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鼎点娱乐主管:华创资本熊伟铭:做大模型是小众创业,10亿美元启动资金是竞赛“门票”

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  • 2023-04-16 13:13:04
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鼎点娱乐主管:华创资本熊伟铭:做大模型是小众创业,10亿美元启动资金是竞赛“门票”

图片来源@视觉中国

文 | 华创资本,作者 | 熊伟铭

最近一周,国内 AI 大模型竞逐战再掀高潮。 

4月11日,阿里官宣全系产品接入“通义千问”。此前一天,AI 四小龙之一的商汤科技宣布以“大模型+大算力”推进 AGI(通用人工智能)为发展战略。同日,昆仑万维也宣布即将推出国产大语言模型“天工”3.5。 

当国内大厂在大模型领域上演千帆相竞的热闹场面,大模型创业的英雄榜中,也再涌现明星创业者激荡启航。4月10日,搜狗创始人王小川宣布,他和前搜狗COO茹立云联合创办百川智能,旨在打造中国版 OpenAI 基础大模型及颠覆性上层应用。 

越是在竞争的环境中,企业进化越快。不论是大厂还是明星创业者,他们的投入无疑将会帮助中国市场更快地产出真正有价值的 AI 大模型。同时21世纪经济报道注意到,虽然 ChatGPT 引领新一波的 AI 热潮,AI 大模型市场的竞赛热闹非凡,但一级市场仍处于相对冷静的状态,真正下注投资的创投机构寥寥。 

“现在AI的基础设施有点像90年代末时的互联网基础设施,对 VC 机构来说,可能‘过嘴瘾’多过实际能干的事情,最兴奋的时间点还没有真正到来。”近日,华创资本合伙人熊伟铭在接受21世纪经济报道专访时说。 

据了解,华创资本在上一波的 AI 热潮中斩获颇丰,曾投出 AI 芯片公司深鉴科技、壁仞科技,自动驾驶公司文远知行、智加科技。在 AI 大模型时代,华创资本保持高度关注,但出手仍相对谨慎。 

对于目前大模型创业的市场竞争态势,熊伟铭认为,微软在2019年向 OpenAI 投资10亿美元,又在今年初追加投资100亿美元。对国内的大模型创业者来说,没有10亿美元的启动资金是不容易参加这场竞赛的。 

“同时,真正懂大模型的人才仍相对稀缺。这些都意味着,大模型创业不是万众创业而是场小众创业。只有在 AI 领域具备极高专业度并且在资本圈富有号召力的团队,才有机会胜出。”他说。

AI 行业发展拐点到来,但大模型是场小众创业

《21世纪》:您从什么时候开始关注AI投资,怎样看待现在人工智能发展的时间节点?

熊伟铭: 我从2014年左右开始关注 AI,当时计算机视觉(Computer Vision )领域的发展达到高峰,人脸识别、自动驾驶等方面的应用随之快速落地。反观自然语言理解领域(NLP ),此前一直处于不温不火的状态,一直到 ChatGPT 的出现,它体现出机器自然语义识别的能力大幅提升。 

随着语义识别和图像识别的打通,AI 将更加智能化,机器的能力甚至会超过人类的能力。我们知道,人脑有接近1000亿个神经元,如今大模型的参数量已经超过了人类神经元的数量。按照现在的趋势,很有可能实现生产力的大规模提升,由AI 去做很多人类不愿意做的工作。这确实是到了行业发展拐点的状态,大家已经觉得 ChatGPT 很厉害了,但我们认为行业还刚刚起步。 

《21世纪》:有投资人觉得现在有种梦回互联网发展初期时的感觉,行业充满活力感和想象力,您的感受如何?

熊伟铭: AI 行业现在的发展阶段,确实有点像上世纪90年代末,互联网行业发展初期时的状态。 

当时大家觉得互联网很好玩,但是没有方向感,不知道互联网究竟能用来干什么。如果想成立互联网公司,需要自己买带宽、搭服务器,这是很重的资产投入。不过到现在,互联网的基础设施已经非常发达。如果按单位长度算,光纤甚至比面条还便宜。各种各样的互联网应用,随之蓬勃发展。 

回到 AI 行业,大家觉得 ChatGPT 出来以后非常震撼,但没有特别明确的方向感去应用它。同时,想成立一家大模型公司成本是非常高昂的,光买 CPU 卡就是非常重资产的投入。这就像90年代末时,你需要自己拉光纤、搭服务器。它的生产力高度被垄断,创业成本也非常高。 

《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?

