2020年7月13日，微软宣布将人工智能业务小冰分拆为独立公司运营，由原微软全球执行副总裁沈向洋博士任董事长，原微软（亚洲）互联网工程院常务副院长李笛为CEO。
而就在一年前（恰好就是2019年7月），微软向美国人工智能公司OpenAI投下了10亿美元，投资后，微软和OpenAI开始共建新的Azure AI超级计算技术，与此同时，微软也成为了OpenAI的独家云供应商。
在很长一段时间里，大家并没有将这两件事联系在一起。直到2023年开年，OpenAI旗下的ChatGPT大火，创造了全球消费应用最快用户过亿的历史。近日，微软接入ChatGPT的搜索引擎“New Bing”也上线了。
然后，我们不免会产生各种各样的疑问。首先，如果留在微软体系内，小冰有没有可能“发育”出另一个ChatGPT？要知道，李笛此前就是微软Bing搜索引擎亚洲区总经理。
又或者，一边是自己孵化的产品最终走向独立，另一边却要通过大规模投资来实现技术占有，对于微软来说，这是否也是一种大公司的窘境？有那么一刻，它和谷歌一定都面临过类似的创新难题。
因为时过境迁，上述问题终究是开放性的，不同的人将给出不同的答案。但无论如何，脱离了微软“母体”的小冰，的确谱写了与OpenAI不同的命运。
按照2020年的说法，小冰独立之后，微软将保持对新公司的投资权益，并授权新公司使用及继续研发完整的小冰技术。但是一位接近微软人士告诉《最话》，在独立之时，微软可能并没有在即期持有小冰的股份，而是保留了未来对小冰投资的权利。
这一点也很好理解，该人士告诉我们，在微软体系内的成长期，微软对于小冰实际上是有不少投入的，无论是人力还是其他资源。
有关股权方面的安排，小冰公司方面对《最话》表示，不方便透露。不过，根据天眼查，目前小冰的融资主体为国内架构，从股权关系上来看，并未发现微软的身影。但相关团队另有一家公司，由香港红棉小冰有限公司全资持有，而香港红棉小冰的母公司为BVI架构。
在2020年接受36氪专访时，李笛说，小冰作为一家独立的公司，有自己的权力选择做什么样的事情，当然，他也表示，和微软这种血浓于水的关系，短期之内是不可能有任何的改变。
彼时，外界对于小冰的选择都表示理解，大家普遍认为，脱离大型互联网企业技术路线和统一管理框架，它将更为灵活地把握进化方向并实现商业化。
只是几年过去了，很多进展看起来还比较缓慢，甚至包括独立本身。要知道，一家公司真正的独立，不应只是内部的切割，还应包括外界的认知。到今天，当提起它来，很多人还会说——嘿，这是微软小冰。
01
在商业上，一个经常令人感到困扰的问题是，克制究竟是不是一种美德？
在2017年微软小冰第五代产品的发布会上，当时担任微软小冰产品负责人的彭爽对外说道：“可能大家不知道的是，从两年前开始很多厂商都来找过我们，希望和小冰在IoT上有所整合，不仅在中国，包括日本也是。但是我们一直都保持克制，几乎全都婉言谢绝了。”
那时，外界赞美小冰的克制，认为它没有迷失于短期的利益，而是在深耕于技术能力本身。
因为这时的小冰，毕竟还是微软体系内的天之骄子，它成长于微软打造的温室，可以自由自在地去做一个擅长唱歌、画画、作诗的网络红人，也可以在大众眼中扮演一个对赚钱持佛系态度的AI玩家。
但矛盾的是，这个曾代表了通用自然语义人工智能模型较高水准的产品，受到了过多来自于外界的瞩目。在最接近商业搏杀的那一边，市场对小冰寄予的期待是颠覆级别的。
所以，在离开微软之前，小冰对外表示，要以整体赋能、联合拥有、跨界生态等三种方式逐步推进，去解决行业所面临的问题。
