整理：巴里

2023年10月25-26日，第17屆DEMO CHINA活動在北京石景山區(qū)首鋼一高爐·SoReal科幻樂園｜33 Meta Club舉行。眾多優(yōu)秀的早期科技公司、創(chuàng)業(yè)團隊，創(chuàng)新成果在這個國內(nèi)最大的Demo Day上亮相。

石景山區(qū)人民政府為本屆大會指導(dǎo)單位，創(chuàng)業(yè)邦為主辦單位，當(dāng)紅齊天集團為協(xié)辦單位，惠普為獨家戰(zhàn)略合作伙伴，石景山區(qū)經(jīng)濟和信息化局、石景山區(qū)商務(wù)局、中關(guān)村科技園區(qū)石景山園管理委員會、石景山區(qū)投資促進服務(wù)中心、石景山區(qū)國際商會為特別支持單位。

本屆大會以“AI Takeover ”為主題，覆蓋AIGC、新型商業(yè)、智能制造、生命科學(xué)、新能源與綠色經(jīng)濟、智能互聯(lián)等六大賽道。獲得展示機會的團隊通過了創(chuàng)業(yè)邦早期科技企業(yè)加速營-星際營3個月的加速，在DEMO CHINA上與一線投資機構(gòu)互動。自2006年以來，由創(chuàng)業(yè)邦主辦的DEMO CHINA每年聚集200+優(yōu)質(zhì)的早期科技公司，1000+投資人與創(chuàng)業(yè)者現(xiàn)場對接，幫助企業(yè)融資200億+。

會上，9位國內(nèi)AI領(lǐng)域資深投資人在《大模型下半場，AIGC投資的冰與火》DEMO 會客廳中的精彩觀點如下：

1.啟賦資本合伙人蘭洪明：人類從農(nóng)業(yè)文明到工業(yè)文明，工業(yè)文明解決了生產(chǎn)規(guī)模化問題，人工智能特別是AIGC會解決服務(wù)規(guī)?；膯栴}，過去沒有辦法做的事情，未來5-10年甚至20年可以用人工智能來解決。

2.紅點中國高級合伙人劉嵐：目前各家都想搶占超級應(yīng)用的入口，但往后面走，核心還是看真正能夠解決什么問題，而不是Play For fun。

3.真格基金合伙人劉元：關(guān)于AI芯片斷供，最重要的可能還是市場化的環(huán)境規(guī)則，如果有需求、有場景，在更長期的時間維度下，我不覺得該發(fā)生的變化不會發(fā)生。

4.英諾天使基金合伙人王晟：我相信超級APP很有可能在Agent上，Agent可能是一個新范式，不是一個簡單的虛擬人，也不是一個簡單的新的APP開發(fā)模式，而可能是整個人類和世界交互范式的一種新的轉(zhuǎn)變。

5.創(chuàng)新工場執(zhí)行董事王震翔：當(dāng)前在模型算法層面、算力層面以及Infra層面都是美國最強，但中國在工程能力、商業(yè)化落地、應(yīng)用創(chuàng)新方面能力更強，目前除了ChatGPT之外還沒有幾個AI原生的真正超級應(yīng)用誕生，而這件事情很有可能發(fā)生在中國。

6.阿爾法公社創(chuàng)始合伙人許四清：這是一場廣泛的產(chǎn)業(yè)革命，國內(nèi)的機會主要是大語言模型、垂類模型及淺表層應(yīng)用三大類。大語言模型主要是大廠在建立生態(tài)，創(chuàng)業(yè)者的機會主要在垂類模型+應(yīng)用和淺表層產(chǎn)品經(jīng)理創(chuàng)新。

7.騰訊投資執(zhí)行董事姚瑤：效率類和娛樂類的生成式AI將會有很大機會，在數(shù)字世界帶給我們前所未有的體驗。

8.斯道資本合伙人張矩：對于創(chuàng)業(yè)者或者投資人，如果要技術(shù)演化成能力，再從能力演化成價值，這個鏈條其中的步驟需要深刻的思考清楚。

9.名川資本合伙人傅磊：中國可能在基礎(chǔ)模型上還處于追趕的態(tài)勢，但是在應(yīng)用端，中國過往有很多互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)做到全球突出，他們對用戶需求的打磨非常到位。

以下為對話內(nèi)容，由創(chuàng)業(yè)邦整理：

傅磊：大家好，我是名川資本的傅磊。今年AI是資本圈的重要熱點，剛才許總在臺下聊天說，今天投資人比創(chuàng)業(yè)者還要多，說明各個投資機構(gòu)都對這個方向非常關(guān)注，其實AI在2014年、2015年就有第一波的熱潮，那時候有AI四小龍，這一次我們認(rèn)為是AI的2.0時代，主要還是AI技術(shù)有很大的提升，有些關(guān)鍵詞，例如生成式AI、預(yù)訓(xùn)練大模型等等，都代表技術(shù)上有很大的提升。

