大模型降温，创业者要寻求最小阻力线
当下，AIGC赛道依然是创投圈的热门话题。
与话题的火热相反，从年初到现在，生成式AI领域的国内外融资交易数和金额都在逐渐下降。
10月底，银杏谷资本创始人、CEO陈向明表示，这一年他们在AI领域看得多，投得少。
“现在投大模型肯定很难了，但在应用端，目前还看不清OpenAI的GPT未来边界在哪，垂直领域创业公司的能力是否会被覆盖掉。”陈向明说。
当下，不仅部分投资人对大模型产生了“悲观”情绪，很多创业者也非常冷静和谨慎。陈向明接触过一位就职于大公司的准创业者，初期融资已经谈妥，钱也基本到账了，但是观察到最近AI的发展情况后，还是决定先放弃融资等等再出来创业。
以下为陈向明的采访整理，有删节。
一、AIGC创投进入冷静期
ChatGPT爆火之后，一开始创投圈确实很热，创业者一哄而上，都开始做底座模型，但上手之后发现，做底座模型存在很大挑战。
困难不仅仅在于数据、算力，还有大量工程师的比拼。国内发展相对靠前的创业公司以及几个大公司，每家的宣发都有点含糊，他们很难清晰地表达现在的状态。目前在大模型层面，国内很难挑战OpenAI这种公司。
所以AIGC很快进入第二阶段，创业者开始进入各个行业应用，调用大模型接口或者自研模型做一定的训练，开拓解决不同行业具体问题的业务，大量的相关创业公司在冒出来。
尽管我觉得这里面有一部分人并不是主动的，而是被动做选择，但我觉得创业公司确实比原来更理性了。
例如，我之前接触过几位想要从大公司出来创业的人，本来已经谈好了融资，甚至有的钱已经到手了，但近期表示先不要从公司出来创业融资了，都决定再想想。
交流过后，有人跟我分析，融资5000万元起步在AI创业中作用不大。以前他可能考虑先融了再说，但现在他想等一等，观望OpenAI（GPT-5）的进展，因为目前还看不清GPT的技术边界。他们很怕OpenAI的能力边界拓展后，会覆盖掉创业团队赖以创业的逻辑或看家本领。
我相信大半的创业团队都会面临这个困境，OpenAI等大公司迭代的新技术版本，可能会直接覆盖掉创业团队的方向和能力。
另外，AI行业的创业不是拿一笔钱的问题，在这个领域里，创业者很难在短期内赚到钱。也就意味着，创业者在未来3~5年能不能持续拿到融资很重要，如果这期间不能，那么公司会“挂掉”，所以创业者不得不保持冷静。
这种环境下，投资人也愈发冷静。比如，我觉得投资底座大模型目前很难，之前我们也看了很多通用大模型公司，结果就是看得多，投得少。
这跟我的产业背景也有一定相关性。我希望创业团队或公司能够解决生产制造过程的具体问题，并且他给我展示的应该是，团队能解决什么问题，是否有客户愿意付钱买单，买单是否可持续。
从这个视角来看，目前我们还没有看到如此逻辑清晰的AI创业公司。
二、创业机会来自最小阻力法则
现在很多人工智能公司会困惑，自己明明技术非常领先，但创造的价值却没有被市场认可。
在我看来，人工智能所代表的技术进展，比较容易先解决或者想替代的，是本不该人做的事。
举个例子，过去很多东西去取代人力是比较容易的，比如耕牛替代人力，拖拉机替代耕牛，替换过程非常顺畅自然。因为耕地这件事是很痛苦的，本不应该是人去做的，所以一旦科技赋能可以替换人力，那么人自然会轻易接受，因此新技术产品进入市场的阻力自然也最小。
在一些危险的环境也是如此。银杏谷之前投了一个项目，创业者在进入一线考察后发现，化工厂工人上料前，在拆包材料时味道很大，对人有害，不应该工人去做。所以他决定做工业视觉里面的上料业务，用机械手加视觉方案就可以代替人工，去跟工厂谈了两次，业务马上成交。
所以创业公司在研发技术前，首先要思考哪些东西最不应该是人去做的，尤其是原来因为科技限制束缚，不得不用人工去做，有了新的科技手段能替代了这份工作，我觉得这是最小阻力法则。
