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01這一波AI浪潮，早期投資人很“尷尬”

2023年被稱為“大模型元年”，中國涌現(xiàn)出200多個大模型，掀起“百模大戰(zhàn)”。很多創(chuàng)業(yè)項目的估值也水漲船高，動不動就幾十億美金，這讓投資金額相對較小的早期基金十分“尷尬”——根本投不起。

前幾年不是這樣，以視覺識別、自動駕駛為代表的上一波AI浪潮里，投資人還得為AI行業(yè)辯解和正名，告訴大家這個行業(yè)不是忽悠，是真實存在的。現(xiàn)在AI成為顯學(xué)，但是早期基金的投資規(guī)模與行業(yè)的估值增速匹配不上，AI行業(yè)直接進入大廠競爭時代。

不光是中國，全球的早期基金都在面臨這一“尷尬”境地。從2019年開始，微軟向OpenAI連續(xù)投資130億美元，今年9月25日，亞馬遜向Anthropic注資40億美元，后者的產(chǎn)品Claude正與OpenAI的ChatGPT展開競爭。可以說，國外也是“巨頭打架”。

放眼資本市場，2023年標(biāo)普500指數(shù)的70%增長由The Magnificent Seven（蘋果、微軟、英偉達、谷歌母公司Alphabet、Meta、特斯拉和亞馬遜）推動，“AI is the only hope，但我覺得AI主要是大公司的事兒。”熊偉銘稱。

02中美在AI方面的差距有3-4年

中美目前在AI方面的差距，熊偉銘認(rèn)為有3-4年。除了算力的限制之外，也體現(xiàn)在資金投入和基礎(chǔ)設(shè)施等方面。

中美資本市場環(huán)境的不同，加劇了中美在AI發(fā)展上的差距。OpenAI成立于2015年，多年處于虧損狀態(tài)，其一家公司就能拿到微軟超百億美金的融資，中國智譜AI融資9輪，背后站著數(shù)十家基金和企業(yè)戰(zhàn)投，總共才融了28+億人民幣、最新估值約百億人民幣。

美國的企業(yè)和資本愿意把資金投入到最先進的生產(chǎn)力研發(fā)中去，形成正向循環(huán)。同時因為市場發(fā)展充分，他們對資源的配置也更加靈活。我們需要足夠的生產(chǎn)要素來匹配AI時代，資金、技術(shù)、人才、教育、基礎(chǔ)設(shè)施都得跟上。

03這波AI的機會是上一波的一萬倍

上一波AI浪潮中，最后跑出來的項目更多是已經(jīng)有落地場景且可以規(guī)模化的AI項目，如自動駕駛中的小馬智行、文遠知行，或者以安防業(yè)務(wù)起家的CV四小龍（商湯、曠視、云從和依圖）。

“跟上一波AI相比，這一波AI是其1萬倍乃至10萬倍的機會。”熊偉銘將這一波AI浪潮類比為恐龍滅絕、人類即將出現(xiàn)的時代。

AI是互聯(lián)網(wǎng)新的水電煤，但現(xiàn)在掌握新生產(chǎn)力的還是少數(shù)企業(yè)。華創(chuàng)的判斷是，可以讓子彈多飛一會兒，即使今年下半年沒有出手，也不會錯過所有的好公司，“這就像當(dāng)年投不中亞信或者瀛海威的，可以等新浪、搜狐和百度出來，就算都沒趕上，投騰訊、阿里和京東也行，我們可以慢慢琢磨應(yīng)該在哪下手。”

不過，當(dāng)期的基金都是“海鮮貨”，時間不等人、資金不等人，熊偉銘眼下比較看好的方向是在AI或AGI（通用人工智能）的路線上找To B的場景，因為To B的公司更容易證明商業(yè)模式。上一波AI浪潮中，華創(chuàng)就以同樣的邏輯出手了AI芯片創(chuàng)業(yè)公司深鑒科技，其2018年被美國同行業(yè)巨頭賽靈思Xilinx收購。同時，他認(rèn)為很多之前商業(yè)模式?jīng)]跑通的老公司，借助大模型提高效率或許也能跑通。

