金沙江创投朱啸虎：5年后将没有独立大模型公司存在

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腾讯科技讯 6月21日消息，2024创投十年高峰论坛于6月21-22日在安徽合肥市如期举行，论坛邀请了梅花创投吴世春、金沙江创投朱啸虎、中金资本单俊葆、金慧丰创投周丽霞、场景实验室吴声等投资界知名人士参加。活动中他们将共同论道“科技投资发展趋势”，探讨科技投资的新赛道，议题涵盖企业出海新机遇的思考、赛博朋克与AI未来的畅想，以及消费科技与品牌发展的最新趋势与观察。
& _( A( ?) [" d6月21日上午，金沙江创投合伙人朱啸虎在论坛上发表主题演讲，以下为演讲实录：
朱啸虎：各位领导、各位嘉宾，大家上午好，很高兴来到中国的创投之城合肥。王阳明心学说知易行难，做到知行合一非常非常难。做投资的一直在说在别人恐惧的时候要贪婪，在别人贪婪的时候要恐惧，但是很多情况是在别人贪婪的时候更贪婪，在别人恐惧的时候更恐惧，这就是今天的一级市场，今天的一级市场是最好的投资时点，现在是最低谷的时候往任何一个方向走都是向上走，所以现在是投资的最好时间点。
0 a0 E2 B4 k% o& i+ p2 {投资确实有很多周期性，中国过去二十多年一级市场的创业和投资经历了很多投资周期，基本上都是三年一周期，从最早的门户网站新浪、搜狐，到后面SP游戏，什么叫SP游戏？今天的年轻人也不知道，彩铃、彩图、彩色的小照片，然后是端游，现在行业都已经没有了，后面是电子商务，再后面是移动互联网的十年，O2O、新消费、短视频、直播，基本都是三年一周期。但是美国不一样，美国基本上是十周年一周期，从2018年金融危机，然后资本泡沫，又是一个金融危机，又资本泡沫破裂、又重新增长。中国是第一次进入一个以十年为单位的长周期，这是对投资者和投资者的考验，以前每两年讲一下冬天来了、现金为王，现在不讲了，现在都是讲每一年都是未来十年最好的一年，不知道周期什么时候会结束，我们感觉可能是十年为周期的，会向美国看齐，我们感觉还是有很多很好的时机点。
生成式AI和PC互联网、移动互联网有很像的机会，从GPT3、GPT3.5到GPT4，但是从GPT3、GPT4到GPT5，GPT5一直没有出来，一直在跳票，我这次去硅谷，硅谷也高度怀疑GPT5还有没有，即使出来在核心推理能力上还有没有显著的提高，这是很不确定的东西，今年年底是一个验金石。昨天晚上提出来的GPT3.5，英伟达股票可能要狂跌。大模型的迭代曲线放缓了以后，应用的机会就会多了，以前为什么很多投资人不敢投AI的应用？就是大模型演化太快了，很可能大模型做迭代就把很多场景覆盖掉了，大模型演化速度放缓了，应用的机会就有很多。
不管看PC互联网和移动互联网都是一样的，首先是硬件，硬件涨得最快，然后是基础设施，然后才是应用。2000年PC互联网的时候，第一市值的公司是思科，今天市值最高的公司是英伟达，但是昨天晚上跌了不少。历史总是踩着非常类似的旋律，从思考到移动互联网的高通，然后到苹果、三星，创高价值的都是像亚马逊、谷歌、脸书等应用型的公司，所以像AI应用型的公司同样还有机会。今天即使在美国已经看得很清楚了，一线大模型公司都已经抱了大腿了，Inflection采取本金加利息的回报退出，中国可能也会比较类似。我现在可以断言，五年以后不会再有独立的大模型公司存在，要么就是AI应用公司，要么就是云服务，今天的大模型公司很难单独存在，因为它没有自己单独的商业模式，它在成本线以下了。大厂打大模型价格战，创业公司几乎都没好跟进，因为它的成本比大厂外售价要高，而且本身没有专用的数据，很难建立壁垒。打价格战是中国创业者最熟悉的赛道，因为大家都是在一条起跑线上，基本上在性质上没有任何差异，所以最终只能拼价格。
今天很多大模型公司都想做C端应用，C端应用确实能够创造很多的价值，但是今天的C端应用明显不够成熟，还没有到时机点，到明年的时机端可以探讨应用。在B端上首先采用的都是企业服务端，只要能够给企业创造价值，即使价格贵一点，企业也是愿意用的。PC互联网也是一样的，PC互联网386、468刚出来的时候也是几万块钱一台电脑，也是企业端先采用的。AI也是这样，OFFICE用户数差不多10亿白领，平均产值4万美金，而且AIGC提高20%效率是近期就可以容易实现的。大部分的白领上班是摸鱼的，所以用AI取代那些摸鱼的白领是很容易的，很容易的创造比如说40万亿的20%就是8万美金。现在很多企业，包括在国内的企业，国内的就不分享了，分享一个北欧的案例Klarnr，它就套个壳，轻而易举的的就优化掉700个客服人员，差不多每年增加4000万美金的利润。国内同样可以看到很多类似的案例，在微信营销端、电话中心客服端都可以很轻松的取代50%的人。
