極速200天

兩個月前，「暗涌Waves」曾向一位投資了王慧文光年之外的基金合伙人提問：中國創(chuàng)投史上，哪個公司在創(chuàng)辦之初就眾望所歸、并且最終也擁有美好結(jié)局？

“說實話，我很難想到。”這位投資人答道。

作為一位AI行業(yè)的“門外人”，王慧文的殺入格外有戲劇性，最終能有多大的勝算？

沉吟片刻后，這位合伙人打趣說道：“至少，老王是一個有爭議的人?！彼难韵轮馐牵瑢τ诙鄶?shù)頭部美元基金來說，大概沒有理由不投資王慧文這樣“能夠集資源、錢、以及號召力為一體的大佬”。

后來的故事眾人皆知。伴隨著王慧文確診抑郁癥，光年之外被美團接手，這個大模型創(chuàng)業(yè)潮中引發(fā)最多關(guān)注的故事戛然而止。

當(dāng)我們提出那個問題時，中國大模型的創(chuàng)業(yè)還在狂飆之時。人們無比相信那個比“移動互聯(lián)網(wǎng)大10倍”的平臺級大機會：在GPT-4推出不過20余天時，已有超10余家創(chuàng)業(yè)公司坐上大模型牌桌，總?cè)谫Y額數(shù)十億美金。此后包括大廠在內(nèi)的20多家公司公布了自研AI大模型，“就連上古神仙的名字都不夠用了”。

頃刻間，光年之外的戲劇化故事，似乎應(yīng)驗了通用大模型很難屬于創(chuàng)業(yè)公司的預(yù)言。越來越多的公司開始逃離大模型神話。

時間回到一年前。在舊金山第18街和Folsom街交叉口，有一座不起眼的灰色三層小樓，很快它將名聲大振——這是OpenAI的辦公所在地。一位硅谷人士告訴告訴我們，紅杉中國創(chuàng)始及執(zhí)行合伙人沈南鵬和OpenAI溝通之后，“大為震撼”，這位如饑似渴的投資人而后便令團隊“動起來！”

紅杉再次展現(xiàn)出了它一貫的戰(zhàn)斗力。“在國內(nèi)投資人中，Neil的認知應(yīng)該是跑到最前面的?！鄙鲜鋈耸勘硎荆蚰嚣i開始更大力度地抓AI投資，“能見的人都見了一圈”，其中就包括沈向洋、楊植麟和阿里CTO周靖人等。而外界所能看到的是，2022年9月，紅杉官網(wǎng)發(fā)表了《Generative AI, a Creative New World》一文，*次提出生成式AI的概念。

“從硅谷到國內(nèi)，創(chuàng)投風(fēng)潮的傳遞大約會有3個月的延后?！币晃幻涝顿Y人對「暗涌Waves」表示，所以ChatGPT在去年11月底發(fā)布，直至今年春節(jié)后，國內(nèi)關(guān)于大模型的討論才瞬間熱烈起來。

春節(jié)后，踏上去硅谷航班的源碼資本合伙人黃云剛，本來還想一并考察SaaS、Bio-tech，但最后幾乎所有會議都和AI相關(guān)。此時想約OpenAI的人已不再容易：其員工后來基本關(guān)閉或隱藏了包括linkedIn在內(nèi)的各類個人聯(lián)系方式。

這可能是過去十年、從硅谷到國內(nèi)最快的一次共識收斂。

在生成式AI面前，本就力竭的移動互聯(lián)網(wǎng)，頃刻仿若陳舊之物。新一輪的世界交接儼然已經(jīng)開始。

人人都能感受到市場的躁動。2月中旬，在微軟戰(zhàn)略孵化器組織的一次AI分享會上，人頭攢動，茶歇區(qū)被擠滿，連咖啡師都在柜臺里拿著手機拍PPT。墻上各種NFT印刷品的包圍，似乎又在提醒人們這里數(shù)月前還屬于Web3。

仿佛一種應(yīng)激反應(yīng)，國內(nèi)投資人一頭扎進AI，卻又發(fā)現(xiàn)大量功課要做。多位投資人在采訪中不約而同稱自己“還在學(xué)習(xí)”，以及反問：你們最近還跟誰聊了？