04看好華為大模型

要做出一款好用、可用的大模型，技術(shù)門檻和成本門檻極高。即便一家公司技術(shù)實力過關(guān)，或者借用開源方案，訓(xùn)練模型的成本也讓很多公司吃不消。訓(xùn)練一遍，往往需要耗資幾百萬元。

OpenAI之所以能潛心研發(fā)這么多年，是有微軟投入的百億美金做支撐。國內(nèi)整體在AI上投入的錢太少，大模型企業(yè)常常捉襟見肘，做出來的有很多是“減配”大模型。

智譜AI目前看起來是國內(nèi)大模型的第一名，智譜AI首席科學(xué)家唐杰教授之前多年在清華潛心研究，不承擔(dān)盈利KPI，背后是數(shù)十家資本投注的28+億人民幣的融資金額，公司的這種狀態(tài)跟早年的OpenAI差不多。不過，如今智譜AI也開始開發(fā)閉源大模型，面向B端開放API接口，開啟變現(xiàn)之路。

國內(nèi)的百度、阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大廠，有過去多年的積累加上大量的資金投入，才能跟上潮流。但很多大公司做大模型是為了炒高股價，花在研發(fā)上的資金如果變多，利潤就跟不上了，股市的表現(xiàn)也會反向制約公司的決定。

熊偉銘更看好華為這樣的公司，有資金儲備但不上市，可以更自由地在研發(fā)上進行投入。

05缺應(yīng)用的關(guān)鍵是缺人才

這波大模型浪潮中，最早在C端賺到錢的公司是做應(yīng)用的。比如Jasper就將業(yè)務(wù)建立在OpenAI之上，來生成各種寫作模板套件，然后向C端收費。

這啟發(fā)了美國一眾創(chuàng)業(yè)公司，開始調(diào)用大模型的API來打造新應(yīng)用，其中最火爆的要數(shù)ChatGPT這種AI對話機器人、Midjourney這類AI圖像生成產(chǎn)品以及Pika這類AI視頻生成工具。

不過，這條路在國內(nèi)尚未完全走通，國內(nèi)的AI原生應(yīng)用屈指可數(shù)。一方面，國內(nèi)缺少To C的應(yīng)用場景。另一方面，國內(nèi)缺少相應(yīng)的人才。

熊偉銘以郭文景（Pika APP創(chuàng)始人）為例，指出優(yōu)秀的AI人才不僅需要技術(shù)過關(guān)，更關(guān)鍵的是要懂用戶和場景，“理論上，能懂用戶的人就可以拿下這個市場，技術(shù)只能排在第二位，不過要把產(chǎn)品調(diào)得易用，也很關(guān)鍵。”

06垂直大模型也有意義

一些企業(yè)試圖用大模型給零售、金融、制造等垂直領(lǐng)域進行智能化升級，背后的邏輯是，用行業(yè)數(shù)據(jù)對通用大模型進行精調(diào)，使其在特定領(lǐng)域表現(xiàn)更好。

不過，以李彥宏為代表的一些人認(rèn)為，這樣煉出來的大模型沒有智能涌現(xiàn)能力，特定行業(yè)的參數(shù)規(guī)模不夠大，不足以產(chǎn)生智能涌現(xiàn)。

在熊偉銘看來，這些垂直行業(yè)的大模型，更像是大模型的局部應(yīng)用。大部分的行業(yè)其實不需要自己的大模型，但是大模型可以成為一個基座，用大模型的理解能力來替代人工、提高效率。

比如醫(yī)療診斷行業(yè)，整個行業(yè)加起來或許也只有幾千萬個參數(shù)，但是如果利用大模型提高效率，也許上一輪商業(yè)模型沒有跑通的AI診斷項目，很快就能有新進展。再比如將大模型用在Biotech（生物科技）研發(fā)領(lǐng)域，原來培養(yǎng)一個分子要等一年，還有實驗失敗的風(fēng)險，現(xiàn)在大模型兩秒就能生成100萬個分子，大大加速了研究進程。

