自從去年OpenAI發佈ChatGPT之後，AI領域的大模型成為風口上的熱詞，投資人和創業團隊紛紛進入，連百度阿裡360等一眾大公司也開始基於大模型開發AI產品。
這一波大模型浪潮，哪些是創業者的機會，哪些不是？浩哥總結了AI大模型創業的五個核心問題，希望對你有所幫助。
自從去年OpenAI發佈ChatGPT之後，AI領域的大模型成為風口上的熱詞，投資人和創業團隊紛紛進入，連百度阿裡360等一眾大公司也開始基於大模型開發AI產品。
這一波大模型浪潮，哪些是創業者的機會，哪些不是？浩哥總結了AI大模型創業的五個核心問題，希望對你有所幫助。
隨著ChatGPT的發佈，AI/大模型賽道真是風起雲湧，一日千裡。
作為一個互聯網老兵，很多朋友問浩哥AI這一波和當年互聯網怎麼比？其實區別還挺大的，互聯網的核心價值是連接信息，AI是理解信息。
舉個例子：我們去圖書館借一本書，互聯網是幫助我們找到這本書。
而AI是把這本書仔細讀一遍，融匯貫通，還可以回答任何問題。
前者當然有意義，但是後者的價值顯然要遠遠大於前者。
像陸奇老師說的，Google的價值是把信息獲取的邊際成本降為0，ChatGPT的價值是把知識獲取的邊際成本降為0，這是互聯網和AI的價值差異。
也正因為如此，長遠一點來講，知識對於一個人可能不是必須掌握的。
就像今天你去面試，沒有任何一家公司會考你兩位數乘法，為什麼？因為這個技能計算器可以輕松解決，未來知識很可能一樣。
如果知識能夠這麼輕易的獲取，為什麼我們還需要掌握呢？所以未來一些知識或者經驗推動的領域，會遇到很大的挑戰，例如醫生、律師、會計師等等。
甚至我們目前的教育體制都會受到沖擊。
遠景的話題我就不展開了，重點和大家聊聊大家所關注的：這一波大模型，哪些是創業者的機會，哪些不是？
一、創業公司能不能做通用大模型 ？
首先中國一定會有自己的ChatGPT。
這跟搜索引擎一樣，我們有自己的合規要求。
但是中國版的ChatGPT隻會在5家公司裡產生：BAT+字節+華為。
這意味著創業公司或者那些純為了炒股價的A股上市公司很難有機會。
當然我這個說法會得罪很多創業者。
包括我的朋友王小川也在相關領域創業，以及很多FOMO的VC朋友，現在也在信誓旦旦一定要投或者已經投了大模型創業團隊。
為什麼浩哥這麼講？浩哥現在雖然是投資人，但在更長的時間裡，我更是一個創業者。
所以我深刻的理解，創業者在什麼情況下能跑贏大廠？核心是必須有先發優勢。
那憑什麼你比大廠有先發優勢？無非就是以下幾種可能性：
- 大廠沒看懂，覺得這事沒價值；
- 大廠沒看上，覺得市場太小；
- 大廠沒看清，技術路線比較多，想等創業者驗證；
- 大廠覺得離自己主營業務太遠；
也就是隻有在非共識的情況下，創業公司才有機會『搶跑』，獲得先發優勢。
但是今天我們看ChatGPT這個賽道，完全不是這個狀況。
首先，大廠都極其重視，可以毫不誇張地講，都是一把手工程。
百度的CEO李彥宏也好，阿裡的CEO張勇也好，都是親自站臺。
可以說沒有一家大廠不重視。
其次，大廠肯定比創業公司有流量、有錢，通用大模型還是一個挺燒錢的事。
但是其實以上這些，都沒有『場景』更重要。
大廠的核心優勢是自帶場景。
例如：
- 百度會把問答和搜索集成，就像New Bing一樣。
我現在首選的搜索引擎就是New Bing，而不是Google。
因為在New Bing搜索後，會直接給出答案結果，而不是Google那樣給個列表，你還得一個個點進去查找。
當然有時候如果你覺得New Bing在亂講，那你再去Google自己查詢。
- 微信一定會植入一個類似個人助理的AI，用戶問問題也好，訂個機票、點個外賣都可以完成。
微信這個場景，我覺得是整個中國互聯網大模型落地的最佳場景，沒有之一。
