【深度】大模型，急需了解的投资人AI |李静雅肖方界面新闻编辑|文从去年下半年开始，中国人民大学高要人工智能学院教授和他的学生高已经接触了150多家(创投机构)。以ChatGPT的知名度为分界点，他明显感觉到投资人对大模特创业的态度变得积极甚至焦虑，但卢志武依然没有拿到VC的投资。卢志武的多模态大型模型项目源于致远，当初致远研究院投资3000万。2021年，他的团队开发的多模态大模型项目的样机已经出现，他迫切希望找到一笔融资来支持大模型的深入研发。他对风险投资寄予厚望，期待微软给予OpenAI的支持。在ChatGPT流行起来之前，卢志武不得不反复跟投资者谈论科普的大模型是什么，它的价值是什么。有很多像朱啸虎这样的大腕投资者，但没有人理解它——他们不理解大模型的数百亿个参数意味着什么，更不理解提前几年研发带来的竞争优势。“VC总是问我怎么盈利，怎么和大厂竞争。”卢志武说，他见过几乎所有头部的VC，硬技术方面的VC，也就是TMT的主要投资也见过，但他感觉风投做的功课很少。ChatGPT走红后，终于不需要从投资人那里普及大模型了，但新的问题又来了:如果多模态大模型这么重要，为什么ChatGPT是单峰的？卢志武不知道如何回答。eecs副教授、智能编程助手aiXcoder创始人李戈也有同感。很多投资人在评估项目时会质疑他:既然ChatGPT已经有了程序生成的功能，那国内团队再做一遍有什么意义？很多投资人会用最简单的python实现贪吃蛇游戏作为测试用例，但在李戈看来，程序生成很难，涉及到上下文，投资人总是把它过度简化，眼睛盯在nl2code上(就是自然语言转换成代码)，输入一个自然语言输出一个代码，然后在那里比较。“这东西能比谁好谁坏吗？”走了一圈，见了几百个投资人，卢志武终于认识到，风投把大模型项目当成了互联网项目，围绕着商业模式和团队建设。“大模式有其特殊性，只是他们不了解，但很早就达成了一定共识。”这个共识主要是指投资者中的小圈子文化。卢志武认为，投资者喜欢交换观点，尽管许多观点大多是错误的，但这些投资者的态度却惊人地一致。“资金很难跨周期。寻找标杆是投资者的天性和习惯，所以上一个周期形成的共识范式往往会成为新周期的绊脚石。在大模型这样晦涩难懂的前沿领域，当底层范式发生变化时，单纯地与过去进行比较是没有意义的，老一辈范式的知识体系和判断标准会成为负担。投资尖端技术需要拓宽思路和技术信仰。”前沿科技基金Capital O的创始合伙人刘大伟解释了这一现象。谈了几个月后，卢志武不想再投资风投了，因为他们不懂大模式。但仍有许多与大模型相关的企业家希望在VC的帮助下继续项目。据界面新闻报道，红杉中国旗下的创业加速器YUE2于2月28日开始报名后，2000个报名项目中有400个是AIGC主题，创下新纪录。6月3日，奇迹创坛2023春季创业营路演上，60家参赛公司中有41家是人工智能，比去年增加了一倍，其中39家与大模型相关。纪录一再被刷新，但大模特创业者首先需要面对的是投资人之间比以往任何时候都大的认知差距。犹豫不决的投资者有一种成见，一种资历。很多投资人听了大模型创业项目，不是不愿意起步，而是不敢起步。今年春节前后，和高与投资者见面的频率明显增加。他们感受到了ChatGPT走红后投资人的迫切，但也感受到了他们的犹豫。“许多投资者愿意听我们的，但他们没有给出明确的答案。我们催他们回复，他们一般只说在考虑，或者说要等到下一轮。”投资人之所以犹豫，是因为不知道用什么标准来判断眼前的大型模型项目是否值得投资。其实在移动互联网时代，很多投资人可能对很多新应用、新商业模式并不了解，但是他们有一个重要的决策逻辑——投资人。风险投资就是投资人。