創業者逐鹿大模型 那些“光年之外” 世界通訊

“勇于踏上這條路的人我都鼓掌，上路的都是勇士。”

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今年4月，圍繞著入局AI領域創業的話題，王慧文曾說過這樣一句話。那時候距離他高調張貼“AI英雄榜”，宣布設立光年之外不過兩個月。

這次對話讓外界看到了互聯網老將出山的一腔熱血，也看到了科技圈久違的劃時代潛力的爆發。但令人意外的是，這次對話結束的兩個月后，王慧文病倒了，連同光年之外，也一并陷入了何去何從的猜測。

緊接著，圍繞著“中國創業者到底該不該逐鹿大模型”的話題，獵豹移動CEO傅盛與金沙江創投董事總經理朱嘯虎“激辯”朋友圈，成為業內又一焦點話題。

人工智能紅透科技圈的半年里，這兩件事像是一個關鍵的轉折點，提示人們思考，看似熱鬧的人工智能創業浪潮的另一面，是否也有資金、技術、競爭方面的現實壓力，而這些很可能才是狂熱濾鏡下真實的“光年之外”。

模型層VS應用層，誰是王者

“硅谷一半的創業企業都圍繞ChatGPT開始了，我們的投資人還能這么無知者無畏”。6月26日晚間，傅盛在朋友圈轉發了一篇名為《朱嘯虎：ChatGPT對創業公司很不友好》的文章，并附上了這樣一句評論。

這是這場爭論的開始，也足以成為中國大模型創業階段性思考的開端。無界AI聯合創始人馬千里對北京商報記者分析稱，這場爭論的核心其實就是模型層和應用層哪個更有創業機會的問題。

朱嘯虎認為，模型層創造99%的價值，應用層只是在模型層之上做了一個“界面”整合，創造價值不多，所以創業機會不大。傅盛則認為，底層模型雖然有價值，但是不能簡單地依靠底層模型就把問題或需求都解決掉，還需要應用層，因此應用層創業還有機會。

過去這段時間，大模型的創業潮一度被冠以“百模大戰”的稱號，入局者既包括美團聯合創始人王慧文、原搜狗公司創始人王小川等互聯網老將，也包括百度、阿里、騰訊、華為等大廠，以及商湯科技、昆侖萬維等明星企業。

“天價”的投入要求確實抬高了大模型本身的創業門檻，入局者的身份說明了一切。馬千里預計，模型層和應用層機會孰大很快會見分曉。

從競爭激烈程度上來看，馬千里認為，模型層要激烈得多，未來模型層可能會出現“贏者通吃”的局面，每個領域，不管是語言類模型還是文生圖類模型，可能會形成寡頭競爭的格局。應用層相對應的可能會出現“百花齊放”的局面，即只要能夠解決某一領域的特定問題，就會產生持續價值，甚至底層模型的競爭會讓上層應用受益，因為每個底層模型，都在千方百計地搭建一個繁榮的應用生態，可能會有一些鼓勵手段激勵到應用層。

無界AI把“寶”押在了文生圖領域。馬千里表示，相比大語言模型，文生圖模型在發展中有更好的開源生態，這給應用層帶來了很多機會——即利用開源的模型做二次開發，短時間內做到從0到1，上層應用小步快跑驗證商業創意。

據介紹，文生圖模型層可以結合市場需求訓練各種有特色的細分領域的模型，做到從1到100，從無界AI的經驗上看，擁抱開源的同時加強自研對創業者來說是一個很好的選擇方向，而且也足夠微觀。

華院數智人商業化副總裁林萊尼也對北京商報記者分析稱，目前AI領域的創業更多集中在大模型基礎上的應用層開發，因為底層的大模型訓練需要大量數據，創業者首先需要解決這些數據從哪里來、是否合規的問題。同時大模型的訓練成本和時間成本都相當高昂，因此Maas即Model As Service會成為普遍現象。

