11月7日，AI target=_blank class=infotextkey>OpenAI 開發(fā)者大會驚艷全球，創(chuàng)始人Sam Altman 一時風(fēng)光無兩，但他估計想不到接下來的劇本走向。
11月16日，知名投資人朱嘯虎和吳世春在黑馬直播間暢聊《解碼AI春晚，AI創(chuàng)業(yè)者的破局路在何方》。
11月18日，OpenAI在官網(wǎng)宣布，Sam Altman將辭去CEO職務(wù)并離開董事會。
11月19日，反轉(zhuǎn)出現(xiàn)，外媒報道，OpenAI董事會正在與奧特曼討論回歸公司重新?lián)蜟EO一事。
11月20日，微軟CEO納德拉在社交平臺X發(fā)文宣布，OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman、Greg Brockman將加入微軟。對此，Sam Altman轉(zhuǎn)發(fā)并回復(fù)：任務(wù)仍在繼續(xù)。
“AI大模型時代的進化速度，可能是互聯(lián)網(wǎng)時代的10倍以上。”金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎，在黑馬直播間這樣說道。
沒想到，大模型時代的企業(yè)權(quán)力之爭，反轉(zhuǎn)速度遠不止10倍。喬布斯當(dāng)年被蘋果掃地出門，到1997年過了12年才正式回歸。
OpenAI 內(nèi)部的權(quán)力之爭，本質(zhì)上是“非盈利組織的OpenAI”與“商業(yè)機構(gòu)的OpenAI”之間的沖突。
這背后是，美國投資市場非常火，被資本看中的 AI創(chuàng)業(yè)者都目標(biāo)遠大，兩三年內(nèi)都不急于落地商業(yè)化。
而國內(nèi)投資市場卻截然相反，大部分投資人都非常謹(jǐn)慎，創(chuàng)業(yè)者只有快速實現(xiàn)盈利，才有可能拿到投資。
梅花創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人吳世春，在黑馬直播間也提到，“中美兩國針對AI創(chuàng)業(yè)者的投資，可能差一個數(shù)量級以上。國內(nèi)缺少0-1階段的投資，會使得中美兩國在AI創(chuàng)新生態(tài)的繁榮度差別很大。”
那么，國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)者的未來之路將在何方？當(dāng)下的破局之道有哪些？
近日，在黑馬直播間里，創(chuàng)業(yè)黑馬(33.830, 0.00, 0.00%)執(zhí)行總裁羅浛予與兩位黑馬導(dǎo)師——金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎，梅花創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人吳世春以及一位AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)代表——DeepWisdom創(chuàng)始人兼CEO吳承霖，一起暢聊OpenAI的開發(fā)者大會給創(chuàng)業(yè)者帶來的啟示，并聊到了投資人最關(guān)注的賽道，及中國AI創(chuàng)業(yè)者們未來的破局之道。
01
OpenAI 開發(fā)者大會，
給中國創(chuàng)業(yè)帶來哪些沖擊？
羅浛予：各位黑馬的朋友們，大家晚上好，歡迎來到黑馬直播間。首先介紹一下今天的三位嘉賓，吳世春老師是梅花創(chuàng)投的創(chuàng)始合伙人， 朱嘯虎老師是金沙江創(chuàng)投主管合伙人，他們都是黑馬實驗室的導(dǎo)師。另外，我們還邀請到了DeepWisdom創(chuàng)始人兼CEO吳承霖。
