与FESCO的全资子公司合作，共同成立人工智能招聘合资公司，专注于利用AI技术构建高效的招聘与求职平台。 据了解，昆仑万维在C端AI应用战略上，已经实现了多元化布局，包括天工AI智能助手、AI短剧SkyReels、AI游戏《ClubKoala》、AI社交产品Linky、AI音乐产品Melodio和Mureka等。公司认为AIGC内容行业是未来发展的战略重心，将推进更多创新应用，为C端内容创作者提供AI工具，提高创作效率，降低成本。在技术进展方面，昆仑万维坚持纯自研路线，发布了多款大模型，并在多模态测评中达到全球领先水平。公司未来将持续优化升级模型核心能力，并推动产品演进和升级。在海外社交应用Linky的商业化展望上，公司计划通过用户反馈和数据分析优化AI算法，提升用户付费意愿及DAUARPU，并计划将Linky打造成千万级DAU的产品。 据了解，昆仑万维在AI应用的发展上，天工AI搜索在国内AI应用产品总榜排名前五，MAU突破570万。AI视频侧的短剧产品SkyReels还未开启正式内测，但公司认为其将极大降低AI短剧的创作成本及门槛，有较大发展空间。AI社交侧，公司认为全球市场仍处于红利区，随着Linky进入更多市场，用户数将迎来新阶段的增长。公司各AI应用都很重要，但基本产品逻辑是通过AI技术降低内容生成成本及门槛，扩大内容行业作品数和创作者数量。公司将积极收集用户反馈，在产品和商业化模式上进行创新，坚持以技术为底座，以产品为先锋，给用户带来更好的体验，给公司带来更高的用户增长。 调研详情如下： 方总回顾公司2024年前三季度整体情况: 2024年前三季度,公司在夯实基座大模型基本盘的同时,积极扩展应用端布局,构建了多元化AI产品矩阵。公司营业收入稳健增长,达到38.28亿元,同比增长4.00%。今年前三季度,公司海外业务收入占比进一步提升至89.68%,同比增加5.62个百分点;公司坚持将技术研发作为推动长期发展的核心动力,研发投入达 11.44 亿元,同比增长84.47%。 大模型侧,我们不断优化模型的架构与算法,确保在性能、精度和效率上持续提升。我们于2024年9月发布的两款全新奖励模型在权威奖励模型评估基准RewardBench上分别位列排行榜第一和第三位。奖励模型核心作用是为大模型的行为提供反馈,并引导模型朝最优目标方向调整。在测试过程中,昆仑万维奖励模型在对话、安全性等领域表现出色,例如在对话、安全、代码推理、数据推理等方向的困难样本中,仅Skywork-Reward-Gemma-2-27B模型给出了正确预测。 应用侧,天工AI全面升级,发布了全新AI搜索、彩页及宝典功能。在全新高级搜索模式下,天工能够深入理解并精准分析用户需求,自动规划出最优解决路径并逐步执行。同时,我们深度整合国内外海量数据资源以确保优质信息的时效性与覆盖率。我们还通过图文并茂的呈现方式和数据驱动的分析,真正实现智能搜索与决策支持的全面升级。此外,我们推出了全新的彩页模块,用户可以根据个人兴趣发布彩页,打造个性化的内容展示平台。同时,我们重磅推出宝典功能,这是一种面向AI时代的全新知识网页形式。用户在搜索问题时,系统会自动生成一个深度阅读页,提供更全面专业的答案。用户还可以认领宝典并通过广告分成享受收益。 AI短剧方面,我们于2024年8月19日发布全球首个集成视频大模型与 3D 大模型的 AI 短剧平台 SkyReels。SkyReels平台集剧本生成、角色定制、分镜、剧情、对白/BGM及影片合成于一体,让创作者“一键成剧”。我们自主研发的剧本大模型SkyScript能够输出高度结构化的精彩剧本;分镜模型StoryboardGen能保证人物与场景的可控性和一致性,打造出高质量的工业级分镜;3D生成大模型Sky3DGen能够生成多样化的3D元素和场景。此外,我们的创新平台WorldEngine是业界内首个将AI 3D引擎与视频大模型深度融合的创新平台。通过我们领先的模型能力,SkyReels为创作者提供了前所未有的创作自由和可能性,推动了AI短剧行业的创新与发展。 AI游戏方面,我们自研的AI游戏《Club Koala》、《ProjectG7》研发测试进展顺利。《ClubKoala》融合了模拟社交经验和派对游戏玩法,通过AI生成角色、场景和道具,搭载具备记忆力和多轮对话能力的AINPC,提供沉浸式体验。《ProjectG7》是一款高自由度的校园生活模拟游戏。游戏的开放世界设计允许玩家作为高中新生自由探索学校和城市场景,与AINPC互动。沙盒模式和强大的AI支持让玩家可以按个人喜好决定剧情、定制个性化情景,创造独特的校园冒险体验。 在AI社交和AI音乐领域,我们不断推动技术迭代,以提升用户体验。