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「雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))」「雷峰網(wǎng)」大模型在中國成為熱詞后，不下十位投資人向 AI 科技評論表達過一種類似的聲音：
「大模型是中國科技創(chuàng)業(yè)者融資拿錢的最后榮光了?！?/p>
再深入追問，概括起來就是一句話，「大環(huán)境變了」。主要體現(xiàn)在兩方面，一方面是「中國市場沒錢了」，另一方面是「美元基金逐漸退出中國市場、即使投也會變得非常挑剔」。
在這一大背景下，大模型的火熱顯得格外扎眼。
客觀來說，大模型是一個高投入（業(yè)內普遍認為投資底層大模型需要 5000 萬美金起步）、高回報，但同時帶有極強不確定性的未來風口，這天然屬于「敢于冒險、敢于押注未來」的美元基金重倉的對象。所以，在 2023 年的這波中國大模型投資潮中，美元基金仍然是主力。
但波濤之下仍有暗涌。受美元基金退潮影響，相較于互聯(lián)網(wǎng)時代，美元基金頹勢明顯，例如一些知名美元 VC 一家都沒投，整體出手次數(shù)減少。
AI 科技評論梳理了過去一年里估值率先超過 10 億美金的五家大模型創(chuàng)業(yè)公司的融資情況（如下圖所示），發(fā)現(xiàn)：
知名美元 VC 基本都已出手，紅杉資本、高瓴資本、礪思資本、順為資本均出手兩次以上，五源資本、IDG資本、啟明創(chuàng)投、真格基金、紅點中國、光速光合均出手一次，而此前押注光年之外的源碼資本則是一次也沒再出手。
過去一年，在大模型投資上的掉隊也折射了一些知名基金的頹勢。以今年 Q1 被曝出大量裁員的源碼資本為例，源碼原先想做「中國的黑石」，上一輪基金募集到 20 億美元，人員規(guī)模也大幅擴張，結果新的一輪由于大環(huán)境的變化，募集資金嚴重縮水，只能裁員，在這波 AI 投資上的動作也幾乎消失。
而五源資本最新完成的一輪基金雖然超過源碼（不足 10 億美金），但相比以往，資金規(guī)模也大幅縮水。這使得中國 VC 不約而同地猜測，「未來大家都會縮小美元基金規(guī)模，以后可能美元基金都不存在了。」
與此對比的，是人民幣基金的崛起。這波由大模型引發(fā)的 AI 投資潮中，CVC 與政府基金的動作在加快，積極接觸許多十億人民幣估值以內的早期項目。例如，君聯(lián)資本、順禧基金分別領投了智譜 B 輪、B+輪。
不同力量的交鋒錯位下，是大模型市場的光怪陸離：
美元基金不再 venture（冒險），美元基金競爭加?。挥型顿Y人稱不看大模型，有投資人求「非共識」、「差異化」；有人提出 AI 投資的「不可能三角」，也有人仍然熱血地追隨著 AGI 的理想主義……
但無論是哪一種聲音占據(jù)上風，背后都反映了資本市場的焦慮與求生：
未來要講一個更大的中國 AGI 故事，誰來買單？
因為在 2021 年就拍板投資智譜，啟明創(chuàng)投周志峰成為中國第一批大模型 VC。ChatGPT 爆火后，他也成為中國眾 VC 欽佩、羨慕的對象，近日，啟明創(chuàng)投宣布周志峰從合伙人升任為主管合伙人。
但很少有人指出，在啟明下注智譜時，智譜只是一家高校學者創(chuàng)立、缺乏知音的 AI 公司，哪怕它的估值仍在十余億人民幣水平。
周志峰是通過研究北京智源人工智能研究院的「悟道 2.0」大模型找到智譜。
2021 年 6 月智源發(fā)布了一個 1.7 萬億參數(shù)的悟道 2.0 大模型，規(guī)模為當時全球最大、超過了 OpenAI 的 GPT-3（1700 億）與谷歌的 Switch Transformer（1.6萬億），在國內外引起巨大轟動。周志峰從 2020 年開始關注 OpenAI 與大模型，好奇悟道 2.0 是哪些人在參與，就順藤摸瓜找到了當時的項目負責人唐杰。
