想借力ChatGPT創業，沒那么容易
(資料圖)
編者按：本文來自微信公眾號 中國企業家（ID：iceo-com-cn），作者：孔月昕，編輯：馬吉英，創業邦經授權轉載，頭圖來源攝圖網
2023年伊始，整個創投圈被ChatGPT以及AIGC“包圍”了。
通俗來說，AIGC即用AI來生成內容，是UGC、PGC以后的升級。
在一位科技圈創業者看來，過去兩年，元宇宙是最大的敘事，初創公司、投資人等都在圍繞這個敘事去找對于自己有利的東西，“但‘元’越來越被證明是太遠的事情。從現實的角度來說，無論是上市公司、巨頭，還是初創公司，都沒做出來具體的‘大東西’，因此導致很多公司，包括FB、微軟在栽了跟頭后紛紛開始冷處理。”在這種情況下，大家需要找下一個“敘事”。從2022年下半年開始，AIGC因為制圖破圈，年底ChatGPT亮相，2023年春節后，二級市場的分析師們紛紛開始寫AIGC，一眾相關不相關的公司因為概念開始暴漲。
據慧博智能策略終端，過去一個月，國內券商們寫的ChatGPT研報就有50份。
盡管二級市場反響熱烈，但投資人們都很理智且謹慎。“目前國內企業和投資依然還是跟隨狀態，因此一級市場肯定還是理性為主，整體表現跟二級市場可能不太一樣。”華創資本合伙人王道平表示。
峰瑞資本投資合伙人陳石也認為，“現在投資行業持理性觀望態度的居多，但我認為這確實是一個很大的機會。”
實際上，從年前AI繪圖出圈開始，投資人們已經看過大量AIGC領域的項目了。
“很多投資人可能從2022年10月份左右，就在看AI生成文字類以及AI生成圖片類的項目了，到了最近ChatGPT再次出來后，大眾的接受度非常高，因此關于大模型訓練，類ChatGPT生成對話/替代搜索等軟件，以及背后的模型算法，如‘雨后春筍’一般出現在投資人的在看項目名單里。”火鳳資本聯合創始人陳悅天表示。
不僅投資機構和創業者在行動，國內外大廠也聞風而動，隨之入局。在海外，谷歌發布了基于谷歌LaMDA大模型的下一代對話AI系統Bard。隨后微軟也宣布，推出由ChatGPT支持的最新版本Bing（必應）搜索引擎和Edge瀏覽器。
國內，百度官宣了類ChatGPT項目“文心一言”（ERNIE Bot），預計3月份完成內測，面向公眾開放，目前正在做上線前的沖刺。阿里巴巴也有人爆料，阿里達摩院正在研發類ChatGPT的對話機器人，目前已開放給公司內員工測試。
回望過去的技術發展，電話用了75年才達到1億用戶，手機用了16年，Facebook用了4.5年，微信用了14個月。ChatGPT僅僅用了兩個月時間，就在全球達到了1億用戶數，用戶接受增長速度非常驚人。
“爆炸式的增長背后，我們也在思考，未來幾年里，AI技術究竟是會繼續‘烈火烹油，鮮花著錦’，還是最終‘落了片白茫茫大地真干凈’，這是一個非常值得去持續探討和關注的話題。”啟明創投合伙人周志峰談道。
《中國企業家》雜志邀請了幾位投資人，聊了聊他們對于ChatGPT的看法，以及對AIGC商業模式的探討。以下是他們的講述：
01 技術突破有望構建新的商業模式王冰醒
經緯創投投資董事
對于投資行業來說，AI并不是一個全新的領域，大家持續關注也有近十年的時間了。
從2012年左右深度視覺模型帶來CV（計算機視覺）的快速發展開始，到2016年前AlphaGo給行業帶來的震動，到這次OpenAI的大模型ChatGPT引起廣泛的觸動，底層邏輯是大模型的性能帶來的質變提升，從而衍生帶來新的垂直場景解決方案的構建，以及新商業模式塑造的可能性。