这个概念最早是由美国风险投资家威廉·德雷珀(William Draper)提出的，在十年移动互联网大潮的黄金期被反复印证。真格基金创始人许小平有句名言，投资人，投资人，而不是投资东西、模式、方向。投资人背后的逻辑是，早期创业必须经历无数次试错和调整。只要创始人强大，团队战斗力强，就一定能走过风雨，到达胜利的彼岸。从移动互联网到硬技术时代，很多早期投资人依然坚持投资。真格基金联合创始人王强在一次媒体交流活动中表示，自己用ChatGPT和stability.ai的不多，但还是想赶上这个前所未有的时代变革，用自己过去的投人方式。其实投资人的逻辑在国内还处于概念阶段。过去30年，国内天使投资失败率高达90%，风险投资失败率70-80%。对于投资者来说，并没有真正的具体标准。这个逻辑就是风险本身。无论从个人经历还是团队背景来看，卢志武的项目都是可圈可点的，但与移动互联网项目不同，大型的模型项目前期需要大量的资金，很多资金投不起或者非常谨慎。而且大模特创业要10年甚至20年才能看到成果，现在的判断太简单了。“投资人的逻辑在VC行业很常见。它的正面是对创业者画像和素质的深刻理解。浸淫行业10年以上的投资人，基本上都有一套自己人的方法论，但各有千秋。负折射的可能是投研的惯性，一种刻板印象。在很多项目说不清为什么的时候，投资人的逻辑也是一种自我安慰。从行业数据来看，后者似乎越来越差，尤其是在跨周期时期。”头部基金的一位年轻合伙人表示拒绝滥用投资者逻辑。“相对于打车、社区团购的大规模投资热潮，现在大模式浪潮中的投资人更加冷静。只能投人的基金往往规模较小，中后期较大的基金无法介入只投人的阶段。双方一挤压，交集就会变小，这也在一定程度上限制了资金投入的速度。但毫无疑问，AI/ big model是今年机构无法回避的主题。”光源资本创始人郑宇乐在谈到大模式风险投资的现状时说。在会见了许多投资者后，卢志武也意识到风险投资可能不适合大型模型项目。“基金的钱是属于LP(有限合伙人)的，所以在那里犹豫可以理解。”消费互联网时代的体验不够。“今年的新一波人工智能与2019年的半导体热潮非常相似，但比2019年的规模更大。其实按照现在AI的逻辑，和过去TMT的逻辑很有关联。”一位硬科技投资合伙人持类似观点。"真正投入其中的慷慨资金很少。"投行一直是投资圈里对信息和风向最敏感的群体。据悉，光源资本已经看到了100多个与大模型概念相关的初创项目，但在其创始人郑宇乐看来，大模型创业是一个“风险很大”的领域，VC还在进行试探性投资。因为大模型的创业项目需要极高的人才密度和资本密度，运行模型需要几千万美元，耗时数月。团队要求是长期很强的工程创新和机器学习的实践经验，这样的人很少也很贵。按照技术难度壁垒，真正有能力做底层技术创业的公司并不多。“如果高性能计算芯片的供求关系不能得到改善，它可能仍然只能由少数公司进行全面培训。再加上大厂布局，独立大型模式创业公司对资金需求大，风险始终处于高位。”资本O创始合伙人刘大伟认为。其实在ChatGPT火爆之后，很多从业者也在反思为什么国内没有类似OpenAI的公司。投资者不懂技术，太会投资，被认为是更擅长“投机”的重要原因之一。搜狗创始人王小川在朋友圈说，OpenAI的胜利是技术理想主义的胜利。创业者回归对技术的信仰，投资人有呼唤技术第一的迹象。当天，刘大为的朋友圈也觉得“单单ChatGPT带来的对前沿科技的关注和信心，就很有意义”。品玩创始人罗一航在《谁在拖中国ChatGPT的后腿》一文中写道，沈向洋、李迪、马、、的创业项目都很靠谱，但问题是需要换一批投资机构和背后的投资人。一些过于擅长“游戏制作”和投机，沉浸于加密货币等赛道的投资机构，应该被列入黑名单。