編者按：本文作者本文作者許四清，阿爾法公社創(chuàng)始合伙人、CEO，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

上周四，百度文心一言、訊飛星火大模型等一批大語言模型正式獲批提供服務(wù)。AI引發(fā)了人工智能范式的改變，同時，人們很自然地發(fā)問——范式變革中，錢在哪里？主角是什么？

除了MidJourney的傳奇（2022年11個人的收入達(dá)到了1億美元），創(chuàng)業(yè)者和投資人始終懷揣著希望，期待探索AIGC（生成式人工智能）帶來的商業(yè)模式。本文嘗試從大模型的構(gòu)成角度，分析一下創(chuàng)業(yè)和投資的機(jī)會，順帶在結(jié)尾講個“誤入錢眼“的創(chuàng)業(yè)故事。

圖1：文生圖示例—雨中的賽博朋克風(fēng)女殺手（此圖由HiDream的Pixeling V1.0生成。）

LLM（大語言模型）- 大公司燒錢做生態(tài)，創(chuàng)業(yè)者的陷阱

我們看一下大語言模型應(yīng)用的架構(gòu)（見下圖）， 不難看出，最底層構(gòu)筑在堅實的硬件基礎(chǔ)上，目前有以NVIDIA為代表的GPU廠商和以CoreWeave等為代表的算力提供者。和手機(jī)一樣，硬件是商業(yè)化中永遠(yuǎn)的硬道理，此為商業(yè)機(jī)會之一， 但創(chuàng)業(yè)者和投資人機(jī)會不多， 除了為大模型優(yōu)化算力平臺。

圖2：大語言模型的結(jié)構(gòu)及部分代表企業(yè)

大洋彼岸，主流大模型目前尚為數(shù)不多，OpenAI、Meta、Google等大廠都以大模型為基礎(chǔ)開始布局，還有當(dāng)年transformer的作者出來創(chuàng)立的LLM（Adept、Cohere、Character.ai）更趨向差異化而非同質(zhì)化。

我們從中更多看到大廠的生態(tài)之戰(zhàn)——如果沒有自己的大模型，就沒有未來。人們看好微軟勝過Amazon，就是因為它左牽黃右擎蒼，占盡了OpenAI和Meta Llama 2大模型的先機(jī)，產(chǎn)品全部擁抱AI。得模型者得天下，有大模型構(gòu)筑的基礎(chǔ)平臺，應(yīng)用建在平臺之上，釜底抽薪一般從Amazon手上搶客戶。

基礎(chǔ)大模型是個巨大的吞金獸，大廠練來跑馬圈地，算大賬，算得過來，小廠除了垂類模型幾乎沒機(jī)會，創(chuàng)業(yè)者慎入。

圖3：AI模型的演進(jìn) （源自www.lightspeed.com）

OpenAI和大廠模型屬第一波，transformer作者的大模型屬第二波， 后面不斷涌現(xiàn)的各種模型，自己練的或利用開源模型練的，應(yīng)該屬第三波。大語言模型的發(fā)展趨勢，是從基礎(chǔ)大模型到垂類模型，再到以面對企業(yè)應(yīng)用為主的長尾模型演進(jìn)。

圖4：中國LLM一覽（圖片源自網(wǎng)絡(luò)）

需要說明的是，國內(nèi)的LLM鋪天蓋地一般卷過來，除了幾家大廠，我們有理由猜測，大部分都是用開源模型訓(xùn)練出來的模型（沒有足量GPU這個金剛鉆，哪來的瓷器活兒？），屬于模型再造， 省了耗費(fèi)幾乎99%算力的pre-training（預(yù)訓(xùn)練）環(huán)節(jié)，多快好省，值得肯定，但大多數(shù)屬垂類模型或甲方大模型，不屬于真正意義的基礎(chǔ)大模型。

訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型耗資耗人，動輒千萬美金，是富人游戲，創(chuàng)業(yè)者慎入。

原因很簡單，我們把指算過創(chuàng)業(yè)公司融到的錢，與國外同類別的創(chuàng)業(yè)者比起來，融資額大約1/10，不夠訓(xùn)練模型。假如真的從頭做預(yù)訓(xùn)練，GPU熱起來， 開機(jī)不久即耗盡融來的錢。

AI工具 - 淘金潮中賣鎬， 技術(shù)含量高

生成式人工智能在創(chuàng)立新范式的同時，創(chuàng)造了一大批新工具的機(jī)會。這些工具從評價模型、運(yùn)行和維護(hù)模型、增強(qiáng)系統(tǒng)到操作工具，無一不是范式改變帶來的新機(jī)會。

尤其值得重視的是管理、訓(xùn)練各類數(shù)據(jù)的工具，以及安全防護(hù)體系。安全工具既有傳統(tǒng)安全工具，更有面向模型的安全及合規(guī)等。試想一下，丟了數(shù)據(jù)已經(jīng)很可怕，如果訓(xùn)練出來的模型被侵入，豈不是授人以入侵自己隱私的高效工具？

