创业者入局AI，如何选择方向？|亮马桥会客室

随着2023年的落幕，我们见证了生成式人工智能（AIGC）的兴起，成为技术领域的亮点。从行业巨头到初创企业，无不竞相推出自家的AI明星产品，掀起了一轮又一轮的技术革新浪潮。而进入2024年，并未看到这股热潮有任何退潮迹象。相反，它引发了新一轮的深入讨论，现在是否已经是人工智能的顶峰？

2024年伊始，斯坦福大学终身名誉教授、人机交互（HCI）领域专家James Landay便预计，在2024年会看到大规模的新多模态模型，特别是在视频生成领域。同时也将看到更多初创公司和其它公司（如OpenAI）发布更大的下一代模型，我们将看到新的能力。

2023年，亮马桥会客室请来纪源资本执行董事罗超，他将与我们深入浅出地聊聊投资人如何看待当前AI技术的热潮以及他对AI方向创业者的建议，以下是罗超的观点。

想要做好一个生成式AI产品，最重要的三个资源就是：数据、算力和算法，而这三件事情背后所对应的，就是你是否有足够的资金量，是否有足够的底层的科研人才和算法人才，以及是否有对应的场景所需要的数据，Know-How这些东西，来帮助你去完成好一个更完整的产品。做好一个大模型的本质是需要算力、算法和数据，但在算力这件事情上，越有钱就越能够掌握更多算力，更能支撑起这么大的算力去做，所以它是倾向于更集中。

算法这件事情，其实全球目前来看，虽然还是有一些小的细微差别，但是在大模型这件事情上，大家的认知和算法的起点是高度一致的。在这种情况下，算法上其实拼的是人才，而人才又会倾向于集中，因为理论上越多的优秀人才聚在一起去为一个大模型服务，产生的效能一定是很高的，所以在算力、算法这两个维度，它会更倾向于高度集中。

但是在数据上就不一定高度集中，因为在互联网时代，大量的公域数据都可以被抓来，这也是为什么今天ChatGPT可以达到这样一个水准。其中存在的一个问题是：当移动互联网产生，尤其是在很多国家，它的大量数据都是切割开的，分散在不同的私域里，所以这个时候其实很多数据并没有被互通好，各家有各家的所谓的Proprietary Data（企事业专有数据）。如果这些数据能被很好地使用和利用的话，就可以产生各种各样的不同方向的模型。

对于创业团队来说，算力的集中化趋势确实是一个挑战。如果一个创业团队没有办法在早期就有足够的大山去支撑，或者足够的资本支撑去硬扛，没有要做一个通用型大模型所对应的资本量的话，那面临的挑战将是巨大的。但是在算法和数据这两个维度就不一定，尤其是在数据维度。因为今天我们能看到的这个时代，数据的壁垒其实是越来越森严的，数据所能挖掘出来的价值越来越被切碎在不同的垂直场景和领域当中，更何况企业角度也有更多的私有化部署。

我其实不是特别担心是不是所有数据都被很少数的几家巨头垄断了，导致未来大模型以及AI的应用也只会在这些大公司当中产生。我觉得巨头他们一定是重要的，但他们不会是唯一重要的那些人。我的判断是，如果你是一个创业公司，你在考虑这个问题的时候，一定要想“我的独有优势究竟是什么”，然后去做我这个独有优势能够发挥出来的价值。

回到我们今天来看AI本身，其实AI一定不会只是大公司的游戏，大公司只不过是附在里面扮演非常重要的作用。像我们可以看到微软在OpenAI团队当中所发挥的作用，我们也可以看到国内最早或者目前来看，愿意迎头赶上的很多都是大公司，大公司一定会在生成式AI大模型上扮演非常重要的领导人角色，原因也是基于刚才提到的算力算法包括数据。

但与此同时，我觉得今天相对草根的初创团队其实还是有很多机会的。因为我们可以看到在移动互联网初期，当时也有所谓巨头，但是只要你的想法足够新颖，能够抓住自己的一个创业优势做垂直领域，无论是在to B去做垂直的应用，还是做好积累去做to C的未来爆款级，我觉得可能性都是存在的。这也是为什么TikTok可以在Facebook眼皮底下长出来，以及为什么拼多多可以涨到今天的规模。我觉得这些都已经证明了，你既不能不在乎巨头的竞争，但只要你抓到自己的优势，那也不用畏惧巨头的竞争。总而言之，我们有足够的理由相信，今天的巨头在10年后一定不会都还是巨头，AI大模型领域逐鹿中原，谁能笑到最后尚未可知。

站在一个投资人的角度来看，我觉得投资人更多要做的是问好问题，帮助创业者去思考什么对TA是更好的。

如果TA是一个在AI相关领域的创业者，那我觉得TA首先还是要回答第一个问题：TA今天的业务模式（或者TA长期希望定位的业务模式）是to B还是to C？如果TA是一个to B领域的创业者，然后今天已经有一些客户在使用TA的产品，那么TA需要更多地回答：“我能否把我的服务价值做到更好，我能否让我的客户留存做到更好？”然后我慢慢把客单价提起来，在做扎实基本盘之后，逐步渗透到越来越多的客户。在把拉新和留存这两个维度的事情做完之后，它是一个非常正常的飞轮的循环过程。如果今天TA的产品还没有找到PMI，即在做一个to B的业务，但同时产品还没有人开始用，那我觉得TA需要花更多时间去和TA的客户交流：“我的技术对你是否真的有帮助？我的技术如果对你有帮助，应该如何更好地产品化，才能让你真的用得上？”

如果是to C的话，简单来说还是需要更多耐心。移动互联网这么长的时间，几乎大家能够想到的在C端应用上的创新，都被无数创业者试过无数遍。所以创业者今天想通过一个很好的、之前没人想到的想法，就去抓到一波用户实现暴涨的可能性虽不是0，但它确实不高，所以这个时候创业者其实需要考虑的是有耐心地等待一个新的范式转移。

我们今天看AI、大模型或者所谓的生成式AI时，一是要保持足够的乐观和好奇心，去了解它究竟能够带来什么，同时也要保持足够的耐心，时常去剔除短期的泡沫、短期的噪音，去看它更长期的发展趋势和价值。

什么是长期主义？长期主义在于你对一件事情的判断，永远不要受一年、两年的波动影响，也不要过于受外界噪音的影响。这并不是说你不要听外界的声音，而是它应该只是你众多信息来源当中的一个，不能被它完全主导。就像我们今天在做一级市场投资的时候，也不能完全被二级市场的估值左右，所以从投资角度来看，一方面你要看一个长期对的事情，同时也要考虑今天投资的性价比。哪怕它是对的事情，但如果你在一个过高的估值投进去，那你的回报率也是不够高的，所以更好的投资是在非共识的时候，去投资一个你认为长期正确的事情，且它被验证，这才是你能够获得更高回报的一个真正意义上的机遇。

在2023年的余波下，AI自然而然依旧是人们的重点关注领域，除了早早入场的巨头，新的AI创业公司必然也会层出不穷。AI的应用，也不会局限于文学创造等领域，社会各行各业也会开始摸索借助AI的力量探索新的可能性。

总而言之，我认为2023年AI的进步给了全行业甚至是整个人类文明一个很重要的信号，所以AI本身并不新鲜，更多还是看你究竟能够创造什么价值，以及这个价值能否被很好地引导。展望下2024年，机遇会和挑战一起到来，但在社会发展的螺旋阶梯上，我相信AI都将为人类社会的发展添砖加瓦，帮助人类更快更好地迈向自动化、智能化的新世界。

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来源: qq

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