                    通用大模型很难属于创业公司！越来越多的公司开始逃离大模型神话-AI至今是一个没能让投资人赚到大钱的赛道！十年前的AI创业者处在摸索阶段，背景大多来自学术界，对变现的思考不甚清晰，加上并不成熟的产业配套，共同导致了AI商业化道路的漫长。彼时的创投行业正面临投资主题的缺乏（与当下不无相似），几次互联网大并购相继落幕，平台型机遇消退，巨头的触角无处不在。AI和直播短视频、共享单车等一起，接棒成为热门赛道。AI投融资趋于狂热。有报告显示，2016年全球AI融资规模近百亿美元，相当于2000年到2013年13年间总融资额之和。一个侧面佐证是，在2016年全球股市低迷的情况下，英伟达股价依然涨了3倍。但疲态很快显现。2019年，中国在AI领域的投资额与投资笔数大幅下降，9成AI创业公司处于亏损状态。猛烈降温开始了。据IT桔子等数据显示，2014年至2018年，中国人工智能领域的IPO退出平均回报仅为1.83倍，2018年全年有将近90%的人工智能公司处于亏损状态。2019年，“投资人逃离人工智能”刷屏，经过几年凋敝，除联想之星、创新工场等机构外，国内真正在持续关注AI的投资人寥寥，大基金也几乎没有专人在长期覆盖。可以说，除了少数早期投资者落袋为安，AI至今是一个没能让投资人赚到大钱的赛道！一则至今被反复提起的投资人旧闻，或能代表其间惨烈：成立于2013年的格灵深瞳，传言公司在拿到天使轮后，徐小平在饭局上称其至少估值5000亿美元，而沈南鹏认为1000亿美元比较实际，最终妥协在了估值3000亿美元的中间数上。而现实让所有人意外，时隔9年，经历了流血上市的格林深瞳去年终登科创板，当前市值是65亿人民币（以7月6日收盘价计算）。AI十年，至今还走在阻且长的道路上。后来的故事众人皆知。伴随着王慧文确诊抑郁症，光年之外被美团接手，这个大模型创业潮中引发最多关注的故事戛然而止。当我们提出那个问题时，中国大模型的创业还在狂飙之时。人们无比相信那个比“移动互联网大10倍”的平台级大机会：在GPT-4推出不过20余天时，已有超10余家创业公司坐上大模型牌桌，总融资额数十亿美金。此后包括大厂在内的20多家公司公布了自研AI大模型，“就连上古神仙的名字都不够用了”。顷刻间，光年之外的戏剧化故事，似乎应验了通用大模型很难属于创业公司的预言。越来越多的公司开始逃离大模型神话。这可能是过去十年、从硅谷到国内最快的一次共识收敛。在生成式AI面前，本就力竭的移动互联网，顷刻仿若陈旧之物。新一轮的世界交接俨然已经开始。仿佛一种应激反应，国内投资人一头扎进AI，却又发现大量功课要做。多位投资人在采访中不约而同称自己“还在学习”，以及反问：你们最近还跟谁聊了？绝大部分投资人其实根本不知道人工智能是什么？为何物？但风口总是不长命。尽管严格来说，相比于移动时代尾声的众多议题，大模型或AGI无疑是一个真命题。在GPT-4推出不过20余天时，市场已明显感受到，在这个注定是少数人的游戏中，国内通用大模型的创业潮首战已基本终结。6月底，猎豹移动CEO傅盛和金沙江创业投资基金主管合伙人朱啸虎在朋友圈的互怼，在体现投资人和创业者视角种种差异的同时，也显示出一种异常冷静的共识：有机会，但不会是BAT式的大机会。短短200天，更多的投资人和创业公司的焦点开始往垂直大模型或中间层、应用层迁移，而那个狂热的平台级或颠覆性的大机会，也逐渐被更现实的“零零散散的小机会”替代。随着一波波新技术的兴衰，AI在创投界不断进入冬天和春天。每一次看似高蹈的技术理想面前，都悬着一把难以商业化的达摩克利斯之剑。这次也没有例外。不要迷信通用大模型，因为明年GPT-3.5就成commodity（通用基础设施），而3年后，GPT-4也会是。这背后正是关于大模型的另一重隐忧：底层的大模型本身在变，而未来很可能大量开源，或者1-2个头部厂商赢者通吃。