關(guān)于AI人工替代的爭(zhēng)論，在過(guò)去的一年多從未停止。而在另一邊，從無(wú)人駕駛出租車到輔導(dǎo)學(xué)生寫(xiě)作業(yè)的AI助手，大模型的如火如荼以及垂類應(yīng)用的逐步落地，正在悄悄重塑輿論場(chǎng)的天平。

不管如何看待，面對(duì)終將到來(lái)的沖擊，用戶、創(chuàng)業(yè)者、投資人們，大家準(zhǔn)備好了嗎？又是如何看待這股洶涌浪潮的呢？

以下內(nèi)容來(lái)自星際營(yíng)25期“新銳AI之星融資加速計(jì)劃”線下集結(jié)期間，盛景網(wǎng)聯(lián)聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO劉燕與Monolith創(chuàng)始合伙人曹曦、藍(lán)馳創(chuàng)投投資合伙人石建平、金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎的對(duì)話，經(jīng)創(chuàng)業(yè)邦整理后發(fā)布。

AI商業(yè)化的本質(zhì)是“效率”

劉燕：幾位都經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的全行業(yè)顛覆性創(chuàng)新。關(guān)于AI的崛起，現(xiàn)在有大量的說(shuō)法，麥肯錫說(shuō)2030年大概有8億人的工作有可能被AI所替代，到底是大概率，還是只是一種期待抑或是一種危言聳聽(tīng)呢？

石建平：AI對(duì)整個(gè)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)，最大的變化是帶來(lái)了數(shù)字的大腦。在這個(gè)大的趨勢(shì)下，上一代的數(shù)字化升級(jí)給整個(gè)社會(huì)帶來(lái)了更大的連接或者效率的提升，但是距離真正能夠替代人類的工作還很遠(yuǎn)。這次來(lái)了以后，我相信在很多場(chǎng)景上面肯定是逐漸少人，有可能到無(wú)人的方向，是不可避免的，就像特斯拉超級(jí)工廠一樣。這也是未來(lái)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，大勢(shì)所趨。希望我們的創(chuàng)業(yè)者、從業(yè)者不是被替代的一方，而是All In改變、加強(qiáng)，提升邊際效應(yīng)。不用擔(dān)心人類沒(méi)有工作，每一個(gè)時(shí)代來(lái)了都創(chuàng)造了一撥新的想象空間和機(jī)會(huì)，在交接、交替的中間肯定會(huì)對(duì)人類造成很多不確定性和焦慮，這都很正常。但是從長(zhǎng)的歷史來(lái)看，都是老的行業(yè)被顛覆，產(chǎn)生很多新的行業(yè)，所以我覺(jué)得AI時(shí)代也會(huì)是同樣的情況，我們期待改變這個(gè)世界，而不是被改變。

劉燕：這樣一個(gè)進(jìn)程，對(duì)于創(chuàng)業(yè)者的啟示是什么？過(guò)去我們認(rèn)為，中國(guó)和美國(guó)不同，美國(guó)SaaS作為工具有很大的市場(chǎng)空間，中國(guó)的企業(yè)或者企業(yè)家很難為工具買單。AI時(shí)代，在對(duì)人的替代進(jìn)程發(fā)展中，對(duì)我們創(chuàng)業(yè)者的商業(yè)提出了什么要求？

石建平：我加入藍(lán)馳以后，2019年底投了不少企業(yè)服務(wù)和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的項(xiàng)目，最深刻的體感是中國(guó)的企業(yè)服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是很大的產(chǎn)業(yè)，但是作為工具和企業(yè)軟件的提供方，在整個(gè)蛋糕上面吃到的紅利是非常少的。反而用創(chuàng)新的思維找到最大的價(jià)值，用數(shù)字能力賦能解決場(chǎng)景的問(wèn)題，這可能是最大的商業(yè)價(jià)值。我們用這種思路創(chuàng)業(yè)的被投企業(yè)，80人做50億收入，凈利潤(rùn)5千萬(wàn)的，也有不少類似項(xiàng)目的成功案例，這次AI來(lái)了以后也需要用同樣的思路去做，而不是去做更好的工具。做更好的工具我認(rèn)為是很難的，會(huì)被替代，替代的可能性更大，反而在行業(yè)里面由于這個(gè)革命我去做更好的行業(yè)，這有可能是更大的創(chuàng)新思路。你做AI律所或者做給律所提供AI的工具，這是完全不同的做法和方向，當(dāng)然對(duì)團(tuán)隊(duì)的要求和能力象限要求也不一樣，比拼認(rèn)知和綜合能力這很正常，但是千萬(wàn)不要自豪，所謂在自己舒服的地帶去創(chuàng)業(yè)是雙刃劍，往往競(jìng)爭(zhēng)是非常激烈的。如果用綜合能力做團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)業(yè)的成功性可能會(huì)增加一些。

