英諾天使基金合夥人王晟：風投“船票之戰”劍指大模型
北京作者｜閆妍
出品｜網易科技《潮頭》欄目
中國VC圈正經曆著久違的興奮與焦慮。
ChatGPT的出圈，讓AIGC概念“一夜爆紅”，人們興奮於人工智能應用從燒錢到賺錢的曆史轉機，中國創投圈時隔許久終於迎來新的風口，算法模型、數據集、算力層的優質創業公司，成為這輪VC爭搶的重要標的。
嚴酷寒冬過後的旺盛春天，格外令人迷戀。英諾天使合夥人王晟告訴《潮頭》欄目，當下VC圈一改去年的垂頭喪氣，變得熱鬧、忙碌、躁動，“既興奮又焦慮。”
他認為，國內ChatGPT相關的創業投資機會主要有兩個方向。第一是研發大模型，直接對標ChatGPT，比如做中國版ChatGPT；第二就是將ChatGPT垂直應用到各個細分領域。
其中，最“卷”的是大模型。“最近大家都在看大模型，因為窗口很短，最近幾個月必須要投一家，大家都非常的焦慮。”在王晟看來，一是“僧多肉少”，國內真正有能力做大模型的團隊非常少，沒太多可選的餘地；二是“船票太貴”，下一輪大家都衝著上百億的估值去融，VC這一輪投不到，後麵可能都投不進去了。
興奮的不止VC，還有AI創業者們。如王小川、王慧文等擁有敏銳嗅覺的商業大佬，已決心抓住這波技術紅利，高調入局“劍指”大模型。更有眾多背景華麗的年輕創業團隊湧現，預感將成為下一樁偉大事跡的主角，創業的列車再一次提速。
風浪越大魚越貴。王晟講，這波大模型創業熱潮中，衝進來的人普遍水平高，能力強，裹挾的資本體量也大，但最終能拚出來的可能不會超過三家。“能拚出來的肯定會成為萬億級體量的公司。”
毋庸置疑的是，一群懷抱最狂野夢想的冒險家們已經出發，未來一定會有一個令人悲欣交集的答案，關於“夢想”與“成敗”的謎底，等待他們去揭曉。
一、瞄準大模型，VC既興奮又焦慮
《潮頭》：ChatGPT引發了創投圈的躁動，最近VC最關注的方向是什麽？
王晟：最近大家都在看大模型，因為大模型窗口很短，最近幾個月必須要投一家。但國內能幹大模型的非常少，整個市場也就那麽點團隊，沒什麽太多可選的餘地，無非就是站個隊，選一家還不一定能投進去，VC最近都在忙這個事。
《潮頭》：如果這兩三個月之內沒投到大模型，等於說是被完全被落下了？
王晟：對VC來講，能夠接受的投資範圍，一般是幾個億、十幾個億（估值），這是比較舒服的，上來就要幾十個億，大多數VC已經很不舒服了。這波大模型下一輪大家都衝著上百億的估值去融了，基本上就不是VC的菜了，後麵是更大的大錢。所以VC這一輪投不到，後麵可能都投不進去了，大家現在都很焦慮。
《潮頭》：擔心又錯過一個時代，就像錯過字節、錯過快手一樣？
王晟：對，ChatGPT突然爆了，現在還有VC也許還沒摸到門路，並沒有搞清楚這裏麵的情況，東一榔頭西一棒子，都很焦慮。
其實，投進去的人也很焦慮。第一，這個是不是你想投的，能投進去的是不是他想投進去的，這是個問題。第二，就算是他想投進去的，大家是不是真就覺得那麽有把握，說我就相信這個一定能成，誰也沒有那麽長遠的預見性和洞察力，這裏麵不確定性因素太多了。總之，大家都很焦慮，而且這一輪都很貴，還好我們是去年投的，那時候還比較便宜，現在心態上就相對放鬆一點。
《潮頭》：在你看來國內ChatGPT相關的創業投資機會有哪些方向？
王晟：第一是研發大模型，直接對標ChatGPT，比如做中國版ChatGPT，同時，在ChatGPT這類語言大模型之外還可以擴展到圖片、視頻等領域；第二就是將ChatGPT垂直應用到各個細分領域。
《潮頭》：英諾目前的投資進展如何？
王晟：我們一年半之前就把AIGC確定為主要投資方向了，我個人認為市場上大量項目我們都看過，總共也沒多少，掰著手指頭就能數出來那幾家。去年我們投了深言科技，大模型方向，是清華NLP實驗室的項目，我認為這家公司是很有潛力的標的。我們還投了做全新應用場景的公司深空交響，所以現在倒不是太緊張，剩下就是查缺補漏。
《潮頭》：這個行業10%的super deal會出現在哪？
