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微软给openai投入资金 open ai 微软子公司

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微软对外直接投资,微软投资公司,微软投资了哪些公司,微软创投
乾明 安妮 一璞 栗子 发自 凹非寺?量子位 报道 | 公众号 QbitAI

AI巨头争霸赛,今日微软又迈出重要一步:

10亿美元,投向知名AI研究机构OpenAI,同时双方达成一项多年合作协议――OpenAI接下来会在微软Azure云平台开发AI技术。

OpenAI说,要用这笔巨款进一步推进通用人工智能(AGI)研究。

联想到OpenAI最初创立时直接对垒DeepMind,更让微软的投资多了几分与谷歌竞争的意味。

而且微软出手,财技一流,这笔投资不仅要让OpenAI为微软开发AI技术,而且微软也会成为OpenAI独家云计算供应商,以后OpenAI不光要用微软Azure云,其AI技术输出也要通过Azure云。

于是争议也就在所难免:

首先OpenAI作为非营利机构,微软这10亿美元,到底算“赞助”还是算“财务投资”?

另外按照《纽约时报》的说法,这笔钱实际以Azure云资源抵算,也并非10亿美元真金白银。

所以众声喧哗中,真相究竟如何?

根据OpenAI官方博客,这笔投资主要用于开发具有广泛经济效益的通用人工智能(AGI)。

之后,微软将成为OpenAI的独家云计算供应商。

OpenAI正在微软Azure内部开发一个可以扩展到AGI的硬件和软件平台,进一步提升微软Azure在大规模人工智能系统方面的能力。双方也将共同开发新的 Azure人工智能超算技术。

此外,OpenAI也在此次投资中披露了商业模式,宣布微软将成为OpenAI商业化的首要合作伙伴。

OpenAI将把部分技术授权给微软,然后由微软把这些技术商业化,并将其出售给合作伙伴。

OpenAI也解释了各种原因,自己正在开发一系列越来越强大的人工智能技术,需要大量的计算资本。

以其开发的GPT-2来说,整个模型拥有15亿参数,使用256块TPU v3训练,每小时都要花费2048美元。

虽然有直接的弥补方法,比如自己建立服务器,但OpenAI认为这会偏离初心,所以才选择做出了这样的决定。

从一开始的非营利机构再到现在进行商业化。

OpenAI这一路走来,诸多事情皆在意料之外。

2015年,马斯克与YC创始人Sam、天使投资人Peter Thiel一起创立了OpenAI,对标谷歌收购的研究机构DeepMind。

但OpenAI从一开始就明确其“非营利”性质。

马斯克最初的设想是,要借助这个机构的力量,打造AGI,还要由自己组织募资,不考虑商业化,不考虑财务投资,单纯为了AI和人类明天。

一期发展资金也颇为顺利。马斯克、领英创始人霍夫曼、YC总裁Sam Altman等人慷慨解囊,宣布投入10亿美元左右资金。

如此声势凶猛,自然招揽了不少大牛。“代表性如GAN之父”Ian Goodfellow、UC伯克利的教授【【微信】】,都曾被马斯克收入麾下。

研究推进起初还算顺利,OpenAI效仿DeepMind打响名气,开始进军游戏领域,并取得成绩,还有机器人仿真方面也有动作传出。

但好景不长,Ian Goodfellow和【【微信】】等大牛得而复失,先后又离职而去,外界也并不清楚发生了什么。

后来2019年年初,OpenAI突然宣布马斯克出局董事会,更多内幕才被逐渐曝光。

核心如人和钱,都出了问题。

人方面,马斯克“控制欲”太强,OpenAI说是研究通用人工智能,但有时也被马斯克当做他其他公司的顾问私属,甚至还直接把知名研究员Andrej Karpathy挖去当特斯拉AI总监,搞得其他大牛心怀怨愤,而且马斯克屡屡“AI威胁”的言论,也让OpenAI处境糟糕,这为后来双方分手埋下祸因。

钱方面,马斯克宣布了10亿美元,但后来也被曝出只是“目标数字”,与最终打到账上的资金还有距离,于是资金方面也就没有得到保障,加之OpenAI只管投入不问产出,耗费的资源与日俱增,没有源源不断的资金,显然难以为继。

最终,今年年初,由于“利益冲突”,OpenAI决定让马斯克离任董事会,OpenAI也在此时喜迎6位新捐资人,包括视频游戏开发商Gabe Newell,Skype创始人Jaan Tallinn以及前美国和加拿大奥运选手【【微信】】和Brianne Theisen-Eaton。老捐资人里德・霍夫曼则进一步追加了捐资。

