英诺天使基金合伙人王晟：风投“船票之战”剑指大模型

作者｜闫妍

出品｜网易科技《潮头》栏目

中国VC圈正经历着久违的兴奋与焦虑。

ChatGPT的出圈，让AIGC概念“一夜爆红”，人们兴奋于人工智能应用从烧钱到赚钱的历史转机，中国创投圈时隔许久终于迎来新的风口，算法模型、数据集、算力层的优质创业公司，成为这轮VC争抢的重要标的。

严酷寒冬过后的旺盛春天，格外令人迷恋。英诺天使合伙人王晟告诉《潮头》栏目，当下VC圈一改去年的垂头丧气，变得热闹、忙碌、躁动，“既兴奋又焦虑。”

他认为，国内ChatGPT相关的创业投资机会主要有两个方向。第一是研发大模型，直接对标ChatGPT，比如做中国版ChatGPT；第二就是将ChatGPT垂直应用到各个细分领域。

其中，最“卷”的是大模型。“最近大家都在看大模型，因为窗口很短，最近几个月必须要投一家，大家都非常的焦虑。”在王晟看来，一是“僧多肉少”，国内真正有能力做大模型的团队非常少，没太多可选的余地；二是“船票太贵”，下一轮大家都冲着上百亿的估值去融，VC这一轮投不到，后面可能都投不进去了。

兴奋的不止VC，还有AI创业者们。如王小川、王慧文等拥有敏锐嗅觉的商业大佬，已决心抓住这波技术红利，高调入局“剑指”大模型。更有众多背景华丽的年轻创业团队涌现，预感将成为下一桩伟大事迹的主角，创业的列车再一次提速。

风浪越大鱼越贵。王晟讲，这波大模型创业热潮中，冲进来的人普遍水平高，能力强，裹挟的资本体量也大，但最终能拼出来的可能不会超过三家。“能拼出来的肯定会成为万亿级体量的公司。”

毋庸置疑的是，一群怀抱最狂野梦想的冒险家们已经出发，未来一定会有一个令人悲欣交集的答案，关于“梦想”与“成败”的谜底，等待他们去揭晓。

一、瞄准大模型，VC既兴奋又焦虑

《潮头》：ChatGPT引发了创投圈的躁动，最近VC最关注的方向是什么？

王晟：最近大家都在看大模型，因为大模型窗口很短，最近几个月必须要投一家。但国内能干大模型的非常少，整个市场也就那么点团队，没什么太多可选的余地，无非就是站个队，选一家还不一定能投进去，VC最近都在忙这个事。

《潮头》：如果这两三个月之内没投到大模型，等于说是被完全被落下了？

王晟：对VC来讲，能够接受的投资范围，一般是几个亿、十几个亿（估值），这是比较舒服的，上来就要几十个亿，大多数VC已经很不舒服了。这波大模型下一轮大家都冲着上百亿的估值去融了，基本上就不是VC的菜了，后面是更大的大钱。所以VC这一轮投不到，后面可能都投不进去了，大家现在都很焦虑。

《潮头》：担心又错过一个时代，就像错过字节、错过快手一样？

王晟：对，ChatGPT突然爆了，现在还有VC也许还没摸到门路，并没有搞清楚这里面的情况，东一榔头西一棒子，都很焦虑。

其实，投进去的人也很焦虑。第一，这个是不是你想投的，能投进去的是不是他想投进去的，这是个问题。第二，就算是他想投进去的，大家是不是真就觉得那么有把握，说我就相信这个一定能成，谁也没有那么长远的预见性和洞察力，这里面不确定性因素太多了。总之，大家都很焦虑，而且这一轮都很贵，还好我们是去年投的，那时候还比较便宜，现在心态上就相对放松一点。

《潮头》：在你看来国内ChatGPT相关的创业投资机会有哪些方向？

王晟：第一是研发大模型，直接对标ChatGPT，比如做中国版ChatGPT，同时，在ChatGPT这类语言大模型之外还可以扩展到图片、视频等领域；第二就是将ChatGPT垂直应用到各个细分领域。

《潮头》：英诺目前的投资进展如何？

王晟：我们一年半之前就把AIGC确定为主要投资方向了，我个人认为市场上大量项目我们都看过，总共也没多少，掰着手指头就能数出来那几家。去年我们投了深言科技，大模型方向，是清华NLP实验室的项目，我认为这家公司是很有潜力的标的。我们还投了做全新应用场景的公司深空交响，所以现在倒不是太紧张，剩下就是查缺补漏。

