Le altre AI in Cina
Mianbi AI è sconosciuta fuori dalla Cina come lo era DeepSeek. Ma dal 2022 lavora con gli stessi metodi e con gli stessi obiettivi. E poi altro giro, altro hype per un'altra AI, Manus (con polemiche).
Buongiorno da Pechino. Nei miei spostamenti in metro o sull’autobus ho cominciato a sbirciare sugli schermi degli smartphone dei cinesi (che come noi stanno costantemente con gli occhi sul cellulare, rarissimi quelli che leggono un libro ad esempio). E ho notato che molti stanno smanettando con qualche AI. Qui sotto ad esempio una foto scattata sabato, l’AI utilizzata è DeepSeek. Ma non è l’unica che i cinesi usano.
In questa newsletter voglio parlarvi di un paio di aziende di AI di cui in Cina si sta parlando molto. Nel caso di Manus AI, se ne parla da pochissimo e la nuova creazione è già al centro di polemiche violentissime a causa dei “codici” riservati per provare il tool, tanto da portare il fondatore a scusarsi ben due volte. Nel caso di Mianbi AI invece se ne parla da qualche anno. Diciamo che Manus sembra confezionata in modo appeal a livello di marketing (promette analisi di mercato, del mercato immobiliare, insomma sembra una AI molto pratica ed efficace), Mianbi pare essere un’azienda che ha intenzione di lavorare un po’ nascosta dai riflettori, ma non è meno ambiziosa. Proverò a presentarvi i due modelli e in particolare il fondatore di Mianbi, un personaggio che ha molti punti in comune con Lian Wenfeng di DeepSeek.
Cominciamo da Mianbi (面壁智能), una startup cinese che si occupa di modelli linguistici di grandi dimensioni, fondata nel 2022 da Liu Zhiyuan, professore associato all'Università Tsinghua. Dalle informazioni in rete lo scopo principale di Mianbi sarebbe quello di “democratizzare” l'intelligenza artificiale generale (AGI), rendendola accessibile a tutti attraverso modelli efficienti e a basso costo (un po’ come DeepSeek). La loro visione, basata sullo slogan “Intelligenza ovunque” è quella di portare però l’AI il più vicino possibile all'utente. Mianbi “crede nell'innovazione continua per stare al passo con la rapida evoluzione dell'IA e adotta un approccio a lungo termine, paragonabile a una “guerra di lunga durata”, per raggiungere l'AGI attraverso una serie di successi incrementali.
Il management dell’azienda ha creato la comunità open-source OpenBMB per favorire la collaborazione nello sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni e ha addestrato modelli con centinaia di miliardi di parametri, raggiungendo capacità paragonabili a GPT-3.5.
Il percorso di Mianbi AI non è stato privo di ostacoli. Inizialmente, hanno incontrato difficoltà nella raccolta fondi a causa della scarsa comprensione del potenziale dei modelli linguistici di grandi dimensioni da parte degli investitori, più interessati a finanziare aziende che imitavano OpenAI. Tuttavia, il successo dei loro modelli per l'edge computing ha cambiato le carte in tavola, attirando l'attenzione e il supporto di investitori e aziende.
Guardando al futuro, Mianbi AI si impegna a migliorare l'inferenza di alto livello, puntando a raggiungere e superare le capacità di DeepSeek R1. Inoltre, esploreranno nuove frontiere continuando a dare priorità all'efficienza e alla riduzione dei costi per rendere i modelli accessibili a tutti.
Sul sito 雷 峰(Leiphone) c’è una intervista lunghissima a Liu Zhiyuan, fondatore di Mianbi AI che può essere vista come un ritratto dell'idealismo tecnologico. Qui di seguito la traduzione di alcuni passaggi, l’intervista intera (in cinese) la trovate qui.
Domanda: Ha menzionato che l'intenzione originale di Mianbi era quella di creare una "versione civile dei modelli linguistici di grandi dimensioni" e rendere l'AGI accessibile a tutti. Potrebbe parlare del contesto della fondazione di Mianbi?