在2019年在第七代小冰发布会上，小冰宣布已经在金融、零售、纺织、IoT等十个领域落地，客户包括万得资讯、罗森、万科、万事利、中国联通等，商业客户覆盖到了金融、零售、汽车、地产、纺织等数个领域。
并且，小冰还否认了单纯去销售小冰技术的API，表示不会生产第一方硬件产品，不会通过大量的硬件补贴来获得OS的市场份额，同时也不会把自己局限在一个单一的领域。
而在中国市场对于人工智能的认知中，AI却是要叠加产业的，脱离于产业谈技术本身是与市场的一次背离，就像每个看AI的投资人都会对创业者问出这样一个问题：你们如何赚钱？
曾经的人工智能“四小龙”，在烧掉600亿的资金后，为了生存，最终只能选择成为AI项目实施的集成商，更为戏剧的是，这样的前沿技术落地于现实产业的场景中，泡沫顿时破灭了，你可能换来的只是客户的一句“不好用”。
从诞生到脱胎于微软，小冰终究是没能免了俗。
2013年，小冰诞生之初，仅是被作为微软在人工智能语音助手Cortana的Plan B计划，微软那时的心态是要做出一个地球上最好的人工智能助理。
所以，在立项之初，这个项目就体现出了不同于市面上Siri、Alice和Google Assistant的定义，它被认定是一个虚拟机器人，要做的是用户的朋友，而非提高产业的生产力。
随着不断地突破，小冰终于拥有了强大的人工智能能力，但在大众的印象中，也仅此而已。不同于外界认为小爱同学是AIoT的一个入口、苹果Siri是一个个人助理那样，小冰的标签一直是模糊的。
2021年9月，第九代发布会上，小冰公司发布了首个社交平台APP“小冰岛”，在官方表述中，这是一个人类用户与人工智能结合的社交网络平台。很可惜，在紧随其后的元宇宙、区块链的声浪中，小冰没能掀起波澜。
2022年中旬，小冰公司又宣布成立ICE Gamer游戏工作室，称自己的使命是帮助NPC在游戏中摆脱“工具人”的局限，向有情感的人工智能交互主体方向发展。它又与冬奥会达成了合作，为比赛提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统……
最终，就像人工智能中的“四小龙”那样，小冰也逐渐在各个垂直行业中下沉。
02
在2016年之前，小模型一度是人工智能理解人类语言的主流技术，它局限于某个具体的任务或者场景进行数据的标注和模型的训练，然后进行应用。
当时的小冰、Siri等问答系统或者机器翻译，都使用的是小模型技术。而最近出圈的 ChatGPT的母公司OpenAI则是大模型的坚定支持者。
不同于传统小模型的局限性，大模型能够通过从海量的、多类型的场景数据中学习，并总结不同场景、不同业务下的通用能力，从而学习出一种特征和规则，成为具有泛化能力的模型底座。
也就是说，当用户尝试用千奇百怪的问题去试探ChatGPT的边界时，它能够基于强大的通用能力，“听懂”一段从未接触过且复杂的指令。
所以，相较于早先的小冰，出现在大众视野中ChatGPT似乎更加聪明。就像李笛所言，他认为之所以大家愿意跟ChatGPT交流，不是因为它“提供了更加准确的知识”，而是因为它“让你认为它具备知识”。
其实，从2014年成立以来，小冰也经历了检索模型、生成模型、大模型和X-CoTA等多个周期。在大模型领域，自2019年至今，小冰也有所创新。
小冰链便是小冰公司于此前不久发布的一个大型语言模型。据官方介绍，它的核心是突破了聊天的限制，是逻辑思维驱动下的下一代行动中枢。李笛认为，这是一个打破了ChatGPT思考黑盒的技术路径，能够把AI的思考过程完整透明地呈现出来。
在李笛的表述中，不同于ChatGPT另一面的是，小冰链依托于逻辑思维，所以只需要保留逻辑思维能力，模型不需要那么大，运行成本也不会那么高。
