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AI市场,营收在左,流量在右?丨星际营BC25期火热招募中
王求乐先生拥有17年风险投资从业经验,11年通讯领域工程、研发、管理经验。原赛富投资基金(2008-2016)合伙人,赛富TMT领域主要负责人。曾任职联想控股(2006~2008),协助高层负责公司治理与投资 ,是投资业务的最早拓展者之一;曾在爱立信(1997~2006)从事工程、研发和战略规划等。
代表投资案例:
光峰科技、龙迅半导体、瑞发科半导体、陕鼓动力、金诚信、蓝港互动、欧瑞博、出口易、诸葛找房、天仪研究院、苏州金峰、安般科技、螣龙安科
24年大家对AI的讨论似乎冷了一些,这个当然一方面是很多新事物出来之后,一定会有一个调整的特征,但是我觉得相当程度上是大模型出来之后,因为大家对它期待太大,但实际上目前它能做的事情还很少,真正能做的让我们满意的事很少。所以这是我们要追问的一个问题,是什么?AIGC到底能干多大的事,能做到什么样,能做到多好,跟之前的AI有多大的不同,我觉得还是值得人们重新去思考。
现在是AI2.0时代,1.0时代的玩家很多,但是真正能通过纯AI模型去挣着钱的人,无论是创业企业,还是投资人都不多,为什么?因为一个技术刚出来的时候会有很大的壁垒,但是很快市场就能够消化和赶上、跨越这种壁垒。你单独做AI技术引擎生意,可能壁垒和护城河会越来越薄,所以这给我们一些风险投资家们一个很大的触动和思考,现在回看AI1.0时代,真正挣到钱的其实都是在AI基础上去嫁接,然后把服务、应用连在一起,所以这些人实际上能够走得更大,走得更远。这是我们现在看到的情况。即便像讯飞这样的企业,它也是在相当程度上去依赖应用端,而不能仅仅依靠客户对语音模型引擎调用产生很大的业务收入。那么在新的AI2.0时代,到底投什么,这是我关心的第二个问题。
这里面涵盖的一个是大模型端,第二是给大模型提供服务的各种各样的工具,从市场热度上讲,可能大家跟1.0时代的反应会差不多,一上来会在模型端,当然那时候不是大模型,是小模型,尤其是OpenAI横空出世,给大家造成的触动很大,感觉以OpenAI为代表的大模型,they are eating everything,在吞噬一切,似乎什么事都能干。但是我认为一个大模型,特别是通用大模型,要实现每一个应用的最优解,肯定是做不到的。这个意思是什么?就是说我相信会有基于通用大模型的垂直应用升级,把应用做的比较具象,另外一种就是不做大模型,就在别人的大模型和工具基础上去做一些开发式应用,这个方向可能是有机会的。
2.回顾2023年,哪个节点或事件对您印象比较深刻?
2023年年初因为AIGC突然转热,让国内的AI领域创业氛围变得非常的活跃。我们能够看到第一个节点,就是中国一夜之间有好多顶尖的牛人,投身到大模型的赛道里,一些项目的融资金额、项目估值,都是非常让人刮目相看的。但是我们也很快看到这里面出现了分化,有些团队迅速地淡出市场,那么还在牌桌上的企业是不是活得好,我们也要观察。这里面有巨头们,他们不管是出于紧迫感,还是出于社会的责任感以及自身的业务需要,反正也掺和进来了;另外还有独立的创新公司,他们都在中国市场角力。
经过一年的发展,现在我们观察的初步印象,第一就是大模型不是那么好玩的,因为它需要消耗的人力跟资金的成本是巨大的;第二我们确信,我们决定做一个事的时候,跟海外的差距并不像我们想象中那么大,中国人还是能够迅速打造出一个相当水准的AIGC技术体系。国内的优势是什么,就是消费者多,所以如果做to C市场,其实是天然的提供了一个巨大的训练和应用场景,来帮助我们的企业家和创业者去优化他们的模型和应用,甚至能产生国外players所不具备的应用创新。所以,如果我们的监管层预留的行业容错空间足够大,那么中国AI2.0的前景,是客观存在的。
3.您认为哪些AI产品未来将会突显巨大价值或者会失去价值?
名川资本在AI方向上也参与看过不少项目,但是我感觉深入了解后,大部分人还是在追概念,真正自己能做的事还是有限的,所以我们还是比较审慎,但是我们相信 AI这一波对整个内容产业,乃至很多其他产业会产生一些深远的影响。只是花3年、5年还是10年,可能见仁见智,名川也希望通过创业邦星际营来接触更多的AI企业家,从中找到姻缘。
我觉得中国市场一定会诞生出独立大模型,甚至可以容纳两三家,所以从基础设施上来讲,一定是有机会的。我认为这个机会更大的还是在于应用端,在于那些需要巨大创意,需要巨大的信息关联和抽象能力的工作。举几个应用的例子,第一,可以大幅提升客服行业效率;第二,可以丰富教育行业内容产品以及教学互动方式;第三个可能是一些内容创新行业,从文字到绘画、视频,相当程度上减轻了人的工作负荷。第四,内容创新在整个社会的泛沟通中是不是有空间,可能还需要观察。
关于AI可以应用在工业生产等方方面面的系统化革新,我个人没有那么乐观,因为逻辑不一样,AI的本质是实现对已有的海量信息的挖掘,但是如果没有足够的场景信息,AI它不能无中生有,所以如果应用在工业生产,就必须提供训练给它,但是数据量很难达到训练量,所以我觉得很多场景可能还是受限于它的数据量和训练水平。也许未来会有一些新的模型诞生优化之后,能够用机器产生新的数据,然后叠加在一起。
4.AI市场中,您认为C端和B端哪个业务会走得更快一点?
AI市场中,我觉得图文、视频处理可能是在C端更有前景,因为C端天然的产生内容的速度是最快的,而且内容都不一样,多元化且立体化。B端一些垂直场景我们能够看得它有足够的数据量,也有足够垂直的真实需求,可以定制化、策略性地构建一个AI体系,大模型的进步日新月异,但是它距离我们原来所设想的我觉得可能还是有距离,所以我觉得C端可能更有前景。
5.您认为哪些要素对AI公司的长期存续最为关键?
技术类的公司,因为技术发展的本身天然就是长江后浪推前浪,所以我觉得AI或者AIGC肯定会被新的AI+名词替代。观察IT信息产业几乎每隔10年就是一个新的浪潮,AI时代也是如此,所以从这个角度来讲,企业的长期存续,可能是一个伪命题。
那么我们就换一个角度来看,究竟哪些公司可能会发展到8-10年之后,能够迭代到下一代,比如微软这样的公司,它已经迭代了好多次,从单机到网络,从网络到云,然后从云到mobile phone,仍然屹立不倒,而且市值越来越高,这样的企业创新精神是很了不起的。我们中国是不是能找出这样的公司,我觉得取决于公司的一些基因,也就是创始人及创始团队所打造的企业文化和创新精神,维持一个开放的心态和合作的精神,这两点我觉得特别关键。今天分工越来越密切,越来越细致,需要极其专业的精神,在一个小小的缝隙中去生根。
代表投资案例:
大疆创新、第四范式、优必选、瑞莱智慧、实在智能、江行智能、昂纳科技、生数科技、奥比中光、天宜上佳、一径科技、星汉数智、蓝晶微生物