（封圖：由AI輔助完成）

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào) 記者 陳白 高若瀛 鄭淯心 這一次，所有人似乎都回到了熱血沸騰的青春年代。即使3個(gè)月前，席卷全球科技大廠的關(guān)鍵詞還是裁員、降本增效。但2023開年以來，仿佛一夜之間一切都變了——哪怕是為金融界所憂慮的硅谷銀行爆雷，其沖擊波的漣漪也很快散去。創(chuàng)業(yè)公司們并不會(huì)過多提及這一變化，對(duì)他們來說，當(dāng)下有更重要的事情。

九合創(chuàng)投創(chuàng)始人王嘯說，“今年初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)量大幅增加。年后到現(xiàn)在，我們AI賽道的每個(gè)投資人，平均每個(gè)星期都要看十幾家，做什么的都有：既有大模型，也有AI心理咨詢、AI文秘助手等應(yīng)用層項(xiàng)目。”

但是，對(duì)于人工智能的新一輪競(jìng)速，“GPT-4發(fā)布之后，大語言模型的第一場(chǎng)仗基本結(jié)束，同時(shí)開啟了AI2.0時(shí)代。”4月19日，創(chuàng)新工場(chǎng)執(zhí)行董事、創(chuàng)新工場(chǎng)前沿科技基金總經(jīng)理任博冰說。

不久之前，創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO李開復(fù)博士宣布籌辦一家AI2.0公司，致力打造全新的平臺(tái)和生產(chǎn)力應(yīng)用。當(dāng)然，不只是這位享譽(yù)世界的AI專家，王慧文、王小川等等一批我們所熟悉的創(chuàng)業(yè)先鋒都在歸來。

如今，再?zèng)]有比投身AIGC賽道更為重要的事情。區(qū)別于傳統(tǒng)的PGC與UGC，AIGC（生成式AI，AI generated content）指通過人工智能技術(shù)生產(chǎn)內(nèi)容——不只限于生成文字、圖片，還包括音頻、視頻，寫代碼編程也涵蓋其中。今天聽到的 ChatGPT、Midjourney、文心一言、通義千問等大模型，嚴(yán)格意義上講都屬于AIGC的子集。

在中國(guó)，隨著百度、阿里巴巴、華為等科技廠商紛紛發(fā)布自己的大模型。沉寂三年的科技公司發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)擠滿了人。這些會(huì)議主辦方共同的感受是：來的人嚴(yán)重超出預(yù)期，哪怕是已經(jīng)能夠容納數(shù)千人的會(huì)議，依然有難以計(jì)算的人站在過道上。

“最近我們看到開始有非常多的人出來創(chuàng)業(yè)，他們來自科研院所、大廠等等背景。”任博冰說，這一領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司的出現(xiàn)速度和他們所聚焦的領(lǐng)域，幾乎每個(gè)星期出現(xiàn)的創(chuàng)業(yè)公司，都有很大的變化。

星瀚資本創(chuàng)始人楊歌說，他們并未對(duì)ChatGPT或AIGC的進(jìn)展單獨(dú)開過會(huì)，“因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在每時(shí)每刻都在討論這個(gè)事情。”

有人把這比作十二年前的“iPhone時(shí)刻”。在源碼資本合伙人黃云剛看來，這次以GPTs和背后大模型為代表的AI浪潮，不僅從范式上完成了變化，解決了自然語言的問題，也從結(jié)果上讓人們感受到了大模型的潛力，“ChatGPT、開放插件，以及隨后一系列在這基礎(chǔ)上的應(yīng)用和各大廠商發(fā)布的大模型，已經(jīng)顯示出明顯的顛覆萬億級(jí)公司的潛力”。

楊歌甚至更加樂觀，“我覺得可能不只是iPhone時(shí)刻，而是內(nèi)燃機(jī)時(shí)刻。因?yàn)檫@一次帶來的變革想象，可能會(huì)遠(yuǎn)大于移動(dòng)互聯(lián)對(duì)于PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的升級(jí)。”

“現(xiàn)在的變革是以天計(jì)算的。”任博冰說，這樣快速進(jìn)化的結(jié)果是，第二場(chǎng)仗馬上就要來了，“但問題是，就像當(dāng)年，包括OpenAI自己都沒有想到ChatGPT選擇的這條路能夠走通一樣，現(xiàn)在我們也同樣不知道，下一次的戰(zhàn)場(chǎng)會(huì)發(fā)生在哪里”。

