朱啸虎讲了一个中国现实主义 AIGC 故事
金沙江创投主管合伙人朱啸虎很快对美版AIGC故事丧失了兴趣。他随即决定不再和美国同事开原定每周一次的远程例行会议，探讨两边大模型产业格局变化。"打了半年我不打了，没有意义。"他说。
中国科技界针对大模型的态度已分裂成两股阵营。一股是技术信仰派，他们大多技术出身，认为应该像OpenAI一样信仰AGI、信仰scaling law（规模定律），思维更偏硅谷。在他们眼中，随着模型能力跃升、模型成本降低，过程中会解锁丰富的应用。倘若不追求"更大更强的AI能力"，一旦其他人的模型飞跃，很快会降维碾碎现有根据地与护城河。
另一股是市场信仰派，他们信奉陡峭的技术曲线终有放缓的一天，只需将"足够的AI能力"投入可以快速变现的商业场景中，用中国市场庞大而独特的数据构筑壁垒。这类人往往在中国丛林式的商场中浸泡更久，思维更偏本土。
二者对技术判断的一个根本分歧是，开源模型会不会有一天，缩小甚至拉平与闭源模型的差距？技术信仰派的观点是，绝对不会，差距只会更大。市场信仰派的观点是，一定会，那意味着你今天做闭源只会处境尴尬——世界观的迥异，让双方对自我的判断都深信不疑。
有趣的是，Sora的出现不但没有弥合认知沟壑，反倒是加强了各自的态度。
我们试图呈现这两种态度。就在几天前，我们发布《月之暗面杨植麟复盘大模型创业这一年：向延绵而未知的雪山前进》，杨植麟是技术信仰派代表，而朱啸虎的观点正好处在与他相反的另一端。
事实上，市场信仰派在中国人数更众，特别是在当下资本泡沫破裂的无奈氛围下。只是，他们有时会羞于展露自己的真实想法——会被鄙视为"不信仰AGI"，或不为人类理想而战斗——所以他们大多数时候选择性沉默。
朱啸虎毫不怯懦于公开表达。他近期似乎迷上了这样一句话："AIGC PMF（Product/Market Fit，产品/市场匹配），你十个人找不到，投一百个人同样找不到。"某种程度上，他的观点是展现了一个更现实版的中国AIGC故事。
你说这些有压力吗？
"我也没啥压力。"
你的观点比很多人都更激烈，在线下被同行或者创业者怼过吗？
"没有啊，我问的问题都回答不了啊。谁能回答出来？"
在你看来，中国的AIGC应用已经大爆发了？——外界没有人这么说。
"已经大爆发了。大家都不知道！"
这位1974年出生于上海，父亲是数学家，在上一个时代成名作有拉手网、饿了么、滴滴、ofo等的知名投资人，有很强的个人语言风格。他在我们的整个访谈中总共说了16次"PMF"、15次"说实话"、13次"没有意义"、13次"不烧钱"、11次"妈的"，还有20次"哈哈哈"。读起来时常想要笑起来。所以，文章尽量保持了他说话风格的原汁原味。
他看上去心情不错。他说过去一年投资人休假很多，见面这天，他就刚休假回来，还看完了电视剧《繁花》。由于被投公司现金流不错，他一点也不焦虑，连一根白头发都没有。
以下为访谈节选。（为方便阅读，作者进行了文本优化）
"我信仰AGI，但我信仰应用啊，我信仰能马上商业化的"
Q：你是什么时候确定，你不会投场上任何一家中国大模型公司的？
A：我们一看就知道，这个肯定没戏。
Q：一看就知道是什么时候？
A：他们出来融的时候。我们一开始就说了，我就不看好大模型。
Q：第一家你看的谁？
A：我都不愿意去聊，你知道吗？这没有意义——这些公司，要场景没场景，要数据没数据，你说它有什么价值？而且一上来估值这么贵。
"AI四小龙"（云从科技、商汤科技、依图科技和旷视科技）投资人赚钱的没几个，对吧？回到大模型，结果可能还不如"四小龙"。"四小龙"早年还是有些黄金时代的，一开始收入上去算挺快。大模型你有啥收入啊？
关键是我就现在问你一个很扎心的问题：GPT-4你要不要投入做科研？你做GPT-4科研至少砸四五千万美金。
Q：（做科研）到GPT-5？
A：不是，到GPT-4！！GPT-5要几亿美金！
关键是万一你砸了四五千万美金做出来，别人开源了呢？你不是全白砸了？这个是很扎心的问题。现在中国大部分公司，有几个敢真的砸钱去研发GPT-4的？
今天到GPT-3.5，大家都差不多，但GPT-4是要做一些研究的，不是那么简单，现在还不完全是工程问题。那你万一砸下去，又等别人开源了，你不是全都白砸钱？大厂肯定要自己做。创业公司你敢吗？
Q：都说要做。
A：真的敢砸钱的，心里肯定很虚的。
Q：你在2023年上半年决定不投大模型公司的时候，压力大吗？另一家没有参投大模型公司的基金，就表示压力挺大。毕竟大部分一线美元基金都入场了。
A：不大啊。为什么压力很大？中国VC从来没有靠共识赚过钱。
Q：也有从业者说，如果你在2023年上半年承认自己不看好大模型，会被视作没有信仰。
A：什么叫没有信仰？哈哈哈哈哈。
Q：不信仰AGI（通用人工智能）。
A：不，我信仰AGI，但我信仰应用啊，我信仰能马上商业化的。
"马上能变现！马上能变现！"
Q：你过去一年投了哪些AIGC公司？
A：很多不一定是过去这一年投的，但它转型做AIGC反而很好，我们再追加投资。
