《AI未來(lái)指北》欄目由科技新聞推出，邀約全球業(yè)內(nèi)專(zhuān)家、創(chuàng)業(yè)者、投資人，探討AI領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展、商業(yè)模式、應(yīng)用場(chǎng)景、及治理挑戰(zhàn)。
文｜科技新聞 周小燕
今年6月，朱嘯虎和傅盛在朋友圈進(jìn)行了一場(chǎng)關(guān)于GPT對(duì)創(chuàng)業(yè)公司價(jià)值的“辯論”：
① 朱嘯虎給大模型創(chuàng)業(yè)潑了一盆冷水，他認(rèn)為，99%的價(jià)值都是GPT創(chuàng)造，依附于GPT的創(chuàng)業(yè)公司本身的價(jià)值不大；
② 傅盛則更加樂(lè)觀地認(rèn)為，硅谷一半公司都在圍繞GPT做創(chuàng)新，它是一個(gè)平臺(tái)，創(chuàng)業(yè)者可以基于這個(gè)平臺(tái)衍生出各自不同的價(jià)值。
以GPT為代表的大模型是工具和平臺(tái)，這場(chǎng)爭(zhēng)論的本質(zhì)，是創(chuàng)業(yè)者能否運(yùn)用好這款工具，做出有壁壘的產(chǎn)品。朱嘯虎和傅盛代表了這個(gè)問(wèn)題的兩面。
我們和一位硅谷華人投資人、Fusion Fund創(chuàng)始人張璐聊了聊這個(gè)問(wèn)題，她從2018年ChatGPT1.0剛出來(lái)便開(kāi)始關(guān)注生成式AI的投資機(jī)會(huì)，長(zhǎng)期關(guān)注AI+醫(yī)療的創(chuàng)新技術(shù)，通過(guò)和張璐的探討來(lái)看，“數(shù)據(jù)”的質(zhì)量產(chǎn)業(yè)信息是生成式AI創(chuàng)業(yè)者的核心壁壘。
如果看To C機(jī)會(huì)，朱嘯虎的觀點(diǎn)可能更占據(jù)優(yōu)勢(shì)，因?yàn)镃端的數(shù)據(jù)基本都掌握在大公司手中。在中國(guó)，這些公司可能是阿里巴巴、京東等；而在美國(guó)，如蘋(píng)果、Google和Facebook等科技巨頭擁有大量高質(zhì)量的C端用戶數(shù)據(jù)。相比之下，小型初創(chuàng)企業(yè)很難與大企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)質(zhì)量和獲取數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)，并且C端產(chǎn)品基本上都調(diào)用Open AI的API，同質(zhì)化嚴(yán)重。
如果看To B機(jī)會(huì)，傅盛的視角更立得住腳，雖然大量的數(shù)據(jù)掌握在大企業(yè)手中，但它們卻沒(méi)有自己的人工智能開(kāi)發(fā)能力，它們需要與初創(chuàng)企業(yè)合作，將這些數(shù)據(jù)分享給它們。此外，基于大企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，它們不太可能將數(shù)據(jù)分享給像蘋(píng)果或谷歌這樣的巨頭，而更傾向于與小公司合作。面向B端的創(chuàng)業(yè)公司，可以通過(guò)和大企業(yè)合作，或者基于在某個(gè)領(lǐng)域獨(dú)特的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)而擁有壁壘。
核心觀點(diǎn)：
1、盡管硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資領(lǐng)域資金充裕，但現(xiàn)在的投資更加謹(jǐn)慎。與去年同期相比，本季度整體投資項(xiàng)目的數(shù)量大幅下降，但投資金額并未如人們想象的那樣大幅降低。這是因?yàn)閮?yōu)質(zhì)項(xiàng)目依然吸引大量資本，這正是馬太效應(yīng)的典型體現(xiàn)。
2、過(guò)去半年以及未來(lái)一段時(shí)間的并購(gòu)活動(dòng)非�；钴S，而且買(mǎi)家不僅限于傳統(tǒng)科技公司，還包括金融和保險(xiǎn)等行業(yè)，它們正在收購(gòu)各種垂直領(lǐng)域的人工智能公司。并購(gòu)金額從幾億美元到幾十億美元不等，這是一個(gè)極其重要的信號(hào)。這次人工智能確實(shí)影響了整個(gè)產(chǎn)業(yè)，大趨勢(shì)是全產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
3、經(jīng)濟(jì)低潮階段意味著大型企業(yè)、上市公司和財(cái)富500強(qiáng)公司面臨著巨大挑戰(zhàn)。現(xiàn)在與往年不同的是，往年大企業(yè)可能認(rèn)為技術(shù)整合和創(chuàng)新是只是錦上添花，但現(xiàn)在如果不進(jìn)行新技術(shù)的整合，效率將降低，生產(chǎn)力將下降，同時(shí)各種成本和競(jìng)爭(zhēng)性問(wèn)題也困擾著這些大型上市的財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)。
