Es könnte das erste KI-Star-Unternehmen sein, das scheitert

Bei Ebbe wird klar, wer nackt schwimmt.

Vor drei Monaten machte der CEO von Hugging Face, der weltweit größten KI-Open-Source-Community, sechs Vorhersagen für die KI-Branche im Jahr 2024. Eine davon ist:

Ein beliebtes KI-Unternehmen geht bankrott oder wird zu einem sehr niedrigen Preis übernommen.

Ich weiß nicht, ob er damals einen bestimmten Kandidaten im Sinn hatte, aber nicht lange nach Beginn des neuen Jahres spielte sich die Realität tatsächlich wie ein Drehbuch ab.

Das technische Team zog massenhaft ab und das beliebte KI-Einhorn brach zusammen.

Wenn es um Vincent-Diagrammmodelle geht, gibt es drei Produkte, die nicht übersprungen werden können: DALL-E, Midjourney und Stable Diffusion.

DALL-E ist in GPT-4 integriert und lässt sich leicht beschwören. Midjourney ist zu einer Legende geworden, weil sein Unternehmerteam nur 11 Personen umfasst und sein Malstil künstlerischer ist.

Stable Diffusion ist vor allem wegen des Produkts selbst bekannt, das Open Source und kostenlos ist. Das Unternehmen dahinter, Stability AI, ist nicht bekannt.

Kürzlich steckte Stability AI erneut in Schwierigkeiten: Robin Rombach, einer der Entwickler von Stable Diffusion, ist aus dem Unternehmen ausgeschieden.

Der Grund für die Betonung „erneut“ liegt darin, dass sich das technische Team des Unternehmens im vergangenen Jahr ständig in Aufruhr befand und es zu Veränderungen beim Chief Technology Officer, Chief Information Officer, Vice President of Engineering, Vice President of Product und Vice President R&D kam , Forschungsdirektor, Verantwortlicher für große Sprachmodelle usw. Nacheinander zurückgetreten.

Im August 2022 stellte Stability Stable Diffusion der Öffentlichkeit vor und die Zahl der täglichen Nutzer erreichte schnell 10 Millionen. Im Oktober desselben Jahres schloss Stability eine Finanzierung in Höhe von rund 100 Millionen US-Dollar ab, mit einer Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar, und reiht sich damit in die Riege der „Einhörner“ ein.

Aber warum fiel Stability nach mehr als einem Jahr vom Altar?

Der Grund für den Rücktritt wurde nicht öffentlich bekannt gegeben. Forbes geht davon aus, dass es nur einen Grund für die Abwanderung von Fachkräften gibt: Das Unternehmen konnte nicht über die Runden kommen, kein Geld verdienen und kein Kapital beschaffen.

Es ist leicht zu verstehen, warum Closed-Source-DALL-E und Midjourney Abonnementmodelle nutzen, um Geld zu verdienen. Als Open-Source-Projekt kann Stable Diffusion von jedem kostenlos heruntergeladen und genutzt werden, kann aber dennoch größer und stärker werden.

Genau wie Red Hat, ein Modell der Open-Source-Branche, verkauft es hochwertige Softwaredienste auf Unternehmensebene in einem Abonnementmodell auf Basis des kostenlosen Open-Source-Betriebssystems Linux an die B-Seite und wurde für 34 US-Dollar von IBM übernommen Milliarden im Jahr 2019.

Die Gewinnmethoden von Stability lassen sich hauptsächlich in zwei Typen unterteilen: API-Zugriff auf Vincents Webanwendung DreamStudio sowie KI-Beratung und Modelldienstleistungen für Unternehmen.

Im Dezember 2023 führte Stability kostenpflichtige Pläne ab 20 $ pro Monat für Geschäftskunden ein. Die nichtkommerzielle Nutzung für persönliche und Forschungszwecke ist weiterhin kostenlos.

Doch in der kambrischen Explosion der generativen KI zu sein, ist wie die Teilnahme an einem Battle Royale, bei dem persönliche Fähigkeiten, Netzwerkressourcen und externe Faktoren unabdingbar sind.

Im Gegensatz zu Meta und Google verfügt Stability über ein tiefes Fundament, und im Gegensatz zu OpenAI, das über die Rechenleistung und die Mittel von Microsoft verfügt, hat es einen Vertrag mit der Cloud-Computing-Abteilung von Amazon gemäß den Branchenregeln unterzeichnet und mehr als 4.000 Nvidia-Chips zum Trainieren von Modellen verwendet.