Liu Zhiyuan: Dopo aver completato la prima versione del modello "WuDao" nel 2021, abbiamo avuto l'idea della commercializzazione. Un motivo molto importante era: dal punto di vista tecnico, credevamo che i modelli linguistici di grandi dimensioni avessero trovato una soluzione generale per apprendere la conoscenza dai dati e che si stessero già muovendo verso l'intelligenza generale. Per quanto riguarda il futuro, all'epoca avevo due giudizi: il primo era che l'IA avesse già la capacità di essere commercializzata e la maturità per l'applicazione pratica. Ci sono casi simili nella storia, come i motori di ricerca: la loro ricerca è probabilmente iniziata negli anni '60 e '70 e, per un lungo periodo, la ricerca è stata condotta principalmente nei laboratori perché la tecnologia non era abbastanza matura per l'applicazione commerciale. Tuttavia, alla fine degli anni '90, con l'emergere di aziende come Yahoo e Google, la tecnologia dei motori di ricerca ha acquisito valore commerciale e il potenziale per un'applicazione su larga scala. In questa situazione, se i ricercatori fossero rimasti nei laboratori e nelle università, non sarebbero stati in grado di vedere i problemi dalla prima linea di questo campo, perché i problemi si sono spostati al livello dell'applicazione su larga scala e solo nelle aziende si possono trovare i problemi più all'avanguardia. Prima del 2000, le tecnologie più avanzate nei motori di ricerca erano proposte principalmente dal mondo accademico; dopo il 2000, la maggior parte delle tecnologie influenti in questo campo sono state proposte principalmente da aziende come Google. Anche chi si occupa di AGI dovrebbe vedere questo cambiamento. Penso di dover avere questa consapevolezza, cioè, dove sono i problemi di frontiera, farò quel tipo di lavoro.
Il secondo giudizio è che le caratteristiche tecniche dei modelli linguistici di grandi dimensioni sono molto diverse dalle precedenti tecnologie di IA. Ora, i modelli linguistici di grandi dimensioni sono un'ingegneria di sistema, che richiede dati, architettura di base, progettazione del modello e addestramento del modello. Un'ingegneria di sistema di questo tipo non è più un compito che gli studenti dei laboratori universitari possono svolgere da soli. Combinando questi due giudizi, nel 2021, credevamo di dover creare un'azienda per dare un contributo maggiore nell'era dell'AGI. All'epoca ricevemmo diversi investimenti e nell'agosto 2022, fondammo ufficialmente Mianbi AI, con l'obiettivo di addestrare versioni civili di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Domanda: Qual è il vostro vantaggio competitivo?
Liu Zhiyuan: Ho sottolineato in molte occasioni che il nostro vantaggio competitivo è che crediamo che la tecnologia dei modelli linguistici di grandi dimensioni sia ancora in rapida evoluzione e che le tecnologie più avanzate siano create da noi oppure, dopo che altri le hanno create, possiamo integrarle rapidamente nel nostro sistema. Crediamo che avere un team innovativo in grado di stare continuamente all'avanguardia ed esplorare la strada futura sia il nostro vantaggio. Ma la maggior parte delle persone non la pensa così. Alcune persone pensano che i modelli linguistici di grandi dimensioni abbiano bisogno solo di abbastanza soldi e potenza di calcolo per essere creati, il che ovviamente non è vero.
Domanda: Anche voi avete addestrato un modello linguistico di grandi dimensioni con centinaia di miliardi di parametri all'inizio, ma siete passati all'addestramento di modelli più piccoli per l'edge computing a causa della mancanza di finanziamenti?
Liu Zhiyuan: Nella seconda metà del 2023, abbiamo creato un modello linguistico di grandi dimensioni di livello GPT-3.5 con centinaia di miliardi di parametri, ma poi abbiamo deciso di concentrarci sui modelli per l'edge computing. Questo perché, in base alla mia valutazione dell'epoca, i migliori team cinesi che si occupavano di modelli linguistici di grandi dimensioni, se lo avessero voluto, avrebbero sicuramente potuto ottenere modelli di livello GPT-4 entro i sei mesi successivi, cioè tra aprile e giugno 2024. E questo si è rivelato vero. Seguendo questa tendenza, ci sarebbe sicuramente stata una guerra dei prezzi. Infatti, dopo l'uscita di DeepSeek V2, il prezzo dell'API era molto basso e gli altri team hanno dovuto adeguarsi, riducendo ulteriormente i margini di profitto di tutti i team. Quindi, questo percorso in sé era problematico: aspettarsi che OpenAI creasse qualcosa e poi replicarlo in Cina per occupare la nicchia ecologica di OpenAI in Cina, questa logica non funziona. Ci sono diversi motivi principali: in primo luogo, in Cina ci sono molti team in grado di replicarlo, quindi si sarebbe verificata sicuramente una concorrenza spietata; in secondo luogo, riteniamo che l'innovazione originale delle tecnologie all'avanguardia sia più importante, garantendo che il team sia sempre all'avanguardia nello sviluppo della tecnologia AGI, questo è fondamentale. La tecnologia dei modelli linguistici di grandi dimensioni è in realtà lungi dall'essere convergente, ma sta accelerando, quindi in questo momento dovremmo dedicare più energie alla creazione di un team di modelli linguistici di grandi dimensioni efficiente e collaborativo, che è stato anche il nostro tema principale negli ultimi due anni. In qualità di team di startup orientato alla tecnologia di frontiera, il nostro vantaggio risiede nell'innovazione e non dovremmo svolgere lavori ripetitivi. Internamente, abbiamo riassunto due frasi: una è "prendere la strada con un passo avanti rispetto agli altri" e l'altra è "combattere una battaglia con meno risorse ma vincendo", il che significa pensare qualche passo avanti e garantire che ogni battaglia possa essere vinta.