4、中美之間AI發(fā)展存在著一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新周期的區(qū)別。中國(guó)可能仍在基礎(chǔ)設(shè)施的創(chuàng)新階段，而美國(guó)的基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)完成，成為了一個(gè)模型。硅谷目前很少談?wù)撏顿Y人專(zhuān)注于投入模型的情況，而是專(zhuān)注于下一步，即技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新。
5、與數(shù)據(jù)的數(shù)量相比，當(dāng)前數(shù)據(jù)的質(zhì)量至少在美國(guó)已經(jīng)變得更為重要，選擇投資行業(yè)的首要條件是找到具有海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的行業(yè)。只有擁有大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，才能充分展現(xiàn)人工智能技術(shù)的優(yōu)越性。其中醫(yī)療行業(yè)是首選，因?yàn)樗鼡碛械臄?shù)據(jù)量最大、質(zhì)量最高，無(wú)論在中國(guó)還是美國(guó)都是如此。相比之下，像消費(fèi)者數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)這樣的數(shù)據(jù)往往較為雜亂。
6、針對(duì)C端市場(chǎng)，硅谷的創(chuàng)業(yè)者們?nèi)悦媾R挑戰(zhàn)。小型初創(chuàng)企業(yè)很難與大企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)成本和獲取數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。然而，B端市場(chǎng)情況不同。大量的大數(shù)據(jù)掌握在大企業(yè)手中，但它們卻沒(méi)有自己的人工智能開(kāi)發(fā)能力，它們需要與初創(chuàng)企業(yè)合作，將這些數(shù)據(jù)分享給它們。
Fusion Fund創(chuàng)始人張璐
以下為具體訪談內(nèi)容：
01 硅谷創(chuàng)投圈的“馬太效應(yīng)”明顯，好項(xiàng)目面臨并購(gòu)潮，規(guī)模高達(dá)幾十億美金
科技新聞：你2010年就去美國(guó)斯坦福大學(xué)讀書(shū)，之后開(kāi)始在硅谷創(chuàng)業(yè)，請(qǐng)分享一下目前整個(gè)硅谷的創(chuàng)投生態(tài)是怎么樣的？
Fusion Fund 張璐：盡管今年市場(chǎng)環(huán)境不佳，硅谷銀行破產(chǎn)并導(dǎo)致金融市場(chǎng)波動(dòng)，但事實(shí)上，硅谷銀行對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響并不像人們所想象的那么大。硅谷銀行實(shí)際上是由政府托管，確保了企業(yè)、投資者和其他資產(chǎn)儲(chǔ)戶的現(xiàn)金安全。銀行的破產(chǎn)并沒(méi)有產(chǎn)生巨大的實(shí)質(zhì)性影響，更多是在生態(tài)系統(tǒng)中缺少一個(gè)活躍的金融服務(wù)提供方。
雖然風(fēng)險(xiǎn)投資領(lǐng)域資金充裕，但現(xiàn)在的投資更加謹(jǐn)慎，“馬太效應(yīng)”明顯。與去年同期相比，本季度整體投資項(xiàng)目的數(shù)量大幅下降，但投資金額并未如人們想象的那樣大幅降低，因?yàn)閮?yōu)質(zhì)項(xiàng)目然吸引大量資本。一些具備巨大市場(chǎng)潛力、在收入和客戶層面表現(xiàn)出色的領(lǐng)軍企業(yè)吸引了頂級(jí)資本，它們通常在募資過(guò)程中能夠超額募資150%至200%.我們自己的企業(yè)今年融資的基本都是超募，有一家深科技的邊緣計(jì)算芯片公司幾個(gè)月前融資B輪，也是200%超募。
在金融市場(chǎng)和公開(kāi)市場(chǎng)的影響下，現(xiàn)在的投資者在選擇公司時(shí)的條件和要求與以前有很大不同。過(guò)去更注重公司是否能實(shí)現(xiàn)超高速增長(zhǎng)，而現(xiàn)在更注重是否有明確的市場(chǎng)驗(yàn)證、良好的現(xiàn)有收入和數(shù)據(jù)增長(zhǎng)。我認(rèn)為，這實(shí)際上是回歸商業(yè)本質(zhì)。
科技新聞：在這樣的環(huán)境下，反而更容易催生出一批偉大的企業(yè)？
