当下,AIGC赛道依然是创投圈的热门话题。
与话题的火热相反,从年初到现在,生成式AI领域的国内外融资交易数和金额都在逐渐下降。
10月底,银杏谷资本创始人、CEO陈向明在接受《中国企业家》采访时表示,这一年他们在AI领域看得多,投得少。
银杏谷资本成立于2013年,由士兰控股、华立集团等浙江五大制造业集团跨界设立,目前已经投资超200家早期科技类企业,成功上市的企业有安路科技、中控技术、虹软科技等近二十家。
“现在投大模型肯定很难了,但在应用端,目前还看不清OpenAI的GPT未来边界在哪,垂直领域创业公司的能力是否会被覆盖掉。”陈向明说。
当下,不仅部分投资人对大模型产生了“悲观”情绪,很多创业者也非常冷静和谨慎。陈向明接触过一位就职于大公司的准创业者,初期融资已经谈妥,钱也基本到账了,但是观察到最近AI的发展情况后,还是决定先放弃融资等等再出来创业。
AIGC创投进入冷静期
ChatGPT爆火之后,一开始创投圈确实很热,创业者一哄而上都开始做底座模型,但上手之后发现,做底座模型存在很大挑战。
困难不仅仅在于数据、算力,还有大量工程师的比拼。国内发展相对靠前的创业公司以及几个大公司,每家的宣发都有点含糊,他们很难清晰地表达现在的状态。目前在大模型层面,国内很难挑战OpenAI这种公司。
所以AIGC很快进入第二阶段,创业者开始进入各个行业应用,调用大模型接口或者自研模型做一定的训练,开拓解决不同行业具体问题的业务,大量的相关创业公司在冒出来。
尽管我觉得这里面有一部分人并不是主动的,而是被动做选择,但我觉得创业公司确实比原来更理性了。
例如我之前接触过几位想要从大公司出来创业的人,本来已经谈好了融资,甚至有的钱已经到手了,但近期表示先不要从公司出来创业融资了,都决定再想想。
交流过后,有人跟我分析,融资5000万元起步在AI创业中作用不大。以前他可能考虑先融了再说,但现在他想等一等,观望OpenAI(GPT-5)的进展,因为目前还看不清GPT的技术边界。他们很怕OpenAI的能力边界拓展后,会覆盖掉创业团队赖以创业的逻辑或看家本领。
我相信大半的创业团队都会面临这个困境,OpenAI等大公司迭代的新技术版本,可能会直接覆盖掉创业团队的方向和能力。
另外,AI行业的创业不是拿一笔钱的问题,在这个领域里,创业者很难在短期内赚到钱。也就意味着,创业者未来3年5年能不能持续拿到融资很重要,如果期间不能,那么公司会“挂掉”,所以创业者不得不保持冷静。
这种环境下,投资人也愈发冷静。比如我觉得投资底座大模型目前很难,之前我们也看了很多通用大模型公司,结果就是看得多,投得少。
这跟我的产业背景也有一定相关性。我希望创业团队或公司能够解决生产制造过程的具体问题,并且他给我展示的应该是,团队能解决什么问题,是否有客户愿意付钱买单,买单是否可持续。
从这个视角来看,目前我们还没有看到如此逻辑清晰的AI创业公司。
创业机会来自最小阻力法则
现在很多人工智能公司会困惑,自己明明技术非常领先,但创造的价值却没有被市场认可。
在我看来,人工智能所代表的技术进展,比较容易先解决或者想替代的,是本不该人做的事。
举个例子,过去很多东西去取代人力是比较容易的,比如耕牛替代人力,拖拉机替代耕牛,替换过程非常顺畅自然。因为耕地这件事是很痛苦的,本不应该是人去做的,所以一旦科技赋能可以替换人力,那么人自然会轻易接受,因此新技术产品进入市场的阻力自然也最小。
在一些危险的环境也是如此。银杏谷之前投了一个项目,创业者在进入一线考察后发现,化工厂工人上料前,在拆包材料时味道很大,对人有害,不应该工人去做。所以他决定做工业视觉里面的上料业务,用机械手加视觉方案就可以代替人工,去跟工厂谈了两次,业务马上成交。
所以创业公司在研发技术前,首先要思考哪些东西最不应该是人去做的,尤其是原来因为科技限制束缚,不得不用人工去做,有了新的科技手段能替代了这份工作,我觉得这是最小阻力法则。