曹曦：這次AI的變化，其實(shí)就是能力比以前變得更強(qiáng)了，但還用不上顛覆、替代這些詞。對(duì)創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，有時(shí)候還是第一性原理去想產(chǎn)品、想技術(shù)、找PMF會(huì)比較好。具體到當(dāng)下的狀態(tài)，我們也看到很多應(yīng)用出來(lái)，礪思也投了一些公司。但大模型能夠提供的能力是有限的，toC的產(chǎn)品可能只有ChatGPT達(dá)到了PMF，這背后還是因?yàn)槟Ｐ湍芰Σ蛔銐驈?qiáng)。當(dāng)下大家還在期待各種模型能力邊界的變化，那就說(shuō)明模型能力的基礎(chǔ)能力邊界還有很大往上拓展的空間。

歷史上大的商業(yè)機(jī)會(huì)，幾乎都是在技術(shù)安全區(qū)里面做的。所以模型的能力越高，邊界越高，技術(shù)安全區(qū)域越大，技術(shù)安全區(qū)越大，可能就給商業(yè)應(yīng)用的空間越大。

有個(gè)有趣的例子是自動(dòng)駕駛，大家已經(jīng)做了七八年了，坦白講很多公司估值都已經(jīng)不低了，但是賺大錢的幾乎沒(méi)有。因?yàn)橛∠罄镒詣?dòng)駕駛公司一直在推技術(shù)邊界，大家還在搞“99.99%”情形之外corner case。而在自動(dòng)駕駛上，其實(shí)是掃地機(jī)器人先取得了市場(chǎng)，它是個(gè)在技術(shù)安全區(qū)里的商業(yè)應(yīng)用。

回歸到AI這件事，可能也不要去為了模型而模型，為了技術(shù)而技術(shù)，核心還是找到對(duì)的PMF。

朱嘯虎：麥肯錫說(shuō)替代8億有點(diǎn)夸張，我們感覺(jué)今天這樣大范圍的算力提升、交付還是要做把關(guān)的，所以取代2億—3億人是可能的，剩下7億—8億人工作時(shí)間會(huì)更彈性，AI完全替代人是不可能的。根據(jù)算法，如果是AI百分之百替代的話，很多上市公司是沒(méi)有機(jī)會(huì)的。目前是50%用AI，未來(lái)可能是80%，剩下20%是人類。用AI輔助工作，不能補(bǔ)充生產(chǎn)力。現(xiàn)在并不是生產(chǎn)力不夠，現(xiàn)在的生產(chǎn)力質(zhì)量非常好。很多軟件企業(yè)也是，AI替代服務(wù)可能是未來(lái)方向，不用考慮多少AI，今天可能30%AI，未來(lái)可能70%AI，再過(guò)幾年80%AI。電話中心就非常典型，以前可能10%是AI，90%靠人，今天用Llama2可能做到70%、80%是AI，這是今天最典型的一個(gè)用AI來(lái)取代人工服務(wù)的一個(gè)場(chǎng)景，所以我比較看好這個(gè)創(chuàng)投領(lǐng)域。

