投資人談ChatGPT浪潮中的3類創(chuàng)業(yè)機遇：與元宇宙、Web3有本質(zhì)區(qū)別，但第一波跳出來太多“蹭熱度的”

圖片來源：視覺中國 ChatGPT依然在攪動人工智能（AI）風(fēng)云。盡管谷歌在過去的兩年中由于謹慎的態(tài)度未能發(fā)布Bard，讓OpenAI搶占先機。但作為硅谷巨頭，谷歌從來不缺乏“后來居上”的決心和實力。 當(dāng)?shù)貢r間3月6日，來自谷歌和德國柏林工業(yè)大學(xué)的一組AI研究人員公布了史上最大的視覺語言模型：PaLM-E。作為一種多模態(tài)具身視覺語言模型，PaLM-E能將視覺和語言集成到機器人控制中。 這個消息，讓已經(jīng)在AI投資圈深耕多年的劉天杰興奮起來。劉天杰是華映資本董事，也是AIGC領(lǐng)域的一線投資人。早在去年下半年，由ChatGPT模型前身GPT3驅(qū)動的戀愛應(yīng)用——AI聊天軟件Replika就走入了他的視線，他意識到基于NLP（自然語言處理）的AI模型已經(jīng)較以前有了變化。 在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時，他表示，“我們理解，它（PaLM-E）已經(jīng)跟真實世界有一些交互能力。”巧合的是，在他的預(yù)想中，ChatGPT引領(lǐng)的這條路子是很清楚的，他看重的就是未來更多各行各業(yè)能夠去做AI賦能的應(yīng)用，比如SaaS、RPA（機器人流程自動化），甚至是機器人。 隨著ChatGPT及其API的發(fā)布，這一大模型身后的藍海讓許多創(chuàng)業(yè)公司蜂擁而至。劉天杰認為，這一波興起的AI浪潮與元宇宙、Web3有本質(zhì)上的區(qū)別，互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)得以重建了。但在泥沙俱下的市場中，第一波有很多“蹭熱度的”，只有擁有真實用戶和了解用戶需求的項目才能生存下來。 ChatGPT出圈，多領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者擁抱大模型 2022年下半年，一款A(yù)I聊天軟件Replika突然火爆全球。人們驚喜地發(fā)現(xiàn)，與AI聊得越多，AI就越“懂”你，甚至還會提煉出用戶的語氣。更有意思的是，該軟件的創(chuàng)始人在采訪中表示，約有40%的用戶描述自己與AI為戀人關(guān)系。 Replika這款聊天軟件正是基于OpenAI的GPT-3大模型，它也是ChatGPT基于的GPT-3.5模型的前身。很快，Replika就走入了劉天杰的視線。他意識到，基于NLP（自然語言處理）的AI模型已經(jīng)較以前有了很大變化，他開始關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域的投資機會。 隨著ChatGPT的公布，以及GPT-3.5Turbo的API開放，AI的浪潮蔓延到各行各業(yè)，市場對此的反應(yīng)可以用“狂歡”二字來概括。在劉天杰看來，實際上，開放API是符合預(yù)期的，這個項目原本就是開源的，此前也已經(jīng)有很多人在用GPT3或者GPT-3.5的開源代碼來做應(yīng)用。 不過，ChatGPT如此“出圈”，還是超出了他的意料。放眼整個AIGC領(lǐng)域，“國內(nèi)現(xiàn)在肯定是風(fēng)起云涌。硅谷這股風(fēng)比國內(nèi)要更大，因為（國外）幾個大模型都已經(jīng)成熟了，美國那邊至少已經(jīng)有幾百上千的項目涌現(xiàn)出來?！? “（ChatGPT）確實加快了公眾對于AIGC或者AI領(lǐng)域的關(guān)注。但是，這條路進化到今天并非一蹴而就。包括ChatGPT的基礎(chǔ)模型Transformer，實際上也是2017年就提出來了。”劉天杰告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者，“從2017年到今天，大家一直在做大量的工程化工作。到今天ChatGPT有這個成績，跟之前多年的積累是息息相關(guān)的?！? 他向每經(jīng)記者透露，目前看到的創(chuàng)業(yè)者其實不僅僅是AI領(lǐng)域的，其他很多領(lǐng)域也在開始擁抱新的大模型以及新的AI能力。 “我們更多地會把這個領(lǐng)域定義成AI+，而不是AIGC。意思就是，利用AI賦能給各行各業(yè)。我覺得未來這將是（所有公司的）一個基礎(chǔ)能力?！眲⑻旖苷f道。 OpenAI用低價策略構(gòu)建“AI飛輪” OpenAI在ChatGPT上的腳步顯得非常主動和激動。大熱剛剛3個月，ChatGPTAPI就高調(diào)上線了。這個API由GPT-3.5Turbo模型支持。HerAIApp的開發(fā)者王紹此前告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者，接口服務(wù)定價大約是3分/1000個漢字。這一定價較GPT-3.5模型便宜90%。 “Turbo就是加速的意思，它的反應(yīng)速度是要比ChatGPT要快很多的。從底層算力上看，其實沒有發(fā)生太大的變化。但成本降低、反應(yīng)速度提高，這只能說明一件事，就是GPT-3.5Turbo模型實際使用的參數(shù)相比ChatGPT下降了。”劉天杰說道。 他隨即向每經(jīng)記者解釋，“比如說，你有1750億個參數(shù)，但是你喂給它的訓(xùn)練集很小，也訓(xùn)練不出效果，會導(dǎo)致大量的問題，我們稱其為過擬合。所以，參數(shù)大意味著訓(xùn)練集要足夠大。但是，參數(shù)越大并不意味著模型的表現(xiàn)越好，越能理解人的語義。恰恰相反的是，現(xiàn)在大家都想用更少的參數(shù)訓(xùn)練出一個更好的大模型?！? 為什么GPT-3.5Turbo能在更小的參數(shù)上實現(xiàn)更好的效果呢？“實際上，ChatGPT已經(jīng)積累了大量用戶使用的實際對話集，這些對話集相比OpenAI使用無監(jiān)督訓(xùn)練的語義集，要更準確、更高質(zhì)量?！眲⑻旖苷f道，“因為，用戶實際使用的對話中有上下文、有反饋，收集這些數(shù)據(jù)后再去訓(xùn)練模型，新的模型就會比之前更精確，就達到了用更小的參數(shù)量實現(xiàn)更準確的效果。 在劉天杰看來，GPT-3.5Turbo成本的下降，核心的一點就是實際計算的成本確實比之前要低，因為它的模型更準了。 “當(dāng)然，一方面也因為OpenAI本身不是一個盈利機構(gòu)，并且它也需要更多的用戶參與進來，去形成這種實際的對話集，再輸入模型中做進一步的訓(xùn)練，而低價也會導(dǎo)致用戶量進一步的增長?！彼f道。 劉天杰表示，這就是所謂的“AI飛輪”?！坝脩籼岣吡?，數(shù)據(jù)變多了，模型更準了，用戶自然更多了。飛輪一旦跑起來，OpenAI就能甩掉其他對手，這也是它低價策略的一個原因?！? ChatGPT浪潮重構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，三類創(chuàng)業(yè)機會涌現(xiàn) 隨著ChatGPTAPI的開放，調(diào)用這個接口來實現(xiàn)AI賦能成為許多創(chuàng)業(yè)公司的追求，這種熱潮不免讓人想起元宇宙、Web3等新概念引領(lǐng)的風(fēng)潮。許多人會問，看看兩年前扎克伯格看好的元宇宙如今在哪兒，未來ChatGPT又會在哪兒？不過，在劉天杰看來，這一波興起的AI浪潮與前一段時間的元宇宙、Web3有本質(zhì)上的區(qū)別。 “元宇宙、Web3是一個分布式的東西。在這里，大家希望互聯(lián)網(wǎng)信息或者經(jīng)濟系統(tǒng)，都用一個分布式、加密式的方式去重構(gòu)?！彼颉睹咳战?jīng)濟新聞》記者說道，“但當(dāng)前這一波AI浪潮恰恰相反，它會變成一個非常集中的東西，未來AI的底層能力將由有基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練大模型能力的幾個大廠提供，其他人就在這些底層大模型上去開發(fā)應(yīng)用?！? “所以說，整個互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)我認為是重構(gòu)了。這有點類似于當(dāng)年的云服務(wù)，由幾個大廠來做云服務(wù)廠商，在云之上，你們?nèi)ラ_發(fā)各種各樣的應(yīng)用。”劉天杰進一步說道。 在ChatGPT引領(lǐng)的這一波AI浪潮中，劉天杰看到了三大層次的創(chuàng)業(yè)機會。