文章來源：樹龍談

作者：賀樹龍

圖片來源：由無界AI生成

2021年下半年，英諾天使基金合伙人王晟開始認真研究大模型,，想找一個大模型項目投點錢,。

當時美國硅谷出現(xiàn)了一批大模型相關的項目,，發(fā)展很迅猛。比如年初成立的Jasper,，在市場上非?；鸨恍枰粋€簡單提示,，就能生成各種風格的營銷文案,，當年就賺了3000萬美元。而Jasper的底層系統(tǒng),，來自于OpenAI在一年前推出的大語言模型GPT-3,。

王晟留意到了GPT-3，覺得這個方向或許隱藏著大機會,。雖然當時生成式AI的質量還不太理想,，但他覺得對于投資而言，或許到了一個合適的時點,。

但當時國內做大模型的創(chuàng)業(yè)團隊不多,。2021年底，英諾天使基金在清華大學設立了一個獎學金項目,，支持計算機系的學生做研究,，2017級博士豈凡超申請了這個項目。王晟意外發(fā)現(xiàn),，豈凡超正在做的大模型項目,，正好就是他想投的方向。
2022年4月,，臨近畢業(yè),，豈凡超對王晟透露了想創(chuàng)業(yè)的想法，王晟果斷決定投資,，深言科技成立了,。

天使輪之后，豈凡超開始為下一輪融資做準備,，三個月內談了四五十家VC,，沒有一家愿意投資?！按蠹叶伎床欢?，不知道什么是大模型?！蓖蹶蓪ξ一貞?。

9月下旬的一個周五，王晟拉著豈凡超跟紅杉資本的一個合伙人吃了頓飯,，三天后就收到了詳談的邀約,，豈凡超聊完拿到了紅杉的TS（投資意向）,。

英諾天使基金合伙人王晟

行業(yè)看起來一切如常,，但一些嗅覺敏銳的投資人,，已經(jīng)提前感受到了大模型行業(yè)即將到來的波濤洶涌。

2個月后的11月底,，OpenAI正式推出ChatGPT,，因為效果驚艷，整個科技圈大為震撼,。一時間,，AI大模型爆火,，科技公司紛紛跟進,，整個投資圈一蜂窩沖上去看大模型項目。深言科技在隨后又拿到了騰訊,、好未來,、春華資本、三七互娛等機構的投資,。

2023年的“百模大戰(zhàn)”中,，VC對著十來家大模型公司猛投，項目估值一時被拉到很高,，很多投資機構陷入迷茫,。按照王晟的話說，“大家第一看不懂,，第二不敢投,，第三投不到。對于絕大多數(shù)早期投資機構而言,，已經(jīng)沒法玩了,。”

英諾天使基金通過提前布局,，拿到了這波大模型競賽的船票,。此外，英諾天使基金還投資了一些做基礎設施和應用的項目,。王晟告訴我,，投資一年多時間，深言科技的估值漲了十幾倍,。

如今,，大模型熱潮還在繼續(xù)。前不久,，我跟王晟進行了一次深聊,，他對我講了投資大模型的歷程,、經(jīng)驗和感受，也分享了他對大模型創(chuàng)業(yè)投資的一些觀察和見解,。以下是正文：

01,、大模型估值有泡沫，比的是“市夢率”

問：英諾什么時候將AIGC確定為一個重要的投資方向,？

王晟：我們其實投AI不算晚,，之前就在AI賽道花了很多時間。國內第一波AI浪潮差不多從2013年開始,，誕生了AI四小龍（商湯,、曠視、依圖,、云從）,，我們從2016年開始投資，投中了文遠知行,、智行者,、中科原動力等項目，后來投了一些圖像視頻類的AI公司,，再就是這一波大模型,。

問：大模型項目估值很高，動輒幾十億人民幣,，這是不是對關注早期投資的基金不太友好,？

王晟：早期基金就得投的早。2022年11月底OpenAI推出ChatGPT之后,，很多VC才去學習,，提升認知，開始找項目,。實際上你今天看到的項目,，絕大多數(shù)都是在那之后出現(xiàn)的，而我們在那之前就開始布局了,。

問：在ChatGPT出現(xiàn)之后,，還有哪些項目是適合早期投資的?