我5月份去美国，美国今天也是对AI应用的落地相对更理性一点，它的落地速度比期望值要慢很多。为什么呢？因为还是今年的大模型本身还是有很多错误的，而且出来的结果是不可控的，这是今天落地最最困难的场景下怎么解决错误问题？怎么解决可控问题？这是今天创业者更有机会的。我打个比方，大模型公司即使像GPT4，可能是清华北大的本科毕业，但是对很多垂直场景没有专业知识，他做事情还是不行的，还是会犯很多错误，所以很多时候你还是要做直接培训的，比如说审计师、咨询顾问、编个程序，如果没有经过训练，很多时候还是不行的。经过垂直培训以后，尤其是垂直数据以后，可能中专、大专毕业生比清华、北大毕业生做的更好。苹果前两天发布了Apple  Intelligence，只要一个人做出来，后面都是可复制的。在中国永远核心不是技术，而是用户体验，苹果推出了在计算器，计算器看上去非常简单，手写就能出答案，甚至出现函数图，但是确实保证用户体验非常好。苹果再次定义了什么叫入口为王？最值钱的永远是入口，最值钱的永远不会是技术本身。说法是苹果的用户不需要注册就可以用GPT，背后隐含的含义是什么？苹果的用户不导入给GPT。确实GPT4比谷歌界面上稍微好一点点，谷歌每年是给苹果100多亿美金的，做什么事情？就是做一个预装，在苹果上打开搜索浏览器确保搜索器是谷歌，它可以适用GPT，但是一、不导入用户，二、不付费，明年很有可能引用在iPhone，iPhone用的大模型可能是谷歌的服务，所以最终最值钱的还是入口。
对中国创业者来说，最核心的不要在研发上，尤其是不要在底层技术上投入研发，因为大模型已经很强大了。做AI不需要砸钱的，不需要很大算力的，任何一个人告诉你做AI需要投入很多的钱他都是在忽悠你。10个人找不到好的场景，100个人同样找不到好的场景。我可以分享一下案例，傻小胖鲜玉米，这是我们投的一个中国AI公司，同时获得了全球创新总决赛大奖。美国创业者都想的目标很远大，AI总直接制作电影，AI制作电影难度很大很大，最近两年很难落地商业化。但是这是中国很擅长的，中国现在从图像、图片转向短视频了，今天所有的电商、网站基本上都是基于短视频的，美国今天还是基于图片的，所以中国在这里面有特别多的数据，而且10-15秒的视频广告今天是用AI最容易生成的，即使当中有部分瑕疵，靠人工花10%-20%的功夫去补齐也特别适合中国创业者，所以美国100%%AI生成这难度太大了，但是我们用80%生成这是…中国的市场级很大，但是有很多日本、韩国、美国的客户主动打电话找上来，都是头部企业，像Rimowa、Tiffany、像三星都是头部的品牌。在中国唯一的LVMH公司，我推荐他们去参加在法国巴黎的创新大赛，也获得了全世界唯一的总冠军。
最后我再分享一个案例，千万不要小看任何一个垂直场景，很多垂直场景有很多机会，这个场景看上去非常非常简单，但是非常非常实用。刚刚结束的6·18，现在直播间非常活，很多做电商的在6·18的时候投入广告费用，获取很多用户到你的直播间来，但是你的客服团队跟不上，消费者提的问题没有足够的人手回答，流量全浪费了。今天AI特别适合这个场景，消费者替的问题可以用AI自动回复，用历史的交互数据去训练这些大模型，自动回复消费者的提问，保证这个结果很好，即使有错误，也问题不大，相对来说比较容错的场景，同时交付效果非常好，对很多电商客户的公司来说帮了大忙对中国创业者来说一定要找尖刀式的场景，投入不需要很大，两三个人做就可以做出很好的场景，马上就能卖给客户，客户感觉真的帮我很多忙，所以肯定要找这种尖道场景，让客户尖叫的场景。

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现在这么多大模型公司，到时候功成名就的能有几家呢。大模型都是靠数据支持的，如果大家数据来源都差不多，确实没有必要独立存在，就看谁先谁后了，就像gpt刚发布时，大家也都争前恐后的发布了，抢的就是个时间

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