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英诺天使基金合伙人王晟:风投“船票之战”剑指大模型

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作者|闫妍

出品|网易科技《潮头》栏目

中国VC圈正经历着久违的兴奋与焦虑。

ChatGPT的出圈,让AIGC概念“一夜爆红”,人们兴奋于人工智能应用从烧钱到赚钱的历史转机,中国创投圈时隔许久终于迎来新的风口,算法模型、数据集、算力层的优质创业公司,成为这轮VC争抢的重要标的。

严酷寒冬过后的旺盛春天,格外令人迷恋。英诺天使合伙人王晟告诉《潮头》栏目,当下VC圈一改去年的垂头丧气,变得热闹、忙碌、躁动,“既兴奋又焦虑。”

他认为,国内ChatGPT相关的创业投资机会主要有两个方向。第一是研发大模型,直接对标ChatGPT,比如做中国版ChatGPT;第二就是将ChatGPT垂直应用到各个细分领域。

其中,最“卷”的是大模型。“最近大家都在看大模型,因为窗口很短,最近几个月必须要投一家,大家都非常的焦虑。”在王晟看来,一是“僧多肉少”,国内真正有能力做大模型的团队非常少,没太多可选的余地;二是“船票太贵”,下一轮大家都冲着上百亿的估值去融,VC这一轮投不到,后面可能都投不进去了。

兴奋的不止VC,还有AI创业者们。如王小川王慧文等拥有敏锐嗅觉的商业大佬,已决心抓住这波技术红利,高调入局“剑指”大模型。更有众多背景华丽的年轻创业团队涌现,预感将成为下一桩伟大事迹的主角,创业的列车再一次提速。

风浪越大鱼越贵。王晟讲,这波大模型创业热潮中,冲进来的人普遍水平高,能力强,裹挟的资本体量也大,但最终能拼出来的可能不会超过三家。“能拼出来的肯定会成为万亿级体量的公司。”

毋庸置疑的是,一群怀抱最狂野梦想的冒险家们已经出发,未来一定会有一个令人悲欣交集的答案,关于“梦想”与“成败”的谜底,等待他们去揭晓。


一、瞄准大模型,VC既兴奋又焦虑

《潮头》:ChatGPT引发了创投圈的躁动,最近VC最关注的方向是什么?

王晟:最近大家都在看大模型,因为大模型窗口很短,最近几个月必须要投一家。但国内能干大模型的非常少,整个市场也就那么点团队,没什么太多可选的余地,无非就是站个队,选一家还不一定能投进去,VC最近都在忙这个事。

《潮头》:如果这两三个月之内没投到大模型,等于说是被完全被落下了?

王晟:对VC来讲,能够接受的投资范围,一般是几个亿、十几个亿(估值),这是比较舒服的,上来就要几十个亿,大多数VC已经很不舒服了。这波大模型下一轮大家都冲着上百亿的估值去融了,基本上就不是VC的菜了,后面是更大的大钱。所以VC这一轮投不到,后面可能都投不进去了,大家现在都很焦虑。

《潮头》:担心又错过一个时代,就像错过字节、错过快手一样?

王晟:对,ChatGPT突然爆了,现在还有VC也许还没摸到门路,并没有搞清楚这里面的情况,东一榔头西一棒子,都很焦虑。

其实,投进去的人也很焦虑。第一,这个是不是你想投的,能投进去的是不是他想投进去的,这是个问题。第二,就算是他想投进去的,大家是不是真就觉得那么有把握,说我就相信这个一定能成,谁也没有那么长远的预见性和洞察力,这里面不确定性因素太多了。总之,大家都很焦虑,而且这一轮都很贵,还好我们是去年投的,那时候还比较便宜,现在心态上就相对放松一点。

《潮头》:在你看来国内ChatGPT相关的创业投资机会有哪些方向?

王晟:第一是研发大模型,直接对标ChatGPT,比如做中国版ChatGPT,同时,在ChatGPT这类语言大模型之外还可以扩展到图片、视频等领域;第二就是将ChatGPT垂直应用到各个细分领域。

《潮头》:英诺目前的投资进展如何?

王晟:我们一年半之前就把AIGC确定为主要投资方向了,我个人认为市场上大量项目我们都看过,总共也没多少,掰着手指头就能数出来那几家。去年我们投了深言科技,大模型方向,是清华NLP实验室的项目,我认为这家公司是很有潜力的标的。我们还投了做全新应用场景的公司深空交响,所以现在倒不是太紧张,剩下就是查缺补漏。

《潮头》:这个行业10%的super deal会出现在哪?