劉燕：其實(shí)很多時(shí)候我們做AI也好，包括之前的SaaS，我們更多地偏重于軟的部分，事實(shí)上按照剛才石總談到的，我們不僅僅是工具而是業(yè)務(wù)的時(shí)候，其實(shí)是人力+系統(tǒng)，中國(guó)乃至全球很多取得成功的業(yè)務(wù)都是如此。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，比如說(shuō)美國(guó)最著名的AI獨(dú)角獸Deel，做人力資源全球化的招聘和薪酬支付，雖然說(shuō)號(hào)稱5分鐘在線就能招到全球任何一個(gè)你希望適配的人員，但是為了做到這一點(diǎn)，線下在各個(gè)國(guó)家它都部署了大量的人力體系，包括律師和與之相關(guān)的線下服務(wù)團(tuán)隊(duì)，只有線上線下一體化構(gòu)成一個(gè)業(yè)務(wù)，這個(gè)業(yè)務(wù)為結(jié)果負(fù)責(zé)，5分鐘之內(nèi)完成招聘和有效的全世界幣種的支付，才能形成訂單，形成有效的收入來(lái)源，我們理解不是單純地考慮AI部分或者線上部分，而是考慮在線上的效率線下一體化，端到端的服務(wù)進(jìn)程。

第一性原理Scaling Law的極限還未顯現(xiàn)

劉燕：下面我們談到AI和大模型。石總和曹曦總共同投了月之暗面，在中國(guó)非常明星氣質(zhì)的大模型，我們會(huì)想到Scaling Law是第一性原理，現(xiàn)在還是支持大模型快速迭代的第一性原理嗎？

曹曦：至少現(xiàn)在還沒(méi)有看到Scaling Law減慢的趨勢(shì)，它肯定是維持模型能力迭代的一個(gè)重要要素，但不排除后面有人能做出新的東西，Transfomer這個(gè)架構(gòu)也是后來(lái)出現(xiàn)的。那后面還會(huì)不會(huì)有更新的架構(gòu)，這個(gè)事情我們不知道，也不需要強(qiáng)行做這個(gè)預(yù)測(cè)。坦白講我們是做投資的，不是做技術(shù)的?，F(xiàn)在有這么多優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)者在干在突破，我們就找里面可能有突破的公司，有潛力的創(chuàng)始人做投資就好了。

石建平：我覺(jué)得大家都看到很多新聞，關(guān)于Scaling Law是不是碰到了極限，我還是比較樂(lè)觀派。我們現(xiàn)在說(shuō)AI的東西大部分說(shuō)語(yǔ)言模型AI重一些，而多模態(tài)AI才開(kāi)始。假如我們相信未來(lái)AI能實(shí)現(xiàn)工程性的方向，想象空間是非常大的。從技術(shù)樂(lè)觀的角度來(lái)說(shuō)，不希望人類或者整個(gè)地球生物體繼續(xù)朝這個(gè)方向發(fā)展。Scaling Law這條路徑是看不到光的，是不是唯一的路呢？不一定。作為投資人，我們可能更多地看這個(gè)方向，但是對(duì)創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)就不一樣了，會(huì)多個(gè)方向下注，對(duì)人類社會(huì)來(lái)講也是多方向發(fā)展。至少現(xiàn)在，沒(méi)看到Scaling Law的盡頭，大家有可能認(rèn)為大模型ChatGPT5會(huì)出現(xiàn)，我相信他們投入這么大的精力，會(huì)做更多的嘗試，到今年年底會(huì)是一個(gè)比較重要的節(jié)點(diǎn)，大家都期望有一些突破，否則的話是一個(gè)比較悲慘的現(xiàn)象。

劉燕：Scaling Law還能支持大模型的快速迭代嗎？在這個(gè)進(jìn)程中對(duì)創(chuàng)業(yè)者有什么啟示？

朱嘯虎：Scaling Law今年下半年和明年上半年會(huì)比較關(guān)鍵，ChatGPT和Llama3進(jìn)入一萬(wàn)卡集群，屆時(shí)可以看到模型會(huì)不會(huì)顯著比ChatGPT4提高。ChatGPT4是最早的，Llama3 2.4萬(wàn)行，基本上和8千行性能是一樣的，在這樣的集群下，現(xiàn)在看10萬(wàn)行今年年底應(yīng)用的情況。我們感覺(jué)硅谷對(duì)10萬(wàn)行也不是那么虛心，如果10萬(wàn)行沒(méi)有顯著差異的話，有沒(méi)有人敢達(dá)到30萬(wàn)行集群是很大的問(wèn)號(hào)。所以Scaling Law能不能還有效，明年可以見(jiàn)分曉。美國(guó)數(shù)據(jù)比較多，不能要求它基于有瑕疵的數(shù)據(jù)重新生成時(shí)不出問(wèn)題。所以我感覺(jué)如果在1萬(wàn)—3萬(wàn)行情況下，很多AI應(yīng)用怎么保證內(nèi)容的準(zhǔn)確性、準(zhǔn)確度，這是要思考的。

