文章來源：硅星人Pro

文章作者：Yoky

圖片來源：由無界AI生成

生成式AI狂奔的2023年，美國在各個細分領域湧現出了一批獨角獸公司。

其中，Inflection AI 憑藉不到50人的規模，在兩年內融資超15億美元，估值近40億美元，被稱為“OpenAI最大的競爭對手”，不僅推出了基礎語言模型Inflection-1和Inflection-2.5，旗下對話產品「Pi」在眾多聊天機器人產品中脫穎而出，一度被認為是比ChatGPT更人性化的對話產品。

如今，中國版的Infection AI出現了。    

在蟄伏一年後，2024年初，由前微軟全球副總裁姜大昕所創辦的階躍星辰正式對外公開亮相，一口氣發布了Step系列通用大模型，包括Step-1千億參數語言大模型，Step-1V千億參數多模態大模型，以及Step-2萬億參數MoE語言大模型預覽版——這也是國內初創公司裏面的首個萬億參數大模型。

這張來自創業公司交出的成績單，無論放在去年還是今年，都稱得上亮眼。

當我們對比了兩家公司的創始人的傳奇經歷，技術思路、產品重心，還是獨角獸公司的特質，階躍星辰與Inflection AI都有着諸多的相似之處。

傳奇創始人和團隊

Inflection AI 被業界和投資人認可的一個重要原因，來自於他的創始人和創始團隊。

Inflection AI的創始人Mustafa Suleyman（現任微軟AI首席執行官），曾是DeepMind聯合創始人。2010年，26歲的Suleyman 與幾位好友共同創立了DeepMind，自己則擔任DeepMind的首席產品官。而後便開始了在DeepMind漫長工作的10年。

另外兩位Karén Simonyan、Reid Hoffman，其中Karén 是他這一代中最有成就的深度學習研究領導之一，曾在牛津大學完成博士學位和博士后畢業，曾任DeepMind首席科學家，建立並領導了大規模深度學習團隊，開發現實世界數據的大型AI模型。

而Reid 則是一位出色的企業家，2003年，他與夥伴共同創立了世界最大的專業網絡服務Linkedln，也曾任PayPal執行副總裁。

和Inflection AI 強大的團隊背景相似，階躍星辰的創始團隊在創業前，也曾在微軟“叱吒風雲”。

2007年，階躍星辰創始人姜大昕便加入微軟亞洲研究院任首席研究員，自此開啟了在微軟長達16年的職業生涯。在機器學習、數據挖掘、NLP和生物信息學等方面擁有多年的研究和工程經驗，也曾在2008年獲得SIGKDD最佳應用論文獎。   

而後的2011年，姜大昕轉入STCA（微軟亞洲互聯網工程院），並於2017年成為微軟全球合伙人，擔任STCA副院長及首席科學家。

姜大昕帶領團隊在2019年將Bing智能問答功能，包括十幾種語言、擴展至全球100種語言和200個地區，為了提高Bing使用的包容性和可訪問性，引導用戶在網絡文檔中獲得最簡潔、最準確的答案，進一步節省用戶的時間和精力。

直至2023年3月，姜大昕升任微軟全球副總裁，全面負責微軟必應搜索的技術研發工作。團隊人數達到了400名，包括研究搜索、AI算法、應用程序和平台應用的科學家、工程師等，全面負責Bing的全球搜索體驗工作。

不出什麼意外的話，姜大昕幾乎能在微軟“養老”。

但他卻選擇了“激流勇退”。   

“我意識到ChatGPT是一個划時代的技術變革。一定要自己下場，以最快速、最靈活、最全面的方式來投身到變革中去。”在之後的採訪中，姜大昕提到，ChatGPT的橫空出世，是一個划時代的技術性變革，但如果繼續待在微軟，他只能在OpenAI的模型上去做一些應用嘗試，但模型的「黑盒」並不會向他開放。