當時智譜已成立兩年，一開始重心在知識圖譜。悟道 2.0 發(fā)布后，唐杰開始希望依托智譜研究稠密型的千億模型。但 2021 年國內的投資人并不關注大模型，智譜也遲遲融不到錢、買不了卡，直到中科創(chuàng)星、啟明創(chuàng)投等基金出手。
周志峰與唐杰深入聊完后，更加相信大模型「可能意味著一個新的科技革命大周期的開始」，雖然投資風險高，但還是堅決投智譜。所以，2021 年下半年，啟明與君聯(lián)領投了智譜的 B 輪，君聯(lián)方由李家慶主導，兩家分別投資 1 個多億人民幣、君聯(lián)比啟明多一千萬。
啟明、君聯(lián)的錢進來，為智譜解決了早期缺卡訓練大模型的燃眉之急。投完半年后，智譜對外發(fā)布了第一個千億模型 GLM-130B。這個模型為智譜參與 2023 年百模大戰(zhàn)的激烈競爭作了堅實的鋪墊。由此可見，資本的助推是科技產業(yè)崛起過程中不可或缺的一環(huán)。
周志峰之所以能在 2021 年就看到智譜的潛力，與他早期的投資生涯息息相關。
周志峰是計算機科班生，2011 年在硅谷頂級風險投資機構 KPCB 進入投資行業(yè)。自上世紀 70 年代初，硅谷的 VC 開始投資前沿科技，所以周志峰也很早開始關注科技，尤其是人工智能。2012 年深度學習爆發(fā)時，周志峰經常去斯坦福與李飛飛等學者交流，所以很早感知到 AI 正經歷一次偉大的技術奇點。
2014 年被啟明創(chuàng)始人鄺子平招募入伙，周志峰就開始看國內的 AI 項目。但在國內，周志峰發(fā)現(xiàn)真正愿意花時間在硬科技、AI 上的 VC 寥寥無幾。當時中國的 VC 普遍偏好移動互聯(lián)網(wǎng)、O2O 等領域，人工智能幾乎是無人提及的概念。周志峰加入啟明后參與評估的第一個項目就是曠視科技，但那時的投資決策文檔上也很少提「人工智能」或者「深度學習」，更多談的是「視覺」、「物體識別」。
周志峰認為，投資科技不僅需要「非共識」的魄力，還需要預判趨勢的認知。從過去數(shù)十年的科技發(fā)展中尋找規(guī)律：
上世紀 70 年代，微處理器成熟后催生了終端設備（如小型機與個人電腦）的發(fā)展，誕生了Apple、Compaq、Sun Micro、DEC等一批明星企業(yè)；隨著終端設備的成熟，軟件應用開始嶄露頭角，微軟、甲骨文、Adobe、Autodesk等公司誕生；越來越多的終端設備和軟件應用被規(guī)模化使用后，產生了連接的需求，開始進入網(wǎng)絡時代，迎來了電信和基礎網(wǎng)絡設施的建設高潮；網(wǎng)絡基建完成，開始出現(xiàn) Yahoo、谷歌、Facebook、騰訊、阿里等等偉大的互聯(lián)網(wǎng)應用公司……
所以他推斷，每一個科技浪潮的發(fā)展都遵循一個相似的范式：通常先經歷 5 年或更長的基礎設施建設期，然后才會逐漸發(fā)展應用。智譜是中國最早研發(fā)基礎大模型的團隊之一，大模型是生成式AI的基礎設施，所以他對其進行堅定的投資。
預判趨勢的投資風險很高，但好處是在市場未形成共識前創(chuàng)業(yè)公司的估值都較為合理。2021 年啟明投智譜時，智譜的估值是十幾億人民幣。兩年過去后，智譜的估值已經飆升到 200 億人民幣左右。
「非共識」投資更容易擁有成功的幸運——這幾乎是一條鐵律。2023 年，最早投資大模型的人也成為了「非共識」的代表，但遺憾的是，像周志峰伯樂識千里馬的故事只是中國科技 VC 圈、尤其是 AI 圈的極少數(shù)，在 2019 年前后輿論上還盛行過「人工智能的寒冬」。
能夠預判趨勢、并果斷扣動扳機的中國科技 VC 是少數(shù)，更多的 VC 是「盲從」。深度學習的技術奇點是 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 競賽中奪冠，而市場引爆點是 2016 年 3 月 AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石；大模型的技術奇點是 2020 年 6 月 OpenAI GPT-3 的發(fā)布，而市場引爆點是 2022 年 11 月 30 日 OpenAI ChatGPT 發(fā)布。
