原創:舉大名耳
來源:AI新智能
圖片來源:由無界AI工具生成
在生成式AI、云計算等技術逐漸抹平大企業與中小企業之間的技術、成本差距后,各企業真正比拼的,只剩下人才、創意與執行力。
目前,隨著AI技術的快速迭代,各種基于AIGC技術的產品不斷涌向社會,而其中最普遍的,則莫過于大量的AI繪圖模型,如Midjourney、Dreambooth、NovelAI和StableDiffusion等。
雖然AI繪圖領域,看似進入了百花齊放的時代,但目前業內的頂流,仍然是Midjourney和StableDiffusion為代表兩大龍頭。
今年4月,Midjourney進一步宣布推出針對二次元、動漫風格的繪圖模型Niji-journeyV5。
這一模型與以往最大的不同,就是它能“取代”高級原畫師了。
憑借著出眾的造型張力和色彩使用、以及豐富的風格化表現力,NijiV5不光看傻一眾吃瓜群眾,甚至驚艷了業內畫師,讓人直呼其已經具有了大師插畫的味道。
之所以能夠如此質變,一大原因在于相較此前版本,NijiV5支持了風格化參數設置。
簡而言之,在該版本下,用戶只需使用風格化命令,就能引用不同藝術家設計風格產出圖片。
在NijiV5的助力下,人們輕易地生成了許多“大師級”的作品。
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NijiV5產出圖片的品質相當優秀,幾乎覆蓋市面上的常見風格。在此基礎上,使用者只需要微調設計,基本能夠達到大部分優秀高級原畫的工作需求。
如此出色的技術,不禁讓人對其背后的Midjourney公司產生了強烈的興趣。
實際上,雖然Midjourney和StableDiffusion同為當前AI繪畫的兩大領軍者,但其當下的境遇卻有著天壤之別。
StableDiffusion背后的明星公司——StabilityAI,目前正面臨嚴重的財政困境,由于沒有明確的盈利途徑,公司正面臨倒閉的危機。
相較之下,Midjourney卻運行得風生水起,憑借著付費訂閱的商業模式,Midjourney不僅獲得了每年1億美元的營收,并且在Discord上已經積累了1000多萬用戶。
同為開發繪畫AI的團隊,Midjourney是怎么取得今天的成就的呢?
延伸人類想象力
雖然Midjourney在不融資的情況下就實現了盈利,但從創建的背景來看,創始人大衛?霍爾茨,并不像那種鉆進錢眼里的人。
他為Midjourney設立了一個非常不“銅臭”的宗旨:AI不是現實世界的復刻,而是人類想象力的延伸。
而這樣充滿科幻色彩的宗旨,和大衛的背景、經歷有著很大的關系。
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MidJourney的創始人大衛?霍爾茨
作為一個數學專業的博士生,大衛曾在大學期間研究激光雷達、大氣科學和火星任務,可謂是一個涉獵甚廣,且充滿好奇心的“怪才”。
經過了廣泛的探索后,大衛似乎找到了自己真正的興趣所在,于是,在2010年便創立了一家研發手部跟蹤技術為主的公司——LeapMotion。
然而,由于與之相關的VR/AR技術一直不成熟,LeapMotion也始終沒能做出有具體應用場景的產品。
大衛之前研發的手部追蹤產品
最終,2019年,大衛把LeapMotion公司賣給了競爭對手Ultrahaptics。隨后,他成立了一個工作室來探索新的機會,
恰巧在這時,AI在生成藝術方面取得了突破。
Transformer架構的出現,徹底改寫了圖像合成的歷史。從此,多模態深度學習整合了NLP和計算機視覺的技術,成為圖像合成的藝術方法。
于是,借著生成式AI的東風,大衛創建了Midjourney。
公司團隊成員僅11人,其中1位創始人、8位研發人員、1位法務、1位財務。
