編者按：2024年初，OpenAI發(fā)布文生視頻大模型Sora。生成式AI亦再度成為創(chuàng)投行業(yè)關(guān)注和討論的焦點(diǎn)。啟明創(chuàng)投是中國(guó)布局人工智能最早、最活躍的創(chuàng)投機(jī)構(gòu)之一，也是國(guó)內(nèi)投資大模型公司數(shù)量最多的機(jī)構(gòu)之一。

啟明創(chuàng)投合伙人周志峰日前在接受極客公園訪談時(shí)，分享了啟明創(chuàng)投投資生成式AI和大模型企業(yè)的底層邏輯，即絕大多數(shù)目前致力于開(kāi)發(fā)大模型的公司，不僅僅是技術(shù)提供者，最終將演變?yōu)槟Ｐ蛻?yīng)用一體化企業(yè)。在技術(shù)底座未臻完善且高速發(fā)展的階段，自研模型的公司將構(gòu)建模型-Agent-應(yīng)用的后場(chǎng)-中場(chǎng)-前場(chǎng)布陣，展現(xiàn)出更大的競(jìng)爭(zhēng)力。

啟明創(chuàng)投微信公眾號(hào)經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

啟明創(chuàng)投合伙人周志峰

近年來(lái)，通用人工智能（AGI）領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)企業(yè)正加快創(chuàng)新步伐，融資也成為企業(yè)發(fā)展的重要一環(huán)。賬上資金的體量很大程度上影響這些AGI領(lǐng)域初創(chuàng)公司的生存狀況。市場(chǎng)上剩余資金的體量很大程度上影響其他AGI領(lǐng)域初創(chuàng)公司可能獲得的融資機(jī)會(huì)。

啟明創(chuàng)投已積極在AGI領(lǐng)域進(jìn)行布局，相關(guān)投資項(xiàng)目包括智譜AI、優(yōu)必選（09880.HK）、無(wú)問(wèn)芯穹、銜遠(yuǎn)科技、生數(shù)科技、自由量級(jí)、云知聲、梅卡曼德機(jī)器人、銀河通用、無(wú)限光年等。

日前，極客公園訪談了啟明創(chuàng)投合伙人周志峰等投資人，探尋當(dāng)前市場(chǎng)上投資人的普遍看法，還原投資機(jī)構(gòu)是如何思考AGI相關(guān)投資的。

周志峰在訪談中指出，模型層的高技術(shù)密集型創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)會(huì)產(chǎn)生顯著的虹吸效應(yīng)；絕大多數(shù)致力于開(kāi)發(fā)大模型的公司最終將演變?yōu)槟Ｐ蛻?yīng)用一體化企業(yè)；生成式AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展正從超級(jí)模型向超級(jí)應(yīng)用轉(zhuǎn)型。

以下系經(jīng)精編整理的訪談實(shí)錄。

01/
絕大多數(shù)致力于開(kāi)發(fā)大模型的公司
最終將演變?yōu)槟Ｐ蛻?yīng)用一體化企業(yè)

極客公園：2023年有哪些預(yù)判被證實(shí)或者證偽了？

周志峰：第一，我們把AI生態(tài)分成了基礎(chǔ)架構(gòu)層、模型層和應(yīng)用層，去年投資布局的重點(diǎn)是模型層和基礎(chǔ)架構(gòu)層的企業(yè)，這個(gè)投資策略被證明是正確的。

其次，我們?cè)贏I上繼續(xù)遵循我們一貫的科技投資方法論，我們覺(jué)得是正確的?？萍祭顺钡陌l(fā)展，會(huì)有技術(shù)奇點(diǎn)和市場(chǎng)引爆點(diǎn)，技術(shù)落地會(huì)有幾個(gè)階段。我們認(rèn)為生成式人工智能還處于早期階段，目前主要由技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，尚未進(jìn)入到產(chǎn)品和商業(yè)模式的創(chuàng)新階段。

