第2045章 AI改变世界

    周不器此前跟周绍宁沟通过，爱斯达现在的市场估值可以达到350亿美元，诺基亚现在的市值才是327亿美元。

    如果不算微软、三星这些不以手机制造为核心业务的公司，那么爱斯达就是目前全球仅次于苹果的第二大手机制造商了。

    这就很有讲究了。

    爱斯达已经失去了参考对象，只要估值不超过苹果、微软、三星，估值是350亿美元，还是450亿美元、550亿美元，能有多大的差别？

    如果爱斯达的估值高了，那么在摩托罗拉手机业务的交易案里，谷歌可以拿到“一大笔钱”，然后扬眉吐气。

    谷歌股价猛涨，拉里·佩奇意气风发。

    与此同时，爱斯达这边也会受益。

    连谷歌都认可爱斯达这样的超高估值了，其他的风投机构，有什么理由不认可？所以当爱斯达再启动新一轮融资的时候，就可以用谷歌为跳板，开出更高的报价了。

    这就可以让爱斯达在稀释同等股份的情况下，融到更多的钱。

    绝对是互利互赢的买卖。

    吹泡泡，果然是资本市场里的一大利器！

    对方的这个提议，还真是可以考虑。

    接下来，拉里·佩奇又提到了云计算的技术方向的选择，这可是机密，周不器不能随便乱说，就以自己是技术外行，什么也不懂给搪塞过去了。

    拉里·佩奇接着提议，“我手里有一款产品，做得不太好，但我认为这个方向是对的，并且跟紫微星的很多产品相契合。你要是需要的话，可以拿走；如果不要，我就会在几个月内关闭这个业务。”

    “什么产品？”

    周不器才不会听他说得这么好听，谷歌是上市公司，公司的资产可不能随便送人。紫微星如果想要这款产品，一定得花钱买才行。

    就像滞销的牛奶。

    想要？

    得花钱买。

    不买？

    我直接倒进臭水沟里。

    拉里·佩奇道：“Knol，知道吗？一款旨在跟维基百科竞争的产品，07年研发、08年上线，可是做了几年，成绩不是太好。谷歌现在的核心战略是做社交，一些分心又表现不好的产品，都会陆续关掉。”

    “维基百科的竞品？”周不器还真是挺感兴趣，“具体说说。”

