狂飆200天：進退兩難的中國大模型團戰_CEO

文｜何麗芯

編輯｜于麗麗、劉旌

1.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：中國創投史上，哪個公司在創辦之初就眾望所歸、并且最終也擁有美好結局？

“說實話，我很難想到。”這位投資人答道。

作為一位AI行業的“門外人”，王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。”他的言下之意是，對于多數頭部美元基金來說，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，這個大模型創業潮中引發最多關注的故事戛然而止。

當我們提出那個問題時，中國大模型的創業還在狂飆之中。人們無比相信那個比“移動互聯網大10倍”的平臺級大機會：在GPT-4推出不過20余天時，已有超10余家創業公司坐上大模型牌桌，總融資額數十億美金。此后包括大廠在內的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，似乎應驗了通用大模型很難屬于創業公司的預言。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。一位硅谷人士告訴我們，紅杉的一位投資人和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！”

紅杉再次展現出了它一貫的戰斗力。2022年9月，紅杉官網發表了《GenerativeAI,aCreativeNewWorld》一文，第一次提出生成式AI的概念。

“從硅谷到國內，創投風潮的傳遞大約會有3個月的延后。”一位美元投資人對“暗涌Waves”表示，所以ChatGPT在去年11月底發布，直至今年春節后，國內關于大模型的討論才瞬間熱烈起來。春節后，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。此時想約OpenAI的人已不再容易：其員工后來基本關閉或隱藏了包括LinkedIn在內的各類個人聯系方式。

Kraken新增PayPal加密充值方式，每日限額1,000英鎊:金色財經報道，Kraken已添加PayPal作為在平臺上購買加密貨幣的充值方式。該交易所在給用戶的消息中表示：“您可以使用您的PayPal余額、銀行賬戶或與您的PayPal賬戶關聯的支付卡”。每天的限額為1,000英鎊，將Kraken帳戶連接到PayPal后即可立即轉賬。[2023/9/7 13:22:26]

這可能是過去十年、從硅谷到國內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網，頃刻仿若陳舊之物。新一輪的世界交接儼然已經開始。

人人都能感受到市場的躁動。2月中旬，在微軟戰略孵化器組織的一次AI分享會上，人頭攢動，茶歇區被擠滿，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月前還屬于Web3。

仿佛一種應激反應，國內投資人一頭扎進AI，卻又發現大量功課要做。多位投資人在采訪中不約而同稱自己“還在學習”，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，阿爾法公社創始合伙人&CEO許四清正在“讀paper”，然后接到一位成功創業者師弟的微信，問能否一聊AI。后者驅車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，王慧文對大模型創業的態度變化非常之快，原本他只是計劃以投資的方式入股一家公司，但在三天內就決定躬身入局。

但風口總是不長命。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，在這個注定是少數人的游戲中，國內通用大模型的創業潮首戰已基本終結。

6月底，獵豹移動CEO傅盛和金沙江創業投資基金主管合伙人朱嘯虎在朋友圈的互懟，在體現投資人和創業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，更多的投資人和創業公司的焦點開始往垂直大模型或中間層、應用層遷移，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，隨著一波波新技術的興衰，AI在創投界不斷進入冬天和春天。每一次看似高蹈的技術理想面前，都懸著一把難以商業化的達摩克利斯之劍。

Base生態基金公布四大支持方向，包含穩定幣:金色財經報道，Coinbase 以太坊 Layer2 網絡 Base 日前發布博客文章，公布其生態基金支持的四大方向：1、可跟蹤通貨膨脹率的穩定幣（flatcoins）；2、鏈上聲譽平臺；3、鏈上限價訂單簿（LOB）交易平臺；4、更安全的 DeFi，這包括可以防止智能合約代碼漏洞或協議邏輯錯誤的工具，以及最終的鏈上保險和保險協議，或任何其他在智能合約失敗時可以為用戶提供關鍵支持的產品。

此前報道，2 月 23 日，Coinbase 在公布 L2 Base 的公告中同時宣布，已經成立 Base 生態系統基金，該基金將投資并支持基于 Base 的、符合 Coinbase 投資標準的早期項目，目前已經開放申請。[2023/3/26 13:27:45]

這次也沒有例外。

2.浮沙上的高塔

共識可以快速形成。

ChatGPT的發布讓國內市場的FOMO情緒在年初達到頂峰，團隊和資金快速集結大模型。牌桌上的選手，分為：互聯網創業派、大廠派，以及來自高校和研究機構的學院派。

共識也可以快速瓦解。

注定是燒錢游戲的屬性，算力、數據和人才的門檻，以及當下資本市場的變化，讓“大模型是否是創業公司的機會？”的詰問一直懸在頭頂。

事實是在今年4月，“暗涌Waves”就注意到國內通用大模型創業潮的首戰，已基本終結。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業公司基本絕跡。

在一位一級市場觀察人士看來，關于大模型，不光創業團隊，敢下場的大基金也只有少數大名字，而且機構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，而3年后，GPT-4也會是。

這背后正是關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，中國大模型創業的價值與投入就根本不成正比。