今年3月，在接受我們訪談前一天的凌晨，阿爾法公社創(chuàng)始合伙人&CEO許四清正在“讀paper”，然后接到一位成功創(chuàng)業(yè)者師弟的微信，問能否一聊AI。后者驅(qū)車20公里來到他的住處，兩人一直討論到凌晨三點才散去。

創(chuàng)投界的大小人物紛至沓來，王慧文也是群情激昂中的一份子。曾有接近他的人對「暗涌Waves」透露，王慧文對大模型創(chuàng)業(yè)的態(tài)度變化非常之快，原本他只是計劃以投資的方式入股一家公司，但在三天內(nèi)就決定躬身入局。

但風(fēng)口總是不長命。盡管嚴格來說，相比于移動時代尾聲的眾多議題，大模型或AGI無疑是一個真命題。在GPT-4推出不過20余天時，市場已明顯感受到，在這個注定是少數(shù)人的游戲中，國內(nèi)通用大模型的創(chuàng)業(yè)潮首戰(zhàn)已基本終結(jié)。

6月底，獵豹移動CEO傅盛和金沙江創(chuàng)業(yè)投資基金主管合伙人朱嘯虎在朋友圈的互懟，在體現(xiàn)投資人和創(chuàng)業(yè)者視角種種差異的同時，也顯示出一種異常冷靜的共識：有機會，但不會是BAT式的大機會。

短短200天，更多的投資人和創(chuàng)業(yè)公司的焦點開始往垂直大模型或中間層、應(yīng)用層遷移，而那個狂熱的平臺級或顛覆性的大機會，也逐漸被更現(xiàn)實的“零零散散的小機會”替代。

真格基金管理合伙人戴雨森曾對我們說，隨著一波波新技術(shù)的興衰，AI在創(chuàng)投界不斷進入冬天和春天。每一次看似高蹈的技術(shù)理想面前，都懸著一把難以商業(yè)化的達摩克利斯之劍。

這次也沒有例外。

浮沙上的高塔

共識可以快速形成。

ChatGPT的發(fā)布讓國內(nèi)市場的FOMO情緒在年初達到頂峰，團隊和資金快速集結(jié)大模型。牌桌上的選手，分為：互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)派、大廠派，以及來自高校和研究機構(gòu)的學(xué)院派。

共識也可以快速瓦解。

注定是燒錢游戲的屬性，算力、數(shù)據(jù)和人才的門檻，以及當(dāng)下資本市場的變化，讓“大模型是否是創(chuàng)業(yè)公司的機會？”的詰問一直懸在頭頂。

事實是在今年4月，「暗涌Waves」就注意到國內(nèi)通用大模型創(chuàng)業(yè)潮的首戰(zhàn)，已基本終結(jié)。這一說法后來也得到一些投資人證實，“就這些了”，此后聲稱要入局大模型的創(chuàng)業(yè)公司基本絕跡。

在一位一級市場觀察人士看來，關(guān)于大模型，不光創(chuàng)業(yè)團隊，敢下場的大基金也只有少數(shù)大名字，而且機構(gòu)主要基于賭人的邏輯，前方還有漫長的證明題要做。

和傅盛論辯完的朱嘯虎，第二天就在朋友圈表示，他的核心觀點是：不要迷信通用大模型，因為明年GPT-3.5就成commodity（通用基礎(chǔ)設(shè)施），而3年后，GPT-4也會是。

這背后正是關(guān)于大模型的另一重隱憂：底層的大模型本身在變，而未來很可能大量開源，或者1-2個頭部廠商贏者通吃。如此一來，中國大模型創(chuàng)業(yè)的價值與投入就根本不成正比。

至于那個眾人言說中的“比互聯(lián)網(wǎng)更大的機會”，在戴雨森看來，立足點是“能做出可以使用工具、解決任務(wù)、分解任務(wù)的AGI”，而能實現(xiàn)這一點的團隊，即便在世界范圍內(nèi)都很稀缺。

前不久，在Waves大會的一場圓桌論壇上，中國人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院盧志武教授，就質(zhì)疑了所謂“國產(chǎn)大模型的春天”。在他看來，這不過是很多公司在“微調(diào)國外底座模型”的假象。

