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關(guān)于大模型的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、行業(yè)人才需求、中小企業(yè)機(jī)遇、垂直應(yīng)用場(chǎng)景以及創(chuàng)業(yè)投資邏輯等方向的21個(gè)金句。

作者| 于佳卉

編輯| 周晚晚

出品| 科技行者

7月，Meta發(fā)布開源免費(fèi)的Llama 2，一經(jīng)上線便火速俘獲全球開發(fā)者的芳心，ChatGPT也推出了被稱為史上最強(qiáng)功能的「代碼解釋器」。

眼下，大廠忙著卷參數(shù)，創(chuàng)業(yè)公司思索寄托開源速成。大家都清楚這波AI機(jī)會(huì)百年難遇，也都知道大浪淘沙，笑到最后何其不易。現(xiàn)在，大方向是共識(shí)，但是具體怎么做沒有明確的答案。即使是OpenAI和微軟，也在逐漸摸索大模型的產(chǎn)品化和商業(yè)模式。行業(yè)其他從業(yè)者又該以何種姿態(tài)，面對(duì)席卷而來的AI巨浪？

近日，行行AI和DataFun聯(lián)合舉辦了一場(chǎng)“怎么干！沖向AI大潮的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與資本論壇”活動(dòng)，匯聚AI領(lǐng)域的投資人、創(chuàng)業(yè)者、專家學(xué)者，共同探討生成式AI技術(shù)的熱點(diǎn)話題。至頂科技擔(dān)任論壇主持機(jī)構(gòu)，CEO兼總編輯高飛擔(dān)任主持人。

活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)干貨滿滿、金句頻出，基于此，我們梳理了其中關(guān)于大模型的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、行業(yè)人才需求、中小企業(yè)機(jī)遇、垂直應(yīng)用場(chǎng)景以及創(chuàng)業(yè)投資邏輯等方向的21個(gè)金句，作為《是什么卡住了大模型創(chuàng)業(yè)？》的續(xù)集，把脈大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)向。

從風(fēng)暴中心硅谷，看大模型風(fēng)向

美國(guó)硅谷未來資本創(chuàng)始合伙人洪淼：現(xiàn)在幾乎所有項(xiàng)目都帶著AI關(guān)鍵詞，但真正讓我心動(dòng)的并不多。目前AI還處在非常早期的階段，離實(shí)用性大爆發(fā)還有長(zhǎng)遠(yuǎn)的路要走，在不久的將來會(huì)出現(xiàn)AI泡沫，行業(yè)會(huì)經(jīng)歷大浪淘沙。將來真正的應(yīng)用是，怎么用大平臺(tái)的API算法接口，在企業(yè)級(jí)應(yīng)用上提高生產(chǎn)力。

硅谷TSVC基金聯(lián)合創(chuàng)始人Eugene Zhang：硅谷的投資人一擁而上，斯坦福、伯克利AI相關(guān)的教授都要出來創(chuàng)立公司，但再過幾年很多公司都會(huì)出局，大家都在探索中。AI賽道的投資上，ToB應(yīng)用需要看是否有明確的價(jià)值和清晰的買家，ToC應(yīng)用則更具未知性。

AMINO Capital管理合伙人徐霄羽：我們的投資主線一直都是數(shù)據(jù)相關(guān)，如果沒有數(shù)據(jù)、只有算法，一個(gè)大模型的保鮮期也就只有半年。從商業(yè)模式上，PLG(產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)) Saas是大模型落地的一個(gè)較為接地氣的商業(yè)模式，Midjourney就是如此。

Meta AI科學(xué)家Xin Liu：很多公司包括谷歌、Meta都在快速投入AI。至于LLaMA 2，它的思路跟OpenAI不同。我們很相信開源的模式，通過開源共享技術(shù)。這其中，沒有能力訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的中小企業(yè)會(huì)更受益，它們可以根據(jù)自己的數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景，來優(yōu)化模型。

Credit karma數(shù)據(jù)科學(xué)家Michael Cai：AI的基礎(chǔ)概念在五六十年前就有了，現(xiàn)在這些GPT產(chǎn)品的出現(xiàn)，其實(shí)并不意外。大模型需要大數(shù)據(jù)和大算力去支撐，而我們不是直接研究大模型的公司，優(yōu)勢(shì)在于特有的數(shù)據(jù)，因此我們專注的方向就是——怎么將這些數(shù)據(jù)與大模型結(jié)合。

Generative Alpha公司CEO、斯坦福大學(xué)數(shù)學(xué)系博士孫卿云：AI經(jīng)歷過幾次大突破，比如ImageNet、AlphaGo的出現(xiàn)，但當(dāng)時(shí)AI很難成為一個(gè)獨(dú)立產(chǎn)品，OpenAI的ChatGPT第一次展示了AI作為一個(gè)獨(dú)立產(chǎn)品，可以獲得Product Market Fit（產(chǎn)品市場(chǎng)契合）。硅谷現(xiàn)在有兩個(gè)創(chuàng)業(yè)方向：一類是基于以前的AI技術(shù)，比如給傳統(tǒng)行業(yè)做數(shù)字化；另一類基于GPT或Llama2這些新技術(shù)，探索如何落地。