奇點(diǎn)：博弈新千億

對(duì)于投資機(jī)構(gòu)來說，新的窗口期已經(jīng)打開，按照任博冰的看法，“AI2.0時(shí)代開啟了新一輪的創(chuàng)業(yè)投資機(jī)會(huì)，我們將可能擁有千億美金級(jí)別的平臺(tái)級(jí)公司。”

尹伯昊是YC孵化器中國(guó)CEO陸奇看中的創(chuàng)業(yè)者。在秋季奇績(jī)創(chuàng)壇路演上，他的項(xiàng)目從5000多份申請(qǐng)中脫穎而出，這是他的第三次創(chuàng)業(yè)。尹伯昊對(duì)“2022年8月24日”這個(gè)日子印象深刻：“我和陸奇之前沒有什么交集。但在那天，他看完我們的項(xiàng)目后，當(dāng)天就決定投我們。”

尹伯昊是猴子無限公司創(chuàng)始人。猴子無限是一家生成式AI賽道的創(chuàng)業(yè)公司，專注于模型調(diào)優(yōu)。尹伯昊在2022年下半年開始投身AI創(chuàng)業(yè)賽道，“我出來創(chuàng)業(yè)沒有別的原因，就是我看見，技術(shù)的奇點(diǎn)已經(jīng)出現(xiàn)了。”“猴子無限通過大模型FineTune，將少量的個(gè)性化數(shù)據(jù)，比如我的照片、特定商品的圖片，訓(xùn)練到已有的大模型中生成新的大模型，再讓個(gè)性化大模型幫助創(chuàng)作，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)的設(shè)計(jì)協(xié)作。”尹伯昊說，猴子無限也正在參與海爾的空調(diào)設(shè)計(jì)，“個(gè)性化的大模型能夠讓我們?yōu)楹柕目照{(diào)設(shè)計(jì)，提供更多方案和靈感支持”。

九合創(chuàng)投王嘯也對(duì)一個(gè)日子印象深刻。今年春節(jié)前的臘月二十三——本該放假的那周，九合果斷決定投下一家由成都游戲公司AI實(shí)驗(yàn)室孵化出的專做游戲AIGC生產(chǎn)力輔助工具的項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目的產(chǎn)品能力之一就是能替代掉位列“被AI威脅飯碗榜首”的游戲插畫師。但插畫僅是其提供的比較小的服務(wù)，更重頭的還是聚焦在3D美術(shù)素材的生成及內(nèi)容安全、AI玩家陪玩等由AI驅(qū)動(dòng)的服務(wù)上。

九合過會(huì)決定投的時(shí)候，國(guó)內(nèi)AI賽道的極熱浪潮，還沒有因ChatGPT而到來。無論是投資人還是創(chuàng)業(yè)者，都還沉浸在“久別三年”的新年團(tuán)聚之中。很快，這股風(fēng)起大洋彼岸的技術(shù)浪潮就席卷了中國(guó)。

尹伯昊說，那時(shí)候其實(shí)大家都開始意識(shí)到技術(shù)所帶來的巨變，生成式AI最核心的能力，是有機(jī)會(huì)讓機(jī)器創(chuàng)作出過去只能由人創(chuàng)作出來的模態(tài)，向內(nèi)引入更多數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI一定會(huì)帶來顛覆性改變。

但相比ChatGPT的大模型，“VC已經(jīng)很難對(duì)大模型下手。一家VC的管理規(guī)模約10億人民幣，現(xiàn)在一家初創(chuàng)模型公司上來就融資5000萬美元，一下就蓋掉資管規(guī)模的1/3；我覺得百分之八九十的VC基本都明確了，這不是我們能玩的事。”一位不愿具名的VC投資人表示。

4月21日的一篇報(bào)道也引述芯片行業(yè)研究公司Semi Analysis首席分析師迪倫·帕特爾（DylanPatel）的觀點(diǎn)：OpenAI每天為運(yùn)行ChatGPT投入的成本可能高達(dá)70萬美元。但帕特爾最初的估計(jì)是基于GPT-3模型，在采用最新GPT-4模型后，ChatGPT現(xiàn)在的運(yùn)行成本可能更高。

AI賽道從持續(xù)的“寡淡”到2022年底的“出圈”，再到今年的“爆火”，愈發(fā)讓王嘯變得“冷靜”起來。如果說ChatGPT成為那個(gè)奇點(diǎn)，究竟給投資認(rèn)知、創(chuàng)業(yè)方向、行業(yè)格局帶來了什么改變？