因為大廠的這些超級APP裡面，隻有微信是自然語言驅動的，其他的APP都是在手機屏幕上劃劃點點。
而且微信有了授權，獲取了個人語料之後，還可以個性化。
所以我覺得這個事在騰訊內部，大概率已經在路上了。
- 阿裡已經宣佈了第一批集成大模型的產品是天貓精靈和釘釘。
這兩個場景太順其自然了，天貓精靈類的產品現在都很傻，隻能問問天氣，開燈關燈之類的，完全不支持多輪對話，有了大模型賦能，能幹的事情就多了。
釘釘的集成也很自然，其實就是微軟Office系列的Copilot功能《AI助理》。
- 字節的飛書和釘釘也是類似。
- 華為和以上大廠比起來，場景是相對比較弱的。
華為做這事的核心原因是為了服務雲計算，To C的落地場景主要是華為手機。
從這個意義上講，大模型對於小米等其他手機廠商也是機會。
為什麼說落地場景如此重要？因為沒有落地場景你的技術就沒法迭代，沒法持續優化形成數據網路效應。
所以創業公司的痛苦之處也在於此，自己沒有場景，像ChatGPT一樣推問答，你還沒流量。
這就是為什麼我說創業公司很難在這條賽道上跑出來，純粹是浪費錢的原因。
當然有人會挑戰我說，浩哥你說的不對呀，人家OpenAI不也是創業公司嗎？那事實恰恰是，當時Google等國外大廠沒人覺得GPT能跑出來《甚至OpenAI自己也不確定》，所以才給了OpenAI先發的機會。
但今天這個事對於中國的大廠已經是顯而易見的共識，甚至百度、阿裡動作比創業公司還快。
所以創業公司做通用大模型，非常難。
但是從投資的角度並不錯，因為早期項目80%是投人，也許他們會轉型到垂直模型，也許會做成一個超級APP，也許會被並購。
畢竟大部分成功的公司，最後做成的事都不是他們一開始想做的事，只要創業團隊人牛就行，就像騰訊最開始也不是做即時通訊的。
二、通用模型 vs 垂直模型 ？
ChatGPT既然這麼聰明，是否還有垂直模型的生存空間呢？當然有。
我隨便在New Bing《基於GPT4》搜『微軟的股票會漲麼？』，得到的信息《如下圖》，其實沒有任何價值。
當然有的人會挑戰說，是因為GPT的泛化能力還不夠。
隨著技術的的演進，這個問題會被解決。
泛化能力當然是一個問題，但更核心的問題是各行各業都有自己的Know-How。
這些最有價值的Know-How很可能不在互聯網上，而是在企業的私有數據庫裡，甚至在一部分專家的腦子裡。
ChatGPT連信息都沒有，自然也不會形成這方面的知識。
這也是Bloomberg推出BloombergGPT的意義。
事實上，越是high-value《當然high-value和low-value都是相對的》，越是Mission Critical《關鍵應用》的領域，垂直模型的價值越大，例如自動駕駛，通用大模型沒法直接用，因為缺乏數據、缺乏corner case訓練的大模型是很難幹容錯率這麼低的工作。
同理，越是low-value，越是none-mission-critical《非關鍵應用》的領域越適合通用模型。
比如：問答。
GPT其實經常胡說八道，但是無所謂，人有判斷力，你可以去糾正他，這在自動駕駛這樣mission critical的領域肯定是不行。
再比如寫作，本來也不存在唯一正確的答案。
比如以文生圖，不存在對錯，你不滿意就讓AI一次生成100個，你從裡面挑總可以了吧。
所以垂直模型的價值是非常大的，這會產生非常多的創業機會，因為行業太多了。
一般來講，垂直模型企業也很少選擇自己從頭做，而是找一個還不錯的pre-train過的大模型，在他基礎上做instruction tuning《指令微調》。
這就帶來下一個問題：到底應該選擇閉源大模型，還是開源大模型？
三、開源模型 vs 閉源模型 ?