安全，實際上應(yīng)該不僅僅是工具，而是必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施。

林林總總，老工具用不上，創(chuàng)業(yè)者大顯身手， 機(jī)會較多。

新AI應(yīng)用 - 百花怒放的樂園

應(yīng)用層是富礦，創(chuàng)業(yè)機(jī)會多。

不論是toB應(yīng)用還是toC應(yīng)用，新一代人工智能創(chuàng)造的新范式，提供了無窮無盡的機(jī)會。

toC的特征是革命性地切入新場景，toB則是新老共存。

我們可以用淺表層應(yīng)用來描述to C，它的特征是產(chǎn)品經(jīng)理創(chuàng)新機(jī)會多，基本無需深挖模型即可遞交用戶喜歡的應(yīng)用。

不難預(yù)見，將會有一批優(yōu)秀的中國產(chǎn)品經(jīng)理，在范式變革的大潮中成為國際大玩家，或許，新一代張一鳴們正在快速出現(xiàn)。

to B應(yīng)用考驗的是從業(yè)者對企業(yè)需求痛點(diǎn)的了解，利用新手段解決老問題，除了少數(shù)顛覆性創(chuàng)新，更多的是沿著降本增效這個企業(yè)價值路徑發(fā)展。技術(shù)變革提供了一招鮮吃遍天的機(jī)會，但革命不易成功，說到底，傳統(tǒng)玩家占盡了應(yīng)用場景，新手段和工具扮演了革新的角色，應(yīng)該是新老并存的格局。

私有化部署的甲方大模型，應(yīng)該在很長一段時間內(nèi)有快速增長的剛需。

唯一值得留意的是，中國的toB市場和美國toB市場由于客戶構(gòu)成、采購行為的不同，差異巨大，創(chuàng)業(yè)者萬萬不可照搬。這兩天前往三亞參加中國CIO峰會，期待和行業(yè)專家們探索，這個話題留作將來做專題討論。

文生視覺 - 被證實的富礦；中國版的MidJourney - 快感和痛感并發(fā)的產(chǎn)物

MidJourney直撩設(shè)計師，極大地提高了美工設(shè)計的效率，數(shù)秒鐘出一張圖，可以說徹底改變了生產(chǎn)方式，使用者付費(fèi)意愿強(qiáng)烈，11個人一年收入1億美元，成了迄今為止AIGC商業(yè)的最亮點(diǎn)。

今年年初，筆者和設(shè)計師一起折騰了好一陣子，研究MidJourney，現(xiàn)場體驗了C端付費(fèi)B端買單——商業(yè)模式的硬道理。

同時，也強(qiáng)烈的感受到使用門檻之高—— 一個大美工不斷修正復(fù)雜又專業(yè)的英文描述，通過“修”prompt（提示）， 以期產(chǎn)生滿意的創(chuàng)意圖，同時還要忍耐模型中國風(fēng)格的缺陷——由于彼時只有MidJourney這種只懂英文、只學(xué)習(xí)過西方文化素材的模型，所以倒逼設(shè)計師利用各種手段提高英文準(zhǔn)確度，還要忍受把“Chinese”表現(xiàn)成東瀛或韓國風(fēng)的窘境。

顛覆性的手段帶來設(shè)計效率革命，設(shè)計師同時忍受著語言和畫風(fēng)錯配的煎熬， 強(qiáng)烈的快感加痛感并發(fā)，讓我們堅信中國需要自己的MidJourney。不僅如此，我們還認(rèn)為MJ應(yīng)該被超越，有兩個原因：第一，市場呼喚比MidJourney更懂人話的工具；第二，中文元素或全球范圍的本地元素應(yīng)該被很好地表達(dá)。除此以外，電商、廣告對海量圖片、小視頻為核心的高效生產(chǎn)工具，對接生產(chǎn)系統(tǒng)的需求，是個龐大的市場。

天賜良機(jī)，跟數(shù)年來一直圖謀共同“搞事情”的科大師弟梅濤院士一拍即合，懂算法、會模型、工業(yè)界操練了多年的老兵下場，于是，就有了阿爾法公社和科大校友們種子輪支持梅濤院士創(chuàng)業(yè)的HiDream。短短幾個月， HiDream表現(xiàn)出了難以想象的迭代速度和驚艷的效果，徹底顛覆了業(yè)界由來已久的“學(xué)者創(chuàng)業(yè)偏見”。

以下是相同Prompt下，MidJourney和Hidream生成實例對比圖。

Prompt：Dungeons and dragons character portrait, dark short - haired woman, Wild West tracker holding a brass spyglass, Emma stone, clever, upbeat and witty, and strong

Prompt：A young French Bulldog appears confused after being ambushed, wide-eyed and stunned, pixar style

Prompt：Alien looking strange cute happy little bunny

圖5-7：MidJourney和Hidream由同樣prompt生成的圖

MidJourney做了寶貴的開創(chuàng)性工作，后來者如果能更好地應(yīng)用transformer，打造更強(qiáng)的模型能力，不再簡單依賴Diffusion Model（擴(kuò)散模型，MJ基于這個模型不斷優(yōu)化出了現(xiàn)在的工具）， 應(yīng)該大有可為。我們也堅信MJ會利用搶跑優(yōu)勢，擺脫對擴(kuò)散模型的依賴，持續(xù)為市場帶來驚喜。

無論是工具、淺表層應(yīng)用，或是深層企業(yè)應(yīng)用，都處在規(guī)模生成、暗流涌動的早期。AIGC剛剛開始，我們期待算法的創(chuàng)新和迭代為工業(yè)界不斷展示更絢麗的篇章。

2023年9月6日凌晨于合肥。

本文作者許四清，阿爾法公社創(chuàng)始合伙人、CEO。