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面壁賭對(duì)OpenClaw端側(cè)AI,9B模型比肩GPT-4o,單人月產(chǎn)65萬行代碼

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2023年,AI行業(yè)的“百模大戰(zhàn)”打得正酣,幾乎所有玩家都扎堆在云端大模型賽道,拼參數(shù)、拼算力、拼融資,生怕慢一步就被淘汰。就在這樣的狂熱氛圍里,面壁智能卻突然“掉頭”,一頭扎進(jìn)了當(dāng)時(shí)無人問津的端側(cè)大模型領(lǐng)域。這個(gè)決策在當(dāng)時(shí)引來一片質(zhì)疑,不少人覺得他們“放著陽關(guān)道不走,偏走獨(dú)木橋”,甚至預(yù)測(cè)他們撐不了多久。直到第二年蘋果入局端側(cè)賽道,市場(chǎng)才猛然驚醒——原來面壁早已踩中了未來的風(fēng)口。三年后的今天,面壁智能不僅站穩(wěn)了腳跟,更火力全開,用一款款硬核產(chǎn)品和清晰的打法,告訴行業(yè):端側(cè)AI的時(shí)代,真的來了。

打破“一問一答”:面壁造出會(huì)“主動(dòng)交流”的全模態(tài)模型

今年2月4日,面壁智能甩出了一張“王炸”——新一代全模態(tài)旗艦?zāi)P蚆iniCPM-o 4.5,不僅開源免費(fèi),更厲害的是,它打破了我們對(duì)AI對(duì)話的固有認(rèn)知。以往我們用AI,都是“你問一句,它答一句”,像一場(chǎng)刻板的面試,必須等一方說完,另一方才能接話。但這款模型不一樣,它能“邊看、邊聽、主動(dòng)說”,就像一個(gè)懂你的朋友,不用你刻意提問,也能順著場(chǎng)景主動(dòng)搭話。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,如果你拿著它看白板畫畫,它會(huì)實(shí)時(shí)描述你畫的內(nèi)容,不用你問“我畫的是什么”;如果把它裝在車?yán)铮芤恢北O(jiān)聽路況,遇到信號(hào)燈變化、公交車到站,會(huì)主動(dòng)提醒你,幫你減少分心。這種交互方式,背后靠的是兩項(xiàng)核心能力:一是“全雙工機(jī)制”,就像我們?nèi)祟愓f話時(shí)也能同時(shí)聽別人講話一樣,AI輸出內(nèi)容的同時(shí),也能持續(xù)感知周圍的視頻、音頻,不會(huì)因?yàn)椤罢谡f話”就“充耳不聞”;二是“自主交互”,它會(huì)自己判斷什么時(shí)候該說話、說什么,不用依賴外部工具來觸發(fā)回應(yīng)。

可能有人不知道,這種能力的實(shí)現(xiàn)有多難?,F(xiàn)在市面上大多AI,都是把圖像識(shí)別、語音識(shí)別、文本對(duì)話拆成不同的模型分開訓(xùn)練,就像幾個(gè)獨(dú)立的部門,各司其職卻互不配合。而面壁的團(tuán)隊(duì),偏偏要把這些能力整合到一個(gè)模型里,相當(dāng)于把幾個(gè)獨(dú)立部門合并成一個(gè)高效團(tuán)隊(duì),難度成倍增加。而且這款模型只有9B參數(shù),在這么小的參數(shù)規(guī)模里,還要兼顧語音、視覺、交互等多種能力,還要保證響應(yīng)速度快、占用內(nèi)存小,背后是技術(shù)團(tuán)隊(duì)無數(shù)個(gè)日夜的打磨。

目前,這款模型的記憶時(shí)長(zhǎng)大概在一分鐘左右,這也是它推理的最佳狀態(tài)。團(tuán)隊(duì)表示,未來如果想讓它實(shí)現(xiàn)全天候陪伴,還需要在技術(shù)上做更多創(chuàng)新。值得一提的是,這款模型已經(jīng)開源,普通人也能通過Github、Hugging Face或者專屬體驗(yàn)鏈接,親自感受它的“主動(dòng)交流”能力。



