6月14-15日，36氪WAVES新浪潮2024大會(huì)在北京郎園station·倉酷順利舉辦。WAVES是浪潮的意思，也正是當(dāng)下年輕人勇于追夢(mèng)，敢于創(chuàng)造精神的縮影。此次WAVES大會(huì)聚焦四大板塊：理想與現(xiàn)實(shí)、科技與人文、探索與深耕、傳統(tǒng)與變革，每一個(gè)板塊都指向年輕人關(guān)注的熱議話題。都說人生是曠野，但是實(shí)踐發(fā)現(xiàn)人生更像是海面，時(shí)而風(fēng)平浪靜、波光粼粼，時(shí)而巨浪滔天、風(fēng)浪不止。Waver們沒有在浪潮中隨波逐流，而是靠自己的力量迎浪而上。

36氪作為一家和創(chuàng)投行業(yè)共同成長起來的商業(yè)媒體，一直和那些年輕的血脈一起探索邊界、洞察未來。此次峰會(huì)，我們聚焦于創(chuàng)投，但又不止步于創(chuàng)投，我們和不同領(lǐng)域的人一起談感想，和不同年齡的人聊未來，共創(chuàng)多元場(chǎng)景下的創(chuàng)投party，打造商界獨(dú)一無二的視聽盛宴。

在Day1下午，線性資本創(chuàng)始人&CEO王淮，分享了他眼中未來十年年輕人的機(jī)會(huì)。

王淮演講現(xiàn)場(chǎng)

以下是演講速記，經(jīng)暗涌Waves編輯：

感謝36氪的邀請(qǐng)。今天的主題是“科技與人文”，現(xiàn)場(chǎng)以年輕人居多。我將分享線性資本在投資人工智能過程中對(duì)當(dāng)前AI浪潮所孕育機(jī)會(huì)的思考，尤其是這些機(jī)會(huì)對(duì)年輕人意味著什么。我會(huì)重點(diǎn)闡述對(duì)新一代AI的理解，不涉及技術(shù)細(xì)節(jié)，純屬個(gè)人見解。我們將探討線性資本對(duì)AI的理解，這對(duì)我們意味著什么，對(duì)未來意味著什么，以及其中的投資和利用機(jī)會(huì)。

我的分享將分為三個(gè)部分：首先，對(duì)AI的理解；其次，如何利用AI；最后，從投資者的角度，分享一些關(guān)于投資和創(chuàng)業(yè)的啟示。

首先，我對(duì)AI（人工智能）的理解如下：

AI的概念并不新鮮。早在2014年，國內(nèi)就興起了AI投資熱潮。然而，到2018年、2019年，AI逐漸成為一個(gè)貶義詞，因?yàn)楫?dāng)時(shí)的AI主要基于給定數(shù)據(jù)的擬合，即根據(jù)已有數(shù)據(jù)案例進(jìn)行判斷。如果測(cè)試內(nèi)容與已有案例相似，AI就能給出不錯(cuò)的答案；但如果遇到陌生的案例，AI則束手無策，這就是著名的小AI過擬合問題。

2022年11月，ChatGPT的出現(xiàn)改變了這一局面。新的AI模型首先利用海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力，將全世界的知識(shí)壓縮到幾百億甚至幾千億的模型參數(shù)中，形成一個(gè)代表世界知識(shí)的超級(jí)大模型。然后，它根據(jù)用戶提出的問題作答。實(shí)際上，ChatGPT并沒有真正理解用戶問題的含義，它只是將問題轉(zhuǎn)換成token（一種文本標(biāo)記），再根據(jù)已有知識(shí)，猜測(cè)哪些token可以“和諧地”與之匹配，從而提供相應(yīng)的文本答案。簡單來說，就是“猜”，根據(jù)壓縮在模型參數(shù)中的世界知識(shí)進(jìn)行猜測(cè)。天下沒有新鮮事，你的問題，或者類似的問題，或多或少都在世界知識(shí)中出現(xiàn)過，所以AI總能猜得像模像樣。

過去，我們獲取知識(shí)的方式體現(xiàn)在傳統(tǒng)的檢索中，就是找到已有結(jié)果并返回給用戶；如果沒有，那給到的結(jié)果就很差，包括大家利用谷歌或百度搜索時(shí)的體驗(yàn)。今天的AI答題方式是生成，即通過“猜”的方式。這種問答交互方式，在我看來，就是新的大AI，給了每個(gè)人機(jī)會(huì)，擁有一個(gè)個(gè)性化定制的魔法水晶球，對(duì)任何你好奇的問題，都可以向它提問。它根據(jù)歷史上與你的對(duì)話記憶，加上模型中的世界知識(shí)，給出一個(gè)最好的、可能的答案。對(duì)于AI而言，答案真假并不重要，這也是AI經(jīng)常產(chǎn)生幻覺的原因，因?yàn)楸举|(zhì)上它就是“猜”。只不過2022年11月以后，ChatGPT尤其是后來的GPT-3.5表現(xiàn)非常驚艷。2017年至2022年絕大多數(shù)人都不認(rèn)為這種方式會(huì)產(chǎn)生很好的結(jié)果，直到OpenAI辛辛苦苦五年取得成果。我認(rèn)為這并不是方法論上的巨大創(chuàng)新，而是堅(jiān)持信念的好結(jié)果。