a16z普通合伙人Chris Dixon登頂《福布斯》2022年全球最佳風險投資家“Midas List”榜首:4月13日消息,Andreessen Horowitz(a16z)普通合伙人Chris Dixon榮登《福布斯》(Forbes)2022年全球最佳風險投資家“Midas List”榜首。據福布斯4月12日報道,Dixon將3.5億美元的加密基金I(Crypto Fund I)在2021年轉化為60億美元的已實現和未實現收益。據“了解該基金財務狀況的消息人士”稱,這相當于17.7倍的驚人收益。
相比之下,整個加密貨幣市場市值僅從2021年1月1日的7800億美元增長到同年12月底的2.3萬億美元,增幅為200%。(Cointelegraph)[2022/4/13 14:21:39]
在公司的構成中,完全沒有產品經理、市場銷售人員,除了創始人、兩個支持性崗位,80%的人員都是研發人員。
而作為中堅力量的研發成員,一半都是尚未畢業的本科生。
雖然這四位本科生都有一些實操甚至是創業經歷,但是確實經驗有限,而且也非畢業頂尖名校。
土耳其投資應用程序 Midas 融資 1100 萬美元:金色財經報道, 土耳其零售投資初創公司Midas今天宣布已籌集 1100 萬美元的股權融資。籌款僅在其成立 8 個月后舉行,由 Spark Capital 和 Earlybird Digital East Fund 牽頭,Nigel Morris 和 Revo Capital 也參與其中。Midas 于 2021 年 4 月推出了一個龐大的候補名單,現已在該平臺上交易超過 1 億美元。在推出不到一年的時間里,Midas 現在在伊斯坦布爾擁有一支由 70 人組成的團隊。這些資金將用于推出加密貨幣產品,為銀行和新銀行的投資產品建設基礎設施,以及擴大用戶群。(finextra)[2022/2/8 9:36:49]
剩下來的幾位研發人員,都有著比較豐富的職業經歷。
在聚攏人才后,大衛也進一步明確了自己對于Midjourney的理念。
大衛將公司Logos設計成了一艘在波浪中航行的帆船,意為水既危險,又是文明的驅動力。
懂得如何與水一起生活和工作的人類,將有能力在水中游泳、做船、筑壩發電,從而更好的生活,因此,大衛認為AI是人類想象力的引擎。
Schmidt's Naturals:可用比特幣支付個人護理產品:據cnbc消息,本周一,聯合利華旗下的個人護理用品公司Schmidt's Naturals開始接受比特幣在線支付。該公司首席全球戰略官Michael Cammarata表示,在一個加密貨幣的時代,該公司正在向消費者提供他們想要的東西。現在,顧客可以在公司的網站上購買各種各樣的天然產品,包括除臭劑、牙膏和肥皂等,都可以用比特幣結賬。Cammarata認為,就目前而言,比特幣是唯一被接受的加密貨幣。但如果有需求,加密貨幣的業務也會隨之擴展。[2018/5/16]
然而,在當時生成式AI的競爭格局上,有這類“雄心壯志”的團隊,可不只Midjourney一家。
例如StableDiffusion的母公司Stability.AI,在創立時也聲稱要將自己的使命定格為成為世界領先的開源AI公司,并發揚將AI共享于全世界的理念。
然而,口號喊得震天響,理念終歸是不能當飯吃的啊。
情懷滿滿的大衛,之后是怎么解決一系列公司融資、盈利的問題的呢?
開源VS閉源
從今天來看,Midjourney的盈利模式看上去十分簡單,即通過付費訂閱的商業模式,按月向用戶收取費用,其標準有3種套餐,分別是10/30/60美元/月。
不過,這樣的模式要想行得通,得解決兩大關鍵問題:
1.憑什么讓用戶產生付費的意愿?
2.大模型訓練所需要的高昂成本怎么解決?