松果派登場(chǎng):不賺差價(jià),讓開發(fā)者定義AI硬件的未來

在端側(cè)AI領(lǐng)域,光有好用的模型還不夠,還得有能承載模型的硬件。今年年中,面壁智能推出了首款A(yù)I硬件——松果派(Pinea Pi),一款專門面向開發(fā)者的端側(cè)智能開發(fā)板。和市面上那些追求盈利的硬件產(chǎn)品不同,松果派從一開始就明確:不以賺錢為目的,主要用來“教育市場(chǎng)”,讓更多人能輕松用上端側(cè)AI模型。

為什么要做這樣一款開發(fā)板?面壁的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在很多開發(fā)者想做AI硬件,都會(huì)遇到一個(gè)頭疼的問題:門檻太高。市面上的開發(fā)板大多是“裸板”,沒有內(nèi)置麥克風(fēng)、攝像頭,需要自己購買外設(shè)、適配驅(qū)動(dòng),還要手動(dòng)搭建復(fù)雜的開發(fā)環(huán)境,往往花了大量時(shí)間,還沒摸到核心玩法。而松果派剛好解決了這個(gè)痛點(diǎn)——它基于NVIDIA Jetson系列模組打造,內(nèi)置了麥克風(fēng)、攝像頭和豐富的接口,預(yù)裝了完整的多模態(tài)AI開發(fā)環(huán)境,開發(fā)者拿到手就能用,不用再花精力做適配。

更特別的是,面壁并沒有給松果派設(shè)定固定的應(yīng)用場(chǎng)景,也沒有規(guī)定開發(fā)者只能用它做什么,而是把“定義權(quán)”完全交給了開發(fā)者。他們認(rèn)為,生態(tài)的魅力就在于自然生長(zhǎng),只要給開發(fā)者一個(gè)好的基礎(chǔ),他們就能創(chuàng)造出意想不到的應(yīng)用。其實(shí)這背后,還有一個(gè)現(xiàn)實(shí)的原因:2025年上半年,面壁的投資人在深圳調(diào)研時(shí)發(fā)現(xiàn),當(dāng)?shù)刈鯝I硬件的項(xiàng)目,超過一半都在使用MiniCPM模型。這讓他們意識(shí)到,與其自己?jiǎn)未颡?dú)斗,不如搭建一個(gè)生態(tài),讓開發(fā)者一起推動(dòng)端側(cè)AI的落地。

目前,松果派計(jì)劃在年中量產(chǎn)上市,具體價(jià)格還沒公布,但可以肯定的是,會(huì)非常親民。未來,面壁還會(huì)推出國(guó)產(chǎn)化版本和不同算力的版本,根據(jù)開發(fā)者的反饋不斷優(yōu)化。值得注意的是,松果派的硬件本身是由合作伙伴設(shè)計(jì)的,面壁主要負(fù)責(zé)整合應(yīng)用——這也體現(xiàn)了他們的專注:始終聚焦端側(cè)模型研發(fā),不分散精力去做自己不擅長(zhǎng)的事情。



逆勢(shì)突圍的底氣:專注、高效,還有“一人公司”的創(chuàng)新模式

在AI行業(yè),大廠云集,競(jìng)爭(zhēng)激烈,作為一家創(chuàng)業(yè)公司,面壁智能能逆勢(shì)突圍,靠的不僅僅是精準(zhǔn)的戰(zhàn)略判斷,還有一套獨(dú)特的打法和內(nèi)部文化。

首先是“專注”。面壁有一個(gè)核心理念,叫做大模型“知識(shí)密度定律”,意思是大模型的知識(shí)密度大概每100天就會(huì)提升一倍,這也意味著,任何一款優(yōu)秀的模型,“保鮮期”都很短。所以他們不追求“推出一款爆款模型就一勞永逸”,而是致力于打造一個(gè)“能持續(xù)訓(xùn)練出高知識(shí)密度模型的系統(tǒng)”。而且他們始終堅(jiān)守端側(cè)賽道,哪怕期間出現(xiàn)了很多看似有吸引力的機(jī)會(huì),也沒有動(dòng)搖——這種專注,在浮躁的AI行業(yè)里,顯得格外難得。

其次是“高效”。端側(cè)AI最大的難點(diǎn),就是在有限的算力和內(nèi)存里,實(shí)現(xiàn)最強(qiáng)的能力。面壁的團(tuán)隊(duì)不僅在模型上做了大量?jī)?yōu)化,比如用“主干模型+輕量級(jí)語音生成模塊”的方式,降低計(jì)算開銷、提升響應(yīng)速度;還在底層基礎(chǔ)設(shè)施上下功夫,把推理框架做到極致,延長(zhǎng)模型的“領(lǐng)先時(shí)間”。他們深知,在端側(cè)賽道,單靠模型領(lǐng)先不夠,還需要把基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、品牌建設(shè)結(jié)合起來,才能站穩(wěn)腳跟。