“有意思的是，在爭論的最后兩人似乎達成了一個共識，即模型層創業機會是‘BAT’級別的機會，而應用層創業機會則是零散的、小一些的機會。”馬千里總結稱。正如朱嘯虎在朋友圈里追補的一條解釋：不要迷信通用大模型，對大部分創業者來說，場景優先，數據為王。

大模型創業，說起來容易做起來難

創新工場董事長兼CEO李開復曾把AI大模型形容為“中國不容錯過的歷史機遇”。在他看來，以GPT-4等大模型為代表的生成式AI熱度在全球蔓延，意味著AI 2.0時代已經到來，它將帶來比移動互聯網時代大十倍的機會，穿透各行各業極大地提振生產力。

傅盛和朱嘯虎的觀點交鋒，一定程度上折射出了這種前所未有的歷史機遇下，創業者和投資者兩種不同角色的狀態和反應。

如果要在創業者里選一個標志性人物，那可能非王慧文莫屬。四個月前，王慧文高調張貼“AI英雄帖”的事情還歷歷在目，但這一切都被四個月后的一條消息打亂了。

6月25日晚間，美團公告顯示，王慧文因個人健康原因辭去公司非執行董事、董事會提名委員會成員等職務。此后，有媒體報道稱，王慧文已經確診抑郁癥并入院治療，并且短期內無法繼續擔任目前的職務來領導光年之外團隊。

傅盛的激情澎湃和王慧文的因病離崗，像是大模型創業的一體兩面：一面是機遇面前的無限熱忱，一面是聚光燈外不足為外人道的現實壓力。

錢是最主要的壓力來源，對于號稱“吞金獸”的大模型創業更是如此。曾有業內人士總結，在國內沒有10億美元的啟動資金，是無法參與這場大模型創業競賽的。馬千里也提到，不管是做模型層還是應用層，AIGC創業對資金、算力、人才等核心要素的要求都是特別高的。

第二大壓力可能在于“卷”，尤其是應用層面。一家主攻海外市場人工智能技術教育場景落地的企業創始人對北京商報記者直言，“國內做AI的太多了，卷的不行”。此外，他也強調，資金和技術都是問題，以及沒有商業模式。

技術迭代過快的焦慮也容易引起共鳴。馬千里稱，AI的發展速度太快了，層出不窮的應用層和模型層一直在進步，而且是全球競爭，“可能華盛頓一所大學當天早上的研究成果就能在當天晚上影響全球”。

北京社科院副研究員王鵬對北京商報記者分析稱，AI創業者的壓力主要來源于三個層面。第一是技術本身，包括選擇的技術路線和賽道是否有可持續性，是否更有競爭力，效果是否更好。第二是資源，進行大模型訓練，需要數據、算力和人才，這些都需要資金長期的支持。第三是產業化應用，即便是有了資金，有了成型的團隊，未來是否能夠形成產業化應用，市場能否買單，是否能為投資人、投資機構以及股東負責，都是完全不同的事情。

“AI創業最核心的問題就是說起來容易做起來難。”香頌資本執行董事沈萌總結稱。對于AI領域的創業，沈萌還舉了一個英偉達的例子。

雖然英偉達現在看起來“一統天下”，但推導其成長歷程，也會發現它曾瀕臨破產，在其成功的背后，也有無數類似企業倒閉。這個周期不是一般投資者或投資機構能夠堅持下來的，畢竟大浪淘沙的市場競爭很殘酷，很難斷定當下選擇的究竟是未來的英偉達，還是會倒掉的那一個。

“這就像是幸存者偏差，我們最終看到的只有幸存者，就認為我們應該模仿幸存者，但問題是幸存者可能經歷了很多我們未曾看到的激烈競爭。如果我們只對標幸存者，很有可能會失敗。”沈萌稱。

創業與投資，熱潮與泡沫

大模型創業進入下半場的同時，一、二級市場的投資者態度可能也同樣迎來了轉折點。

6月28日，人工智能板塊盤中一度跌超5%。有媒體報道稱，雖然該板塊成為今年以來炙手可熱的投資主線之一，但種種跡象顯示，該板塊正在日趨降溫。而近期AI板塊調整主要與一些投資機構獲利后“下車”有關。但分析也指出，中長期來看，行業仍處于高速發展階段。