技術(shù)上如果有提升，也會讓這項技術(shù)進入到更多行業(yè)，可以提升用戶的體驗，今天也非常榮幸邀請到國內(nèi)很多著名的VC機構(gòu)，今天在這里一起討論一下中國AI的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)和未來。

首先有請各位嘉賓介紹一下自己。

王晟：大家好我是英諾天使基金王晟，英諾天使是一支投天使和Pre-A輪的早期基金，我們也是想作為給創(chuàng)業(yè)者第一張支票的人，英諾目前管理數(shù)十億的基金，英諾在這一輪AI2.0還是非?；钴S的，投了蠻多有代表性的，包括大模型、生成式AI、具身智能的項目。

張矩：感謝主辦方的邀請，我是斯道資本的張矩，斯道資本長期關(guān)注中國的科技和醫(yī)療市場。

劉元：大家好，我是真格基金劉元，真格是一家在2011年成立的，一直專注于早期，尤其是天使投資的基金，我們自成立以來投了八九百個項目，包括在今年也保持非?；钴S的投資節(jié)奏，投資風(fēng)格一直以投早、投人為最重要的差異化，最近幾年大部分投的是技術(shù)主導(dǎo)或者技術(shù)賦能類型的項目。

劉嵐：大家好，我是紅點中國劉嵐，紅點也是成立于硅谷的美元基金，1999年成立，2005年進中國，到現(xiàn)在已經(jīng)有十八年的時間，在中國也是一直投早期的互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等方向的雙幣基金。

許四清：大家好，我是阿爾法公社的許四清，阿爾法公社是專注科技投資的早期投資機構(gòu)，差不多每10筆投資里有9筆是給第一筆錢。我們也投了不少人工智能和硬科技的早期項目，包括院士段位和國家重大專項首席專家段位的創(chuàng)業(yè)團隊，而且這些院士和首席專家是親自下場直接干。我們的特點是敢投第一筆錢，比較看重科技的含量。

姚瑤：大家好，我是騰訊投資并購部的姚瑤，負責(zé)AI等科技領(lǐng)域投資，我們一直相信科技的力量，也一直支持中國初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新。

蘭洪明：大家好，我是啟賦資本蘭洪明，啟賦資本是從天使投到A輪的機構(gòu)，我們也成立十年，一共投資大概400個項目，我們一直追求產(chǎn)業(yè)+技術(shù)的邏輯，所以從去年到今年，我們在人工智能加上產(chǎn)業(yè)方向，也在廣泛的布局，歡迎大家有好的項目都可以找我們。

王震翔：大家好，我是創(chuàng)新工場的王震翔，創(chuàng)新工場是李開復(fù)老師在2009年成立的一家美元+人民幣雙幣基金，現(xiàn)在管理規(guī)模大概200億人民幣，投了三四百家企業(yè)，這里面光AI的獨角獸就投出了十幾個，一直以來我們也是AI First，以AI為主的硬科技，我個人也在負責(zé)AI、芯片和IoT等硬科技領(lǐng)域的投資，我們在AI2.0領(lǐng)域也投了幾家公司，包括瀾舟、潞晨等等，開復(fù)老師自己也官宣投入到了AI大模型的創(chuàng)業(yè)里面，現(xiàn)在除了大模型以外，包括AIGC應(yīng)用、算力、基礎(chǔ)設(shè)施、中間件等，我們都在關(guān)注和投資，謝謝大家。

AI是否真正迎來了“iPhone時刻”？

傅磊：感謝各位的介紹，關(guān)鍵詞是大家都還有錢，也愿意在AI方向持續(xù)的布局。第一個問題想問一下，很多人把ChatGPT比喻成iPhone moment，iPhone也有很多代，可能iPhone4的滲透率會比較大。那么，中國AI的現(xiàn)狀是怎樣的？我們現(xiàn)在已經(jīng)到了哪一個時刻，是不是已經(jīng)來臨？怎么看待這個問題？

劉嵐：今年年初看到這波機會后就迅速參與進去，很有幸參與其中幾個基礎(chǔ)大模型的投資，現(xiàn)在這個階段類比十年前的移動互聯(lián)網(wǎng)，最尷尬的事情是美國把算力給禁掉了，我們現(xiàn)在也在聊，現(xiàn)在投資的項目往后走怎么辦，最大的問題是基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練需要非常大的算力，我們看到的情況是整個中國算力依舊不夠，國產(chǎn)芯片短期應(yīng)該是彌補不上這個Gap。