現(xiàn)實也的確如此。一位AI創(chuàng)業(yè)者告訴我們，很多聲稱要做大模型的創(chuàng)業(yè)公司，其實從一開始就是在用Supervised Fine Tuning等快捷技術(shù)，做一個“還可以的”語言大模型出來，真正有資金和技術(shù)實力去挑戰(zhàn)GPT4的團隊和項目屈指可數(shù)。

更多創(chuàng)業(yè)公司開始向醫(yī)療、法律等垂直大模型以及中間層、應(yīng)用層遷移。王慧文的光年之外，以及王小川的新公司，后來都選擇了同時做大模型和基于模型的應(yīng)用。

“42章經(jīng)”曲凱發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，以他的體感，前一段拿到融資的AI項目中，做底層模型的大概有10%-20%，做infra/中間層的有20%-30%，做應(yīng)用層的有60%-70%。其中如果把還沒拿到錢的也加進來，做應(yīng)用的估計至少是95%+。

但垂直大模型以及應(yīng)用這條路也并非坦途。對創(chuàng)業(yè)公司來說，垂直領(lǐng)域的場景和數(shù)據(jù)很難獲取。而它所構(gòu)建的能力又不能是通用大模型輕易覆蓋的。

像infra/中間層，一位投資人曾在社交媒體上表示，旨在滿足數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、模型調(diào)度等MLOps需求的創(chuàng)業(yè)公司，會面臨“中間商難賺差價”的夾心尷尬——前有免費開源工具，后有云廠商打包工具和服務(wù)。同時，“國內(nèi)客戶付費習(xí)慣仍然沒有很好地養(yǎng)成，尤其在企業(yè)開支緊縮的經(jīng)濟恢復(fù)期”。

在Waves大會上，真格基金戴雨森提到，在中國做2B服務(wù)，會受到市場付費意愿、客戶采購方式特點的限制。“中國互聯(lián)網(wǎng)之前一大特點，就是要直接找用戶收錢很難，很多時候都是羊毛出在豬身上。”像OpenAI和Claude在美國可以直接通過公有云賣API服務(wù)，而在中國只提供API還不夠，“很多做大模型的公司針對企業(yè)客戶，現(xiàn)在是連服務(wù)器帶模型一起賣，還得提供訓(xùn)練和微調(diào)服務(wù)”。

上述在社交媒體發(fā)文的投資人還提到，應(yīng)用層項目可以分為兩種：那些垂直場景里深耕的老項目在積極接入大模型，手握數(shù)據(jù)做微調(diào)；而新項目談格局為時尚早，在大模型的迭代能力被充分釋放前，很容易“速生速死”。

這在海外市場已有表征。例如去年尚風(fēng)頭無兩的美國獨角獸Grammarly和Jasper，在GPT4發(fā)布后，現(xiàn)有功能即被代替，價值迅速被攤薄，朱嘯虎公開稱“這兩家公司或?qū)⒑芸鞖w零，根本守不住”。

今年3月，OpenAI發(fā)布論文開源了新模型代碼：效果一步成圖，1秒18張。有人因此評價“擴散模型Diffusion的時代結(jié)束了”。而此時距離后者成為2022“AIGC元年”誕生的重要技術(shù)基石，以及基于此帶來許多模型的涌現(xiàn)，還不到一年。

所以這一波AI創(chuàng)業(yè)者、尤其是應(yīng)用層公司，始終存在于一個左右互搏的困局里：不做，錯過了是輸；做了可能很快被替代，同樣是輸。

在Waves大會上，昆侖萬維CEO方漢提到，他和中國最*的產(chǎn)品經(jīng)理交流后發(fā)現(xiàn)，對方還處在很懵的狀態(tài)：“這一波大模型遠超產(chǎn)品進展”。隨后的獨立演講中，獵豹CEO傅盛快速反駁了這一判斷：“產(chǎn)品經(jīng)理并不懵，很多已經(jīng)在行動”。但顯然至今，還沒有令人滿意的殺手級產(chǎn)品出現(xiàn)。阿里巴巴、百度推出大模型的當(dāng)日，股價均不同程度下跌。