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

元宇宙技能平臺Cusmat完成350萬美元A輪融資:2月7日消息，元宇宙技能平臺 Cusmat 宣布完成 350 萬美元 A 輪融資，Arkam Ventures 領投，Unitus、Better Capital、Venture Catalysts、MapMyIndia、9 Unicorns、We Founder Circle、Dholakia Ventures、Ice VC 和 Legacy asset LLP、以及 Mumbai Angels Network 參投。Cusmat 表示，其技能元宇宙平臺可以幫助企業員工能縮小技能差距并改善關鍵業務指標，ABB、施耐德電氣、東芝三菱等公司均是其客戶。[2023/2/8 11:53:10]

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

現實也的確如此。一位AI創業者告訴我們，很多聲稱要做大模型的創業公司，其實從一開始就是在用SupervisedFineTuning等快捷技術，做一個“還可以的”語言大模型出來，真正有資金和技術實力去挑戰GPT4的團隊和項目屈指可數。

更多創業公司開始向醫療、法律等垂直大模型以及中間層、應用層遷移。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用。

“42章經”曲凱發布的數據顯示，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%，做應用層的有60%-70%。其中如果把還沒拿到錢的也加進來，做應用的估計至少是95%+。

但垂直大模型以及應用這條路也并非坦途。對創業公司來說，垂直領域的場景和數據很難獲取。而它所構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，旨在滿足數據采集、標注、模型調度等MLOps需求的創業公司，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。同時，“國內客戶付費習慣仍然沒有很好地養成，尤其在企業開支緊縮的經濟恢復期”。

在Waves大會上，真格基金戴雨森提到，在中國做2B服務，會受到市場付費意愿、客戶采購方式特點的限制。“中國互聯網之前一大特點，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，而在中國只提供API還不夠，“很多做大模型的公司針對企業客戶，現在是連服務器帶模型一起賣，還得提供訓練和微調服務”。

比特幣ATM公司Bitcoin Depot擬通過SPAC在納斯達克上市，估值約8.85億美元:8月25日消息，比特幣ATM公司Bitcoin Depot已與一家特殊目的收購公司（SPAC）GSRII Meteora Acquisition達成協議，計劃合并后在納斯達克上市，估值約為8.85億美元。

注，Bitcoin Depot成立于2016年，是北美最大的比特幣ATM機提供商，在美國和加拿大擁有7000多個比特幣ATM。（華爾街日報）[2022/8/25 12:48:00]

上述在社交媒體發文的投資人還提到，應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，手握數據做微調；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。例如去年尚風頭無兩的美國獨角獸Grammarly和Jasper，在GPT4發布后，現有功能即被代替，價值迅速被攤薄，朱嘯虎公開稱“這兩家公司或將很快歸零，根本守不住”。

今年3月，OpenAI發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的時代結束了”。而此時距離后者成為2022“AIGC元年”誕生的重要技術基石，以及基于此帶來許多模型的涌現，還不到一年。

所以這一波AI創業者、尤其是應用層公司，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，他和中國最頂尖的產品經理交流后發現，對方還處在很懵的狀態：“這一波大模型遠超產品進展”。隨后的獨立演講中，獵豹CEO傅盛快速反駁了這一判斷：“產品經理并不懵，很多已經在行動”。但顯然至今，還沒有令人滿意的殺手級產品出現。阿里巴巴、百度推出大模型的當日，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，“機構新出手很謹慎，更多積極在促成老項目和portfolio往AI方向轉，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信仰還能持續多久？

遺囑和遺產服務公司Willed完成600萬美元融資，將拓展加密貨幣業務:金色財經報道，遺囑和遺產服務公司Willed宣布完成600萬美元新一輪融資，Thorney Investment Group、Ellerston Capital、PSC Insurance創始人Paul Dwyer和Bell Potter的Hugh Robertson參投，該公司宣布將利用這筆最新融資擴大加密貨幣處理服務。隨著加密貨幣的普及，加密貨幣等虛擬財產已成90后和00后遺囑必選項，較為常見的有網絡平臺理財、游戲裝備、虛擬貨幣等。[2022/6/14 4:25:50]

03十年AI夢

十余年來，AI風口在創投界一直回環往復地出現。

技術路線的不停演化，讓這個行業充滿了那種“槍出現之前，研究如何能磨一把更快的刀”以及“發現未被識別的槍”的故事。

如同深度學習路線在2012年以前被忽視一樣，在AlphaGo最熱的2016年，通用人工智能被業界普遍認為不可能實現。“2018年GPT1推出，在當年看來是離經叛道的路。”綠洲資本創始合伙人張津劍曾對我們描述，當時的行業主流路線是垂直模型、人工標注，“仿佛雕花”，而GPT做通用，“強行用大量數據硬懟，在學界看起來很粗魯”。

出門問問創始人兼CEO李志飛回憶起2年前開始做大模型的經歷：團隊頂著很大壓力，技術總監幾度提出離職。而此時其實距離谷歌2017年發表Transformer模型、為通用人工智能打開了第一扇門，已經過去了三年，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界被提出以來，僅本世紀就誕生過兩次AI浪潮。