投资者擅长投机只是表象，其背后更深层次的原因是国内VCS没有形成完整的投资方法论，在投资决策上过于依赖以往的成功经验。这些成功经验大多来自消费互联网领域。投资决策过程是判断赛道的市场规模、项目在赛道上的竞争地位以及能否通过烧钱获得足够的市场份额进而抬高价格赚钱的投机过程。在郑宇乐看来，在互联网时代，投资人可以从用户的角度去理解产品。但是，大模式的时代不同了。投资人需要了解大模型中的技术环节、数据获取和清洗流程，如何形成有效的数据集，如何评估一个团队训练和迭代模型的能力，甚至如何评估一个模型。这确实需要一定的技术背景。资本O创始合伙人刘大伟告诉记者，目前国内头部模型项目的创始人大多是共识强人，导致投资成本很高。所以一些风投一起投资很正常。“真正兑现技术投资信念的投资人毕竟是少数，前瞻性布局的技术投资注定是孤独的，所以VC跟风投资是常见的，也是可以理解的。”目前活跃在市场上的VC机构，大部分都是在移动互联网时期发展壮大起来的，大部分投资人都是以业务背景为主。在硬技术时代，确实有很多长期聚集在技术赛道的投资人有很强的计算机背景，但从整体数量来看，有技术背景的投资人比例还是很小的。“主要差距是因为这波浪潮启动太快，大部分人没有足够的知识储备，还在建设和迭代同步。”郑宇乐说，各个行业投资的本质规律其实都是一样的。投资人最初看半导体等硬科技领域，进入门槛也很高，大型号的难度其实并不高。综合来看，AI2.0时代，投资人所拥有的能力组合一定是非标准的。以高效的方式快速梳理行业图谱是必备技能，工科背景会是加分项。ChatGPT爆炸后，很多投资机构一直在高薪招聘有工程背景的投资人。据界面新闻报道，猎头公司开始收到机构密集的需求，招聘AI方向的投资人，这些职位可以开出近百万年薪。在职位要求上，除了STEM专业(STEM指的是科学、技术、工程、数学相关领域)，很多招聘要求也把代码能力摆上了台面。？关于什么样的投资人能看懂大模型，投资合伙人刘告诉记者，一级市场经历了一波以cnn(卷积神经网络)为主的AI项目，所以看过那波的投资人都能看懂大模型的技术逻辑。他进一步解释说，这个大模型中使用的transformer(自然语言处理的深度学习模型)，和cnn(卷积神经网络)、rnn(循环神经网络)、mlp(多层感知器)一样，属于各种类型的神经网络模型。部分投资人可以理解技术细节，但这关系到大的模型，大部分只需要理解技术演进思路和商业化场景。“投资者可以理解这些。他认为，投资人应该对大型号的初创项目进行分类。做底层技术确实和以前的项目不太一样，但是国内大部分关于大模型的创业项目都集中在应用层和连接层。这个创业团队需要的是更多的行业经验。它可以在现有行业上建立自己独特的垂直模型，然后结合大模型的能力对现有行业进行升级，或者基于大模型的特点开发新的应用场景。所以在应用层用“投资技术，投资场景创新”这种更具体的逻辑是没有问题的。现在比以往任何时候都更需要优秀的投资者。学院派企业家有时可能对如何在社会上赚钱缺乏了解。在这个时间节点上，对于能给出建议的投资人和渴望得到支持的创业者来说，降低沟通成本很重要。今年4月，和高的多模态大型模型项目“支子发动机”终于拿到了1000万元的天使轮融资。卢志武真的不想要VC的钱，所以他选择和软通动力建立深度合作。与见风投老板不同，卢志武见到软通动力董事长刘天文的第一感觉是，终于有人理解他们了。卢志武发现，刘天文在与他见面之前就已经秘密试用了他们的产品，甚至策划了将他公司的业务场景与“支子发动机”大型模型产品相结合。软通动力的商业场景也是卢志武最看重的。这半年来寻求融资的经历让他意识到，单纯做大模型也是有问题的。