ChatGPT目前如日中天，但是開源模型也是如火如荼，未來的格局會是什麼樣？
浩哥先說結論：未來美國和中國，每個國家都會有1~2個閉源模型，剩下的都會開源。
我們回顧iOS和安卓就容易理解：
iOS作為第一個智能手機操作系統，一出來就驚艷全場，安卓選擇開源迎戰。
目前全球范圍iOS和安卓的市場大概是2:8。
如果安卓當年也選擇閉源呢？大概率最多獲得iOS市場的一半，然後第三家智能手機操作系統公司選擇開源，最終iOS、安卓、第三家的市場份額比例可能是2:1:7。
所以你是安卓，你是選擇閉源獲得那10%的市場，還是選擇開源獲得80%的市場呢？
這事放在大模型也是類似。
隻有前1~2兩名《也有可能隻有第1名》有資格選擇閉源，從第三名開始，反正也追趕不上了，選擇開源才最符合他的利益。
開源對於閉源最大的優勢就是對私有數據的保護，這對於個人來講好像無所謂，但是對於企業用戶是一個非常核心的問題：我做一個SaaS產品，也想用大模型賦能，但是我並不想把我的行業Know-How和我企業內部的一些私有數據，透露給我的競爭對手，因為這是我的核心競爭力，怎麼辦？隻能選擇開源，自己host自己的大模型。
如果你選擇閉源，不論你使用Prompt Engineering的方式，還是選擇GPT-index服務，都有可能出現三星那樣的機密泄露問題。
因此我判斷：企業服務應該是開源模型的天下。
其實最有動力開源大模型的是雲計算廠商，因為雖然開源不賺錢，但是你總需要雲服務吧？用我的雲就好了，這就是典型的羊毛出在豬身上的商業邏輯。
因此像阿裡、騰訊、華為這樣的雲服務廠商都會是大模型開源的支持者。
目前在美國，ChatGPT選擇了閉源，但是出現了一堆以動物名字命名《這些單詞我幾乎一個都不認識…》的開源大模型，甚至我認為OpenAI未來也會可能會推出一個開源大模型：閉源模型繼續服務To C，例如問答、Co-Pilot等，但也為To B提供一個開源模型，允許合作夥伴自己部署。
當然，通常開源模型參數不會是1750億那麼多，這麼大的模型對基礎設施要求太高，很少有合作夥伴能跑起來。
開源模型通常會被縮小規模到幾十億到上百億參數。
四、AIGC+ vs +AIGC ？
還有一個創業者非常關注的問題：那就一個創業機會到底是AIGC+，還是+AIGC？換一句話，就是AIGC原生，還是AIGC賦能？
做任何一個領域，比如說智能客服，創業者可以直接以AIGC做智能回復為切入點，然後把客服的全流程都做了。
當然也可能，我之前就是做客服系統的，現在把AIGC能力加上。
好像聽起來兩邊都能做，而且也一定會相互滲透，那誰更有優勢？我覺得取決於兩點：
第1點，也是最重要的一點就是，要看AIGC在全業務流程價值鏈的比例。
如果這條賽道全價值鏈是100，AIGC隻占10%，說白了你從AIGC切入，你得把另外90%補齊，這個太累了。
對比來說，競爭對手在產業鏈裡深耕多年，90%已經有了，隻需要補缺AIGC的10%，你覺得哪個容易？肯定是+AIGC更容易。
所以到底是AIGC+，還是+AIGC，首先取決於AIGC在全業務流程價值鏈的比例，這是最核心的判斷標準。
第2點，取決於這個業務AIGC的護城河有多高。
如果傳統企業也意識到了AI的價值，也開始做+AIGC，並且輕松就能做到你的水平，那你想從AIGC+切進去就很難。
但反過來說，假設AIGC部分隻在全產業鏈占30%，但這30%卻有極高的門檻。
那些競爭者即使跑贏了70%，但不好意思，剩下這30%的他們做不了，那這也是AIGC+的機會。
例如以文生圖Midjourney，生成的圖片質感確實不錯，這就變成了他的護城河。
但是Adode也推出了Firefly，如果Firefly也很快達到了Midjourney的效果，那Midjourney的生存空間就會被極大壓縮。
因為這個全業務流程裡，Adobe可能占了70%，以文生圖隻占30%。
但只要Firefly追趕不到Midjourney的效果，那後者就有自己的生存空間。
當然，既然是服務垂直行業，不管是AIGC+，還是+AIGC，創業者懂行業始終都是非常核心的。
五、To C還是To B，國內還是海外 ？
To C、To B，國內、海外把市場分成了四個象限。