王晟:这波出来大模型创业的清华系最多,比如清华唐杰教授的智谱华章,黄民烈教授的聆心智能,清华大学NLP实验室的刘知远,我们投资的深言科技岂凡超团队,以及循环智能杨植麟,再加上王小川、王慧文这样的大佬,总之清华系是这波大模型创业的核心主体,在中国的人工智能领域里面清华大学一枝独秀,这里面我认为可能真正能打的是深言科技和王小川。

《潮头》:ChatGPT概念兴起之后,相关企业雨后春笋般出现,这其中哪些是“占坑”,哪些具备真才实学,我们的判断标准应是什么?

王晟:市场上真正能打的确实不多,我们在看的时候,起码他要证明在过去干过这件事,或者他的background非常支持,现在出来好多人之前是干别的,根本没搞过大模型,就是蹭热度,全跑过来凑热闹。

二、“三年内能追上ChatGPT,已经很乐观”

《潮头》:大模型的商业模式应该是怎样的?像ChatGPT这样的产品需要大量顶尖人才,巨额的资金投入,目前交互成本也非常高昂,这个东西到底能不能挣到钱?

王晟:其实这件事都不需要考虑,当你做的技术独步全球的时候,你的护城河壁垒很高,你发现这对全人类都有用,怎么可能赚不到钱呢?只不过,现在大家的认知和想象力都不够。

今天的大模型正在无限接近通用目的技术,接近了印刷术,接近了蒸汽机,接近了电力,接近了芯片,接近了互联网,它就有如此重要的意义。

人类历史上能被经济学家相对公认的通用目的技术只有20几种,是要具有巨大颠覆性的,使得整个技术发展产生跃迁,技术作为一个底座可支撑各个领域广泛的创新和发展,结果是会导致人类经济产生非线性的跃迁,或者说是大幅度的非线性增长。

《潮头》:中国必须有自己的ChatGPT,在一些业内人士看来,ChatGPT底层算法transformer是开源的,中国无论在人才、算法、算力,和全世界的领先国家,没有什么太大的劣势?

王晟:中国必须有一个ChatGPT,但是中国比起人家那个水平要差非常多。ChatGPT一些核心技术根本没开源,甚至一点技术信息都没有透露,你以为你掌握了人家论文里面披露的那些东西,但知道怎么实现的并不意味你就能做出来。

这里面,人家踩了多少坑,多少的know how,你都不知道。数据从哪来?要怎么清洗、处理?这是最核心的东西,也都没有跟你讲。你以为用Transformer直接训就完了吗?太狂妄了。

《潮头》:奋起直追的话,大概什么时候能赶上国外最先进水平?

王晟:静态来讲也许我们两三年能追上,我认为已经很乐观了。但这件事是动态的,等我们搞出类ChatGPT产品,人家可能又有进步了,且进展速度远比我们追得速度还要快,那么可能永远都追不上。除非这件事突然遇到了一个瓶颈,整个科技发展方向到头了,对方不得不停下来,或许我们还有机会追平,或者我们挖掘到一种新的技术路径有机会追上,不然没有机会了。

《潮头》:落后的后果将是什么?

王晟:这其实就是一个面向白领的工业革命,与当年发明蒸汽机、电力的意义是一样的。之前,人类经历的都是蓝领的工业革命,之前只不过是用机器的力量替代人力,现在是用机器的智慧替代人的智慧,都是用机器替代人。

未来AI可以自主地去做某些方面的学习和研究,从而在那个领域里产生更强大的AI。生产力工具可能都不是被人发明创造的,而是被AI发明创造出来的,这是非常可怕的一件事。如果这一拨我们抓不到,被美国人控制了,输出很多价值观的东西,甚至可能涉及到“支配地球”的问题,对我们的后果会很惨痛。

三、产业落地场景最看好游戏方向

《潮头》:大模型之外,垂直应用领域里包括文案、营销、设计、虚拟人、游戏等场景中,你最看好哪个落地方向?

王晟:产业落地场景上我们投了两个项目,行者AI和深空交响。其中,行者AI就是解决游戏行业的问题,我觉得游戏行业是非常需要AIGC的,因为商业化比较容易,行业比较有钱。尤其,这个行业需要很高的行业Know how ,也就是认知壁垒比较高,具有一定的护城河。同时,行业整个生产环节和链条比较复杂,又没有那种根本干不掉的巨头盘踞,很适合挑战。

《潮头》:对于现在大热的虚拟人方向,你怎么看?

王晟:我们现在不怎么投虚拟人。第一个,这种能力是一种普世的能力,通用的能力,这个市场仍然是没有什么技术门槛的,很难说你有的别人一定没有。

第二个,很多人在推虚拟偶像,但背后的IP逻辑其实跑不通,IP必须是高冷的,不可能跟你去聊天,你见过哪个偶像明星跑去跟粉丝聊天?不可能的。他不能是个赔聊机器人。打IP根本就不要说话,你要保持高冷,所以ChatGPT对打IP没有丝毫的作用。

《潮头》:今年在AIGC方向的打法是怎样的?哪些方向会激进,哪些方向会相对保守?

