【ITBEAR】旧金山的一家人工智能初创公司Writer最近推出了一款全新的大型人工智能模型，意图与OpenAI、Anthropic等业界巨头展开竞争。令人瞩目的是，Writer声称其训练成本远低于竞争对手，仅需约70万美元，涵盖了数据和GPU等费用，而其他初创公司往往需要数百万美元来构建模型。这一低成本策略吸引了投资者的广泛关注。
人工智能领域的一项研究发现，如果当前的发展趋势持续，科技公司将在2026年至2032年间耗尽所有公开可用的训练数据。这表明，依赖人类生成的公共文本数据将无法维持未来的规模化需求。事实上，亚马逊已使用合成数据训练Alexa，meta也用它来微调Llama模型，而微软同样在探索将合成数据纳入其由OpenAI支持的模型中。
然而，尽管合成数据带来了诸多优势，一些专家仍警告需谨慎使用，因为它可能降低模型性能并加剧现有偏见。对此，Writer的联合创始人兼首席技术官Waseem Alshikh向CNBC表示，Writer多年来一直致力于合成数据管道的研发，并强调他们不会在虚假或幻觉数据上训练模型，而是采用真实的事实数据，并将其转换为更清晰、更干净的合成数据用于模型训练。
生成式人工智能市场展现出巨大的潜力，预计未来十年内有望实现1万亿美元的收入。据PitchBook数据，截至2024年，投资者已向498笔生成式人工智能交易投入了268亿美元，该领域的公司在2023年筹集了259亿美元，比2022年增长了200%以上。
