對話王晟：AI投資，認知要早_風聞
树龙谈-1小时前
2021年下半年，英諾天使基金合夥人王晟開始認真研究大模型，想找一個大模型項目投點錢。
當時美國硅谷出現了一批大模型相關的項目，發展很迅猛。比如年初成立的Jasper，在市場上非常火爆，它只需一個簡單提示，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，來自於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着大機會。雖然當時生成式AI的質量還不太理想，但他覺得對於投資而言，或許到了一個合適的時點。
但當時國內做大模型的創業團隊不多。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。王晟意外發現，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，豈凡超對王晟透露了想創業的想法，王晟果斷決定投資，深言科技成立了。
天使輪之後，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，沒有一家願意投資。“大家都看不懂，不知道什麼是大模型。”王晟對我回憶。
9月下旬的一個週五，王晟拉着豈凡超跟紅杉資本的一個合夥人吃了頓飯，三天後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）。
行業看起來一切如常，但一些嗅覺敏鋭的投資人，已經提前感受到了大模型行業即將到來的波濤洶湧。
2個月後的11月底，OpenAI正式推出ChatGPT，因為效果驚豔，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，整個投資圈一蜂窩衝上去看大模型項目。深言科技在隨後又拿到了騰訊、好未來、春華資本、三七互娛等機構的投資。
2023年的“百模大戰”中，VC對着20來家創業公司猛投，項目估值一時被拉到很高，很多投資機構陷入迷茫。按照王晟的話説，“大家第一看不懂，第二不敢投，第三投不到。對於絕大多數早期投資機構而言，已經沒法玩了。”
英諾天使基金通過提前佈局，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。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、經驗和感受，也分享了他對大模型創業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：英諾什麼時候將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、雲從），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，後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之後，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，絕大多數都是在那之後出現的，而我們在那之前就開始佈局了。
問：在ChatGPT出現之後，還有哪些項目是適合早期投資的?
王晟：幾乎沒有。
問：為什麼？
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。
中基協統計全市場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，跟着搖旗吶喊。因為大家第一看不懂，第二不敢投，第三投不到。一堆創業者各種鼓吹項目多厲害，其實根本沒人投。
問：為什麼會呈現兩端收斂的格局？
王晟：創新有周期，當多個方面的基礎科學研究達到一個閾值，就會出現天才企業家把科研成果轉化成技術創新，帶動一個新的技術範式。
一個新的技術範式出現之後，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，今天能做的所有創新都是受限的，湧現出優秀的創業者和產品經理還需要時間。2007年iPhone出現，移動互聯網浪潮開啓，但很多重要的應用隔了好幾年才出現，拼多多是2015年，抖音是2016年，而ChatGPT從推出到現在也就一年時間，沒人知道它的能力邊界在哪裏。
王晟：是的。過去兩年行業在大力構建infra，還沒到大量做創新項目的時間點，今年會有一些能夠迅速提升生產力的應用湧現出來，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律週期裏做符合週期的事情。
問：你説的拿到投資的幾十家創業公司，是以大模型為主嗎?
王晟：大模型可能佔了接近一半，另外有一些是infra，比如芯片算力、無損網絡、光模塊。我們也投了端側的算力芯片，但我們不太相信在數據中心這種通用的GPU上，能跑出來一個初創公司，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：我認為能屬於頭部的也就十幾家。
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。商湯現在是300多億港幣，而曾經有3000億。現在大模型的估值拉到這麼高，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場景的情況。
問：現在行業裏怎麼估值？
王晟：大家會基於未來的收入，給十幾倍二十倍的PS（市銷率），現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。
問：作為早期投資人，面對這種局面會不會焦慮？
王晟：沒什麼可焦慮的，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：為什麼不出手？
王晟：我們的單筆投資跟項目的估值匹配度不好，這不是説我們投不進去。其實對於絕大多數早期投資機構而言，已經沒法玩了，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，然後他也找不到這些人，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5億美金的盤子裏確實不太匹配。
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，共識達成後價格會上漲很快。
02
投資大模型，最核心還是看人