往下走，跟十年前有點不一樣的是，其實十年前沒有這些事，現(xiàn)在最大的問題是，往下再演進，可能每一家能做出來一個GPT3.5的基礎(chǔ)大模型，但再往下怎么辦？把預(yù)訓(xùn)練模型拿到海外訓(xùn)練？剩下的事情拿到國內(nèi)來還是怎么辦，這是大家應(yīng)該思考的。

目前大家都想搶占超級應(yīng)用的入口，不管是文心一言還是字節(jié)都已經(jīng)推出相應(yīng)的產(chǎn)品，但是后面往下走，核心還是看這個東西不是Play For fun，而是真正可以解決什么問題。

從美國目前的情況來看，OpenAI雖然預(yù)計今年營收將達13億美元，但大部分不是來自ChatGPT的Bot，而是很多API接口的調(diào)用，做的最好的2C應(yīng)用可能是微軟office套件、Windows Copilot，但是現(xiàn)在剛剛開始大規(guī)模推向市場收費，可能未來仍然要解決的問題是，大規(guī)模使用后，推理算力是不是夠，這個事情估計微軟以現(xiàn)在的算力規(guī)模，也不敢全部放出來給大家使用。

所有人在看的是OpenAI 11月份的開發(fā)者大會，微軟推出來可能兩個季度后，Copilot的收入是什么樣，再回過頭看，中國最大的問題是現(xiàn)在就停滯在這里，怎么往GPT-4和5演進，算力是否足夠，因為GPT-4基本算下來，算力要2.5萬張，A100做超級大的集群訓(xùn)練，再往下會更大，那么算力在哪？

許四清：與大家分享幾個數(shù)據(jù)，美國上半年人工智能領(lǐng)域的投資數(shù)量達930多筆，截至第三季度則有接近1500筆。上半年人工智能領(lǐng)域的投資金額規(guī)模達到250億美元，是過往平均半年里面投資的兩倍還多，人工智能這一領(lǐng)域占美國資本市場全部投資的超過1/4，這說明美國那邊人工智能的投資很熱，但反觀中國的人工智能投資還在慢熱。一個客觀原因是美元出資不太方便，另一個不可忽視的原因則是國內(nèi)投資人目前看得多，出手少。

從行業(yè)看，目前AI算力的機會很大，尤其是針對AI推理的算力。NVIDIA在AI模型訓(xùn)練算力領(lǐng)域一家獨大，但它在推理的方面的算力成本較高，推理算力創(chuàng)業(yè)公司有大機會。

在大語言模型方面，國內(nèi)國外都還有很多機會，但我認(rèn)為模型主要是大廠的機會，普通創(chuàng)業(yè)者挑戰(zhàn)較大。

在生成式AI風(fēng)起云涌的時候，美國大量的創(chuàng)業(yè)者和投資人都涌向工具層，因為需求巨大。比如安全，比如針對企業(yè)的大模型微調(diào)訓(xùn)練平臺，比如模型部署和應(yīng)用搭建等基礎(chǔ)工具。但這個領(lǐng)域在國內(nèi)還不夠活躍，讓人擔(dān)憂。

我們種子輪投了加拿大工程院的梅濤院士，他做視覺大模型，也做AI生成視覺內(nèi)容的應(yīng)用，做得非常出色。在香港大學(xué)的專業(yè)文生圖測試中，他們獲得全球第二。最近一段時間有很多投資人搶著投，新一輪的融資也搞定了。

其實，模型+應(yīng)用是這一輪創(chuàng)業(yè)者機會最多的地方，但是必要條件就是創(chuàng)業(yè)者必須很懂模型，很懂怎么用模型去構(gòu)筑有門檻的應(yīng)用。例如對Transformer的理解要很深，對向量數(shù)據(jù)使用的效率要足夠高，對算力的使用要效率高等等。基本上生成式AI的機會還是大語言模型、模型+應(yīng)用以及淺表層應(yīng)用三大類，后兩類對于國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者的機會更多。

姚瑤：主持人問ChatGPT是否是一個iPhone時刻，很有意思，因為我第一次用ChatGPT的時候，感覺到這是一個iPhone時刻，iphone的出現(xiàn)給了我們智能手機前所未有的交互和使用體驗。而你在輸入問題等待ChatGPT給你答案的時候，屏幕會顯示對面正在打字，這個感覺非常奇妙，很像一個人在和你對話，且他給你的回答質(zhì)量普遍比較高。這也是前所未有的產(chǎn)品體驗。

ChatGPT的推出帶給相關(guān)從業(yè)者以及普通用戶很大的震撼。在年初，市場預(yù)期也被拉得非常高，隨著模型的迭代，不斷有應(yīng)用產(chǎn)生。但大家也發(fā)現(xiàn)，可能大模型在落地過程中會遇到些問題，比如模型有幻覺問題、延遲問題、成本問題等還需要解決，所以整個市場在現(xiàn)階段比年初更理性。