不过,现在部分创业公司是无中生有,他没有解决人的问题。本来有的工作人也干得挺好,但死活要研发技术替代他,阻力就会很大了。创业团队还是要从现实场景的需求出发,如果只在实验室里闭门造车,要把人替换成机器,或者替换完后成本并没下降,客户自然没有动力。
第二,人工智能需要极大地提高效率,针对人做事的效率,AI要实现碾压式提高。假如只能提高30%~50%,我觉得还够;一定要是5倍、10倍的颠覆性提高,这样创业者就不需要去说服客户和市场了,自然会有人买单。
第三,我觉得人工智能要创造一个新的世界,比如GPT最重要的不是提高效率问题,而是它的到来,实现了人们不敢想的事,这是我对人工智能最期待的事。
比如之前传统开店研究提高坪效,会用各种技术手段测试人流量、离店率等,确定店铺的市场定位;后来有了网购,他们就不是在解决原有问题,而是创造新问题,让消费者不再去店里买东西,在网上就能买东西。
实际上科技发展到一定时期,它就会创造一个新东西,让人恍然大悟,“哦!原来还能这样……”我觉得人工智能或者GPT也如此,未来它可能创造很多新的玩法或新场景,甚至是一个新的世界,为每个人创造新的生命线。这些是人之前没想过的,但的确可以提高人的幸福感。
银杏谷团队也在天天看有没有类似的项目,如果有,我们肯定是义无反顾地去投。
在我看来,元宇宙就是在创造一个新世界,人在其中有了新的角色,就相当于有了第二次生命。
目前我觉得元宇宙发展路径有点走偏了,大家一直想去模拟现实世界,比如通过数字孪生、3D、超写实等技术把现实复制到虚拟世界。
我认为未来世界跟现实就是不同的。我之前看过一些数字城市的创业项目,他们会把道路渲染得很漂亮,但我觉得元宇宙的特点就是可以穿梭时间空间,最大的亮点是不需要道路,就可以瞬间转移到其他场景,所以我觉得花很多钱把“道路”模拟好,这个方向是错的。
我相信未来世界里肯定会有Agent模式,它的底层是通用人工智能技术,在此之上去构建一个虚拟世界里人跟人的关系,人跟物体的关系,人跟社会的关系。
一旦虚拟世界真的成功,人就有了AI创造的第二生命,人在那里会得到永生,也可以做很多在现实生活里做不了的事。比如未来可能聊天社交和购物都在一个世界里,阿里和腾讯可能会受到挑战。
AI创造新事物本质上也是未来AI发展的第三个阶段,即人工智能把通用底座做好后,最出彩的是构建了一个场景,让人在其中可以做现实生活里做不了的事,或者想象不到的事,这才是通用人工智能的未来。
追赶国外依然有难度
如果OpenAI发布新版本,我觉得对很多创业公司可能又是一件很麻烦的事,团队原来想做的事可能又被覆盖了。
尤其是一些多模态视觉语言类的创业公司,受到的冲击可能会非常大。原来以为是独门秘籍,结果OpenAI一推广,变成人人都有的普惠能力了。
当下国内的AI公司本身就落后一步,现在算力又被限制了,面临的问题会更加艰难,我们要正视这个现实。
我觉得中国现在要实现追赶,首先华为昇腾系列等算力芯片要发展起来。
据我了解,现在它的进展还不错,3~5年左右可能会发展起来。即使过去它有很多不成熟的地方,但大家现在都去买它的芯片,芯片一代代迭代非常快,两年左右就能突飞猛进,上面软件层的生态开发也会进一步发展起来。
至于国内未来底座大模型的机会,我觉得国内大的应用接入使用国外大模型接口后,反过来可能会推进国内自己大模型的发展。因为一些应用一定要接在中国自己的自主可控的模型里面,那时可能就是国内大公司、大平台的机会了。
我认为背后的逻辑是,不是国内的大模型催化了很多应用,而是全球模型开源后催化了很多国内应用。随后未来智能可控,这些应用的接口会换到国产大模型,从而成就一些国产模型。
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