毕竟在业界对大模型的讨论中，有种声音认为，大模型只是靠持续烧钱、粗暴扩大数据规模提升能力，而非真正的创新。
当然，不能否认的是，人工智能的确是一个高投入的产业，而且为了实现一次次的突破，需要的资金投入似乎也是无限的。
根据国盛证券此前对GPT技术训练成本的估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元。对于一些更大的大型语言模型，训练成本则介于200万美元至1200万美元之间。
至于运行费用本身，也是天价级别。以 ChatGPT在1月的独立访客平均数1300万进行计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日电费则在5万美元左右。
而脱离微软后的小冰，到了2022年才宣布完成了总额10亿元人民币的新融资，这个需要自付盈亏的创业公司，在大模型成本的居高不下面前，或许会有些吃力了。
03
押注ChatGPT的微软陪伴着OpenAI走过了创业的艰难时期。
2021年，在小冰独立后，微软又对OpenAI进行了第二笔投资，具体金额未曾透露，然后到了今年2月份，微软宣布第三期大手笔投入，据有关报道猜测不低于100亿美元，并会获得OpenAI的46%的股权。
于是，仅在2022年，“富养”的OpenAI就花费了约5.44亿美元，而其收入仅为3600万美元。
尽管现在的微软已经成为ChatGPT背后的最大赢家，在收回投资之前，微软将获得OpenAI 75%的利润分成，未来还将持有OpenAI 49%的股份。但不能否认的是，就像培育小冰一样，微软同样经历了漫长的投入期，而且还会持续。
与此同时，令外界颇为质疑的问题依旧存在，就像进入垂直行业的小冰那样，ChatGPT又能否突破场景的限制，真正落地于商业。
毕竟任何技术的突破，从找到方向到完全普及都会有很长的一段路要走，而在现阶段，ChatGPT并没有清晰的商业模式，甚至更像一个玩具，而非工具。这一幕似乎复制了微软小冰的路径。
一方面，由于基于大模型技术，ChatGPT本身并不存在真正的基础数据库、知识结构，所以在答案的叙述中，它会虚构，甚至编造，潜在的风险也许是来自于社会层面的。
在近日微软接入ChatGPT的搜索引擎“New Bing”上线后，问题不断。有用户测试发现，新版必应在某些情况下会出现“负面”言论，有时甚至会侮辱用户、撒谎。
另一方面，从成本的角度出发，ChatGPT所需的巨大成本并不在各个行业接受的范围内，而降低成本将会是一个颇为漫长的过程。
曾经，在面向媒体的采访中，李笛说，微软认为，基础的通用层公司通吃垂直领域公司，垂直领域的AI公司提供的解决方案重合度其实蛮高的，并且客户需求影子过重，很难说有真正的未来。
那时的小冰已经是覆盖了覆盖了文本，图象，语音、视频等形式的天之骄子，在技术的宣传语境中，它似乎无所不能。但离开微软之后，向现实妥协，应该是这家企业走向市场学到的第一课。
对了，在微软大张旗鼓发展ChatGPT 的同时，曾经同样引得瞩目的元宇宙团队被悄然解散。根据外媒报道，微软解散了工业元宇宙团队，其中有100名成员都已被解雇，甚至包括了两名团队前身创始人。
但无论如何，当下的ChatGPT依旧火热。根据国信证券统计，ChatGPT今年1月的月活跃用户超过1亿，用户过亿只用了2至3个月。相比之下，Twitter的用户过亿花费了整整5年的时间，苹果应用商店历经2年时间，抖音海外版则用了大约九个月。
只不过，在这样的狂欢背后，也许ChatGPT要尽早意识到，对于资本而言，他们最终想要的绝不是一个仅仅能够进行对话的机器，而是一个在未来有盈利可能的“现金牛”。