2022 年上半年之前，國內不超過十位 VC 關注大模型，ChatGPT 之后、所有人都涌上來說要「All in AI」。熱度最高的時候，智譜一天要接待兩三波投資人，與昔日門可羅雀的局面形成鮮明對比。
某頭部機構投資經理王灝鈞告訴 AI 科技評論，2023 年上半年該機構迅速決策投了一家頭部大模型公司，投資的邏輯很簡單，「頭部機構大家都在投這個賽道，寧可大家一起投錯，但是自家不能錯過，賽道必須布局」。
據(jù)了解，單單 2023 年真格基金就投了 20 多個與 AI 相關的項目，包括月之暗面、HeyGen、Monica、比特智路等等明星公司。2023 年也是真格成立以來新項目投資平均估值最高的一年，平均下來每個項目高達 7、8000 萬人民幣。
因「妙鴨相機」大火的張月光從阿里出來后，創(chuàng)立的「沐言智語」也乘上了時代的春風：產品還沒出來，就已經進行了四輪融資，有高榕創(chuàng)投、智譜AI、礪思資本、明勢資本等機構參與。有投資人因此向AI 科技評論感嘆，「這個時代已經沒有這樣（產品沒出、卻能大筆拿錢）的項目了，只有 AGI 例外?！?/p>
過去一年中國科技投資人對 AGI 的狂熱不只體現(xiàn)在「撒錢」上，還有這個時代已經很久沒有出現(xiàn)的「烏托邦式」的理想主義。他們相信科學家的純粹，并曾一度將月之暗面的創(chuàng)始人、90 后技術青年楊植麟打造成中國最有理想、最有技術情懷的「AGI 創(chuàng)業(yè)者」。
在 AI 科技評論與多位 VC 的交談中，他們對月之暗面的描述幾乎與大眾理解的投資人固有現(xiàn)實主義面的「金錢回報」無關；相反，他們更多表達了長期主義的投資精神，如：
「大模型是技術驅動，投資首先要考慮尋找技術最強的團隊，楊植麟之前就參與過 Transformer 的設計，技術能力毋庸置疑。此外，楊植麟有著強大的青年人才號召力。而且，楊植麟的目標很純粹，就是要實現(xiàn)中國的 AGI?！?/p>
「我最看好月之暗面。它是最 Native（原生）的。每一個時代都有 Native 的公司，這些公司是之前從來沒有存在的，比如上一代的美團、字節(jié)?！?/p>
「我覺得楊植麟是目前國內大模型創(chuàng)業(yè)中方向感最強的一個人。他不太在意 GPT-5、GPT-6 什么時候出，而是對 GPT-5、GPT-6 時刻有獨立的定義，對如何達到 GPT-5、GPT-6 有自己的想法，也思考過獨角獸企業(yè)實現(xiàn) AGI 要解決什么問題，有清晰的規(guī)劃，所以我們在月之暗面沒有模型、團隊也不健全的時候就決定投資了?！?/p>
「月之暗面的商業(yè)化比智譜、MiniMax 慢，但我們覺得沒關系。我們就不希望楊植麟去追求商業(yè)化，他現(xiàn)在最重要的任務是把月之暗面的技術做到世界前沿，超過 OpenAI。我們投楊植麟不是為了賺錢，是為了在中國投出一個 Global AGI。」
總的來說，2023 年以來中國的 AGI 創(chuàng)業(yè)者可以劃分為三個派系：
一派是大學教授創(chuàng)業(yè)，代表有智譜唐杰、面壁劉知遠、智子引擎盧志武、憶生科技馬毅、無問芯穹汪玉等；
一派是原大廠高 P（包括成功創(chuàng)業(yè)者），有零一萬物李開復、百川智能王小川、階躍星辰姜大昕、元象 Xverse 姚星、無限光年漆遠、HiDream 梅濤、愛詩科技王長虎、比特智路郭傳雄等；
還有一派是年輕人，如 MiniMax 閆俊杰、月之暗面楊植麟、深言科技豈凡超、沐言智語張月光、聯(lián)匯科技趙天成、TIAMAT 青柑、生數(shù)科技唐家渝等。
