專訪九合創投王嘯：短期內難有超級應用，大模型仍需再上一個臺階
在九合創投今年6月的年會上，這家VC機構做了一個不太常見的動作——除了召集創投圈人士做演講和對談，還發布了一份報告。報告的主題契合當下的科技熱潮，名爲“不朽的計算”。
其將“計算”視爲一種表達與理解世界的方式，並作出了以下判斷：
在九合創投看來，AI將成爲下一代計算平臺，而當下正處於平臺轉變的初期階段，這將深刻影響未來投資與創業機會。
九合創投成立於2011年，由“百度七劍客”之一王嘯創立。成立近12年來，這家機構花了大量精力專注於硬科技賽道。ChatGPT風暴襲來後，團隊對人工智能領域出手更爲頻繁和集中。2023年，該機構出手投資的項目中，近50%都和AI相關。
在AI 1.0時代，國內形成了以“AI四小龍”（商湯、雲從、曠視、依圖）爲主的市場格局。而在以大語言模型爲核心的AI 2.0時代，更大規模的技術挑戰與商業前景開始涌現。
儘管充滿未知，沒有一家關注科技領域的投資機構能夠迴避這股浪潮，他們的側重點無非是站隊底層大模型還是投身AI應用層。
九合創投沒有出手任何一家通用大模型公司，但卻爲AI應用層準備了相對充足的彈藥。目前不少AI應用公司已經可以滿足需求、提供價值、初步嘗試商業化。王嘯指出，這在獵頭、遊戲、銷售等領域都顯現出了苗頭。
如果一定要談論更信仰市場還是技術這類話題，王嘯認爲相比“AGI（通用人工智能）什麼時候可以實現”，自己目前更關心“AI應用什麼時候會爆發”。
“技術是要有用的，沒用的技術就是騙人的。”他說道。
但眼下一級市場整體趨冷，創業環境愈發艱險，更多VC機構偏愛現階段就有造血能力的公司。九合創投會如何選擇？
王嘯認爲，一級市場不能只看有市場、有收入的公司，要綜合去看。“如果都只投有收入的公司，拿幾倍市盈率用很便宜的價格買下來，中國科技不就完蛋了。”他指出，有時我們需要適當的泡沫，需要耗時間，也需要對未來的嚮往和想象力。
“如果沒有想象力，誰會在只有兩個人的時候投Google？”他說，“你只有敢想纔敢投，只有敢投，它纔有可能。”
以下是界面新聞對王嘯的採訪實錄，略作編輯： 建立新的投資理解框架
界面新聞：爲何在這個時間節點發這份報告？
王嘯：爲了年會準備內容，正好也遇到大模型的出現。這個主題比較好的地方在於，人的智能受到生命長度限制，隨着生命體的終結，碳基智能某種意義上是死掉的。而機器學習相對來說不受時間限制，只要地球不毀滅，大模型估計可以一直存在，它的信息輸入帶寬也不太受限。
我們常說人永垂不朽，這裡說“計算不朽”，某種意義上給智能賦予生命的概念，我們覺得這是一個不錯的詞。
界面新聞：強調計算的價值，對一級市場有什麼意義？
王嘯：我們的意圖是從更宏觀的角度來總結“計算”目前發生的這些變化，從而在投資時有一個比較好的理解框架。
界面新聞：這當中最重要的元素是什麼？
王嘯：是計算在整個人類生活演進過程中，在哪些方向上能夠帶來比較大的價值。
人工智能不僅僅是一項普通的技術，更有長期意義和顛覆性能力，它影響的深度有點像互聯網。互聯網把全球幾十億人連接起來，而人工智能是給絕大多數人提供智能的加持能力，比如開車藉助自動駕駛技術，小孩由機器人來教育，工作有一部分是機器人完成的。
點明這一點有助於我們堅定投資的決心，因爲投資本質上還是要相信哪些東西有不同的意義。
界面新聞：九合一直在關注“計算演進”帶來的結構性變革。大語言模型出現之前，你觀測到的幾個重要節點是什麼？它們各自衍生出了哪些創業機會？
王嘯：從人工智能角度來看，以AlphaGo爲標誌性事件，第一波AI浪潮開始興起，這個時候相對成熟的是圖像處理技術，應用到自動駕駛、醫療影像這些領域。這一波我們投了Momenta和鷹瞳科技。
第一波AI浪潮影響範圍相對小一些，沒有出來太多真正的AI公司，大一點的有自動駕駛公司，以及一些影像檢測公司。