但是任何新技術(shù)的發(fā)展都會經(jīng)歷這樣的階段，在應(yīng)用層面，模型不斷迭代才會帶來更多新的機會，相信國內(nèi)的AI iPhone時刻也已經(jīng)不遠了，對于新的技術(shù)還是要給行業(yè)一些耐心和時間。

蘭洪明：前面幾個投資人都講的很好，我就站在另外一個角度看問題，人類文明從農(nóng)業(yè)文明到工業(yè)文明，工業(yè)文明解決什么問題，生產(chǎn)規(guī)?；膯栴}，人工智能特別是AIGC會解決服務(wù)規(guī)?；膯栴}，過去沒有辦法做的事情，未來5-10年甚至20年可以用人工智能來解決。

舉一個例子，每個人都想有一個醫(yī)生，這個醫(yī)生非常了解我們，過去我們的成本付不起，每個人請一個醫(yī)生絕對付不起，但如果每個人都有數(shù)據(jù)，用AIGC Agent方式，把個人的數(shù)據(jù)丟給它，它通過大模型底層的推理，包括每天走的路、吃的飯、喝的水，所有的數(shù)據(jù)收集起來，那么這個醫(yī)生一定非常了解我，可以治未病，這叫服務(wù)規(guī)?；赡芪磥頃龅?。

第二，教師，一直在講個性化教育，過去不是沒有辦法做到個性化教育，而是太貴了，這個老師只教一個學(xué)生可能請不起，既教物理、數(shù)學(xué)、化學(xué)什么都懂肯定不可能，但是在未來如果把平時學(xué)習(xí)的知識都傳到互聯(lián)網(wǎng)上，AI Agent了解你，有可能會做到真正的個性化教育，所以AIGC剛剛開始，很多今天想不到的事情未來5-10年后都會發(fā)生，所以AIGC最大的機會在服務(wù)規(guī)模化。

王震翔：說到AI的iPhone時刻，這一點非常認(rèn)同，之前我們一直在看AI，現(xiàn)在直到ChatGPT發(fā)布之后，我們把以前都歸為AI1.0，在此之后叫AI2.0，因為它有質(zhì)的差別，以前卷CV的時候準(zhǔn)確率可以達到99%點幾，但在NLP領(lǐng)域，一直就是不及格的分?jǐn)?shù)，可能四五十分，現(xiàn)在ChatGPT可以把它提高到七八十分，不過再往上提升也很難。很多人可能也了解OpenAI現(xiàn)在GPT4.5，在內(nèi)部大概是失敗的狀態(tài)，所以直接去做GPT-5了，ChatGPT發(fā)出來算是一個mailstone，后面可能迭代也不會有像之前預(yù)期的那么快，距離我們想的AGI還差的很遠。中國、美國現(xiàn)在會有各自的優(yōu)勢點，比如硅谷現(xiàn)在分成兩派，以模型為中心和以數(shù)據(jù)為中心。

目前在模型、算法層面、算力層面以及Infra層面都是美國最強，這是毋庸置疑的，但中國也有優(yōu)勢，比如工程能力更強，商業(yè)化落地也是更強的，以及我們做應(yīng)用也是更強的，所以剛才提到一個Super App，其實目前還沒有看到，除了OpenAI的ChatGPT本身以外，現(xiàn)在沒有看到AI原生的類似于抖音或者微信這種的Super App出來，我很期待這種東西很有可能在中國產(chǎn)生，因為我們在這塊能力更強，最好可以嫁接兩邊的能力。

再說到Infra，不單單是有算力就可以，假如說拿到足夠的H800，其實現(xiàn)在我們最好的云廠商只能發(fā)揮大約30%的性能，而且到了萬卡同步訓(xùn)練級別的能力，只有OpenAI和谷歌才能做到，我們國內(nèi)恐怕現(xiàn)在可能也只能做到2000卡同訓(xùn)的級別，所以我們在很多方面都需要提升。

傅磊：確實我也覺得，中國可能在基礎(chǔ)模型上還是追趕的態(tài)勢，但是在應(yīng)用端，確實中國過往有很多互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)做到全球突出，他們對用戶需求的打磨非常突出。

王晟：這個問題我們思考了很久，它可能是幾個層面的問題：

第一個層面，iPhone時刻到底意味著什么？我們認(rèn)為iPhone時刻首先是一個技術(shù)范式的大變革，比如說PC互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，這里面有一個周期，這個周期對創(chuàng)業(yè)投資影響都很重要。我們看到iPhone在2007年推出，我們的超級APP——微信是2011年，滴滴和餓了么是2012年，拼多多是2015年，抖音是2016年推出。2017年之后，移動互聯(lián)網(wǎng)時代的紅利結(jié)束了。

