊收购；推出 AI 可穿戴设备 AI Pin 的 Humane 以及融资 15 亿美元的 AI 软件公司 Inflection AI 也都关闭了原始业务，最终在今年 3 月末并入微软业务。
AI 独角兽公司被大型科技企业吸收，大厂们也借此机会将人才与技术一并收入囊中，遇到优质标的，甚至暗自「抢人」。有消息称，此前马斯克执掌的人工智能公司 X.AI 也在寻求收购 Character. AI，最后被谷歌捷足先登。
以大模型为基础的人工智能创业公司，似乎比普通的互联网创业公司面临着更艰难的生存处境，因为大模型需要更高昂的硬件成本支撑，而同质化的产品又将他们拖入了低商业回报的漩涡中，一旦出现难以平衡的现金流和紧缩的融资环境时，「烧」完融资也就以为着走到了终点。
「重复造轮子」把自己造入绝境
不是所有的 AI 初创公司都能成为 OpenAI 这样的明星，而即便是 OpenAI，也在亏损。
根据 FutureSearch 的研究人员计算，OpenAI 的年度经常性收入（ARR）能达到 34 亿美元（编者注：ARR 通常取前一个月的收入，再乘以 12 来估算一整年的总收入），但由于构建和运行模型的成本高昂，根据预估数据，OpenAI 今年的运营总成本可能将达 85 亿美元，这意味着高额亏损。FutureSearch 预测，随着更高级模型的继续开发，OpenAI 可能还需要筹集数百亿美元才能满足成本。
OpenAI 尚且如此，初创公司就更不好过了，特别是自研模型并配套打造产品的公司。
以 Character.AI 为例，根据测算，该公司光每月的推理成本就在 330 万美元左右，一年就将近 4000 万美元。如果按每月订阅用户贡献的 100 万美元消费计算，一年的收入也才 1188 万美元。挣的钱连都不够覆盖推理成本，更别说训练成本和其他的人力成本了。
更早被「收购」的 Inflection AI 也是如此，不仅有自己的模型，也有类似于 ChatGPT 的聊天产品 Pi。今年 3 月，Inflection AI 发布新模型 Inflection-2.5，据悉训练所需的计算量仅为 GPT-4 的 40%。但在产品上，Pi 一直未能找到有效的商业模式。
根据 Inflection 官方最新披露，Pi 拥有 100 万日活跃用户和 600 万月活跃用户，数据称得上「漂亮」，但 Pi 至今都是免费模式。两轮融资 15 亿美元的 Inflection AI 最终投奔了微软。
在被谷歌收购的新闻稿中，Character. AI 揭示了 AI 初创公司遇到的普遍困境：
我们实现个性化超级智能的目标需要全栈式方法，必须对模型进行预训练和后训练。然而，在过去的两年里，技术环境发生了变化——现在有更多的预训练模型可用。鉴于这些变化，我们认为，联合利用第三方大型语言模型（LLM）和我们自己的模型将具有优势。这使我们能够投入更多资源用于后训练，并为不断增长的用户群体创造新的产品体验。
Character.AI 委婉地道出了一个现实：两年时间里，市场上已经出现了太多可用的预训练大模型了。
从用户层面看也是如此，这两年里，太多的 AI 初创公司们和大厂一起，挤在自然语言大模型的赛道里重复造轮子，研发出了参数不同的大、中、小各个「杯型」的模型，文、图、视频要啥有啥的多模态，在产品层也无非是聊天机器人、图文视频生成器，功能大差不大，用户审美疲劳，AI 幻想问题并没有彻底解决，加剧了数据侵权的担忧不说，还增加了 AI 风险等新问题。
新问题伴随着新技术出现，生成式 AI 似乎也随着初创公司们的消失、被收购而进入了新的瓶颈期，投资机构也开始趋于冷静。一些人预测，生成式 AI 的泡沫要破了。
人工智能专家 Gary Marcus 认为，2023 年是人工智能的承诺之年，而 2024 年则是人工智能的现实之年。他预测，生成式 AI 的泡沫将在未来 12 个月内破裂，大语言模型需要找到新的路径，彻底解决掉幻想问题、实现自推理后，才能让 AI 继续朝着 AGI 前进。