三年前，時(shí)尚電商ZMO創(chuàng)始人張?jiān)姮摼烷_始關(guān)注人工智能。她認(rèn)為，未來AIGC能做到兩件事：第一，降低內(nèi)容生成門檻，以前大家需要學(xué)習(xí)拍攝，學(xué)習(xí)Photoshop；未來只需創(chuàng)意就能生成內(nèi)容。第二，未來的內(nèi)容不可避免需要人人成為創(chuàng)作者。“可能先從AI輔助人類創(chuàng)作，到后來部分由人創(chuàng)作，部分AIGC創(chuàng)作。當(dāng)人類對(duì)內(nèi)容的需求呈指數(shù)型上升時(shí)，供需之間產(chǎn)生差異，我們一定需要像AI這樣的工具，輔助人類構(gòu)建有更多內(nèi)容含量的世界。”張?jiān)姮撜f。

在王嘯看來，ChatGPT率先完成了行業(yè)對(duì)AI的認(rèn)知統(tǒng)一和市場(chǎng)教育：AGI是不是終局已不再是疑問；在此之前，一切都仍是未知，“過去各行各業(yè)都講過AI模型的故事；但現(xiàn)在行業(yè)故事基本被替代。AI到底應(yīng)該用來做什么、怎么做的問題，短時(shí)間內(nèi)更好地回答，就已經(jīng)變成去做大模型及其上面的應(yīng)用。”

對(duì)于投資機(jī)構(gòu)來說，新的窗口期已經(jīng)打開了，按照任博冰的看法，“AI2.0時(shí)代開啟了新一波的投資創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，這股浪潮將穿透甚至重塑各行各業(yè)，在這個(gè)過程中，我們將可能誕生千萬美金級(jí)別的平臺(tái)級(jí)公司。”

起跑：路線問題

“當(dāng)時(shí)沒有人能夠預(yù)測(cè)到GPT這條道路能夠跑通。而且大語言模型也絕對(duì)不會(huì)是終點(diǎn)，它只是其中一個(gè)類型。可能OpenAI現(xiàn)在也未必認(rèn)為下一輪AI就一定要朝著LLM的方向去，多模態(tài)的戰(zhàn)場(chǎng)里可能有新的對(duì)手，比如Tesla。”

很多人把ChatGPT以及由此衍生的大模型視為這一輪人工智能革命的浪潮之巔。任博冰說，“即使沒有OpenAI和ChatGPT，也會(huì)有另一家公司、另一款產(chǎn)品。因?yàn)樯墒紸I已經(jīng)走到了從量變到質(zhì)變的時(shí)刻。”

事實(shí)上，即使在最近一年，人們對(duì)人工智能技術(shù)的認(rèn)知也在經(jīng)歷著快速刷新。GPT-3發(fā)布之時(shí)，中國(guó)市場(chǎng)對(duì)其關(guān)注度并不高，直到開放ChatGPT這個(gè)應(yīng)用級(jí)產(chǎn)品，大家對(duì)它的認(rèn)知才達(dá)到了新的高度。

2022年11月的云棲大會(huì)上，阿里云在業(yè)界首次提出MaaS（model as a service）的概念。阿里云CTO周靖人說，“這也是我們多年在預(yù)訓(xùn)練大模型研發(fā)的一系列體驗(yàn)。我們認(rèn)為，今天以模型為中心的開發(fā)，模型即服務(wù)的開發(fā)，已經(jīng)形成AI開發(fā)的一種新范式。隨著今天人工智能的快速發(fā)展，我們要真正把模型作為重要的生產(chǎn)元素，我們對(duì)業(yè)務(wù)的開發(fā)系統(tǒng)要圍繞著模型來。這是我們之前提到model as a service的一個(gè)重要出發(fā)點(diǎn)。”

對(duì)于什么是“model as a service”，周靖人進(jìn)一步解釋，“以模型作為一個(gè)生產(chǎn)元素不是簡(jiǎn)單的空話，更重要的是圍繞模型的全鏈路生命周期，要圍繞模型本身，從模型的生產(chǎn)到模型的查詢，再到模型的使用，都要形成一系列產(chǎn)品。能夠幫助開發(fā)者，首先是開發(fā)模型，同時(shí)查詢模型，更重要的是使用模型，只有這樣才能真正意義上實(shí)現(xiàn)model as a service。”

但這一概念的發(fā)布在當(dāng)時(shí)并未引起太大關(guān)注。“我們內(nèi)部討論還覺得奇怪，我們認(rèn)為是很大的變化，但現(xiàn)場(chǎng)提問時(shí)卻根本沒有人關(guān)心這個(gè)。”周靖人說。