Das Training von KI-Modellen kostet Geld, das Unternehmen ist nicht groß genug und eifrige Konkurrenten erobern Marktanteile. Im Oktober letzten Jahres erhielt Stability 50 Millionen US-Dollar von Intel, um sein Blut wieder aufzufüllen, aber kein Geldbetrag konnte es sich leisten, weiterhin Geld zu verlieren.

Bloomberg berichtete, dass sich die Schulungs- und Gehaltskosten von Stability im Oktober 2023 auf etwa 8 Millionen US-Dollar beliefen, die Software- und Serviceeinnahmen im August desselben Jahres jedoch nur 1,2 Millionen US-Dollar betrugen.

Forbes erklärt die Schwierigkeit der Stabilität aus einem anderen Blickwinkel und sagt, dass Arbeitnehmer einfühlsamer sein sollten. Das Unternehmen wurde nicht nur verdächtigt, seinen Mitarbeitern Löhne und Geld an Geschäftspartner zu schulden, sondern zwang Amazon sogar dazu, damit zu drohen, den GPU-Zugriff zu sperren, weil das Geld nicht rechtzeitig gezahlt wurde. Stability bestritt dies jedoch.

Der Urheberrechtsstreit um KI-Bilder hat die Lage für Start-up-Unternehmen, die noch nicht vermögend waren, noch schlimmer gemacht. Getty Images und Künstler behaupten, dass Stability Kunstwerke und Archivfotos gestohlen habe, um seine Models zu trainieren, und die Klage ist noch nicht abgeschlossen.

Zufälligerweise ist auch die Beziehung zwischen Stability und seinem Konkurrenten Midjourney in letzter Zeit auf einen Gefrierpunkt gefallen.

Anfang März sperrte Midjourney alle Stability-Mitarbeiter, nachdem er zwei kostenpflichtige Konten untersucht hatte, bei denen es sich vermutlich um Stability-Mitarbeiter handelte, die versuchten, Daten zu stehlen, was zu einem längeren Serverausfall führte.

Der CEO von Stability antwortete unter:

Menschen, die praktische Dinge tun, Menschen, die Geschichten erzählen

Die Beziehung zwischen stabiler Diffusion und Stabilität ist nicht so rein wie bei ChatGPT und OpenAI.

Stable Diffusion entstand aus einem akademischen Projekt, dem früheren Modell der Latent Diffusion, und wurde von der Ludwig-Maximilians-Universität in München und Runway, einem KI-Unternehmen in New York, erforscht.

Runway ist der Runway von Vincent Video Circuit. Es stellt sich heraus, dass sich die Räder des Schicksals bereits zu drehen begonnen haben, und auch die Technologiebranche ist ein Bekanntenkreis.

Sieben Monate nach Veröffentlichung des Forschungspapiers des Projekts, im Juni 2022, trat Stability als Geldgeber bei und stellte Rechenressourcen bereit. Auch das eigene generative KI-Team von Stability beteiligte sich an der Forschung.

Robin Rombach, der dieses Mal zurücktrat, war Leiter des Münchner Forschungsteams und Erstautor des Papiers und wurde später von Stability rekrutiert. Die beiden Münchner Kollegen, die neben ihm das Papier unterschrieben haben, stehen im Verdacht, mit ihm gegangen zu sein.

Stability veröffentlichte im Februar dieses Jahres Stable Diffusion 3 und im März ein neues 3D-Videomodell SV3D. Diese Techniker haben das Gefühl, am letzten Posten zu stehen, bevor sie packen und gehen.

Im vergangenen Jahr war Stability fleißig, hat Stable Diffusion aktualisiert und neue Modelle entwickelt: Vincentian Graph Model SDXL, Large Language Model StableLM, Audio Generation Model Stable Audio, Video Generation Model Stable Video, Code Generation Model Stable Code und 3D Object Generationsmodell Stabil Zero123…

Aber auch die Konkurrenten sind nicht untätig. StableLM hat zum Beispiel kaum für Aufsehen gesorgt, da es von GPT-4, Gemini und Claude unterdrückt wurde. Meta hat auch Llama 2 als Open-Source-Version bereitgestellt, das direkt mit Stability konkurriert.