Ora veniamo a Manus, un AI Agent, diventato virale sui media tecnologici e sui social network cinesi, tanto da essere definito il "primo agente intelligente universale al mondo". Manus è gestito dalla società Butterfly Effect, registrata a Hong Kong, mentre la sua controllata interamente posseduta in Cina, Red Butterfly ha sede a Haidian, Pechino, e una filiale a Wuhan. Il team lavora in entrambe le sedi di Pechino (conto di andarci) e Wuhan.
Ora, di seguito vi metto insieme un po’ di informazioni raccolte in questi giorni sui media cinesi. Intanto, secondo i video dimostrativi pubblicati dal team, Manus supera i limiti delle AI tradizionali, che si concentrano principalmente sulla generazione di idee, e dimostrerebbe una vera capacità di esecuzione autonoma. Ad esempio, può filtrare i curriculum più adatti da un file compresso contenente una decina di candidature, condurre ricerche immobiliari o analisi azionarie. Quando riceve istruzioni complesse dall'utente, è in grado di scomporre il compito in sotto-attività, pianificando autonomamente i passaggi necessari senza ulteriori input o interventi da parte dell'utente.
Prendendo come esempio la selezione dei curriculum, Manus comprende automaticamente l'istruzione nascosta di decomprimere il file, esegue l'operazione e analizza uno per uno i curriculum, registrando le informazioni importanti. Alla fine, non solo genera una classifica automatica, ma categorizza anche i candidati in base a criteri come l'esperienza lavorativa, fornendo risultati completi e organizzati. Tutto questo avviene senza che l'utente debba intervenire ulteriormente.
Manus può anche utilizzare vari strumenti in un ambiente virtuale per eseguire compiti complessi come scrivere ed eseguire codice, navigare sul web o gestire applicazioni. Ad esempio, nell'analizzare la correlazione tra i prezzi delle azioni di Nvidia, Marvell Technology e TSMC negli ultimi tre anni, Manus accede tramite API a siti come Yahoo Finance per ottenere dati storici, verifica l'accuratezza delle informazioni per evitare errori e utilizza Python per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Alla fine, presenta un rapporto dettagliato con grafici chiari, spiegando le relazioni causali.
Va specificata una cosa: Manus è ancora in fase di test interno e solo gli utenti con un codice d'invito possono provarlo. Su alcune piattaforme di seconda mano, questi codici sono stati venduti a prezzi esorbitanti, raggiungendo decine di migliaia di yuan. Anche per questo Manus è finita nell’occhio del ciclone.
Il fondatore, Xiao Hong, è laureato in Ingegneria del Software presso l'Università di Scienza e Tecnologia di Huazhong e ha esperienza in diverse startup. Nel 2015 ha fondato la società Wuhan Nightingale Technology, sviluppando strumenti come Weiban Assistant per i servizi di WeChat. Nel 2022 ha fondato Butterfly Effect, lanciando l'estensione per browser Monica, un assistente AI rivolto principalmente agli utenti esteri, che integra servizi basati su modelli di grandi dimensioni. Attualmente, Monica ha raggiunto 10 milioni di utenti. Il co-fondatore e chief scientist, Ji Yichao, è un imprenditore tecnologico attivo nel settore internet. Ha studiato alla scuola elementare e media affiliata all'Università di Pechino e successivamente all'Università di Tecnologia dell'Informazione di Pechino. Fin dal liceo si è dedicato all'innovazione tecnologica, fondando Peak Labs, specializzata nello sviluppo di tecnologie di estrazione e recupero delle informazioni, con investimenti da parte di Sequoia Capital e ZhenFund. La sede centrale di Red Butterfly si trova nel distretto di Haidian, Pechino. Nell'aprile 2024, l'azienda ha istituito una filiale a Wuhan. Il chief scientist Ji Yichao e il partner Zhang Tao lavorano entrambi a Pechino.
