启明创投周志峰：生成式AI与大模型引路产业变革与创新

公众号新闻

2023-07-18 02:07

AI再一次成为创业和投资的热点。

来源 | 启明创投

作者 | 周志峰

出品 | 投资人说（touzirenshuo）

近日，启明创投合伙人周志峰发表了题为“生成式AI与大模型引路产业变革与创新”的演讲。

周志峰表示：创投视角下的+AI和AI+两种模式的公司都在迎来快速的发展，但面对产业巨头和大模型公司的边界扩张，创业企业需要寻找自己的黄金通道。

以下，Enjoy~

今天我要演讲的主题是“生成式AI与大模型”。

当然我们有义务和使命，更多地从创业角度来谈一谈当下最大的技术浪潮——生成式AI。

我相信目前大模型、生成式AI都是非常热的趋势。

其实比尔盖茨这句话“人工智能是几十年来最革命性的技术”，很好地总结了整个行业的认知。

大家觉得人工智能近几年的发展，主要指的是由大模型驱动的新一代人工智能技术，它是近几十年来人类最重要的一次科学技术进步。

大家都知道其实从二战以来，整个人类的科学技术进步在不断地加速，非常像一个海洋上的海浪，一浪推一浪，频率越来越高，浪越来越多。

我们认为人工智能肯定是属于众多的海浪中最大的一朵，它是真正能够带来人类科技范式级改变的大浪潮。

比尔盖茨也提到AI最近发展与70年代的微处理器、80年代的个人电脑、90年代的互联网和本世纪前十年的手机一样重要。

所有行业都将围绕它重新定位。

为什么大家这么笃定？

行业中这么多最聪明的人都加入到了这波浪潮中？

我觉得大家还是捕捉到了很多的信号，正是因为这些非常显著的信号，让我们对AI未来十年、二十年，甚至更长时间的发展，有这种笃定感。

极快的技术采纳速度

与极强的人均产值能力

我跟大家分享一下从我们启明创投角度看到的信号。

第一个就是文本到图像生成模型Stable Diffusion。

Stability AI推出了Stable Diffusion的模型。

它的开发者采纳速度非常快，60天时间，达到了比特币和以太坊底层架构十年才能走完的开发者采纳速度。

一个新的模型用60天达到了两种影响力很大的技术用十年走过的采纳速度，以前在科技领域中我们没有看到这么快的技术采纳速度。

根据对主要的技术和应用达到全球一亿个用户所用时间的统计，很有意思，电话用了75年时间，手机用了16年时间，即使是移动互联网，已经发展了很多年。

整个生态很成熟后，并且有科技大厂已有用户群去采纳的新产品。

比如微信，有腾讯生态支持，TikTok，有字节跳动生态的支持，也分别用了14个月和9个月；

但是OpenAI推出的ChatGPT达到1亿用户仅用了不到两个月的时间，极快的用户采纳速度。

除了用户的采纳速度，我们也看看生成式AI在真正为这个世界创造价值的方面有哪些快速发展的信号。

很多人最早接触生成式AI就是因为去年8月发布的文字到图片的生成模型Midjourney。

Midjourney去年7月12日刚刚成立，去年的12月，也就是半年前才刚刚开始商业化，开始收费。

但是到了今年的4月底，5个月的时间，这么年轻的一家公司，创造了2.5亿美元的收入，而它只有11位全职员工，这个数据是非常惊人的。

我们一直知道人类的科技进步从工业革命以来的能源革命，到运输革命，然后到信息化革命，到网络革命，在大浪潮中出现的公司有一个很明显的特点，就是越代表新技术的公司，它的人均产值能力越强。