如此一来，中国大模型创业的价值与投入就根本不成正比。至于那个众人言说中的“比互联网更大的机会”，在戴雨森看来，立足点是“能做出可以使用工具、解决任务、分解任务的AGI”，而能实现这一点的团队，即便在世界范围内都很稀缺。前不久，在Waves大会的一场圆桌论坛上，中国人民大学高瓴人工智能学院卢志武教授，就质疑了所谓“国产大模型的春天”。在他看来，这不过是很多公司在“微调国外底座模型”的假象。现实也的确如此。一位AI创业者告诉我们，很多声称要做大模型的创业公司，其实从一开始就是在用Supervised Fine Tuning等快捷技术，做一个“还可以的”语言大模型出来，真正有资金和技术实力去挑战GPT4的团队和项目屈指可数。前一段拿到融资的AI项目中，做底层模型的大概有10%-20%，做infra/中间层的有20%-30%，做应用层的有60%-70%。其中如果把还没拿到钱的也加进来，做应用的估计至少是95%+。但垂直大模型以及应用这条路也并非坦途。对创业公司来说，垂直领域的场景和数据很难获取。而它所构建的能力又不能是通用大模型轻易覆盖的。像infra/中间层，一位投资人曾在社交媒体上表示，旨在满足数据采集、标注、模型调度等MLOps需求的创业公司，会面临“中间商难赚差价”的夹心尴尬——前有免费开源工具，后有云厂商打包工具和服务。同时，“国内客户付费习惯仍然没有很好地养成，尤其在企业开支紧缩的经济恢复期”。在Waves大会上，真格基金戴雨森提到，在中国做2B服务，会受到市场付费意愿、客户采购方式特点的限制。“中国互联网之前一大特点，就是要直接找用户收钱很难，很多时候都是羊毛出在猪身上。”像OpenAI和Claude在美国可以直接通过公有云卖API服务，而在中国只提供API还不够，“很多做大模型的公司针对企业客户，现在是连服务器带模型一起卖，还得提供训练和微调服务”。应用层项目可以分为两种：那些垂直场景里深耕的老项目在积极接入大模型，手握数据做微调；而新项目谈格局为时尚早，在大模型的迭代能力被充分释放前，很容易“速生速死”。这在海外市场已有表征。例如去年尚风头无两的美国独角兽Grammarly和Jasper，在GPT4发布后，现有功能即被代替，价值迅速被摊薄，朱啸虎公开称“这两家公司或将很快归零，根本守不住”。今年3月，OpenAI发布论文开源了新模型代码：效果一步成图，1秒18张。有人因此评价“扩散模型Diffusion的时代结束了”。而此时距离后者成为2022“AIGC元年”诞生的重要技术基石，以及基于此带来许多模型的涌现，还不到一年。所以这一波AI创业者、尤其是应用层公司，始终存在于一个左右互搏的困局里：不做，错过了是输；做了可能很快被替代，同样是输。在一些投AI投资人眼中，不光是模型升级问题，如果AI安全冲突——这个普罗大众更关心的问题——进一步加剧，也可能会让AI浪潮再次进入低谷，这一次的AI信仰还能持续多久？如果说过去十年深度学习的两轮AI创新，仍然是点状分布，是面向特定任务的智能、作用于垂直行业，这一轮的大模型则是“从孤岛到大陆”的进步：无需人工标注，模型规模大，具备跨领域能力。技术突破对旧世界的改造是剧烈的。一位互联网投资人对我们说，新浪潮之下，像商汤、旷视这样的大公司，至少还留下了大量算力和经验储备。而对更多的AI企业来说，随着技术的演化，或将“创业未半而中道崩殂”。在欢呼新时代到来的同时，也认为当前很多大模型有“因为缺乏应用而受阻”的可能。类比五六年前美国AR/VR赛道的火热：谷歌眼镜烧钱无数，但至今未做出来。何况在这波AI革命中，软件尚未和硬件充分结合，“很多事情We still have to see”。但无论如何，ChatGPT就像一道玻璃门，一旦跨过就再也回不去了：“AI is the new internet.”这场至今不过200天的创业潮，或许正是未来创投故事的典型样貌：道路无疑正确，但注定漫长。道阻且长摘录 
