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华创资本熊伟铭:不着急投资AIGC应用,真正的风口还没到来 实时

时间:2023-06-27 06:58:39       来源:腾讯网

《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出,邀约全球业内专家、创业者、投资人,探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、及治理挑战。


(相关资料图)

文|腾讯科技 周小燕

ChatGPT爆火之后,大模型成为创投“新宠”,但也有一些长期布局AI赛道的投资人并没有出手。

一方面,由于AIGC太烧算力,想要成长为一家具备成熟商业模式的公司,前期需要获得强大的资金支撑,华创资本创始合伙人熊伟铭认为“10亿美金”启动资金是竞赛门票,这个阶段的大模型属于大公司的天下;

另一方面,熊伟铭觉得当下大模型的发展阶段就像上个世纪90年代的互联网,基础设施还在搭建,真正的应用端投资机会还没到来,这一波的创投风口还需要等待。

大模型热潮下,新一轮的创业风口在哪里?投资机构如何把握新的机会?华创资本创始合伙人熊伟铭就以上问题接受腾讯科技专访,核心观点:

1国内公司并非无法开发出大模型,只是目前来看水平相对落后,但完全有可能追赶上GPT-3.5甚至GPT-4的发展,问题在于,当我们达到这个程度时,其他人可能已经指数级地进步,参数成倍增长,而我们还需要面临显卡供应不足的挑战。他人已经在过拐点时,我们可能仍在匀速上升,还会受到硬件和算力的限制。2一家投资机构能不能投资大模型,主要看它背后的LP对回报周期的要求,如果LP想要短期内获得快速回报就需要谨慎投资。目前市场上有很多“宠物型”投资,一些机构投资的项目除了能对外“秀”没什么别的作用,也很难获得实质性的回报。3很多人觉得等大模型出现成熟商业模式的时候再投资就晚了,其实不然。2008年iPhone到中国的时候,也有人觉得太晚了。但其实那一年苹果公司的中国市场还没开始打开,现在和当时所处的情况比较类似,一切才刚刚开始。AI用户基数如果能达到全中国人口的5%,就可以开始投资了,到15%就已经形成一个小高潮了。4在投资方向上,还需要再等一等看有哪些商业机会,比如游戏行业可能会因为AIGC而受益,还有基础写作方面比如财经报道等。

华创资本创始合伙人 熊伟铭

以下为访谈精华内容:

腾讯科技:你曾透露过,华创资本有5个投资人在看AI方面的项目,但暂时还没有在大模型领域出手,背后有哪些考量?

熊伟铭:当下大模型的发展和应用如同早期计算机发展历程,其先进的生产力仅掌握在少数机构手里,刚开始只属于大公司可做的范畴。例如,刚出现时的计算机只被少数公司拥有,到了80-90年代,IBM商业化并推动大型机的普及,银行、保险公司以及通信公司都开始使用计算机。然而,计算机行业真正的大爆发却是在90年代末,当时个人计算机才开始真正进入全球百姓家中。

从承受高昂成本的角度来看,只有大公司才能花得起钱跑大模型的算力,比如做GPT-4需要搭载一堆芯片和GPU,一两亿美金的投入只能开个头,而且只能追到现在GPT-4的程度。回顾历史,Jeff Dean之所以能把谷歌的AI业务做得风生水起,很大程度上归功于当时基础设施的低成本。用4块580参数的显卡就能取得相当好的成绩,而现在开发AI基本需要从1万张显卡起步。

在2023年,我们仍然处在大模型基础设施的早期阶段。在中国做大模型更不容易,一方面,由于当前国际环境,国内的GPU供给紧张;另一方面,国内鲜有人愿意投入这种前瞻性研究,因为它的产出遥遥无期。从2017年Transformer模型的1.0版本问世至今已经五年,但国内有几个上市公司能够连续五年投资于前瞻科技却不见产出呢?