AI的商業(yè)化落地路線，要看主要矛盾

劉燕：現(xiàn)在凡事必AI，AI有點(diǎn)被當(dāng)成萬(wàn)金油了，但是真正商業(yè)落地，到形成PMF，好像也沒(méi)那么容易。這樣的事情和場(chǎng)景怎么看？對(duì)于創(chuàng)業(yè)者有什么樣的啟發(fā)？

曹曦：我們思考這個(gè)事情有兩個(gè)維度，第一是假設(shè)應(yīng)用的主要矛盾是模型能力，這個(gè)事是有模型能力的公司來(lái)做的，特點(diǎn)就是以前沒(méi)存在過(guò)，比如說(shuō)ChatGPT、Sora這樣的產(chǎn)品，因?yàn)橛辛诵碌哪Ｐ筒拍茏?，這種大概率是在用閉源的，用自己的模型在干，也是我們說(shuō)的AI Native的產(chǎn)品，離開(kāi)了AI它的產(chǎn)品本身就不成立。

第二是假設(shè)這個(gè)產(chǎn)品主要矛盾不在模型能力，而在商業(yè)場(chǎng)景本身，AI就是個(gè)新的工具。這一點(diǎn)上開(kāi)源或者閉源的都行，重要的還是商業(yè)本身。因?yàn)闅w根到底人類沒(méi)變，人的基本需求沒(méi)變。比如我們投了教育、游戲、社交方向，這些公司的創(chuàng)始人特點(diǎn)都是對(duì)垂直領(lǐng)域足夠熟，我們自己覺(jué)得這些業(yè)務(wù)的核心矛盾還是那些商業(yè)場(chǎng)景本身。這些場(chǎng)景上創(chuàng)始人得先懂教育且愿意擁抱技術(shù)，先懂游戲愿意擁抱技術(shù)，而不是反過(guò)來(lái)。假設(shè)一個(gè)創(chuàng)始人的一萬(wàn)小時(shí)是在AI上，而沒(méi)有在那些對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景，那他下場(chǎng)做肯定有學(xué)費(fèi)要交，一萬(wàn)小時(shí)定律在哪都適用。

劉燕：您的意思是AI是技術(shù)，創(chuàng)業(yè)是做業(yè)務(wù)，創(chuàng)業(yè)的業(yè)務(wù)不要從AI出發(fā)，而是從業(yè)務(wù)和場(chǎng)景出發(fā)，找到你的核心客戶，核心需求才能有你的核心產(chǎn)品，只是在這個(gè)過(guò)程中應(yīng)用到了AI的技術(shù)去解決客戶的核心需求，所以更多是從這個(gè)角度思考對(duì)嗎？

曹曦：要看主要矛盾是什么。主要矛盾是不是技術(shù)？是技術(shù)的話這個(gè)事就是技術(shù)重要，如果主要矛盾是商業(yè)的，那就是商業(yè)是重要的。

劉燕：目前百模大戰(zhàn)的格局，初創(chuàng)企業(yè)如何在這種格局下取得自己比較好的發(fā)展空間？

朱嘯虎：我認(rèn)為目前大模型在綜合工程落地的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰€是非常稀缺的，需要一些技術(shù)積累，這些都是不夠的，有沒(méi)有高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)很關(guān)鍵。比如說(shuō)通義千問(wèn)這些大模型的訓(xùn)練也需要行業(yè)數(shù)據(jù)，怎么降低錯(cuò)誤率，提高準(zhǔn)確性很重要。

劉燕：雖然是百模大戰(zhàn)，但是垂類模型依然有很多機(jī)會(huì)，在垂類細(xì)分賽道和領(lǐng)域上如何獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這對(duì)我們創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)會(huì)形成非常好的優(yōu)質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

AI創(chuàng)業(yè)公司出海，應(yīng)該有對(duì)市場(chǎng)的敬畏

劉燕：很多創(chuàng)業(yè)者也面臨全球化的問(wèn)題，AI創(chuàng)業(yè)公司在融資時(shí)要考慮什么樣的現(xiàn)實(shí)話題？

