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摄影：Bob君
投资机构也怕被创业者割茴香。
激进与保守
激进与保守之间是一场认知的挑战赛。
“在硅谷，关于大模型、生成式AI的话题，没有投或不投的讨论，只有投那个赛道，投那个项目的讨论。”一位硅谷投资人向「钛媒体风投家」表示。
硅谷的疯狂印证在数字上。据PitchBook 数据显示，GPT-3发布两年多以来，风投资本对AIGC的投资下降了 400% 以上，2022年投资圈向生成式AI公司共投入13.7亿美元（折合人民币约93.69亿元），几乎达到了过去5年的总和，今年甚至达到了惊人的21亿美元。
目光转到国外，大模型飞奔200多天，矛盾认知讨论的声音大过分实际落地进展。
手握真金白银的风险投资者们，一派跃跃欲试，押注大模型、AIGC；一派则是表示“让炮弹再飞一会儿”。
「钛媒体风投家」了解到，跃跃欲试派，要么是真有钱，手握充足炮弹的，实力派别投资机构；要么是常年钻研技术、深刻了解技术变量、技术突破的实干派别投资机构，终于等来这一次“逆风翻盘”的机会。
“让炮弹再飞一会儿的，一是没钱，二是此前并没有技术领域的积累，现在还在努力学习和研究大模型的底层构架和趋势。”一位基金合伙人对「钛媒体风投家」表示，“说白了，投资机构也怕被创业者割茴香。”
“这是一场认知的大赛，对大模型有如何的认知，就会投出哪些样子的项目。”在阿尔法公社创始合伙人&CEO许四清看来。
大模型的认知矛盾并不只集中在个体头上。当投资人、创业者、需求方都存在认知偏差的时侯，对于大模型的“激进与保守”，就成了大多数玩家的普遍状态。
连续创业者猎豹移动CEO傅盛，在朋友圈怼金沙江创业投资基金主管合伙人朱啸虎“硅谷一半的创业企业都围绕ChatGPT开始了，我们的投资人能够如此无知者无畏。”
叱咤一级市场多年的朱啸虎回应，“99%的价值都是GPT创造的，这样的创业公司有哪些价值。”
乍一看没有对错，只是立场不同。大佬级的创业者们纷纷下场，撸下摆开干，从王慧文的光年之外，到带着5000万美金启动资金入场大模型的王小川，再到阿里框架高手贾扬清，离职涉足AI。心怀梦想的创业者，像抓到第二波互联网创业浪潮般激动不已。
二级市场的人工智能概念股亦是一路狂飙。从新年到今年6月底，人工智能指数(884201)涨幅就接近了70%。但是，美国银行策略师迈克尔·哈特内特（Michael Hartnett）却将本轮人工智能下降称为“婴儿泡沫”，并警告称这一泡沫可能正在断裂。
真正用过AI产品的人虽然并不多，最近摩根士丹利做了一个2000多人的督查，结果居然是有80%的人没有用过ChatGPT或是微软的Bard。
激进、共识、保守、泡沫、陌生感多重矛盾，裹挟着这场“科技革命”。其中的机会是在AGI、垂直模型、中间层、基础设施层，还是应用层？
一群极客的创业并没有过多地思索，而是直接接入ChatGPT开始探求商业化。
谁在用脚投票AI
用户是检验产品的最好形式，价值与否，用户会选择“用脚”投票。
跨境电商、视频创作、会议记录等场景，成为ChatGPT的首批提效阵地。
「钛媒体风投家」了解到，跨境无界生态链从去年12月，就开始用ChatGPT提高产品页面的上架效率，研究后发觉，ChatGPT可以实现批量化的产品页制做，生成后可达到直接上店面的标准。
创始人钱大柱表示：“ 原先一组四五个人花一丙火完的工作，现在只要一个ChatGPT的输出者，一个小时能够把这种工作全都做好，多下来的时间可以做更多的事情。”
在GPT-4上线识图功能后，通过网址端引入一张产品图片让GPT-4剖析图片、对产品的卖点进行描述和提炼，输入提示词，要求模仿成符合亚马逊卖家喜好的抒发形式，一次生成8个不同版本，这就意味着，8个店面同时上线一款产品，且不会被亚马逊后台辨识出关联性，每个店面才能获得同等流量估算，对业绩提高起到巨大帮助。
“电商的门槛虽然并不高，所以想要拉开与同类跨境店家之间的距离，要么靠跑的速率，要么靠新的技术。”钱大柱表示。
技术流下来的ShulexVOC创始人郭辰璐，亦是ChatGPT的践行者。ShulexVOC是帮助买家快速剖析产品的优缺点，购买成因，用户期望及使用场景的一款插件，在Amazon和Shpfiy平台都可以使用。底层逻辑是ChatGPT 的算法加自研小模型，把用户的评论、照片通过自然语言处理，再把标签提取下来弄成文本，最后对应到商品进行剖析，目前已有3万多用户。
“很多跨境店家的优势是供应链能力，他们对于数字化提效产品应用的能力是缺乏的，而且不仅平台自主提供的，他们也甚少主动去找寻此类型的产品，但是这种产品着实可以帮助买家提高选品、优化品类的能力，从而提高销售业绩。”亚马逊的产品总监表示。
前不久，Adobe首席技术官Abhay Parasnis成立的人工智能营销工具Typeface，帮助企业完成博客文章、Instagram贴子、LinkedIn主页和公司官网等平台营销内容的生成，Parasnis将它称之为“10倍内容鞋厂”。