《潮头》：这个行业10%的super deal会出现在哪？

王晟：这波出来大模型创业的清华系最多，比如清华唐杰教授的智谱华章，黄民烈教授的聆心智能，清华大学NLP实验室的刘知远，我们投资的深言科技岂凡超团队，以及循环智能杨植麟，再加上王小川、王慧文这样的大佬，总之清华系是这波大模型创业的核心主体，在中国的人工智能领域里面清华大学一枝独秀，这里面我认为可能真正能打的是深言科技和王小川。

《潮头》：ChatGPT概念兴起之后，相关企业雨后春笋般出现，这其中哪些是“占坑”，哪些具备真才实学，我们的判断标准应是什么？

王晟：市场上真正能打的确实不多，我们在看的时候，起码他要证明在过去干过这件事，或者他的background非常支持，现在出来好多人之前是干别的，根本没搞过大模型，就是蹭热度，全跑过来凑热闹。

二、“三年内能追上ChatGPT，已经很乐观”

《潮头》：大模型的商业模式应该是怎样的？像ChatGPT这样的产品需要大量顶尖人才，巨额的资金投入，目前交互成本也非常高昂，这个东西到底能不能挣到钱？

王晟：其实这件事都不需要考虑，当你做的技术独步全球的时候，你的护城河壁垒很高，你发现这对全人类都有用，怎么可能赚不到钱呢？只不过，现在大家的认知和想象力都不够。

今天的大模型正在无限接近通用目的技术，接近了印刷术，接近了蒸汽机，接近了电力，接近了芯片，接近了互联网，它就有如此重要的意义。

人类历史上能被经济学家相对公认的通用目的技术只有20几种，是要具有巨大颠覆性的，使得整个技术发展产生跃迁，技术作为一个底座可支撑各个领域广泛的创新和发展，结果是会导致人类经济产生非线性的跃迁，或者说是大幅度的非线性增长。

《潮头》：中国必须有自己的ChatGPT，在一些业内人士看来，ChatGPT底层算法transformer是开源的，中国无论在人才、算法、算力，和全世界的领先国家，没有什么太大的劣势？

王晟：中国必须有一个ChatGPT，但是中国比起人家那个水平要差非常多。ChatGPT一些核心技术根本没开源，甚至一点技术信息都没有透露，你以为你掌握了人家论文里面披露的那些东西，但知道怎么实现的并不意味你就能做出来。

这里面，人家踩了多少坑，多少的know how，你都不知道。数据从哪来？要怎么清洗、处理？这是最核心的东西，也都没有跟你讲。你以为用Transformer直接训就完了吗？太狂妄了。

《潮头》：奋起直追的话，大概什么时候能赶上国外最先进水平？

王晟：静态来讲也许我们两三年能追上，我认为已经很乐观了。但这件事是动态的，等我们搞出类ChatGPT产品，人家可能又有进步了，且进展速度远比我们追得速度还要快，那么可能永远都追不上。除非这件事突然遇到了一个瓶颈，整个科技发展方向到头了，对方不得不停下来，或许我们还有机会追平，或者我们挖掘到一种新的技术路径有机会追上，不然没有机会了。

《潮头》：落后的后果将是什么？

王晟：这其实就是一个面向白领的工业革命，与当年发明蒸汽机、电力的意义是一样的。之前，人类经历的都是蓝领的工业革命，之前只不过是用机器的力量替代人力，现在是用机器的智慧替代人的智慧，都是用机器替代人。

未来AI可以自主地去做某些方面的学习和研究，从而在那个领域里产生更强大的AI。生产力工具可能都不是被人发明创造的，而是被AI发明创造出来的，这是非常可怕的一件事。如果这一拨我们抓不到，被美国人控制了，输出很多价值观的东西，甚至可能涉及到“支配地球”的问题，对我们的后果会很惨痛。

三、产业落地场景最看好游戏方向

《潮头》：大模型之外，垂直应用领域里包括文案、营销、设计、虚拟人、游戏等场景中，你最看好哪个落地方向？

王晟：产业落地场景上我们投了两个项目，行者AI和深空交响。其中，行者AI就是解决游戏行业的问题，我觉得游戏行业是非常需要AIGC的，因为商业化比较容易，行业比较有钱。尤其，这个行业需要很高的行业Know how ，也就是认知壁垒比较高，具有一定的护城河。同时，行业整个生产环节和链条比较复杂，又没有那种根本干不掉的巨头盘踞，很适合挑战。

《潮头》：对于现在大热的虚拟人方向，你怎么看？

王晟：我们现在不怎么投虚拟人。第一个，这种能力是一种普世的能力，通用的能力，这个市场仍然是没有什么技术门槛的，很难说你有的别人一定没有。

第二个，很多人在推虚拟偶像，但背后的IP逻辑其实跑不通，IP必须是高冷的，不可能跟你去聊天，你见过哪个偶像明星跑去跟粉丝聊天？不可能的。他不能是个赔聊机器人。打IP根本就不要说话，你要保持高冷，所以ChatGPT对打IP没有丝毫的作用。