咱們直接進入話題。近期OpenAI 開發(fā)者大會對業(yè)界的沖擊非常大，他們在降費、定制化、GPTs、多模態(tài)等方面都有顯著進展。你們作為國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)者和投資人的代表 ，第一時間的感受是什么？這會給AI領(lǐng)域帶來哪些新可能？對中國AI產(chǎn)業(yè)，又意味著什么？
吳承霖：看完發(fā)布會后，有四點感受：
第一，GPT-4 Turbo 在降費提速方面非常驚艷，3倍的成本節(jié)省，確實是對整個AI領(lǐng)域的降維打擊。
第二，GPTs是個很狡猾的發(fā)布。事實上，Sam Altman 在會上的很多演示都是預(yù)先由人工寫好的，并未做到相對高級的自動化。OpenAI急于發(fā)布GPTs，是一個陽謀，用意在于明目張膽的收集所有企業(yè)的數(shù)據(jù)。因為此前在開源世界里，他們無法獲取像騰訊、沃爾瑪?shù)却笃髽I(yè)的SOP和API的描述。所以，微軟已禁止內(nèi)部使用OpenAI的API。
第三，多模態(tài)的效果還不錯，但遠沒有超預(yù)期。比如，大部分效果特別好的圖片理解，都不在純正的訓(xùn)練集中。而在一個純正的訓(xùn)練集中，可能還跟之前那樣，連藍莓、蛋糕和狗都識別不出來。
第四，在降費方面，并沒有實現(xiàn)他們說的降費95%，也沒有給市場帶來實質(zhì)性的增量變化。
朱嘯虎：發(fā)布會給AI創(chuàng)業(yè)者的沖擊，完全在我們的預(yù)料之中。這也是為什么我們一直不看好那些“套殼應(yīng)用”。像互聯(lián)網(wǎng)早期，還能給一些做獨立App的創(chuàng)業(yè)公司，留四到五年的空窗期，讓他們獲取大量用戶。但AI大模型進化速度太快，可能是互聯(lián)網(wǎng)進化速度的10倍以上。做獨立APP的空窗期可能只有四到五個月，很快就會被OpenAI 自動覆蓋掉。所以，千萬不要去給AI大模型做一些邊邊角角的應(yīng)用，根本守不住。不如去問問自己，有沒有什么特殊場景是大模型做不了的？這樣在大模型時代才有自己的生存空間。
吳世春：對，如果在大模型基礎(chǔ)上做無差異的開發(fā)，最后的產(chǎn)品千篇一律，已經(jīng)沒有競爭力了。還是要堅持長期主義，不要企圖用信息差去做那些投機性的創(chuàng)業(yè)機會。比如，我看到很多擦邊的、泛娛樂的AI應(yīng)用，流量成倍增長。但想賺錢，還是要落在用戶時長和用戶真實需求上。所以，現(xiàn)在做AI應(yīng)用，又要回到懂人性和懂運營上。所謂“懂人心者得天下，懂運營者贏AI”。
另外，AI時代的產(chǎn)品開發(fā)，可能會發(fā)生一個顛覆性的改變。之前是先有數(shù)據(jù)，再有模型和產(chǎn)品。以后可能是創(chuàng)始人先推出產(chǎn)品，利用AI生態(tài)讓用戶無感參與到產(chǎn)品進化中，過程中不斷獲取用戶反饋和數(shù)據(jù)，再變成模型，最后再優(yōu)化和反饋給產(chǎn)品。這種改變的直接影響是，產(chǎn)品經(jīng)理這個崗位，會直接消失。創(chuàng)始人本人應(yīng)該利用AI，成為很好的產(chǎn)品經(jīng)理。
02
AI投資，中美投資人偏好不一
羅浛予：接下來，我想跟吳世春老師和朱嘯虎老師聊聊，你們投資人目前更關(guān)注哪些賽道？
朱嘯虎：我們今年在AIGC領(lǐng)域投的不少項目主要是應(yīng)用層。因為國內(nèi)的大模型還在早期，不如先建立自己在垂直場景的優(yōu)勢，先把用戶數(shù)據(jù)和用戶場景抓到自己手上。
吳世春：我們關(guān)注的賽道有新能源、新材料、半導(dǎo)體、軍工、大數(shù)據(jù)，今年投的人工智能項目都是智能體上的應(yīng)用，如MetaGPT等。
羅浛予：當(dāng)前中美兩國在AI創(chuàng)業(yè)和大模型發(fā)展階段上都有非常大的差別。你們認為，中美兩國之間最本質(zhì)的差別是什么？