一直以來，AI領域較多的解決方案是，通過端到端垂類應用，用小模型優化算法和模型精度，以降低算力去解決垂類場景問題，但如今這一商業思路受到了較大沖擊。因為在過去的路徑下，行業內的公司大多重復研發功能相近的產品或模型，讓AI只能在一些有限的場景內，較多是to B領域去解決問題，壁壘不太深。
現在，大家開始對大模型在多場景泛化的能力滿懷期待。一方面表現在，隨著大模型性能的提升，AI在更多消費級to C場景加速滲透，消費級場景潛力巨大。另一方面，AI也在過去近十年間完成了從感知、理解到推理性能的全面提升，由此帶來定義新一代交互、生產方式、生產關系的可能。
對于投資機構來說，大家都對新一代大模型的性能打開和賦能to C場景感到振奮，因為技術的突破使得縱向構建新的商業模式成為可能。
過去幾年內，由于to C消費級場景沒有大的技術性突破，整個行業陷入了突破性的革新停滯，因此行業內只能不斷內卷和重復開發。而類ChatGPT大模型為基礎的公司的出現，讓行業重拾新的信心和產品/場景定義的激情。
同時，我覺得它們也給行業帶來一定的反思和激勵。在過去一段時間內，資本市場對以OpenAI為代表的、底層基礎學科科研導向公司的態度非常審慎，因為它們大部分從非營利機構起步，專注科學底層突破，在看不到快速商業化前景時持續做投入。但相信以后一段時間內，這類公司會得到更多關注和資本配置。
但這并不意味著相關創業公司的前景一定樂觀，因為從目前來看，受限于算力、歷史投入、科技人才密度、數據量級、資金實力等方面，大型科技公司的優勢明顯優于創業公司。大模型通過被持續調用、喂新數據、訓練，不斷強化性能，并在應用場景上泛化，有較大可能擠壓提供小模型閉環方案的一些創業公司的生存空間。
所以，我們目前會更關注大型科技公司在底層模型上的動態，以及業務流能借用大模型的性能、并且在垂類應用上構建出一定壁壘的創業公司。
但以下幾種類型的創業公司也會受到我們的關注：一是市場上已有AI公司對大模型的融合；二是已有消費級公司，借助大模型構建的與現有業務集成起來的新功能；三是以AI為基礎研究導向的新科研團隊。一旦它們構建了相應的壁壘，未來非常值得期待。
02 生成式AI的創業者要技術為先，場景為重 陳石峰瑞資本投資合伙人
ChatGPT的出現，給全社會帶來很大震動。它來源于核心算法模型上的突破（例如：Transformer），可從海量文本（其中包含部分程序代碼）中以無監督學習方式訓練出巨大參數量的大型語言模型（GPT系列），具備強大的自然語言理解和生成能力，并“涌現”出一些之前業界從未想象到的其他能力，例如基礎的世界知識、上下文學習、基礎推理等。
與此同時，通過程序代碼學習、人類反饋的強化學習和有監督學習等進一步的微調訓練，可使其在人機交互和內容輸出方面的體驗更加友好。語言是人類重要的溝通手段，而且還是各類知識和推理的主要載體，GPT系列大型語言模型的通用性更好，可無示例或少示例直接完成部分下游任務，應用范圍也更廣，這都讓人們看到了更大的發展潛力和空間。
此前，我們一直想做的是讓AI代替人類完成“簡單”的重復性勞動，例如安防、駕駛等，從而解放人類去做更“難”的知識性和創意類工作，因為我們傾向于認為機器不具備這種類型的能力；但如今的生成式AI，率先挑戰的是知識工作者，它掌握了海量知識，可以輕松寫出各類文章與程序代碼，在某些方面的創意能力甚至超過人類。OpenAI的CEO山姆·阿爾特曼認為，我們過去對于勞動難易的劃分準則可能有問題，現在看來AI最先取代的可能是知識工作者和創意工作者的工作。