《潮头》：今年在AIGC方向的打法是怎样的？哪些方向会激进，哪些方向会相对保守？

王晟：肯定会接着投。第一个，大模型我们会继续看，包括语言的大模型以及其他模态的模型，我们也会看，也会继续投，还有一些做多模态大模型的科学家比较厉害，我们也要去看一看，有没有机会投到他们。

另外，应用场景我们也在寻找机会，只不过现在还没有看到特别好的标的。其实，这段时间我们也看了很多应用场景，分析下来觉得不是那么靠谱，搞建筑设计，搞家居设计，搞服装设计，搞面料印染的，搞广告的，搞短视频的，搞绘本的，搞插画，真的多得️很，什么方向都有。

但这些方向我们分析来分析去觉得没法投。不如游戏行业，门槛最高又最挣钱，又有一些护城河壁垒。我们还在继续看，除了游戏以外其他特别好的方向，既有壁垒，又有深度，又没有大家伙跟你来争，又能赚到钱。当然也许我们有点保守，因为也有我们没选择的项目后面是拿了钱的。但NFT、Web3、数字藏品，没有明确的政策我们肯定不投。

《潮头》：大模型在日常生活中最先颠覆的是什么场景？

王晟：包括文稿、图片、视频这些，冲击都很大，各种内容的工作者的场景都会被打穿。冲击最大还有NLP，搞NLP都被降维打击了，效果比大模型差了太多。这一波最可怕的是会产生特别中心化的巨头，过去人工智能的门槛其实不算很高，谁捞着点客户去做个模型就能服务，未来不会了，门槛大幅度提高，你必须要做一个大模型去服务客户，其实就是云市场的整体升级。

四、“卡脖子”的芯片，会不会拖中国ChatGPT后腿？

《潮头》：有人说汉语中国版ChatGPT难度更高，因为汉语训练更复杂，汉语体系会阻挡我们AI的脚步吗？

王晟：我一直对外面讲，只学中文的中文大模型是不懂中文的。GPT 3里面大概只有极少数的数据是中国数据，她说中文已经说得非常好了，而且在过去的各种评测中是吊打我们自己的语言大模型。

这说明了，人类语言本身就是一个符号系统，虽然表面上语言不一样，但内部蕴含的知识与知识之间的关系是一样的，语言大模型一定是对全世界人类的知识，各个语言的知识，进行学习和收集最终产生的效果。这意味着，如果想做出很牛的中文大模型，也必须全球性地学习知识、学习数据，这对中国企业是一个巨大的挑战。

《潮头》：英伟达的GPU计算芯片A100和H100被限制向中国出口，这对中国类ChatGPT的发展有什么影响？

王晟：我觉得短中期影响不大，第一，大厂之前都买了很多，本身A100在国内还是有一定存量的。第二，就算不能用A100，用A800也没什么，主要是带宽的问题，带宽当然也会影响训练的效率，但现在大家都倾向于把这些显卡做成集群，用各种分布式的方案框架去解决它，所以带来的问题没有那么大，目前来讲都是可以克服的。

但长期来看也许会有问题，或者说美国进一步切断，比如说A800也不让卖给中国。他们最近开始准备卖H800，H800就是专门为transformer做的优化，性能要好很多。如果能采购到H800，一个H800可能顶很多块A100，就没有那么卡脖子了。

其实，算力不是现在最大的问题，跟美国的差距也没有那么大，反而是数据和算法有很大差距。只不过，很多人不这么认为，这里面有争议。但真正搞过大模型的人都认为，还是有很大门槛的，没搞过大模型的人都觉得这很简单。

《潮头》：大模型市场的最终格局会怎么样？

王晟：大家肯定要做也做大模型，因为只有大模型的故事才性感。这波冲进来的人水平都比较高，能力也很强，裹挟的资本体量比较大，但最终能拼出来的可能就是一两家、两三家，能拼出来的肯定就变成了新的AI大龙，都是万亿级体量的公司。

但是没拼出来的也不会死，因为都是牛人，他们会找准方向，变成某一个方向的应用型公司。在这种竞争中，他可能到后面已经竞争不了了，因为资本体量接下来融都得10亿量级，几十亿的量级，甚至上百亿的量级去融资，后面有些企业就做不到了，不支持你往大模型方向跑了，你就得转，转成某些行业型的（应用型公司）。

但是这批人又具备比较强的大模型的能力，利用现有的大模型能力也能做出更好的产品，半途肯定会有人退场，退场也会找到新的方向去转型，也不是说他们会死掉。