第三，2023年初我們預(yù)判，模型層的高技術(shù)密集型創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)會(huì)產(chǎn)生顯著的虹吸效應(yīng)。越是AI大咖創(chuàng)業(yè)，越是專注于前沿模型開(kāi)發(fā)的公司，其“吸金”能力就越強(qiáng)。最后基本上也得到了證實(shí)，中國(guó)至少有80%甚至更多的資金、資源都投向了少數(shù)幾家大模型開(kāi)發(fā)公司。

第四，我們當(dāng)時(shí)認(rèn)為可能會(huì)有三類創(chuàng)業(yè)者出現(xiàn)：第一類是AI界頂級(jí)大咖；第二類是產(chǎn)業(yè)界老兵，如騰訊、字節(jié)跳動(dòng)、快手等科技大廠背景的領(lǐng)軍者；第三類則是像PC時(shí)代的比爾·蓋茨、史蒂夫·喬布斯、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的馬克·扎克伯格那樣的年輕創(chuàng)業(yè)者，他們對(duì)新技術(shù)有深刻的洞察和極大的熱愛(ài)。這個(gè)觀點(diǎn)也經(jīng)過(guò)了一定的驗(yàn)證。

此外，后來(lái)的事實(shí)也證明了當(dāng)年我們比較猶豫的一些方向。我們?cè)?jīng)考慮過(guò)布局一些利用第三方大語(yǔ)言模型的應(yīng)用產(chǎn)品，尤其當(dāng)時(shí)美國(guó)企業(yè)Jasper.ai非?；鸨Ｎ覀儗?duì)這類項(xiàng)目的壁壘和可持續(xù)增長(zhǎng)性有一定的擔(dān)憂，但仍然認(rèn)為中國(guó)應(yīng)該會(huì)出現(xiàn)很多應(yīng)用層公司。中國(guó)的生成式AI應(yīng)用公司2023年在中國(guó)的成功度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美國(guó)的應(yīng)用公司，也在資本市場(chǎng)上沒(méi)有達(dá)到美國(guó)的投資熱度。去年美國(guó)市場(chǎng)上融資額超過(guò)5000萬(wàn)美元的應(yīng)用公司有二十家以上。我們?nèi)ツ昕戳舜罅康膽?yīng)用層的公司，國(guó)內(nèi)大約有300多家，并追蹤了國(guó)外差不多1000多家公司，但最終出手的并不多。

極客公園：啟明創(chuàng)投在AI賽道會(huì)有什么特色的投資邏輯？

周志峰：啟明創(chuàng)投應(yīng)該是國(guó)內(nèi)投資大模型公司數(shù)量最多的機(jī)構(gòu)之一。這和市場(chǎng)上很多機(jī)構(gòu)的投資策略不同，我們相信這個(gè)類別中可以涌現(xiàn)出多家成功的公司。

我們的底層邏輯是，絕大多數(shù)致力于開(kāi)發(fā)大模型的公司最終將演變?yōu)槟Ｐ蛻?yīng)用一體化企業(yè)。在每一輪技術(shù)革新中，應(yīng)用層往往會(huì)捕獲最大的市場(chǎng)價(jià)值。自研模型的公司未來(lái)不僅會(huì)在模型和算法上有所建樹(shù)，還將根據(jù)自研模型和所掌握數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，深入到特定的應(yīng)用場(chǎng)景中，從而創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。

現(xiàn)階段，我們將模型層的公司分為三類。第一類是基礎(chǔ)模型公司，它們類似于建造電廠，旨在讓其他企業(yè)接入并使用其服務(wù)，代表公司如OpenAI和啟明創(chuàng)投投資企業(yè)智譜AI。第二類是開(kāi)源模型運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，它們提供開(kāi)源模型、模型優(yōu)化和托管等服務(wù)，如Hugging Face和中國(guó)的阿里云魔搭社區(qū)。第三類，我們最初稱之為垂類模型，但現(xiàn)在更適合稱其為模型應(yīng)用一體化公司，這些公司直接利用自研模型去開(kāi)發(fā)自己的垂直行業(yè)類或特定功能類應(yīng)用。

生成式AI技術(shù)還處于發(fā)展早期階段，類似于互聯(lián)網(wǎng)的早期，各家公司還需要自己參與構(gòu)建一部分技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，或不斷適應(yīng)動(dòng)態(tài)發(fā)展的底層技術(shù)。