Linky持续优化大语言模型,显著提升对话流畅性和角色互动深度,用户满意度显著提升。同时,我们推出了自研AI音乐大模型SkyMusic 2.0,具备生成特定风格歌曲能力,支持500字以上歌词输入,可生成长达6分钟的高质量双声道音乐。我们发布了全球首个AI流媒体音乐平台Melodio,用户可根据场景或心情生成定制化音乐。此外,我们还发布了AI音乐创作平台Mureka,其允许用户创作、分享及出售专属音乐作品,促进创作与商业收益的结合。通过这些创新,我们致力于赋能用户,提升社交与音乐体验的丰富性与实用性。 B端业务方面,我们积极探索全新业务模式。2024年10月,为推动AI大模型技术在招聘领域的应用落地,我们与FESCO的全资子公司北京外企数字科技有限公司携手合作,共同成立人工智能招聘合资公司——北京数智万维人力科技有限公司。该合资公司将专注于利用人工智能技术构建高效的招聘与求职平台。我们深信,通过我们的AI技术,将在提升招聘效率、降低成本和增强候选人体验等方面,为人力资源行业带来深远的变革与突破。这一合作标志着我们对AI在招聘行业应用潜力的坚定信心,同时也是我们推动行业创新的重要一步。 2024年前三季度,我们坚持在AGI与AIGC领域深耕,积极拓展多样化的AI应用版图。展望未来,昆仑万维将持续聚焦AGI与AIGC,最终实现公司的使命“实现通用人工智能,让每个人更好的塑造和表达自我”。 问答环节 问:公司C端AI应用战略重心是什么?何时有规模化收入? 答:首先,我们目前已推出了天工AI智能助手,AI短剧SkyReels,AI游戏《ClubKoala》,AI社交产品Linky,AI音乐产品Melodio和Mureka,实现了在AI应用侧的多元化布局。我们深信AIGC内容将是下一个具有巨大潜力的行业,因此AIGC内容行业仍是公司未来发展的战略重心。我们将推进更多创新应用,致力于为C端内容创作者提供强大的AI工具,从而提高内容的创作效率,降低内容的创作成本,进而推动整个内容创作行业用户规模以及产品规模得到极大的扩充。 其次,目前AI社交产品Linky展现了极强的变现潜力。但是,AI应用的渗透是一个渐进的过程,要大规模产生收入及利润,可能还需要一段时间,但这一时点必将到来。 问:如何看待国内大模型以及公司自身技术进展?未来一段时间的投入重点是什么?OpenAIo1的出现是否进一步提高了训练门槛? 答:目前大部分国内的大模型公司都处在追赶GPT-4水平的阶段。 昆仑万维坚持纯自研路线,我们自2020年起就布局大模型。2023年4月,公司发布双千亿参数量级“天工1.0”大模型。2024年2月,公司发布MoE架构的“天工2.0”大语言模型。 2024年4月,我们发布4,000 亿参数MoE 架构的“天工3.0”。在MMBench等多项权威多模态测评结果中,“天工3.0”超越GPT4V,多项评测指标达到全球领先水平。在语言大模型的基础上,我们不断进行技术迭代,成功研发了多模态图文大模型、音频大模型、3D大模型及视频生成大模型。由此可见,我们的模型的迭代与C端应用的技术发展方向是非常吻合的。未来我们将持续优化升级我们的模型核心能力,并不断推动产品的演进和升级。 OpenAI o1实际上是提高了推理的门槛。通过增加“强化学习+思维链”的方式,显著提升了模型的推理能力。让推理能力的scalinglaw再次被所有人所重视,也就是说推理时间越长,那么推理结果越准确。所以我们认为scalinglaw在训练领域已经放缓的比较明显,但在推理领域的增长方兴未艾。 问:Scalinglaw是否仍然有效?对公司应用的潜在影响? 答:ScalingLaw并未失效,但在训练领域确实在放缓,即在模型规模不断扩大的情况下,若该领域的数据集没有急剧上升的话,性能提升可能会出现边际效益递减的现象。但是目前OpenAIo1带来了一个新的方向,就是在推理能力方面,scaling law仍然有显著的增长空间。通过增加模型参数数量、推理方式、硬件算力等有可能带来性能提升。 尽管大语言模型的规模定律在一些方面显示出局限性,但我们可以通过对模型架构进行创新,正如昆仑万维2050研究院与北大联合发布的MoE++架构使得模型具有更快的推理速度和更高的性能;也可像OpenAI的o1在后训练引入强化学习,并在推理中增加长CoT,也实现了模型性能表现的大幅提升。此外,引入更高质量的数据,以及增强多模态能力,来提高模型的认知等方法,也可以进一步的提升模型的推理和生成能力。未来的进展可能更多地依赖于算法和理论的创新,而不仅仅是模型规模的扩大。 同时,我认为大模型的ScalingLaw在不同领域的放缓速度不同,以文本领域而言,人类的文本领域大概是10000万亿Token的量级,视频领域大概是百亿量级,图片领域大约是10亿。