一张价值20亿的“笑脸”正在推倒OpenAI的围墙

它正在成为人工智能的世界。

文字| 朱尼

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来源｜硅星（ID：）

封面来源｜IC ***

由此引发的人工智能风潮至今仍在猛烈刮起。 但从各个角度来看，目前这里都是巨头争霸的战场：更大的型号、更强的算力、更多的用户、更强的资金……这些似乎都成为了加入这场竞争的关键。 门票。 与此同时，核心技术的研究逐渐变得开放和封闭。

在筑起这堵高墙的同时，也有一些尖端的创业公司想要高举旗帜，掀起一场革命。 其中，特别引人注目的是一家名为 Face 的开源初创公司。

目前，Face已经是全球更受欢迎的开源机器学习社区和平台。 不仅创下了史上增长最快的AI项目记录，估值也突破了20亿美元。 近日，微软与浙江大学联合发布的一篇论文，将Face推上了舞台中央，也让更多人关注到了当前这一独特的人工智能发展力量。

着火了，怎么回事？

本月早些时候，微软亚洲研究院和浙江大学联合发布了一项名为《人工智能》的最新研究，其中介绍了一种新的协作系统，可以让开发人员借助 . 从而可以完成包括文本、视频、语音等多模态任务的复杂任务。

该项目目前在网上开源，并且有一个超级酷的名字（没错，就是和钢铁侠的助手同名）。 这项研究主要涉及两个课题，一是众所周知的，二是AI社区人脸。

图片来自研究论文

那么脸有什么作用呢？

简单来说，Face是一个人工智能的开源平台，用户可以在这里发布和共享预训练的模型、数据集、演示文件等。目前，已经共享了超过10万个预训练模型和超过1万个数据集在脸上。 微软、谷歌、英特尔等各行业超过10000家机构正在使用Face产品。

在Face中，通过扮演“运算大脑”的角色，可以自动分析用户提出的需求，然后在Face的“AI模型池”中进行自动模型选择、执行和报告，为开发者开发更复杂的人工智能。 该程序提供了极大的便利。

虽然在模型方面可以与 Face 齐头并进，但本质上，Face 目前正在做两件相反的事情。 更大的不同在于，在开发者服务方面，围绕人工智能开发筑起了一道墙，只允许符合条件的机构和个人进入，但Face希望每个人都能接触到生成式AI模型，包括各类企业。 以及所有常规开发人员。

今年2月，推出了名为的新开发者平台，允许用户在该平台上运行最新的机器学习模型。 不过，在产品说明中，明确指出它是为运行较大工作负载的尖端客户而设计的。 根据价格表，即使是轻量版的GPT-3.5，三个月的费用也高达78,000美元，一年的费用高达264,000美元。

发布后，Face立即宣布与AWS的最新合作伙伴关系，并发出“让人工智能开放”的号召。 通过这种合作关系，任何开发人员都将能够使用 AWS 的托管服务并使用 Face 上提供的任何模型。

图片来自face CTO

在如今巨头林立的人工智能战场上，Face就像一支强大的私人力量。 当巨头们努力维持其在生成式 AI 领域的主导地位时，Face 的目标是寻找各种方法来保持 AI 研究空间的开放。

这一功能也让Face目前显得有些“中立”。 无论微软、谷歌、亚马逊、Meta等大公司争得多么激烈，几乎都是Face的支持者。

那么，Face是如何发展起来的，做什么业务呢？

一次半途而废的创业造就了AI界顶级“笑脸”

在普通人眼中，人工智能一直是一个“冷感”较强的技术领域。 无论是充满大量数字和模型的算法，还是由各种机械部件组装而成的机器人，都不免让人感到一些距离。 感觉。 但作为专门为人工智能开发者服务的 Face，它主打的是一种反差可爱，有微笑的 Emoji 和一双张开的双手。 这个标志甚至有点太可爱了。

之所以有这么可爱的标志，是因为Face最初做的产品其实是一款针对青少年的聊天机器人。

Face当时的想法是基于自然语言处理（NLP）人工智能技术，为年轻人开发一款具有娱乐性、类似电子宠物的个性化聊天机器人，让大家在无聊的时候可以和它聊天。 ，问它问题，让它生成一些有趣的图片，诸如此类的事情。

这种新颖的人机社交模型受到了一些关注。 2017年3月9日，Face App在iOS应用商店正式上线，并获得SV Angel和NBA球星杜兰特120万美元天使投资。 此后一年多的时间里，Face 一直在进行自然语言理解方面的培训，并围绕其聊天机器人业务发布了相关产品。 更高峰时，每天处理的消息数量达到100万条。 2018年5月，它又获得了400万美元的种子资金。

人脸聊天软件界面

虽然发展还不错，但Face的规模却一直难以扩大，因为当时人工智能的理解能力和聊天水平远没有这智能和有趣，而且业务场景也不是严格需要的。

但为了开发这个聊天机器人，Face的团队做了一件非常重要的事情，那就是构建一个底层库来容纳各种机器学习模型和各种类型的数据集。 这包括帮助训练聊天机器人检测短信中的情绪、生成连贯的响应、理解不同的对话主题等，并继续在 .