朱嘯虎：我認為有兩點：一是美國的大模型已非常成熟。二是美國投資市場非?；穑顿Y人錢多。創(chuàng)業(yè)者講的故事越讓投資人興奮，越有人投你。拿到融資的創(chuàng)始人都目標(biāo)遠大，兩三年內(nèi)不急于落地商業(yè)化。而短期內(nèi)就能實現(xiàn)利潤的，投資人反而不太感興趣。
國內(nèi)的情況正好相反：一是中國自己的大模型還比較早期，很多機會都在垂直場景。二是中國投資人非常謹(jǐn)慎。如果你只講故事，項目要兩三年才能商業(yè)化落地，投資人是不敢投的。現(xiàn)在中國投資人發(fā)明了一個新詞叫“PE近人”，每一筆投資的錢都要PE（看利潤收益率），投資的項目必須第一天就實現(xiàn)商業(yè)化落地。
羅浛予：聽起來有些悲觀，吳老師怎么看？
吳世春：中國在AI領(lǐng)域從不缺創(chuàng)業(yè)者和投資人，缺的是支持早期AI創(chuàng)業(yè)公司的錢。中美兩國針對AI創(chuàng)業(yè)者的投資，可能差一個數(shù)量級以上。少了那種0-1階段的投資，會使得兩個國家在AI創(chuàng)新生態(tài)的繁榮度差別很大。如果在錢的量上沒有更多提升，接下來幾年，我也會比較悲觀。
03
現(xiàn)在還不是AI時代的iphone 時刻
羅浛予：總結(jié)一下，目前的環(huán)境是，國外大模型發(fā)展速度非常快，國內(nèi)百模大戰(zhàn)異常卷。在這種情況下，AI領(lǐng)域的中小創(chuàng)業(yè)者，有哪些更好的場景或路徑去破局呢？
朱嘯虎：目前在數(shù)字人(12.500, 0.00, 0.00%)、銷售營銷端、內(nèi)部降本提效方面，還有很多值得去做的場景，但必須做到比企業(yè)現(xiàn)有成本降低90%。
比如，很多美國公司都在聚焦如何用AIGC自動生成電影，這個基本上看不到落地。我們投的一家公司，是幫中小企業(yè)快速生成廣告片。大公司的爆款產(chǎn)品可以花幾百萬拍廣告片，但大部分中小企業(yè)都沒有這樣大的預(yù)算。這家公司的收費是7萬塊錢包年，每天能生成兩三百個視頻，相當(dāng)于1塊錢一個視頻。不管是效果、成本，還是數(shù)量，都有巨大提升。
吳世春：我們更看重已經(jīng)有用戶場景，能利用AI轉(zhuǎn)型升級的產(chǎn)品。新項目的用戶場景則一定要特殊，如果說OpenAI是在建好的高速路上開加油站，你就要選一個相對偏僻，但人又多的路段開加油站，這樣OpenAI可能就管不到你。最關(guān)鍵的還是能否快速通過用戶來驗證你的應(yīng)用，并拿到客戶訂單，實現(xiàn)商業(yè)模型的正循環(huán)。這種項目在估值比較低時，我們可能會投資。
羅浛予：直播間有個同學(xué)的問題很犀利，中國資本還有錢嗎？
朱嘯虎：實際上，現(xiàn)在很多基金的投資比例還非常低，我們最新一期的基金只投了10%。只不過大家投資都很謹(jǐn)慎，因為目前很多創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展路徑還不太清晰。
吳世春：是的，我們我們前幾年募集的錢還有很多，到現(xiàn)在都沒有投完。今年可能很多經(jīng)理都在積極對接創(chuàng)業(yè)項目，但最后在合伙人層面被斃掉了。
羅浛予： 還有同學(xué)問，AI+養(yǎng)老方向，為老人提供AI陪聊，解決老年人心理孤獨等問題，還有機會嗎？朱嘯虎：這種需求是存在的，但這種在百度、阿里等大公司直接炮火下的項目，創(chuàng)業(yè)公司基本沒戲。吳世春：每一個新技術(shù)興起之時，都有一定順序。如互聯(lián)網(wǎng)時代，先是娛樂內(nèi)容，再是商業(yè)內(nèi)容，最后才是比較重的產(chǎn)業(yè)化內(nèi)容。在中國互聯(lián)網(wǎng)時代，先是盛大賺到錢，再是騰訊賺到錢，之后是搜索和廣告掙到錢，最后才是電商賺到錢。AI時代差不多也是這個順序。AI+養(yǎng)老，算是一個產(chǎn)業(yè)，還得等過幾年再說。
