AI投资指南：顶级投资者分享的未来增长点｜甲子光年
“既然吾辈皆神不如好好做神” 。
作者｜八度
9月5日，2024 Cloud 100 China榜单发布暨CEO峰会在上海西岸美高梅酒店举办。峰会的主题是《The Rise of AI Cloud》，聚焦于AI Cloud这一时代潮流，深入探讨了GenAI时代的发展大势。
在本次峰会上，一场以“站在GenAI分歧点，顶级投资者如何看待AI未来大机会”为主题的高峰对话吸引广泛关注，现场座无虚席，这是一次关于人工智能未来发展方向的精彩讨论。
Subotovsky Emergence Capital合伙人Santi、红杉中国合伙人郑庆生、靖亚资本创始管理合伙人郑靖伟以及甲子光年创始人兼CEO张一甲，这四位嘉宾分享了他们对AI领域的深刻见解。他们的讨论覆盖了大模型的商业化、AI在不同行业的应用，以及对未来技术趋势的预测。
讨论中，大模型的未来发展成为了焦点。郑靖伟提出，虽然大模型技术令人瞩目，但企业在实际应用时需要权衡是否真的需要这样庞大的模型。他指出，大模型可能面临速度和成本的挑战，这可能限制了它们在商业环境中的广泛应用。
Santi同样认为，每个公司都应该充分地利用大模型，但并不是说所有的公司都需要建基础模型、基础设施。他们可以站在巨人的肩膀上，这样成本就可以降下来。
现场，张一甲提出了一个封闭式问题：AI此刻到底是不是泡沫？郑靖伟认为，尽管当下某些公司的估值可能过高，但从长远来看，此刻的AI不是泡沫。Santi则认为AI领域存在泡沫，但他将泡沫视为创新和技术发展的自然组成部分，认为这些泡沫最终会孕育出新的创新浪潮。
在讨论AI的应用前景时，郑靖伟和Santi都表达了对生成式AI在多个领域的乐观态度。他们认为，从内容创作到生产力工具，再到专业服务，AI都有巨大的应用潜力。
在对未来的预测中，几位投资者都表达了对新兴AI公司的期待。他们认为，未来几年将会出现新一代的AI驱动公司，这些公司可能会像早期的阿里和Google一样，成为行业的领导者。
张一甲总结，技术让我们已经拥有了千里眼、顺风耳，人工智能还将让我们拥有更多，但希望这种拥有最终是解放我们而不是让我们成为人工智能的奴隶。
甲子光年创始人兼CEO张一甲
以下是本场对话的精华内容，经过编辑整理：
1.AI成本之辩：大模型与小模型之争
张一甲：这一次我们的主题叫“站在GenAI分歧点”。因为人工智能很重要，这件事情几乎不言而喻了。但我们不得不承认，在大共识的人工智能面前，其实我们有非常多的非共识分歧。开源、闭源，AI商业化如何闭环？千亿参数、长文本、多模态，大模型的关键指标是什么？规模法则的天花板在哪？Transformer是不是最优解？所以在这样一个时间点上，我们今天就直面分歧，想听听大家最真实的想法和声音。
那最开始还是请各位简单地花一分钟时间，介绍一下自己以及自己所在的公司或者机构。
郑靖伟：我是Peter，靖亚资本的创始管理合伙人。我们成立于2017年，主要聚焦于企业软件领域的投资。近两年来，随着生成式AI的兴起，我们依然投资在To B的企业软件领域，但重点是以生成式AI为主导的企业软件。
Santi：大家好，和靖亚资本一样，我们在硅谷也专注于To B的业务。
张一甲：所以你们现在是联合做了一些投资？
郑靖伟：他（Santi）是我们的战略合作伙伴，同时也是我们的LP。
张一甲：我相信，当谈到人工智能（AI）时，最大的分歧本质上还是财务问题。大家都在说，虽然大型模型很好，但是成本太高。即使最牛的OpenAI，外媒报道说今年预计亏损50亿美金，而且12个月内帐上现金可能就烧完。