王晟：幾乎沒有。

問：為什么,？

王晟：我覺得市場跟大家看到的情況不一樣,。2023年整個AI投資是兩端收斂，資金端20多家VC投資很活躍,，資產端就幾十個項目融了很多錢,，兩邊都沒有泛化，這個市場還不夠繁榮。

中基協(xié)統(tǒng)計全市場VC有1.2萬家,，實際出手的可能連200家都不到,，活躍的也就20來家，剩下的都是在看熱鬧,，跟著搖旗吶喊,。因為大家第一看不懂，第二不敢投,，第三投不到,。一堆創(chuàng)業(yè)者各種鼓吹項目多厲害，其實根本沒人投,。

問：為什么會呈現(xiàn)兩端收斂的格局,？

王晟：創(chuàng)新有周期，當多個方面的基礎科學研究達到一個閾值,，就會出現(xiàn)天才企業(yè)家把科研成果轉化成技術創(chuàng)新,，帶動一個新的技術范式。

一個新的技術范式出現(xiàn)之后,，首先要做infra（基礎設施）,，就像建一個商場,，先得通水通電有電梯,，但做infra不會泛化，因為需要大筆投資,，能玩得起的玩家不多,。如果infra本身還不完善，去做應用毫無意義,，會被基礎設施的升級碾壓掉,。

另外，今天能做的所有創(chuàng)新都是受限的,，涌現(xiàn)出優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)者和產品經(jīng)理還需要時間,。2007年iPhone出現(xiàn)，移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮開啟,，但很多重要的應用隔了好幾年才出現(xiàn),，拼多多是2015年，抖音是2016年,，而ChatGPT從推出到現(xiàn)在也就一年時間,，沒人知道它的能力邊界在哪里。

問：所以要在恰當?shù)臅r間段內做恰當?shù)氖隆?/p>

王晟：是的,。過去兩年行業(yè)在大力構建infra，還沒到大量做創(chuàng)新項目的時間點，今年會有一些能夠迅速提升生產力的應用涌現(xiàn)出來,，目前一個共識是,，2023年是大模型元年，2024年是Agent元年,，但還不是AI應用的元年,。所有投資人都是在這種規(guī)律周期里做符合周期的事情。

問：你說的拿到投資的幾十家創(chuàng)業(yè)公司,，是以大模型為主嗎?

王晟：大模型可能不到十個,，其實大部分是infra，比如芯片算力,、無損網(wǎng)絡,、光模塊。我們也投了端側的算力芯片,，但我們不太相信在數(shù)據(jù)中心這種通用的GPU上,，能跑出來一個初創(chuàng)公司，因為硬件特別不適合VC投很多錢,。

問：所以投大模型的主要還是資金實力雄厚的大機構和巨頭公司,？

王晟：目前看來是這樣，除非你投的早,，因為對天使投資來講投的早很重要,。

問：現(xiàn)在市場上號稱有200多個大模型，你認為有水分嗎,？

王晟：我認為能屬于頭部的也就十幾家,。

問：頭部的幾個項目估值飛漲，有的高達百億人民幣,，你覺得是否存在高估,？

王晟：肯定是高估了。商湯現(xiàn)在是300多億港幣,，而曾經(jīng)有3000億?，F(xiàn)在大模型的估值拉到這么高，都是市夢率,，可能未來會拉到更高,，但最終還是要看如何落地，能不能避免上一波AI在落地上無法找到特別有效的商業(yè)場景的情況,。

問：現(xiàn)在行業(yè)里怎么估值,？

王晟：大家會基于未來的收入，給十幾倍二十倍的PS（市銷率）,，現(xiàn)在實際給到的都是大幾十倍甚至上百倍的PS,。沒收入的就拍腦袋給個數(shù),。

問：作為早期投資人，面對這種局面會不會焦慮,？

王晟：沒什么可焦慮的,，因為我們投了深言科技。這是目前為止,，所有大模型項目中收益率最高的投資,。這些大模型公司我們想投都能投的進去，只不過有些我們選擇沒出手,。

問：為什么不出手,？

王晟：我們的單筆投資跟項目的估值匹配度不好，這不是說我們投不進去,。其實對于絕大多數(shù)早期投資機構而言,，已經(jīng)沒法玩了，大量的VC首先不知道該往哪個方向投,，其次大家一窩蜂都上的時候,，他也不知道誰厲害，然后他也找不到這些人,，即便找到了人家可能沒興趣讓他投,，他也投不進去。我們沒有這些問題,。