Fusion Fund 張璐：沒(méi)錯(cuò)，仔細(xì)觀察風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)，可以看到目前的一個(gè)重要特點(diǎn)是，創(chuàng)業(yè)者的平均素質(zhì)和質(zhì)量比往年要高得多，他們要么是連續(xù)成功創(chuàng)業(yè)者，要么具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
在過(guò)去幾十年的創(chuàng)新浪潮中可以看出一個(gè)規(guī)律，經(jīng)濟(jì)低潮、經(jīng)濟(jì)變化和轉(zhuǎn)折階段是最容易出現(xiàn)偉大企業(yè)的時(shí)候。
第一，這是周期性變化，在觸底后必定會(huì)反彈，反彈過(guò)程中能夠順勢(shì)崛起的公司將會(huì)更快成長(zhǎng)。
第二，資本在這個(gè)時(shí)候更加集中地投資，優(yōu)質(zhì)公司可以獲得更多集中的資本、資源和人才。
第三，現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)低潮階段意味著大型企業(yè)、上市公司和財(cái)富500強(qiáng)公司面臨著巨大挑戰(zhàn)。現(xiàn)在與往年不同的是，往年我們可能認(rèn)為技術(shù)整合和創(chuàng)新是可有可無(wú)的，但現(xiàn)在必須進(jìn)行整合，包括與人工智能這一批新技術(shù)的整合。
如果不進(jìn)行新技術(shù)的整合，效率將降低，生產(chǎn)力將下降，同時(shí)各種成本和競(jìng)爭(zhēng)性問(wèn)題困擾著這些大型上市的財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)。它們迫切需要與技術(shù)進(jìn)行整合，這也證明初創(chuàng)企業(yè)可以更快地獲得訂單和市場(chǎng)驗(yàn)證。
硅谷整體的創(chuàng)投環(huán)境可以用核心幾個(gè)詞來(lái)概括：
首先是“馬太效應(yīng)明顯”；
其次是“崛起”，我們正處于一個(gè)調(diào)整期和快速崛起的前期階段；
最后是“活躍”，盡管中晚期有很多基金備用金和資金，但大家仍在觀察市場(chǎng)的調(diào)整，等待優(yōu)質(zhì)企業(yè)崛起后再進(jìn)行重點(diǎn)投資。
科技新聞：你提到在周期性變化中，“觸底后必定會(huì)反彈”，現(xiàn)在已經(jīng)處于周期性變化的底端了嗎？“反彈”是不是即將來(lái)臨？
Fusion Fund 張璐：還需要時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)反彈，因?yàn)榉磸椀暮诵氖钦虾屯苿?dòng)新技術(shù)。現(xiàn)在的人工智能具有許多優(yōu)勢(shì)，特別實(shí)用。
企業(yè)應(yīng)用的發(fā)展進(jìn)展非常迅速，但要將它們大規(guī)模推廣像IBM、微軟和輝瑞這樣的公司可能需要一年的時(shí)間。
一旦進(jìn)入客戶端，要讓它們的訂單從幾百萬(wàn)美元增加到幾千萬(wàn)美元甚至更高，也需要一年的時(shí)間。
在未來(lái)一到兩年內(nèi)，人工智能將迅速崛起，但不會(huì)像人們想象的那樣在幾個(gè)月內(nèi)完成，它仍然需要一個(gè)周期。在這個(gè)過(guò)程中我們將會(huì)經(jīng)歷經(jīng)濟(jì)周期，但同時(shí)也會(huì)看到各種垂直領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用蓬勃發(fā)展。
科技新聞：這一兩年內(nèi)，企業(yè)需要做哪些技術(shù)上的搭建和準(zhǔn)備，才能把握和應(yīng)對(duì)垂直領(lǐng)域人工智能的發(fā)展機(jī)會(huì)？
Fusion Fund 張璐：中美之間存在著一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新周期的區(qū)別。中國(guó)可能仍在基礎(chǔ)設(shè)施的創(chuàng)新階段，而美國(guó)的基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)完成。
我們目前很少談?wù)撏顿Y人專(zhuān)注于投入大模型的情況，而是專(zhuān)注于下一步，即技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新，但加速仍需要一定時(shí)間。此外，推動(dòng)力不僅僅是技術(shù)創(chuàng)新本身。你開(kāi)發(fā)出的技術(shù)需要被人們使用，需要被應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)。當(dāng)前，美國(guó)的大型公司（包括500強(qiáng)公司）的CTO(首席技術(shù)官)手中有很大的預(yù)算，甚至可以達(dá)到數(shù)十億美元。這些巨額資金專(zhuān)門(mén)用于與初創(chuàng)企業(yè)合作，進(jìn)行訂單戰(zhàn)略合作或并購(gòu)。