王晟:肯定会接着投。第一个,大模型我们会继续看,包括语言的大模型以及其他模态的模型,我们也会看,也会继续投,还有一些做多模态大模型的科学家比较厉害,我们也要去看一看,有没有机会投到他们。

另外,应用场景我们也在寻找机会,只不过现在还没有看到特别好的标的。其实,这段时间我们也看了很多应用场景,分析下来觉得不是那么靠谱,搞建筑设计,搞家居设计,搞服装设计,搞面料印染的,搞广告的,搞短视频的,搞绘本的,搞插画,真的多得️很,什么方向都有。

但这些方向我们分析来分析去觉得没法投。不如游戏行业,门槛最高又最挣钱,又有一些护城河壁垒。我们还在继续看,除了游戏以外其他特别好的方向,既有壁垒,又有深度,又没有大家伙跟你来争,又能赚到钱。当然也许我们有点保守,因为也有我们没选择的项目后面是拿了钱的。但NFT、Web3、数字藏品,没有明确的政策我们肯定不投。

《潮头》:大模型在日常生活中最先颠覆的是什么场景?

王晟:包括文稿、图片、视频这些,冲击都很大,各种内容的工作者的场景都会被打穿。冲击最大还有NLP,搞NLP都被降维打击了,效果比大模型差了太多。这一波最可怕的是会产生特别中心化的巨头,过去人工智能的门槛其实不算很高,谁捞着点客户去做个模型就能服务,未来不会了,门槛大幅度提高,你必须要做一个大模型去服务客户,其实就是云市场的整体升级。

四、“卡脖子”的芯片,会不会拖中国ChatGPT后腿?

《潮头》:有人说汉语中国版ChatGPT难度更高,因为汉语训练更复杂,汉语体系会阻挡我们AI的脚步吗?

王晟:我一直对外面讲,只学中文的中文大模型是不懂中文的。GPT 3里面大概只有极少数的数据是中国数据,她说中文已经说得非常好了,而且在过去的各种评测中是吊打我们自己的语言大模型。

这说明了,人类语言本身就是一个符号系统,虽然表面上语言不一样,但内部蕴含的知识与知识之间的关系是一样的,语言大模型一定是对全世界人类的知识,各个语言的知识,进行学习和收集最终产生的效果。这意味着,如果想做出很牛的中文大模型,也必须全球性地学习知识、学习数据,这对中国企业是一个巨大的挑战。

《潮头》:英伟达的GPU计算芯片A100和H100被限制向中国出口,这对中国类ChatGPT的发展有什么影响?

王晟:我觉得短中期影响不大,第一,大厂之前都买了很多,本身A100在国内还是有一定存量的。第二,就算不能用A100,用A800也没什么,主要是带宽的问题,带宽当然也会影响训练的效率,但现在大家都倾向于把这些显卡做成集群,用各种分布式的方案框架去解决它,所以带来的问题没有那么大,目前来讲都是可以克服的。

但长期来看也许会有问题,或者说美国进一步切断,比如说A800也不让卖给中国。他们最近开始准备卖H800,H800就是专门为transformer做的优化,性能要好很多。如果能采购到H800,一个H800可能顶很多块A100,就没有那么卡脖子了。

其实,算力不是现在最大的问题,跟美国的差距也没有那么大,反而是数据和算法有很大差距。只不过,很多人不这么认为,这里面有争议。但真正搞过大模型的人都认为,还是有很大门槛的,没搞过大模型的人都觉得这很简单。

《潮头》:大模型市场的最终格局会怎么样?

王晟:大家肯定要做也做大模型,因为只有大模型的故事才性感。这波冲进来的人水平都比较高,能力也很强,裹挟的资本体量比较大,但最终能拼出来的可能就是一两家、两三家,能拼出来的肯定就变成了新的AI大龙,都是万亿级体量的公司。

但是没拼出来的也不会死,因为都是牛人,他们会找准方向,变成某一个方向的应用型公司。在这种竞争中,他可能到后面已经竞争不了了,因为资本体量接下来融都得10亿量级,几十亿的量级,甚至上百亿的量级去融资,后面有些企业就做不到了,不支持你往大模型方向跑了,你就得转,转成某些行业型的(应用型公司)。

但是这批人又具备比较强的大模型的能力,利用现有的大模型能力也能做出更好的产品,半途肯定会有人退场,退场也会找到新的方向去转型,也不是说他们会死掉。

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