釘釘總裁葉軍也在后來的采訪中，再次向我們提及了阿里云團(tuán)隊(duì)感受到的這種反差，“這是從效率時(shí)代到智能時(shí)代的飛躍。去年云棲做的所有工作，對(duì)今天來講具有歷史意義，我也參加了那場(chǎng)媒體群訪，但沒有幾個(gè)人關(guān)心這個(gè)問題。”葉軍說，但現(xiàn)在大家反應(yīng)過來了。

這種反差的背后，是不同的技術(shù)、商業(yè)路線。

當(dāng)時(shí)，OpenAI的選擇看起來是邊緣且特立獨(dú)行的。“很少有人會(huì)選擇大模型這條路，投入很高，而且當(dāng)時(shí)沒有人能夠預(yù)測(cè)到這條道路能夠跑通。”任博冰說，“可能OpenAI現(xiàn)在也未必認(rèn)為下一輪AI就一定要朝著LLM的方向去，多模態(tài)的戰(zhàn)場(chǎng)里可能有新的對(duì)手，比如Tesla。”

在ChatGPT出現(xiàn)的時(shí)候，即使其模型知識(shí)量很大，但整體的質(zhì)量還是有很大的提升空間。一般認(rèn)為RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）是ChatGPT成功的關(guān)鍵技術(shù)。直到其投入了巨大的資源投入，通過人工標(biāo)注、反饋提升其質(zhì)量。

在GPT模型興起之前，大多數(shù) AI模型主要是針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景需求進(jìn)行訓(xùn)練的小模型。李開復(fù)把此前的這個(gè)階段定義為AI1.0時(shí)代。“每一個(gè)單獨(dú)領(lǐng)域都需要單獨(dú)的收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、標(biāo)注數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)，然后單獨(dú)訓(xùn)練模型優(yōu)化任務(wù)，這就決定這種模型是不可能跨領(lǐng)域的。比如電商所訓(xùn)練的模型，就無法放到銀行去使用。”在宣布投身這一輪AI熱潮前，李開復(fù)組織了一次分享會(huì)。李開復(fù)這樣解釋。

由于存在通用性差、訓(xùn)練數(shù)據(jù)少、適應(yīng)范圍小的弊端，使得AI1.0時(shí)代的很多人工智能公司很快就遭遇到了應(yīng)用瓶頸。

但是，自GPT-3.5以來，人們開始看到了以往的AI技術(shù)天花板，正徐徐打開。作為自然語言處理模型，ChatGPT的出現(xiàn)和經(jīng)驗(yàn)表現(xiàn)代表了AI2.0時(shí)代的現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用開始出現(xiàn)。

在OpenAI發(fā)布ChatGPT之前兩周，任博冰和其所在的創(chuàng)新工場(chǎng)曾經(jīng)在硅谷與OpenAI的高管有過一次交流，“他們當(dāng)時(shí)就提示我們，他們正在圍繞InstructGPT(ChatGPT的姐妹模型)做更多優(yōu)化。”

隨后不久，GPT-3.5的發(fā)布，幾乎一瞬間點(diǎn)燃了整個(gè)賽博世界。ChatGPT推出僅2個(gè)月，用戶數(shù)已經(jīng)突破了一個(gè)億，當(dāng)時(shí)的電話和手機(jī)分別用時(shí)75年和16年才在全球積累1億用戶，即使是上一個(gè)最快破億的程序TikTok也要用時(shí)9個(gè)月。

任博冰說，其實(shí)ChatGPT的發(fā)布，開啟了AI2.0時(shí)代，在這之后，我們看到技術(shù)的突破速度開始變得越來越快，“可能這個(gè)星期和下個(gè)星期，技術(shù)的方向都會(huì)完全不一樣了。”

任博冰的判斷是，未來AI2.0的第二場(chǎng)仗的概率最大的戰(zhàn)場(chǎng)應(yīng)該是多模態(tài)。但他也說，“這是無法預(yù)測(cè)的。說不定馬斯克會(huì)引領(lǐng)下一輪浪潮呢？畢竟特斯拉在視覺領(lǐng)域的積累是無人能夠與之相提并論的。那下一次浪潮會(huì)不會(huì)發(fā)生在視覺模態(tài)？還是三種模態(tài)？現(xiàn)在不清楚。”

