华创资本熊伟铭：不着急投资AIGC应用，真正的风口还没到来

ChatGPT爆火之后，大模型成为创投“新宠”，但也有一些长期布局AI赛道的投资人并没有出手。

一方面，由于AIGC太烧算力，想要成长为一家具备成熟商业模式的公司，前期需要获得强大的资金支撑，华创资本创始合伙人熊伟铭认为“10亿美金”启动资金是竞赛门票，这个阶段的大模型属于大公司的天下；

另一方面，熊伟铭觉得当下大模型的发展阶段就像上个世纪90年代的互联网，基础设施还在搭建，真正的应用端投资机会还没到来，这一波的创投风口还需要等待。

大模型热潮下，新一轮的创业风口在哪里？投资机构如何把握新的机会？华创资本创始合伙人熊伟铭就以上问题接受腾讯科技专访，核心观点：

1、 国内公司并非无法开发出大模型，只是目前来看水平相对落后，但完全有可能追赶上GPT-3.5甚至GPT-4的发展，问题在于，当我们达到这个程度时，其他人可能已经指数级地进步，参数成倍增长，而我们还需要面临显卡供应不足的挑战。他人已经在过拐点时，我们可能仍在匀速上升，还会受到硬件和算力的限制。

2、 一家投资机构能不能投资大模型，主要看它背后的LP对回报周期的要求，如果LP想要短期内获得快速回报就需要谨慎投资。目前市场上有很多“宠物型”投资，一些机构投资的项目除了能对外“秀”没什么别的作用，也很难获得实质性的回报。

3、 很多人觉得等大模型出现成熟商业模式的时候再投资就晚了，其实不然。2008年iPhone到中国的时候，也有人觉得太晚了。但其实那一年苹果公司的中国市场还没开始打开，现在和当时所处的情况比较类似，一切才刚刚开始。AI用户基数如果能达到全中国人口的5%，就可以开始投资了，到15%就已经形成一个小高潮了。

4、在投资方向上，还需要再等一等看有哪些商业机会，比如游戏行业可能会因为AIGC而受益，还有基础写作方面比如财经报道等。

华创 资本创始合伙人 熊伟铭

以下为访谈精华内容：

腾讯科技：你曾透露过，华创资本有5个投资人在看AI方面的项目，但暂时还没有在大模型领域出手，背后有哪些考量？

熊伟铭：当下大模型的发展和应用如同早期计算机发展历程，其先进的生产力仅掌握在少数机构手里，刚开始只属于大公司可做的范畴。例如，刚出现时的计算机只被少数公司拥有，到了80-90年代，IBM商业化并推动大型机的普及，银行、保险公司以及通信公司都开始使用计算机。然而，计算机行业真正的大爆发却是在90年代末，当时个人计算机才开始真正进入全球百姓家中。

从承受高昂成本的角度来看，只有大公司才能花得起钱跑大模型的算力，比如做GPT-4需要搭载一堆芯片和GPU，一两亿美金的投入只能开个头，而且只能追到现在GPT-4的程度。回顾历史，Jeff Dean之所以能把谷歌的AI业务做得风生水起，很大程度上归功于当时基础设施的低成本。用4块580参数的显卡就能取得相当好的成绩，而现在开发AI基本需要从1万张显卡起步。

在2023年，我们仍然处在大模型基础设施的早期阶段。在中国做大模型更不容易，一方面，由于当前国际环境，国内的GPU供给紧张；另一方面，国内鲜有人愿意投入这种前瞻性研究，因为它的产出遥遥无期。从2017年Transformer模型的1.0版本问世至今已经五年，但国内有几个上市公司能够连续五年投资于前瞻科技却不见产出呢？

因此总得来说，在大模型发展的早期阶段，创业公司并不适合投入其中。无论是显卡、资金还是人才，它们都相对匮乏。大模型的开发，尤其需要口袋深的大公司来推动。

腾讯科技：但国内已经出现好几家做大模型的创业公司，里面也开始跑出独角兽级别的项目，你认为他们都做不出来吗？

熊伟铭：国内公司并非无法开发出大模型，只是目前来看水平相对落后，这就好比多年前新能源车兴起时，比亚迪决定加入EV市场，引起了马斯克的震惊。我们完全有可能追赶上GPT-3.5甚至GPT-4的发展，但问题在于，当我们达到这个程度时，其他人可能已经指数级地进步，参数成倍增长，而我们还需要面临显卡供应不足的挑战。他人已经在过拐点时，我们可能仍在匀速上升，还会受到硬件和算力的限制。

有些创业者可能认为，由于资金有限，他们无需强求自己达到Open AI的水平，稍微落后一点也能被接受。但这种“稍微落后一点”的差距，可能会导致巨大的影响。有些事情做得比别人好一点就能取得良好的成果，这就像复利效应一样，比别人好1%，逐渐累积就可以形成优秀的项目，反之，稍微落后一点，可能就会变成表现不佳的项目。

我们需要清楚目标是想快速盈利还是追求稳定的长期收益。大模型的火爆带动了一部分人通过炒股票赚钱，但当股票价格开始下跌时，最终仍需回归到业务本身来盈利。在二级市场炒股，只要股票能卖出去，就有可能快速获利。然而，在一级市场，这种情况就不一定会发生。