若非如此，小冰的命运大概也不会在2020年发生转折。
2020年7月13日，微軟宣佈將人工智能業務小冰分拆為獨立公司運營，由原微軟全球執行副總裁沈向洋博士任董事長，原微軟（亞洲）互聯網工程院常務副院長李笛為CEO。
而就在一年前（恰好就是2019年7月），微軟向美國人工智能公司OpenAI投下了10億美元，投資後，微軟和OpenAI開始共建新的Azure AI超級計算技術，與此同時，微軟也成為了OpenAI的獨家雲供應商。
在很長一段時間裏，大家並沒有將這兩件事聯繫在一起。直到2023年開年，OpenAI旗下的ChatGPT大火，創造了全球消費應用最快用户過億的歷史。近日，微軟接入ChatGPT的搜索引擎“New Bing”也上線了。
然後，我們不免會產生各種各樣的疑問。首先，如果留在微軟體系內，小冰有沒有可能“發育”出另一個ChatGPT？要知道，李笛此前就是微軟Bing搜索引擎亞洲區總經理。
又或者，一邊是自己孵化的產品最終走向獨立，另一邊卻要通過大規模投資來實現技術佔有，對於微軟來説，這是否也是一種大公司的窘境？有那麼一刻，它和谷歌一定都面臨過類似的創新難題。
因為時過境遷，上述問題終究是開放性的，不同的人將給出不同的答案。但無論如何，脱離了微軟“母體”的小冰，的確譜寫了與OpenAI不同的命運。
按照2020年的説法，小冰獨立之後，微軟將保持對新公司的投資權益，並授權新公司使用及繼續研發完整的小冰技術。但是一位接近微軟人士告訴《最話》，在獨立之時，微軟可能並沒有在即期持有小冰的股份，而是保留了未來對小冰投資的權利。
這一點也很好理解，該人士告訴我們，在微軟體系內的成長期，微軟對於小冰實際上是有不少投入的，無論是人力還是其他資源。
有關股權方面的安排，小冰公司方面對《最話》表示，不方便透露。不過，根據天眼查，目前小冰的融資主體為國內架構，從股權關係上來看，並未發現微軟的身影。但相關團隊另有一家公司，由香港紅棉小冰有限公司全資持有，而香港紅棉小冰的母公司為BVI架構。
在2020年接受36氪專訪時，李笛説，小冰作為一家獨立的公司，有自己的權力選擇做什麼樣的事情，當然，他也表示，和微軟這種血濃於水的關係，短期之內是不可能有任何的改變。
彼時，外界對於小冰的選擇都表示理解，大家普遍認為，脱離大型互聯網企業技術路線和統一管理框架，它將更為靈活地把握進化方向並實現商業化。
只是幾年過去了，很多進展看起來還比較緩慢，甚至包括獨立本身。要知道，一家公司真正的獨立，不應只是內部的切割，還應包括外界的認知。到今天，當提起它來，很多人還會説——嘿，這是微軟小冰。
01
在商業上，一個經常令人感到困擾的問題是，剋制究竟是不是一種美德？
在2017年微軟小冰第五代產品的發佈會上，當時擔任微軟小冰產品負責人的彭爽對外説道：“可能大家不知道的是，從兩年前開始很多廠商都來找過我們，希望和小冰在IoT上有所整合，不僅在中國，包括日本也是。但是我們一直都保持克制，幾乎全都婉言謝絕了。”
那時，外界讚美小冰的剋制，認為它沒有迷失於短期的利益，而是在深耕於技術能力本身。
因為這時的小冰，畢竟還是微軟體系內的天之驕子，它成長於微軟打造的温室，可以自由自在地去做一個擅長唱歌、畫畫、作詩的網絡紅人，也可以在大眾眼中扮演一個對賺錢持佛系態度的AI玩家。
但矛盾的是，這個曾代表了通用自然語義人工智能模型較高水準的產品，受到了過多來自於外界的矚目。在最接近商業搏殺的那一邊，市場對小冰寄予的期待是顛覆級別的。
所以，在離開微軟之前，小冰對外表示，要以整體賦能、聯合擁有、跨界生態等三種方式逐步推進，去解決行業所面臨的問題。