問：你們怎麼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，只講商業模式是不被認可的，但另一方面中國的用户和企業都不願意付費，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深度結合之後，可能會創造出巨大價值。
問：所以投資人看的不是現在的商業模式，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模式，大家也説不清楚怎麼賺錢。
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。
王晟：我覺得這是動態的。一開始學術水平高的團隊更有優勢，大家比的是科研能力，LLaMA開源之後，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：中國創業者從LLaMA開源學到了什麼？
王晟：如果自己從零到一練大模型，過去累積的經驗、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，這意味着很多坑不用再踩，那些在大廠做過巨大系統工程的人，優勢就體現出來了。
問：接下來可能會怎麼演變？
王晟：我認為LLaMA接下來應該也是開源的，可能是多模態，仍然保持很高的水準。當再過幾年，開源大模型能力封頂的時候，更大的挑戰就來自於做產品的能力。那時對一個團隊最大的挑戰不是科研，也不是工程，而是整個系統的運營能力，那可能就是王慧文的時代。
問：這麼説的話，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，他的優勢在後期的市場和運營，未來對他更友好。
問：有些大模型企業是在開源模型上做創新，還有一些是套殼，你認為這兩種有沒有機會？
王晟：有這麼三類企業：第一類是真正有能力做大模型的企業，第二類是基於開源大模型做微調、部署，第三類是調用外部大模型的API接口。後兩種屬於大模型應用公司，要特別專注於應用場景，側重於發現需求，做好產品，因為它的價值在於把模型用好，把需求滿足好，我覺得機會也不小。
Infra完善之後，就會出現很多應用。但受限於我們的想象力，這些應用都是基於過去的，現在用新技術來做遷移，把新的技術範式當成做創新轉變的手段，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務，優化業務鏈、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，在二級市場很少。技術範式遷移的過程中，其實沒有創業公司太多機會，因為大廠佔據了場景、客户、數據，創業公司只能等創新，需要時間去湧現。
問：之前大家都説要做中國的OpenAI，你覺得現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，另外在多模態方面差距挺遠。差距能否縮小，就要看這一次大模型技術範式的天花板有多高，包括多模態能不能也變成生成式，我覺得未來會變成生成式多模態大語言模型。假如LLaMA不開源，我們今天的水平可能比現在還要差，會被國外的大模型公司大幅甩下。
問：現在很多大模型會説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：現在的榜單多而雜，基本原理是給AI出題，但我們發現有些榜單的題目和答案都是錯的，所以打分越高，可能意味着模型能力越差。對於投資機構而言，刷榜的得分不重要，什麼樣的團隊能做什麼事，其實大家都知道，重點還是看人。
03
大廠做大模型沒有優勢，機會屬於創新者
問：行業裏一種觀點，認為基礎大模型交給大廠做就好了，沒必要重複造輪子，你怎麼看？
王晟：這是屁股決定腦袋。我認為大力度的顛覆式創新，應該由初創企業來做，而不是由某些業務上的壟斷者來做，因為作為既得利益者，第一它做不好，第二不利於整個創新的生態。
問：表面看起來，大廠有很多優勢。
王晟：我覺得沒有什麼優勢。
問：他們會講，有云計算、人才、資源。
王晟：熊彼特講創新，其實不是顛覆式創新，而是創造性破壞。創新會對舊勢力造成沉重打擊，所有不創新的企業都會被破壞掉，而大廠就代表舊勢力、舊的生產力、舊的範式，創新本身就是要顛覆他們的。大廠願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。漸進式創新、無法形成特定壁壘的項目，很容易被大廠打擊，爆發式創新、具有飛輪效應的項目，只要飛輪轉動起來，大廠就很難將它幹掉。
問：你覺得這一波AI跟上一輪最大的區別是什麼？
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不錯，現在我們已經看到了大模型的湧現，而且過去的語言任務是理解式，現在是生成式，它能做的事情會更多。
問：差異怎麼體現？
王晟：我們經常開玩笑，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、更多元化的經濟活動。
問：垂直模型是偽命題嗎？有人認為數據太少就不會有智能湧現。
王晟：其實大語言模型已經有很多數據了，再給它很少的數據也能湧現，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，它才在行業裏有價值，這就是Agent要做的事。
王晟：目前看不太可能。
問：現有的玩家你更看好誰？
王晟：現有的幾家各有特色，而他們其實代表了不同的探索方向，現在贏就變成了一個更復雜的事兒，長期還是要看誰真正挖到了需求。
問：黃仁勳和馬斯克都提到，會在2029年之前看到AGI（通用人工智能）。你的預測偏樂觀還是偏保守？
王晟：我覺得沒戲。從大的範式上來看，有人相信基於transformer就能實現AGI，但transformer存在一個悖論，它做複雜的事情容易，做簡單的事情有時候很困難。我覺得有一些其他範式也有機會，比如基於強化學習的具身智能，以及全腦計算。
問：接下來你覺得哪些領域可能會出現爆款應用？
王晟：多模態大模型、生成式視頻、Agent。
問：現在這一波AI創業，創業者如果不懂技術，是不是就沒什麼機會？
王晟：那就等幾年。現在這個新舊範式轉移的階段是屬於技術高手的，等底層的創新都做完了，創新做成平台化，會需要產品高手和運營高手，那才是新一波大眾可以參與的時候。
問：作為投資人你是怎麼學習的？如何獲取信息？
王晟：除了常規的信息渠道，我覺得還是得跟厲害的人交流，這樣能提升認知。另外投資是一個非常複雜的綜合性的系統，不是説我投AI就只學AI，它還涉及到很多交叉學科的知識，比如我會看腦科學、行為學的東西，一個廣泛的知識體系還是挺重要的。
編輯 / 黎明
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