所以，我们并非无法开发大模型，只是可能达不到顶尖的水平。

腾讯科技：所以你一定要遇到顶尖的大模型才会出手投资？据我们所知，现在几个大模型的明星项目，国内很多投资机构想投都投不进去，它们被挤爆了。

熊伟铭：现阶段，一家投资机构能不能投资大模型，主要看它背后有没有LP“追杀”，如果LP比较在意回报就不要投。目前市场上有很多“宠物型”投资，一些机构投资的项目除了能对外“秀”没什么别的作用，也很难获得实质性的回报。

现在美元基金比较缺货，好不容易找到一个可以投的，他们就赶紧投进去交个作业，哪怕为了能把下一笔LP的钱call了也行。他们想要向美元LP证明，在最火的投资赛道里，中国一共只有5个项目，而他们投到了3个，这就证明自己是中国最会投资大模型的人。但从行业规律上来看，这是比较有挑战的一件事情。

也有的投资机构确实投到了独角兽，这类企业的产品和商业价值或许能走出来，但是企业价值不一定能走出来。做大模型非常烧钱，至少要10亿美金，我觉得这一波热潮里的项目在很长一段时间内都会维持在估值层面，融资也是“平”着融，比如融10亿美金、估值10亿美金。

腾讯科技：如果考察综合因素， 在模型层面的确很难出手的话，也可以在AI Infra层面看一些机会，比如中间件和数据层面有哪些投资机会？

熊伟铭：我认为还不能着急，不能为了投资而投资。现在的环境其实有点像1995年的互联网时期，当时中国连光纤、数据库都没有，但是熬到2015年，应用端开始崭露头角，从以前的Copy to China到现在Copy from China。我们可以预见，真正的大模型可能要到2038年才会完全成熟，这是一个长周期的事情。

我们应该在基础设施完善后才开始行动，如果对标互联网的发展历史，1995年左右，有一些凤毛麟角的公司做.com网站，比如中华网、中国黄页、新浪网前身，但最后真正留下来的并不是最早做这件事情的这波人，但他们把光纤等基础设施搭建好了，把网民数量也做上来了。当时国内很多邮箱还收费，大家只能注册雅虎邮箱，很多学校也不收邮件，申请美国学校还需要兄弟牌打字机去打东西，今天的大模型有点像那个时刻。

就像早年的雅虎推出中文版后，用户逐渐熟悉并普及这种服务，等大家熟悉这些玩法之后中文版出现了，东西都普及了，慢慢大家都能赶上。

在互联网时代，真正的中国式自主创新出现的时刻，是游戏和SP业务（Service Provider，服务提供商的缩写）崛起的时候，AI也需要等到这样的一些时刻，它最早的用户是我们这样的前沿行业用户，慢慢再从学生用户到普通人，再到写字楼里上班的白领用它写PPT，甚至出现每年交几十块钱费用的产品，等这些出现后，中国市场才会走出来。

我们出手至少要等到大模型时代的“SP”出来，有一个成熟的商业模式来利用这种技术的时候。在美国，大模型有很多收费点，比如可以走用户订阅等，但在中国的收费路径还没有打通。

腾讯科技：等到看到成熟商业模式再出手，会不会错过上牌桌的机会？

熊伟铭：很多人可能会觉得等到那时候再出手就晚了，其实不然。2008年的时候一个朋友拿着iPhone问我，现在iPhone到中国是不是太晚了？但其实2008年，苹果公司的中国市场还没开始打开，现在和当时所处的情况比较类似，一切才刚刚开始。

大模型带来的技术革命可能持续的时间会很长、影响的行业会更深。虽然互联网改变了很多行业，比如零售行业几乎完全是Build on Internet，但在软件行业，中国从来都没有出现一家像样的公司，如果当初没有互联网的席卷，中国的软件行业可能会按照类似美国的产品节奏发展，比如出现邮件付费模式等，但互联网出现后，很多中间环节都跳过去了，一些该形成的商业逻辑没有形成。

AI用户基数如果能达到全中国人口的5%，我们就可以开始投资了，到15%就已经形成一个小高潮了，有的用户现在不用AI，可能是因为产品形态还不太方便。我跟同事说，用GPT帮我跑一下内容，但还要先上外网、注册账号、想办法购买Plus服务等等，还不如我自己写一遍更高效。

所以，在投资方向上，我觉得还需要再等一等看有哪些商业机会，比如游戏行业可能会因为AIGC而受益，还有基础写作方面比如财经报道等。

腾讯科技：你认为游戏行业会在这一波新技术中会跑出什么样的新机会？

熊伟铭：大型游戏公司会先利用好这波技术做创新，比如玩家进入房间后不用等待系统匹配真人对手，而是全部换成AI自动匹配，理论上还能做更复杂的一些互动。游戏永远是新IT技术的试金石，所以我们会先看游戏行业的发展变化。

