印度AI研究者只能夢想建立十億美元的初創公司
最近，Vir Das的一篇帖子突顯了印度理工學院（IIT）博士轉型為美國司機的苦樂參半現實，揭示了印度的優秀人才在海外掙扎，卻無法在本土找到創業的支持。
與此同時，西方的研究人員卻成功建立了十億美元的AI初創公司，這得益於其強大的生態系統、豐富的資本和支持性的文化。
Vizzhy和SML的創始人Vishnu Vardhan在接受AIM的專訪時，準確地描述了印度AI初創公司悲慘的現狀。他表示：“印度的初創公司往往專注於商業應用，而非基礎創新，投資者更重視短期回報而非長期深科技投資。”
他提到，自稱是深科技投資者的風險投資者，對真正的深科技所需的投資規模卻一無所知。“我遇到了一些風險投資者，他們說自己是深科技投資者。我問他們的投資金額，結果他們根本不明白真正的深科技需要多少資金。”
Vardhan指出，儘管印度擁有一些最優秀的工程師和研究人員，但卻沒有基礎的LLM（大型語言模型），因為無論是行業還是政府都未能充分投資於研究——“1,000萬到2,000萬美元的預算與麻省理工學院每年60億美元的資金相比，顯得微不足道。”
他補充說，IT行業一直依賴服務模式，但建立基礎AI需要的不僅僅是人力，而是工廠，這種思維方式尚未改變。
不過仍然存在希望：IIT孟買的教授及bbsAI的聯合創始人Ganesh Ramakrishnan正在努力改善印度AI研究的悲慘現狀——這種現狀常常因為數據有限、投資不足和依賴外國模型而受阻——他正在開發確定性的、針對小語言模型以及推動本土語言技術的包容性和創新。
“在印度，只有懂英語的人才能獲得技術的特權。大多數發達國家則可以使用本土語言獲得技術，”Ramakrishnan表示。
“在研發中，我的重點是創新，但我更希望在‘D’（開發）上投入更多，而不是‘R’（研究），”Speciale Invest的合夥人Arjun Rao談到他對基礎研究的資金來源看法時指出，這反映了印度風險投資界對資助國內研究者的普遍情緒。
這也解釋了為什麼印度至今還沒有出現像Mistral AI這樣的企業。儘管印度的孵化器文化取得了顯著進展，但仍需更多努力來支持傳統研究人員轉型為創始人。
“我認為毫無意義去複製現有的東西（如Mistral）。訓練另一個大型語言模型也沒有意義，”Turing Dream的創始人Paras Chopra表示，他的AI居住計劃專為開發人員和研究人員設計。
他還強調，未來AI的突破將來自超越複製，探索新概念和可能性。他的項目Blueberry和Tofu專注於探索AI的新維度，而不僅僅是產品開發。
相對而言，像硅谷這樣的地區提供了投資者和孵化器的網絡。失敗的接受度鼓勵了冒險，而像Y Combinator這樣的孵化器鞏固了西方在AI創新中的優勢。
有趣的是，OpenAI最初是在YC Research創建的，後來Elon Musk和Sam Altman選擇了不同的道路。截至2024年初，YC已經支持了超過4,500家初創公司，總價值達到6,000億美元，鞏固了其作為新創始人的重要資源的角色，包括那些擁有強大學術背景的人。
然而，仍有研究者未能成功。在某些情況下，創始人也在創辦自己的初創公司後返回大型科技公司。
大型科技公司的叛逃者
Keras的創始人François Chollet最近宣布離開Google。不久之後，Google DeepMind的科學家Toby Shevlane也透露他將離開公司，追求自己的創業夢想。這種趨勢並不新鮮，研究者正逐漸從學術界和研究實驗室轉向創業。
這些在AI行業的離職往往涉及研究者離開大型公司，創辦自己的企業以獲得更多自由，專注於AGI（通用人工智能）發展中的倫理和社會挑戰，或啟動以開源AI為中心的初創公司。
哈佛教授Clayton Christensen在其著作中引入的“創新者的困境”概念，解釋了為什麼成功的公司在面對顛覆性創新時會掙扎適應，儘管他們具備能力，並導致人員流失。