Pinterest數(shù)據(jù)科學(xué)家陳卓然：Pinterest和目前很多公司一樣，對(duì)大模型的安全性和隱私信息還有猶豫?，F(xiàn)在，技術(shù)上還沒有完全攻克將大模型和私有數(shù)據(jù)融合，既有大模型的精確性，又能用企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，這個(gè)方向我覺得很有前景。另外，如何將AI技術(shù)用于產(chǎn)品？社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)會(huì)用AI生成一些廣告素材，但還未出現(xiàn)完全成熟的產(chǎn)品。

從產(chǎn)業(yè)前沿視野，看大模型機(jī)遇

行行智能發(fā)起人、董事長(zhǎng)、順福資本創(chuàng)始人李明順：我看到一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)，在這波AI浪潮中，哪怕不一定能夠站在浪尖，但至少要沾上浪花。我認(rèn)為任何一行都需要AI的改造和設(shè)計(jì)，更需要AI人才去實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地。今天很多行業(yè)都在減員，而對(duì)AI人才的需求，是少數(shù)在增長(zhǎng)的領(lǐng)域。我們投資了一個(gè)開發(fā)者社區(qū)，每天有約200萬技術(shù)人員訪問，我們希望把上面的IT工程師改造成未來的AI的工程師或AI訓(xùn)練師，賦能各行各業(yè)，未來三年我們的目標(biāo)是培養(yǎng)100萬AI人才。

創(chuàng)業(yè)黑馬創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)、中國(guó)企業(yè)家雜志前總編輯牛文文：硅谷在技術(shù)的最前沿，但我們要看向硅谷，也要面朝大地。作為一家面向中小企業(yè)的科創(chuàng)服務(wù)公司，我們?cè)?月底發(fā)布了科創(chuàng)大模型，為企業(yè)提供科技項(xiàng)目申報(bào)材料智能撰寫和數(shù)據(jù)填報(bào)服務(wù)，我們不追求全知全能，但這對(duì)中國(guó)千萬的中小企業(yè)，已是一個(gè)巨大的降本增效。我們的價(jià)值觀是“讓偉大人物引領(lǐng)世界，讓小人物也有力氣面向未來”。我們希望，把中小企業(yè)需求與提供技術(shù)和模型服務(wù)的人才和機(jī)構(gòu)對(duì)接起來。

世界說CEO、哈佛Nieman新聞學(xué)者安替：ChatGPT創(chuàng)造了一個(gè)新的范式，比如原來ToB軟件是做企業(yè)流程的標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化，而ChatGPT則直接給結(jié)果，從流程的自動(dòng)化變成了AIGC。但是ChatGPT胡說八道這點(diǎn)，對(duì)于企業(yè)服務(wù)是要命的，還要做好專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)齊和防逃逸，不能讓它被問出你不想讓它回答的結(jié)果。

漢坤律師事務(wù)所顧問律師李潛：這波AI浪潮，對(duì)我們法律從業(yè)者造成了一定沖擊，不過目前AI在法律服務(wù)行業(yè)主要是賦能者的角色。新一代AI具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)和邏輯思維能力，市場(chǎng)上一些法律科技的產(chǎn)品和服務(wù)，已經(jīng)能夠一定程度上替代律師起草、審閱一些基礎(chǔ)的合同或協(xié)議。在盡職調(diào)查方面，也可以做數(shù)據(jù)的抓取和整理，并提供建議。

北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院胸外科教授郭惠琴：之前華西召集了很多主治大夫與人工智能同時(shí)處理一個(gè)案例，人工智能得到7.2分，我們的醫(yī)生得到7.5分，幾乎沒有顯著性差異，甚至在某個(gè)問題上，人工智能超越了醫(yī)生的思維。現(xiàn)在，國(guó)內(nèi)外都已經(jīng)在用新一代AI技術(shù)減輕大夫的工作強(qiáng)度、方便患者，這是目前AI對(duì)醫(yī)學(xué)最大的一個(gè)幫助。

千里馬招標(biāo)大數(shù)據(jù)平臺(tái)創(chuàng)始人兼CEO王劍波：AIGC降低了行業(yè)成本，重構(gòu)了商業(yè)模式。以前用戶有需求，但受限于成本太高無法跑通的項(xiàng)目，現(xiàn)在可以承接了。另外AIGC降低了技術(shù)門檻，對(duì)底層運(yùn)營(yíng)能力的要求反而更高了，同時(shí)數(shù)據(jù)成為企業(yè)的一個(gè)護(hù)城河。