從去年年初GPT走紅開始，國內整體轉向大模型。這第二波人工智能浪潮對能力的延伸比原來好，應用的領域和範圍要比第一波大很多。但最終落地到什麼程度，應用能變成什麼樣子，還要再觀察三年。
界面新聞：這一波的創業機會比上一波大的原因是什麼？
王嘯：這波大模型的本質是機器學習的底層架構用Transformer來做，即把這些內容token化之後來學習，能吃進去的數據量很大，在某種意義上產生了智能。而上一波就是簡單的圖像識別，它能解決的是跟圖像密切相關的事情。
現在的大模型既有多模態也有語言，而語言承載着人的某種認知狀態。大模型具備了一定智能性，而智能性可以泛化到各個領域去。
比如說大模型可以輔助初級獵頭記錄候選人的職業規劃等信息，有合適的職位時可以提高匹配效率。這件事靠人來記錄就很有限，但大模型可以讓獵頭的工作效率翻三四倍。同理，在編程、美工、廣告策劃這些領域，那些不太高級的技能都能具備一定的生成能力。
界面新聞：本質上是這一代的應用門檻比上一代更低嗎？用戶的信任成本似乎降低了很多。
王嘯：如果從自動駕駛這類應用來講，這是肯定的，加入自動駕駛出錯會是挺大的問題，所以門檻很高。而這一代應用體驗現在還沒那麼好，或者說準確率沒那麼高，但也沒有太大影響，我們願意給AI留出成長的時間。
不投大模型，AI應用不一定需要AGI
界面新聞：達到所謂的AGI，對於實現你所投的AI應用公司的價值，你覺得是必要的嗎？
王嘯：不是必要的。現在很多場景已經在落地大模型，比如客服、遊戲陪聊、機器人這些領域，它本質上提升人效，或者代替人。只是這些場景和案例還沒有達到規模化的能力，收入水平也不高，但在這個實驗過程裡這些場景是成立的。
界面新聞：現在受到的限制會是什麼？
王嘯：每個領域不太一樣，我覺得可能還是效果問題，真讓它做特別智能的事也幹不了，但聊天、總結文章這類基礎任務，已經能幹得很不錯了。
界面新聞：這個效果還是跟模型的智能水平直接掛鉤。
王嘯：有兩部分的效果，一個是基礎模型的智能性，一個是在基礎模型上要做一套自己的數據體系，比如遊戲陪聊，需要要訓練一套跟遊戲相關的內容；做獵頭，就要懂得所謂的專業術語。總之，你要有一套自己領域裡獨特的數據閉環，還要把它和基礎模型放在一起形成更好的服務。
界面新聞：你現在投的AI應用公司都是用什麼樣的模型？數據體系的優化和基座大模型智能水平的提升，這兩個進程之間是什麼關係？
王嘯：有些是用開源大模型，有些用類似於大模型的雲服務，還有一些是自己在開源大模型上直接改。現在大模型也不貴，（價格）在中國被打下來了，所以我覺得中國的應用可能會迅速起來，甚至比美國還要快一些，因爲生產資料確實便宜了。
數據體系方面，他們用大模型加上自己的一套數據體系形成服務，有了用戶之後又能產生數據，再反過來訓練自己的模型，這個數據閉環會越用越好。所以AI應用公司是有價值的，最終能形成一定的數據門檻。
界面新聞：但用別人的大模型，底層上還是受到大模型智能水平發展的限制。
王嘯：這是肯定的，但也在不斷地突破，現在開源大模型LIama 3.1已經堆到了千億參數。
界面新聞：作爲投資人，你接受這種限制嗎？由一個行業的發展去決定這家公司的前景。
王嘯：接受，這就是生態。一般AI應用公司自己也做不了大模型，因爲很花錢。最好的辦法是一次多用幾個，有任何突發情況可以隨時拆卸。
界面新聞：是否會擔心比如閉源大模型的性能會比最好的開源大模型更好？如果那些公司做同樣的應用，可能會迅速超過你投到的公司？
王嘯：我不太擔心，因爲大模型是基礎能力，用不同的模型可能有差異，但沒那麼大。AI應用公司在這個場景和行業當中做了一套數據的自閉環和服務，這個服務有它的獨特性，這提高了它的能力。相較於在行業積累的數據和用戶整體解決方案，大模型能力的變化對最終競爭力的影響沒那麼大。