基於多年的算法經驗，姜大昕想試試打開「黑盒」，從底層做出更大的顛覆。

但搞AI，只有算法和想法顯然是不夠的。

很快，姜大昕找到了微軟Bing引擎核心搜索團隊負責人焦斌星任階躍星辰數據團隊負責人，這位同樣在微軟工作了11年的“數據老炮”，在跨語言數據的積累上有獨特積累，而這對於中國大模型訓練的優化和訓練效率與質量的提升，至關重要。

還在微軟時，二人就聽說過外界盛傳大模型時代的“數據荒”，Scaling Law所需要的數據不夠用了，當置身創業角色中時，發現不僅數據不夠用，算力也不夠用了。

姜大昕又瞄上了曾在微軟研究院，擁有多次單集群萬卡以上的系統建設和實戰經驗的朱亦博，任階躍星辰系統負責人。

如此，這個脫胎於微軟的創業團隊，組成了一個集算法、數據和算力三大要素為一體的最強組合。

這種強，也體現在他的大模型和產品中。

模型訓練，主打一個高效！

雖然Inflection AI和階躍星辰都是創業公司，但他們的大模型性能還是“很能打”的，甚至直逼GPT-4。   

官方測試數據显示，Inflection-2.5在關鍵基準測試中與GPT-4並駕齊驅；中國大模型評估平台「司南」多模態模型評測榜單显示，階躍星辰的Step-1V千億參數多模態大模型位居第一名，性能比肩GPT-4V。

作為創業公司，為何能在極其有限的資源條件下達成這樣的成績？追本溯源，其原因都在於兩家公司都在追求高效的大模型訓練方式。

Inflection AI的整體思路是用盡可能少的訓練計算量來達到同等的效果。比如，Inflection-1隻用了GPT-4訓練計算量的4%，Inflection-2.5僅用了GPT-4訓練計算量的40%。但最後呈現的效果卻十分驚艷，Inflection-1在不同的智商導向任務中，平均性能達到GPT-4水平的大約72%，Inflection-2.5平均性能則能達到GPT-4的94%以上。

秉承着“大力出奇迹”的基本宗旨，階躍星辰把訓練千億級、萬億級的“巨無霸”工作量分解為了四個要素，分別為算力、系統、數據和算法，這也被其命名為“鐵人四項”超級工程。眾所周知，算力、算法和數據是AI的三要素，在此基礎上階躍星辰另外搭建了一個集群萬卡管理系統，能夠有效提升算力訓練效率。據階躍星辰官方稱，訓練千億模型的 MFU（有效算力輸出）達到 57%。

儘管兩者都在大模型訓練過程中踐行着相似的技術思考，但關於未來最終通往哪裡，Inflection AI和階躍星辰卻有着不同的設想。

Infection AI認為無論未來呈現的是哪種大模型形態，對話都是必備的。所以，Infection AI將多輪對話的單點技術發揮到了極致，並進行不斷地迭代更新。

姜大昕則認為，AGI是未來，通往AGI會經歷單模-多模-世界模型三個階段。現如今，階躍星辰推出的Step系列大模型被姜大昕視為“理解多模和生成統一的基礎”。

在產品側，Infection AI和階躍星辰都不約而同地瞄準了C端方向。Infection AI推出了助手類應用產品「Pi」，以語音和情感對話為特色在消費用戶市場打出了特色，一度成為了“明星AI產品”。階躍星辰大模型剛面世，也帶來了兩款應用，一個是聊天類應用躍問，定位為個人效率助手。一個是AI開放世界平台冒泡鴨，提供海量智能體，內容形式類似國外的Character.AI，主打休閑娛樂的功能。

「Pi」的特點在於“情感”和“有趣”，而姜大昕則希望產品能有有趣的靈魂：“我把模型和產品的關係比喻成靈魂和皮囊。大家一定聽過一句話，好看的皮囊千篇一律，有趣的靈魂萬里挑一。我們希望靈魂能更加有趣一點才能显示出產品的不同。”

創始團隊的過硬的背景、技術戰略的相同選擇、產品落地的共同期待，讓階躍星辰成為最像Inflection AI的中國公司。

不過，Infection AI如今已經“人去樓空”，創始團隊被微軟盡數挖走，希望階躍星辰不會效仿這樣的結局。