AI企業(yè)如何儲備足夠多的“好牌”

今年最受關(guān)注的熱點之一就是大模型公司。上半年這個領(lǐng)域被OpenAI的ChatGPT帶火，涌入了上百億元資金。我認為，目前這波熱浪已暫時告一段落，因為自研大模型特別耗費算力和人力。

不久前，人工智能（AI）初創(chuàng)公司Inflection AI融資15億美元，其中花費7億至8億美元購買英偉達的顯卡，究其原因是現(xiàn)在英偉達的顯卡“一卡難求”，而大多數(shù)通用AI訓(xùn)練需要應(yīng)用英偉達的顯卡。

(資料圖片)

國內(nèi)的AI公司也面臨同樣的問題，需要爭取更多的算力資源、儲備足夠多的“好牌”才能上“牌桌”，引起資本和市場的關(guān)注。

三大領(lǐng)域比較有投資價值

從資本市場投融資合理配置角度考慮，資本不可能每家都下注，而是更傾向于重點支持第一梯隊的大模型創(chuàng)業(yè)公司。目前，針對大模型創(chuàng)業(yè)，我認為有三大領(lǐng)域比較有投資價值。

一是企業(yè)服務(wù)2.0。AI時代，所有企業(yè)服務(wù)都值得重新做一遍——利用大模型的能力使現(xiàn)有產(chǎn)品更加智能化，實現(xiàn)以前實現(xiàn)不了的智能功能。大模型第一次在真正意義上讓計算機變得更像人類，這將為企業(yè)服務(wù)帶來變革機會。

二是大模型中間層。當前，大模型應(yīng)用比較難落地，其中有創(chuàng)業(yè)公司的機會——如果能把落地過程變得非常順暢，就有市場。舉個例子，大模型創(chuàng)業(yè)公司可以幫助沒有掌握AI知識和技術(shù)的企業(yè)把“大任務(wù)”分解成許多“小任務(wù)”，將提示詞優(yōu)化，使其更加適合大模型理解。這里需要考慮AI安全的因素，比如，如何避免企業(yè)調(diào)用大模型時泄露數(shù)據(jù)，這是大模型創(chuàng)業(yè)公司提供服務(wù)時需要考慮的。大模型是比較通用的模型，但每個企業(yè)都有各自領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)和應(yīng)用場景。怎么結(jié)合企業(yè)自身的特點實現(xiàn)大模型“千人千面”的落地，即實現(xiàn)大模型中間層，是值得探索的方向。

三是把數(shù)字世界和物理世界連接起來。大模型有點像人的大腦，但終歸還是數(shù)字世界的產(chǎn)物。怎么把數(shù)字世界和物理世界連接起來？有兩個最好的載體：一個是自動駕駛，另一個是通用機器人。以前經(jīng)常提到的工業(yè)機器人、服務(wù)機器人的主要技能是完成一項任務(wù)，但它們還沒有像人一樣的學(xué)習(xí)泛化能力。如今，我們有這么強大的通用AI大腦，使機器人能像人一樣快速學(xué)習(xí)一個任務(wù)，一個通用機器人可以實現(xiàn)不同功能。國內(nèi)外不少AI公司都在朝這個方向發(fā)展，因此這一領(lǐng)域有很大的投資機會。

AI創(chuàng)業(yè)者如何才能突圍

什么樣的AI創(chuàng)業(yè)者是投資方眼中比較好的創(chuàng)業(yè)者呢？

一是學(xué)習(xí)進化能力非常強。當前，AI技術(shù)正在快速發(fā)展和迭代，但遠沒有到穩(wěn)定的時候。2012年，大家談的都是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在則是transformer網(wǎng)絡(luò)，這是一種基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩者的差距很大。擁有新的知識結(jié)構(gòu)才能更好適應(yīng)這個時代。

二是有非凡的野心和不放棄的韌勁。AI時代做的東西和以前不一樣，以前的技術(shù)大多只是解決小問題，現(xiàn)在大家期望解決的是更宏大、更具通用性，路徑卻不怎么明確的問題。有沒有野心和韌勁，這是資本重點考察的方向。

三是融資能力強。大模型非常燒人力、燒算力，這意味著創(chuàng)業(yè)者要有很強的融資能力。只有把想做的產(chǎn)品和愿景清晰呈現(xiàn)出來，才能說服投資人并融到足夠多的資金，這樣才有成功的可能。

資本如何選擇AI初創(chuàng)企業(yè)

云啟資本堅持投資就是投“變量”。如果一個項目缺乏未來想象空間，我們不會投；如果一個項目只是停留在想象力層面，團隊沒有創(chuàng)業(yè)落地的能力和堅定的信仰，我們也不會投。大模型才剛剛開始，能到上市階段至少是好幾年后的事。如果要投資“確定性”，可能要等到項目上市前一兩年再投，但這不是我們進行早期科技投資的風(fēng)格。

大約一年半前，我們投資了以多模態(tài)大模型研發(fā)為主的企業(yè)——名之夢（上海）科技有限公司（MiniMax）。早在2021年1月，我們就開始接觸MiniMax創(chuàng)始團隊，彼時他們還沒正式?jīng)Q定創(chuàng)業(yè)。當時GPT-2和GPT-3已經(jīng)問世，只是不像ChatGPT做得這么完善。2021年底，MiniMax創(chuàng)始團隊認為時機成熟，正式成立了公司，我們便投了天使輪。

MiniMax創(chuàng)始團隊的初衷是希望沿著通用AI的方向做產(chǎn)品，底層是多模態(tài)大模型，這個想法和我們不謀而合。

我們在摸索實踐中發(fā)現(xiàn)，大模型改變了應(yīng)用入口，是否會對商業(yè)格局產(chǎn)生大的影響尚有待觀察。未來，人們會發(fā)展出基于大模型的新能力并開發(fā)出新應(yīng)用，產(chǎn)品的核心壁壘在于工程優(yōu)化和數(shù)據(jù)的獨特性。在快速迭代的AI浪潮中，有沖勁、能快速學(xué)習(xí)、有韌勁、有野心的創(chuàng)業(yè)者才能更好地適應(yīng)這個時代。

（作者系云啟資本合伙人，本報記者沈春蕾據(jù)其在2023世界人工智能大會上的演講整理）

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