?【【微信】】、Julia Galef和Maran Nelson

此外,最开始预想发展模式也不得不改变。

为了维持OpenAI的日常研究,他们正式成立一家营利公司,名为OpenAI LP。OpenAI表示,对于首批投资者来说,投资回报率上限是100倍,后续的投资者会更少。

不过OpenAI成立营利公司后,并未见根本好转,直到今日微软10亿美元投资。

当然,OpenAI成立的这几年,并非全无成绩。

在打Dota2这件事上,OpenAI的AI战队与人类战队数次决战,在今年4月OpenAI Fi【【微信】】上,Dota2世界冠军OG被OpenAI碾压。更神奇的是,他们的AI不仅会和人类对抗,还能与人类合作组队一起打Dota。

除了打Dota,OpenAI的语言模型GPT-2也同样成为业界轰动一时的研究。这个造假新闻编故事以假乱真,能完成阅读理解、常识推理、文字预测、文章总结等多种任务的AI模型,横扫各大语言建模任务,成为“逆天般”的存在。

虽然达不到DeepMind和AlphaGo那样的成就,但也算在业内打响了名气。

这可能也是吸引微软投资的核心原因,投资并购更多“基础平台”,为未来竞争卡位。

毕竟去年6月,微软就以75亿美元收购了GitHub。

一般来说,微软并不像是如此平台的收购金主,而且微软甚至为GitHub开出了远高于估值的收购价。

更出乎意料的是,微软明确表态,被收购后GitHub依然是一个开放的平台,任何开发者都可以接入、扩展。开发者依然可以使用他们为自己的项目所选择的语言、工具、操作系统,将代码部署到任何云服务和任何终端设备上。

今年1月,微软甚至还将之前需要付费的私有代码库免费开放。

所以从那时起,微软“真香”的评论一波接一波。

不知道这次投资OpenAI,会不会还将延续微软最近的作风,把OpenAI的当红方案――GPT-2在内的前沿技术模型开源开放,造福业界。

但如论如何,从GitHub到OpenAI,也能看出微软在新技术浪潮中的态度和思路之变。哪怕是出于与谷歌的竞争,也让之前wintel时代留下的霸道名声改观不少。

此事一公布,微软和OpenAI自然嗨翻了天。

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新年伊始,大模型的话题热度不减。ChatGPT展现的惊人能力将大模型研究和应用热度推向高潮,人们激烈讨论着这个高级“物种”的推出意味着什么。

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本文将带你领略一次人工智能领域波澜壮阔的发展史,从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、还有脑科学对神经网络的迭代影响,这四个维度来深刻理解“机器之心的进化”。先忘掉那些花里胡哨的图片生产应用,我们一起来学点接近AI本质的东西。

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3. AGI的孤勇者,传奇工程师John Carmack:惊讶看不到如我这样的人

AGI是人工智能的圣杯,这位达拉斯最著名的科技奇才对AGI的追求就好比是百年难遇的登月行动。在这场针对AGI的角逐当中,参与方还有来自科学家、学者和大型科技公司的“群体思维(【【微信】】)”的独立竞争,他们也在积极寻求解决方案。

去年8月,Carmack宣布,他的AGI初创公司Keen Technologies在新一轮融资中从多个知名投资者手中筹集了2000万美元。2022年12月,卡马克辞去了Meta虚拟现实部门的领导职务,全身心投入AGI研发。

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4. OpenAI掌门人Sam Altman的成*

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https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】mQ

5. ChatGPT,和聪明地设计Infra

作者主要有四个观点:ChatGPT并不是黑科技,是持续开放科研的产物;ChatGPT是工程、产品的胜利;ChatGPT不会让人失业,反而会带来更多的机会;Infrastructure 会是这一场仗当中的赢家,但是要聪明地设计Infra。

链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】Q

6. Open Assistant:LAION发起开源ChatGPT项目

ChatGPT的效果惊人,但不开源。显然开源社区有人憋不住了。LAION(代表作是赫赫有名的数据集LAION-5B)的组织者Christoph Schuhmann与Yannic Kilcher(AI圈知名的YouTube大V)一通视频电话,就启动了项目,很快项目的Discord讨论组就进了很多人,无比活跃起来。最开始项目名称是open-chat-gpt,大约一周后改为Open Assistant。

链接:

【【网址】】/view/22872

7. 国内开发者发起ChatRWKV项目,做开源ChatGPT

ChatRWKV 类似于 ChatGPT,但由RWKV(100% RNN)语言模型提供支持,这是目前唯一可以在质量和缩放方面与 Transformer 相媲美的 RNN,同时速度更快并节省 VRAM。

链接:

【【网址】】/p/603840957

8. 通向AGI之路:大型语言模型(LLM)技术精要

ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型(Large Language Model)效果能好成这样;惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念,距离世界最先进的想法,差得有点远。作者称,作为既惊喜又惊醒的那一批,也是典型的中国人,中国人善于自我反思,于是开始反思,而这篇文章正是反思的结果。

链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】yw

9. Jeff Dean发推:谷歌年终总结「第三弹」,大力发展Jax

随着算法和硬件越来越复杂,以及运行规模越来越大,执行日常任务所需的软件的复杂性也在不断增加。

在这篇文章中,研究人员概述了过去一年整个谷歌在ML系统方面取得的众多进展,这些进展使谷歌能够支持复杂模型的服务和训练,同时减轻了终端用户的实施复杂性。同时,这篇文章还提到了谷歌如何利用ML本身来改进和设计下一代系统堆栈的研究。

链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】vg

10. 和TensorFlow一样,英伟达CUDA的垄断格局将被打破?

谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势,但现在却难以充分发挥这些优势。而在硬件方面,其他 AI 硬件公司很难削弱英伟达的统治地位。直到 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 出现,机器学习模型的默认软件堆栈将不再是英伟达的闭源 CUDA。

链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】-g

11. OneFlow v0.9.0正式发布

本次更新包含 640 个 commit,完整更新列表请查看链接:【【网址】】/Oneflow-Inc/oneflow/releases/tag/v0.9.0,欢迎下载体验新版本,期待你的反馈。OneFlow v0.9.0?主要包括9大新增亮点功能和优化。

链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/8【【微信】】g

12. GLM国产大模型训练加速:性能最高提升3倍,显存节省1/3,低成本上手

OneFlow近期将原始的 GLM 项目移植到了使用 OneFlow 后端进行训练的 One-GLM 项目。得益于 OneFlow 和 PyTorch 无缝兼容性,我们快速且平滑地移植了 GLM,并成功跑通了预训练任务(训练 GLM-large)。

此外,由于 OneFlow 原生支持 DeepSpeed 和 Apex 的很多功能和优化技术,用户不再需要这些插件就可训练 GLM 等大模型。更重要的是,针对当前 OneFlow 移植的 GLM 模型,在简单调优后就能在性能以及显存占用上有大幅提升。

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https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】0Q

13. A16Z:生成式AI平台,谁主沉浮?

不像许多热门的技术趋势在市场跟上其步伐前就被过度炒作了,生成式AI的热潮却伴随着极高的市场欢迎度以及真实的市场收益。如Stable Diffusion和ChatGPT的模型们正在创造用户增长的历史记录,一些应用在发布不到一年的时间里就实现了1亿美元的年营收。

对照表明,AI模型在某些任务上的表现优于人类好几个数量级。已有足够的早期数据表明范式转移正在发生。

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https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】fQ

14. 35张图,直观理解Stable Diffusion

Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。

本文介绍了Stable Diffusion的内部结构,了解内部结构可以让我们更好地理解Stable Diffusion的组成、各组成部分的交互方式、以及各种图像生成选项/参数的含义。

链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/8【【微信】】w

15. “零”代码改动,静态编译让太乙Stable Diffusion推理速度翻倍

近期,OneFlow 团队为太乙 Stable Diffusion 适配了 OneFlow 后端,大大提升了推理性能,也可以做到一秒出图。不少开发者好奇OneFlow使用了哪些优化“秘笈”,后文将进行简要解读。

链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】pA

16. “一键”模型迁移,性能翻倍,多语言AltDiffusion推理速度超快

由于目前大部分团队主要是基于翻译 API + 英文 Stable Diffusion 模型进行开发,所以在使用中文独特的叙事和表达时,英文版模型就很难给出正确匹配的图片内容,这对部分国内用户来说不太方便。

为此,智源研究院出品了首个支持 9 种语言的 AltDiffusion。近期,OneFlow 团队为其适配了 OneFlow 后端,大大提升了推理性能,也可以做到一秒出图。

链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/【【微信】】

17. 【【微信】】发布视频生成器GEN-1,结果比Stable Diffusion 1.5提升73.83%,比Text2Live提升88.24%

【【微信】】成立于2018年,是一家AI视频编辑软件提供商,主要为设计师、艺术家和开发人员提供一系列的工具和平台,产品是帮助专业人士生成各种内容。其发布的GEN-1可通过将图像或文本提示符的组成和样式应用到源视频的结构上,实际地并始终如一地合成新视频,演示效果惊人。GEN-1目前仍处于内测阶段。

链接:

【【网址】】/view/23978

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欢迎Star、试用OneFlow最新版本:【【网址】】/Oneflow-Inc/oneflow/【【网址】】/Oneflow-Inc/oneflow/

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