未來的趨勢(shì)一定是模型能力越來越強(qiáng)，價(jià)格越來越便宜。

過去12個(gè)月左右，調(diào)用大模型API的成本下降了約100倍，使用起來越來越容易。這一趨勢(shì)在未來一兩年內(nèi)將繼續(xù)保持。我們認(rèn)為這一切才剛剛開始。它不會(huì)像許多樂觀者預(yù)期的那樣迅速，但也不會(huì)像悲觀者想象的那樣緩慢。許多事情最終會(huì)被AI化。然而，大模型的基礎(chǔ)能力和基于大模型的應(yīng)用能力之間仍存在巨大的現(xiàn)實(shí)鴻溝。最近一些討論非常熱烈，認(rèn)為今天的AI發(fā)展可能對(duì)人類的未來構(gòu)成生死存亡的威脅，但我認(rèn)為擁抱大AI人類不一定會(huì)滅亡。大模型中的智能涌現(xiàn)目前在科學(xué)上無法解釋，以現(xiàn)在的發(fā)展方式，是否會(huì)出現(xiàn)真正能夠超越并替代人類的新智能體，這不太可能。但如果我們不擁抱大AI，一定會(huì)失業(yè)。為了避免失業(yè)，如何利用現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)的大AI能力？

今天我們處于一場(chǎng)百模大戰(zhàn)，中國有130多個(gè)大模型公司，其中知名的有10個(gè)左右。從線性資本的角度來看，我們認(rèn)為大模型會(huì)成為基礎(chǔ)設(shè)施商品，無法被壟斷，至少無法被民營企業(yè)壟斷，這是所有基礎(chǔ)設(shè)施的特點(diǎn)。它會(huì)驅(qū)動(dòng)許多上層應(yīng)用，而這種驅(qū)動(dòng)剛剛開始。許多人會(huì)問，應(yīng)用是否會(huì)面臨門檻低、天花板小的問題。為了解決這個(gè)問題，我認(rèn)為AI應(yīng)用要重視三類數(shù)據(jù)，這非常重要。

首先是個(gè)人數(shù)據(jù)。今天的AI應(yīng)用與十年前相比有很大的不同，十年前的應(yīng)用是同質(zhì)化的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，應(yīng)用內(nèi)個(gè)性化的成分很少，除了可能發(fā)個(gè)性化廣告，產(chǎn)品仍是標(biāo)準(zhǔn)化的。然而，今天的AI必須盡可能收集用戶的數(shù)據(jù)，因?yàn)锳I回答的所有問題，都是根據(jù)用戶當(dāng)前輸入的內(nèi)容，再加上過往與用戶交互的歷史記憶，給出一個(gè)它認(rèn)為最好的答案。數(shù)據(jù)積累非常重要，如果數(shù)據(jù)積累達(dá)到了一定壁壘，即使大模型能力相似，因個(gè)人數(shù)據(jù)了解程度不同，帶來的體驗(yàn)也完全不同。

其次是基于上下文的數(shù)據(jù)。自動(dòng)駕駛汽車會(huì)時(shí)刻將攝像頭和所有激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)收集到一起，在極短時(shí)間內(nèi)做出轉(zhuǎn)彎、加速或剎車等決策。它無時(shí)無刻不在收集這些上下文數(shù)據(jù)，而今天的大語言模型針對(duì)這類數(shù)據(jù)的收集仍基本處于手動(dòng)狀態(tài)。一個(gè)好的應(yīng)用應(yīng)該以最方便、最不需思考的方式收集上下文數(shù)據(jù)，更好地服務(wù)用戶，這樣的應(yīng)用才是好應(yīng)用。

第三是協(xié)作數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)AI產(chǎn)品在用戶個(gè)人數(shù)據(jù)積累方面尚未形成壁壘，此時(shí)市場(chǎng)上出現(xiàn)了一個(gè)更優(yōu)秀的競(jìng)品，用戶很容易切換過去。但如果該AI產(chǎn)品需要用戶與同事共同使用，切換就變得困難許多，因?yàn)樾枰餐袚Q，這大大提高了切換成本。我們認(rèn)為未來的AI應(yīng)用必須考慮協(xié)作數(shù)據(jù)的整理。

數(shù)據(jù)整理加上大模型本身能力的提升，有機(jī)會(huì)通過問答方式讓AI具有商業(yè)價(jià)值并變現(xiàn)。如果涉及自動(dòng)化，不可避免地會(huì)涉及新AI與物理世界的交互，這就是今天具身智能領(lǐng)域非?；馃岬脑颉?/p>