短期內(nèi)，我們認(rèn)為自研模型的公司將展現(xiàn)出更大的競(jìng)爭(zhēng)力。它們能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型優(yōu)化等多個(gè)維度進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)。模型層的公司根據(jù)自己的技術(shù)特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)出不同的應(yīng)用來(lái)凸顯其自有模型的優(yōu)勢(shì)。舉例來(lái)說(shuō)，如果一家專注于娛樂(lè)領(lǐng)域的模型應(yīng)用一體化公司，它們?cè)陬A(yù)訓(xùn)練和對(duì)齊階段都使用了大量的愛(ài)情小說(shuō)和電影情節(jié)數(shù)據(jù)，那么其訓(xùn)練出來(lái)的模型在對(duì)話時(shí)具有更加豐富的情緒表達(dá)，就會(huì)與一些通用的基礎(chǔ)模型形成鮮明對(duì)比。

另外，從資本體量和試錯(cuò)成本上來(lái)看，模型層的公司做應(yīng)用也具有優(yōu)勢(shì)。在2023年，模型層的公司融資額是以數(shù)億美元計(jì)算，而應(yīng)用層的公司融資額在千萬(wàn)美元這個(gè)級(jí)別，這意味著模型層的公司去探索應(yīng)用時(shí)可以負(fù)擔(dān)足夠的試錯(cuò)成本去迭代自己的應(yīng)用產(chǎn)品。

市場(chǎng)上，一些人可能會(huì)看到OpenAI在全球范圍內(nèi)的領(lǐng)跑地位，從而對(duì)模型層的其他創(chuàng)業(yè)企業(yè)比較悲觀。我們也觀察到一個(gè)有趣的現(xiàn)象：一旦OpenAI探索出一個(gè)新的技術(shù)創(chuàng)新，其他公司往往能夠以更低的成本復(fù)刻，并縮小與其的差距。我們目前的觀察是，包括中國(guó)在內(nèi)的全球第一梯隊(duì)的近20家模型研發(fā)公司，成本上，正在以大約1/5-1/10的成本去實(shí)現(xiàn)OpenAI的目前一代先進(jìn)模型的水平；速度上，追趕的周期越來(lái)越短。而在2023年上半年，大家普遍認(rèn)為追趕者和OpenAI有18個(gè)月左右的差距。

在投資策略上，我們今年會(huì)更注重早期投資布局。

雖然啟明創(chuàng)投管理的資金體量相對(duì)較大，但作為一家創(chuàng)投機(jī)構(gòu)，一方面當(dāng)前很多研發(fā)語(yǔ)言模型和多模態(tài)模型的企業(yè)即使是早期，估值也不便宜，后期就更難投資。另一方面，生成式AI公司需要走過(guò)TMF（Technology Market Fit）、PMF（Product Market Fit）階段，一般來(lái)說(shuō)需要的周期是遠(yuǎn)長(zhǎng)于消費(fèi)品牌產(chǎn)品等其他領(lǐng)域的公司。一旦生成式AI企業(yè)完成了TMF和PMF，過(guò)了拐點(diǎn)，其上升趨勢(shì)的斜率則更為陡峭，那時(shí)企業(yè)的價(jià)值會(huì)變得很高。

 

02/
看好以自研模型探索應(yīng)用的公司
有望在多方面進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)

極客公園：啟明創(chuàng)投最近有什么對(duì)于AI的新思考？

周志峰：我們最近一直在思考，生成式AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展從超級(jí)模型向超級(jí)應(yīng)用轉(zhuǎn)型時(shí)，我們從投資角度應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)。

因?yàn)槲覀兺顿Y了多家大模型團(tuán)隊(duì)，他們與產(chǎn)業(yè)鏈上下游的伙伴之間合作緊密，這些合作為我們揭示了潛在超級(jí)應(yīng)用方向的信號(hào)。最近，一些歷史上取得成功的創(chuàng)業(yè)者和科技大廠高管開(kāi)始涌入這個(gè)領(lǐng)域，有些是選擇直接創(chuàng)業(yè)，有些是選擇加入創(chuàng)業(yè)公司，助力產(chǎn)品和應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。