第一類是做中文的底層大模型?！斑@類創(chuàng)業(yè)者往往都是高校出來的，比如說清華系有一大堆人在做底層大模型。但任重而道遠，訓(xùn)練底層大模型，一是非常燒錢，二是要有足夠強的算力。”他告訴每經(jīng)記者。 圖片來源：視覺中國 “另外，小公司收集訓(xùn)練集的能力不夠，而大模型的‘大’，大在它的訓(xùn)練集。小公司并沒有積累大量的數(shù)據(jù)?！彼f道。 第二類是中間層，比如做模型的微調(diào)、預(yù)訓(xùn)練；或者在底層大模型的基礎(chǔ)上訓(xùn)練新模型，比如虛擬人模型?！斑@些模型是基于底層大模型的語義能力，然后在這個能力之上加了各種限制條件?！彼f道，這里有一些創(chuàng)業(yè)機會，但并不算多。 第三類是應(yīng)用層，這也是大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司正在探究的道路?！澳壳白钪苯拥氖巧蓤D片、文字、視頻甚至3D內(nèi)容。但是這些相對來說壁壘不夠，因為模型也不是你的，訓(xùn)練集也不是你的，無非就是做一點優(yōu)化的工作?！眲⑻旖苷f道。 “當(dāng)然還有更前沿的，就是科學(xué)家團隊在探索真正的終局——通用智能，但這一塊現(xiàn)在還在一個非常早期的階段?！彼蛎拷?jīng)記者介紹道。 泥沙俱下，用戶需求才是創(chuàng)業(yè)的根本 在劉天杰的預(yù)想中，ChatGPT引領(lǐng)的這條路子是很清楚的，他看重的就是未來更多各行各業(yè)能夠去做AI賦能的應(yīng)用，比如SaaS、RPA（機器人流程自動化），甚至是機器人。 他現(xiàn)在主要關(guān)注兩大板塊，一是AI生成3D資產(chǎn)。“因為這一塊有真正會掏錢的客戶——游戲公司。這一塊是他們的痛點，因為制作3D內(nèi)容非常昂貴，如果能用AI制作3D內(nèi)容，是他們求之不得的。但目前大模型的能力還解決不了3D的生成，這是一個我們會重點關(guān)注的領(lǐng)域?！? 二是文字轉(zhuǎn)換動作的應(yīng)用?！耙簿褪钦f，我用AI指揮實體的東西去執(zhí)行操作，比如說機器人、RPA（機器人流程自動化）、全局的智能助手等。這一塊涉及到大模型的多模態(tài)輸出和輸入，是一個相對來說比較前沿的領(lǐng)域，也是大模型沒有完全解決的領(lǐng)域?！眲⑻旖芙忉尩?。 市場太熱，到底哪些才是靠譜的項目？對此，一些投資人直言“又興奮又焦慮”。 不過，劉天杰還沒到焦慮的地步，他直言，“我們看了太多這種新技術(shù)、新概念的例子，第一波（沖在前面的）有很多蹭熱度的。從經(jīng)典的蓋特納創(chuàng)業(yè)模型來看，新技術(shù)都會先經(jīng)歷這樣的事情，后面真正能使用這個技術(shù)的人才會崛起?！? 他向《每日經(jīng)濟新聞》記者透露，很多很強的創(chuàng)業(yè)者，例如傳統(tǒng)大廠里面職位非常高的人，或者在科學(xué)界有頭有臉的人，也都被吸引入場?！皣鴥?nèi)比如說美團的王慧文、快手CTO以及某電商大廠技術(shù)負責(zé)人?！? 據(jù)劉天杰介紹，某電商大廠技術(shù)負責(zé)人提出了Transformer大模型中一個關(guān)鍵的技術(shù)路線，叫做多頭注意力機制?！澳嗌尘阆?，當(dāng)然有大量蹭熱度的，但是也有很多很強的創(chuàng)業(yè)者在開始干這件事?！彼f道。 ChatGPT身后的藍海讓許多創(chuàng)業(yè)公司蜂擁而至。在劉天杰看來，“現(xiàn)在許多所謂的AIGC項目，并非這一波預(yù)訓(xùn)練大模型（ChatGPT）之后產(chǎn)生的，它的技術(shù)路線上其實跟大模型沒有任何關(guān)系，相當(dāng)于之前傳統(tǒng)范式的AI上，包了一層AIGC的殼，就非說自己是大模型，但實際上跟大模型沒什么關(guān)系?！? 他認為，能夠落地的應(yīng)用需要創(chuàng)業(yè)者在對應(yīng)的細分產(chǎn)業(yè)中做實?！澳阋斫猱a(chǎn)業(yè)本身的經(jīng)濟機制和運行規(guī)則，以及用戶需求，尤其用戶需求永遠是最重要的。因為在這里，AI只是提供效率的工具，它類似一個乘數(shù)。你必須得有前面的‘1’，也就是真實的客戶和客戶需求?！?