在经历了一段时间不温不火的发展后，Face在2018年底迎来了重要的转折点。

当年11月，谷歌宣布推出大规模双向预训练语言模型BERT，瞬间成为自然语言理解领域最受开发者关注的模型。 但一开始只发布了BERT的版本，Face很奇怪为什么没有版本？ 于是Face创始人之一的Wolf在几天内就完成并开源了BERT。 没想到，就是这样一个“无心”的项目，让Face一炮而红。

借助BERT的优势，Face的BERT发布3个多月后迅速获得5000+星。 到7月，其star数已突破1万，发展速度远超其他同类开源项目。 在AI项目领域腾飞。

在这样的发展势头下，Face的产品策略开始调整。 他们将更多的精力投入到开源模型的构建上，并正式命名为BERT项目，同时支持BERT和2.0。

借助库，开发者可以快速使用BERT、GPT、XLNet、T5等大型NLP模型，并利用这些模型完成文本分类、文本摘要、文本生成、信息提取、自动QA等任务，节省大量时间和计算资源。 ，从此以后，Face在人工智能开源领域的名气越来越大。

脸上的星形曲线，图片来自Lux

2019年12月，Face获得Lux领投的A轮融资，融资金额较上一轮提升一个数量级，达到1500万美元。 值得注意的是，从本轮开始，Face的标签不再指聊天机器人，而是将AI开源业务放在首位。 这种可爱的笑脸表情符号也开始被广大人工智能开发者所熟知。

迈向人工智能世界

2019年底All in AI开源后，Face开始构建完整的开源产品矩阵。 用Face自己的话说，他们所做的就是在人工智能研究和应用之间架起一座桥梁（从to到的差距）。

过去几年，人工智能领域的科学研究和商业应用一直是两个相对独立的部门。 科研部的任务是研究前沿技术、开发模型、发表论文，应用部则负责将最新技术应用到产品中。 探索商业货币化。 如何将科研成果系统地融入到开源产品中，让开发者能够快速上手并应用，是长期困扰行业的问题。

之前歪脸就触及到了这个痛点，然后开始深挖。 简单来说，Face几乎承担了人工智能研究和应用过程中所有复杂、繁琐、细致的工作，然后让任何人工智能从业者可以方便地使用这些研究模型和资源。

目前，Face除了自己的顶级产品外，还建立了NLP、计算机视觉、语音、时间序列、生物学、强化学习等领域的库。

值得注意的是，Face并不会带来火力。 2022年5月，当市场注意力还集中在Web3和元界时，Face获得红杉、Lux参与的1亿美元融资，估值一举突破20亿美元。

Face的融资史，图片来自企查查

Face目前的目标是成为人工智能领域的领导者。 其创始团队认为，只有将少数人掌握的技术推广给更多人，才能真正更大化整个行业的进步。 从商业角度来看，Face认为赋能整个AI社区所能产生的价值可能比专有工具高出千倍，而仅仅将其1%货币化就足以支撑一家高市值的公司。 ，类似的例子还有等等。

除了蓬勃发展的开源社区之外，从2020年开始，Face也开始为企业制作定制的自然语言模型。 其客户包括彭博社、高通、英特尔等大中小型公司，并针对不同类型的开发者推出了API&、Hub等产品。 据报道，Face自2021年以来一直处于正现金流状态。

Face的产品和服务，图片来自其官网

Face作为当前人工智能领域的开源社区异军突起ai 做笑脸，既是偶然，也是必然。 首先，过去几年人工智能技术的进步是由全球科研和产业协作推动的。 开放性实际上是它的技术DNA，因此建立了一个平台来连接研究人员和开发人员，跟踪行业发展的历史和趋势。

此外，Face通过完成大量基础工作，帮助弥合人工智能领域长期存在的科学与生产之间的鸿沟，而这些工作是许多开源平台过去没有关注和完成的。

Face首席执行官Clément在此前接受采访时表示，机器学习技术仍处于发展的早期阶段，开源社区的能力将是巨大的。 他相信，未来5到10年，我们一定会看到更多开源机器学习公司的崛起。