本輪AGI(通用人工智能)大爆炸的想象力在于，自然語言處理大模型僅僅是眾多大模型中的一小部分。而在ChatGPT 之 外 ，Stable diffution、Midjourney等文生圖應(yīng)用，同樣獲得了突破性進(jìn)展。而目前被寄予厚望的多模態(tài)，則是能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)文本、圖像、視頻、音頻的理解和生成能力。

浪潮：意料之外的成功

當(dāng)參數(shù)大到一定量級(jí)，AI能 “涌現(xiàn)”出強(qiáng)大的能力表現(xiàn)，具備人類“無中生有”的原創(chuàng)能力。

這一輪生成式AI突破的發(fā)端，可以追溯到2006年杰弗里·辛頓及他的學(xué)生魯斯蘭·薩拉赫丁諾夫正式提出的深度學(xué)習(xí)概念（Deeping Learning）。2006年也被稱為深度學(xué)習(xí)元年，杰弗里·辛頓也因此被稱為深度學(xué)習(xí)之父。

2009年左右，斯坦福大學(xué)由吳恩達(dá)帶領(lǐng)的一個(gè)人工智能團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，GPU能夠幾百倍加速深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。然后，訓(xùn)練一個(gè)四層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突然變得很快，之前需要花費(fèi)幾周的學(xué)習(xí)時(shí)間，變成了不到一天。GPU生產(chǎn)商英偉達(dá)的老總黃仁勛說這是令人高興的對(duì)稱：GPU這個(gè)用于為游戲玩家構(gòu)建幻想世界的芯片，也能用于幫助計(jì)算機(jī)通過深度學(xué)習(xí)理解真實(shí)世界。

回溯上一波人工智能熱浪，大致以2017年AlphaGo圍棋大戰(zhàn)為節(jié)點(diǎn)。在中國(guó)市場(chǎng)也能夠清晰地看到產(chǎn)業(yè)上的變化。2017年出爐的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確將人工智能發(fā)展作為國(guó)家戰(zhàn)略和重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域，提出包括資金、技術(shù)、人才培養(yǎng)等多方面的一系列支持政策。

2018年開始，全自動(dòng)智能化涌動(dòng)，應(yīng)用于智能倉(cāng)儲(chǔ)、智能制造、智能農(nóng)業(yè)、無人駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域。那幾年，中國(guó)市場(chǎng)活躍的除了傳統(tǒng)意義上移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代的華為、阿里、百度等巨頭，還誕生了被稱為“AI四小龍”的商湯科技、曠視科技、依圖科技與云從科技。

在此之后，AI賽道再次“隱入塵煙”。四小龍的估值是反映這種預(yù)期墜落的最佳窗口：以商湯為例，其上市后股價(jià)持續(xù)不振。2022年6月30日，商湯科技上市前投資者、基石投資者股權(quán)基本解禁，短短一天之內(nèi)，商湯科技的市值蒸發(fā)了超過900億港元。

不止商湯，從全球市場(chǎng)看，近年來AI公司的估值普遍遭遇了回調(diào)。在商湯解禁前，研究機(jī)構(gòu)麥格理發(fā)布研報(bào)稱，全球人工智能公司的市盈率（TTM），已較2021年底的30倍（商湯科技上市時(shí)）下跌至當(dāng)時(shí)的約15倍。

而從過去看，包括商湯在內(nèi)，AI公司已經(jīng)在不斷進(jìn)行應(yīng)用場(chǎng)景的探索。2022年8月，商湯就發(fā)布了一款下棋機(jī)器人，卻被市場(chǎng)認(rèn)為是“偽需求”。

作為人工智能軟件市場(chǎng)規(guī)模最大的領(lǐng)域，上一輪AI競(jìng)速主賽道是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。但計(jì)算機(jī)視覺需要通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練來提升，而深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是對(duì)海量樣本進(jìn)行訓(xùn)練，不斷迭代優(yōu)化準(zhǔn)確度，因此對(duì)樣本的依賴性極強(qiáng)。而當(dāng)跨場(chǎng)景導(dǎo)致訓(xùn)練樣本徹底改變，就需要重新訓(xùn)練。

商湯曾稱打造了行業(yè)內(nèi)前所未有的通用人工智能基礎(chǔ)設(shè)施通用平臺(tái)SenseCore，實(shí)現(xiàn)了多功能超高精度AI模型的大規(guī)模量產(chǎn)。但平臺(tái)技術(shù)并未真正意義上實(shí)現(xiàn)泛化應(yīng)用，其所做的生意多以項(xiàng)目定制化為主，即因應(yīng)不同客戶去度身定制相應(yīng)產(chǎn)品，導(dǎo)致成本居高不下。