最近，類似賽道的項目很火，我們也在積極地看。曾有人問我，大家會不會“搶項目”？我的回答是，暫時還好。因為在上一輪的AI發展浪潮里，大家都投了很多，但實際產出與效果沒有預期的那么明顯。所以，我觀察下來，現在投資行業持理性觀望態度的居多，但我認為這確實是一個很大的機會。
上一輪AI熱潮，大家投資的主要是以深度學習為代表的判別式AI。峰瑞在2021年下半年開始關注生成式AI賽道。我們看到AI語言大模型在不斷更迭升級，從2022年開始很長一段時間內，據說平均每4天就會出現一個新的大型語言模型，發展速度很驚人。不止是OpenAI，包括美國的很多大廠也推出了自己的大模型，雖然有些模型沒有開放出來給外部使用。
AI發展至今，對“參賽者”的篩選是殘酷的，入局早的已經有了先發優勢，因為其對行業的集中度要求比較高。
從已經推出的大模型本身來看，它主要是靠規模取勝，這背后需要高密度的頂尖科研人才、巨量計算資源、海量訓練數據，以及良好的用戶或合作者生態。只有同時具備這幾個重要條件，才能更好地訓練模型、拓展應用邊界、給未來的商業化打下基礎。在這一點上，規模較大的公司（大廠）相對更有優勢。
國內在AI領域的發展相較于美國慢了一步，這體現在人才儲備、數據積累以及資源投入上。不過隨著中國逐漸出現自己的大模型、有更多的人才積累，以及整個研究和行業發展氛圍變得更好，以我們的技術迭代效率，相信應該具備追趕的能力。
我們認為，當前的生成式AI創業機會分為模型層和應用層兩大類，應用層又可分為to B和to C兩個子類。但除大廠之外，模型層的創業是比較難的，因為前期投入實在太大，可能短期內比如兩三年之內創業公司跑出來的概率較低。創業公司可以考慮在垂類模型或者應用層有所突破。
但是在應用層創業，在做商業模型設計的時候要警惕模型層的邊界，最好保持一定的“安全距離”。以新銳獨角獸公司Jasper.AI為例，它基于模型提供商OpenAI的GPT3 模型的API，構建自己的商業模式，但是沒想到OpenAI后來推出了ChatGPT這個新產品，免費提供了部分Jasper.AI的功能，某種程度上影響了Jasper.AI的發展。
2022年，我們峰瑞投資了一家生成式AI公司，它的主要技術亮點是視頻和直播的數字內容生成，商業模式是圍繞直播和短視頻電商的內容制作、數據歸因、生意參謀等服務。這個商業模式有足夠的行業縱深，且具備明確的商業化能力。這類模式相對好很多。
從去年下半年起，我們看了很多生成式AI的項目，我覺得這個領域的創業要點是：技術為先，場景為重。
創業者首先要對技術有深刻的認知，要對技術有不斷學習深挖應用的能力，而非拿個模型直接簡單使用；其次是，當前這個領域處在科研快速迭代和廣泛傳播的狀態，技術的溢出效應很明顯，這意味著同一項技術對大小平臺的賦能作用相差不大，因此，創業者必須深入到行業場景中去，構建自己獨特的壁壘，比如用戶群體、行業知識、產品服務、技術算法等等，從而避免陷入同質化競爭的紅海中去。
03 ChatGPT是AI技術范式變化，看好國內創業公司夏令
明勢資本合伙人
ChatGPT的大火，并不是突然發生的，其背后的技術趨勢和變革已經發展很多年了。從OpenAI的GPT-1/2/3，再到現在的3.5，每一代都在進步，終于實現了通用人工智能AGI的突破，產生了AI技術范式的變化。
明勢資本從2021年底、2022年初就在考察、投資和布局這一賽道。在明勢資本看來，目前市場上有三類AI公司有投資價值：一是專注于大模型的公司，以OpenAI為代表；二是既做大模型，又做直接應用垂直一體化的公司，比如Midjourney；三是調用大模型API的公司，與第一類公司合作，重點開發具體場景的AI應用公司，如Jasper等。