這些特性也造成了一級市場的一種奇觀：除了紅杉中國、真格、源碼、五源、IDG資本等機構(gòu)，“機構(gòu)新出手很謹慎，更多積極在促成老項目和portfolio往AI方向轉(zhuǎn)，從而多出去融錢”。

在一些投AI投資人眼中，不光是模型升級問題，如果AI安全沖突——這個普羅大眾更關(guān)心的問題——進一步加劇，也可能會讓AI浪潮再次進入低谷，這一次的AI信仰還能持續(xù)多久？

十年AI夢

十余年來，AI風(fēng)口在創(chuàng)投界一直回環(huán)往復(fù)地出現(xiàn)。

技術(shù)路線的不停演化，讓這個行業(yè)充滿了那種“槍出現(xiàn)之前，研究如何能磨一把更快的刀”以及“發(fā)現(xiàn)未被識別的槍”的故事。

如同深度學(xué)習(xí)路線在2012年以前被忽視一樣，在AlphaGo最熱的2016年，通用人工智能被業(yè)界普遍認為不可能實現(xiàn)?！?018年GPT1推出，在當(dāng)年看來是離經(jīng)叛道的路。”綠洲資本創(chuàng)始合伙人張津劍曾對我們描述，當(dāng)時的行業(yè)主流路線是垂直模型、人工標(biāo)注，“仿佛雕花”，而GPT做通用，“強行用大量數(shù)據(jù)硬懟，在學(xué)界看起來很粗魯”。

出門問問創(chuàng)始人兼CEO李志飛回憶起2年前開始做大模型的經(jīng)歷：團隊頂著很大壓力，技術(shù)總監(jiān)幾度提出離職。而此時其實距離谷歌2017年發(fā)表Transformer模型、為通用人工智能打開了*扇門，已經(jīng)過去了三年，然而少有人識別出背后的意義。

追溯歷史，從1960年代人工智能概念在學(xué)界被提出以來，僅本世紀就誕生過兩次AI浪潮。

2012年，在全球*規(guī)模的視覺識別比賽中，時年65歲的Geoffrey Hinton教授帶領(lǐng)兩名學(xué)生拿下冠軍。成功來源于在一種新的AI研究范式中找到突破：以深度學(xué)習(xí)為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)派，從此前沉寂20余年的學(xué)術(shù)邊緣研究，一躍成為正統(tǒng)主流。

之后十年間，深度學(xué)習(xí)成為大多數(shù)人工智能企業(yè)的底層技術(shù)基礎(chǔ)，并從學(xué)術(shù)走向產(chǎn)業(yè)，在視覺、語音和語義技術(shù)等領(lǐng)域率先應(yīng)用。

在中國，語音識別領(lǐng)域，誕生了出門問問、科大訊飛、云知聲等公司，圖像識別領(lǐng)域，則出現(xiàn)了AI四小龍曠視、依圖、商湯、云從以及第四范式等。

而在2016年，谷歌AlphaGo在人機圍棋比賽中以*優(yōu)勢擊敗世界圍棋冠軍李世石，讓“機器智慧戰(zhàn)勝了人類”的現(xiàn)實，*次在大眾層面上被廣泛認知。這迅速引發(fā)了全球AI軍備競賽，并很快迎來國家政策層面的支持。

在這場AI熱潮中，大廠宣布All In，陸奇空降百度，騰訊、字節(jié)等相繼組建AI Lab，阿里達摩院成立，馬云喊出“三年投入1000億元”的豪言。

各大科技論壇上，人們樂此不疲地探討“奇點已來”和機器人三定律，投資人篤信，人工智能將是繼蒸汽機、內(nèi)燃機和互聯(lián)網(wǎng)之后的第四次生產(chǎn)力革命。

彼時的創(chuàng)投行業(yè)正面臨投資主題的缺乏（與當(dāng)下不無相似），幾次互聯(lián)網(wǎng)大并購相繼落幕，平臺型機遇消退，巨頭的觸角無處不在。AI和直播短視頻、共享單車等一起，接棒成為熱門賽道。