跟大家举一个例子。

过去二十年驱动人类生活不断地变得更美好的主要技术是互联网和移动互联网，在互联网和移动互联网的浪潮中涌现出了很多耳熟能详的科技大厂。

苹果发展了几十年到今天差不多人均产值是220万美元，谷歌差不多是170-180万美元，阿里巴巴、腾讯也是150万美元的人均产值。

但是在生成式AI时代，这样一家很早期，产业还不是特别成熟的初创企业，人均产值已经达到了6000万美元。

这也是为什么整个行业都对生成式AI充满了期望的原因。

如果这个数字能够保持并不断发展的话，我们认为未来整个人类每年创造的总产值应该在现有数字后面多加一个到两个“0”，这是巨大的发展。

GitHub Copilot是帮助全球程序员写代码的工具。

Copilot发布的时候只有6位员工。

一款全球性的产品竟然是6个人的小团队打造的。

Copilot发展仅仅一年，全球的程序员编写代码的时间已经通过这个工具缩短了40%。

AI新浪潮已经开始

回到人工智能的技术浪潮。

我们认为从1947年这个概念被提出来，人工智能已经走过了70多年，四次底层的技术范式的改变推动了四波大的机会。

小规模专家知识的方式到浅层机器学习，到深度学习，再到今天的大规模预训练模型驱动的新一代生成式AI。

最近与很多大模型的创业团队、科技大厂的AI专家在讨论，大规模预训练模型的第一性原理是什么？

其中一个我认同的答案是，大规模地压缩人类世界的全部数字化知识、信息和数据。

从这句话中能看到，大规模的算力、大规模的数据对AI未来发展是非常重要的。

人类过去40年在半导体、互联网等领域中不断积累和发展出的高算力与大数据，一起推动了AI的爆发。

我们认为大规模预训练学习和生成式AI的底层逻辑非常清楚了，未来只要给它时间，它会继续高速发展。

深度学习被创业、投资行业称为AI 1.0。

主要是指它针对的是一个特定的“小”任务，用一个特定的“小”数据集训练出来的“小”模型，技术展现主要是模式识别类。

比如人脸识别、语音识别。

今天大规模预训练学习，被称为AI 2.0。

是用大规模的通用数据训练出来的有高度泛化能力的大模型，技术展现主要是生成能力。

我们认为AI 2.0这代新的浪潮会重建整个产业架构。

这是启明创投跟这么多行业内的好朋友们，不断地请教和交流后，总结出来的三层架构图，也是我们理解生成式AI这个领域非常重要的一张图。

整个AI新浪潮生态架构会分为三层：

最底层是基础架构层，其中一部分主要是提供算力， AWS、火山引擎、阿里云都在提供这种智算平台。

工具链主要是对大模型的训练、部署、推理做优化。

大家都听过，两年前OpenAI训练GPT-3模型一次要花费几千万美元，这显然是不够理想的一种方案。

近几年训练成本已经降到了百万美元甚至更低。工具链的不断成熟将驱动整个生成式AI成本变得更低。

中间是模型层，有三种模式。

第一种是提供基础模型/底座模型。

对外输出模型的能力，通过API、模型定制等方式。

例如Open AI、Anthropic、我们投资的中国顶级的大模型公司智谱AI。

第二种是开源模型。

例如Hugging Face、Stability AI。

第三种是自建垂类大模型。

就是大模型会针对某一个特定行业、特定场景做优化，提供端到端的、从模型到应用的解决方案，包括启明创投投资的云知声、衔远科技、星环科技等。

第三层应用层。

刚才说了一种是通过自建模型直接做到垂直应用；

但另一种，我相信在生成式AI未来十年中，可能80%到90%的公司，都是这种利用第三方模型构建应用的方式。

这是我们理解的三层架构，确实这种新的架构也对整个世界构建产品的形态发生了很大的影响。

对于产品构建方式，是过去几十年，无论是一辆汽车还是一个互联网的社交软件，其实都是这样的架构。

产品经理从用户那里获取需求，开发者从产品经理那里获取设计，然后用户再去使用开发者开发出来的产品。

过去无论是讲腾讯还是阿里巴巴等任何一家公司做得好，某种意义上是说它把飞轮转得最有效，而且能够持续迭代这个飞轮。

今天有了生成式AI技术和大模型，产品构建也有了新的方式，不再有产品经理、开发者这样的角色。

用户可以跟基础模型直接互动，通过提示词Prompt-tuning或者是微调Fine-tuning的方式直接对话模型、构建应用。

模型起码在今天，或者可见的未来几年，不仅仅是一个基础技术设施，而是可以直接触达到用户的产品。

我们认为产业会分成两种，一种叫+AI，一种叫AI+。

+AI更多的是已有的工作流不发生重大变化，把新一代的AI的能力放进工作流。