更讓人眼前一亮的,是面壁內(nèi)部的“一人公司”趨勢(shì)。過去十個(gè)月,不到兩百人的團(tuán)隊(duì),竟然寫了2000萬行代碼——如果按傳統(tǒng)方式手寫,大概需要700人才能完成。其中有一位核心員工,一個(gè)月就寫了65萬行代碼,靠的就是把核心系統(tǒng)接入AI,重新重構(gòu)了一遍。

這種模式,背后是面壁對(duì)“AI Native”的深刻理解:接到任務(wù)后,第一反應(yīng)不是“我能不能做好”,而是“能不能用AI做得更好”?,F(xiàn)在,AI已經(jīng)滲透到面壁業(yè)務(wù)的各個(gè)層面,不僅提高了工作效率,更改變了大家的思維方式和協(xié)作模式。就連招人,他們也更傾向于“AI原生人才”——那些能把AI當(dāng)作自己的工具,善于發(fā)現(xiàn)問題、用AI解決問題的人。

未來可期:端云協(xié)同,每個(gè)人都將有專屬AI助手

對(duì)于端側(cè)AI的未來,面壁智能有一個(gè)清晰的判斷:未來,端側(cè)與云端的協(xié)同,會(huì)成為主流形態(tài)?,F(xiàn)在,很多AI產(chǎn)品都依賴云端運(yùn)行,不僅反饋延遲高,還存在隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn);而端側(cè)模型能在本地即時(shí)處理數(shù)據(jù)、快速響應(yīng),剛好彌補(bǔ)了這個(gè)短板——尤其是在對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景里,端側(cè)模型更是不可或缺。

具體到終端形態(tài),面壁認(rèn)為,手機(jī)還有巨大的發(fā)展空間?,F(xiàn)在我們用手機(jī)上的AI,大多集中在“輸出”層面,比如讓AI寫文案、做翻譯,但在“輸入”層面,還有很多潛力可挖。如果手機(jī)能直接感知、理解現(xiàn)實(shí)環(huán)境,就能和我們更自然地交互,比如看到我們遇到困難,主動(dòng)提供幫助;記住我們的習(xí)慣,精準(zhǔn)推送服務(wù)。而具身智能領(lǐng)域,目前最大的難點(diǎn)是模型的通用性——能不能讓同一個(gè)模型,在不同的設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行,而多模態(tài)大模型,正是突破這個(gè)難點(diǎn)的關(guān)鍵。

在面壁的規(guī)劃里,通用人工智能的發(fā)展,有兩條主線:一是讓AI的能力越來越強(qiáng),二是讓AI的使用越來越高效。他們預(yù)測(cè),未來一到兩年,AI的專業(yè)能力和與現(xiàn)實(shí)世界的交互能力會(huì)快速提升,逐步具備自主學(xué)習(xí)和自我成長(zhǎng)的能力;再過一段時(shí)間,多智能體協(xié)同會(huì)成為新的突破,不同的AI終端會(huì)像人類團(tuán)隊(duì)一樣,協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù);更長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,AI還會(huì)具備創(chuàng)新和創(chuàng)造能力。

而最讓人期待的是,未來三到五年,每個(gè)人都可能擁有一個(gè)“專屬AI助手”——它能持續(xù)成長(zhǎng),越來越懂你,陪在你身邊,幫你解決生活、工作中的各種問題。

從2023年的逆勢(shì)轉(zhuǎn)身,到如今的火力全開,面壁智能用三年時(shí)間,證明了自己的戰(zhàn)略判斷,也走出了一條屬于創(chuàng)業(yè)公司的突圍之路。他們的故事告訴我們:在狂熱的賽道里,不盲目跟風(fēng),保持專注,找準(zhǔn)自己的方向,才能在變革中抓住機(jī)會(huì),實(shí)現(xiàn)逆勢(shì)成長(zhǎng)。而端側(cè)AI的時(shí)代,才剛剛拉開序幕,面壁智能的未來,還有無限可能。

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