因此总得来说,在大模型发展的早期阶段,创业公司并不适合投入其中。无论是显卡、资金还是人才,它们都相对匮乏。大模型的开发,尤其需要口袋深的大公司来推动。

腾讯科技:但国内已经出现好几家做大模型的创业公司,里面也开始跑出独角兽级别的项目,你认为他们都做不出来吗?

熊伟铭:国内公司并非无法开发出大模型,只是目前来看水平相对落后,这就好比多年前新能源车兴起时,比亚迪决定加入EV市场,引起了马斯克的震惊。我们完全有可能追赶上GPT-3.5甚至GPT-4的发展,但问题在于,当我们达到这个程度时,其他人可能已经指数级地进步,参数成倍增长,而我们还需要面临显卡供应不足的挑战。他人已经在过拐点时,我们可能仍在匀速上升,还会受到硬件和算力的限制。

有些创业者可能认为,由于资金有限,他们无需强求自己达到Open AI的水平,稍微落后一点也能被接受。但这种“稍微落后一点”的差距,可能会导致巨大的影响。有些事情做得比别人好一点就能取得良好的成果,这就像复利效应一样,比别人好1%,逐渐累积就可以形成优秀的项目,反之,稍微落后一点,可能就会变成表现不佳的项目。

我们需要清楚目标是想快速盈利还是追求稳定的长期收益。大模型的火爆带动了一部分人通过炒股票赚钱,但当股票价格开始下跌时,最终仍需回归到业务本身来盈利。在二级市场炒股,只要股票能卖出去,就有可能快速获利。然而,在一级市场,这种情况就不一定会发生。

所以,我们并非无法开发大模型,只是可能达不到顶尖的水平。

腾讯科技:所以你一定要遇到顶尖的大模型才会出手投资?据我们所知,现在几个大模型的明星项目,国内很多投资机构想投都投不进去,它们被挤爆了。

熊伟铭:现阶段,一家投资机构能不能投资大模型,主要看它背后有没有LP“追杀”,如果LP比较在意回报就不要投。目前市场上有很多“宠物型”投资,一些机构投资的项目除了能对外“秀”没什么别的作用,也很难获得实质性的回报。

现在美元基金比较缺货,好不容易找到一个可以投的,他们就赶紧投进去交个作业,哪怕为了能把下一笔LP的钱call了也行。他们想要向美元LP证明,在最火的投资赛道里,中国一共只有5个项目,而他们投到了3个,这就证明自己是中国最会投资大模型的人。但从行业规律上来看,这是比较有挑战的一件事情。

也有的投资机构确实投到了独角兽,这类企业的产品和商业价值或许能走出来,但是企业价值不一定能走出来。做大模型非常烧钱,至少要10亿美金,我觉得这一波热潮里的项目在很长一段时间内都会维持在估值层面,融资也是“平”着融,比如融10亿美金、估值10亿美金。

腾讯科技:如果考察综合因素, 在模型层面的确很难出手的话,也可以在AI Infra层面看一些机会,比如中间件和数据层面有哪些投资机会?

熊伟铭:我认为还不能着急,不能为了投资而投资。现在的环境其实有点像1995年的互联网时期,当时中国连光纤、数据库都没有,但是熬到2015年,应用端开始崭露头角,从以前的Copy to China到现在Copy from China。我们可以预见,真正的大模型可能要到2038年才会完全成熟,这是一个长周期的事情。

我们应该在基础设施完善后才开始行动,如果对标互联网的发展历史,1995年左右,有一些凤毛麟角的公司做.com网站,比如中华网、中国黄页、新浪网前身,但最后真正留下来的并不是最早做这件事情的这波人,但他们把光纤等基础设施搭建好了,把网民数量也做上来了。当时国内很多邮箱还收费,大家只能注册雅虎邮箱,很多学校也不收邮件,申请美国学校还需要兄弟牌打字机去打东西,今天的大模型有点像那个时刻。