2012年，在全球最大規模的視覺識別比賽中，時年65歲的GeoffreyHinton教授帶領兩名學生拿下冠軍。成功來源于在一種新的AI研究范式中找到突破：以深度學習為代表的神經網絡派，從此前沉寂20余年的學術邊緣研究，一躍成為正統主流。

之后十年間，深度學習成為大多數人工智能企業的底層技術基礎，并從學術走向產業，在視覺、語音和語義技術等領域率先應用。

在中國，語音識別領域，誕生了出門問問、科大訊飛、云知聲等公司，圖像識別領域，則出現了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絕對優勢擊敗世界圍棋冠軍李世石，讓“機器智慧戰勝了人類”的現實，第一次在大眾層面上被廣泛認知。這迅速引發了全球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AllIn，陸奇空降百度，騰訊、字節等相繼組建AILab，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、內燃機和互聯網之后的第四次生產力革命。

彼時的創投行業正面臨投資主題的缺乏，幾次互聯網大并購相繼落幕，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融資規模近百億美元，相當于2000年到2013年13年間總融資額之和。一個側面佐證是，在2016年全球股市低迷的情況下，英偉達股價依然漲了3倍。

但疲態很快顯現。2019年，中國在AI領域的投資額與投資筆數大幅下降，9成AI創業公司處于虧損狀態。猛烈降溫開始了。

據IT桔子等數據顯示，2014年至2018年，中國人工智能領域的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。2019年，“投資人逃離人工智能”刷屏，經過幾年凋敝，除聯想之星、創新工場等機構外，國內真正在持續關注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，最終妥協在了估值3000億美元的中間數上。而現實讓所有人意外，時隔9年，經歷了流血上市的格林深瞳去年終登科創板，當前市值是65億人民幣。

AI十年，至今還走在阻且長的道路上。

在曠視的首位投資人、聯想之星總裁/主管合伙人王明耀看來，十年前的AI創業者處在摸索階段，背景大多來自學術界，對變現的思考不甚清晰，加上并不成熟的產業配套，共同導致了AI商業化道路的漫長。

2011年，聯想之星決定扶持三位年輕人走上創業之路，曠視當時估值僅1400萬人民幣。天使輪后，為避免人民幣無錢可融，公司才轉為美元架構。彼時資本市場的低預期，讓“早年的AI創業者起步很難”。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年才拿到第一筆政府安防訂單”。而今天的市場，不可同日而語。

這也讓創投界對AI的又一次狂熱，顯得格外義無反顧。而這次技術進步最大的意義不同在于——AI第一次具備了通用的可能。

如果說過去十年深度學習的兩輪AI創新，仍然是點狀分布，是面向特定任務的智能、作用于垂直行業，這一輪的大模型則是李開復所說的“從孤島到大陸”的進步：無需人工標注，模型規模大，具備跨領域能力。

技術突破對舊世界的改造是劇烈的。一位互聯網投資人對我們說，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驗儲備。而對更多的AI企業來說，隨著技術的演化，或將“創業未半而中道崩殂”。

04回不去的舊世界

“Holyshit！”DCM董事合伙人林欣禾脫口而出。

這是22年初聯系到Tiamat創始人青柑時，林欣禾第一次看到文生圖效果的下意識反應。

這位親歷互聯網浪潮的成功創業者，一直活躍在一線的古典互聯網投資人。在對“暗涌Waves”描述當時情境時，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，人連鼠標都不用動。”

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

一位長期關注企業服務的投資人認為，未來中國的SaaS公司，甚至所有2B企業，都應該是人工智能公司，軟件將被智能即服務所替代。

AI一方面降低服務成本&提高人效，另一方面打通服務的流程環節。如果仍然是一家傳統的軟件公司，“那基本沒戲了。”

風暴同樣席卷原有的AI創業者，技術路線的失靈，帶來的危機只會更甚：上一波基于深度學習做垂直小模型的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、詞性標注，未來這些中間環節都會消失”。很多從業者如今終于意識到，未來就不應該存在一個專門做機器翻譯、問題回答或語音識別的工種。如果不轉型，就將面臨失業或工作無人關注的窘境。

在一些投資人看來，當生產力的供應結構被重新塑造，無限量的初級工程師將由AI替代。被長期作為中國商業自信敘事一部分的“工程師紅利”，或將不再存在。

心識宇宙創始人陶芳波認為，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，對于投資人和創業者來說，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”：錯過了移動互聯網最好的2011-2012，后來的雙碳、新能源、汽車等風口又極度資本密集。而突然，TMT投資人所熟悉的數據飛輪、顛覆式創新、產品思維同理心等經典理論，“好像又重新有用了”。

在訪談中，劉元反復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。

目前，經過第一階段的角逐，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成的規則和條件，而是一種適應和調整變化的能力。“而這或許才是創業公司的縫隙。

林欣禾在歡呼新時代到來的同時，也認為當前很多大模型有“因為缺乏應用而受阻”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，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合，“很多事情Westillhavetosee”。

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：“AIisthenewinternet.”

這場至今不過200天的創業潮，或許正是未來創投故事的典型樣貌：道路無疑正確，但注定漫長。

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