石建平：創(chuàng)業(yè)者有全球視野是好事，視野更寬了，解決問(wèn)題的空間也大了，想象空間也大了。很多創(chuàng)業(yè)者沒(méi)有真正理解全球市場(chǎng)，特別像美國(guó)比中國(guó)卷得多，沒(méi)有大家想象中那么容易。加上地緣政治的挑戰(zhàn)，不確定性大大提升了。尤其是業(yè)務(wù)做到一定規(guī)模的時(shí)候，問(wèn)題會(huì)越來(lái)越復(fù)雜。我相信朱總、曹曦總以前在美元基金投整個(gè)中國(guó)市場(chǎng)的時(shí)候，是因?yàn)橥吨袊?guó)的需求在美國(guó)有非常開(kāi)放的路徑，但是現(xiàn)在沒(méi)有了，現(xiàn)在投美元的邏輯是做全球市場(chǎng)。其實(shí)我們這一代人少量海歸，真正在海外成功連續(xù)創(chuàng)業(yè)的是很少的，反而國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)者出海有很多優(yōu)勢(shì)。當(dāng)然，大家需要有足夠的審慎和認(rèn)知上的壓力，不要認(rèn)為海外市場(chǎng)是容易的，能做到是很大的挑戰(zhàn)，要從人才、能力象限上有足夠的敬畏。

出海的市場(chǎng)取決于未來(lái)的退出渠道，不是說(shuō)美國(guó)市場(chǎng)就一定拿美元，本身拿人民幣也能做到一定的規(guī)模，肯定不像以前這么順暢，但好好做產(chǎn)品至少還是有機(jī)會(huì)的。

在互動(dòng)環(huán)節(jié)，關(guān)于如何在大模型的產(chǎn)品端創(chuàng)新體驗(yàn)和維護(hù)，并保持技術(shù)與業(yè)務(wù)的平衡，曹曦認(rèn)為，技術(shù)應(yīng)服務(wù)于提升用戶體驗(yàn)，而不是成為炫耀的資本。拉新可能依賴技術(shù)，但留存和成長(zhǎng)更依賴于服務(wù)質(zhì)量本身。

談到中小企業(yè)AI產(chǎn)品在C端變現(xiàn)的困境，朱嘯虎指出，AI變現(xiàn)并非易事，需要深入的工程實(shí)現(xiàn)和細(xì)節(jié)處理。國(guó)內(nèi)目前的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，大模型落地的工程能力超出想象。

有提問(wèn)者問(wèn)及，AI初創(chuàng)企業(yè)是否應(yīng)該多條腿走路，服務(wù)多領(lǐng)域的客戶？劉燕認(rèn)為，創(chuàng)業(yè)者應(yīng)聚焦核心業(yè)務(wù)，利用有限資源實(shí)現(xiàn)突破。聚焦不僅是產(chǎn)品和技術(shù)，還包括研發(fā)體系和人才建設(shè)。初期應(yīng)鎖定特定市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)有效競(jìng)爭(zhēng)后再考慮擴(kuò)張。

當(dāng)前許多AI工具類公司在看出海方向，但是對(duì)于如何落地實(shí)踐并不清晰。石建平表示，出海團(tuán)隊(duì)需要對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)有深刻理解，包括人脈和用戶場(chǎng)景。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者在C端市場(chǎng)有優(yōu)勢(shì)，工具類項(xiàng)目則需要強(qiáng)大的迭代能力。生活場(chǎng)景和客戶理解至關(guān)重要，否則失敗率高。

長(zhǎng)期以來(lái)，創(chuàng)業(yè)邦星際營(yíng)作為DEMO CHINA的前哨戰(zhàn)，助力創(chuàng)業(yè)者們以進(jìn)階姿態(tài)登上DEMO CHINA，以更完善的技術(shù)、產(chǎn)品，更全面的商業(yè)思考面向各領(lǐng)域知名投資人、行業(yè)專家、產(chǎn)業(yè)伙伴展示，拓寬他們的創(chuàng)業(yè)之路。

本次星際營(yíng)25期的創(chuàng)業(yè)者們系統(tǒng)加速后，將登上2024 DEMO CHINA的舞臺(tái)，在AI紀(jì)元綻放自己的創(chuàng)新力量。

讓我們相約9月19-20日·成都，一起見(jiàn)證更多超能勇士的崛起。