你會(huì)發(fā)現(xiàn)過(guò)去半年以及未來(lái)一段時(shí)間的并購(gòu)活動(dòng)非常活躍，而且買(mǎi)家不僅限于傳統(tǒng)科技公司，還包括金融和保險(xiǎn)等行業(yè)，它們正在收購(gòu)各種垂直領(lǐng)域的人工智能公司。并購(gòu)金額從幾億美元到幾十億美元不等，這是一個(gè)極其重要的信號(hào)。
同時(shí)收并購(gòu)的速度也很快，過(guò)去2年我們有8家公司被收購(gòu)，幾個(gè)月前我們的一家和Nvidia合作的AI公司，在兩個(gè)月內(nèi)被一家上市公司高價(jià)全現(xiàn)金收購(gòu)，所以技術(shù)整合的速度在加速。我們之所以對(duì)此感到興奮，是因?yàn)檫^(guò)去在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要集中在科技領(lǐng)域，其他行業(yè)雖然提到了"互聯(lián)網(wǎng)+"但仍不是深度應(yīng)用。但是這次人工智能確實(shí)影響了整個(gè)產(chǎn)業(yè)，大趨勢(shì)是全產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
科技新聞：在全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系會(huì)發(fā)生調(diào)整，大家會(huì)面臨很多的動(dòng)蕩和變化，比如企業(yè)裁員、很多人面臨失業(yè)，這是一個(gè)必然的趨勢(shì)嗎？
Fusion Fund 張璐：裁員有兩個(gè)原因，一方面是經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的調(diào)整，大家都希望增加現(xiàn)金流；另一方面，特別是科技公司，它們不再需要那么多工程師，因?yàn)橥ㄟ^(guò)優(yōu)化工作流程和降低開(kāi)發(fā)成本，就可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的成本降低。
如果一個(gè)員工的生產(chǎn)力和效率提高，整個(gè)公司是否需要更少的員工就可以運(yùn)轉(zhuǎn)？我認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心就是自動(dòng)化，產(chǎn)業(yè)越自動(dòng)化，對(duì)人力需求就越少。
實(shí)際上，目前美國(guó)存在一定的對(duì)立情況，科技行業(yè)進(jìn)行裁員，而傳統(tǒng)行業(yè)卻招不到人。
例如，我自己創(chuàng)辦了CXO網(wǎng)絡(luò)，其中有44位來(lái)自全球1000強(qiáng)企業(yè)的首席技術(shù)官，我的合伙人之一是曾任惠普全球首席技術(shù)官的Shane Wall，我們可以了解現(xiàn)在這些產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖的預(yù)算和下一步數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略布局。
其中，一家大型物流供應(yīng)鏈公司的首席技術(shù)官告訴我，他們的人才流動(dòng)率高達(dá)130％，因?yàn)槟贻p人不愿意從事該行業(yè)的工作，所以他們無(wú)法招到人才，不得不開(kāi)始推進(jìn)更多的自動(dòng)化。
與此相反，科技公司之所以裁員，是因?yàn)樾碌娜斯ぶ悄芗夹g(shù)的出現(xiàn)降低了開(kāi)發(fā)成本，使得他們不再需要那么多的員工。此外，一些科技公司過(guò)去幾年的估值過(guò)高，快速增長(zhǎng)導(dǎo)致人力成本過(guò)高，這也是裁員的原因之一。
我認(rèn)為在看待整體問(wèn)題時(shí)，需要分別看待不同的生態(tài)和產(chǎn)業(yè)，從宏觀和微觀的角度思考。雖然很多科技公司在裁員，資金鏈緊張，但并不代表它們會(huì)一直“貧窮”，相反，如果你來(lái)到硅谷，會(huì)發(fā)現(xiàn)這里聚集諸多優(yōu)質(zhì)的項(xiàng)目和大量的資金。
只是現(xiàn)在大家投資更加謹(jǐn)慎，也更加集中，這就是為什么好項(xiàng)目能夠崛起的原因。想象一下，將同樣的資金分散投資到100個(gè)公司，那么每個(gè)公司的成功可能性都不太高。但現(xiàn)在，資金大部分集中在最優(yōu)質(zhì)的企業(yè)中，他們的成功概率自然更高。
02 硅谷進(jìn)入AI驅(qū)動(dòng)的全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代
科技新聞：今年3月，創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，AI已經(jīng)從1.0邁入2.0的拐點(diǎn)，ChatGPT則是AI 2.0時(shí)代的第一個(gè)現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用。在硅谷，有沒(méi)有對(duì)AI的發(fā)展做過(guò)類(lèi)似的階段劃分？
