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独家对话,清华系出了一个“中邦版yc”

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作者丨黄泽正

编辑丨张丽娟 

去年初,王小川在清智孵化器的路演厅做了第一次媒体见面会,第一次展示了7B参数的百川智能大模型。王小川表示很喜欢清智孵化器的创业氛围,特别是路演厅背景墙上用醒目黄字写着的“I LOVE AI"。 

今年(This Year)以来,张煜的邮箱里,已经收到了将近200份BP (商业计划书) ,BP的发送者很大一部分来自顶尖高校的在校教授和学生(Students),BP的核心主题都是AI。 

在大模型狂飙猛进的一年里,清华系创业者成为了时代的宠儿。月之暗面、百川智能、智谱AI、面壁智能、深言科技(Technology)这些出自清华的明星(Star)创企,身边从不缺少聚光灯。 

而现在身处幕后的清华系基金和AI创业孵化器,也受到业界的关注。 

作为一支由清华大学(University)智能产业研究院 (AIR) 支持成立的早期创投基金和创业孵化器,清智孵化器去年六月运营,共孵化18家企业,其中9家新获得融资,总额36.5亿元国人币。清智资本投资9家AI初创企业,这些公司融资总额12.5亿国人币,几乎涵盖了AI的各个领域。 

在成立清智孵化器之前,张煜曾在微软工作超过15年,在这期间,张煜担任过微软全球“创新杯”大赛评委及亚太区组织者,带出多个成功(Success)的早期AI创业项目,还主导成立了微软创新中心和加速器,积累了丰富的产业孵化经验。 

但是“市场上并不缺少孵化器,也不缺创投资本,如何能做出一流的AI孵化器和创投资本?”,带着这个问题,张煜离开微软,经历过几家上市公司高管,还自己创过业,8年以后,张煜选择追随张亚勤博士组建了清华大学(University)智能产业研究院,清智孵化器和清智资本也应运而生。 

面对汹涌而来的大模型时代,张煜认为,祖国在基座底层技术 (超大模型) 方面还落后于米国,国内优势在于拥有最多、最广泛的AI应用场景和数据。 “但国内AI偏偏技术理想(Ideal)派很多,能把商业、市场和技术结合起来的人却很少。” 这与市场主流的声音似乎有些不同,毕竟去年以来大厂都在投入巨量资金研发底层大模型。 

带着对清智的好奇,凡卓资本合伙人王梦菲与刚结束硅谷之行的张煜进行(Carry Out)了一场对话。双方聊到了 中美大模型之间思路的差异、大模型创业要踩的坑、大模型的商业化机会,以及作为投资者,如何帮助技术理想(Ideal)派,真正做好一家公司……

应用端,是祖国最大的优势也是最应该抓住的红利

王梦菲: 你经常去国外出差,不知道跟国内相比 (硅谷) 那边关于AI氛围怎么样?大模型真正能像想象中那样赋能日常生活(Life),大概还有多远的距离,可能者怎么预期? 

张煜: 短时间不好预期,因为AI技术的发展日新月异,现在的模型框架也并非没有问题。一些科学家和大学(University)教授都提出一些新的框架模型,大家都还在探索。 

就AI氛围而言,在国外AI已经深入人心。 几乎所有创业公司都在以生成式AI为核心去思考问题,然后创造自己的解决方案,推出自己的产品和服务。国内可能还是从AI辅助的角度去看,这是最大的不同。当然本质上殊途同归, 最终AI还是要解决实际的问题。

王梦菲:市场很关注中美在技术以及实际落地上的差距有多大?有人说差距可能在5年到10年,也有一些人认为工程上的能力会快速被补足,在将来的8-12个月 (就能) 追赶上,你怎么看中美的差距? 

张煜: 就技术的发展角度而言,米国是遥遥领先,但技术领先并不一定将来产生的价值就最大,这是两件事。从祖国的角度来讲,跟米国对比有三个优势。 

首先最根本的人才优势: 在这一点上祖国并不落后于米国。米国有很多顶尖科学家、工程师把大模型不断往前推进,但祖国发展的也不慢。米国无论是苹果、谷歌、OpenAI,还是一些小的公司如Pika,里面的科研人员,很大比例是华人。从这个角度上讲,中美不存在特别大的代差。 而且有后发优势,前人做了大量探索,花了很多成本,后面的人就省了试错成本。

第二是电力: 智能涌现的一个基础条件是算力要足够,没有算力基础科学家再牛也无法产生一些新成果。而超大算力是传统电力供应不了的,所以大多数大型数据中心都建在水电站附近。让米国在发电量上提高两倍、三倍、四倍,其实比做大模型要难得多。 