王晟：這波出來大模型創業的清華係最多，比如清華唐傑教授的智譜華章，黃民烈教授的聆心智能，清華大學NLP實驗室的劉知遠，我們投資的深言科技豈凡超團隊，以及循環智能楊植麟，再加上王小川、王慧文這樣的大佬，總之清華係是這波大模型創業的核心主體，在中國的人工智能領域裏麵清華大學一枝獨秀，這裏麵我認為可能真正能打的是深言科技和王小川。
《潮頭》：ChatGPT概念興起之後，相關企業雨後春筍般出現，這其中哪些是“占坑”，哪些具備真才實學，我們的判斷標準應是什麽？
王晟：市場上真正能打的確實不多，我們在看的時候，起碼他要證明在過去幹過這件事，或者他的background非常支持，現在出來好多人之前是幹別的，根本沒搞過大模型，就是蹭熱度，全跑過來湊熱鬧。
二、“三年內能追上ChatGPT，已經很樂觀”
《潮頭》：大模型的商業模式應該是怎樣的？像ChatGPT這樣的產品需要大量頂尖人才，巨額的資金投入，目前交互成本也非常高昂，這個東西到底能不能掙到錢？
王晟：其實這件事都不需要考慮，當你做的技術獨步全球的時候，你的護城河壁壘很高，你發現這對全人類都有用，怎麽可能賺不到錢呢？隻不過，現在大家的認知和想象力都不夠。
今天的大模型正在無限接近通用目的技術，接近了印刷術，接近了蒸汽機，接近了電力，接近了芯片，接近了互聯網，它就有如此重要的意義。
人類曆史上能被經濟學家相對公認的通用目的技術隻有20幾種，是要具有巨大顛覆性的，使得整個技術發展產生躍遷，技術作為一個底座可支撐各個領域廣泛的創新和發展，結果是會導致人類經濟產生非線性的躍遷，或者說是大幅度的非線性增長。
《潮頭》：中國必須有自己的ChatGPT，在一些業內人士看來，ChatGPT底層算法transformer是開源的，中國無論在人才、算法、算力，和全世界的領先國家，沒有什麽太大的劣勢？
王晟：中國必須有一個ChatGPT，但是中國比起人家那個水平要差非常多。ChatGPT一些核心技術根本沒開源，甚至一點技術信息都沒有透露，你以為你掌握了人家論文裏麵披露的那些東西，但知道怎麽實現的並不意味你就能做出來。
這裏麵，人家踩了多少坑，多少的know how，你都不知道。數據從哪來？要怎麽清洗、處理？這是最核心的東西，也都沒有跟你講。你以為用Transformer直接訓就完了嗎？太狂妄了。
《潮頭》：奮起直追的話，大概什麽時候能趕上國外最先進水平？
王晟：靜態來講也許我們兩三年能追上，我認為已經很樂觀了。但這件事是動態的，等我們搞出類ChatGPT產品，人家可能又有進步了，且進展速度遠比我們追得速度還要快，那麽可能永遠都追不上。除非這件事突然遇到了一個瓶頸，整個科技發展方向到頭了，對方不得不停下來，或許我們還有機會追平，或者我們挖掘到一種新的技術路徑有機會追上，不然沒有機會了。
《潮頭》：落後的後果將是什麽？
王晟：這其實就是一個麵向白領的工業革命，與當年發明蒸汽機、電力的意義是一樣的。之前，人類經曆的都是藍領的工業革命，之前隻不過是用機器的力量替代人力，現在是用機器的智慧替代人的智慧，都是用機器替代人。
未來AI可以自主地去做某些方麵的學習和研究，從而在那個領域裏產生更強大的AI。生產力工具可能都不是被人發明創造的，而是被AI發明創造出來的，這是非常可怕的一件事。如果這一撥我們抓不到，被美國人控製了，輸出很多價值觀的東西，甚至可能涉及到“支配地球”的問題，對我們的後果會很慘痛。
三、產業落地場景最看好遊戲方向
《潮頭》：對於現在大熱的虛擬人方向，你怎麽看？
王晟：我們現在不怎麽投虛擬人。第一個，這種能力是一種普世的能力，通用的能力，這個市場仍然是沒有什麽技術門檻的，很難說你有的別人一定沒有。
第二個，很多人在推虛擬偶像，但背後的IP邏輯其實跑不通，IP必須是高冷的，不可能跟你去聊天，你見過哪個偶像明星跑去跟粉絲聊天？不可能的。他不能是個賠聊機器人。打IP根本就不要說話，你要保持高冷，所以ChatGPT對打IP沒有絲毫的作用。
《潮頭》：今年在AIGC方向的打法是怎樣的？哪些方向會激進，哪些方向會相對保守？