2022 年以前，中國的 AGI 賽道以高校學者、技術科學家為主；2023 年之后，大學教授的比例下降，AGI 賽道涌入了有產業(yè)經驗的原大廠高管與沒有包袱的年輕創(chuàng)業(yè)者。而教授、高 P 與年輕人三派，在中國的資本市場都有各自的擁躉。
在中國，科技 VC 最常接觸到的一類創(chuàng)業(yè)者是大學教授。中國的 VC 也一度拒絕與大學教授接觸，因為他們在這塊吃過很多苦頭，積攢了血與淚的教訓。
多位 VC 都向AI 科技評論表示，投資教授的好處與壞處都很明顯，好處是團隊人才絕頂聰明、思維敏捷，研究走在行業(yè)前沿，技術能力很強，但壞處是長期處于高校象牙塔中，一是沒有與學校完全脫離、手上同時有好幾攤事，二是平時接觸不到優(yōu)秀的一線人才。
「Attention is all you need。他們創(chuàng)業(yè)最缺的就是注意力。」真格劉元調侃道。這一波 AGI 中，劉元投了馬毅的憶生科技，他明確表示對馬毅團隊的技術實力不擔憂，只擔心他分配給創(chuàng)業(yè)的時間太少、注意力不夠。
大學教授在高校的首要任務是培養(yǎng)出成績優(yōu)秀的一等一學生，創(chuàng)業(yè)時也往往是組織剛畢業(yè)沒多久的學生一起創(chuàng)業(yè)。但在投資人的眼中，這些年紀輕輕的博士生人才只能算是創(chuàng)業(yè)中的「三流人才」，放到大廠中的職級頂多是 P7、P8，而他們平時投的創(chuàng)業(yè)者大多是 P11 以上的、有過實戰(zhàn)經驗的人。
不是每一個做技術的人都能轉型為一個創(chuàng)業(yè)者。許多 VC 都反感研究人員當一號位的，認為「他們往往會成為公司發(fā)展的最大阻礙」。
清華汪玉是過去十年少有的創(chuàng)業(yè)成功的大學教授。他說過一句話，很為投資人認可：「教授創(chuàng)業(yè)永遠只應該當一個首席科學家，CEO、CTO 等等崗位都應該從外面招募?！谷绻麍F隊不升級，教授創(chuàng)業(yè)的原始團隊很難提升至一個有競爭力的水平。
但在這一波 AGI 創(chuàng)業(yè)中，大學教授的身影更密，也扮演了比以往更難忽視的角色。究其原因，在于 AGI 「重技術」的基因，大模型是一項正在成長的技術，技術路線上還未達成共識，因此強技術探索仍是大模型團隊的競爭區(qū)間。在技術探索上，教授團隊有著天然的優(yōu)勢。
2023 年以來，智譜在底座大模型技術上的先發(fā)優(yōu)勢與融資估值躋身「大模型 F4」（其余三家是MiniMax、百川智能與月之暗面），也說明了這一點。
在融資與人才招募上，投資人普遍認為，高 P 與成功創(chuàng)業(yè)者如王小川、肖弘（Monica 創(chuàng)始人）的敏銳度更高。
高 P 們往往在大廠領導過較大板塊的業(yè)務，擁有實戰(zhàn)經驗，是 VC 傾向的那類打過仗的人。而高 P 創(chuàng)業(yè)，或多或少都有過去的經歷加持，所以相比擅長技術研究的教授們，在落地場景上的優(yōu)勢更突出：
例如，王小川做過搜索，因此被認為去做大模型具有天然優(yōu)勢；周伯文有過京東履歷，其銜遠科技專攻消費場景大模型應用；漆遠在螞蟻負責過金融風控，他創(chuàng)辦的無線光年從AI制藥轉做大模型后，也涉足金融等垂直領域的應用。
但同樣是沒有學術束縛，相比年輕創(chuàng)業(yè)派，互聯(lián)網(wǎng)老兵在資本側的呼聲也明顯下降。2023 年，唯有王小川創(chuàng)立的百川智能排進了「大模型 F4」。MiniMax 與月之暗面都是年輕派代表。
Monolith 曹曦向AI 科技評論回顧過，2023 年大模型融資最熱時，他們拿到了所有大模型公司的投資額度，但最后只選了月之暗面一個標的。Monolith 在第一輪與第四輪都投了月之暗面，前后投入大約 5000 萬美金，金額超出了以往的所有項目。