在去年多次寻求融资碰壁后，卢志武团队已开发出面向C(消费者)端的应用级多模态ChatGPT产品“元享ChatImg”和面向B(企业)端的视频搜索解决方案。作为一名学术型企业家，卢志武过去一直专注于技术。虽然GPT-2已经开源，但是没有人告诉你如何处理数以亿计的数据，如何高效利用庞大的机器。一切都要从零开始摸索。但在商界，如何赚钱才是根本。虽然我不喜欢因为这个问题一直被投资人纠缠，但卢志武不得不面对这个问题，这是很多学院派企业家缺乏了解或者不太关注的事情。和移动互联网项目不一样，很多AI公司都是科学家领导的，没有非常好的商业模式。电商AI SaaS领域独角兽乐言科技创始人兼CEO沈立斌博士认为，学术型创业者有时候真的缺乏对如何赚钱的理解。”没必要让市场认可。找到合适的两三个投资人就够了。”他向学术企业家提供建议。但由于行业形势不明朗，投资人对行业的洞察参差不齐，投资人对大模型和AIGC领域创业者的支持有点“廉价”，愿意输出系统观点的AI投资人并不多。但短期内，大模式创业者确实需要尽快消除投资人的后顾之忧，如何利用先发优势，如何与大厂竞争迭代和服务，这些都需要对商业化更敏感的投资人来驱动思考。在沈立斌博士的感觉中，现在的AI投资环境比几年前好了很多。2015年前后，大部分投资人根本不明白什么是深度学习。2018年前后，大部分投资人已经对AI有了一定的了解，有些还是很深刻的。记者从投资数据观察发现，相比之下，投资机构还是愿意支持明星创业者的创业项目。资本O刘大伟解释原因，“虽然市场上有一些不看好明星创业者专业性的声音，但项目的成功是由很多方面组成的。在大模型开发阶段，明星创业者吸引更多的资源支持和资金注入是有意义的，这可能是很多技术背景的创始人所不具备的。”同时，跨界人才主导大模特公司发展可能是一种趋势。最近受到广泛关注的ChatGPT新品总监彼得·邓(Peter Deng)并无技术背景，却是一位带领Ins Messenger Oculus产品研发的传奇人物。于是，大模式底层创业的一个矛盾逐渐显现。围绕大模型技术的创业正处于相当早期的阶段。由于技术储备不足，以及对技术路线和工程路线理解的巨大差异，投资者无法做出判断。但是大模的相关技术已经发展了好几年，似乎单纯的技术还不能完全控制类似春秋战国时期的百模大战的局面。“目前国内还缺乏易用的底层大模型，应用层都是虚拟的。所有的应用层都用国外的底层模型总是不可能的，所以现阶段大家应该把重点放在解决这个问题上。”刘指出了问题的核心。在目前的环境下，国内各行业的大模型呈几何级数爆炸，但无论是大厂还是初创企业，做出来的东西几乎让人喘不过气来。因此，郑理解等学院派企业家的诉求。他认为，只要能做出一个大的模型，后续所有的选择都在。至于To B和To C，只是一个变现路径，有巨大的场景机会。“投资人对很多事情的理解还不够深入，但他们可以自己想清楚。”一位经历过TMT末日的投资经理是这样看的。光源资本的AI团队花了半年时间研究大模型领域的知识体系，甚至专门招聘了做过大AI模型的工程师加入团队。“大模和AI的整个赛道坡很长，积雪很厚。到现在我们还是觉得学海无涯，每天都有新的投入和思考。”郑宇乐觉得这一波创业一定有机会，尤其是从大厂核心AI部门走出来的创业者。“大型制造商和初创企业之间的竞争不同于以往的轨道。很难说谁能做得更大。”因此，今年上半年，光源资本参与了字节跳动视觉AI前负责人王长虎的创业项目爱视科技的孵化。很多从业者的一致判断是，未来半年至少能出一个相对不错的大型模型产品，但具体是语言层面还是多模态层面，就不好说了。不指望追上ChatGPT，但有些能力是可以PK的。(本网蒋景岭对本文亦有贡献)