Fusion Fund張璐：硅谷沒(méi)有對(duì)AI發(fā)展階段做過(guò)類(lèi)似的概念區(qū)分，但硅谷一致認(rèn)同，現(xiàn)在是一個(gè)AI推動(dòng)全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代。在ChatGPT出現(xiàn)之前，大家談?wù)揂I的語(yǔ)境主要集中在科技產(chǎn)業(yè)里，但現(xiàn)在基本探討的都是AI和全產(chǎn)業(yè)的整合。
科技新聞：從什么時(shí)間點(diǎn)開(kāi)始，你非常明顯地感覺(jué)到，AI推動(dòng)了全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代的到來(lái)？
Fusion Fund張璐：大概在今年（2023年）年初，大眾才開(kāi)始對(duì)AI推動(dòng)全產(chǎn)業(yè)發(fā)展有所反應(yīng)，ChatGPT其實(shí)做了一個(gè)重點(diǎn)工作，它給全產(chǎn)業(yè)做了一場(chǎng)AI教育。
但如果真的從全產(chǎn)業(yè)應(yīng)用來(lái)說(shuō)的話，我們從2019年就一直在投“零代碼人工智能平臺(tái)”方向，也就是說(shuō)使用它的人不需要懂一行代碼。ChatGPT的出現(xiàn)，讓不需要有任何技術(shù)背景的人也可以使用先進(jìn)技術(shù)，這是ChatGPT帶來(lái)最大的效應(yīng)之一。
從投資角度看，我們從2018年就開(kāi)始投資生成式人工智能了，當(dāng)時(shí)ChatGPT 1.0出現(xiàn)了，我們有一個(gè)合伙人在2018年和谷歌合作非常緊密，他們也在探索用Transformer做一些金融層面的應(yīng)用，但彼時(shí)大模型還沒(méi)有現(xiàn)在這么成熟好用，從GPT 3.5出現(xiàn)開(kāi)始，整個(gè)產(chǎn)業(yè)的加速變快了。
科技新聞：在2018年ChatGPT 1.0出現(xiàn)的時(shí)候，你們內(nèi)部是怎么思考生成式AI的？比如國(guó)內(nèi)有的投資人會(huì)畫(huà)一個(gè)生成式AI的投資圖譜，按照AI Infra、模型層、應(yīng)用層三個(gè)層面逐一尋找頭部項(xiàng)目，硅谷投資人也會(huì)做這樣的分層嗎？
來(lái)源：英諾天使基金合伙人 王晟
Fusion Fund張璐：我也同意這個(gè)分層。我們投資布局人工智能的時(shí)候，大語(yǔ)言模型只是其中一個(gè)模型類(lèi)型，我們同時(shí)也投聯(lián)邦學(xué)習(xí)、可解釋性人工智能等。雖然我們很早就看到大語(yǔ)言模型的機(jī)會(huì)，但是確實(shí)沒(méi)想到它發(fā)展的速度這么快。我們當(dāng)時(shí)判斷，語(yǔ)言模型基本上會(huì)由幾個(gè)大公司或者大機(jī)構(gòu)把它作為一個(gè)底層基礎(chǔ)提供出來(lái)。
在AI Infra層面，我們投資布局了一些模型優(yōu)化公司，主要集中在算力、能耗、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升三個(gè)大方向；
在模型層面，我們非�？春瞄_(kāi)源平臺(tái)，但開(kāi)源平臺(tái)和閉源平臺(tái)不會(huì)取代彼此，需要針對(duì)不同的應(yīng)用來(lái)選擇相應(yīng)的模型，有的應(yīng)用適合調(diào)用Open AI的API，有的適合調(diào)用谷歌的PaLM，有的則適合用Meta的Llama 2，每個(gè)應(yīng)用根據(jù)需要的場(chǎng)景各取所需；
在應(yīng)用層面，我們主要看垂直to B的應(yīng)用，青睞具有海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的行業(yè)。只有擁有大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，才能充分展現(xiàn)人工智能技術(shù)的優(yōu)越性。其中醫(yī)療行業(yè)是首選，因?yàn)樗鼡碛袛?shù)據(jù)量最大、質(zhì)量最高的數(shù)據(jù)，同時(shí)應(yīng)用場(chǎng)景非常多樣，無(wú)論在中國(guó)還是美國(guó)都一樣。相比之下，像消費(fèi)者數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)這樣的C端數(shù)據(jù)往往較為雜亂。
現(xiàn)階段監(jiān)督學(xué)習(xí)仍然遠(yuǎn)大于生成式AI，兩者都將繼續(xù)增長(zhǎng)，生成式AI的增長(zhǎng)速度可能會(huì)更快。同時(shí)生成式AI使得監(jiān)督學(xué)習(xí)的發(fā)展變得比原來(lái)可能快100倍、同時(shí)也更便宜，并更容易為公眾所接受。