有个做AI视频面试的，2023年做得非常好。这让我很吃惊！去年招聘市场很冷，但它AI视频面试比2022年翻了一倍以上。哈哈。招多少人我不知道，但面试还是要面的。校招面试成本很贵啊，现在用AI可以降低成本。
这种场景很多。本来做微信私域营销，现在可以用AI取代人——用LLaMA训练两三个月，至少做到人类top 30水平，马上去掉50%人工销售。中国在这方面场景远远领先美国。
FancyTech，你知道吗？——我给你看看——AIGC视频广告，这个很酷的。他们产品做得特别效果好，而且马上能变现。2022年我们投的时候才1000多万收入，去年5000多万了，涨了五六倍，都是盈利的。你说这个在美国能做吗？美国根本做不出来！Pika（一家全球炙手可热的AI视频生成公司）今天根本做不出来的！
Q：如果底层是大模型能力，上面应用公司构建的壁垒是什么？
A：数据啊，美国没有产品短视频数据。在美国看亚马逊、Shopify，还是基于照片。所有的电商，美国基于照片。中国过去三年全部转成短视频了。
Q：可是其他中国公司看到效果好，可以立马抄一家。
A：抄很难的，它比别人领先一年。很多垂直领域，都要积累数据、积累优化。他们60%-70%客户授权监控效果，就知道哪些视频适合淘宝，哪些适合小红书，哪些适合抖音，有闭环数据反馈。后面追不容易。
二是销售管理能力。大部分大模型创始人不知道怎么管销售。不懂商业化、不懂管销售，那你做什么？
你说AI视频面试也没啥门槛，但今天全中国只有一个做到人机双盲测试。人面试打分和机器AI打分基本一致。而且它是唯一能机器追问的——我问你一个问题，根据你的回答追问。现在客户抱怨面试时间太长，让机器追问少一点。
它的融资额是竞争对手1/10，但今天竞争对手都死了，只有它一家能做好。2023年招聘市场面试接近100万人次，今年至少200万-300万人次。所以，中国在应用层有很多机会。
Q：都是to B项目？
A：对啊，都是to B。
Q：你没有投to C项目？
A：to C有的，还有点早。to B马上能商业化，基本不用烧钱。
昨天我们投的一个公司说：AIGC PMF，你十个人找不到，投一百个人同样找不到。和人数、成本没关系的。
你不要去砸钱。砸钱做AIGC，不可能的！关键是找不找得到PMF。你如果找到PMF，不用砸几千万美金去砸个大模型，成本不高，拿LLaMA训练两三个月足够了。
像我们（投）的公司都不需要多少张卡，最差的就一张卡。Fancy可能十几张卡，现在收入高了，所以到一百多张卡。
Q：Sora横空出世，会对这些项目形成降维打击吗？
A：还是会帮助。我们生成的视频，是大模型不可能100%做的，有部分人工、部分AI。今天大模型，尤其用Transformer这种结构一出来有幻觉和偏差，必然要整合到工作流，需要人工修改，去fine-tuning。你一定要做成AI 100%做不了的东西，这才是中国的机会，100%大模型能做的很快就被颠覆掉，你现在做的都是浪费。
Q：所以在中国的AIGC机会第一波爆发在企业服务，可以这么理解？
A：短期内肯定做to B，起来快。iPhone、大哥大、电脑出来的时候，都是to B先用啊。马上能提高生产力、见到效果。企业愿意花钱。
to C要见到iPhone 3时刻。就像当年移动互联网to C应用爆发是Multi-Touch（多点触控），想不到的，对吧？愤怒的小鸟和切西瓜是Multi-Touch出来以后，才成为全球爆款。
大模型到底在什么点让to C应用爆发，不知道。今天说"个人助理"都是技术人员的想象。我就问你，有几个人需要个人助理？都是典型的伪需求！
Q：这些to B公司在AI上训练达到什么效果，会实现指数级提高？
A：很简单，见到客户第一面就能签单。
见面签单，是一个考核指标，就是PMF。以前企服为什么难？销售周期长，半年，所以销售增长难。现在你给客户创造数量级价值提升。定制化那就没戏了，就是标准化服务、第一面POC（Proof of Concept，概念验证）、第二面正式合同。
Q：怎么看中国企服投资人都说这个赛道上没有大仗、更没有挣过大钱？（"一个billion return的机会都没有。"）
A：美国企服公司第一年三倍，第二年三倍，第三年两倍，第四年两倍，很快做到一亿美金ARR（Annual Recurring Revenue，年度经常性收入）。中国以前的企服软件在几千万人民币的时候增长放到50%了，很难增长。AIGC出来以后不一样，去年很多公司增长三倍到五倍以上。
Q：你怎么看过去两年，一些投资机构中，企服赛道投资人被迫群体性消失的这个现象？
A：哈哈哈。就是啊，这个说实话很可惜，没有熬到春天。中国企服还是有机会的，但可能还有三到五年冬天。宏观太多不确定，企服就是剩者为王。今天你能不能靠AIGC迅速达到不烧钱的爆发增长是唯一之路。
Q：to C大爆发需要iPhone3时刻，现在是什么时刻？
A：刚刚iPhone1、iPhone2吧。大模型进化速度比移动互联网快了十倍。什么时候每个手机上都有大模型，to C应用可能会爆发。
Q：如果回顾2023年大模型，不管是全球来看还是中国来看，你会把哪些时刻作为关键节点？