要實(shí)現(xiàn)從超級(jí)模型到超級(jí)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變，我們需要思考三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：這一轉(zhuǎn)變何時(shí)發(fā)生？以何種方式發(fā)生？以及由誰(shuí)來(lái)驅(qū)動(dòng)發(fā)生？

為了更深入地理解這種轉(zhuǎn)變，我們研究了歷史上幾代科技大浪潮中涌現(xiàn)出的科技巨頭的成長(zhǎng)史，訪談了很多包括抖音早期團(tuán)隊(duì)在內(nèi)的業(yè)界專家，試圖找到一些底層規(guī)律性的東西。

這個(gè)問(wèn)題是有一定時(shí)效性的，技術(shù)在不斷變化，之前的判斷可能在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)后就不再成立了。在投資應(yīng)用公司時(shí)，關(guān)鍵在于明確我們要投什么樣的技術(shù)能力、背景和策略的團(tuán)隊(duì)或企業(yè)。

短期內(nèi)，我們看好自研模型去探索應(yīng)用的公司，它們可以從數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、算力、模型優(yōu)化等多個(gè)方面進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)。

極客公園：這一代大模型相關(guān)的AI創(chuàng)投浪潮與上一代會(huì)有什么區(qū)別？

周志峰：這一次是以預(yù)訓(xùn)練模型驅(qū)動(dòng)的生成式AI為主，上一代主要是以感知為主的判別式AI。

判別式AI的核心特點(diǎn)主要有兩點(diǎn)：第一，它主要是進(jìn)行視覺(jué)和語(yǔ)音的判斷，而無(wú)法進(jìn)行深層推理，它的應(yīng)用場(chǎng)景較為有限，主要在人臉識(shí)別、物體識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、基于視覺(jué)的智能駕駛等任務(wù)上取得了較大的發(fā)展。第二，上一代AI模型需要為特定任務(wù)定制，其泛化能力有限。

這也是為什么在過(guò)去10年中，人工智能企業(yè)在技術(shù)落地時(shí)會(huì)遇到較大挑戰(zhàn)的原因，因?yàn)樗鼈冃枰獮椴煌瑘?chǎng)景組建不同的團(tuán)隊(duì)。例如，很多人認(rèn)為酒店入住時(shí)的人臉識(shí)別系統(tǒng)與公共場(chǎng)所的基于人臉識(shí)別的智能安防系統(tǒng)的功能相似，然而，從模型構(gòu)建、訓(xùn)練到部署，以及芯片和攝像頭等配套硬件上，兩者存在顯著差異。

之前的十年，人工智能技術(shù)主要在三個(gè)場(chǎng)景取得了規(guī)?；瘧?yīng)用的成功：第一個(gè)是互聯(lián)網(wǎng)的推薦系統(tǒng)，代表公司是字節(jié)跳動(dòng)；第二是智慧城市，市場(chǎng)體量足夠大，只有場(chǎng)景體量大才能形成閉環(huán)迭代，不斷降低成本和提升性能；第三是智能駕駛，比如特斯拉通過(guò)幾百萬(wàn)輛車完成了軟硬件生態(tài)的閉環(huán)迭代。

今天的生成式AI，為我們打開(kāi)了無(wú)限的可能性。

對(duì)于未來(lái)可能出現(xiàn)的大應(yīng)用場(chǎng)景，目前我們暫時(shí)認(rèn)為有三類：

第一類是使用AI提升生產(chǎn)力效率的場(chǎng)景，如針對(duì)特定行業(yè)或領(lǐng)域的軟件工具，自動(dòng)化重復(fù)性任務(wù)、提供決策支持、優(yōu)化資源分配；第二類是泛娛樂(lè)領(lǐng)域，包括游戲和其他創(chuàng)新型人機(jī)互動(dòng)、內(nèi)容生成的娛樂(lè)應(yīng)用；第三類是變革信息流轉(zhuǎn)方式的創(chuàng)新應(yīng)用。