熊伟铭: 中国企业在算法人才的积累、算力芯片的储备、资金量的投入方面都还存在差距,追赶还需要一定的时间。但中国的用户数量庞大,能够更好的实践落地AI大模型的相关应用。 

我觉得如果有些科技生产力会影响未来的一百年,就不必着急在一两年的时间里去追赶。90年代的时候,中国没有一家 PC 电脑厂家。但到了现在,华为的电脑质量做得非常好。把时间拉长来看,问题的解决会更加从容。 

VC 投大模型钱太少,投商业应用又稍微有点早

《21世纪》:当新一波的 AI 创业投资浪潮袭来,您认为有哪些投资机会是 VC 能够参与的?

熊伟铭: 现在 AI 的基础设施有点像90年代末时的互联网基础设施,我们认为最兴奋的时间点还没有到来。VC 如果想投大模型,钱太少。想做商业应用,又稍微有点早。 

对大模型创业项目来说,10亿美元的启动资金是参与竞赛的门票。而一支早期投资基金规模可能只有几亿美元,不可能全投在一个大模型创业项目上。 

所以我觉得这是超过 VC 投资范畴的领域,在大模型面前,所有 VC 都会觉得自己缺钱。它更适合由国家队资金去投资,或者是由大型互联网企业去投入,看能够在自己所处的领域形成怎样的产品和竞争力。 

但在跟医疗、制造、游戏等相关的垂直场景的小模型领域,VC 有机会去参与投资。 不过由于AI基础设施还没搭建好,所以在国内还没有出现特别好的公司。 

《21世纪》:具体到华创资本,目前在 AI 赛道的投入情况如何,是否出手投资项目?

熊伟铭: 我们现在有五个同事都在看 AI 方面的项目,但暂时还没有在大模型和AIGC领域出手。 

现在市场上 AI 项目的估值都挺高的,赶上这波浪潮的公司肯定都想融一笔大钱。但详细聊下来你会发现,有些公司吆喝得很厉害,但做的东西并没有那么实在,团队和产品没有让人眼前一亮的感觉。 

比如有的公司通过 API 的方式直接调用 ChatGPT 的算力,在其基础上做点应用。这种公司短时间内能够做点生意赚钱,但没有自己的算法、算力和模型,也没有实际的创新点,很容易被取代,并不值得去投资。 

《21世纪》:当 AI 的能力越来越接近人,您觉得做风险投资的这份工作是否有可能被 AI 所替代?

熊伟铭: AI 能够为我们提供帮助,但无法取代人去做早期投资。它的帮助主要在两方面,一是对于海量信息的收集整理、关键点的提炼,AI 是非常好的帮手。二是做报告时,AI 的语法水平和图表水平都是非常高的,能够帮助人提升效率。 

同时,早期投资行业很难标准化,并且具有信息壁垒,这让 AI 无法取代人去做这件事。AI 对标准化的事情具有很强的学习能力,但早期投资行业不是标准化的。我们做的像是复杂工艺的木匠活,好不容易雕刻出来一件作品,第二次再雕刻样子就不一样了。 

而且早期投资最大的壁垒是信息壁垒。在二级市场,公司信息是高度透明的,投资人只需要对信息做出判断。在一级市场存在信息壁垒,需要物理上的见面来获取信息。当我们见到创始人时,他的语气、表情、气质等,都是信息的一部分。如果不见面聊两三个小时,不去一块儿喝酒,创始人可能不会聊起过去的失败创业经历等。这些信息的获取过程,是 AI 无法去实现的。 

《21世纪》:如今,早期投资市场的竞争也在愈发激烈,比如高瓴推出“Aseed+”种子计划加磅种子轮投资,红杉中国种子基金又完成新募资等。在竞争加剧的情况下,华创资本如何体现自身优势?

熊伟铭: 对管理规模千亿的大基金来说,如果拿出几亿美元做早期投资,每个项目投几百万美元,这不是件规模经济的事情,它的注意力肯定是在那些投资额度更大的项目上。如果大基金想投早投小,做 LP 去投资一些早期基金可能会效率更高。 

同时,早期创新是非常分散的,早期投资机构也是百花齐放,各自捕捉自身擅长的机会点,不可能是一家独大的状态。就像是你去楼下小卖部就可以买到水,没必要专门去国贸买水。我做早期投资已经有20多年,有不少经验也走过一些坑,让我们做早期投资更具有优势。华创过去的9期基金都是赚钱的,因为我们懂早期投资这件事。 

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