計(jì)算機(jī)視覺的局限性還體現(xiàn)在這一技術(shù)本身并無商業(yè)價(jià)值。AI公司需要花費(fèi)更多時(shí)間將自己研發(fā)的AI技術(shù)落地到客戶場(chǎng)景中，才能給客戶帶來價(jià)值。

這就意味著，當(dāng)AI公司必須進(jìn)入到一個(gè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的市場(chǎng)，事實(shí)上也進(jìn)入到一個(gè)由原本產(chǎn)業(yè)巨頭所主導(dǎo)的領(lǐng)域。AI公司在拓客的同時(shí)，將面臨不斷補(bǔ)齊AI能力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，且后者在產(chǎn)業(yè)鏈上下游更具優(yōu)勢(shì)。很多人工智能技術(shù)公司就困在了技術(shù)和市場(chǎng)的夾縫里。即使像百度這樣的公司，也需要在研發(fā)和商業(yè)化之間取得某種平衡。

時(shí)間倒退回2017年的百度AI開發(fā)者大會(huì)。彼時(shí)任職百度COO的陸奇，一開場(chǎng)就給出了一個(gè)價(jià)值判斷：AI將和前三次工業(yè)革命一樣，讓人類進(jìn)入全新的時(shí)代。百度要ALLINAI的戰(zhàn)略目標(biāo)，震驚當(dāng)時(shí)的業(yè)界。這種ALLIN在后來很長(zhǎng)一段時(shí)間都陷入“僵局”：2018年陸奇離開百度，幾乎成為了一種行業(yè)的隱喻。

AI的沉寂不只在國(guó)內(nèi)，隨后幾年，國(guó)外明星AI企業(yè)Wave Computing遣散員工，申請(qǐng)破產(chǎn)保護(hù)。國(guó)內(nèi)AI頭部企業(yè)地平線，被爆裁員50%。獵豹全球智庫(kù)2020年的報(bào)告顯示，AI企業(yè)融資數(shù)量持續(xù)18年連漲后經(jīng)歷斷崖式下跌。相較2018年，2019年融資額從1484.5億元下降到967.27億元，下降幅度達(dá)34.8%，融資數(shù)量從737下降至431，下降幅度達(dá)四成。

盡管這幾年面臨掉隊(duì)BAT的質(zhì)疑，AI技術(shù)的沉淀使得百度能夠在2023年率先發(fā)布文心一言，看起來終于扳回一局。

4月10日，商湯發(fā)布“日日新Sense Nova”大模型體系，一口氣展示了多個(gè)產(chǎn)品，有類ChatGPT產(chǎn)品“商量”（SenseChat）、與Midjourney畫風(fēng)一致的秒畫平臺(tái)、AI數(shù)字人視頻生成平臺(tái)如影，以及瓊宇、格物這兩個(gè)3D內(nèi)容生成平臺(tái)。但資本市場(chǎng)并未給出過于樂觀的反饋，截至4月17日，商湯股價(jià)報(bào)2.73港元，相比去年初高位的9.7港元，下跌超過70%。

在投資人的觀察中，問題之一在于數(shù)據(jù)孤島、清洗數(shù)據(jù)太貴，沒有成為降低成本的有效平臺(tái)。而ChatGPT出來后最大的貢獻(xiàn)，就是解決了孤島問題：用全世界的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)巨大模型，這個(gè)模型還可以遷移學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換到每一個(gè)應(yīng)用里去，“做一個(gè)AI應(yīng)用的成本就可能降低95%，這個(gè)時(shí)候就可以形成一個(gè)真的平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)。”

競(jìng)速第二場(chǎng)：無盡前沿

如果到今年7-8月，市場(chǎng)上還沒有人能做出更具想象力的應(yīng)用級(jí)產(chǎn)品，這波由ChatGPT引發(fā)的應(yīng)用創(chuàng)業(yè)熱潮很有可能會(huì)進(jìn)行一次深刻“反省”。

此時(shí)此刻正在發(fā)生著肉眼可見的競(jìng)速。類似猴子無限這樣的創(chuàng)業(yè)公司，只是當(dāng)下AI競(jìng)速洪流中的一角。在這個(gè)四月，幾乎能想到的公司，都開始投身這個(gè)看起來將要“真正改變一切”的賽道。

頭部投資人的預(yù)判也幾乎是一致的。比如楊歌把人工智能的沿革大致分為三階段：弱人工智能、強(qiáng)人工智能以及超人工智能，“當(dāng)下我們站在超人工智能的起跑線上”。

