21世纪经济报道记者 申俊涵 北京报道

今年以来，ChatGPT的火爆出圈正引领新一波的AI浪潮。从国外的谷歌、微软、Meta，到国内的百度、阿里、腾讯、字节跳动，各大科技巨头纷纷加入这场AI军备赛。

能够带来伟大成就和巨量财富的地方，时常伴随着创新创业热潮的翻涌。王慧文、李开复、王小川等在科技领域、创投领域富有号召力的大拿们悉数登场，将这份AI创业的“英雄榜”变得越来越长。

其实从1956年人工智能的概念首次提出以来，人工智能行业经历过多次从高潮到幻灭的过程。此次ChatGPT的出现，再次让大家内心受到震撼。不少创投圈人士对记者表示，AI大时代所带来新鲜感和振奋感，比十年前移动互联网时代到来时还要更加强烈，而这或许也是诸多业内大咖选择跳出舒适圈奋力一搏的主要原因。

“我们惊叹于AI大语言模型的能力，让人工智能比以往任何时候都更接近人类、更加智能化，这让我们充满期待。”近日，创世伙伴资本CCV合伙人梁宇在接受21世纪经济报道专访时说。

在他看来，现在是通用人工智能（AGI）的奇点时刻，同时也是商业化应用的前夜。AI大模型还没有经过大量的商业包装和训练，需要从业者像园艺师一样去修剪，形成符合行业规律的商业化产品，这也正是创新创业的机会所在。

创业门槛急剧拉高，机构出手更加谨慎

《21世纪》：业界许多人把今年称之为AGI元年，您怎样看待ChatGPT所引领的这波AI新浪潮？

梁宇：倒推来看，2017年是真正的AI元年。当时Google团队发表论文《Attention is All You Need》，该论文提出了一种新的网络架构，称为Transformer。它仅仅采用注意力机制，不需要循环或卷积。

此前，机器学习的主流方法是深度神经网络带监督的学习。这篇论文出现以后，方法论开始转向。ChatGPT的GPT模型、谷歌的LaMDA大模型和百度的文心大模型都是基于谷歌的开源Transformer模型，在其基础上不断迭代。一直到OpenAI蛰伏五六年后，率先推出现象级应用ChatGPT。

其实内心最受震撼的不是普通用户和投资机构，而是产业人士。在上一波的人工智能创业浪潮中，大家预期很高，但实际产品效果根本达不到。一直到去年，很多人内心是存绝望的，也找不到突破的方向。ChatGPT出来后，大家才醒悟过来，原来人工智能可以做到这个程度，美国硅谷的热闹程度比中国还要早六个月左右。

《21世纪》：2016年AlphaGo打败李世石是上一轮AI创业热潮中的标志性时间节点，后来国内也出现AI四小龙等明星创业公司。现在我们再次看到很多投资界、创业界人士进入AI领域创业，这两轮热潮有哪些不同？

梁宇：首先，这一轮AI创业的目标更加精确。上一轮的AI创业大致集中在两个方向，机器视觉和无人驾驶，大家基于想象，不知道真正的工程能力能做成什么样。这一轮的创业更加聚焦，OpenAI给大家打了个样，所有的人才和资源都在向大语言模型的方向聚集。

第二，这轮AI创业的门槛被急剧拉高。构建大模型的算力成本更高，同时对底层大模型有真知灼见的算法人才非常稀缺。当然，经过上一轮AI产业的大浪淘沙，成功的创业者积累了深厚的根基，失败的创业者也积累了足够的经验，整体创业者的素质会更高。

第三，大环境本身也发生了很大的变化。上一轮AI创业热潮中，政策市场和创投市场环境都更加开放。现在创业者和投资机构都变得更加理性，有些人确实是在上一轮的狂欢中被伤到了。

现在凡是跟AI沾边的公司估值都比较高，因为需要的投入确实很大，行业天花板都很高，行业中也会有人去追逐高估值。但优秀创业者和优秀投资人的结合还是比较理性的，我们不能脱离事实的想象构建商业未来。整体来说，目前还是Gartner曲线（技术成熟度曲线）向上爬坡的前夜，大家都很兴奋，对产业的未来充满期待，但出手比较谨慎。

国内大模型追赶ChatGPT仍需时间，应用层创业机会更多

《21世纪》：您是否看好国内的类ChatGPT应用？跟OpenAI相比，国内做大语言模型的团队差距主要在哪些方面？

梁宇：我们是非常看好国内AI创业的，相信在中文语言环境和法律法规下，一定会出现中国的类ChatGPT应用，它们在中国市场也会更具竞争优势。但跟OpenAI相比，国内团队做大语言模型在三方面仍存在差距。

首先是经过优秀标注的数据集。目前中文数据集还在追赶阶段，随着业界共同努力，花钱、花时间来做这件事，这是能够赶上的。

第二是算力层面。去年，美国政府要求芯片厂商英伟达停止向中国销售部分高性能GPU芯片。这种对算力的封锁，拉长了大模型训练的时间。

第三是算法层面。语言模型能否做到像OpenAI那么智能，算力并不是最重要的因素，最重要的是算法层面。语言模型该怎样调参才能达到好的效果，这有点像可口可乐的秘方，需要不断的探索和研究。