Abraham张俊
通用大模型很难属于创业公司！越来越多的公司开始逃离大模型神话-AI至今是一个没能让投资人赚到大钱的赛道！十年前的AI创业者处在摸索阶段，背景大多来自学术界，对变现的思考不甚清晰，加上并不成熟的产业配套，共同导致了AI商业化道路的漫长。彼时的创投行业正面临投资主题的缺乏，几次互联网大并购相继落幕，平台型机遇消退，巨头的触角无处不在。AI和直播短视频、共享单车等一起，接棒成为热门赛道。AI投融资趋于狂热。有报告显示，2016年全球AI融资规模近百亿美元，相当于2000年到2013年13年间总融资额之和。一个侧面佐证是，在2016年全球股市低迷的情况下，英伟达股价依然涨了3倍。但疲态很快显现。2019年，中国在AI领域的投资额与投资笔数大幅下降，9成AI创业公司处于亏损状态。猛烈降温开始了。据IT桔子等数据显示，2014年至2018年，中国人工智能领域的IPO退出平均回报仅为1.83倍，2018年全年有将近90%的人工智能公司处于亏损状态。2019年，“投资人逃离人工智能”刷屏，经过几年凋敝，除联想之星、创新工场等机构外，国内真正在持续关注AI的投资人寥寥，大基金也几乎没有专人在长期覆盖。可以说，除了少数早期投资者落袋为安，AI至今是一个没能让投资人赚到大钱的赛道！一则至今被反复提起的投资人旧闻，或能代表其间惨烈：成立于2013年的格灵深瞳，传言公司在拿到天使轮后，徐小平在饭局上称其至少估值5000亿美元，而沈南鹏认为1000亿美元比较实际，最终妥协在了估值3000亿美元的中间数上。而现实让所有人意外，时隔9年，经历了流血上市的格林深瞳去年终登科创板，当前市值是65亿人民币。AI十年，至今还走在阻且长的道路上。后来的故事众人皆知。伴随着王慧文确诊抑郁症，光年之外被美团接手，这个大模型创业潮中引发最多关注的故事戛然而止。当我们提出那个问题时，中国大模型的创业还在狂飙之时。人们无比相信那个比“移动互联网大10倍”的平台级大机会：在GPT-4推出不过20余天时，已有超10余家创业公司坐上大模型牌桌，总融资额数十亿美金。此后包括大厂在内的20多家公司公布了自研AI大模型，“就连上古神仙的名字都不够用了”。顷刻间，光年之外的戏剧化故事，似乎应验了通用大模型很难属于创业公司的预言。越来越多的公司开始逃离大模型神话。这可能是过去十年、从硅谷到国内最快的一次共识收敛。在生成式AI面前，本就力竭的移动互联网，顷刻仿若陈旧之物。新一轮的世界交接俨然已经开始。仿佛一种应激反应，国内投资人一头扎进AI，却又发现大量功课要做。多位投资人在采访中不约而同称自己“还在学习”，以及反问：你们最近还跟谁聊了？绝大部分投资人其实根本不知道人工智能是什么？为何物？但风口总是不长命。尽管严格来说，相比于移动时代尾声的众多议题，大模型或AGI无疑是一个真命题。在GPT-4推出不过20余天时，市场已明显感受到，在这个注定是少数人的游戏中，国内通用大模型的创业潮首战已基本终结。6月底，猎豹移动CEO傅盛和金沙江创业投资基金主管合伙人朱啸虎在朋友圈的互怼，在体现投资人和创业者视角种种差异的同时，也显示出一种异常冷静的共识：有机会，但不会是BAT式的大机会。短短200天，更多的投资人和创业公司的焦点开始往垂直大模型或中间层、应用层迁移，而那个狂热的平台级或颠覆性的大机会，也逐渐被更现实的“零零散散的小机会”替代。随着一波波新技术的兴衰，AI在创投界不断进入冬天和春天。每一次看似高蹈的技术理想面前，都悬着一把难以商业化的达摩克利斯之剑。这次也没有例外。不要迷信通用大模型，因为明年GPT-3.5就成commodity，而3年后，GPT-4也会是。这背后正是关于大模型的另一重隐忧：底层的大模型本身在变，而未来很可能大量开源，或者1-2个头部厂商赢者通吃。