大模型方面，盡管它的技術壁壘和門檻相對較高，但中國的創業公司從迭代效率和反饋質量上而言，比歐美很多公司更具優勢。所以即使國內的大模型現在跟海外有差距，但我們認為這些技術差距是可以追趕上的。
在此基礎上，我們認為國內創業公司也有很大發展機會。盡管之前大廠也都在做大模型，但過去他們的投入和重視度并不夠，因為他們沒有以工程化的方式去做大模型，所以目前大廠的大模型，在實用性上相對不足。而國內的大學研究院也不是基于工程化產品化的視角去做，也存在一定缺陷。
另外，ChatGPT這類應用，未來可以廣泛應用到生活的各個方面，在數字經濟的各個方面都有結合的機會，也會相應產生非常多的豐富應用，這肯定會帶動一批創業公司去做探索和嘗試。
這一背景下，國內已有少數具備很強技術研發和工程化能力的創業公司投入大模型研發，甚至比國內大廠有先發優勢。
而通過明勢已經投資的公司，我們也能深刻體驗到新一代端到端數據驅動模型的價值。最開始的模型相比于上一代AI模型并沒有顯著優勢，但在數據驅動下，以兩個月一迭代的頻率推進，就會發現模型的能力呈現指數型增長，很快就能達到顯著超越傳統模型的效果。
數字經濟時代，無論是工作還是生活場景，都存在著海量的文字、代碼、圖片、聲音、視頻的生成和理解需求，人類對于效率、成本和體驗的追求是無止境的，所以大家都在期待AI能夠在各個領域發揮作用，但目前它還無法完成高度抽象、高質量或高可信度的任務。
因此，我認為如今ChatGPT只是新一代AI技術的起步，即技術與商業剛開始產生交集，這個交集會越來越大，未來技術的天花板以及它帶來的商業可能性還是非常廣闊的。
04 AI大模型的未來：賦能萬業的“水電煤” 周志峰啟明創投合伙人
如今，AIGC把人工智能技術帶向了一個新的高度，是人工智能發展過程中一個非常重要的拐點。
AI企業也從主要集中在深度學習的判別式AI，發展為產出新內容的生成式AI，這是技術的一個大的飛躍。從技術層面分類，我們把整個生成式AI分成了三層。底層是生成式AI的基礎設施層，中間為最重要的模型層，以及最上層的依賴于底座模型的應用層。
在我看來，今天生成式AI所依托的超大規模語言模型是一個更先進的算法架構，集中了人類的全部數據，匯集大量算力，進行集約化訓練，訓練出來的AI能力供應所有用戶使用，這也是十幾年前AI界專家所設想的那樣，AI未來一定會成為類似“水電煤”的人類公共資源。只有這樣，才能做到AI賦能萬業。
所有行業應用中，目前AI技術的滲透率只有百分之二三十，有些行業雖然已經實現了這一滲透率，但只是應用在一些比較淺層的商業節點，離全面賦能行業還很遠。
因此，我們也考察并劃分了更具投資和創業價值的領域。智算平臺更適合有規模效應，如已有的公有云平臺，或數據中心運營方介入。
而工具鏈方面，隨著大模型持續發展迭代，用更好的工具去幫助大模型的訓練和管理去降本增效，一定是有機會的，且會有一些頂級AI工程人才不斷進入，我覺得這肯定是一個很標準的VC投資機會。
在閉源模型及API服務領域，未來肯定也會有越來越多科技大廠進入，創業公司是否還有進入的機會，我覺得值得觀望，因為這對于人才密度的要求和資本的投入都是巨大的。
技術開發應用的基礎上，我覺得未來的主要趨勢，是利用第三方模型構建應用的方式。我們預計會有成千上萬個創業公司涌入這個市場。對于創業者而言，不用從頭建一個AI模型，只需要直接利用這些底座模型的能力，加上他們對于場景和行業的深刻理解，就可以做出一家應用型公司。此外，某些特定的領域、行業、場景，可能會有一些創業者選擇從頭做，自建模型及應用，端到端，我覺得也是有機會的。