更重要的是，我们希望大模型公司可以把平台留给开发者，就像IOS做的一样，让应用层参与者更多去做垂直领域的事情。如果这件事实现了，中国就很有优势。因为中国的公司在应用场景的开发上，在应用场景的丰富度上是远远超过美国公司的。中国公司在应用场景丰富度开发上和商业落地上，是走得非常快的。

《21世纪》：目前国内语言大模型市场的竞争格局是怎样的，您看好哪一派？

梁宇：首先是百度、阿里、腾讯、字节跳动等巨头公司。大厂的优势在于他们有实力不断投入资金、资源，有可能最先形成数据飞轮。

第二是国内一些技术实力雄厚的研究院。比如创世伙伴CCV聊过的两个团队，一个是北京智源人工智能研究院，他们几年前就开始专注在做语言大模型，语言训练的效果非常出色。2019年，他们成立了独立公司智谱AI，由清华大学唐杰教授担任首席科学家。另一个是沈向洋博士创立的IDEA研究院（粤港澳大湾区数字经济研究院），同样具有竞争力。我们很欣赏这种在大模型上扎实做了几年研究工作的公司。

第三，大家看到的王慧文、李开复、王小川等创业老兵，同样有机会做这件事。在科技领域、创投领域有影响力的人进军这个市场，能够帮助中国市场快速产出有价值的大模型。越是在竞争的环境中，创业企业的进化是越快的。

《21世纪》：我们注意到还有些公司基于数据集、算力、算法方面的困难，会战略性放弃做语言大模型，而是在特定的领域做相对的小模型，您怎么看待这件事的前景？

梁宇：大语言模型市场的竞争确实已经进入到白热化阶段，我认为除了百度这样的巨头之外，还会诞生一两家大语言模型公司。对大模型的投资是具备高风险、高天花板的，也是值得投入的，我们会支持跑在前面的大语言模型创业者。

同时值得注意的是，当百度、阿里等大公司专注在语言大模型战场时，基于Transformer的小模型对创业公司来说是更富有机会和商业前景的，我们也很关注这个领域的投资机会。

比如横向来看，在美国有家AI绘画公司Midjourney，它的底层模型是以文生图的模型，目前已经是10亿美元估值的独角兽公司。除了图片，3D领域的3D模型、3D环境生成，以及声音、视频领域同样富有机会，市场中还没有形成领头羊的局面。

纵向来看，做独立语言模型的公司必须跟产业结合才能拿到精确的数据，去帮助训练各种场景，这是未来商业化的根基。医疗、金融、汽车、游戏场景都具有产业机会，能够形成产业壁垒。

创业团队须兼具商业化能力和底层模型研发壁垒

《21世纪》：在ChatGPT所属的AIGC领域，创世伙伴资本近年做了哪些投资？

梁宇：在AIGC爆发的前夜我们已经投资了一些公司，他们所做的事情可以归为AIGC领域。比如我们在2017年A轮领投玩美移动PERFECT，这家公司成立于2015年，是一家人工智能（AI）和增强现实（AR）美妆与时尚技术商业解决方案提供商，去年已经在纽交所上市。玩美移动在3D空间生成人脸，为企业和消费者提供虚拟试妆及智能肌肤侦测等服务。

另外，我们还投资了AI医疗公司数坤科技，目前正在IPO进程中。它用自创的底层模型大量阅读CT影像和MR影像，生成人的数字三维模型。延伸来看，我们在垂直的无人车感知、3D环境生成领域也在进行投资。对我们来说，AIGC将是今年非常重要的投资赛道。

《21世纪》：在具体投资过程中，您倾向于投资什么样的创业团队？

梁宇：我们非常看重公司的产品商业化能力和行业认知，它要知道如何设计垂直领域的产品，如何抓住用户、增强用户黏性。同时在这个基础上，公司还需要在底层模型上有自己的研发能力，建立起高壁垒。

比如美国有一家成立两年的公司叫Jasper，它的底层技术模型来自ChatGPT，基于它进行产品化，做自动营销文案生成。Jasper的应用反馈情况非常好，很多文字工作者愿意付费订阅，公司也很快成长为独角兽公司。但ChatGPT出来以后，这项服务免费提供给用户，Jasper的价值是急剧下降的，它向用户收费变得不再容易。

所以创业公司要有自己的模型能力，否则即便前端应用包装得再好，当大象稍微踏过来一脚，它的脚指头就把你踩死了。当底座足够扎实，即便遇到浪的冲击，也没那么容易被击倒。

另外，创业者要理解产业，积累在垂直领域的数据。如果能够得到国家队的支持，获得来自政府的数据资源，或许能够真正帮助公司实现腾飞。比如政府部门有行政数据、公民数据、医疗数据等，这些数据脱敏之后开放给公司，将帮助语言模型训练得更好。