深扒底层逻辑是应用Stable Diffusion和OpenAI的数据，加上自研多模态生成式流程创新营销产品。成立一年多获得2轮融资，总融资额达到 1.65 亿美元，投资方包括Salesforce Ventures、GV（谷歌创投）、Menlo Ventures 和 M12（微软风投基金），投后市值达到10亿美元，并获得了微软、微软签定了商业协议。
“借助大模型做浅表层应用或则产品驱动型的应用，不管To B还是TO C都有特别多的机会，”阿尔法公社创始合伙人&CEO许四清向「钛媒体风投家」表示。
自媒体创作人亦是受益人之一，一位自媒体创作人在与「钛媒体风投家」聊天时表示，长篇的文字内容转成短视频内容仍然是他的困惑，直到使用了ChatGPT内容总结概括功能，1分钟生成短视频脚本，再配合剪映的智能生成视频工具，让团队制做视频速率提高了5倍以上。
“把全文粘贴进去，要求ChatGPT生成一篇600字的视频脚本文案，1分钟才能领到结果，再修订一个开头就可以使用了，视频也是同样的方法，以前做一个视频要3天，现在1天最至少能完成5-8个视频。”这位自媒体人向「钛媒体风投家」炫耀着他的提效利器。
正如经纬张颖，在混沌学园的发言，他觉得，AI初期决胜的关键是勇于从ToC场景里寻求突破，因为C端能带来的数据飞轮效应。
场景优先、数据为王，模型本身不是用户须要的，用户须要的是符合顾客预期和提高商业化利润的产品。光有大模型没有应用场景，就好比拿着锤子找铁钉，工具再好也没地方使。如何将AI模型的能力渗透步入场景是一件值得深度投入的事情，正如APP时代，美团、滴滴、携程帮助我们便利生活一样。
在狂热的平台级或颠覆性的大机会之间，逐渐涌现出、现实的零零散散的小机会。
“吞金兽”没有商业模式
大模型的出现，让你们集体步入一场“无导航”模式的探求之中。
“OpenAI在训练ChatGPT的时侯，可能也没有想到它会惊艳所有人，可能也没有想清楚它怎样商业化，就是认为应当有更新的技术探求。”硅谷徐老师在一次公开活动上表示。
“大模型目前没有商业模式，烧得起钱、等得起生态搭建，就投大模型。”一位业内资深投资人向「钛媒体风投家」表示。
大模型究竟有多烧钱， 据The Information媒体报导，三位了解OpenAI财务状况的人士透漏，由于今年开发ChatGPT并从微软急聘关键职工，OpenAI的巨亏大概翻了一番，达到5.4亿美元左右。
上述知情人士还透漏，OpenAI首席执行官Sam Altman曾私下暗示，公司可能会在未来几年筹措至多1000亿美元资金，以进一步开发人工智能的能力。
盈利却一般般，上述OpenAI财务知情人士中的2名透漏，2022年OpenAI的收入仅有2800万美元，主要来自向应用程序开发商转让其人工智能软件的访问权限，这一收入水平，仅为谷歌今年全年产值的0.14‰。
在赢利微薄的情况之下，7月7日OpenAI在占领生态位上又出一个杀手锏策略，其官方发布GPT-4 API全面开放使用，现所有付费API用户都可直接访问8K上下文的GPT-4，无需任何等待。
“吞金”的大模型怎样商业化，横亘在发展与现实之间，没有成熟的参照模式，中国大模型的盈利模式也是 “摸着石头过河”。
许四清表示，这次和上一代中国互联网企业产生的时侯，生态格局会有很大的变化，当时各个大厂把持一个战略方向，占领某个领域，比如百度做搜索，腾讯做游戏、社区和即时通讯，阿里做电商，字节做互联网新媒体的社群和广告，分别在各自的领域里独树一帜。
在他看来，这一轮的情况变了，各大厂直接做垂直领域的可能性不大，基本是基于大语言模型快速攻占，自己想吞并的领域，建立生态环境，由此构建一个大的新一代平台，因为AIGC技术突破决定了好多产业格局会构建，所以我觉得大厂会在积极的构建自己的生态环境里面下功夫，这是竞争的焦点。
“只有占据了生态环境，才能够占据最多的受众群体，和构建更宽广的边界，这个是中国企业曾经比较少面对的机会。”许四清说道。
“AI浪潮在这个阶段，一定是技术驱动为先和定义产品为重的。未来的应用与模型能力结合更紧密，所以对模型的理解与差别，会决定产品与用户体验，有技术创新基因和能力的小团队，必须拚命奔跑。“在经纬张颖看来。
“AI基础设施本质上还是算力、算法、数据三位一体的东西，最后谁能将两者能力整合得好，提供更低成本、更低门槛的能力才是决定整个竞争最重要的点，但目前仍然属于混沌阶段。”在常垒资本创始管理合伙人石矛看来。
“在直接生成结果上，如果要商业化、产品化，我们觉得还是有很长的路要走的。”国家语音创新中心首席专家张熠天在2023年华映资本的峰会上表示。
从长远看，新兴技术的产业发展，本质是靠业务需求的驱动，企业到底是否须要大模型，这其中必然包含多重诱因。
最后
成也数据，败也数据。
“以Chat GPT发展的速率来看，做场景早晚会被取代，所以回归到ChatGPT的底层逻辑是数据，独一无二的、深度价值的数据谁都代替不了。”在Shulex郭辰璐看来。
可是数据一旦接受了训练，就不可能“取消训练”或删掉或移除数据。对于好多公司来说，竞争的护城河是数据，他们不希望任何人免费抓取数据，比如严肃的医疗、法律行业。
在创新与数据安全之间怎样寻求一个平衡，还是固守小样本训练加强模型，还是屈从于大模型，没有标准答案。
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