就像早年的雅虎推出中文版后,用户逐渐熟悉并普及这种服务,等大家熟悉这些玩法之后中文版出现了,东西都普及了,慢慢大家都能赶上。

在互联网时代,真正的中国式自主创新出现的时刻,是游戏和SP业务(Service Provider,服务提供商的缩写)崛起的时候,AI也需要等到这样的一些时刻,它最早的用户是我们这样的前沿行业用户,慢慢再从学生用户到普通人,再到写字楼里上班的白领用它写PPT,甚至出现每年交几十块钱费用的产品,等这些出现后,中国市场才会走出来。

我们出手至少要等到大模型时代的“SP”出来,有一个成熟的商业模式来利用这种技术的时候。在美国,大模型有很多收费点,比如可以走用户订阅等,但在中国的收费路径还没有打通。

腾讯科技:等到看到成熟商业模式再出手,会不会错过上牌桌的机会?

熊伟铭:很多人可能会觉得等到那时候再出手就晚了,其实不然。2008年的时候一个朋友拿着iPhone问我,现在iPhone到中国是不是太晚了?但其实2008年,苹果公司的中国市场还没开始打开,现在和当时所处的情况比较类似,一切才刚刚开始。

大模型带来的技术革命可能持续的时间会很长、影响的行业会更深。虽然互联网改变了很多行业,比如零售行业几乎完全是Build on Internet,但在软件行业,中国从来都没有出现一家像样的公司,如果当初没有互联网的席卷,中国的软件行业可能会按照类似美国的产品节奏发展,比如出现邮件付费模式等,但互联网出现后,很多中间环节都跳过去了,一些该形成的商业逻辑没有形成。

AI用户基数如果能达到全中国人口的5%,我们就可以开始投资了,到15%就已经形成一个小高潮了,有的用户现在不用AI,可能是因为产品形态还不太方便。我跟同事说,用GPT帮我跑一下内容,但还要先上外网、注册账号、想办法购买Plus服务等等,还不如我自己写一遍更高效。

所以,在投资方向上,我觉得还需要再等一等看有哪些商业机会,比如游戏行业可能会因为AIGC而受益,还有基础写作方面比如财经报道等。

腾讯科技:你认为游戏行业会在这一波新技术中会跑出什么样的新机会?

熊伟铭:大型游戏公司会先利用好这波技术做创新,比如玩家进入房间后不用等待系统匹配真人对手,而是全部换成AI自动匹配,理论上还能做更复杂的一些互动。游戏永远是新IT技术的试金石,所以我们会先看游戏行业的发展变化。

腾讯科技:还有哪些行业会最先受到AIGC的影响?

熊伟铭:电商行业也会受到冲击,中国的电商很发达,但以后在电商领域,可能只有我们这种“老年人”才用淘宝、京东这样结构化的百货商场购物,年轻人可能更倾向于兴趣类电商,比如电视购物、虚拟导购推荐商品等。

此外,AI还会清洗SaaS产业,中国人特别愿意为Service付费,比如我们很愿意发快件,所以中国物流行业做得特别好,as Service的行业特别适合在中国用AI重新做一遍。

还比如监管类的SaaS产品,每年各大保险公司都会被罚很多钱,很多公司交税晚了或者错了都会被罚,或许可以用AI自动抓取可疑的交易,或者AI提示公司交税时间,这样能够给公司节省上亿的罚款。

再往下是人机结合的业务,比如制造业、自动驾驶行业,可以运用自然语言给机器下达命令。

在工作模式上,一家公司的生产力单元也会变得越来越小,原先20个人才能做的公司,现在可能三两个人就能做出很复杂的东西,比如Midjourney一开始只有11个人,但他们做出了一家伟大的公司。

腾讯科技:在这些可能被AIGC改造的细分领域里,华创资本已经做了哪些投资布局?