中國在大模型的研發上，需要給自己更多的時間，才能夠慢慢地達到全球領先水平。因為圍繞著OpenAI或者西方科技大廠的大模型已經構建出了一個初步的生態，國內科技大廠或者創業公司的大模型在技術和工程上也有很多地方需要不斷追趕，如果只是做出大模型，沒有人去用，缺少完整生態能力，也是沒有任何意義的。
因此，我非常看好生成式AI和大模型，它的出現標志著一個巨大的AI開發范式的轉換，將會真正的被利用到更多應用場景。但現在也處于科技的炒作周期，疊加了很多情緒和期待，一位美國AI研發人員說，ignore the hype cycle, build boring business，就是忽略這種短暫的炒作周期，而是去建立無聊生意。
在我看來，AI能力的真正體現，并不僅僅局限于作畫、對話聊天領域。AI很明顯是一個能夠改變人類發展的技術，它應該融入所有行業、所有應用。想要真的實現這一步，我覺得目前我們才剛剛開始，它遠比我們今天看到的一些示范性的to C應用更有價值。
在未來的三五年加速發展后，AI可能不只是停留在媒體或者人們的幻想中。十年后，它有可能真正去實現大規模落地，賦能萬業。
05 大公司“瘋狂”，一級市場相對理性 王道平華創資本合伙人
短短幾個月內，ChatGPT的用戶迅速破億，且還在飛速增長。即使對投資人而言，這也是一個非常現象級的情況。種種跡象都表明，它的產品或技術肯定有獨到的地方，或者值得期待的價值趨勢。
目前的大背景是，國外的大公司如微軟、谷歌等都動作頻頻，甚至可以稱之為“瘋狂”，這也會使整體市場發展得非常迅速。不過，從國內目前的狀況來看，無論是大公司還是創業公司，包括投資人，更多還處于跟隨的狀態。
確實從這兩年能感受到，AIGC的進展飛速，尤其在海外，無論是模型端，還是應用層面，甚至包括現在發布的一些產品，在C端用戶體驗層面，都達到了一定的高度，并可以進入消費級市場。
技術上的突破，可能已經到了一個相對臨界點的狀態。因為人工智能的想象力其實是挺高的，它確實是新的一個生長性方式，包括人機交互的方式，已經從原來的機器語言（編程、代碼）等，到現在可以理解自然語言，其實這是一個非常大的突破。從這方面來說，很多軟件和硬件，包括一些互聯網產品都有可能因其升級，或被替代。
一方面，對已有的部分傳統產品，人工智能可以加持一些應用。具體體現在產品上，如谷歌或微軟的搜索，如果加上類ChatGPT技術或者應用，傳統的搜索可以進行升級，提升整體使用的體驗，對信息的處理和生成也可以更加優化。
另一方面，人工智能可以產出新的產品或玩法，也就是所謂的替代。比如自動生成圖片等功能，此前圖片的產出需要人力手工繪圖，但現在可以利用AI自動生成圖片，從而減少人力和時間成本。此外，在AI的加持下，可能還有一些新的產品或新的應用面世。
除了互聯網產品這些軟件外，一些硬件產品，例如家電等工具，如果配備相應的人工智能技術應用，也可能會有全新的服務和體驗。
由此衍生出來的未來行業方向或模式，對于相關公司來說，都存在發展機會。且隨著人工智能技術的不斷發展，它確實可以影響到很多行業，包括不同的一些模式。對于它的未來，我覺得確實是值得期待的。
但體感上，我覺得現在外部關于行業討論的聲音有點太多了，其實一級市場（投資行業）對于這一賽道的看法還是相對理性的。因為對于國內來說，大部分創業公司或者投資，都還處于早期或跟隨狀態。