它其实是一种旧场景的增强。

还有一类是用生成式AI的能力全新构建一个产品，是所谓的AI原生的应用。

我称为叫做旧场景的重塑或者新场景的创造。

大家可以看到一些例子，像微软把Office通过新的技术做增强，做了Copilot。

像Jasper、Typeface是美国的几家创业公司，他们在AI原生的角度做探索。

AI再一次成为创业和投资的热点

接下来我们从创投角度有一些数据跟大家分享。

根据2012年AlexNet后的AI创业融资情况和新成立的创业企业的数量，有一个问题大家可以思考一下。

2016年是AI 1.0融资金额、新创业企业数量的顶峰。

为什么是那一年？

因为那一年谷歌发布了Alpha Go，战胜了人类最高水平的棋手李世石，引爆了大众对AI的热情。

2016年、2017年两年热度后，2018年也还可以，然后开始大幅下降。

AI 1.0并没有给我们交出一个非常满意的答卷。

到今天AI 1.0时代创立的公司中在商业上成功的还是凤毛麟角。

AI 1.0技术并没有实现赋能万业的局面，它的产业化情况不是特别令人满意。

在2020年Open AI推出了GPT-3这个模型后，标志着AI 2.0走上舞台。

全球的融资金额发生了巨大的增长。

这一次依然会是两年火爆、然后就走低？

还是会一路向前，发展到通用人工智能？

我觉得这是一个非常值得思考的问题，希望大家可以跟我们多多交流。

今天在座的有很多创业者，启明创投作为中国最早、最活跃布局人工智能的创投机构，我们从投资企业中学习总结出一些建议给大家。

我觉得在生成式AI领域创业的人要想清楚，有两类绕不过去的竞争者。

一个是已经在现有的产业中领先的企业，他们会去用大模型来扩展已有的领先的优势和他们的业务边界。

另一个是像OpenAI、智谱AI这样的大模型公司，掌握核心能力，自己主导AI能力的不断发展，今天还没有发力做应用，未来会不会做应用？

大模型肯定会变得越来越厉害，OpenAI首席执行官Sam Altman前两天在伦敦无意中透露OpenAI有可能自己介入做类似于微软这样的办公产品。

在这两者之间，应用企业是不是能够找到一个自己的创业黄金通道、最终通向广阔的天地？

也许实际的路是死亡峡谷，两边会不断地挤压我们。

我们怎么能够穿过这条死亡峡谷？

这是在创业时候我们要发挥自己的理性思维，努力去思考的。

说了这么多的AI，对启明创投来说，我们认为人类社会不断出现一个又一个科技浪潮，每个浪潮的底层逻辑和模式是一样的。

无论是作为投资人还是创业者，能够把大的模式看清楚，才会有笃定感，才能更好地、更长期主义地做好我们的手头工作。

每个新的科技浪潮中一定会诞生出新的伟大的企业，我也非常期待在未来的5-10年中，看到生成式AI领域新一代的领军企业。

这是我们启明创投的投资方法论，我们认为任何一个科技浪潮的发展都是有很明确的模式。通常是由两个点切割为五个阶段。

第一个点是技术奇点，是技术发展经过了漫长的积累后出现了显著的突破，比如产生十倍好的性能提升。

市场引爆点通常是一个公众性的事件，一下让大众都能直接认识到这个技术的颠覆性。

我们用这套方法论，在技术奇点和市场引爆点之间的黄金区间内完成提前布局。

在这个区间中是可以创造出平台性企业的，也就是有机会成为千亿市值以上的大企业的。

AI 1.0时代，我们认为2012年的AlexNet是技术奇点，Alpha Go是市场引爆点。

在AI 1.0的黄金区间中我们投资了云知声、旷视科技、优必选、文远知行等。

今天来看就是AI 1.0最重要的四个平台类的机会，我们都有幸布局了业内领先的企业。

AI 2.0时代，市场引爆点是2022年11月30日Open AI发布Chat GPT。

但我们在2020年之前就已经了解到了Transformer架构的模型的意义。

我们有幸在2021年就布局了像智谱AI、衔远科技、无限光年等大模型和应用公司，完成了预判趋势和提前布局，也是启明创投常提到的“快半步”的投资节奏。

最后这句话是我经常跟创业者分享的话。

生成式AI仍处在发展的早期，未来的发展速度会非常快，任何一个科技浪潮出现的时候都会掺杂着很多的噪音、泡沫。

无论大家是产业从业者、创业者、还是像我们一样的投资人，都希望大家能够忽略炒作周期，低头做事，做无聊的事。

只有踏踏实实埋头做事，忽略这些噪音和泡沫，我们才能真正把AI的发展向前推动。

希望未来几年我们能够一起见证生成式AI不断地高速发展。

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