再到音乐,全球历史上只有4000万首歌曲。再到3D模型领域,只有1200万个3D模型。在不同的数据量规模的情况下,预训练的scalinglaw肯定会放缓。目前国外大规模训练集群,基本上都还是在文本领域,朝着通用人工领域去进行研发。但是对于内容生成领域,不论是视频、图片还是音乐,从训练到推理其实都在进行大量的优化,我们认为在这个领域的性能优化仍然有极大空间。例如OpenAI刚刚推出的sCM模型,将图像生成速度提高了10倍以上,这表明AIGC领域,已经进入到成本急剧降低、性能急剧提高的一个阶段,这对于所有在AIGC领域进行创业的或者进行产品实践的公司来说是非常有战略意义的。 其次,在垂直市场,例如在音乐、图像、视频领域,如果能够取得SOTA即最先进模型的地位,仍然能够获取市场的一个红利。像我们公司在音乐领域取得SOTA级别地位之后,也吸引了国内很多大企业前来合作,包括中国移动和中国电信等公司。所以在AIGC领域,我们中国企业的机会是非常大的,然后也一定能够取得市场上的领先地位。 问:未来公司模型还有哪些更新? 答:今年4月,我们发布并开源了Vitron通用像素级视觉多模态大语言模型。这款视觉多模态模型支持从视觉理解到视觉生成、从低层次到高层次的一系列任务,解决了图像与视频模型割裂的问题,实现了图像和视频内容的统一处理。 今年6月,我们与新加坡南洋理工大学合作开发了Q*算法,大幅提升了现有大模型的推理能力。Q*算法的开发使小模型的推理能力得以接近甚至超越参数量大几十倍、上百倍的模型,为未来的高效AI发展指明了方向。 今年7月,我们联合北京智源人工智能研究院、新加坡南洋理工大学、北京大学等机构提出了通用计算机控制框架Cradle,使AI Agent无需训练即可像人一样直接控制键盘和鼠标,实现在任意开闭源软件上的交互。 我们还在MoE模型架构上做出一系列创新,将计算效率提升100%,并成功将部分成果应用于公司的MoE大模型,使昆仑万维成为国内最早将MoE模型应用于业务的公司之一。 此外,我们于2024年9月发布了两款全新的奖励模型,分别位列权威奖励模型评估基准RewardBench排行榜上的第一和第三位。 未来,我们不将断优化模型的架构与算法,确保在性能、精度和效率上持续提升。 问:海外社交应用Linky商业化展望如何? 答:目前Linky主要在美国及东南亚地区运营,我们相信,随着未来Linky进入更多的市场,Linky的用户数也将迎来新阶段的高速增长。长期来看,我们希望将Linky打造成一款千万级DAU的产品。 商业化方面,我们将通过用户反馈和数据分析,不断优化AI算法,提升用户付费意愿及DAUARPU。 Linky自上线以来,展现了极强的用户粘性。我们不断对模型进行调优,Linky在对话的流畅性和角色互动的深度上取得了显著进步,用户反馈显示体验满意度显著提升。 未来,在已上线的区域,我们将继续巩固产品的形态和技术优势,给用户提供更好的AI陪伴体验。同时,Linky也将进军除英语外其他语种的国家与地区,包括但不限于中东、欧洲等地区。运用我们过去的社交产品在海外的本地化运营思路,让Linky在新上线的区域能够取得高速增长。 问: 文化出海背景下,细分领域AI应用的发展如何?短剧产品进展如何? 答:我们的天工AI搜索主要面向国内市场。根据第三方数据,9月我们的天工AI MAU突破570万,在国内AI应用产品总榜排名前五。 AI视频侧,我们的短剧产品SkyReels还未开启正式内测。我们认为目前国内短剧的总产量大概是1万部左右,在欧美地区短期的产量大概是3000部左右,然后单部剧的成本应该在 100 万人民币到 200 万人民币左右。我们的SkyReels将极大地降低AI短剧的创作成本以及创作门槛,在短剧的供给方面有非常大的空间可以去拓展,SkyReels正在不断的进行最后的迭代与调优。 AI社交侧,目前在全球市场仍然处于一个红利区,这个红利就表现在获取用户的成本仍然处于低位。随着未来Linky进入更多的市场,Linky的用户数也将迎来新阶段的增长。长期来看,我们希望将Linky打造成一款千万级DAU的产品。 各AI应用对我们来说都比较重要,但是我们认为基本的产品逻辑仍然是通过AI技术来降低内容生成的成本以及门槛,从而扩大整个内容行业的作品数和创作者的数量。此外,我们将积极收集用户反馈,最终在产品和商业化的模式上进行创新,只有创新的AIGC产品才能够在市场上持续获取红利。我们坚持以技术为底座,以产品为先锋,给用户带来更好的使用体验,给公司带来更高的用户成长。lg...
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