選擇年輕派的 VC 都不約而同有一種共識：「AGI 是一個新故事，只有新的組織、新的人才來做，才有機會帶來更多想象力?！苟诨ヂ?lián)網(wǎng)時代乘風破浪的經驗未必是加分項，即使上一代大咖擁有更強的資源，但如果他們大模型的邏輯沒有講得很明白，投資人也不會買單。
「今天的很多創(chuàng)新概念，不是上一代成功創(chuàng)業(yè)者的能力射程?！雇顿Y人許揚告訴AI 科技評論?！脯F(xiàn)在是新一代人、新一波做法，我去硅谷，感到很訝異的是，路演上做 agent 等上層應用的 00 后比比皆是。我認為 native AI 一定是00后/二十來歲才能做出來，而三十來歲的只能抓住短期生意機會，不可能創(chuàng)立另一個字節(jié)。」
顯而易見，教授、高 P 與年輕人三派各有千秋，難分伯仲。
AGI 投資人最看重的三個維度——技術實力、融資能力與產業(yè)經驗，在當前的中國 AGI 市場中，也是一個「不可能三角」。2023 年 ChatGPT 火了之后，大模型的投資機會增多，但風險并沒有隨之下降，市場狂熱的表面下涌動了更多的不確定性。
2023 年，王灝鈞看過大模型第一梯隊的所有公司，最終的決定是「不在這個階段繼續(xù)布局 Tier 1」。
盡管有少數(shù)的 VC 指出，如果參考 OpenAI 的估值，國內的大模型公司「并不貴」，以智譜為例，2023 年 OpenAI 的收入大約為 10 億、但估值萬億，智譜收入數(shù)億、那么估值應該是千億，但智譜官方上輪對外宣布的估值是 120 多億人民幣，最新估值預計也不超過 250 億人民幣——但也有中國的投資人認為，中國投資 AGI 不能照搬美國的投資邏輯。
「美國動不動就是幾千萬美金。但在中國，幾千萬人民幣都是過不去的坎?！官Y深產業(yè)投資人王清向 AI 科技評論說道。
在大多數(shù)的 VC 看來，技術不夠領先、商業(yè)路徑不清晰依然是中國大模型公司估值難以持續(xù)的短板。
多位 VC 認為，中國 AGI 的路線仍是盲從為主，「或許是因為盲從在中國能帶來巨大的流量」。OpenAI 推出 Sora 之前，國內就已有幾個文生視頻團隊，但所有人都認為在文生視頻領域，「10億參數(shù)規(guī)模以內，DiT 架構不可能比 Stable Diffusion 好」，結果 2024 年中國春節(jié)期間 OpenAI 把這條路線試出來了。
Q2 明星大模型創(chuàng)業(yè)者的套現(xiàn)風波，更是進一步讓中國市場對 AGI 的信心大打折扣。
「說得再理想，身體很誠實」，投資人邱明生向 AI 科技評論評價，「投資方很忌諱創(chuàng)始團隊剛拿到融資就要轉老股或套現(xiàn)。如果真的那么 AGI，不可能在創(chuàng)業(yè)這么早期的時候就套現(xiàn)。改善生活不至于要那么大的開銷?！?/p>
「在中國，不管什么段位的人，有戰(zhàn)略定力的人還是少數(shù)。原因可能是國內的環(huán)境太多變了?！骨衩魃锌?/p>
從 ChatGPT 到 Sora、GPT-4o，OpenAI 憑一己之力拉高了 AI 的天花板。雖然 AGI 的故事依然充滿想象力，但大模型狂飆一年半到現(xiàn)在，市場對于「大模型是否是一門好生意」仍有爭議。
中國的投資人知道，中美的 AI 市場環(huán)境不同，中國大部分的 IT 預算來自國央企與大廠，同時出于信創(chuàng)的考慮，中國需要一家「大家信得過的大模型公司」，全方位對標 OpenAI、開局主打 To B 的智譜是生逢其時。但另一方面，從投資人的視角來看，「能生存是一回事，能把蛋糕做到多大又是另一回事?！?/p>
但喊 C 端應用口號的大模型公司，也不一定是最后的贏家。