王晟：肯定會接著投。第一個，大模型我們會繼續看，包括語言的大模型以及其他模態的模型，我們也會看，也會繼續投，還有一些做多模態大模型的科學家比較厲害，我們也要去看一看，有沒有機會投到他們。
另外，應用場景我們也在尋找機會，隻不過現在還沒有看到特別好的標的。其實，這段時間我們也看了很多應用場景，分析下來覺得不是那麽靠譜，搞建築設計，搞家居設計，搞服裝設計，搞麵料印染的，搞廣告的，搞短視頻的，搞繪本的，搞插畫，真的多得?很，什麽方向都有。
但這些方向我們分析來分析去覺得沒法投。不如遊戲行業，門檻最高又最掙錢，又有一些護城河壁壘。我們還在繼續看，除了遊戲以外其他特別好的方向，既有壁壘，又有深度，又沒有大家夥跟你來爭，又能賺到錢。當然也許我們有點保守，因為也有我們沒選擇的項目後麵是拿了錢的。但NFT、Web3、數字藏品，沒有明確的政策我們肯定不投。
《潮頭》：大模型在日常生活中最先顛覆的是什麽場景？
王晟：包括文稿、圖片、視頻這些，衝擊都很大，各種內容的工作者的場景都會被打穿。衝擊最大還有NLP，搞NLP都被降維打擊了，效果比大模型差了太多。這一波最可怕的是會產生特別中心化的巨頭，過去人工智能的門檻其實不算很高，誰撈著點客戶去做個模型就能服務，未來不會了，門檻大幅度提高，你必須要做一個大模型去服務客戶，其實就是雲市場的整體升級。
四、“卡脖子”的芯片，會不會拖中國ChatGPT後腿？
《潮頭》：有人說漢語中國版ChatGPT難度更高，因為漢語訓練更複雜，漢語體係會阻擋我們AI的腳步嗎？
王晟：我一直對外麵講，隻學中文的中文大模型是不懂中文的。GPT 3裏麵大概隻有極少數的數據是中國數據，她說中文已經說得非常好了，而且在過去的各種評測中是吊打我們自己的語言大模型。
這說明了，人類語言本身就是一個符號係統，雖然表麵上語言不一樣，但內部蘊含的知識與知識之間的關係是一樣的，語言大模型一定是對全世界人類的知識，各個語言的知識，進行學習和收集最終產生的效果。這意味著，如果想做出很牛的中文大模型，也必須全球性地學習知識、學習數據，這對中國企業是一個巨大的挑戰。
《潮頭》：英偉達的GPU計算芯片A100和H100被限製向中國出口，這對中國類ChatGPT的發展有什麽影響？
王晟：我覺得短中期影響不大，第一，大廠之前都買了很多，本身A100在國內還是有一定存量的。第二，就算不能用A100，用A800也沒什麽，主要是帶寬的問題，帶寬當然也會影響訓練的效率，但現在大家都傾向於把這些顯卡做成集群，用各種分布式的方案框架去解決它，所以帶來的問題沒有那麽大，目前來講都是可以克服的。
但長期來看也許會有問題，或者說美國進一步切斷，比如說A800也不讓賣給中國。他們最近開始準備賣H800，H800就是專門為transformer做的優化，性能要好很多。如果能采購到H800，一個H800可能頂很多塊A100，就沒有那麽卡脖子了。
其實，算力不是現在最大的問題，跟美國的差距也沒有那麽大，反而是數據和算法有很大差距。隻不過，很多人不這麽認為，這裏麵有爭議。但真正搞過大模型的人都認為，還是有很大門檻的，沒搞過大模型的人都覺得這很簡單。
《潮頭》：大模型市場的最終格局會怎麽樣？
王晟：大家肯定要做也做大模型，因為隻有大模型的故事才性感。這波衝進來的人水平都比較高，能力也很強，裹挾的資本體量比較大，但最終能拚出來的可能就是一兩家、兩三家，能拚出來的肯定就變成了新的AI大龍，都是萬億級體量的公司。
但是沒拚出來的也不會死，因為都是牛人，他們會找準方向，變成某一個方向的應用型公司。在這種競爭中，他可能到後麵已經競爭不了了，因為資本體量接下來融都得10億量級，幾十億的量級，甚至上百億的量級去融資，後麵有些企業就做不到了，不支持你往大模型方向跑了，你就得轉，轉成某些行業型的（應用型公司）。
但是這批人又具備比較強的大模型的能力，利用現有的大模型能力也能做出更好的產品，半途肯定會有人退場，退場也會找到新的方向去轉型，也不是說他們會死掉。
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