也就是說它需要一個創(chuàng)新周期，先要聚焦在Infra，然后是傳統(tǒng)舊的產(chǎn)業(yè)被賦能，擁抱這個行業(yè)做延伸，然后才是真正的創(chuàng)新，創(chuàng)造需求、新的商業(yè)模式，最后就是現(xiàn)在內(nèi)卷的時代，只能卷內(nèi)容的創(chuàng)新，也就是直播、短視頻這些東西。

所以，我們今天覺得超級APP的時間可能還需要等，我們投的都是Infra，包括算力、基礎(chǔ)的大模型、科學(xué)的大模型、垂直大模型，但我們還沒有特別多地投APP。

第二個層面，AI真的和移動互聯(lián)網(wǎng)一樣嗎？我們要看到移動互聯(lián)網(wǎng)、PC互聯(lián)網(wǎng)都是以Terminal、以Device為中心的，我這個Device原來沒這個能力，突然有這個能力，用戶就在增長。用戶可以說從0增長到幾個億、十幾個億、幾十個億，這時候大家做新應(yīng)用都可以跑馬圈地，因為這個東西在增長，不管是內(nèi)置也好或者怎么樣。

但是今天AI是在賦能，也就是今天AI沒有創(chuàng)造新終端，沒有創(chuàng)造新的人機設(shè)備，沒有創(chuàng)造新的計算設(shè)備，AI都賦能到這個設(shè)備里面已經(jīng)存在的APP里了，所以創(chuàng)新怎么來？這個時代更多的是屬于舊的大廠的遷移的機會，還是屬于新的創(chuàng)新者的機會，我覺得這是需要特別思考的。

然后超級APP在哪兒？我今天相信超級APP在Agent上，Agent可能是一個新范式，Agent不是一個簡單的虛擬人，它也不是一個簡單的新的APP的開發(fā)的模式，它可能是整個人類和世界交互范式的一種新的轉(zhuǎn)變。

劉元：在我自己的印象中，iPhone時刻不管是iPhone1還是iPhone4那個時候，其實并不是像今天大家對AI一樣形成共識的那么快，所有人都意識到iPhone時刻是一個iPhone時刻。

所以比如在ChatGPT發(fā)布的時候，我覺得這一次共識的形成是比過去每一次技術(shù)的變革都更快速和更強大的，因為有的時候覺得很感慨，其實去年11月30日ChatGPT發(fā)布到現(xiàn)在還不到一年的時間。

另一個現(xiàn)象是說在過去的一年里，其實不管是投資人還是創(chuàng)業(yè)者，對這個主題仍然保持極高的興奮度。因為它確實不僅僅是一個概念化的東西，每個人都體驗到了產(chǎn)品的震撼。因為前面提到很多顯卡的問題，我自己可能沒有悲觀，因為我個人覺得最重要的可能還是市場化的環(huán)境規(guī)則。

大家坐在這里肯定都是相信市場力量的，如果有需求、有場景，在更長期的時間維度下，我不覺得該發(fā)生的變化不會發(fā)生。比如說之前是先禁了H100/100，后來大家想到了用H800/A800的方法，現(xiàn)在又禁了H800/A800。恰恰有需求存在，然后又有環(huán)境的話，我覺得這些都是可以克服的。

前面也提到咱們的工程能力一直很強，但是可能比如技術(shù)創(chuàng)新這方面弱一些。我覺得這個現(xiàn)象更根本的原因是什么？有可能是更需要去被解決的問題，當(dāng)然這也是更復(fù)雜的問題了。因為到今天，我覺得今天在AI時刻，最終的生產(chǎn)資料不是算力、不是卡，其實是人，是創(chuàng)業(yè)者，是技術(shù)的那些大牛們，所以我們還是謹(jǐn)慎樂觀。

傅磊：我覺得這波AI在技術(shù)上有很大的變化，更讓人興奮的是像劉元總剛才說的，大家的共識很強，而且不僅僅是投資人、創(chuàng)業(yè)者，比如今年ChatGPT剛推出來的時候，我在地鐵里面也看到有人在討論ChatGPT。各個企業(yè)的老板，比如國企的老板也說要在企業(yè)內(nèi)部部署一個私有化的AI，我覺得企業(yè)主、消費者、需求方對這個的認(rèn)識也越來越強了。

這波生成式AI，投資人的興奮點在哪里？

傅磊：接下來還是想再跟大家聊一聊，AI技術(shù)正不斷地迭代和創(chuàng)新，包括多模態(tài)、輸入詞更長了、讓AI的記憶性更好等等，這都是技術(shù)方向的一些迭代，我們很期待。

在應(yīng)用方向上，其實也能看到很多的應(yīng)用，比如營銷文案的生成、數(shù)字人等等都是讓人很興奮的創(chuàng)新，所以我問一個稍微寬泛一點的問題，各位投資人們下一個階段，無論是技術(shù)還是應(yīng)用，讓您最興奮的點是什么地方？