我和大家分別說一說。
首先是國內To C。
其實大模型做To C的場景非常多，問答也好，個人助理也好，社交也好，但整體感覺偏巨頭的賽道，因此國內To C總結成一句話就是：夾縫中做爆品。
雖然To C確實容易出爆品，但是前提得有流量紅利。
我在2016年剛開始做投資的時候，雖然還沒想好具體投什麼，但已經明確了不投什麼，就是絕對不碰純APP。
因為我做了這麼多年互聯網，深刻感受到那時候流量紅利已經沒了。
事實上從2016年之後，國內純APP跑出來的獨角獸很少，所以我們的結論基本上是正確的。
但畢竟還是漏了一個拼多多。
拼多多本質上也是流量紅利，就是那些用微信但是不用淘寶的人，全中國有4~5億，以3~5線城市居多。
我們平時多在一二線城市跑，並未能關注到。
而且這個流量紅利還在阿裡的競爭對手手裡，騰訊選擇了扶持拼多多，沒有自己親自上場。
除了流量紅利之外，還有一個就是做To C，大廠比較容易抄你。
當然你自己還沒搞明白的時候，大廠也懶得理你。
你一旦PMF了，大廠就開始重視。
所以這是典型的國內To C市場，夾縫中做爆款。
另外用大語言模型做國內To C，會有比較高的合規成本。
因為通用領域，你也不知道用戶會問什麼。
嚴重一點的就是競爭對手會故意找一些敏感話題，然後去舉報你，這就非常惡劣了，在互聯網時代國內發生過很多起。
相比To B就好很多：沒人會跟一個客服機器人聊今天天氣怎麼樣。
第二個是國內To B。
大模型可以賦能的To B賽道實在太多了，包括法律、電商、招聘、設計等等行業。
但國內To B也繼承了中國To B市場已有的問題，就是天花板比較低。
財富500強裡確實有很多中國企業，但你仔細一看幾乎全是國企和央企。
他們的采購一是市場化程度不夠，二是幾乎都要求私有化部署和定制。
而市場化程度高的民企普遍沒錢。
中國IT支出隻有美國的1/6，很多還在央企和國企。
國內SaaS上市公司的人均產值，是30-60萬人民幣，美國是30-60萬美元。
這就是中國企業服務的現狀，而且不是短期就能改善的。
所以做國內的企業服務市場，必須得耐得住寂寞，有韜光養晦的心態。
第三個是做國際To C。
例如Lensa.ai，Jasper.ai、Copy.ai、Midjourney等(我把部分PLG產品也歸納到了此象限裡)。
首先，國際To C本身已經偏紅海了，類似Jasper的公司，已經不下十幾個了。
其次這些公司今天也面臨著巨頭的競爭，例如Jasper面臨的是Office的Copilot和Notion AI的競爭；包括上文提到的Midjourney面臨Adobe Firefly的競爭。
所以這些創業公司《其實有的已經是獨角獸了》是否還能像過去那樣野蠻成長，還是有很大的不確定性。
問題的核心原因就是護城河稍微有點窄。
之前微軟Teams+Office全家桶PK Slack也是類似的案例。
第四個就是利用AIGC做海外To B。
好處當然是海外B端的支付能力和付費習慣都比較好。
我專門問過幾個矽谷創業公司的CEO，基本上美國這邊3-5人的startup每年在SaaS上的費用都在幾千美金。
都是直接下載安裝註冊然後付費，全都自助完成，沒有任何教育成本，因為在之前的公司就是這麼用的。
中國人做海外To B的優勢就是比較勤奮，迭代速度快，中國創業者996是默認，海外根本不可能。
所以中國人做SaaS一個月可以迭代3次，海外同行可能是3個月迭代一次。
所以如果你本來就是做To B的，與其在國內卷，還不如出海卷外國人。
當然做海外市場，對創業者背景還是有一定要求，最好是有一定的海外生活經歷，特別還在海外的To B企業幹過更佳。
最後，我前幾天對遠望的被投企業做了一些調查，發現超過50%的企業都已經開始用AIGC/大模型來提高內部效率了，還有好幾個企業已經在他們產品中集成了AIGC/大模型來對外提供服務了。
所以AI的滲透遠比我們想象的更快。
如果你是一名創業者，也想探索這方面的機會，歡迎隨時和我們聯系，一起開拓新的大航海時代！
作者：程浩，微信公眾號：遠望資本iVision《ID：iVisionVC》，前迅雷聯合創始人。
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