硅谷生成式AI的投資邏輯：10%精力看大模型，90%精力看應(yīng)用和Infra
科技新聞：在模型層面，什么樣的應(yīng)用會(huì)選擇閉源模型、什么樣的應(yīng)用選擇開(kāi)源模型，這里面存在著什么樣的規(guī)律？
Fusion Fund張璐：這里面可能沒(méi)有特殊規(guī)律可遵循，核心的考量在安全隱私層面，比如金融保險(xiǎn)這類(lèi)傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)不會(huì)使用開(kāi)源模型，但科技產(chǎn)業(yè)類(lèi)企業(yè)對(duì)開(kāi)源模型的態(tài)度更加開(kāi)放一些�，F(xiàn)在也有初創(chuàng)企業(yè)動(dòng)態(tài)選擇不同的模型來(lái)支持不同的應(yīng)用，優(yōu)化整體效率。
科技新聞：可以理解為，Open AI、谷歌、Meta基本搶占了硅谷大模型的天下，所以你們?cè)谀Ｐ蛯用娌粫?huì)做其它投資動(dòng)作了？
Fusion Fund張璐：并不是說(shuō)完全不看模型層面的機(jī)會(huì)，只是會(huì)有側(cè)重點(diǎn)，我們會(huì)用10%的時(shí)間去關(guān)注模型，剩下90%
的時(shí)間關(guān)注Infra優(yōu)化和在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用。美國(guó)還是有很多人在持續(xù)探索模型層面的優(yōu)化以及其它不同方向，比如如何用更小的數(shù)據(jù)量進(jìn)行新一代的算法優(yōu)化等，現(xiàn)在只是一個(gè)開(kāi)始。
科技新聞：在這10%的精力里面，你們會(huì)用什么樣的邏輯去探索新的模型層面的機(jī)會(huì)？
Fusion Fund張璐：由于它還是一個(gè)比較新的事物，我們只能永遠(yuǎn)去保持關(guān)注，在關(guān)注的同時(shí)不一定有新的東西可以馬上投，還需要時(shí)間讓模型更成熟并且適合大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用，但我們一定會(huì)持續(xù)花時(shí)間去探索。大語(yǔ)言模型非常Amazing，但它不是AI的全部，它只是AI的開(kāi)始。李開(kāi)復(fù)老師也說(shuō)AI有1.0到2.0的迭代，這說(shuō)明它還會(huì)有3.0甚至4.0，未來(lái)會(huì)有更好的算法、更優(yōu)化的模型幫助我們實(shí)現(xiàn)真正的零代碼人工智能平臺(tái)，這就像傻瓜相機(jī)出現(xiàn)后，大家不用具備專(zhuān)業(yè)的調(diào)光知識(shí)也能去拍照一樣。
科技新聞：在AI Infra層面，你提到關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量提升，和質(zhì)量相比，數(shù)量不重要嗎？
Fusion Fund張璐：在美國(guó)，垂直領(lǐng)域的To B應(yīng)用發(fā)展很快，尤其在GPT-3.5之后，如果想讓模型變得更精準(zhǔn)和高效，數(shù)據(jù)質(zhì)量比數(shù)量更重要。要想在大模型基礎(chǔ)上訓(xùn)練專(zhuān)屬模型，所需要的行業(yè)數(shù)據(jù)的量其實(shí)并沒(méi)有大家想象的那么多，因?yàn)榇怪鳖I(lǐng)域的應(yīng)用是有邊界的，這和to C端應(yīng)用不同。
很多人不理解為什么ChatGPT要用大量數(shù)據(jù)，而做專(zhuān)屬行業(yè)應(yīng)用則不需要。我們可以設(shè)想，ChatGPT是C端應(yīng)用，它需要應(yīng)對(duì)人類(lèi)所提出的亂七八糟的各類(lèi)多樣化和發(fā)散問(wèn)題，這就導(dǎo)致它必須不停延展自己的能力邊界，只有吸取大量數(shù)據(jù)才能覆蓋所有問(wèn)題。
但行業(yè)專(zhuān)屬模型，只需要專(zhuān)注在一個(gè)領(lǐng)域就行。比如我們投了一家針對(duì)藥廠的公司Huma AI，它相當(dāng)于醫(yī)藥領(lǐng)域的ChatGPT，藥廠可能會(huì)直接問(wèn)它“新藥的臨床試驗(yàn)怎么設(shè)計(jì)”“某兩種藥的副作用有什么關(guān)聯(lián)”這類(lèi)問(wèn)題，它的答案都無(wú)比準(zhǔn)確。聽(tīng)起來(lái)好像很難做到，但是藥廠所問(wèn)的問(wèn)題都局限在它所掌握的數(shù)據(jù)范疇之內(nèi)，所以它的變量比To C應(yīng)用小得多。
在這樣的背景之下，其實(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量很小，但是質(zhì)量很重要。在數(shù)據(jù)質(zhì)量提升方面，我們投資過(guò)一家公司名為Optimal Dynamics的公司，專(zhuān)注于傳統(tǒng)物流供應(yīng)鏈行業(yè)。它的產(chǎn)品不僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的人工智能平臺(tái)，還具備傳感器，可以在物流供應(yīng)鏈過(guò)程中收集大量數(shù)據(jù)，并通過(guò)人工智能在終端進(jìn)行處理。