Con il successo di Manus, alcuni lo vedono già come il "prossimo DeepSeek", un altro rappresentante cinese dell'AI destinato a rivoluzionare il settore. Tuttavia, secondo alcune conversazioni con rappresentanti di aziende di grandi modelli e fondi di investimento, le opinioni su Manus non sono unanimi. Ad esempio, funzionalità simili a quelle mostrate da Manus sono state già dimostrate da aziende come Zhipu in Cina e OpenAI all'estero. Inoltre, Manus ha presentato le sue capacità principalmente attraverso video dimostrativi, e molti dettagli tecnici devono ancora essere resi pubblici. Il modello di accesso tramite codici d'invito richiede ancora un test su larga scala da parte degli utenti. Insomma, se Manus sarà davvero il "prossimo DeepSeek", lo vedremo in futuro.
Di Manus ha parlato anche Nikkei Asia.
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Cominciamo con il dire che ci sono alcune evoluzioni particolarmente significative, che per altro sono riscontrabili nella vita quotidiana in Cina e anche nei settori che sembrano - in questo momento - tirare di più. Intanto, nel 2024 l’attenzione era rivolta per lo più alla sinergia tra tecnologia e settori industriali; bene, quest’anno invece il focus è un altro, più concreto, ovvero nell’applicazione dei modelli di grandi dimensioni in scenari verticali, come le auto a guida autonoma e i dispositivi per la manifattura intelligente (questi sono due settori fondamentali, di cui spero di parlarvi in futuro, in entrambi gli ambiti si stanno compiendo progressi incredibili, pensate che ci sono regolamenti che stanno ridisegnando l’urbanistica delle città apposta per le auto a guida autonoma). Questo cambiamento, ha specificato il governo “riflette una transizione dalla semplice ricerca di progressi tecnologici alla promozione di una profonda integrazione dell’AI nell’economia reale, con particolare attenzione alla risoluzione di problemi pratici nei settori industriale, medico e agricolo”.
Il rapporto presentato da Li Qiang, inoltre, sottolinea l’importanza di applicazioni pratiche dell’AI, come lo sviluppo di veicoli intelligenti connessi, smartphone e computer dotati di intelligenza artificiale. In futuro, leggiamo in un report della CCTV, “i nostri dispositivi non solo comprenderanno i comandi vocali, ma impareranno anche dalle abitudini degli utenti, offrendo servizi sempre più personalizzati. Ad esempio, uno smartphone AI potrebbe agire come un assistente personale, gestendo attività quotidiane e suggerendo contenuti su misura. Allo stesso modo, i dispositivi domestici intelligenti potranno regolare temperatura, riprodurre musica o adattarsi alle esigenze degli utenti senza bisogno di istruzioni dettagliate”.
Naturalmente è stata posta una certa enfasi anche sulla “sicurezza”. Gli esperti prevedono “un rafforzamento delle normative in materia di protezione dei dati personali, sicurezza informatica e governance dell’AI. Sarà inoltre promossa una maggiore responsabilità nella ricerca e nell’applicazione dell’AI, con l’obiettivo di creare un sistema di protezione solido e duraturo”. Saranno introdotto anche novità significative per le industrie del futuro, come l’intelligenza incorporata (embodied intelligence) e le reti 6G. L’intelligenza incorporata, rappresentata ad esempio dai robot umanoidi con capacità avanzate di percezione e azione, è stata menzionata per la prima volta da Li Qiang. Anche la tecnologia quantistica è stata confermata come priorità, dopo i successi ottenuti con il computer quantistico "Zuchongzhi-3" e la piattaforma cloud "Tianyan".
Per sostenere queste industrie emergenti, il governo ha annunciato la creazione di un meccanismo di crescita degli investimenti, “volto a incoraggiare la partecipazione di capitali privati, istituzioni finanziarie e aziende. Questo approccio mira a garantire che i settori più innovativi, pur ad alto rischio, ricevano il supporto finanziario necessario per prosperare”.
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