首先，能否跑出牛逼的 C 端應用，與創(chuàng)始團隊是否為資本明星的關系不大，「C 端最重要的是創(chuàng)意、找到突破點」。投資人李勤認為，無論是 To B 還是 To C，AGI 的創(chuàng)業(yè)者都要講好「AI 為什么比傳統(tǒng)賽道好」的故事，并想明白大模型產品如何能被現(xiàn)有的用戶玩起來。
工具開發(fā)上，投資人蕭風指出，「單點工具在國內很難存活，大多產品的用戶只停留在幾十萬量級，而且國內的客戶喜歡買 To B 解決方案做產品矩陣，所以單點工具的價格也上不去。妙鴨算是單點引爆，但它的唯一殺傷力可能就是逼死海馬體?！?/p>
其次，大模型公司基于自己的模型做 C 端應用的成本太高，比其他純開發(fā)應用的小團隊要高，原因是它們的模型使用成本更低，后者既可以選擇基于 LLaMA 等開源模型微調訓練，又有百度、字節(jié)等大廠正以極低的價格或免費將 token 賣給外部開發(fā)者，論燒錢創(chuàng)業(yè)公司難敵大廠。
「過去一年，美國在大模型上的軟硬件實力肯定是重要的，但更重要的是商業(yè)閉環(huán)是否清晰。如果大家都在卷增量市場，現(xiàn)階段不用太考慮成本與短期的數(shù)據(jù)，可以只看性能指標往前跑，這一塊會有人買單。而目前國內尷尬的一點是，模型軟硬件的差距在拉大、卻還沒找到買單的方式?！估钋谠u論。
當下大模型商業(yè)模式不清晰的另一個體現(xiàn)，是一些大模型公司正在「拿著 VC 的錢、干 VC 的事」。
這個現(xiàn)象近日也在 VC 圈引起了不少討論。多位投資人向AI 科技評論表示，他們認為這個現(xiàn)象衍生的本質原因就是：中國的大模型公司沒有找到自己的商業(yè)模式，所以想通過投資其他上下游的生態(tài)客戶來尋找商機。
甚至有公司與自己的其中一家 VC 合作成立基金。這些現(xiàn)象被投資人評價為「對 VC 極度不負責任」。
有投資人告訴AI 科技評論，上一代 AI 中，商湯、曠視等公司也做過 CVC（企業(yè)風險投資）的事情，但也已經是發(fā)展到了中后期、較為成熟的階段，而大模型公司普遍只發(fā)展了一年（除了智譜）。CVC 適合成熟的企業(yè)，而早期創(chuàng)業(yè)團隊模仿 CVC 就有「銷 token 的嫌疑」。
「這種模式就跟云廠商投資大模型公司一樣。投出去的錢是投資，收回來的錢是營收?！雇鯙x總結。
Sam Altman 是 YC 出身，有投資與產業(yè)互哺的意識，上層生態(tài)客戶基于底座模型開發(fā)應用，最終應用數(shù)據(jù)又能反哺底座模型，但 OpenAI 的優(yōu)勢在于兩點：一技術最領先，大量開發(fā)者想基于 GPT 開發(fā)應用；二是 OpenAI 成立已超過 5 年，商業(yè)模式更成熟。
在這種大環(huán)境下，一些公司選擇出海，如 HeyGen 等團隊注銷國內主體。
但投資人姚敏向 AI 科技評論指出，「囿于中美的地緣政治問題，中國不大可能產生一個真正的全球化公司。一些公司的核心團隊即使已經搬到美國，也依然不會被美國的主流 VC 所接受。去也僅限消費行業(yè)，不能涉及到大數(shù)據(jù)與關鍵技術?！?/p>
今年年初，一位中國創(chuàng)業(yè)者到海外調研，學到一個新詞，叫「GMEC」，即「Global Market Except China」（除中國以外的全球市場）。
「從最終的價值生產來看，C 端還是要看歐美的高附加值市場。這種 AI 創(chuàng)新生態(tài)很像早期的全球互聯(lián)網(wǎng)，中國只是追隨者之一，未來三五年內、在 AI 還沒有全民化之前，我們沒有太大的機會?！?/p>
2023 年匆忙入局 Tier 1 的 VC 普遍都有一種心理，是期待后面入局的人民幣基金當接盤俠。
投資人馬駿認為，在資本市場退出渠道好的時候，VC 們很愿意去投行業(yè)的天花板、賭行業(yè)的上限；但現(xiàn)在整個資本的退出路徑在減少，要么公司上市、要么有人接盤，那么投資就要保證下限。