在Infra層面，除了數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)化之外，過(guò)去的一年我們也投資了一些在算力和能耗層面上進(jìn)行優(yōu)化和提升的公司，有些是在Cloud層面，有些是和Edge Computing（邊緣計(jì)算）相結(jié)合，也有在芯片層面上的優(yōu)化。雖然這些公司都還很早期，商業(yè)化進(jìn)程都很快，包括Nvidia，AMD，高通等芯片巨頭公司都在和初創(chuàng)企業(yè)合作。
03 硅谷生成式AI的應(yīng)用機(jī)會(huì)：C端應(yīng)用同質(zhì)化嚴(yán)重，B端應(yīng)用更有壁壘
科技新聞：之前國(guó)內(nèi)投資人朱嘯虎發(fā)文表示“ChatGPT對(duì)創(chuàng)業(yè)公司很不友好”，傅盛回應(yīng)“國(guó)內(nèi)投資人的思想怎么這么落后，在硅谷現(xiàn)在已經(jīng)有1萬(wàn)家公司都圍繞這個(gè)東西做創(chuàng)新。”在硅谷，生成式AI主要有哪些應(yīng)用層面的創(chuàng)新模式？
Fusion Fund 張璐：比較于C端的機(jī)會(huì)，硅谷投資人更看重B端的機(jī)會(huì)。
針對(duì)C端市場(chǎng)，硅谷的創(chuàng)業(yè)者們面臨很大挑戰(zhàn)。目前的差異化已經(jīng)不再只關(guān)注誰(shuí)的生成式AI模型算法更出色，因?yàn)槟Ｐ鸵坏﹩?wèn)世并開(kāi)源后，任何人都可以使用。相反，數(shù)據(jù)的獨(dú)特性和質(zhì)量才是壁壘和天花板。而C端的數(shù)據(jù)基本都掌握在大公司手中。在中國(guó)，這些公司可能是阿里巴巴、京東等；而在美國(guó)，如蘋(píng)果、Google和Facebook擁有大量高質(zhì)量的C端用戶數(shù)據(jù)。相比之下，小型初創(chuàng)企業(yè)很難與大企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)質(zhì)量和獲取數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)，數(shù)據(jù)成本也很高。
然而，B端市場(chǎng)情況不同。大量的大數(shù)據(jù)掌握在大企業(yè)手中，但它們卻沒(méi)有自己的人工智能開(kāi)發(fā)能力，或者不想自己在內(nèi)部開(kāi)發(fā)因?yàn)閾?dān)心潛在監(jiān)管的風(fēng)險(xiǎn)，它們有動(dòng)力與初創(chuàng)企業(yè)合作，將這些數(shù)據(jù)分享給它們。此外，基于大企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，它們不太可能將數(shù)據(jù)分享給像蘋(píng)果或谷歌這樣的巨頭，而更傾向于與小公司合作。
科技新聞：你在B端應(yīng)用層面的思考過(guò)程是怎樣的？在應(yīng)用發(fā)展方向上的布局優(yōu)先級(jí)是怎樣的？
Fusion Fund張璐：在To B方向，每個(gè)行業(yè)都會(huì)需要行業(yè)專(zhuān)屬模型，生成式AI應(yīng)用需要滿足三個(gè)條件：
第一，基礎(chǔ)條件是行業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量高且規(guī)模巨大；
第二，應(yīng)用場(chǎng)景要足夠多樣；
第三，這個(gè)行業(yè)本身的市場(chǎng)空間巨大，只有在足夠大的市場(chǎng)里，用戶的付費(fèi)意愿才足夠強(qiáng)。
按照這個(gè)邏輯，排名第一的行業(yè)一定是醫(yī)療，其它行業(yè)依次是金融、保險(xiǎn)、供應(yīng)鏈、化工行業(yè)等。
醫(yī)療市場(chǎng)占據(jù)美國(guó)GDP的20%。不僅我一直在強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)，在其他會(huì)議上，許多大型人工智能公司的首席執(zhí)行官也表達(dá)了相同觀點(diǎn)。例如，NVIDIA最新的文章關(guān)注數(shù)字生物學(xué)，微軟和谷歌也在關(guān)注人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，AI醫(yī)療絕對(duì)是一個(gè)最大的趨勢(shì)之一。
醫(yī)療行業(yè)本身又有很多分支，它的應(yīng)用場(chǎng)景非常多樣化，我們的邏輯是在醫(yī)療行業(yè)的每個(gè)垂直領(lǐng)域中尋找它的Number One.