不过，现在部分创业公司是无中生有，他没有解决人的问题。本来有的工作人也干得挺好，但死活要研发技术替代他，阻力就会很大了。创业团队还是要从现实场景的需求出发，如果只在实验室里闭门造车，要把人替换成机器，或者替换完后成本并没下降，客户自然没有动力。
第二，人工智能需要极大地提高效率，针对人做事的效率，AI要实现碾压式提高。假如只能提高30%~50%，我觉得还不够；一定要是5倍、10倍的颠覆性提高，这样创业者就不需要去说服客户和市场了，自然会有人买单。
第三，我觉得人工智能要创造一个新的世界，比如，GPT最重要的不是提高效率，而是它的到来实现了人们不敢想的事，这是我对人工智能最期待的一面。
比如，之前传统开店研究提高坪效，会用各种技术手段测试人流量、离店率等，确定店铺的市场定位；后来有了网购，他们就不再解决原有问题，而是创造新问题，让消费者不再去店里，在网上就能买东西。
实际上，科技发展到一定时期，它就会创造一个新东西，让人恍然大悟，“哦！原来还能这样……”我觉得人工智能或者GPT也是如此，未来它可能创造很多新的玩法或新场景，甚至是一个新的世界，为每个人创造新的生命线。这些是人之前没想过的，但的确可以提高人的幸福感。
我们也在天天看有没有类似的项目，如果有，我们肯定是义无反顾地去投。
在我看来，元宇宙就是在创造一个新世界，人在其中有了新的角色，就相当于有了第二次生命。
我觉得目前的元宇宙发展路径有点走偏了，大家一直想去模拟现实世界，比如通过数字孪生、3D、超写实等技术把现实复制到虚拟世界。
我认为未来世界跟现实是不同的。我之前看过一些数字城市的创业项目，他们会把道路渲染得很漂亮，但我觉得元宇宙的特点就是可以穿梭时间空间，最大的亮点是不需要道路，就可以瞬间转移到其他场景，所以我觉得花很多钱把“道路”模拟好，这个方向是错的。
我相信未来世界里肯定会有Agent模式，它的底层是通用人工智能技术，在此之上去构建一个虚拟世界里人跟人的关系，人跟物体的关系，人跟社会的关系。
一旦虚拟世界真的成功，人就有了AI创造的第二生命，人在那里会得到永生，也可以做很多在现实生活里做不了的事。比如，可能未来的聊天社交和购物都在一个世界里，阿里和腾讯会受到挑战。
AI创造新事物本质上也是未来AI发展的第三个阶段，即人工智能把通用底座做好后，最出彩的是构建一个场景，让人在其中可以做现实生活里做不了的事，或者想象不到的事，这才是通用人工智能的未来。
三、追赶国外依然有难度
如果OpenAI发布新版本，我觉得对很多创业公司可能又是一件很麻烦的事，团队原来想做的事可能又被覆盖了。
尤其是一些多模态视觉语言类的创业公司，受到的冲击可能会非常大。原来以为是独门秘籍，结果OpenAI一推广，变成人人都有的普惠能力了。
当下国内的AI公司本身就落后一步，现在算力又被限制了，面临的问题会更加艰难，我们要正视这个现实。
我觉得中国现在要实现追赶，首先华为昇腾系列等算力芯片要发展起来。
据我了解，现在它的进展还不错，3~5年左右可能会发展起来。即使过去它有很多不成熟的地方，但大家现在都去买它的芯片，芯片一代代迭代非常快，两年左右就能突飞猛进，上面软件层的生态开发也会进一步发展起来。
至于国内未来底座大模型的机会，我觉得国内大的应用接入使用国外大模型接口后，反过来可能会推进国内自己大模型的发展。因为一些应用一定要接在中国自己的自主可控的模型里面，那时可能就是国内大公司、大平台的机会了。
我认为背后的逻辑是这样的：不是国内的大模型催化了很多应用，而是全球模型开源后催化了很多国内应用。随后未来智能可控，这些应用的接口会换到国产大模型，从而成就一些国产模型。
本文来自微信公众号：中国企业家杂志 （ID：iceo-com-cn），作者：孔月昕，编辑：马吉英
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