而祖国现有的电力供应,大概是米国的2倍左右,随着以光伏为代表的新能源继续发展,将来祖国的能源优势还会更大。 

第三点,我觉得是应用优势、场景优势: 米国现在做了大量技术框架,但最大、最丰富的场景还是在祖国。包括大模型的基础训练需要海量数据,祖国在数据层面也有巨大的优势。 

王梦菲:确实,就像祖国也没有发明互联网,但在互联网时代,其实祖国的创业者一点不比米国的逊色。 

张煜: 完全赞同。 

王梦菲:人工智能正越来越变成一个普惠化技术,特别像ChatGPT和Sora问世后,掀起了轩然大波。我记得在春节的时候,跟家里人吃饭,我父亲都问你看没看Sora,我觉得很有意思,AI正变得深入人心。从技术工作者的角度解读一下,我们(We)应该怎么去关注AI的趋势? 

张煜: 过去决策式AI的一个基本特征是降本增效。比如过去安防,可能用人来看,现在不用人来看了,AI可以自动判别,就提高了效率,降低了成本。 

但是从大的方面讲, 决策式AI并不创造新事物。 生成式AI的一个主要特征是创造内容,所以也能创造价值。另一方面,以ChatGPT为例,它做了一个很好的人机界面,在这个界面人和机器能更好地相互理解和对话。 

所以比尔盖茨先生认为,ChatGPT是他有生以来见到的第二次巨大革命,一次是Windows 的诞生,当然苹果认为是iPhone。 

Windows实际上是人做了一个界面去理解机器,界面上的所有button (按钮) ,所有功能都是人设定好的,只能通过这个界面去理解机器。但以ChatGPT为代表的新一代通用生成式AI,实际上是人创造了一个框架,然后框架通过人的逻辑,去跟机器直接交流。 

这就是新一代AI的第二个特征,它大幅降低了AI的使用门槛,使得AI变成一个企业和个人的基础竞争力。 不掌握AI,将来企业就没法生存。 当然只掌握AI也不够,可能还得掌握更多的技能。 

王梦菲:关于商业化,创业者怎么样找准自己的位置,怎么样能快速去跑自己的PMF (产品市场匹配度) ,有哪些建议? 

张煜: 我觉得有两方面,一方面叫 创业颠覆性 ,就是创造出一个新的技术,达到以前没有的一个高度,颠覆性的技术肯定有很多应用畅想的空间。 

我们(We)力图寻找AGI浪潮中下一个张一鸣、下一个马云,新的AI时代一定会出现这样的人,他在哪不知道,但是我们(We)要去寻找。 

另一方面是应用,找一些能迅速跟产业结合的场景。

相对而言,第一种的创业者可遇不可求,对大多数创业者来说,将AI跟自己的应用场景结合好,深入产业迅速产生价值,才是理想(Ideal)状态。 

抛去情怀,大模型更要关注盈利

王梦菲:有人说现在投资机构已经再也不相信梦想(Dream)了。你觉得AI时代的投资逻辑,对比之前移动互联网时代,应该做哪些调整?包括作为投资人来说,我们(We)应该如何更快地跟上这个时代? 

张煜: 现在已经不是那个能为情怀去投资的时代了。作为基金管理人来说,肯定还是要对LP负责。 

回到一个基础经济(Economy)学原理,一个行业如果想获得超额利润,大概有两个方式, 在市场竞争不充分的条件下,建立自己的不对称优势;如果在市场竞争充分的条件下,就要靠垄断。

我觉得当前AI还到不了垄断的时代,所以创业企业就要在快速发展中建立自己的不对称优势。 这个优势可以是相对的技术优势,可能者是相对的行业壁垒、行业理解。

比如清智最近投了一个企业,主要做行业垂直领域AI,他所有的数据是非常完整的一套行业数据。我几乎测试过市面上所有的通用AI工具,一些深入到行业内的数据集,都没有cover (覆盖) 到,这就是它的优势。 

而且像一些私域数据,可能以后也不会公开,越到一些具体的应用场景,其实越能建立一些认知上的壁垒,拿到一些独家数据。所以我觉得在行业大模型领域创业可能也是一个大机会。 

王梦菲:有没有一些AI大模型更容易落地的行业,可能者场景,你最近重点关注的? 