民生證券數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，4月短短半個(gè)月時(shí)間，已發(fā)布近30個(gè)大模型，其中包括互聯(lián)網(wǎng)公司、獨(dú)角獸乃至科研院所。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)開始敏銳捕捉到大模型以及由此衍生的應(yīng)用場(chǎng)景。

ChatGPT大火之后，北京知行互動(dòng)科技有限公司創(chuàng)始人、CEO丁瑞彭觀察，這一輪創(chuàng)業(yè)熱潮中可簡(jiǎn)單分為兩種類型：一是做底層大模型，無疑需要天量資金，機(jī)會(huì)只屬于少量“明星”創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)和大公司。大量機(jī)會(huì)還是在應(yīng)用層，即利用頭部大模型的開放能力構(gòu)建各種應(yīng)用，突圍路徑是在對(duì)用戶和客戶需求的了解上，利用AI技術(shù)解決用戶痛點(diǎn)。

張?jiān)姮摲Q，如果只是ChatGPT，它更像一個(gè)有趣的玩具，當(dāng)它融入人們的日常工作時(shí)，才會(huì)變成剛需，AIGC必然有產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用。

“如果全都是ToC的AI繪畫，我們還是需要跟行業(yè)做更好的結(jié)合，才會(huì)是更有黏度和價(jià)值的AIGC。”張?jiān)姮摲Q，“只要需要內(nèi)容的地方都會(huì)需要AIGC。內(nèi)容已經(jīng)爆炸，而好的內(nèi)容還是稀缺。未來C端用戶和AIGC的關(guān)系，既是消費(fèi)者也是創(chuàng)造者。”

而對(duì)于投資人和創(chuàng)業(yè)者來說，如果公共大模型已是“觸不可及”，那么一些專屬大模型以及在大模型能力之上的應(yīng)用創(chuàng)新，則還存在巨大空間。

創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目也確實(shí)如雨后春筍般在年后涌現(xiàn)。王嘯表示：“去年全年活躍的AIGC相關(guān)項(xiàng)目不過20個(gè)，但今年的數(shù)量就大幅提升了，年后到現(xiàn)在，AI賽道的每個(gè)投資人，平均每個(gè)星期都能看十幾家，做什么類型的都有：從大模型到行業(yè)應(yīng)用層再到C端的應(yīng)用，包括AI談戀愛、AI心理咨詢、AI文秘助手等。”

王嘯的言外之意是：如果沒有一定的技術(shù)門檻和真實(shí)的應(yīng)用需求，可能不太會(huì)投。他說自己現(xiàn)在多了點(diǎn)“審視”心態(tài)：現(xiàn)在就看大模型公司們能做到什么程度了。他心里是有隱憂的，盡管現(xiàn)在下定論顯然為時(shí)過早，但如果到今年7-8月，市場(chǎng)上還沒有人能做出更具想象力的應(yīng)用級(jí)產(chǎn)品，這波由ChatGPT引發(fā)的應(yīng)用創(chuàng)業(yè)熱潮，很有可能會(huì)進(jìn)行一次深刻“反省”。

他擔(dān)憂更長(zhǎng)遠(yuǎn)的邏輯在于，沒有好的應(yīng)用反哺，大模型大概率最終也不會(huì)好，“因?yàn)榇竽Ｐ屯ㄟ^深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，逐漸落地到各種垂直行業(yè)和場(chǎng)景里，從而作為底層平臺(tái)接入其他產(chǎn)品并對(duì)外開放，解決具體問題。最后是按照調(diào)用模型的次數(shù)收費(fèi)，一定要有很火爆的應(yīng)用去不斷貢獻(xiàn)收入分成，模型廠商、應(yīng)用廠商都能盈利，用戶得到更好的服務(wù)體驗(yàn)，價(jià)值鏈條才成立。”

中科創(chuàng)星創(chuàng)始合伙人米磊，也經(jīng)歷過新一輪人工智能浪潮的周期。2016年，AlphaGo戰(zhàn)勝李世石時(shí)，米磊就判斷光子技術(shù)是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠?yàn)槿斯ぶ悄芴峁┖诵牡臄?shù)據(jù)和算力支撐，所以中科創(chuàng)星前期重點(diǎn)布局了以光芯片為代表的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)，同時(shí)布局了下一代人工智能算法公司，以智譜華章和瑞萊智慧為代表的算法公司。