    在国内，紫微星有微点百科，提供类似维基百科类的服务。

    海外市场并没有这样的产品。

    维基百科实在是太强大了。

    好在两年前周不器曾批准了一笔交易，紫微星国际收购了一家内容产品平台Quora，也就是传说中的“美版知乎”。

    做内容，始终是紫微星在国内外市场都在努力发展的一个方向。

    未来的互联网市场，归根结底是内容为王。

    谁有内容谁就有制霸权。

    包括未来的人工智能大语言模型也是。

    就比如ChatGPT、文心一言这类的AI产品，想要有令人惊人的智能表现，就一定得经过无数数据内容的训练才行。

    可是，数据是不能乱用的，只有公开数据或者开源数据，才能免费地供全球的开发者使用。

    全球有一个超大型的免费的数据库。

    什么语言都有，90%以上都是英文的语料库，中文语料数据也就是2%左右。

    全球几乎所有的AI模型，想要训练都要依靠着这些公开的数据内容才行。因为都是英文数据，所以这些AI模型，一定都是以英文为核心。

    所以当百度的文心一言推出之后，就会出现很多令人难以理解的事……其实原因很简单，文心一言使用的是英文数据，中文语料的数据实在是太少了。

    别看国内人多，但网络上真正有价值的内容实在不多，稍微出格一点，这些有价值的语料就要按法律法规给删除了。

    就剩下了一堆没法训练AI的垃圾内容。

    就比如，《大时代之巅》到底是一本怎样的书？

    如果有人说好，有人说不好，这些内容就都是有价值的内容，AI模型经过一番的训练和评估，从而给出比较客观公正的评价。

    如果作者想要维护评论区的和谐，把所有说好的内容都留下了，说差的内容都删除了，最后只剩下了一片赞歌，那么即便这些赞歌都是对的，这也是垃圾信息。

    因为对AI模型来说缺少了多元化的评判。

    从出发点到终点，有一万条路，AI模型的训练就是把这一万条路都走一遍，然后选出最合适的那条路，这才是AI的价值。

    就像生物制药，有一万种选择，AI帮忙给出最好的那几个选择，就会大大地缩减研发经费、提高研发成功率。

    要是一开始就只提供一条路，那还训练个屁啊，不给AI选择、评判、思考和分析的机会，就只告诉他一个标准答案，AI就会毫无意义。

    德文、法文、日文、韩文的数据量太少，中文的数据量很大，可是因为环境的限制有价值的数据也很少。

    所以，想训练出世界级的AI模型，就只能用英文语料来训练。

    这就需要一些弱势语言的AI模型，要有语言转换能力，去转换成英文。

    就像使用文心一言，让他画一个起重机的图片。

    结果画的是鹤。

    这就很让人费解。

    其实很简单，起重机的英文是crane，而crane在英文里主要是指鹤。所以AI模型就画出了鹤的图片。

    又比如“可乐鸡翅”这种，放在中文语境里，其实很好理解，就是一道菜。可是，这里面有一道翻译的手续，把“可乐鸡翅”翻译成英文，在翻译过程中就造成了信息离散，导致画出来的可乐和鸡翅。

    ChatGPT一样会遇到这样的困境。

    用英文向ChatGPT提问，回答的速度会非常快，而且准确度极高；如果用中文、日文、韩文、法文、德文等其他语言来提问，反应速度就会很慢，给出的答案也会错误百出。

    因为其他语言的数据量太小了，训练出的模型就不够智能。

    只有英文版最智能。

    文心一言想要表达得智能一些，就不能对接中文的语料，要去对接英文的训练数据才行，然后背后再增加一套翻译算法和内容审查算法。

    所以，想做出一款伟大的AI产品，除了在人工智能领域的顶尖算法之外，还有很重要的一个因素，就是训练AI模型的数据。

    这些数据里，有些是开源的公共数据，全世界都可以用。有一些是私有数据，只有自己可以用。

    像微软、谷歌、Facebook这种硅谷的巨头公司，除了可以使用庞大的公有数据外，还有庞大的有价值的英文私有数据可以使用，他们做出来的AI模型就会比只根据公有数据训练的AI模型要更加强大。

    所以，周不器对内容很重要，尤其是海外的英文内容。

    这些都是私有数据，都有可能成为紫微星在未来世界竞争中最宝贵的资产。

    如果拉里·佩奇说的这款Knol真的是对标维基百科的产品，那就太有意义了。维基百科是公有数据，Knol就是私有数据。

    “维基百科更像是一个词典，内容都比较基础，是偏大众的产品。Knol是由一部分有能力的权威用户来共同协作，用来解释一件事物的是什么、怎么做、起因经过结果及其周边事物，并且注明作者的真实资料，从而让内容更加地精准、权威。”

    拉里·佩奇做了一个简单的比较。

    周不器一下就听明白了Knol这款产品失败的原因。

    信息的准确性、真实性，其实一点都不重要，大众根本不在乎真相，只在乎表象。这就会形成一种“越大众，越普及”、“越权威，越小众”的现象。

    谷歌想把Knol打造成一款有权威级的内容产品，立意很高、志向很大，但想要收获足够多的用户，那还是难了点。

    就像紫微星在国内的两款产品，微知和今日头条。

    微知上的内容比今日头条优秀多了。

    可是，微知的日流量只有6500多万，今日头条却高达2.8亿。就是因为微知的内容太好了，头条的内容很能哗众取宠博大众的眼球。

    两人又经过了简单的交流，周不器对Knol这款产品兴趣越来越浓，打算回头先去研究一下。如果合适，不妨就买过来，加以改造。

    会谈的最后，两人谈到了长生不老的话题。

    拉里·佩奇对此很感兴趣，“等敲定了推特的案子，接下来一个方向就是要让董事会批准，去尝试在这个领域做一下。”

    周不器似笑非笑，“要投资多少钱？”

    拉里·佩奇口气很大，“20亿美元吧，资金太少也没必要让董事会批准。我打算成立一家专门从事生物研究领域的子公司，用于抗衰老的相关研究，目标是实现人类长寿甚至永生。”

    周不器问：“跟IT相结合？”

    拉里·佩奇坦言道：“当然，要跟人工智能关联起来。现在人类每研究出一款蛋白质的功效，可能都要由几十位医学专家花上千万美元才能研究出来。如果AI发展起来了，完全可以一次性地把全人类所有已知蛋白质的功效都给破译出来。”

    周不器竖起一根大拇指，“有追求。”

    “你也会参与吧？AI在改变世界。”

    “当然。”