一級市場也曾被勾畫出過一個瘋狂的調研故事，每周甚至每天接觸到的AI項目驟然增多。以至于在外界的認知里，投資人似乎普遍相信，這一波AI浪潮不同于以往的熱點，這醞釀的可能是一個劃時代的機遇。

沈萌認為，過去這段時間，AI領域的投資熱，更多是因為看到了ChatGPT給AI帶來的變化，再加上英偉達股價不斷攀升，整個國際層面的資金可能都在關注AI，并不是中國的投資者有這種偏好，相反這是一種全球性的趨勢，“在這樣的情況下，大模型、GPU等就成了最容易抓眼球的投資標的”。

在接受北京商報記者采訪時，一家投資機構的合伙人也提到，投資市場確實比較熱，有些基金出手多，但也有些基金處于看得多投得少的狀態，可能與基金的定位或者從業人員的背景有關。

但正如AI創業是否已經激起泡沫一般，投資領域也始終繞不過這一話題。于是近期，投資人態度轉為審慎的消息開始逐漸見諸報端。

全聯并購公會信用管理委員會專家安光勇對北京商報記者表示，從投資者的態度方面，確實可以觀察到一些轉變，主要原因在于國內在AI研究和技術發展方面存在一定的限制和監管，使得投資者對于AI領域的投資更加謹慎。政策法規對于數據隱私、算法安全等方面的要求也增加了企業的合規壓力。

此外，源泉技術不在國內，這導致投資者對于AI領域的未來發展存在一定的擔憂和不確定性。而且盡管AI領域有巨大的商業潛力，但也面臨著許多技術、倫理、法律等方面的挑戰和風險。投資者更加關注創業公司的商業可行性、核心競爭力和長期發展前景，而非僅僅追逐熱點。

天使投資人、資深人工智能專家郭濤也分析稱，隨著熱潮的逐漸褪去，投資機構已意識到AI賽道面臨投資金額大、回報周期長、成功率較低、行業競爭激烈、監管日益趨嚴等問題，初創企業難以與擁有技術、數據和生態等優勢的巨頭競爭，投資態度逐步趨于謹慎。

“現在是AI投資一個很重要的分水嶺。”沈萌判斷，AI投資可以分為三個層次，第一層是基礎關鍵，類似于GPU、大模型等；第二層是應用AI技術改造自己的核心業務、核心產品；第三層就是判斷AI是否會形成增量業績，既不影響自己的基礎業務，又能產生額外的營收。

因投入要求高，第一層通常不會是一般投資機構會設立的。第二層也可能會面臨改變用戶體驗、用戶習慣而無法得到良好的市場反饋的風險。相較而言，第三層風險小，同時又保留了AI業務對其整體業務的杠桿作用，這種產品可能更具有投資的可行性和可靠性。

在他看來，最具有投資價值的項目，是在現有模型的技術基礎上，用私域數據訓練出的模型。這些私域數據是差異化的最重要體現，能夠用獨一無二的參數打造獨具特色的模型。而且私域數據的積累主要靠的也不是大量的投入，而是時間，不會冒很大風險。

從投資的角度，林萊尼一般會關注幾個重點：產品戰略方面，是否創造了新的市場機會，并驗證機會假說；如果調用了大模型，則要關注大模型的準確性、穩定性和迭代速度；創業者的資源稟賦與成功案例，創業團隊的組織架構以及未來的組織架構構想；項目的GTM策略，目標客戶是誰，為其提供了什么價值，商業模式、產品矩陣、定價策略、客戶資源及銷售預測等。

“綜上所述，投資人關注的就是應用大模型的商業應用落地可能會創造多大的價值，以及創業者是否能筑建起護城河。”林萊尼稱。

北京商報記者 楊月涵

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