「一個被大家忽視的趨勢是，大模型的生命周期在縮短。」馬駿指出。
大模型行業(yè)生命周期縮短的原因主要有兩個：一是過去十年 AI 人才的數(shù)量快速飛漲，二是工具與新技術的獲取成本越來越低。比如，以前大模型的研究有計算門檻，但 2024 年英偉達推出 B200 后、成本直接比 H100 下降 25 倍。加之開源模型的不斷擴散能夠參與大模型的研究者也會越來越多?！赣嬎銠C方向博士生的論文含“大模型”量從去年開始越來越高了，研究 7B 的模型需要的算力高校的課題組還是負擔的起的」，馬駿開玩笑道，「這兩年不加點大模型研究，導師可能不給畢業(yè)」。
如此一來，人才與行業(yè)的自增強機制就會使大模型的發(fā)展加快：大模型越多，參與的人才越多；人才越多，大模型發(fā)展越快，行業(yè)越火……誕生于上世紀 90 年代的企業(yè)，如英偉達，因高端人才匱乏一般能保持三十年甚至更長的生命周期，「但大模型不會有這么長的喘息時間。」
以妙鴨相機為例。妙鴨才剛出來，市場上就有各種山寨產品冒了出來、將它的流量分走。
技術擴大的速度加快，早期大模型創(chuàng)業(yè)者會有先發(fā)優(yōu)勢，但 2023 年后也逐步被追上。這時，大家習慣從業(yè)務層面切，但問題是，大家能想到的業(yè)務模式大同小異，互聯(lián)網(wǎng)大廠一進來就變得內卷，導致如果大模型公司無法在一開始形成規(guī)?；氖杖?、或足夠深的客戶粘性，很快就會被趕超、最后進入價格戰(zhàn)。
因此，馬駿認為，現(xiàn)在大模型投資要找到新的場景、新的模式。
「我們可以預判，大模型的生產力（人才）在增多，生產工具（算力）的成本在下降，那么自然會出現(xiàn)新的生產關系。但問題是，現(xiàn)在的場景是固定的，新的生產關系怎么誕生？就要找新的場景。如果創(chuàng)業(yè)者找不到新的場景，就會發(fā)現(xiàn)有一群中不溜秋的人才拿著便宜的卡在跟你卷。」
當前中國投資的退出周期長，也不符合大模型生命周期短的行業(yè)規(guī)律。馬駿認為，「如果能趕在一個公司的生命周期終結前退出」，更能激勵 VC 的投資信心；反之，如果技術擴散速度加快、商業(yè)化過慢，退出難度更高，虧損也更長。
馬駿認為，前港交所 CEO 李小加等人提出的「滴灌通」模式值得借鑒。這個模式是：創(chuàng)業(yè)者開一個店，缺 100 萬，投資人投錢后，可以通過 IT 手段監(jiān)控后臺的營收數(shù)據(jù)，投資人可以持續(xù)從營收中抽成。反之，對于不確定性極高的 AGI，「除非你能證明你有持續(xù)的產品創(chuàng)新能力，否則我不敢投?！?/p>
但也有樂觀者指出，這一波 AGI 中，人民幣的崛起態(tài)勢很明顯，「不是傳統(tǒng)人民幣的打法」。比如，政府基金的動作很快，而且比以往更加積極地接觸許多估值十億人民幣以內的早期項目。
「假設市場上還需要 50 億美金才能講好所謂的 AGI 故事，當然，50 億美元相對 AGI 來說似乎也不多，但這 50 億美金由誰來掏？」資深產業(yè)投資人王清提出疑問?！该涝鹌蔑L險，人民幣不偏好風險」——但這并不代表美元是唯一的通行證；相反，在新的舞臺上，人民幣有新的機會。
沒有人知道整個市場上的錢具體能夠分散給多少家大模型公司。一開始，創(chuàng)業(yè)者與投資人面臨雙向選擇困難；但 AGI 的敘事開展一年半后，他們終將認識到彼此坐在一條船的對面。
「市場起來，大家才有錢賺；市場沒有起來，大家都沒錢賺。」
接下來，AI 科技評論將推出 AGI 投資人系列訪談的播客，歡迎有興趣的讀者交流關注。
（王灝鈞、許揚、王清、邱明生、李勤、蕭風、姚敏為化名）
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