如此一来，中国大模型创业的价值与投入就根本不成正比。至于那个众人言说中的“比互联网更大的机会”，在戴雨森看来，立足点是“能做出可以使用工具、解决任务、分解任务的AGI”，而能实现这一点的团队，即便在世界范围内都很稀缺。前不久，在Waves大会的一场圆桌论坛上，中国人民大学高瓴人工智能学院卢志武教授，就质疑了所谓“国产大模型的春天”。在他看来，这不过是很多公司在“微调国外底座模型”的假象。现实也的确如此。一位AI创业者告诉我们，很多声称要做大模型的创业公司，其实从一开始就是在用SupervisedFineTuning等快捷技术，做一个“还可以的”语言大模型出来，真正有资金和技术实力去挑战GPT4的团队和项目屈指可数。前一段拿到融资的AI项目中，做底层模型的大概有10%-20%，做infra/中间层的有20%-30%，做应用层的有60%-70%。其中如果把还没拿到钱的也加进来，做应用的估计至少是95%+。但垂直大模型以及应用这条路也并非坦途。对创业公司来说，垂直领域的场景和数据很难获取。而它所构建的能力又不能是通用大模型轻易覆盖的。像infra/中间层，一位投资人曾在社交媒体上表示，旨在满足数据采集、标注、模型调度等MLOps需求的创业公司，会面临“中间商难赚差价”的夹心尴尬——前有免费开源工具，后有云厂商打包工具和服务。同时，“国内客户付费习惯仍然没有很好地养成，尤其在企业开支紧缩的经济恢复期”。在Waves大会上，真格基金戴雨森提到，在中国做2B服务，会受到市场付费意愿、客户采购方式特点的限制。“中国互联网之前一大特点，就是要直接找用户收钱很难，很多时候都是羊毛出在猪身上。”像OpenAI和Claude在美国可以直接通过公有云卖API服务，而在中国只提供API还不够，“很多做大模型的公司针对企业客户，现在是连服务器带模型一起卖，还得提供训练和微调服务”。应用层项目可以分为两种：那些垂直场景里深耕的老项目在积极接入大模型，手握数据做微调；而新项目谈格局为时尚早，在大模型的迭代能力被充分释放前，很容易“速生速死”。这在海外市场已有表征。例如去年尚风头无两的美国独角兽Grammarly和Jasper，在GPT4发布后，现有功能即被代替，价值迅速被摊薄，朱啸虎公开称“这两家公司或将很快归零，根本守不住”。今年3月，OpenAI发布论文开源了新模型代码：效果一步成图，1秒18张。有人因此评价“扩散模型Diffusion的时代结束了”。而此时距离后者成为2022“AIGC元年”诞生的重要技术基石，以及基于此带来许多模型的涌现，还不到一年。所以这一波AI创业者、尤其是应用层公司，始终存在于一个左右互搏的困局里：不做，错过了是输；做了可能很快被替代，同样是输。在一些投AI投资人眼中，不光是模型升级问题，如果AI安全冲突——这个普罗大众更关心的问题——进一步加剧，也可能会让AI浪潮再次进入低谷，这一次的AI信仰还能持续多久？如果说过去十年深度学习的两轮AI创新，仍然是点状分布，是面向特定任务的智能、作用于垂直行业，这一轮的大模型则是“从孤岛到大陆”的进步：无需人工标注，模型规模大，具备跨领域能力。技术突破对旧世界的改造是剧烈的。一位互联网投资人对我们说，新浪潮之下，像商汤、旷视这样的大公司，至少还留下了大量算力和经验储备。而对更多的AI企业来说，随着技术的演化，或将“创业未半而中道崩殂”。在欢呼新时代到来的同时，也认为当前很多大模型有“因为缺乏应用而受阻”的可能。类比五六年前美国AR/VR赛道的火热：谷歌眼镜烧钱无数，但至今未做出来。何况在这波AI革命中，软件尚未和硬件充分结合，“很多事情Westillhavetosee”。但无论如何，ChatGPT就像一道玻璃门，一旦跨过就再也回不去了：“AIisthenewinternet.”这场至今不过200天的创业潮，或许正是未来创投故事的典型样貌：道路无疑正确，但注定漫长。道阻且长摘录