蘭洪明：我還是覺得可能最興奮的事情就是我們還是要做我們現(xiàn)在做不了的事情，現(xiàn)在世界上或者是人類文明很困難的事情，今天還沒有解決的問題用人工智能去解決，就是類似10年前我們打車要命，出租車下雨天不載你，下雪天不載你，然后到了火車站、機場，300塊錢走不走，你愛去不去。

我們今天社會上還有很多很痛苦的、解決不了的事情，類似看病依然很難。所以，我覺得人工智能可能有點像iPhone時刻出來前，沒有想到用它可以打車、叫外賣，我們當(dāng)時還沒有看到，但是今天有人開始探索，未來這件事情做成了就會有非常大的市場。

當(dāng)時，送外賣誰都沒有想到美團能夠做這么大，但是實際上當(dāng)時大家吃飯有時候選擇困難也是很麻煩的。

第一個，創(chuàng)造新的需求。第二個，解決現(xiàn)在沒有解決的問題。我覺得這是大家可以一起來探索的事情。

王震翔：我覺得可以將短中期和長期分為不同的期待，包括針對不同的層面。第一是比如在模型層，我們會期待包括整個硅谷也在期待OpenAI有什么新的動作。

第二，是在多模態(tài)這一塊，首先會看它怎么發(fā)展，看它能生出哪些新的東西出來，圖片、音視頻、3D等等，這一塊也非常期待。

在算力層也非常期待，非常期待有誰能夠干掉英偉達，誰能破掉這個生態(tài)，包括底層的感-存-算一體等非馮架構(gòu)上有什么突破的創(chuàng)新。

再遠期一點的期待是能夠有更Transformer這樣級別的新的最底層的算法模型的變化，這種創(chuàng)新可能會直接顛覆掉OpenAI現(xiàn)在所有的戰(zhàn)場。

再有從應(yīng)用層面的期待，兩個大方向，第一是比如Agent是屬于提升效率這個方向，另外一個方向就是娛樂，把你提升完的效率用AI花掉，比如CharacterAI這種應(yīng)用，我覺得還不能讓我有足夠的興奮，我還期待有更好的東西出來。

王晟：我們?nèi)ツ晟习肽曜隽艘粋€AI投資的規(guī)劃，因為我們前年就已經(jīng)要All in大模型了，所以我們?nèi)ツ晟习肽昃屯读松钛钥萍?，我們還是非常信的，去年就已經(jīng)非常專注在大模型和Generative的AI上，就是遠沒到ChatGPT出來的時候，所以我們做了今年所有AI領(lǐng)域的投資規(guī)劃，我們今年投得很活躍，投了很多項目，基本上完全符合了這個規(guī)劃，看起來和市場節(jié)奏完全是Match的。

下一步投什么？我記得大概三個禮拜之前，吳恩達說他感覺到在CV、視頻這個方向上蘊含了巨大的力量，就像火山一樣要爆發(fā)，這是我們非常關(guān)注的。我認(rèn)為未來的CV、視頻、生成式視頻、world model可能是一個模型，一個技術(shù)范式，是一回事。而且我們感覺到明年有極大的概率突破，我們的感覺與吳恩達是一樣的。

另一個應(yīng)用方向就是非常關(guān)注Agent，我覺得Agent不是一個工具，不是一個效率，也不是Character AI或者Inflection這樣的東西。其實Agent就是，因為我們看到很多社會學(xué)、行為學(xué)、心理學(xué)的研究范式，可以演繹推理出來，Agent就等于我們自身。因為我們現(xiàn)實中的Body就是我們Soul的一個殼，未來的Agent就是你在某種狀態(tài)下的一個殼，完全等效。而且它不僅是殼，它還復(fù)刻了你一部分的靈魂。

張矩：從我個人的角度來看，目前生成式AI需要有三個基礎(chǔ)性的能力：

第一，它得把一個全量的、廣泛的、分散的知識匯聚，并且形成相對完整的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

第二，通過這個關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，它能對人的意識、目標(biāo)或者想法有一個更準(zhǔn)確的理解。

第三，在這兩項基礎(chǔ)上，它可以把以前學(xué)到的知識切割和重新組合。

所以在這個基礎(chǔ)上，我覺得可能大家也不必過度或者對其產(chǎn)生的價值有過高的期望，這還是一個漸進的過程。

劉元：我們作為機構(gòu)肯定是非常樂觀的，因為今年開年以來到現(xiàn)在平均下來每周至少會投一個項目，而且平均投資金額應(yīng)該說是真格成立以來最大的，所以我們在這個技術(shù)節(jié)點上肯定保持非常樂觀。投的項目從最上層的應(yīng)用，包括機器人的硬件應(yīng)用，再往下工具中間層，再往下模型層，再往下芯片基本都涵蓋了。