AI投融資趨于狂熱。有報告顯示，2016年全球AI融資規(guī)模近百億美元，相當(dāng)于2000年到2013年13年間總?cè)谫Y額之和。一個側(cè)面佐證是，在2016年全球股市低迷的情況下，英偉達股價依然漲了3倍。

但疲態(tài)很快顯現(xiàn)。2019年，中國在AI領(lǐng)域的投資額與投資筆數(shù)大幅下降，9成AI創(chuàng)業(yè)公司處于虧損狀態(tài)。猛烈降溫開始了。

據(jù)IT桔子等數(shù)據(jù)顯示，2014年至2018年，中國人工智能領(lǐng)域的IPO退出平均回報僅為1.83倍，2018年全年有將近90%的人工智能公司處于虧損狀態(tài)。2019年，“投資人逃離人工智能”刷屏，經(jīng)過幾年凋敝，除聯(lián)想之星、創(chuàng)新工場等機構(gòu)外，國內(nèi)真正在持續(xù)關(guān)注AI的投資人寥寥，大基金也幾乎沒有專人在長期覆蓋。

可以說，除了少數(shù)早期投資者落袋為安，AI至今是一個沒能讓投資人賺到大錢的賽道。

一則至今被反復(fù)提起的投資人舊聞，或能代表其間慘烈：成立于2013年的格靈深瞳，傳言公司在拿到天使輪后，徐小平在飯局上稱其至少估值5000億美元，而沈南鵬認為1000億美元比較實際，最終妥協(xié)在了估值3000億美元的中間數(shù)上。而現(xiàn)實讓所有人意外，時隔9年，經(jīng)歷了流血上市的格林深瞳去年終登科創(chuàng)板，當(dāng)前市值是65億人民幣（以7月6日收盤價計算）。

AI十年，至今還走在阻且長的道路上。

在曠視的首位投資人、聯(lián)想之星總裁/主管合伙人王明耀看來，十年前的AI創(chuàng)業(yè)者處在摸索階段，背景大多來自學(xué)術(shù)界，對變現(xiàn)的思考不甚清晰，加上并不成熟的產(chǎn)業(yè)配套，共同導(dǎo)致了AI商業(yè)化道路的漫長。

2011年，聯(lián)想之星決定扶持三位年輕人走上創(chuàng)業(yè)之路，曠視當(dāng)時估值僅1400萬人民幣。天使輪后，為避免人民幣無錢可融，公司才轉(zhuǎn)為美元架構(gòu)。彼時資本市場的低預(yù)期，讓“早年的AI創(chuàng)業(yè)者起步很難”。之后，曠視從CV游戲一路到相親社交、商品推薦的嘗試都不順利，直到2015年與支付寶開始人臉支付合作。王明耀回憶，公司甚至“成立5年才拿到*筆政府安防訂單”。而今天的市場，不可同日而語。

這也讓創(chuàng)投界對AI的又一次狂熱，顯得格外義無反顧。而這次技術(shù)進步*的意義不同在于——AI*次具備了通用的可能。

如果說過去十年深度學(xué)習(xí)的兩輪AI創(chuàng)新，仍然是點狀分布，是面向特定任務(wù)的智能、作用于垂直行業(yè)，這一輪的大模型則是李開復(fù)所說的“從孤島到大陸”的進步：無需人工標(biāo)注，模型規(guī)模大，具備跨領(lǐng)域能力。

技術(shù)突破對舊世界的改造是劇烈的。一位互聯(lián)網(wǎng)投資人對我們說，新浪潮之下，像商湯、曠視這樣的大公司，至少還留下了大量算力和經(jīng)驗儲備。而對更多的AI企業(yè)來說，隨著技術(shù)的演化，或?qū)ⅰ皠?chuàng)業(yè)未半而中道崩殂”。

回不去的舊世界

“Holy shit！”DCM董事合伙人林欣禾脫口而出。

這是22年初聯(lián)系到Tiamat創(chuàng)始人青柑時，林欣禾*次看到文生圖效果的下意識反應(yīng)。

這位親歷互聯(lián)網(wǎng)浪潮的成功創(chuàng)業(yè)者，一直活躍在一線的古典互聯(lián)網(wǎng)投資人。在對「暗涌Waves」描述當(dāng)時情境時，他毫不掩飾驚訝，并堅定認為“新一代AI浪潮真的來了”，“不再以TMT時代的推薦為邏輯，而是直接替人完成所有事，人連鼠標(biāo)都不用動?！?/p>