Heutzutage sind viele Kerntalente aus der Gründerzeit abgereist. Obwohl das Volk nicht leer bleiben wird, wird die Moral des Militärs unweigerlich erschüttert. Ähnliche Beispiele stehen vor der Tür.

Kürzlich nahm Mustafa Suleyman, Mitbegründer des Startups Inflection AI, ein Angebot von Microsoft an, das verbraucherorientierte KI-Geschäft von Microsoft zu leiten. Er ist außerdem Mitbegründer von Googles DeepMind.

Das Hauptprodukt von Inflection ist der Chatbot Pi. Im Vergleich zu seinen Artgenossen ist die emotionale Intelligenz von Pi besonders herausragend. Er ist einfühlsamer und kümmert sich um einen. Er fügt gerne Emojis hinzu. Es besteht der Verdacht, dass er unter dem Chat-Schmeichely-Syndrom leidet. Beim Chatten mit ihm entspannt er sich unbewusst.

Zu Microsoft gehören außerdem die Mitbegründerin und leitende Wissenschaftlerin von Inflection, Karén Simonyan, sowie einige Ingenieure und Forscher von Inflection.

Während des OpenAI-Gerichtsstreits scheiterte Nadellas Plan, OpenAI ohne Schmerzen zu erwerben, indem er Sam Altman und Hunderte von Mitarbeitern rekrutierte, die entschlossen waren, ihm zu folgen. Wan Wan Lei Qing, nun wird sein Wunsch von Inflection erfüllt.

Dieses Mal hat Microsoft das Führungsteam von Inflection weggeschmissen und sein Modell in Microsofts Cloud-Computing-Geschäft Azure integriert nur dem Namen nach.

Es ist nicht schwer zu erkennen, dass Talent immer noch der Schlüssel ist, wenn die KI-Branche in Aufruhr ist. Wo Menschen sind, wird es Missstände geben, und wo es Missstände gibt, wird es Konflikte geben. Die Technologiebranche ist da keine Ausnahme, mit ständigen internen Kämpfen und endlosen Wirtschaftskriegen.

Die Abwanderung von Talenten ist eine Geschichte, die Google nur allzu gut kennt. Gleichzeitig wurde der Top-Management-Stil von Stability in Frage gestellt, genau wie bei Google, das viele Rückschläge erlitten hat.

Emad Mostaque, CEO von Stability, war in seiner letzten Karriere Hedgefonds-Manager und verbrachte die meiste Zeit im Ölhandel. Obwohl er einen Abschluss in Informatik hat, hat er noch nie zuvor ein Technologieunternehmen gegründet oder ist diesem beigetreten. Er hat auch das Gewohnheit, große Dinge zu sagen und Anerkennung zu kassieren. Die Unternehmenskultur wird von oben bis unten beeinflusst.

Mehrere aktuelle und ehemalige Mitarbeiter haben offenbart, dass Mostaque oft übertrieben hat. Er nannte Amazon einen „strategischen Partner“ bei der Finanzierung, tatsächlich handelte es sich bei den beiden aber nur um gewöhnliche Parteien A und B. Er sagte, Stability entwickle maßgeschneiderte KI-Modelle für Dutzende von Kunden, aber als man sie nach konkreten Namen fragte, wurden nur eine indische Holdinggesellschaft und ein afrikanisches Land genannt.

Noch ungeheuerlicher ist, dass die Beziehung zwischen Mostaque und seiner Frau, einer ehemaligen PR-Managerin, und die Finanzen des Unternehmens unklar sind, obwohl das Unternehmen bereits in finanziellen Schwierigkeiten steckt.

Im Juli 2023 trat der frühere Google-Forscher David Ha nach acht Monaten als Stabilitätsforschungsdirektor zurück. In einem Interview mit den Medien sagte er, dass Stabilität trotz seines frühen Einstiegs in das Spiel und der Förderung der Entwicklung der KI-Branche noch etwas finden muss eigenen Burggraben, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Macht, es scheint, dass etwas in den Worten steckt.

Nachdem viele Talente das Unternehmen verlassen haben, sind die technischen Fähigkeiten von Stability tatsächlich eine Frage, die darauf wartet, beantwortet zu werden.

In der Pressemitteilung, in der die Finanzierung angekündigt wurde, verschleierte Stability absichtlich oder unabsichtlich die Existenz von Stable Diffusion-Forschern und sagte lediglich, dass Stable Diffusion ein leistungsstarker, kostenloser und quelloffener Text-zu-Bild-Generator sei und dass es das Unternehmen sei, das dahinter stehe Produkt. .