在2019年在第七代小冰發佈會上，小冰宣佈已經在金融、零售、紡織、IoT等十個領域落地，客户包括萬得資訊、羅森、萬科、萬事利、中國聯通等，商業客户覆蓋到了金融、零售、汽車、地產、紡織等數個領域。
並且，小冰還否認了單純去銷售小冰技術的API，表示不會生產第一方硬件產品，不會通過大量的硬件補貼來獲得OS的市場份額，同時也不會把自己侷限在一個單一的領域。
而在中國市場對於人工智能的認知中，AI卻是要疊加產業的，脱離於產業談技術本身是與市場的一次背離，就像每個看AI的投資人都會對創業者問出這樣一個問題：你們如何賺錢？
曾經的人工智能“四小龍”，在燒掉600億的資金後，為了生存，最終只能選擇成為AI項目實施的集成商，更為戲劇的是，這樣的前沿技術落地於現實產業的場景中，泡沫頓時破滅了，你可能換來的只是客户的一句“不好用”。
從誕生到脱胎於微軟，小冰終究是沒能免了俗。
2013年，小冰誕生之初，僅是被作為微軟在人工智能語音助手Cortana的Plan B計劃，微軟那時的心態是要做出一個地球上最好的人工智能助理。
所以，在立項之初，這個項目就體現出了不同於市面上Siri、Alice和Google Assistant的定義，它被認定是一個虛擬機器人，要做的是用户的朋友，而非提高產業的生產力。
隨着不斷地突破，小冰終於擁有了強大的人工智能能力，但在大眾的印象中，也僅此而已。不同於外界認為小愛同學是AIoT的一個入口、蘋果Siri是一個個人助理那樣，小冰的標籤一直是模糊的。
2021年9月，第九代發佈會上，小冰公司發佈了首個社交平臺APP“小冰島”，在官方表述中，這是一個人類用户與人工智能結合的社交網絡平臺。很可惜，在緊隨其後的元宇宙、區塊鏈的聲浪中，小冰沒能掀起波瀾。
2022年中旬，小冰公司又宣佈成立ICE Gamer遊戲工作室，稱自己的使命是幫助NPC在遊戲中擺脱“工具人”的侷限，向有情感的人工智能交互主體方向發展。它又與冬奧會達成了合作，為比賽提供自由式滑雪空中技巧視覺評分系統……
最終，就像人工智能中的“四小龍”那樣，小冰也逐漸在各個垂直行業中下沉。
02
在2016年之前，小模型一度是人工智能理解人類語言的主流技術，它侷限於某個具體的任務或者場景進行數據的標註和模型的訓練，然後進行應用。
當時的小冰、Siri等問答系統或者機器翻譯，都使用的是小模型技術。而最近出圈的 ChatGPT的母公司OpenAI則是大模型的堅定支持者。
不同於傳統小模型的侷限性，大模型能夠通過從海量的、多類型的場景數據中學習，並總結不同場景、不同業務下的通用能力，從而學習出一種特徵和規則，成為具有泛化能力的模型底座。
也就是説，當用户嘗試用千奇百怪的問題去試探ChatGPT的邊界時，它能夠基於強大的通用能力，“聽懂”一段從未接觸過且複雜的指令。
所以，相較於早先的小冰，出現在大眾視野中ChatGPT似乎更加聰明。就像李笛所言，他認為之所以大家願意跟ChatGPT交流，不是因為它“提供了更加準確的知識”，而是因為它“讓你認為它具備知識”。
其實，從2014年成立以來，小冰也經歷了檢索模型、生成模型、大模型和X-CoTA等多個週期。在大模型領域，自2019年至今，小冰也有所創新。
小冰鏈便是小冰公司於此前不久發佈的一個大型語言模型。據官方介紹，它的核心是突破了聊天的限制，是邏輯思維驅動下的下一代行動中樞。李笛認為，這是一個打破了ChatGPT思考黑盒的技術路徑，能夠把AI的思考過程完整透明地呈現出來。
在李笛的表述中，不同於ChatGPT另一面的是，小冰鏈依託於邏輯思維，所以只需要保留邏輯思維能力，模型不需要那麼大，運行成本也不會那麼高。