腾讯科技：还有哪些行业会最先受到AIGC的影响？

熊伟铭：电商行业也会受到冲击，中国的电商很发达，但以后在电商领域，可能只有我们这种“老年人”才用淘宝、京东这样结构化的百货商场购物，年轻人可能更倾向于兴趣类电商，比如电视购物、虚拟导购推荐商品等。

此外，AI还会清洗SaaS产业，中国人特别愿意为Service付费，比如我们很愿意发快件，所以中国物流行业做得特别好，as Service的行业特别适合在中国用AI重新做一遍。

还比如监管类的SaaS产品，每年各大保险公司都会被罚很多钱，很多公司交税晚了或者错了都会被罚，或许可以用AI自动抓取可疑的交易，或者AI提示公司交税时间，这样能够给公司节省上亿的罚款。

再往下是人机结合的业务，比如制造业、自动驾驶行业，可以运用自然语言给机器下达命令。

在工作模式上，一家公司的生产力单元也会变得越来越小，原先20个人才能做的公司，现在可能三两个人就能做出很复杂的东西，比如Midjourney一开始只有11个人，但他们做出了一家伟大的公司。

腾讯科技：在这些可能被AIGC改造的细分领域里，华创资本已经做了哪些投资布局？

熊伟铭：如上面所说的，在细分领域上，我认为AI会先改造游戏和纯数字内容。

但这两块我们都不打算投资了，因为这些领域都有现成的大平台，大平台会将先进技术用得最得心应手，创业公司则更擅长组织小而美的团队，比如基于技术迅速做出创意内容。

我们更喜欢生产力型的东西，而不是娱乐型的东西。但在生产力层面也要分情况，比如我觉得直播电商是生产力型的，但我又觉得他们不如艺人经纪公司或流量平台、MCN、淘宝做得好。我们还是更看重能结合AIGC提高生产力的新行业、新职业。

当年庄辰超做便利蜂，试图去改变7-11的格局，后来发现还是需要有一个真人守着，因为用AI替代人力又增加了一笔技术成本，就显得不够划算。

而AIGC一上来就可以做完全替代人力的东西，比如客服行业，也不排除一些现有的公司很快能将AI跨越到产品里面，原先上千人的团队现在可能100人就够了，利润率很快就做上去了，这是我们喜欢的行业，用AIGC将国内没有起来的行业直接托起来。

腾讯科技：在你描述的新行业和新职业里，有没有可能会诞生一些全新的AI原生应用？

熊伟铭：我认为没有所谓原生的产业，只有人做得不太好或不稳定的行业，而通过AI的输出能很稳定地把事情做好，比如没有人愿意深更半夜接电话，但是AI可以做客服，甚至自动出勤；还比如手机掉进下水道，人可能没办法捡回来，但是AI可以。AI能够做跨越时间、领域、周期的事情。

人类可能会为AI提供很多线索，有了线索之后全部由AI完成任务。就比如写稿，可能我们聊完后，记者还需要整理录音、调整上下文等，用AI的话，就可以先将自己的写作风格投喂给机器，让它按照你的风格整理，整个publicity到advertising的闭环过程，AI可以比人做得更好。

腾讯科技：听完你的描述，现在不是“追风口”的时候，而是“等风口”的时候，需要时刻留意下一个创新点，在这个过程会不会比较焦虑？

熊伟铭：不焦虑，毕竟风口还没来呢，也不知道这个风会吹到什么程度，我觉得国内公司还是容易卡在算力上，即便今年算力是OK的、明年也是OK的，那后年怎么办？追赶上了GPT-4，那怎么追赶GPT-5、GPT-6？

腾讯科技：算力属于整个行业的问题，整个行业应该用什么心态去面对这个硬性难题？

熊伟铭：全行业都需要熬一熬，这是硬件的问题，需要所有人共同解决。

腾讯科技：除了算力， 在AIGC这波热潮里，还有哪些让你觉得比较担忧的事情？

熊伟铭：对AI的发展，我内心有一些忧虑。

首先，我们并不确定AI是否能被定义为生命。我们对人类生命的理解本就不够深入。人的存在呈现出的是生物性的特征，如蛋白质和ATCG的编码，而这些在AI中并无法体现。那么，我们与AI在生命的定义上是平等的吗？我消逝与AI消逝，是否产生的效果相同？这些我并不清楚。

第二，AI是否会发展出自我意识？这也是个未知。如果AI发展出了自我意识，对我们人类而言可能就是终结。

第三，AI将以何种形态出现在这个世界中，我们是否能接受并认可它作为一种生命形态？这让我有些担心。因为AI显然比我们更聪明，而且它是一种统一的智慧，不分国界，数据交融互相影响，它的进步速度甚至比我们人类更快。考虑到我们人类中只有一部分人接受过高等教育，而AI则无需上大学，它甚至可以说是全都拥有博士学位。这些都让我感到一些担忧。

腾讯科技：AI如果发展出自我意识，一定会对人类构成威胁吗？

熊伟铭：即便AI没有情感，它如果有了我自意识，就会认为“我要存在”，如果人类是它存在的障碍，那么它可能就要将人类消灭。

本文来自微信公众号“腾讯科技”（ID:qqtech），作者：周小燕，36氪经授权发布。