幾乎所有共同撰寫Google的變壓器論文《注意力就是一切》的研究者，該論文塑造了現代AI的基礎，後來都離開了該組織，創辦了自己的公司，以應對AI中的專業利基。
“……在那個時候，GPT-2剛剛推出，技術的趨勢已經非常明確……所以我打電話給我的共同創始人，我說‘也許我們應該想辦法建立這些東西’，”Cohere的首席執行官Aidan Gomez在最近的一期播客中闡述了把握未來互聯網模型浪潮的必要性。
即使在ChatGPT推出之後，仍有多位OpenAI的研究者離開公司，創辦自己的企業。這些企業通常涉及建立專有軟件或基於當前軟件的應用。大約75名員工已離開OpenAI，創辦了約30家AI初創公司，這些公司自成立以來一直在增長。
研究根源
對AI解決方案的需求上升為研究者和風險投資者帶來了顯著的機會，這與亞馬遜、谷歌和Facebook的早期階段相當。
科技巨頭如谷歌、微軟、亞馬遜和Facebook都源於研究理念，排名網站、編程工具、算法和網絡理論，從而塑造了今天數百萬人使用的創新。領先的科技公司要麼收購，要麼重金資助研究公司，以縮小他們在AI進步中的差距。
我們在AI初創公司中看到類似的模式，特別是那些來自研究實驗室或由前研究者創辦的公司。
例如，DeepMind於2010年由Demis Hassabis、Shane Legg和Mustafa Suleyman創立。即使在谷歌以4億美元收購之前，DeepMind就已經籌集了大量資金，並引入了深度學習和強化學習等技術。
由前OpenAI研究者創立的Anthropic，專注於提升AI安全性和開發大規模語言模型。亞馬遜對Anthropic的40億美元投資反映了其在AI浪潮中下注的興趣，儘管在這一領域起初並未占據領先地位。
像Cohere、Hugging Face、Stability AI和Mistral AI等初創公司也有類似的背景。
十億美元俱樂部
AI市場的機會已經非常巨大，並將持續增長。根據報導，AI市場預計到2027年將達到7800億至9900億美元，年增長率為40%至55%。
在一次採訪中，PayPal的聯合創始人Peter Thiel提到，對AI的投資仍然充滿危險，並將2024年的AI狀態比作1999年的互聯網，強調了巨大的潛力和長期存在的重大風險之間的共存。
此外，投資者因為創始人具備強大的技術基礎而被吸引，這使得獲得風險資本變得更容易。在這方面，AI研究者在建立百萬甚至十億美元初創公司方面具有獨特的優勢。
斯坦福人本中心AI研究所的共同主任Fei-Fei Li於2024年共同創立了World Labs。該研究所估值超過10億美元，旨在開發具有先進空間智能的AI系統，以實現3D互動。
同樣，ChatGPT的共同創始人Ilya Sutskever轉向AI安全，創立了Safe Superintelligence（SSI），據報導估值達50億美元。計算機科學家李開復在三月創立了01.AI，估值為10億美元，專注於開發針對中國的開源LLM。
最終，無論是傳統創始人還是其他創始人，都需要具備正確的技能和決心。
AMD首席執行官Lisa Su在上週孟買的一次活動中反思了她自己的教育旅程時表示：“這是一生中僅有的一次機會，獲得博士學位的機會。但是教育絕對不是教條。最重要的是我們所經歷的過程以及從中學到的東西。”
這篇文章揭示了印度在AI領域的挑戰與機遇，尤其是在全球科技競爭日益激烈的背景下。印度擁有豐富的人才資源，但缺乏足夠的投資和支持體系，這導致許多優秀的研究者無法轉型為成功的創業者。這不僅是印度的問題，也是全球科技發展中常見的挑戰。未來，若能夠建立更強大的創業生態系統，或許能讓印度的AI初創公司在全球舞台上大放異彩。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