对于这件事情，各位有什么看法？
郑靖伟：大模型虽好，但当企业考虑应用时，需要思考是否真的需要使用大模型。大模型能够处理很多事情，但在解决一个问题时，可能并不需要大模型。
大模型可能会有速度较慢的问题，并且推理成本相对较高，使用它们还需要更专业的人才，最后账可能算不过来。
如果你是一家大型企业，不仅在中国，许多国际大公司也对将公司数据交给公有云的大模型厂商感到担忧。他们可能更愿意去Hugging Face这样的平台探索，看看有哪些小模型更适合现在的业务场景，这样账更算得过来。
靖亚资本创始管理合伙人郑靖伟
Santi：我觉得在早期我们会看到技术的一些变化，成本肯定会非常高的，但现在还是有机遇的，我们如何能够降低成本，每个公司都应该充分的利用大模型，不是说所有的公司都需要建基础模型、基础设施。他们可以站在巨人的肩膀上，这样成本就可以降下来。
并不是说在最开始的时候所有公司都要花很多钱，因为现在有很多机遇，这种通用的模型、通用的技术，在这个基础之上大家可以更加专注于垂直行业，在通用模型的基础上更加专业化。
你所需要的训练模型的信息和OpenAI当时训练大模型的信息是不一样的，所以你构建自己行业小模型的成本会更低一些。我不同意我们构建AI公司很昂贵，我觉得做基础设施的AI公司很贵，但建AI的应用没有那么贵，而且我们可以速度更快。
我们也可以建立起很多好公司，我相信在未来3年我们会看到很多新一代的公司被构建起来，比如早期的阿里、Google，那些公司将会在未来3-5年出现，我也很高兴很激动给他们一定的支持。
张一甲：所以听起来Sanit和Peter的观点更近，基础设施太贵了我们做点小模型依然能从应用上赚到钱。
2.AI泡沫之争：现状与前景
张一甲：现在问一个封闭式的问题：AI此刻到底是不是泡沫？只能二选一，是或不是给我一个答案。
郑靖伟：我觉得AI现在不是泡沫，像我刚才讲的未来有巨大的机会。不排除现在有些公司的估值是过高的，但拉长看5年、10年后，我不觉得现在的AI是个泡沫。
Santi：我觉得它是一个泡沫，但我觉得是一系列泡沫的组合，有些泡沫可能未来会不存在，但是很多泡沫会汇集成大海，并滋生新的创新，所以说我们还是要看好创新和技术。我觉得在过去20至30多年，AI领域是泡沫最多的行业，但泡沫也可以成为海洋。
郑靖伟：我补充一下，从1996年到2000年互联网泡沫，但互联网泡沫的时候哪些公司的估值是最高的，思科、英特尔、还有一家公司现在都不存在的公司，名叫Sun Microsystems。要知道，Sun Microsystems当时是两千亿美金的市值。
所以我们看现在生成式AI最先起量的是谁？英伟达、AMD、超微这些企业先起来，但几年后Google、Facebook一家家出来了，但一开始的时候这些都是nobody，都是些基础设施的公司，Sun Microsystems就是最鲜明的例子。
张一甲：泡沫的定义不一定是褒义词、贬义词，它可以是一个丰富的多义词。下个问题问Santi，我在你们Emergence Capital上看到了一篇文章《The AI Plateau Is Real — How We Jump To The Next Breakthrough》（人工智能的高原现象是真实存在的 —— 我们如何跳至下一个突破）。你为什么要写这篇文章，写这篇文章想说明什么？有什么样的建议概括给现场的观众？
Santi：我们发表这篇文章的时候做了很多内部研究，我们想表达的是很多技术的变革是一个S曲线的发展，并且它不是唯一一个S曲线，它是一系列S曲线的集合。
图片来源：靖亚资本
END.