問：王小川的百川智能之前很火,，你們有接觸嗎？

王晟：2022年4月初,，我跟王小川一起吃過一頓飯,，他歡迎我們投資,，但確實太貴了,。當時是親友輪，估值5億美金,，英諾的典型投資一般是1000萬人民幣,，這在5億美金的盤子里確實不太匹配。

所以我覺得早期投資機構需要認知早,，做判斷早,，不能在VC一哄而上的時候才反應過來，那就已經(jīng)不是早期投資人能參與的了,。在市場達成共識之前出手,，價格就會可控，共識達成后價格會上漲很快,。

02,、投資大模型，最核心還是看人

問：你們怎么判斷哪個項目能跑出來？

王晟：核心看團隊做大模型的能力,。中國跟美國有一個很大的差異,，投資人往往會迫切要求項目落地到具體的應用場景，拿到訂單獲得收益,，只講商業(yè)模式是不被認可的,，但另一方面中國的用戶和企業(yè)都不愿意付費，很少能像OpenAI那樣獲得很高的年收入,。但是投資人可以認可一個團隊做好大模型的能力,，我們相信大模型跟某些行業(yè)深度結合之后，可能會創(chuàng)造出巨大價值,。

問：所以投資人看的不是現(xiàn)在的商業(yè)模式,，而是一種能力和可能性。

王晟：對,，你可以理解2022年投的大模型項目都沒有商業(yè)模式,，大家也說不清楚怎么賺錢。

問：哪些方面的能力對一個大模型團隊至關重要,？

王晟：最核心的還是人,，所有公司都是如此。你有了最好的人才,，就能夠吸引投資,，有錢了就能買算力，再去吸引更好的人才,，飛輪就能滾動起來,。

問：什么背景或者類型的人才是最被看好的,？

王晟：我覺得這是動態(tài)的,。一開始學術水平高的團隊更有優(yōu)勢，大家比的是科研能力,，LLaMA開源之后,，大家對大模型的認知迅速被拉齊，這個時候擁有更強工程能力,、融資能力的團隊更容易贏,。

問：中國創(chuàng)業(yè)者從LLaMA開源學到了什么？

王晟：如果自己從零到一練大模型,，過去累積的經(jīng)驗,、科研能力、方法是非常重要的,，或許某些方面在技術上不難,，但它是一個綜合的,、涉及到很多技巧和方法的事情，一旦有個點被卡住了,，靠自己可能需要花一兩年時間才能解決,。Meta過去這些年積累的大模型技術，本來都是不傳之秘,，結果一開源,，迅速把很多認知拉平了，這意味著很多坑不用再踩,，那些在大廠做過巨大系統(tǒng)工程的人,，優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了。

問：接下來可能會怎么演變,？

王晟：我認為LLaMA接下來應該也是開源的,，可能是多模態(tài)，仍然保持很高的水準,。當再過幾年,，開源大模型能力封頂?shù)臅r候，更大的挑戰(zhàn)就來自于做產品的能力,。那時對一個團隊最大的挑戰(zhàn)不是科研,，也不是工程，而是整個系統(tǒng)的運營能力,，那可能就是王慧文的時代,。

問：這么說的話，王慧文入場太早了,？

王晟：我覺得王慧文有一點做錯了,，他角色錯了。他下場的階段是拼技術,、科研,、工程，他的優(yōu)勢在后期的市場和運營,，未來對他更友好,。

問：有些大模型企業(yè)是在開源模型上做創(chuàng)新，還有一些是套殼,，你認為這兩種有沒有機會？

王晟：有這么三類企業(yè)：第一類是真正有能力做大模型的企業(yè),，第二類是基于開源大模型做微調,、部署，第三類是調用外部大模型的API接口,。后兩種屬于大模型應用公司,，要特別專注于應用場景,，側重于發(fā)現(xiàn)需求，做好產品,，因為它的價值在于把模型用好,，把需求滿足好，我覺得機會也不小,。

Infra完善之后,，就會出現(xiàn)很多應用。但受限于我們的想象力,，這些應用都是基于過去的,，現(xiàn)在用新技術來做遷移，把新的技術范式當成做創(chuàng)新轉變的手段,，所以幾百個大模型,，很多都是大公司甚至上市公司在做，他們實際上是試圖用大模型賦能原有業(yè)務,，優(yōu)化業(yè)務鏈,、工具鏈、工作流,。