盡管對AI的投資還在迷霧中行走，甚至在短期內(nèi)都將保持低沉，但這不妨礙它持續(xù)向舊世界開炮：像SaaS、出海等大量原有商業(yè)模式，面對即將被AI改寫的命運。

一位長期關(guān)注企業(yè)服務(wù)的投資人認為，未來中國的SaaS公司，甚至所有2B企業(yè)，都應(yīng)該是人工智能公司，軟件將被智能即服務(wù)所替代。

AI一方面降低服務(wù)成本&提高人效，另一方面打通服務(wù)的流程環(huán)節(jié)。如果仍然是一家傳統(tǒng)的軟件公司，“那基本沒戲了。”

風(fēng)暴同樣席卷原有的AI創(chuàng)業(yè)者，技術(shù)路線的失靈，帶來的危機只會更甚：上一波基于深度學(xué)習(xí)做垂直小模型的AI公司，要么革命，要么死亡。

李志飛舉例，以前很多做NLP的人，總覺得這些變化影響不到自己，“過去有PhD或教授專門研究語法解析、詞性標(biāo)注，未來這些中間環(huán)節(jié)都會消失”。很多從業(yè)者如今終于意識到，未來就不應(yīng)該存在一個專門做機器翻譯、問題回答或語音識別的工種。如果不轉(zhuǎn)型，就將面臨失業(yè)或工作無人關(guān)注的窘境。

在一些投資人看來，當(dāng)生產(chǎn)力的供應(yīng)結(jié)構(gòu)被重新塑造，無限量的初級工程師將由AI替代。被長期作為中國商業(yè)自信敘事一部分的“工程師紅利”，或?qū)⒉辉俅嬖凇?/p>

心識宇宙創(chuàng)始人陶芳認為，面對AI，接下來只有兩種人：“溺水者or淘金者”，他進而反問到：“蒸汽火車來的時候，難道只影響馬車司機嗎？”

真格基金合伙人劉元則表示，對于投資人和創(chuàng)業(yè)者來說，這意味著“三五個人可以干翻大廠的機會”又重新存在了。他甚至感覺，“之前所有的積累恰好是為這一刻準(zhǔn)備的”。

劉元在2014年入行，作為早期投資人，他“偶爾覺得有些生不逢時”：錯過了移動互聯(lián)網(wǎng)*的2011-2012，后來的雙碳、新能源、汽車等風(fēng)口又極度資本密集。而突然，TMT投資人所熟悉的數(shù)據(jù)飛輪、顛覆式創(chuàng)新、產(chǎn)品思維同理心等經(jīng)典理論，“好像又重新有用了”。

在訪談中，劉元反復(fù)向我們提到維特根斯坦的那句名言：“語言的極限就是世界的極限”。他說，這是AGI更令他激動的部分：如果人的思維就是一個語言過程，那文科生臆想中的世界極可能在語言大模型上實現(xiàn)。

目前，經(jīng)過*階段的角逐，許多投資人們似乎更看好大廠的大模型試驗。

不過，正如不久前下場大模型的幻方創(chuàng)始人梁文鋒所言，“市場是變化的。真正的決定力量往往不是一些現(xiàn)成的規(guī)則和條件，而是一種適應(yīng)和調(diào)整變化的能力?！岸@或許才是創(chuàng)業(yè)公司的縫隙。

林欣禾在歡呼新時代到來的同時，也認為當(dāng)前很多大模型有“因為缺乏應(yīng)用而受阻”的可能。他類比五六年前美國AR/VR賽道的火熱：谷歌眼鏡燒錢無數(shù)，但至今未做出來。何況在這波AI革命中，軟件尚未和硬件充分結(jié)合，“很多事情We still have to see”。

但無論如何，在林欣禾看來，ChatGPT就像一道玻璃門，一旦跨過就再也回不去了：“AI is the new internet.”

這場至今不過200天的創(chuàng)業(yè)潮，或許正是未來創(chuàng)投故事的典型樣貌：道路無疑正確，但注定漫長。