对话 ｜ 启迪之星王旭阳：ChatGPT带来新机遇，投资机构更关心AI行业的落地性

　　原标题：对话 | 启迪之星王旭阳：ChatGPT带来新机遇，投资机构更关心AI行业的落地性

　　出品 | 搜狐科技

　　作者 | 潘琭玙

　　编辑 | 杨锦

　　“像Alpha Go战胜围棋世界冠军那次一样，ChatGPT所带来的是AI领域的又一次现象级演进，”启迪之星创投副总经理王旭阳在接受搜狐科技专访时表示。

　　此前趋于冷静的AI算法赛道，因 ChatGPT再次成为热点。在此之前，由于AI行业在发展过程中出现的应用局限性，一级市场总体呈现谨慎观望的态度。

　　王旭阳指出，此前AI领域在模型同质化、产品通用性、小样本场景等方面存在不足，制约了AI在具体下游应用的发展。“ChatGPT带来了新的机遇，它有一个足够大的模型，通用性也足够好。”

　　二级市场的AI领域投资早已被ChatGPT引爆。A股市场中，1月30日到2月8日，海天瑞声股价涨超178%，云从科技涨超101%，汉王科技录得7个涨停板。另外，中概股中，二月初网易有道宣布其AI技术团队正在落地研发ChatGPT同源技术（AIGC），单日涨幅超30%。另外，坐拥问答社区天然优势的知乎因积累海量用户问答数据资料，被认为“很适合用于开发AIGC模型”，单日一度大涨57％。

　　一级市场在此前就已经开始关注AIGC赛道和相关项目，但总体相对理性。王旭阳表示，“除了关注技术壁垒外，希望公司在商业上完成闭环，有一定造血的能力，能够良性运转。”

　　AI行业在此前已经发展了十余年，早期大家会关注AI算法层面上的先进性，但算法层迭代周期短，AI公司的商业化与落地可能性成为更重要的考量因素。后期厂商大多专注于优化模型的算法和精度，以低算力解决场景应用问题，但应用场景受限，模型同质化严重，较难构筑壁垒。

　　王旭阳也坦言，ChatGPT与其所属的OpenAI公司的出现，丰富了市场对AI在商业上落地的理解。“OpenAI在构建了足够的壁垒后，通过to C的付费版本以及调用API收费完成了早期的商业化探索。”此前，OpenAI多被视作一家研究机构，其创始人山姆·阿尔特曼也是一位技术理想主义者，“他们一直大量投入，没有商业化的具体计划。”但作为商业化公司仍需找到明确的下游应用，走到寻常的市场路径上。

　　在行业布局上，除了更多关注科研机构和AI厂商在大模型方向的技术储备外，王旭阳也提出会关注整个AI产业链，包括上游的基础设施，下游的应用层，以及产业链上的其他环节。看好具备大模型的研发能力、训练能力，并能够将大模型工程化的应用到规模化场景上的公司。

　　随着ChatGPT的出现，不管是团队还是资金都在关注新的机会。但王旭阳表示，行业总是不断出现新的热点，AI行业已沉淀了很长时间，“不管大模型还是小模型，做上游芯片还是做下游应用算法，有很多的供应商一直在。”

　　以下为对话原文，经编辑：

　　一、ChatGPT后，资本重回AI领域

　　搜狐科技：从年前AI绘图出圈到ChatGPT大热，AIGC相关技术开始进入大众视野。在此之前，创投圈对AIGC的态度如何？是否已有看涨的投资趋势？

　　王旭阳：在ChatGPT之前，很多科研机构、产业，都已经开始做预训练模型的工作，有了很多技术储备。但还未到达大规模、高通用性模型的阶段。

　　在ChatGPT之前也有过几次爆发性的事件，像Alpha Go战胜围棋世界冠军也是一次爆发点。这一次我们觉得又是另外一次现象级的演进。

　　此前一段时间AI领域的投资相对冷静，尤其是在应用层。因为AI模型在应用上局限性较多，大多是进行识别和判断的场景，比如人脸识别等，功能相对同质化。因此在商业路径上，竞争通常不在算法层面，更多在工程化和市场层面。

　　这一次ChatGPT给了整个行业新的机会，它有一个足够大的模型，场景泛化能力好，可以去适配不同的应用场景，给AI行业带来一个新的视角。

　　搜狐科技：在ChatGPT出现之前，AI行业的投资为什么相对冷静？

　　王旭阳：AI行业发展的早期阶段资本会关注算法层面上的先进性，像商汤、旷视，因为底层技术能力获得资本的青睐。由于算法层的迭代周期相对较短，在行业发展的中后期，技术的商业化落地，是投资机构更关心的部分。

　　在产品化层面，AI具体应用在场景上通用性不足，例如工业这种比较碎片化的场景，不同应用需要训练不同模型。数据方面，小样本、零样本场景也制约了AI在具体下游应用的推进和发展。

　　在AI的整个产业链中，除了下游应用层、中游模型层外，上游的基础设施也受到关注。AI模型的训练通常需要很高的算力支撑，也带动了GPU等高算力芯片市场发展。此外还有像自动驾驶和特定场景的边缘侧应用，在商业化和产品化上会将模型固化成专用芯片，也带动了AI芯片行业的发展。