極客公園：為什么中國(guó)的產(chǎn)品層創(chuàng)業(yè)暫時(shí)低于預(yù)期？

周志峰：美國(guó)在應(yīng)用創(chuàng)業(yè)方面做得很好，用戶基數(shù)及增長(zhǎng)的量比國(guó)內(nèi)大。一個(gè)側(cè)面的數(shù)據(jù)是2023年美國(guó)頭部創(chuàng)投基金投資生成式AI應(yīng)用公司的比例是非常高的，占到了AI投資的50%甚至更高。

由于OpenAI等企業(yè)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，美國(guó)的大模型生態(tài)比中國(guó)起步早，目前更成熟。更多的應(yīng)用公司利用這個(gè)成熟的生態(tài)做出了好產(chǎn)品。而中國(guó)的大模型生態(tài)還在初期發(fā)展中，基本上是從去年年中開(kāi)始，比美國(guó)滯后一些。

美國(guó)的這些應(yīng)用公司中可以分為兩類，一類是To B，一類是To C。To B的公司主要是針對(duì)中小型企業(yè)的，美國(guó)的中小企業(yè)付費(fèi)意愿更高，產(chǎn)品型企業(yè)更容易找到PMF，做出ARR，并獲得融資，形成正向循環(huán)。而To C的公司目前主要是陪伴型文字對(duì)話AI產(chǎn)品獲得了初步的成功。

 

03/
今年中國(guó)市場(chǎng)化機(jī)構(gòu)對(duì)AI的投資將更活躍

極客公園：這一波大模型的出現(xiàn)，對(duì)啟明創(chuàng)投本身有什么影響？

周志峰：ChatGPT的出現(xiàn)并獲得了巨大的商業(yè)成功，這無(wú)疑是一個(gè)引爆點(diǎn)。在過(guò)去的一年中，我們一直在逆勢(shì)招人，不斷補(bǔ)充AI團(tuán)隊(duì)成員。我們現(xiàn)在團(tuán)隊(duì)中有一部分成員是具有機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)背景的，有實(shí)操訓(xùn)練大模型的經(jīng)驗(yàn)，也補(bǔ)充了對(duì)AI應(yīng)用非常有熱情的、正在沉浸式使用AI的同事。在國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)中，像啟明創(chuàng)投一樣投入了這么多資源在這個(gè)領(lǐng)域上的還不多。

我們回顧2023年發(fā)現(xiàn)，啟明創(chuàng)投在AI領(lǐng)域的投資占比與美國(guó)幾個(gè)活躍布局AI的頂級(jí)VC基金在相同水平上。

2023年，美國(guó)創(chuàng)投市場(chǎng)投向AI的資金約為250億美元，而中國(guó)僅為十幾億美元或等值人民幣，可以看出兩國(guó)在AI投資上的差距。今年，我們預(yù)計(jì)中國(guó)市場(chǎng)化機(jī)構(gòu)對(duì)AI的投資將比去年更加活躍。去年美國(guó)市場(chǎng)大量的資金來(lái)自于科技大廠的戰(zhàn)投；在中國(guó)，去年活躍的投資者主要包括少數(shù)頭部美元VC，以及美團(tuán)、騰訊、阿里巴巴、螞蟻金服、小米、金山、商湯等戰(zhàn)投，以及一些政府引導(dǎo)基金。

我們預(yù)計(jì)，今年投向AI領(lǐng)域的資金會(huì)有所增加。這一預(yù)測(cè)基于多方面的原因：我們與眾多機(jī)構(gòu)進(jìn)行了深入的交流，發(fā)現(xiàn)他們對(duì)AI的興趣在不斷增加，無(wú)論是美元基金還是人民幣基金，都在積極尋找AI領(lǐng)域的投資機(jī)會(huì)。

其他一些積極的信號(hào)也包括：隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，越來(lái)越多的有經(jīng)驗(yàn)的“老兵”和有熱情的新銳創(chuàng)業(yè)者涌入這個(gè)領(lǐng)域，為投資者提供了更多的選擇；政府層面也開(kāi)始重視并推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展等，如推動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)據(jù)共享和開(kāi)發(fā)利用等。

此外，中國(guó)在制造業(yè)、硬件產(chǎn)品供應(yīng)鏈等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，為具身智能等AI技術(shù)的應(yīng)用提供了廣闊的發(fā)展空間。

 

來(lái)源 | 極客公園