羅浛予：兩位老師作為投資人，之前都在不同場合提到，錯過了字節(jié)跳動這個好項目。我想知道，AI領(lǐng)域是否會出現(xiàn)下一個張一鳴？他應(yīng)該具備哪些核心能力？朱老師笑得很可愛，你先來回答。朱嘯虎：當(dāng)年今日頭條并不是一個非常的機會，抖音出現(xiàn)后才真是大機會。大抖音是在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展五六年后才出現(xiàn)的，對吧？早期出現(xiàn)的“憤怒的小鳥”和“切水果”，只是用來教育用戶的。當(dāng)時今日頭條的核心能力是算法，現(xiàn)在還不知道AI時代的“張一鳴”的核心能力是什么，還得讓時間來告訴我們。總之，AI時代的大機會可能還在后面。
吳世春：當(dāng)年張一鳴還是我們酷訊的第一個工程師，003號員工。他出來創(chuàng)業(yè)時，我也正在創(chuàng)業(yè)。我是2014年才正式開始做天使投資，在字節(jié)跳動估值20億美金時也投了，所以不算錯過。
關(guān)于AI時代的張一鳴，我只想說，歷史總是重復(fù)相同的旋律，只不過是壓著不同的韻腳。比爾蓋茨、喬布斯、馬斯克，都創(chuàng)造了偉大的公司，但他們的性格和做事風(fēng)格完全不同。AI 時代的張一鳴不一定會是相同的畫像，就像喬布斯不是比爾蓋茨的翻版，馬斯克也不會是喬布斯的翻版。
所以，我同意朱老師的看法?，F(xiàn)在很多人說AI時代已經(jīng)到了iPhone 時刻，我不這么認為。我更相信凱文凱利說的，現(xiàn)在最多到了黑莓時刻，可能連黑莓時刻都沒到。中國的TMD，基本是iPhone出現(xiàn)好幾年后才興起的。
雖然OpenAI每次發(fā)布新產(chǎn)品，都跟要炸掉別人飯碗一樣。但我覺得AI時代的第一幕才剛開始，只有當(dāng)一堆AI公司出現(xiàn)財富效應(yīng)，讓創(chuàng)業(yè)者和投資人都賺錢到，我們才能看到AI時代的iPhone 時刻出現(xiàn)。
羅浛予：據(jù)說DeepWisdom研發(fā)的MetaGPT已經(jīng)做到了行業(yè)頭部，也獲得了梅花創(chuàng)投等多家投資機構(gòu)的支持。我想問問，你們業(yè)務(wù)在發(fā)展過程中都遇到過哪些關(guān)鍵卡點？最后怎么克服的？
吳承霖：我們在業(yè)務(wù)發(fā)展中，主要遇到三個關(guān)鍵點：
第一，AI落地。在全球范圍內(nèi)，AI落地還是一個比較困難的事情。主要原因是落地場景非常分散，每個場景都有前置成本，如硬件、咨詢、數(shù)據(jù)、信息等四大成本，沒法用一個APP全部打穿。目前，我們已經(jīng)搞定了其中三大成本，未來希望可以實現(xiàn)真正的智能體。
第二，AI人才。當(dāng)下，國內(nèi)頭部AI人才非常稀缺，且不少AI人才都在流向美國或全球頂尖團隊。對初創(chuàng)公司來說，如何吸引外部人才是個大難題。于是，我們通過做開源社區(qū)和一系列主題活動，吸引到了不少全球頂尖人才進行長期合作。不過，要協(xié)調(diào)五個時區(qū)的不同人才，也是個巨大的挑戰(zhàn)。希望未來能成為一家全球化公司，跟美國硅谷最優(yōu)秀的公司同臺競技。
第三，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。西方大部分做開源的企業(yè)，都有自己的專精領(lǐng)域，如專做搜索等，并持續(xù)將一個領(lǐng)域做到做好。而國內(nèi)很多企業(yè)，都想把所有事情做完。原因可能是國內(nèi)很難找到軟件供應(yīng)鏈等。如果結(jié)構(gòu)不夠好，未來在國內(nèi)做軟件會是一件非常難的事情。長期來看，這個問題需要我們找更多的合作來解決。
羅浛予：好的，感謝幾位嘉賓。既給了我們壓力，讓我們知道AI創(chuàng)業(yè)的窗口期很短。又給了我們動力，OpenAI 并不完美，AI 時代iPhone 時刻還沒到來，那就意味著機會很多。