問：但有些公司似乎只吆喝不行動,。

王晟：有些上市公司口號喊得響，可能是為了拉股價,。實打實做大模型的企業(yè),，在二級市場很少。技術范式遷移的過程中,，其實沒有創(chuàng)業(yè)公司太多機會,，因為大廠占據(jù)了場景、客戶,、數(shù)據(jù),，創(chuàng)業(yè)公司只能等創(chuàng)新，需要時間去涌現(xiàn),。

問：之前大家都說要做中國的OpenAI,，你覺得現(xiàn)在有公司能配得上這個稱號嗎？

王晟：我覺得目前還沒有,。

問：差距有多大,？

王晟：現(xiàn)在國內頭部的大模型差不多都在GPT-3.5的水平，最頂尖的距離GPT-4和Gemini可能還有兩年的差距,。一方面在語言能力,，另外在多模態(tài)方面差距挺遠。差距能否縮小,，就要看這一次大模型技術范式的天花板有多高,，包括多模態(tài)能不能也變成生成式,，我覺得未來會變成生成式多模態(tài)大語言模型。假如LLaMA不開源,，我們今天的水平可能比現(xiàn)在還要差,，會被國外的大模型公司大幅甩下。

問：現(xiàn)在很多大模型會說自己在某個指標上超越了GPT,，在一些排行榜奪冠,，這能代表模型的真實水平嗎？

王晟：現(xiàn)在的榜單多而雜,，基本原理是給AI出題,，但我們發(fā)現(xiàn)有些榜單的題目和答案都是錯的，所以打分越高,，可能意味著模型能力越差,。對于投資機構而言，刷榜的得分不重要,，什么樣的團隊能做什么事,，其實大家都知道，重點還是看人,。

03,、大廠做大模型沒有優(yōu)勢，機會屬于創(chuàng)新者

問：行業(yè)里一種觀點,，認為基礎大模型交給大廠做就好了,，沒必要重復造輪子,，你怎么看,？

王晟：這是屁股決定腦袋。我認為大力度的顛覆式創(chuàng)新,，應該由初創(chuàng)企業(yè)來做,，而不是由某些業(yè)務上的壟斷者來做，因為作為既得利益者,，第一它做不好,，第二不利于整個創(chuàng)新的生態(tài),。

問：表面看起來,，大廠有很多優(yōu)勢,。

王晟：我覺得沒有什么優(yōu)勢,。

問：他們會講，有云計算,、人才,、資源。

王晟：熊彼特講創(chuàng)新，其實不是顛覆式創(chuàng)新,，而是創(chuàng)造性破壞,。創(chuàng)新會對舊勢力造成沉重打擊,，所有不創(chuàng)新的企業(yè)都會被破壞掉，而大廠就代表舊勢力,、舊的生產力,、舊的范式,，創(chuàng)新本身就是要顛覆他們的,。大廠愿意做的都是當一個東西看起來成熟時,，跳出來搶奪勝利果實,。漸進式創(chuàng)新,、無法形成特定壁壘的項目，很容易被大廠打擊,，爆發(fā)式創(chuàng)新,、具有飛輪效應的項目，只要飛輪轉動起來,，大廠就很難將它干掉,。

問：你覺得這一波AI跟上一輪最大的區(qū)別是什么？

王晟：大模型,。過去的小模型不會帶來泛化的智能,，只能在特定場景表現(xiàn)不錯，現(xiàn)在我們已經(jīng)看到了大模型的涌現(xiàn),，而且過去的語言任務是理解式，現(xiàn)在是生成式,，它能做的事情會更多,。

問：差異怎么體現(xiàn)？

王晟：我們經(jīng)常開玩笑，人類能感知,，動物也能,，而且不比我們差，但動物能做的事就很少,。只有是生成式,，才會像人類產生巨大的,、更復雜,、更多元化的經(jīng)濟活動,。

問：垂直模型是偽命題嗎,？有人認為數(shù)據(jù)太少就不會有智能涌現(xiàn),。

王晟：其實大語言模型已經(jīng)有很多數(shù)據(jù)了，再給它很少的數(shù)據(jù)也能涌現(xiàn),，就像一個受過非常多教育的人能觸類旁通,，因為底座太強大。更重要的其實是,，大模型應該深入到工作流中去,，讓AI變成工作的人，而不只是一個聊天機器人,。只有AI進入工作流,，它才在行業(yè)里有價值，這就是Agent要做的事,。