王小川：超150家企业申请使用百川模型，目前融资非常顺利

“帮我以古龙的风格写个朋友圈，介绍我今天参加了篮球比赛的事情。”
8月8日，立秋，百川智能创始人王小川正式对外发布百川新一代大模型Baichuan-53B，并在媒体沟通会上向大家演示模型的真实效果。
“江湖风起，今日吾辈少年于球场相聚，共赴一场篮球之约......”“赛场之上，对手如狼似虎，吾等需全力以赴，方能取胜。”输入问题后，Baichuan-53B在几秒钟时间里就模仿古龙文笔写下了一篇篮球赛小作文，颇有些江湖武侠风。王小川讲，“我们在文科上很强，目前在写作、文本创作能力方面，已经达到行业最好的水平。”
在此之前，百川智能相继发布了参数量130亿的通用大语言模型Baichuan-13B-Base、对话模型Baichuan-13B-Chat及其INT4/INT8两个量化版本。王小川介绍，Baichuan-53B的参数量是530亿，主要面向B端用户提供服务，即将开启内测，预计下个月将开放API。
目前，已有超150家企业申请使用百川智能大模型。谈到下一轮融资进展时，王小川没有透露具体细节，只微笑表示，“融资非常顺利，但现在还不能公布情况。”
一、“超150家企业申请使用百川大模型”
“我刚刚回想，我干了20年的搜索，一直没有一个人说，小川，你特别适合做搜索，而在我这次做大模型后，有些朋友跟我说，你特别适合做大模型。”
王小川讲，做大模型比做搜索引擎时成就感更大。
第一，这个事情更加吸引人，刚刚赶上大的时代变化，从信息时代走向智能时代，有无数多的事情可以做，大家本身认同感更高；第二，搜狗老班底之前有亲密无间的合作，彼此都有很好的信任，包括前搜狗COO茹立云、前搜狗CMO洪涛、前搜狗搜索总经理陈炜鹏均已归队；第三，回报上会不一样，创业成功之后股权回报比搜狗多很多，搜狗到后来挖人都很难，但今天不管字节、阿里、腾讯、百度也好，很多优秀的人才愿意加入。
之所以优先召回搜狗老班底，在王小川看来，是当前应对“百模大战”，百川能够“跑得这么快”，背后重要的原因之一。
他谈到，百模大战下，一起起步的公司动辄5亿美金估值，第二轮可能就是10亿美金的状态，这个竞争不是“小清新”状态，而是要迅速投入到这场大战役之中。“更多的大厂、更多的钱、更多人、更多的算力互相卷，这种情况下要迅速形成战斗力，因此优先把搜狗的老班底拉起来，大家能迅速磨合，才能适应这么大的挑战。”
谈及百川智能的商业模式，王小川坦言，“我们现在是新兵，有的公司已经干了几个月甚至一年时间，作为后发者进入市场，我们现在既有开源大模型也有闭源的大模型，开源对我们来讲，第一是能先给中国的商业生态作一些贡献，第二也是展现我们的技术实力，相信只要持续不断的技术迭代，就会有自己的商业模式。”
他透露，现在有超过150家企业开始申请使用百川模型。“而且很多都是行业头部企业，有的是自己用，有的并没有告诉我们。之后百川的商业化工作会开展起来。”
对于竞争，王小川讲，“中国现在比较好，还是比较开放状态，互相之间没有到二选一的排挤，大家对大模型的理解度还不是很多，没有到共识的状态，未来慢慢会有更多的分层，更多专注在自己的事情，现在还是在群魔乱舞的状态。”
二、决定胜负的关键是资金和组织能力
伴随AI产业的火爆，国内AI相关模型、产品、平台不断涌现，据公开资料显示，国内市场在半年时间里已发布近百个AI大模型，共同掀起一场“百模大战”。
在王小川看来，今天不管是十家、百家、千家参与，最后一定要看两件事情：
第一个，是否能拿出足够好的AGI来，能与GPT3.5、GPT4去比肩，这件事情大家都有相应的距离，我们现在也没做到，往下看今年内有哪些企业能达到3.5甚至逼近4的能力。
第二个，是否能做出超级应用来。有可能中国的超级应用会比美国跑得快，中国做科学问题会差一些，但是应用是我们的强项，能够优先达到国际水平。
在互联网大厂疯狂卷向大模型之际，创业公司是否还存在机会？
王小川对此非常乐观，“我们跟美国不太一样，美国通用大模型闭源模型头部几家已经定下来了，OpenAI的ChatGPT有了，Google有一张门票，在美国做通用大模型已经没有悬念，投资也不会再去投。但是在中国不是，中国谁做出了最好的大模型并没有结论，大家都在争取的机会，且不一定落在大厂里面。”
在他看来，决定胜负的关键因素，一是资金非常重要，二是人才团队，尤其包括人的能力和公司组织能力。“大厂钱多，人多，算力多，但组织效率不一定够好。创业公司组织效率可能好，也可能不好，但我们而言非常容易把效率提上去，如果在钱上能保证的话，我们的能力还是很强的。”
王小川讲，“不管最后剩下是5张、3张还是2张门票，我们都在船上。”（闫妍）
                    
               
               
               
               
               
               
                    
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