畢竟在業界對大模型的討論中，有種聲音認為，大模型只是靠持續燒錢、粗暴擴大數據規模提升能力，而非真正的創新。
當然，不能否認的是，人工智能的確是一個高投入的產業，而且為了實現一次次的突破，需要的資金投入似乎也是無限的。
根據國盛證券此前對GPT技術訓練成本的估算，GPT-3訓練一次的成本約為140萬美元。對於一些更大的大型語言模型，訓練成本則介於200萬美元至1200萬美元之間。
至於運行費用本身，也是天價級別。以 ChatGPT在1月的獨立訪客平均數1300萬進行計算，其對應芯片需求為3萬多片英偉達A100 GPU，初始投入成本約為8億美元，每日電費則在5萬美元左右。
而脱離微軟後的小冰，到了2022年才宣佈完成了總額10億元人民幣的新融資，這個需要自付盈虧的創業公司，在大模型成本的居高不下面前，或許會有些吃力了。
03
押注ChatGPT的微軟陪伴着OpenAI走過了創業的艱難時期。
2021年，在小冰獨立後，微軟又對OpenAI進行了第二筆投資，具體金額未曾透露，然後到了今年2月份，微軟宣佈第三期大手筆投入，據有關報道猜測不低於100億美元，並會獲得OpenAI的46%的股權。
於是，僅在2022年，“富養”的OpenAI就花費了約5.44億美元，而其收入僅為3600萬美元。
儘管現在的微軟已經成為ChatGPT背後的最大贏家，在收回投資之前，微軟將獲得OpenAI 75%的利潤分成，未來還將持有OpenAI 49%的股份。但不能否認的是，就像培育小冰一樣，微軟同樣經歷了漫長的投入期，而且還會持續。
與此同時，令外界頗為質疑的問題依舊存在，就像進入垂直行業的小冰那樣，ChatGPT又能否突破場景的限制，真正落地於商業。
畢竟任何技術的突破，從找到方向到完全普及都會有很長的一段路要走，而在現階段，ChatGPT並沒有清晰的商業模式，甚至更像一個玩具，而非工具。這一幕似乎複製了微軟小冰的路徑。
一方面，由於基於大模型技術，ChatGPT本身並不存在真正的基礎數據庫、知識結構，所以在答案的敍述中，它會虛構，甚至編造，潛在的風險也許是來自於社會層面的。
在近日微軟接入ChatGPT的搜索引擎“New Bing”上線後，問題不斷。有用户測試發現，新版必應在某些情況下會出現“負面”言論，有時甚至會侮辱用户、撒謊。
另一方面，從成本的角度出發，ChatGPT所需的巨大成本並不在各個行業接受的範圍內，而降低成本將會是一個頗為漫長的過程。
曾經，在面向媒體的採訪中，李笛説，微軟認為，基礎的通用層公司通吃垂直領域公司，垂直領域的AI公司提供的解決方案重合度其實蠻高的，並且客户需求影子過重，很難説有真正的未來。
那時的小冰已經是覆蓋了覆蓋了文本，圖象，語音、視頻等形式的天之驕子，在技術的宣傳語境中，它似乎無所不能。但離開微軟之後，向現實妥協，應該是這家企業走向市場學到的第一課。
對了，在微軟大張旗鼓發展ChatGPT 的同時，曾經同樣引得矚目的元宇宙團隊被悄然解散。根據外媒報道，微軟解散了工業元宇宙團隊，其中有100名成員都已被解僱，甚至包括了兩名團隊前身創始人。
但無論如何，當下的ChatGPT依舊火熱。根據國信證券統計，ChatGPT今年1月的月活躍用户超過1億，用户過億隻用了2至3個月。相比之下，Twitter的用户過億花費了整整5年的時間，蘋果應用商店歷經2年時間，抖音海外版則用了大約九個月。
只不過，在這樣的狂歡背後，也許ChatGPT要儘早意識到，對於資本而言，他們最終想要的絕不是一個僅僅能夠進行對話的機器，而是一個在未來有盈利可能的“現金牛”。
若非如此，小冰的命運大概也不會在2020年發生轉折。