张煜:大语言模型自然(Nature)对语言理解是最充分的,今年(This Year)以来,有很多AI的口语互译项目很有特色。包括情感陪护、电商文案等可能都是大模型最得心应手,马上就能进入的领域。 

下一步一个重要的应用方向, 应该是文生视频,尤其是短视频(Short Video)。

首先AIGC赋能到短视频(Short Video),加上一些氛围,一些特效, (可以) 使短视频(Short Video)更具冲击力。甚至把一些想象的场景,变成一个可视化场景,等于开发了一个全新的短视频(Short Video)世界。就像Sora提出的一个口号“重构世界模型”,如果世界模型真的能做成,那我们(We)就可以在这个数字世界创造一切的场景人物。 

从经济(Economy)学角度来讲,也就说AI创造了一个新的经济(Economy)形态,这个新经济(Economy)形态独立于现有的工业基础和农业基础,那它就可能变成第五产业。 

王梦菲:市场上关于开源、闭源的问题也有很多讨论(Discuss),在将来开源模型和闭源模型的差距是会越拉越大,还是可能闭源模型到了一个平台期,开源模型会快速赶上,你怎么看待这个问题? 

张煜:其实最早从编程语言开始,就有开源闭源之争。按以往的经验,一般来讲行业老大都是不会开源的。 

然后行业老二一看,没人用他的产品了,那他说开源吧,开源之后让更多人把智慧放进来,去研究、去发展、去推广,由此形成一个生态,以此对抗行业老大。 

在大模型领域也是类似的情况,OpenAI非常领先,所以闭源。后边的LLAMA2,包括马斯克最近发布的Grok,则都是开源模型。 

可以参考马斯克做新能源车的经历。马斯克最早做电车的时候,大家都跟不上,导致特斯拉一家孤军奋战。后来特斯拉将自己的专利都开源了,大量后进的厂商就迅速跟进,实际上把整个产业生态都盘活了。祖国的新能源车企也是受益者。 

所以开源闭源只是两种不同的模式,最终结果(Result)应该是共存,相互竞争也会提高整个AI行业的水平。

大模型创业,要踩的坑只会更多

王梦菲:清智资本的口号叫“专注 AI、投资将来”。把AI写到孵化器整个的愿景当中,并不常见,为什么这么笃定AI这件事情? 

张煜:我想有两方面,一方面这是清智对于将来科技(Technology)方向性的预测,我们(We)认为将来所有的事情,包括科技(Technology)的发展,包括产品和服务,可能都会跟 AI 相关,而且AI还是起到核心的作用,这是我们(We)对将来方向的一个判断。

第二是因为,清智的全称是——清华大学(University)智能产业研究院,清华大学(University)在设立这个机构的时候,目的就是为了发展AI,研究AI的产业化,所以这也是我们(We)对于AI将来发展的一个承诺。

王梦菲:越来越多投资人开始去投教授,教授创业从技术角度比较前沿,但是坏地方在于离产业的实际需求有一点远。孵化器可以给高校教授提供哪些帮助和引导? 

张煜: 确实,我们(We)投的所有项目大概30%- 40% 是高校背景的,因为AI的核心还是科学技术、框架,是一套逻辑,就是属于学术领域一部分。 

所以高校教授创业可能比社会(Society)创业者更有优势一些,但是高校的教授确实有局限性,对产业的理解,对于产品和服务跟市场的结合,是有一定差距的。所以我们(We)起到一个衔接的作用。我们(We)告诉高校教授市场是怎么样的,同时也告诉市场,技术将来会带来哪些产业的变化。

王梦菲:早期投资有很多失败(Failure),很多坑,孵化器要和创业者共同经历。有哪些踩坑经历? 

张煜: 因为我自己本身也创过业,大多创业的坑我自己都踩过。 

比方 (我们(We)) 有一个项目是做3D生成的, 就是通过AI生成一个高精度的3D模型。在过去,三维动画和科幻大片,建模的成本非常高昂。 

所以如果能用 AI 生成 3D 模型,针对媒体去做,感觉是一个很好的痛点。 但实际上并不容易。 因为要综合考虑多方面的因素,比如场景,动作,还有情节,不是一个大模型就能解决所有问题, 虽然媒体这条路走不通,但后来又发现市面上出现了大量 3D 打 印的机会。 3D 打印现在应用非常广泛,小到一个玩具,可能者小零件,大到飞机都有 3D 打印的机会。 3D 打印也是一个建模的过程,过去建模过程非常复杂,耗时很长,门槛也很高。 如果用 AI 辅助 3D 生成,就大大降低了生成难度。 

所以今天(Today)的坑不一定永远是坑,只要有技术领先性,结合对市场的深度理解,坑也可以转化成机会。 

本文来自微信公众号“小饭桌”(ID:xfzmedia),作者:黄泽正,36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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