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《商业访谈录》的老听众知道，梦秋是我们第1集的人气嘉宾。上次聊天是去年5月，刚好是北京疫情封锁正严的时候。这次是和她的catch-up。
我们聊了今年一级市场投融资风向，也聊了聊目前正极速狂飙的ChatGPT、AI、大模型。她对这个话题有一定话语权。熟悉梦秋的人知道，她是清流资本创始合伙人，转型投资人以前是百度技术VP。我们重点聊了聊，大模型会带来新一轮巨头革命和格局重置吗？一级市场投资人如何看这轮AI创业？以及，市场的真实水温。
你可以从这里听到，关于ChatGPT，来自投资人和前技术高管的视角。
她说，我们进入了每天醒来如果AI没有新东西，都会隐约喘口气的时代。
但与此同时，截至目前投资人们的投资标的其实没那么多。这中间的gap从何而来？
- 02:14 最近，我正忙着对自己的大脑进行预训练
- 03:47 OpenAI的女性CTO Mira Murati 对C端产品发挥了关键作用，这带来iPhone时刻
- 07:05 未来十年AI是长期有价值的方向，有solid价值基础
- 07:40 每天一睁眼要是AI没新闻都隐约松口气……我从没有过这种感觉，even在我们的互联网1.0时代
- 08:53 为什么这次这么快？
- 11:38 AI从1.0到2.0的范式变化
- 12:45 DeepMind已经是世界上最奇怪的机构，但最后还是卖给了Google
- 14:20 所有技术Google都有，但为什么Google没有做起来？
- 15:00 那么，OpenAI为什么可以做起来？（belief、钱、资源、人）
- 17:41 2023当下，一级市场投资的水温：新能源、新材料、新消费、AI的投融资冷热
- 20:26 对AI项目，投资人看起来狂热，但出手很理智
- 22:40 大模型时代的Killing App在哪里？什么时候会是iPhone 4时刻？
- 24:17 我不认为大模型和搜索引擎是替代关系，在我看来是补充关系
- 27:10 对教育系统的挑战，未来需要有想法的人类
- 28:15 中国SaaS企业面临土地不平整的问题
- 30:45 很多人在观察，因为大模型还没有稳定下来一个格局
- 31:13 截至目前，我对国内大模型格局（巨头/创业公司）的态度
- 31:46 作为投资人，我们划掉一些很容易，但什么能投还没有答案
- 32:15 不要走Jasper.AI的老路
- 33:08 在大模型时代，创业机会在哪
- 36:48 这轮创业的特征：资金门槛高、人才密度高、时间漫长
- 39:50 每天早上看到风起云涌多开心，但是不着急啊
- 40:00 对比历史上的搜索引擎、移动OS、云计算浪潮，来看这次大模型浪潮
- 48:38 大模型总体是大厂的菜
- 50:12 赞成李彦宏说的中国不需要第二个大模型吗？
- 53:30 生成式AI里有随机因子
- 57:53 大模型创业是昂贵的，以前Web 1时100万美金都能创业
- 01:02:34 “涌现”让人意外，但能理解
- 01:05:58 Prompt Engineering一定是中间形态
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-去年9月份Stable Diffusion让清流资本开始关注AIGC，原因是这是前所未有的终端用户可感知的东西，技术再牛逼只ToB很难爆发。听说OpenAI的女性CTO在ToC这件事情起到了很大作用。AIGC的迭代更新速度是超过摩尔定律的，在互联网1.0时代都没有过这种每天没有新的内容，就有点不太对的感觉。
-为什么前几年的AI四小龙（商汤等）没有往AIGC的方向发展？
有限算力和没有那么多的强化学习制约了发展方向。DeepMind每年几亿美元的烧钱，最后大家只能找到了视觉这个商业化路线（即安防监控）。
-为什么谷歌有那么多的人才储备，但最后是OpenAI做出来了ChatGPT?
谷歌的人才储备非常好，相信其很快会追上来。OpenAI源于最开始行业担心谷歌会成为AI霸权，之后Sam Altman拉到了微软的投资和无穷的算力推动了进程（这里要强调decision maker的前瞻性，怎么就能预判到会做出来ChatGPT这样的产品）。
-谁能做好大模型？
相信百度、字节，不看好创业团队能做出来，所以也不会积极投资，对于做大模型来说，小VC的钱价值不大。
-看好什么样的创业公司？
在非常细分的垂直场景中。Jasper现在就非常被动，其大部分中小客户需求可以直接被ChatGPT满足，所以看好垂直领域的应用，例如清流医疗行业的portfolio深势科技，医疗行业的数据隐私性极强，如果能在领域内有垂直数据，未来还是很有可能性的。
-为什么这一轮AI组局创业非常多？
资金、人才密度的要求都在提高。做大模型一年烧掉5000万美金到一个亿是非常正常的。并且当前也不是一个人能干出来的事情，需求算法、架构等等方向的人才。现在没有出现大厂中高层批量离职创业的情况。
-Ai和哪一轮的科技浪潮有可比性？
和搜索引擎更相似，这个产业有两个关键节点。①PageRank Hyperlink（一个网页被其他网页链接的次数越多，其重要性越高）：摆脱原本只能做文本检索的局限性，提高搜索的结果匹配度，降低召回率。②发现搜索引擎的商业模式：通过广告使业务模式跑通。
-有哪些硬件结合的可能性？
不会催生新硬件，ARVR也没有新的想象力，但是可能会进一步赋能工业机器人，帮助机器人获得感知进行策略调度，从而进一步推动工业智能化AI化。最具有商业价值的落地场景，仍然是自动驾驶。
-AIGC对巨头格局的影响？
不见得会重塑TMT的格局，但是会重塑所有行业的流程。国内一定会有第二个大模型，美国也一定会不止OpenAI。如果调用别人的API就意味着从攻势变守势。
-Prompt Engineering是一个中间状态？
百度俞军老师早期写过一本书是关于搜索引擎的技巧，其原因就是因为早期搜索引擎不好用，需要合理组合自己的query才能让搜索引擎给出正确的答案。Prompt Engineering的逻辑也是一样的，技术再推进一步就是怎么问都行（脑机接口？）