熊伟铭:如上面所说的,在细分领域上,我认为AI会先改造游戏和纯数字内容。

但这两块我们都不打算投资了,因为这些领域都有现成的大平台,大平台会将先进技术用得最得心应手,创业公司则更擅长组织小而美的团队,比如基于技术迅速做出创意内容。

我们更喜欢生产力型的东西,而不是娱乐型的东西。但在生产力层面也要分情况,比如我觉得直播电商是生产力型的,但我又觉得他们不如艺人经纪公司或流量平台、MCN、淘宝做得好。我们还是更看重能结合AIGC提高生产力的新行业、新职业。

当年庄辰超做便利蜂,试图去改变7-11的格局,后来发现还是需要有一个真人守着,因为用AI替代人力又增加了一笔技术成本,就显得不够划算。

而AIGC一上来就可以做完全替代人力的东西,比如客服行业,也不排除一些现有的公司很快能将AI跨越到产品里面,原先上千人的团队现在可能100人就够了,利润率很快就做上去了,这是我们喜欢的行业,用AIGC将国内没有起来的行业直接托起来。

腾讯科技:在你描述的新行业和新职业里,有没有可能会诞生一些全新的AI原生应用?

熊伟铭:我认为没有所谓原生的产业,只有人做得不太好或不稳定的行业,而通过AI的输出能很稳定地把事情做好,比如没有人愿意深更半夜接电话,但是AI可以做客服,甚至自动出勤;还比如手机掉进下水道,人可能没办法捡回来,但是AI可以。AI能够做跨越时间、领域、周期的事情。

人类可能会为AI提供很多线索,有了线索之后全部由AI完成任务。就比如写稿,可能我们聊完后,记者还需要整理录音、调整上下文等,用AI的话,就可以先将自己的写作风格投喂给机器,让它按照你的风格整理,整个publicity到advertising的闭环过程,AI可以比人做得更好。

腾讯科技:听完你的描述,现在不是“追风口”的时候,而是“等风口”的时候,需要时刻留意下一个创新点,在这个过程会不会比较焦虑?

熊伟铭:不焦虑,毕竟风口还没来呢,也不知道这个风会吹到什么程度,我觉得国内公司还是容易卡在算力上,即便今年算力是OK的、明年也是OK的,那后年怎么办?追赶上了GPT-4,那怎么追赶GPT-5、GPT-6?

腾讯科技:算力属于整个行业的问题,整个行业应该用什么心态去面对这个硬性难题?

熊伟铭:全行业都需要熬一熬,这是硬件的问题,需要所有人共同解决。

腾讯科技:除了算力, 在AIGC这波热潮里,还有哪些让你觉得比较担忧的事情?

熊伟铭:对AI的发展,我内心有一些忧虑。

首先,我们并不确定AI是否能被定义为生命。我们对人类生命的理解本就不够深入。人的存在呈现出的是生物性的特征,如蛋白质和ATCG的编码,而这些在AI中并无法体现。那么,我们与AI在生命的定义上是平等的吗?我消逝与AI消逝,是否产生的效果相同?这些我并不清楚。

第二,AI是否会发展出自我意识?这也是个未知。如果AI发展出了自我意识,对我们人类而言可能就是终结。

第三,AI将以何种形态出现在这个世界中,我们是否能接受并认可它作为一种生命形态?这让我有些担心。因为AI显然比我们更聪明,而且它是一种统一的智慧,不分国界,数据交融互相影响,它的进步速度甚至比我们人类更快。考虑到我们人类中只有一部分人接受过高等教育,而AI则无需上大学,它甚至可以说是全都拥有博士学位。这些都让我感到一些担忧。

腾讯科技:AI如果发展出自我意识,一定会对人类构成威胁吗?

熊伟铭:即便AI没有情感,它如果有了我自意识,就会认为“我要存在”,如果人类是它存在的障碍,那么它可能就要将人类消灭。

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