07AI會替代人類80%的工作

隨著大模型和算力的發(fā)展，未來20年，80%的工作都可能被AI取代。被取代的大部分都是重復(fù)勞動類型的工作，可以由虛擬人替我們?nèi)プ觥?/p>

當(dāng)然，諸如醫(yī)生、律師這樣的專業(yè)工種是不會被替代的，他們可以借助AI工具提升效率和生產(chǎn)力。比如醫(yī)生原來一天看60個病人已經(jīng)到達極限，但如果利用AI診斷大部分基礎(chǔ)病，醫(yī)生接診那些AI無法診斷的病人，就能實現(xiàn)效率最大化。

AI可能會改變我們的工種、工作內(nèi)容和工作方式，但人的重要性永遠不可替代。只要世界上存在經(jīng)濟和政治系統(tǒng)，就需要人來維持這個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)中間存在無數(shù)個需要平衡的個體和集體，這是機器從效率角度無法理解和替代的。

關(guān)于工作被取代，很多人其實關(guān)心的不是工作，而是擔(dān)心沒有那份工資。熊偉銘認(rèn)為大家不必太過擔(dān)心，總會有更多的新工作能替代原來的工作，“需要面臨的其實是分配問題”。

以后的世界，AI或許會和物理世界有更深度的耦合。比如每個人都有自己的AI Agent（俗稱人工智能代理，是一種能夠感知環(huán)境、進行決策和執(zhí)行動作的智能實體），來處理各項私人需求；再比如AI或許能開車、能養(yǎng)老、也能送小孩上學(xué)。以后，每個人一覺醒來，都可以選擇今天是使用“碳基真人”還是“硅基分身”出現(xiàn)。

08無需擔(dān)心AI消滅人類

在90年代拍攝的多部AI相關(guān)的電影中，總會出現(xiàn)機器人有自我意識，機器人不傷害人類的設(shè)定失效等橋段，給大家造成了心理陰影，認(rèn)為人類和AI之間，勢必會在某一天爆發(fā)共存問題。但正如當(dāng)年的“千年蟲問題”沒有出現(xiàn)一樣，大家如今似乎也有點過于擔(dān)心AI的負面效應(yīng)了。

人類過去創(chuàng)造的技術(shù)都只是工具，如果沒有人類，它們也不能獨立存在——它們需要人類來為它們充電、更換太陽能板、維護系統(tǒng)等。而這種共生關(guān)系也將在未來長期存在。

AI如果存在意識，它應(yīng)該是一個高于人類的生命體，就像人類不會主動去追踩螞蟻，AI也不會來侵占人類。除非它們跟人類需要同樣的空間和資源，才會爆發(fā)戰(zhàn)爭，但這種情況大概率不會發(fā)生。只有人會奴役人，更高階的智慧物種可能不屑于這么做。

09國內(nèi)卷大模型的熱潮到明年一季度就會消退

美國作為大模型的發(fā)源地，目前也只有十個左右的大模型。但中國到今年10月已經(jīng)發(fā)布了238個大模型，產(chǎn)品的實際差異很小，有一些還是“套殼”——在Llama開源模型的基礎(chǔ)上訓(xùn)練而來，對外卻宣稱自己是“原創(chuàng)”。

從投產(chǎn)比的角度來看，中國是否真的需要有自己的OpenAI？這個問題的答案或許是否定的，我們不需要那么多大模型，國內(nèi)上市公司做大模型，看上去更像是一個提振股價的商業(yè)決定。

最終這些大模型也不會全部活下來，熊偉銘預(yù)判，大概到明年一季度，大部分大模型產(chǎn)品就會出局，這股大模型熱潮也將在那時迎來尾聲。一旦資本市場沒有正循環(huán)——大模型的故事，既不能提升收入，也不能改善利潤，企業(yè)們也將失去投入的動力。而對行業(yè)來說，重復(fù)造輪子也是對社會資源的極大浪費，這股風(fēng)潮，終究會停止。