Zwar wird die Hälfte der Wörter weggelassen, aber Professor Björn Ommer, der seinen Namen auf dem Papier hinterlassen hat, ist damit sehr unzufrieden: „Wenn man in der wissenschaftlichen Forschung etwas von irgendwoher nimmt, sollte man es jemandem zuordnen und.“ jemanden zitieren.“

Der derzeitige Chefforscher für Stabilität ist Varun Jhampani, der Google Brain verlassen hat. Ich fürchte, nur er weiß, wie lange er behalten kann.

Die Phase des Verkaufens von Fantasie ist vorbei und die Zeit des blutigen Mischens ist angebrochen.

Der kostenlose und Open-Source-Charakter von Stable Diffusion ist für die KI-Community von großer Bedeutung.

Seine Lizenz ist sehr locker und erfordert nur eine ethische und legale Nutzung des Modells, erlaubt die kommerzielle und nichtkommerzielle Nutzung und ermöglicht es jedem, frei Produkte zu erstellen, zu entwickeln und sogar eigene Projekte zu starten.

Für das Problem der Zeichenstabilität in KI-generierten Bildern schlug Midjourney beispielsweise die Character Reference-Lösung vor, und die Open-Source-Community brachte das Add-on IP Adapter for Stable Diffusion auf den Markt.

Gleichzeitig werden Open-Source-Modelle eher zu Waffen für Deepfake, um gewalttätige und pornografische Inhalte zu generieren. Darüber hinaus kennzeichnen einige Startups, die auf Stable Diffusion basieren, ihre Lizenzen und Technologiequellen nicht und verwenden lediglich ein neues Erscheinungsbild, um Geld zu betrügen.

Befürworter von Open Source argumentieren oft, dass die KI-Entwicklung besser sei, wenn Menschen für den Zugriff auf Modelle nicht bezahlen müssten, und dass es mehr Transparenz darüber gäbe, wie Modelle trainiert würden.

Aber Unternehmen, die Modelle entwickeln, denken möglicherweise nicht so. Aufgrund von Bedenken hinsichtlich „Wettbewerbs- und Sicherheitsproblemen“ hat OpenAI ab GPT-4 die Weitergabe von Forschungsergebnissen eingestellt und diese durch technische Berichte ersetzt.

Aus geschäftlicher Sicht ist die Entscheidung von OpenAI verständlich. Die Dualität von Open Source und der Konflikt zwischen Open Source und Closed Source sind auch der Inbegriff des aktuellen KI-Wettbewerbs.

Im Jahr 2023 wird die Entwicklung der generativen KI wie ein tobendes Feuer sein, in dem Giganten und Start-ups um die Veröffentlichung von Modellen und kommerzialisierten Produkten konkurrieren. Die florierende Szene bringt jedoch nicht nur Erfolg hervor, sondern birgt auch Lügen, Schaden und Fischerei in unruhigen Gewässern und Übertreibung. Der begleitende Läufer, der den Moment genoss, wartete sorgfältig auf den Moment, in dem die Blase platzte.

Mostaque, ein ehemaliger Fondsmanager, ist eigentlich sehr an Veränderungen der Wassertemperatur interessiert. Er hat den sich verschärfenden Wettbewerb in der KI-Branche schon sehr früh gespürt und die Mitarbeiter einmal gewarnt: „Ihr werdet alle im Jahr 2023 sterben.“

Es gibt bereits zu viele Möglichkeiten auf dem Markt und vorübergehende Bewertungen sind nur ein Spiegelbild. Wie man auf eigenen Beinen steht, ist das nächste Thema für KI-Unternehmen.

Inflection hat im Juni letzten Jahres nur 1,3 Milliarden US-Dollar eingesammelt, aber nachdem er einen Olivenzweig von Microsoft erhalten hatte, verließen seine Führungskräfte und Schlüsselmanager das Unternehmen, nur weil sie nicht in die Zukunft sehen konnten.

In einem Interview mit Bloomberg sagte Mustafa Suleyman, dass die Zahl der täglichen Nutzer von Pi 1 Million erreicht habe, es aber noch kein effektives Geschäftsmodell gefunden habe.