但此輪人工智能賽道熱了之后，米磊出手的節(jié)奏、看的項(xiàng)目卻沒有發(fā)生太大變化，“當(dāng)時(shí)不熱時(shí)出來創(chuàng)業(yè)的團(tuán)隊(duì)，相對(duì)來說更靠譜一些。現(xiàn)在出來的很難搞清楚是不是追熱點(diǎn)，能否長(zhǎng)期堅(jiān)持。”米磊認(rèn)為，這個(gè)賽道的創(chuàng)業(yè)者要比拼技術(shù)實(shí)力、資金實(shí)力、管理能力、戰(zhàn)略耐力等方方面面的能力，戰(zhàn)況很激烈。

米磊覺得，大模型的成功還在于有長(zhǎng)期的耐心，“只要長(zhǎng)期投入，一旦爆發(fā)就會(huì)創(chuàng)造巨大的商業(yè)價(jià)值，但中國(guó)的投資人有幾個(gè)敢愿意這樣做的。如果能做到這一點(diǎn)，我相信中國(guó)一定有未來”。

當(dāng)下所有人都希望趕上ChatGPT的熱度，盡快在這個(gè)節(jié)點(diǎn)押注，才有可能抓到下一波AI浪潮。這是王嘯眼中，很多人現(xiàn)在下場(chǎng)去做一些“看起來短期內(nèi)沒那么正確”的事情。但也很有可能，這波AI熱潮留給創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)，并沒有外界想象的那么多。

但真正的競(jìng)賽發(fā)生在更底層。任博冰說，確實(shí)相比美國(guó)，中國(guó)的公司更加注重應(yīng)用層的創(chuàng)新，“當(dāng)然我們也有關(guān)注基礎(chǔ)技術(shù)研究的，只是相對(duì)美國(guó)的投入有一定的差距。”

每一次革命來臨的時(shí)候，對(duì)于技術(shù)雙刃劍另一面的討論從未休止。這一次AIGC的爆發(fā)同樣沒有例外。就在阿里云正式發(fā)布通義千問大模型當(dāng)天，一條監(jiān)管消息瞬間刷屏。

4月11日，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室就《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》（以下簡(jiǎn)稱“意見征求稿”）公開征求意見，內(nèi)容的真實(shí)性、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的安全性等備受關(guān)注的話題皆在其中。這被視為AIGC領(lǐng)域首份政府文件。

站在學(xué)術(shù)角度，監(jiān)管的紅線可以理解。中歐國(guó)際工商學(xué)院戰(zhàn)略學(xué)及創(chuàng)業(yè)學(xué)助理教授白果在一次分享中談到，有學(xué)者做過統(tǒng)計(jì)，美國(guó)在經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，即1979年到2019年間，工資在初次分配中所占的比例以及占整個(gè)GDP的比例，總體趨勢(shì)都是下降的。

“靠工資活著的人所占有的財(cái)富或所獲得的回報(bào)，在整體的回報(bào)中所占的比例是越來越低的。這種情況在我們大量使用AIGC后，會(huì)不會(huì)越演越烈？”白果反問道。

ChatGPT也好，AIGC也好，版權(quán)到底屬于誰？“因?yàn)槟Ｐ偷膭?chuàng)作能力并不來源于模型本身，而來源于互聯(lián)網(wǎng)上已有的大量文字和圖片。ChatGPT生成后，它擁不擁有版權(quán)？這個(gè)版權(quán)屬于誰？其實(shí)是很難解答的問題。”白果說。

無論如何，從百度發(fā)布的文心一言到阿里云的通義千問，大模型的中國(guó)競(jìng)速已經(jīng)被業(yè)界寄予厚望，相比AI換人的憂慮，人們當(dāng)下或許更關(guān)注技術(shù)的可能性。

在通義千問大模型發(fā)布一周后，釘釘基于大模型能力所披露的“斜杠”，被認(rèn)為是微軟基于ChatGPT大模型能力發(fā)布的Copliot的中國(guó)版本。演示視頻發(fā)布時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)開始有人交頭接耳。那是科幻作品中才會(huì)出現(xiàn)的場(chǎng)景：如果這種能力未來能夠?qū)崿F(xiàn)，無疑意味著每個(gè)擁有AI使用能力的人，都將獲得一位能力極強(qiáng)的個(gè)人助理。

釘釘總裁葉軍說：“這一次人工智能技術(shù)的變革，帶來的將是每個(gè)人都能使用的技術(shù)工具。”任博冰也認(rèn)為，相比此前的技術(shù)變革所造成的技術(shù)鴻溝，AI2.0反而是拆除了技術(shù)使用的門檻，提高了可及性。“我對(duì)未來保持樂觀。”