廈門愛爾卓科技有限公司CEO 、91助手創(chuàng)始人熊俊：相比于做大模型，我們更多考慮AIGC在具體行業(yè)里的應(yīng)用，很多公司造航空母艦，總要有人要去開航空母艦。以前流程改造上很多工作是人來做，現(xiàn)在利用AIGC做數(shù)據(jù)分析，能很大程度簡(jiǎn)化企業(yè)流程的工作，雖然完全由AI執(zhí)行流程有難度，但在有人類監(jiān)督的情況下，它是很好的助手。

至頂科技創(chuàng)始人、資深科技媒體人高飛：語(yǔ)言大模型創(chuàng)造了三個(gè)層次的創(chuàng)新機(jī)會(huì)。第一層是「基礎(chǔ)設(shè)施」。一波技術(shù)浪潮崛起的時(shí)候，首先要消耗軟硬件資源。大模型改變了早年間算力無處施展的問題，甚至需要更多優(yōu)化的算力供給。第二層是「獨(dú)立應(yīng)用」。大模型的應(yīng)用場(chǎng)景是隨語(yǔ)言流動(dòng)，一切有語(yǔ)言的地方（或者說有人的地方），都可能被大模型所優(yōu)化，并創(chuàng)造出新的APP。第三層是「融合場(chǎng)景」。IT業(yè)永遠(yuǎn)有技術(shù)遺產(chǎn)問題，大量既有的IT系統(tǒng)，行業(yè)Know-how如何與新的大模型API相融，也會(huì)創(chuàng)造新的商業(yè)模式。

從風(fēng)險(xiǎn)投資視角，看大模型創(chuàng)業(yè)

華創(chuàng)資本創(chuàng)始合伙人熊偉銘：現(xiàn)在這個(gè)行業(yè)很熱鬧，但是目前還沒多少結(jié)果出來。國(guó)內(nèi)的策略是讓子彈先飛一會(huì)兒，國(guó)際上是特別大的機(jī)會(huì)。AIGC ToC最容易起量，但是國(guó)內(nèi)做ToC比較難，資本化差，可能得四五年之后，等到互聯(lián)網(wǎng)的阿里巴巴時(shí)刻，才可能出現(xiàn)一些有意義的東西。

真格基金合伙人劉元：我們上半年到現(xiàn)在投了20多個(gè)項(xiàng)目，基本都是AI相關(guān)。投資理念就是去找最優(yōu)秀的創(chuàng)始人，所謂投資人就是投資“人”。對(duì)于ToC應(yīng)用，我們會(huì)看對(duì)方對(duì)用戶的理解是否深刻，對(duì)于增長(zhǎng)的方法論是否全面，我們非常希望他們很早就有產(chǎn)品化或者商業(yè)化的想法。對(duì)于ToB項(xiàng)目，我們會(huì)看對(duì)方的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。今天很多VC都去投早期，后續(xù)的融資反而比較難。

零以創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人鄭連發(fā)：做大模型難度巨大，又要持續(xù)投入大量資金，做出來以后賣給誰、怎么應(yīng)用，都是未知。我們特別講究最后的效力，只投應(yīng)用里面變現(xiàn)能力最直接、賬算得最明白的。第二層就是投安全，這也跟國(guó)策有關(guān)。

執(zhí)一資本合伙人汪天揚(yáng)：我們以前主要投產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在是科技方向，主要是網(wǎng)絡(luò)安全，聚焦在應(yīng)用層面。我們的邏輯是平常心，流水不爭(zhēng)先，不要用學(xué)術(shù)的方式思考，用一個(gè)工程師實(shí)際的思路去思考。現(xiàn)在ToC應(yīng)用有“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”的還比較少，ToB應(yīng)用效率工具比較多，深入到垂直行業(yè)里的少。

錦秋基金執(zhí)行董事臧天宇：我們團(tuán)隊(duì)主要是兩條投資主線，一個(gè)「技術(shù)主線」是AI和智能化，另一個(gè)「商業(yè)主線」是全球化，我個(gè)人看AI和機(jī)器人的方向比較多。看得比較多的項(xiàng)目是應(yīng)用層，然后是工具鏈，另外多模態(tài)模型和具身智能，我們也有關(guān)注。

42章經(jīng)創(chuàng)始人曲凱：一個(gè)量化的感受是，今年大概有100家AI公司拿到融資，其中可能十幾二十家做「大模型」，二十多家做「中間層」，剩下的大多數(shù)是做「應(yīng)用層」?，F(xiàn)在大多數(shù)基金看得多、投得少，市場(chǎng)超快速形成了“AI是大趨勢(shì)”的共識(shí)，但是市場(chǎng)里面又有很強(qiáng)的非共識(shí)，到底什么項(xiàng)目能被投？壁壘是什么？其實(shí)很多基金想出手，但發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目有各種各樣的問題。

· FIN ·

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是什么卡住了大模型創(chuàng)業(yè)？

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