| 聯(lián)想系”大模型公司「諾諦智能」完成近億元Pre-A輪融資，武岳峰科創(chuàng)領(lǐng)投 | |
| 發(fā)布時間:2024-04-18 16:59:58 | 瀏覽次數(shù)： | |
近日“AI+制造”行業(yè)大模型及應(yīng)用企業(yè)“諾諦智能”完成近億元Pre-A輪融資。該輪融資由武岳峰科創(chuàng)領(lǐng)投，三葉蟲創(chuàng)投、清智資本、老股東聯(lián)想集團跟投。資金主要用于諾諦支點行業(yè)大模型的持續(xù)迭代與優(yōu)化，“AI+制造”場景式價值創(chuàng)造解決方案的打磨與市場拓展，以及人才的引進。
成立于2021年10月，諾諦智能為聯(lián)想集團孵化的人工智能企業(yè)。創(chuàng)始人胡長建為聯(lián)想研究院人工智能實驗室（AI Lab）高級總監(jiān)，曾帶領(lǐng)團隊在2017年研發(fā)了應(yīng)用于聯(lián)想移動海外服務(wù)的AI對話系統(tǒng)MOLI，服務(wù)了180多個國家和地區(qū)。
聯(lián)想AI Lab經(jīng)歷，讓胡長建看到中國AI行業(yè)落地的兩個機會：一是市場大，從2017年至今，智能化轉(zhuǎn)型為聯(lián)想帶來了近1000億元的營收增長；二是場景多，相較于更崇尚標準化的國外，中國巨量的行業(yè)細分場景給AI帶來豐富數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的同時，也為AI的落地提供了機會。
2018年，谷歌正式發(fā)布了后續(xù)成為GPT等主流模型訓練范式的Transformer架構(gòu)。彼時，諾諦智能就開始訓練近100億參數(shù)規(guī)模的大模型，為后續(xù)在工業(yè)行業(yè)的快速落地提供了基礎(chǔ)。
與此同時，背靠聯(lián)想，諾諦智能積累了豐厚的制造業(yè)Know-How，以及以TB量級日增的EB級行業(yè)數(shù)據(jù)。胡長建告訴36氪，Scaling Law（規(guī)模定律）為模型沉淀的是跨多任務(wù)的能力，但針對特定的工業(yè)場景，高質(zhì)的行業(yè)數(shù)據(jù)顯得尤其重要。
在6年的時間里，諾諦智能已經(jīng)積累了全球最大的多語言3C產(chǎn)品制造行業(yè)數(shù)據(jù)庫，包括用戶、設(shè)備、零部件、工單等近百億實體的知識圖譜，以及聯(lián)想30年來涉及180多個國家/地區(qū)研產(chǎn)供銷等全鏈條數(shù)據(jù)。
2023年，諾諦智能基于Transformer架構(gòu)和InstructGPT訓練框架，發(fā)布了自研預訓練行業(yè)基礎(chǔ)大模型“支點”。經(jīng)測評，支點在全球20余種主流語言上，具備本土級/母語級的理解和處理能力，與中高級專業(yè)人員能力相當。與此同時，支點具備新語言識別的遷移能力，實現(xiàn)在0語料理解的情況下，對100種語言高于85%的識別能力，可達商用標準。
目前，諾諦智能發(fā)布了三種尺寸的模型，以滿足不同任務(wù)的需求：
? 小模型：7000萬參數(shù) 壓縮模型，用于邊緣側(cè)部署和快速推理；
? 中模型：3億參數(shù) 預訓練模型，用于標準任務(wù)；
? 大模型：大于300億參數(shù) 的大規(guī)模預訓練模型，用于生成類任務(wù)和形式復雜的AI任務(wù)。
隨著中國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，胡長建觀察到，企業(yè)的核心需求是從傳統(tǒng)的代加工，轉(zhuǎn)型為自主進行設(shè)計生產(chǎn)。目前，支點大模型已經(jīng)面向研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、銷售、服務(wù)等工業(yè)場景，提供了以私有化部署為主的服務(wù)。同時依托于聯(lián)想的全球化布局，諾諦智能的業(yè)務(wù)可覆蓋全球180多個國家和地區(qū)。
據(jù)胡長建介紹，諾諦智能已服務(wù)近百個制造業(yè)客戶，累計為客戶節(jié)省成本數(shù)億元。面對最具挑戰(zhàn)的制造業(yè)客戶，諾諦智能迄今為止客戶復購率超過80%。在收費模式上，諾諦智能在主流的收費模式之外，也增加了按效果計費的方式。
諾諦智能創(chuàng)始人胡長建為國家科技部人工智能專家、北京市科委人工智能專家，研究領(lǐng)域涵蓋NLP、知識圖譜、情景感知及大數(shù)據(jù)分析，發(fā)表近40篇國際學術(shù)論文，擁有100多項專利。諾諦智能董事長芮勇目前擔任聯(lián)想CTO和高級副總裁，此前，他曾任微軟亞洲研究院常務(wù)副院長。
未來，行業(yè)模型是否會被足夠強大的通用模型替代？胡長建對36氪表示，理論上而言，由于行業(yè)的龐大以及知識的快速迭代，通用模型對所有行業(yè)的學習成本（包括算力、能源等）非常巨大，難以由個別廠商獨自完成；通用大模型提供的能力更加豐富和全面，所以其參數(shù)一般都比較大，因此通用大模型一般以SaaS的方式輸出服務(wù)，并不會單獨部署到企業(yè)的內(nèi)部，因此會造成一定的數(shù)據(jù)安全隱患。
“目前我覺得通用模型還吞并不了行業(yè)模型，兩者會并存。”他總結(jié)。
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