從我個人來看，在PC時代每個人都可以用文字去發(fā)帖子，所以一直到今天我們還會讀微博熱搜，就像10年前我們看天涯熱帖一樣。在短視頻時代，技術(shù)讓每個人可以去創(chuàng)造視頻，但這些視頻都是來自于這個世界上已經(jīng)發(fā)生的事情，是來自于真實世界、已知世界。

剛才許四清總提到他們投梅濤院士，我們也投了一些這樣的公司，大家都還在起點，但是未來如果我們還是回到我們相信人是最終極的生產(chǎn)資料的話，那么人能創(chuàng)造出來什么樣子的內(nèi)容，再比如說最強大的文生視頻，或者不一定是文字作為輸入，就是人能創(chuàng)造更多樣內(nèi)容的時候。馬上Vision Pro要出來了，內(nèi)容會呈現(xiàn)出來多么驚人的多樣性，我覺得這是很有意思的。

從我個人來說，像現(xiàn)在所有的萬事萬物都可以向量化，這是一個很有意思的事情。比如向量數(shù)據(jù)庫越來越強大之后，語義信息變得越來越容易處理。打比方微信數(shù)據(jù)上如果把每個人收斂成一條向量，比如我跟誰能成為更好的朋友，事實上過往也有推薦，但是今天向量與向量之間的計算，就會讓這個結(jié)果變得更加精確，我覺得這都是很有意思的，以前沒有發(fā)生過。

劉嵐：從模型層同意劉元說的，我覺得比較期待的是這種文生視頻技術(shù)的演進和最后能否推出一個真正的視頻是連續(xù)幀、一致性非常好的模型?，F(xiàn)在看起來文生圖、文生文基本上已經(jīng)DEMO出來了這個能力，但是視頻這一塊其實是我們看到技術(shù)還沒有完全收斂。

從應(yīng)用上來說，與當(dāng)年iPhone、移動互聯(lián)網(wǎng)出來一樣，其實我們看到的超級應(yīng)用或者說在中國市場上的百億美金以上的互聯(lián)網(wǎng)公司，其實都是誕生在之后的幾年。所以現(xiàn)在大家還在看的是生成式AI與現(xiàn)有一些東西的結(jié)合，可能再往后走就是到底AI原生應(yīng)用會不會出現(xiàn)一個新的玩法、新的范式，甚至商業(yè)模式，作為美元基金的我們會更多地去尋找這種大的機會。

許四清：我認(rèn)為在AGI（通用人工智能）今天的發(fā)展階段，相當(dāng)于PC操作系統(tǒng)的DOS時代，離Windows還差一大步。這個領(lǐng)域還有巨大的技術(shù)進步空間，例如管理數(shù)據(jù)，像最近從伯克利出來的Databricks非?；?，原因是需求巨大的數(shù)據(jù)管理和模型訓(xùn)練沒有太好的工具。

大家可以想象從DOS到Windows會出現(xiàn)什么？管理數(shù)據(jù)、開發(fā)工具、新一代的云上效率服務(wù)的等各種各樣工具性和技術(shù)性的東西，會產(chǎn)生非常多、令人非常興奮的產(chǎn)品、技術(shù)、商業(yè)模式。

尤其是算力，今天的NVIDIA采取的是性能主義路線，算力系統(tǒng)龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，要支持過往多代的技術(shù)，導(dǎo)致效能會變得相對低，耗電量變得大，所以導(dǎo)致：第一，它性能和開發(fā)者支持一家獨大。第二，性價比弱。

現(xiàn)在要訓(xùn)練一個新的AI基礎(chǔ)模型需要數(shù)千萬美金一次，所以這方面都需要突破，更重要的是使用模型的推理需求量陡增。

在應(yīng)用方面也有很多，比如大家覺得今天的打車工具、訂票工具、訂餐工具好不好用？很好，但是離我們的期待還差的十萬八千里，仍然有大量的非常愚笨的東西在里面。打車、訂餐也好、訂機票和酒店也好，完全可以比現(xiàn)在智能化得多。

我認(rèn)為最終顛覆這些應(yīng)用的不是大廠自己，就是在座的各位創(chuàng)新者，而且它很可能是借用了Agent這種手段來實現(xiàn)的。但是這里面最大的挑戰(zhàn)和對投資人的困惑是，不知道下一個創(chuàng)新者是誰。

它不像芯片、數(shù)據(jù)庫、開發(fā)工具等技術(shù)，都非常容易預(yù)見它的Pattern（范式），但是這種產(chǎn)品經(jīng)理層的創(chuàng)新沒有太多Pattern，這是我們中國創(chuàng)業(yè)者的機會。