界面新聞：所以你在同一個應用賽道去找公司的時候，會更加看重它們對自己場景獨特性的理解，以及怎麼做這個服務？
王嘯：對。比如我們投了一家叫行者AI的公司，它做遊戲行業相關的AI生成，包括圖像生成、音樂生成。這家公司脫胎於一家遊戲公司，兩個創始人對遊戲行業非常瞭解，他們的客戶也大部分都來自於遊戲領域。這家公司就是用大模型給遊戲行業解決各種各樣的問題，他們知道技術該往哪兒用，怎麼用。
界面新聞：相比於大模型公司，判斷AI應用公司的方式會更清晰一點嗎？
王嘯：相對容易一些，主要會考慮在這個行業裡面有沒有用，創始人是不是對行業和大模型技術有了解。對這兩方面都瞭解的人本就不多，他還能做出產品，讓用戶用得不錯，還能收到錢，結合起來是比較容易判斷的。
大模型的競爭本質上是資源的競爭，包括融資能力、人才密度、顯卡，算力大小等等。所以大模型更像是大公司的菜。OpenAI如果不是微軟支持了那麼多錢，也可能做不出來。小公司即使融10億美金，也很難持續站在牌桌上。
界面新聞：這是你不投大模型的主要原因嗎？
王嘯：對。這事說白了是看不清，既沒有什麼先發優勢，也沒看到商業化潛力，更沒有絕對的技術差距，很難去投。
界面新聞：但其實不和OpenAI比，在國內也會有可能投到一個有優勢的創業公司。
王嘯：有。我沒投是因爲這種公司要花很多錢，並且目前來看商業化前景不明確。大模型公司如果不做應用，其實沒有什麼明確的商業化路徑，想通過token收費也很難。
Character.AI一開始也融了很多錢，後來發現卷模型卷不過，帶着一批人重回谷歌，另外一部分人繼續做應用，這時相當於開始用別人的模型。小的創業公司到最後會發現融的錢根本迭代不過別人，屆時模型能力就會出現問題。
過兩年等一些創業公司沒什麼錢的時候，這事可能就會水落石出。
界面新聞：你當時看過大模型創業公司嗎？
王嘯：看過，有“六小虎”裡的，也有其他的，有的一上來就要價很貴。當然，競爭是自願的，創業公司邏輯上沒什麼機會，有的話應該是在應用層，這樣中國的AI創業纔有可能百花齊放。
創業需要建立一個生態，良好的生態本質上應該是有人做底層，有人做應用層，而不是一擁而入全做一樣的事情。
界面新聞：現在每家公司都覺得自己未來要做出一個所謂的超級應用，理論上規模很大，商業前景也很大，你是怎麼判斷的？
王嘯：超級應用要有場景，這些公司本質上都是做模型的，現在都做了對話、聊天，其實用戶留存率是存在挑戰的，所以還得看在那個場景下有沒有足夠的能力，總得有一個切入點。
界面新聞：掌握大模型能力的公司招一個特別懂場景的團隊，它們成功做出這種應用的概率會比一家應用公司高嗎？
王嘯：不一定。大模型公司去做應用，不一定就比那些直接用別人的大模型去做應用的公司有價值，除非它的大模型是獨特的，不開源別人用不了，也能解決別人解決不了的問題。
我們現在也開始看一些其他模態的大模型，比如音樂，像Suno這樣的公司，音樂大模型不開源其他人用不了，它來做應用我覺得是可以的。
界面新聞：現在你投的那些公司，你會推動它們去做商業化，還是說順其自然？
王嘯：算是順其自然在推。To B（企業端）的肯定一開始就做商業化，To C（消費端）的會先保持用戶增長，過程中適當做商業化嘗試，而不是做到很大規模之後再去嘗試。因爲token是有成本的，必須要有一些商業化配合用戶增長。
界面新聞：這個賽道要做規模化增長也是燒錢的。
王嘯：對，也要投入資金獲得用戶。
界面新聞：現階段會鼓勵它們做這個動作嗎？
王嘯：鼓勵，還是得拿用戶，你肯定要先跑出來。但其實商業化沒有那麼難，現在用戶已經培養出了一定的付費習慣，讓用戶付點小錢應該不是一件太難的事。
界面新聞：對於市場信仰派和技術信仰派這個話題，你會更關心AGI什麼時候實現，還是AI應用賽道什麼時候爆發？