那么，應(yīng)用的機(jī)會(huì)在哪里？我舉個(gè)例子。旅游時(shí)，我們利用攜程和飛豬，或直接在航空公司網(wǎng)站/app下單，自己做攻略，或參考小紅書上的建議。試想，如果有一個(gè)非常好的AI分析工具，它對(duì)你的喜好有深入了解，你說要去維也納玩三天，有三個(gè)工作會(huì)議已經(jīng)安排好了，現(xiàn)在的空余時(shí)間只有哪些。一個(gè)負(fù)責(zé)日歷的AI智能體知道你的日歷安排，另一個(gè)AI智能體了解你對(duì)音樂或藝術(shù)的喜好，它會(huì)根據(jù)你的喜好建議你選擇有藝術(shù)感的博物館，或者去聽音樂會(huì)。當(dāng)你制定好了計(jì)劃，AI會(huì)和你交互，來確定具體的住宿和交通方案，然后交給一個(gè)執(zhí)行的AI智能體，它可以自動(dòng)比價(jià)。在不同網(wǎng)站上以性價(jià)比最高的方式預(yù)訂機(jī)票和酒店。然而，今天的AI利用問答方式，距離實(shí)現(xiàn)我剛才描述的這種情況還很遠(yuǎn)。

因此，我們說2024年才是AI應(yīng)用的元年。過去12個(gè)月，成本降低了近百倍，能力有巨大的提升。此外，并非所有能力都在今天的大AI中存在，還有許多能力在已有的一些App中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了。例如，百度地圖、谷歌地圖，攜程、飛豬上的預(yù)訂功能，不可能把這些事情交給AI來做。在使用AI的過程中，如何調(diào)用成熟的外部力量，這是去年年底才開放的能力。

第三，作為投資者，從投資的角度如何看待AI時(shí)代的機(jī)會(huì)？大模型讓AI-native成為可能，不需要再琢磨大模型的問題，只要用好GPT就可以了。互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)和支付系統(tǒng)，讓Global-native成為可能。一個(gè)總部在深圳的團(tuán)隊(duì)，做了一個(gè)讓美國波士頓人用的應(yīng)用，這很正常。無論是什么app，用戶不需要知道這是誰做的，關(guān)鍵在于產(chǎn)品好。對(duì)于產(chǎn)品而言，它們可以通過互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)以及蘋果商店，很好地觸達(dá)到任何地方的人。加上過去十年全球支付系統(tǒng)取得了長足的進(jìn)步。還是那句話，只要產(chǎn)品夠好，就可以獲得用戶的認(rèn)可和付費(fèi)。

今天，這些從事應(yīng)用開發(fā)的朋友們，如果不充分利用這些已經(jīng)成熟的基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)全球化原生應(yīng)用（global-native），那真的是太浪費(fèi)了。過去，獲取客戶的成本很高，但服務(wù)成本非常低。如今，連服務(wù)成本也變得高昂，還需要消耗大量的算力。因此，我們也認(rèn)為，如今的AI從一開始就必須考慮商業(yè)模式。以前“羊毛出在豬身上”的情況，我們認(rèn)為未來不太可能再發(fā)生了。

AI應(yīng)用的整體市場(chǎng)前景如何呢？我認(rèn)為，大模型是基礎(chǔ)設(shè)施，就像先建立起來的高速公路，而應(yīng)用就像在高速公路上行駛的汽車和卡車。如果沒有應(yīng)用，高速公路的價(jià)值將無法體現(xiàn)。在上面行駛的這些應(yīng)用的綜合市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過大模型的市場(chǎng)規(guī)模，而這在我看來是一個(gè)充分的藍(lán)海市場(chǎng)。因?yàn)樵谶^去的18個(gè)月里，幾乎所有人的注意力都集中在大模型市場(chǎng)上。

百模大戰(zhàn)到最后，可能在未來五年左右的時(shí)間里，市場(chǎng)會(huì)收斂到最終留下2-3家大模型供應(yīng)商，其中包括阿里、騰訊等大企業(yè)。把握住應(yīng)用的機(jī)會(huì)才是今天的年輕人應(yīng)該關(guān)注的重點(diǎn)。我們要把所有的新老問題通過AI-native和global-native的方式，利用最具創(chuàng)新性的產(chǎn)品重新解決一遍。線性資本也在今年成立了專門關(guān)注AI應(yīng)用的投資項(xiàng)目小組Linear Bolt，希望能夠以更輕、更快、更靈活的方式，支持年輕人在新時(shí)代下，基于大模型能力在應(yīng)用領(lǐng)域的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。

大家如果有興趣可以關(guān)注線性資本的公眾號(hào)，輸入“Bolt”即可獲得更多信息，預(yù)祝年輕人在大AI時(shí)代創(chuàng)業(yè)成功。

線性資本公眾號(hào)