我認(rèn)為隨著人工智能大語言模型的進步，中國會出新一代張一鳴們，而且會批量涌現(xiàn)，因為產(chǎn)品經(jīng)理優(yōu)秀、工程能力強，有大模型可用。

大家不用為大模型太焦慮，訓(xùn)練一個大語言模型的四個步驟，第一步預(yù)訓(xùn)練占所有算力時長的99%，后面三步完善一個大模型只占1%左右。所以，實際上中國的開發(fā)者和使用者有大量的開源模型可以使用，這也是工業(yè)界的一個現(xiàn)象，有人做iPhone就有人做安卓。

姚瑤：短期我更期待的是模型能力的迭代能把我們能帶到AGI的哪個階段。目前我們看到Scaling Law在模型訓(xùn)練中還是持續(xù)生效的，明年GPT-5預(yù)計會推出，大家講的模型應(yīng)用還是基于底層的模型能力，它到底能是一個大學(xué)生、碩士生，還是博士生？這是我短期比較關(guān)注的點。

第二點，對于應(yīng)用場景，我現(xiàn)在比較關(guān)注的一類是效率類，一類是娛樂類。

娛樂類有很多新的玩法，像移動互聯(lián)網(wǎng)時期誕生短視頻平臺，就是在PC互聯(lián)網(wǎng)時期不曾有的產(chǎn)品形態(tài)和體驗。我相信在AI時代也會有新的產(chǎn)品形態(tài)帶給我們前所未有的體驗。

在效率領(lǐng)域，我們現(xiàn)在已經(jīng)看到帶有AI功能的辦公軟件，企業(yè)搜索等產(chǎn)品融入了企業(yè)的工作流，幫企業(yè)提效。剛才大家都提到了Agent，它是放大底層模型能力的工具，這一塊我們也會持續(xù)關(guān)注。

另外，我們也看到在一些適合AI應(yīng)用的垂直場景，比如醫(yī)療、教育其實是非常個性化、很適合AI的場景。在物理世界，像機器人，包括自動駕駛，在新的技術(shù)范式下的發(fā)展和應(yīng)用我們也會關(guān)注，從時間上來看，物理世界肯定會比數(shù)字世界相對慢一些。

第三，我們很關(guān)注人才。我們看到這波AI技術(shù)變革是很大的機會，跟之前很不一樣的是對團隊技術(shù)能力、產(chǎn)品能力以及落地能力都有很高的要求。我們在實際觀察中也看到近幾個月不斷有更優(yōu)秀的團隊涌現(xiàn)。行業(yè)還處在早期發(fā)展階段，創(chuàng)業(yè)公司未來還有很大的機遇。

傅磊：謝謝姚總，所以總結(jié)一下，在技術(shù)上對于底層算力，包括剛才大家有提到對AI Agent、多模態(tài)、視頻，無論是作為輸入也好，作為輸出也好等這些大模型的期待。應(yīng)用層面還是過去沒有被很好解決的應(yīng)用，在AI怎么樣能夠出現(xiàn)一個更原生的應(yīng)用。

因為時間關(guān)系，我們最后大家每個人用一句話給準(zhǔn)備做AI或者是已經(jīng)做AI的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)業(yè)者們一個鼓勵。

王晟：貴在堅持，困難非常多，不管是投資人還是創(chuàng)業(yè)者要扛得住才行。

張矩：大熱之后必有低谷，大家要堅持對技術(shù)的信仰。

劉元：我的建議是不管做2C還是做2B，盡早做收入，因為過去的融資模式肯定不可持續(xù)，比如在座臺上10個投資人，8個都說只投第一輪，現(xiàn)在也不知道誰會投第二輪、第三輪，所以大家盡早有自己的商業(yè)模式。

劉嵐：現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)最重要的是關(guān)注自己的現(xiàn)金流怎么樣。

許四清：我覺得創(chuàng)業(yè)者不用等，如果認(rèn)為你準(zhǔn)備好了就開始。

姚瑤：大模型技術(shù)還在迭代過程中，產(chǎn)品基于的技術(shù)框架可能隨時被推翻，建議對最先進的技術(shù)保持關(guān)注和開放的心態(tài)，這點很重要。

蘭洪明：我覺得大家不用太關(guān)注目前的困難，周期會過去，大家今年很苦，可能明年和后年更好一些，所以我們要適應(yīng)這個周期。

王震翔：給創(chuàng)業(yè)者的建議是三個字：活下去。這才是最重要的，為了活下去，down round什么的也沒所謂，另外有個詞叫否極泰來，美國也不能一直加息，堅持住，活下去才能見到希望！

傅磊：宏觀環(huán)境雖然很有挑戰(zhàn)，但所有創(chuàng)業(yè)者都應(yīng)該抓住AI大方向和窗口期，如果在這個方向不出來創(chuàng)業(yè)、不出來嘗試，可能過兩年這個窗口期會被關(guān)掉。