王嘯：現階段我可能更關心AI應用什麼時候爆發，技術是要有用的，沒用的技術就是騙人的。科技是需要爲人服務的，脫離人講科技就是忽悠人。
本質上不能說我就只看市場，只看有收入的公司，還是要綜合地看。現在的確有VC只看有收入的公司，用VC的價格投有市盈率的公司，因爲現在PE投的比較謹慎，這種打法是能掙錢的。但如果都只投有市盈率的公司，拿幾倍市盈率用很便宜的價格買下來，中國科技不就完蛋了？
短期內看不到超級應用
界面新聞：在投AI應用時，過往的投資邏輯有需要改變的地方嗎？是靠以往的認知和共識就能想清楚，還是說出現了很多新的問題？
王嘯：出現了很多新的問題。就拿互聯網來說，它本身是連接屬性，商業模式靠流量廣告，而大模型我覺得它更重服務，最終的盈利模式不會是賣廣告，可能是直接提供端到端的服務。
這就是要去思考的東西，需要區分哪些東西能夠借鑑，哪些東西肯定不一樣，這樣才能建立一個自己的認知框架。
界面新聞：這當中有沒有什麼重要的變化，讓你覺得居然要這麼想問題了？
王嘯：有一個變化可能是數據飛輪。互聯網公司的數據壁壘是用戶規模，而大模型公司的壁壘是數據閉環下的能力提升。數據飛輪是這場競爭的核心點，所以我們會比較看重生成的數據能不能反饋回來用於之後的模型訓練，並且讓模型變得更好。
還有一個是有沒有獨特的數據來源，這也能產生比較大的好處。
界面新聞：不少投資人和創業者認爲今年是AI應用爆發的元年，明年徹底爆發，你怎麼看？
王嘯：AI應用有無數個細分賽道，可能會有一些賽道比較容易先起來，但每個行業不太一樣。我覺得沒有所謂AI應用爆發這回事，我對大模型現在適合應用在哪個領域更感興趣。
界面新聞：但有了這些言論之後，有明顯感覺到今年看AI應用的人變多了嗎？
王嘯：有，很多我們投了的項目陸續被其他人看，也有不少人給了TS（Term Sheet/投資條款清單），這種情況現在在中國已經很少見了。
界面新聞：所以總體來說還是件好事？
王嘯：肯定的，資本市場活躍是好事，因爲只有能融到錢，公司才能做大，對中國經濟纔有用。
有時候我們是需要適度泡沫的，需要耗時間，如果只看利潤就沒法弄，它天生需要一些想象力。沒有想象力，誰會在只有兩個人的時候投Google？當初那些美元基金又怎麼投得出中國的互聯網巨頭？只有敢想纔敢投，只有敢投，它纔有更多可能。
界面新聞：現在對大模型的技術和應用各有什麼期待？
王嘯：一個是大模型智能水平能不能再上一個臺階，Scaling Law能否繼續推動它打開局面。比如說高考至少要到本科線，現在大模型只有文科還可以，數理方面不太行。
再就是具身智能，或者說人形機器人能不能普及，這也是爲數不多有點熱度的賽道。
我目前不期待有一個所謂的殺手級大模型應用，它有可能是細分在各個領域的各種應用，而不是某一個應用。
界面新聞：報告裡有提到“沒有從模型的第一性原理回到產品的第一性原理，可能很難看到互聯網時代的大規模使用產品”，你對這句話怎麼理解？
王嘯：之前大家都在卷模型的技術參數、性能跑分，這其實沒有什麼特別大的意義。我覺得本質上還是要看能提供給普通用戶哪些差異化的能力，符合他們的需求。
界面新聞：這個產品會是一個已經見過的產品的優化版本，還是一個從來沒有見過的產品？
王嘯：有一部分可能是原來的產品做了升級，比如搜索大概率要被升級一次，它的載體甚至有可能不是手機，而是VR眼鏡這類產品。
在各個領域中都有可能出現1到2個比較好的產品，比如AI醫生、AI老師、AI律師、AI獵頭，包括AI程序員、AI客服、AI銷售等，這一系列產品都是有可能存在的。
界面新聞：誰可能最先做到這個事情？
王嘯：沒有辦法準確的預期，就目前最簡單的卷參數的邏輯，誰在裡面肯砸錢誰就厲害，比如百度和字節。
Scaling Law本質上是個資金遊戲，現在距離碰到天花板還早，大模型的智能水平還能再上一個臺階，到時纔會有特別好的超級應用出來。