對(duì)于一家早期的AI醫(yī)療企業(yè)來(lái)說(shuō)，一方面要關(guān)注它的解決方案，另一方面也要看團(tuán)隊(duì)是否具備獲取優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的能力，企業(yè)能夠擁有高質(zhì)量專(zhuān)屬數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以由企業(yè)自己建立，也可以通過(guò)和別人戰(zhàn)略合作獲齲此外，還需要擁有專(zhuān)業(yè)的行業(yè)知識(shí)可以在訓(xùn)練行業(yè)專(zhuān)屬模型時(shí)給予高質(zhì)量反饋進(jìn)行模型優(yōu)化本身。
但這些專(zhuān)屬數(shù)據(jù)并不掌握在初創(chuàng)公司手里，而是主要掌握在一些傳統(tǒng)大公司手中，他們可能會(huì)與第三方初創(chuàng)公司合作將數(shù)據(jù)分享出去。
科技新聞：從應(yīng)用場(chǎng)景上來(lái)看，你會(huì)把醫(yī)療行業(yè)分成哪幾個(gè)應(yīng)用環(huán)節(jié)？生成式AI能改變的是哪幾個(gè)環(huán)節(jié)？
Fusion Fund張璐：我們主要分四個(gè)方向看醫(yī)療：
數(shù)字化診斷
數(shù)字化治療（Theraputics）
數(shù)字化生物學(xué)（Biology）
醫(yī)療體系的企業(yè)級(jí)軟件（Enterprise AI focus on health care）
它們并不是都需要用到生成式AI，展開(kāi)來(lái)說(shuō)：
數(shù)字化診斷主要和路線圖有關(guān)系，我們投資了深透醫(yī)療（Subtle Medical ），他們通過(guò)生成式AI將CT，MRI等醫(yī)療影像從低精度升級(jí)成高精度人工智能，病人只需要做5分鐘的低精度掃描就能獲得高質(zhì)量的圖像，而不需要做3小時(shí)的高精度掃描，提升診斷效率的同時(shí)，也降低診斷成本。但數(shù)字化診斷并不需要全部都使用生成式AI技術(shù)，它可能只需要有可解釋人工智能就夠了，如果AI pathology，人工智能讀片，其實(shí)并不一定需要使用生成式AI。
數(shù)字化生物學(xué)一方面會(huì)用到生成式AI，另一方面會(huì)用到AlphaFold的數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)推算蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)。我們投資了Ruby Bio，就是針對(duì)化工行業(yè)的合成生物學(xué)公司。
醫(yī)療體系的企業(yè)級(jí)軟件，我們投資了Huma AI，它主要面向制藥行業(yè)和生命科學(xué)行業(yè)，它所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)主要基于藥廠內(nèi)部的大量數(shù)據(jù)，醫(yī)藥廠商只要輸入和藥相關(guān)的信息，Huma AI都能輸出相關(guān)的知識(shí)。我們也投資了一些針對(duì)醫(yī)生的medical coding with AI，醫(yī)療保險(xiǎn)等應(yīng)用。
科技新聞：B端的機(jī)會(huì)很多，但是C端完全放棄了嗎？比如類(lèi)似于像Midjourney這樣的C端應(yīng)用，團(tuán)隊(duì)只有11個(gè)人，但收入1億美金，類(lèi)似的機(jī)會(huì)也不關(guān)注嗎？
Fusion Fund張璐：硅谷也有很多機(jī)構(gòu)持續(xù)看C端機(jī)會(huì)，投資人尋找的時(shí)間成本更高一些，C端產(chǎn)品基本上都直接調(diào)用現(xiàn)有的API，并且同質(zhì)化也很?chē)?yán)重。
科技新聞：最后，我們探討一些硅谷新趨勢(shì)。除了AI，硅谷現(xiàn)在的投資方向是否有其它高度聚焦的新主題？
Fusion Fund 張璐：這波趨勢(shì)并不是只聚焦人工智能，人工智能是一個(gè)新的強(qiáng)力工具，它應(yīng)該盡可能地被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。然而，并不意味著所有使用人工智能的領(lǐng)域都可以創(chuàng)造巨大的商業(yè)價(jià)值，所以對(duì)于投資來(lái)說(shuō)，也要挑選哪些產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用可以更快創(chuàng)造巨大的商業(yè)價(jià)值，最適合優(yōu)先應(yīng)用。
在這個(gè)關(guān)注層面上，首先是醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化是驅(qū)動(dòng)人工智能作為高效工具的關(guān)鍵。比如，我們公司一直關(guān)注醫(yī)療領(lǐng)域，其中重要的就是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。
第二個(gè)關(guān)注點(diǎn)是企業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和企業(yè)級(jí)人工智能，即企業(yè)級(jí)AI和企業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)，還有數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。
最后是傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這涉及到硬件和軟件兩個(gè)方面。軟件方面就是人工智能的應(yīng)用，涉及到許多垂直行業(yè)。所以，當(dāng)評(píng)判一個(gè)公司是AI公司還是醫(yī)療公司時(shí)，我認(rèn)為本質(zhì)上它還是一家醫(yī)療公司，因?yàn)槿斯ぶ悄鼙旧碇皇且粋�(gè)驅(qū)動(dòng)工具。同時(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)傳輸保護(hù)，和數(shù)據(jù)處理三個(gè)部分。需要軟硬件層同時(shí)升級(jí)，才可以滿足產(chǎn)業(yè)需求。
總之，現(xiàn)在的大趨勢(shì)是各種不同類(lèi)型的公司都要在不同程度上應(yīng)用人工智能，或者說(shuō)圍繞人工智能生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。
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