　　搜狐科技：在创投圈一级市场似乎是较理性的，而二级市场对ChatGPT的反响热烈。投资人们的谨慎小心是基于哪些因素的考量？

　　王旭阳：二级市场相对来说流动性强，资金追逐行业热点，板块轮动也很快。我们看到此前相关的概念股近期也有一定回落。但是一级市场周期长，我们还是希望公司在商业上能完成闭环，有一定造血的能力，实现真正的商业化运转。在上一轮AI浪潮中，很多厂商都获得了大量资金支持，但是在商业化进程中还有很长的路要走。

　　二、OpenAI：理想主义的商业化路径

　　搜狐科技：OpenAI其实是底层基础学科科研导向公司，此前资本市场如何评价这类公司？如今如何看待这类公司？

　　王旭阳：国内专注于底层基础学科科研导向的机构主要以科研院所和高校为主，或是大型企业的技术储备部门。底层科技创新需要大量的科研人员、科研项目和资金去支持项目发展，前期投入体量很大，短期确定性不多，在看不到商业化前景时需要持续投入，因而资本市场在此前对于纯研发机构相对审慎，会更多关注对创新技术进行成果转化的团队和项目。

　　OpenAI其实还是给了行业一个参考，作为底层技术研究机构在构建了足够的壁垒后，也有机会进行商业转化。比如 GPT3之后的模型不再开源了，现在也推出了ChatGPT-plus收费版本，这对于我们在AI商业化落地的理解上也有改变。

　　搜狐科技：目前OpenAI也仍然是一家亏损中的创业公司，在您看来ChatGPT将如何找到可持续的盈利模式？

　　王旭阳：现在的壁垒肯定不是永久的，但它也依赖于很长时间的积累，包括在大模型训练方面的研究，长时间资金和资源的投入，大规模语料库的收集等。我个人觉得它的商业化变现在短期内可以以调用API的形式去收费，但是长期来说还是需要在toC端定义好的产品，或是在to B端有比较确定的下游市场。

　　ChatGPT在消费级引起了社会热点，在资金的关注度、语料的扩充、模型泛化能力的优化上，对公司还是有很大的帮助。但商业化的路径还需要探索，公司找到比较明确的下游应用也需要时间。

　　三、创业公司的机会与挑战

　　搜狐科技：您如何评价市场上的AI创业公司？他们能否与大型科技公司抗衡？具有哪些优势？

　　王旭阳：如果单纯从算法层面去PK大模型，创业公司面临的挑战还是很大的。日常对模型的训练、语料的收集，小的创业公司跟大厂在资源上、实力上，不是在一个量级上竞争，相对来说大型科技公司会具备比较大的优势。

　　对于创业型企业来说，大模型的出现有机会带动整个AI产业的发展，在产业链找到适合的一环，而不是单纯从大模型的开发上直接竞争，或许会比较有机会。

　　搜狐科技:此前您在AI领域的投资会关注什么样的创业公司？在ChatGPT之后关注的方向有什么变化？

　　王旭阳：ChatGPT火爆之前，大家都已经意识到大模型在通用性上相比于之前有比较显著的提升。尤其是在智能认知的层面，之前只能做到基础的识别、简单的理解，但是现在会给出一些反馈。我们之前关注的团队，一类以科研团队为主，准备做一些商业化的落地；另外一类是有AI背景的企业团队。

　　对创业企业来说，模型层的突破难度是比较大的，前期投入非常大。尤其对于大模型，它的训练是需要很多科研人员的储备，大量的资金与底层算力的投入。OpenAI训练一次GPT3.5需要大几百万美金，训练大模型对创业型公司来也说是一个非常大的挑战。创业公司需要提炼发展自身的差异化优势，可能有机会会在垂直领域的模型或者应用有所突破。

　　在ChatGPT爆火之前，其实就已经开始关注大模型本身的发展以及在垂直行业的应用，一方面会更多去了解一下大家在大模型训练方面的技术储备，看好具备大模型的研发能力、训练能力，并且能够综合考虑实施成本，找到规模化场景的公司。另一方面也会关注上游的基础设施，因为 AI训练整体对算力的要求非常高，大模型在应用场景和泛化性能上的拓展，会带动整个产业发展，像高算力芯片，包括IDC上下游的项目我们也都会关注。

　　搜狐科技：在ChatGPT出现之后，是否有出现追风口的公司？

　　王旭阳：我个人认为还是会的，ChatGPT的出现还是给AI行业一个新的机会。此前元宇宙方向也是另一个投资热潮，今年开始相对冷静，包括大厂、资金和创业项目。

　　但创投圈对大模型的态度更加理性，创业的团队也没有那么大量地涌现。因为元宇宙还不是一个成熟的生态，它的市场总体来说比较空白。

　　但是AI这个行业，不管大模型还是小模型，做芯片还是做算法，整个行业已经发展了一段时间，有很多的供应商一直在，大家都会更加关注大模型给下游行业带来的机会，相信会有很多公司、项目开始布局、投入或者转型。

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