Obwohl Pi eine freundliche und sympathische Einstellung hat, kann ein reiner Chat-Roboter für Verbraucher eine so hohe Bewertung nicht vertragen. Es ist besser, sich an Unternehmensanpassungsdienste zu wenden und sich von Giganten mit wichtigen Aufgaben betrauen zu lassen.

Obwohl Inflection verspricht, dass sich die Dienste von Pi „nicht sofort ändern“ werden, glauben einige Leute, dass sein Tod früher oder später eintreten wird. Ebenso ist der große Mann, der das Modell entwickelt hat, gegangen, und die Benutzer müssen sich Sorgen machen, ob Stable Diffusion 3, das immer noch zum Testen eingeladen wird, noch Open Source sein kann.

Als Reaktion auf die Nachricht vom Rücktritt von Robin Rombach dankte ihm ein Stabilitätssprecher für seinen Einsatz und wünschte ihm eine glänzende Zukunft. Gleichzeitig betonte er den Entwicklungsschwerpunkt des Unternehmens: die Kommerzialisierung von Technologie.

Wenn es um die Kommerzialisierung von KI geht, hat jeder seine eigenen Probleme. Im Februar dieses Jahres sagte Andy Jassy, ​​CEO von Amazon Cloud Computing Services, in einer Telefonkonferenz mit Analysten, dass die Einnahmen aus generativer KI „immer noch relativ gering“ seien.

Er fügte jedoch hinzu, dass fast alle Verbraucherunternehmen von Amazon bereits über generative KI-Produkte verfügen oder verfügen werden, die in den kommenden Jahren voraussichtlich einen Umsatz in zweistelliger Milliardenhöhe bringen werden.

Microsoft möchte nicht als „IT-Abteilung von OpenAI“ bezeichnet werden und Investoren unzufrieden machen. Deshalb wirbt Microsoft, während es interne KI-Projekte entwickelt, überall Menschen ab und investiert in Mistral AI, einen Konkurrenten von OpenAI.

In dieser Hinsicht hat auch OpenAI ein starkes Mitspracherecht. Bei seiner Gründung im Jahr 2015 war es eine gemeinnützige Organisation, die AGI so entwickeln sollte, dass sie der gesamten Menschheit am ehesten zugute kommt. Im Jahr 2019 wurde sie in eine Limited umgewandelt Der Grund dafür ist eigentlich ganz einfach: KI ist zu teuer.

Der Jahresumsatz von OpenAI überstieg im vergangenen Jahr 1,6 Milliarden US-Dollar und das Unternehmen basiert hauptsächlich auf drei Säulen, um Geld zu verdienen: Mitgliederabonnements, Gebühren für API-Aufrufe von Entwicklern und Umsatzbeteiligung mit Microsoft-Produkten.

Musk hat wiederholt die „Degeneration“ von OpenAI kritisiert und gesagt, dass es sich zu einem von Microsoft kontrollierten Closed-Source-Unternehmen entwickelt habe, das Gewinnmaximierung anstrebe. Sam Altman war gleichgültig und brachte zum Ausdruck, dass er den Musk der Vergangenheit vermisste.

2024 ist das zweite Jahr der generativen KI, und die aktuellen Themen haben sich von Chatbots und Vincent-Bildern zu Vincent-Videos und roboterverkörperter Intelligenz verlagert.

Auch die Emotionen der Kandidaten sind nervöser geworden. Wenn sie nicht von der Finanzierungsversorgung getrennt wurden und kein kommerzielles Landungsszenario gefunden haben, kann es nicht lange dauern, bis viele sogenannte Star-Unternehmen bankrott gehen.

In den frühen Tagen der KI-Entwicklung ist der Marktoptimismus hoch und duldet den Verkauf von Träumen, groben Erfahrungen und Vorstellungen von der Zukunft.

Der Wert der künstlichen Intelligenz muss sich jedoch in der Praxis widerspiegeln. Der Enthusiasmus der Lobbyarbeit bei Investoren sollte in Produkte umgewandelt werden, für die Verbraucher bereit sind zu zahlen. Die Poesie der Technologie muss weiterhin im Internet und nicht im Nichts geschrieben werden .

Eine der zehn wichtigsten KI-Prognosen von Forbes im Jahr 2024 lautet: Stabilität wird aus dem Geschäft gehen. Es mag richtig sein, die Frage ist, wie viel Stabilität als nächstes kommt.

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