先來說說第一點,實際上,當AI圖像生成技術開始方興未艾之時,很多使用者并不覺得這種技術是需要“付費”的。
原因就在于,當時像StableDiffusion這樣的行業龍頭,為了吸引大量的開發者,最大程度的把模型用起來,因此采取了開源的模式。
和Dall?E、Midjourney不同,StableDiffusion是完全免費、不限次數、任何人都可用的。
雖然對硬件有著一定要求,但也能在幾秒鐘內生成高清圖像。
這樣的好處在于,開源社區會齊心協力地完善模型文檔,共同解決技術難題。這使得代碼的迭代速度非常快,優化效率遠遠高于閉源系統。
但缺點也很顯而易見,那就是商業化不夠直接,可能為別人“做了嫁衣”。
而相較之下,Midjourney卻采用了不那么開放的“閉源系統”。
如果說閉源系統真的有什么好處,那就是針對性更強了。
因為模型閉源,并通過龐大的用戶量積累了獨有的數據集,可以根據用戶需求不斷地針對性訓練模型,長期來看更有利于建立競爭壁壘。
在探索用戶需求這點上,大衛采取了產品上線后邊測試邊改進的辦法。
例如Midjourney模型最開始很慢,需要20分鐘才能出一張高質量的圖片。后來團隊推出了一個做15秒生產圖片,但是質量沒那么高的版本,
經過多輪測試,團隊了解到,速度和質量其實都只是表象,因為不同用戶的選擇,實際上是多維度的。
在針對用戶需求進行調整后,無論是創意行業設計者,還是普通愛好者,都能通過Midjourney滿足自身的繪畫需求。
除了了解用戶需求外,在使用流程方面,Midjourney也并不像StableDiffusion需要本地部署,操作十分便捷,對顯卡和硬件性能也幾乎沒有要求。
雖為閉源,但Midjourney在使用難易度上,卻更像一個“親民”的大眾產品。
于是,Midjourney獲得大量用戶后,養成了用戶使用習慣,且在開啟付費訂閱后就進一步加強了用戶粘性。
算力難題
剛才提到,Midjourney在硬件方面,對用戶幾乎沒什么要求。而這樣的原因,則是由于Midjourney所有的圖片都是在云上完成并訓練的。
但如此龐大的云計算量,必然需要高昂的成本,這就回到了剛才的第二個問題:
在沒有融資的情況下,在云上進行大模型訓練所需要的高昂,該成本怎么解決?
實際上,大衛解決這個問題的方式很簡單,也很不可思議。
當大衛需要找到一個云供應商提供10,000個GPU時,他直接給云供應商的負責人發了封電子郵件,結果對方就直接給到了這些資源,完全不需要風險投資。
看到這兒,也許有人驚得下巴都掉了,這種事在現實中真的可能嗎?
當然,供應商并不是抽風了,而是看中了大衛之前的成就和聲譽。
大衛之前的創業已經獲得了聲譽,大衛打從創辦LeapMotion的時候起就有一個觀點,他覺得技術的最大限制不是規模、成本或速度,而是人們如何與之互動。
LeapMotion的手勢互動是一個嘗試,到了Midjourney這里,他開始使用更短的繪畫關鍵詞來催動AI產出。
這樣的理念,吸引了每一個了解大衛的人,也讓他得到了云供應商的支持。
然而,在獲得了供應商的鼎力支持后,大衛也仍然要面對算力捉襟見肘的問題。
從成本來說,Midjourney大約10%的云成本用于訓練,90%是用戶制作圖像的推理。所以幾乎所有的成本都在制作圖像上。
為解決這一點,Midjourney在世界上八個不同的地區,設立了自己的服務器,比如韓國、日本或荷蘭等,在每個時區的夜間,當地人都在睡覺,沒有人使用GPU。Midjourney就可以充分利用這些算力,實現GPU負載平衡。
實際上,這種依靠云端服務器來降低成本、加快模型訓練的做法,與目前騰訊訓練大模型的策略十分相似。
在算力已經愈發成為大模型訓練瓶頸的今天,如果在訓練開發環節,直接調用云端的大模型和AI算力資源,完成后一鍵分發到用戶終端上,就可以大大降低成本,減少工作量。
因此,Midjourney“云上計算”的這一步棋,著實是摸準了時代的方向。
互聯網的演進之路,已經說明,無論ToB還是ToC行業,都在追求越來越集約精簡的終端硬件、越來越低門檻的交互入口、越來越輕盈的軟件應用。
所以說,大模型從云入端,是模型服務商實現商業化的必爭之地。
總結
從Midjourney看似不可思議的創業經歷,我們可以發現,在這次AIGC時代的浪潮中,能夠脫穎而出的企業、團隊,未必是財大氣粗的頭部大廠。
因為在生成式AI、云計算等技術逐漸抹平大企業與中小企業之間的技術、成本差距后,各企業真正比拼的,只剩下人才、創意與執行力。
而這也是為什么,Midjourney這類僅有寥寥十幾人的小團隊能脫穎而出的原因。因為這樣依靠少數尖端人才組建的團隊,具有大企業所沒有的靈活性、創見和魄力。
而這類小團隊的創意、靈感,若要真正在市場、社會中扎下根,就離不開對用戶多樣化、個性化需求的追蹤。
這是因為,AIGC技術的“泛用性”,決定了其絕不是針對某一行業、人群,或是某一類企業的技術。
只有在這多樣化的需求中,盡可能地滿足不同層級用戶的特定需求,一款產品才能真正地具有長遠的生命。
既服務所有人,又不忽視每一個特殊的人,這或許就是Midjourney成功的最大原因。
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