AI大模型創業的生死5問：創業者做AI大模型完全是浪費錢

這一波大模型浪潮，哪些是創業者的機會，哪些不是？浩哥總結了AI大模型創業的五個核心題目

跟著ChatGPT的釋出，AI/大模型賽道真是風起雲湧，進步神速。作為一個網際網路老兵，許多朋友問浩哥AI這一波和當年網際網路怎麼比？實在區別還挺大的，網際網路的核心價值是連線資訊，AI是理解資訊。舉個例子：我們去藏書樓借一本書，網際網路是匡助我們找到這本書。而AI是把這本書仔細讀一遍，融匯貫通，還可以回答任何題目。前者當然有意義，但是後者的價值顯然要遠遠大於前者。

像陸奇老師說的，Google的價值是把資訊獲取的邊際本錢降為0，ChatGPT的價值是把知識獲取的邊際本錢降為0，這是網際網路和AI的價值差異。也正由於如斯，長遠一點來講，知識對於一個人可能不是必需把握的。

就像今天你去口試，沒有任何一家公司會考你兩位數乘法，為什麼？由於這個技能計算器可以輕鬆解決，未來知識很可能一樣。假如知識能夠這麼容易的獲取，為什麼我們還需要把握呢？所以未來一些知識或者經驗推動的領域，會碰到很大的挑戰，例如醫生、律師、會計師等等。甚至我們目前的教育體制都會受到衝擊。

前景的話題我就不展開了，重點和大家聊聊大家所關注的：這一波大模型，哪些是創業者的機會，哪些不是？

一

創業公司能不能做通用大模型 ？

首先中國一定會有自己的ChatGPT。這跟搜尋引擎一樣，我們有自己的合規要求。但是中國版的ChatGPT只會在5家公司裡產生：BAT+位元組+華為。這意味著創業公司或者那些純為了炒股價的A股上市公司很難有機會。當然我這個說法會得罪許多創業者。包括我的朋友王小川也在相關領域創業，以及許多FOMO的VC朋友，現在也在信誓旦旦一定要投或者已經投了大模型創業團隊。

為什麼浩哥這麼講？浩哥現在固然是投資人，但在更長的時間裡，我更是一個創業者。所以我深刻的理解，創業者在什麼情況下能跑贏大廠？核心是必需有先發上風。那憑什麼你比大廠有先發上風？無非就是以下幾種可能性：

大廠沒看懂，覺得這事沒價值；

大廠沒看上，覺得市場太小；

大廠沒看清，技術路線比較多，想等創業者驗證；

大廠覺得離自己主營業務太遠；

也就是隻有在非共鳴的情況下，創業公司才有機會“搶跑”，獲得先發上風。但是今天我們看ChatGPT這個賽道，完全不是這個狀況。

首先，大廠都極其正視，可以絕不誇張地講，都是一把手工程。百度的CEO李彥宏也好，阿里的CEO張勇也好，都是親身站臺。可以說沒有一家大廠不正視。其次，大廠肯定比創業公司有流量、有錢，通用大模型仍是一個挺燒錢的事。但是實在以上這些，都沒有“場景”更重要。大廠的核心上風是自帶場景。例如：

百度會把問答和搜尋整合，就像New Bing一樣。我現在首選的搜尋引擎就是New Bing，而不是Google。由於在New Bing搜尋後，會直接給出謎底結果，而不是Google那樣給個列表，你還得一個個點進去查詢。當然有時候假如你覺得New Bing在亂講，那你再去Google自己查詢。

微信一定會植入一個類似個人助理的AI，使用者問題目也好，訂個機票、點個外賣都可以完成。微信這個場景，我覺得是整個中國網際網路大模型落地的最佳場景，沒有之一。由於大廠的這些超級APP裡面，只有微信是自然語言驅動的，其他的APP都是在手機螢幕上劃劃點點。而且微信有了授權，獲取了個人語料之後，還可以個性化。所以我覺得這個事在騰訊內部，大機率已經在路上了。

阿里已經公佈了第一批整合大模型的產品是天貓精靈和釘釘。這兩個場景太順其自然了，天貓精靈類的產品現在都很傻，只能問問氣候，開燈關燈之類的，完全不支援多輪對話，有了大模型賦能，能幹的事情就多了。釘釘的整合也很天然，實在就是微軟Office系列的Copilot功能（AI助理）。

位元組的飛書和釘釘也是類似。

華為和以上大廠比起來，場景是相對比較弱的。華為做這事的核心原因是為了服務雲計算，To C的落地場景主要是華為手機。從這個意義上講，大模型對於小米等其他手機廠商也是機會。

為什麼說落地場景如斯重要？由於沒有落地場景你的技術就沒法迭代，沒法持續最佳化形成資料網路效應。所以創業公司的痛苦之處也在於此，自己沒有場景，像ChatGPT一樣推問答，你還沒流量。這就是為什麼我說創業公司很難在這條賽道上跑出來，純粹是鋪張錢的原因。

當然有人會挑戰我說，浩哥你說的不對呀，人家OpenAI不也是創業公司嗎？那事實恰恰是，當時Google等國外大廠沒人覺得GPT能跑出來（甚至OpenAI自己也不確定），所以才給了OpenAI先發的機會。但今天這個事對於中國的大廠已經是顯而易見的共鳴，甚至百度、阿里動作比創業公司還快。

所以創業公司做通用大模型，非常難。但是從投資的角度並不錯，由於早期專案80%是投人，也許他們會轉型到垂直模型，也許會做成一個超級APP，也許會被併購。究竟大部分成功的公司，最後做成的事都不是他們一開始想做的事，只要創業團隊人牛就行，就像騰訊最開始也不是做即時通訊的。

二

通用模型 vs 垂直模型 ？

ChatGPT既然這麼智慧，是否還有垂直模型的生存空間呢？當然有。我隨便在New Bing（基於GPT4）搜“微軟的股票會漲麼？”，得到的資訊（如下圖），實在沒有任何價值。

當然有的人會挑戰說，是因為GPT的泛化能力還不夠。跟著技術的的演進，這個題目會被解決。泛化能力當然是一個題目，但更核心的題目是各行各業都有自己的Know-How。這些最有價值的Know-How很可能不在網際網路上，而是在企業的私有資料庫裡，甚至在一部分專家的腦子裡。ChatGPT連資訊都沒有，天然也不會形成這方面的知識。這也是Bloomberg推出BloombergGPT的意義。

事實上，越是high-value（當然high-value和low-value都是相對的），越是Mission Critical（樞紐應用）的領域，垂直模型的價值越大，例如自動駕駛，通用大模型沒法直接用，由於缺乏資料、缺乏corner case練習的大模型是很難幹容錯率這麼低的工作。

同理，越是low-value，越是none-mission-critical（非關鍵應用）的領域越適合通用模型。好比：問答。GPT實在常常胡說八道，但是無所謂，人有判斷力，你可以去糾正他，這在自動駕駛這樣mission critical的領域肯定是不行。再好比寫作，本來也不存在獨一準確的謎底。好比以文生圖，不存在對錯，你不滿足就讓AI一次天生100個，你從裡面挑總可以了吧。

所以垂直模型的價值是非常大的，這會產生非常多的創業機會，由於行業太多了。一般來講，垂直模型企業也很少選擇自己從頭做，而是找一個還不錯的pre-train過的大模型，在他基礎上做instruction tuning（指令微調）。這就帶來下一個題目：到底應該選擇閉源大模型，仍是開源大模型？

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三

開源模型 vs 閉源模型 ?

ChatGPT目前如日中天，但是開源模型也是如火如荼，未來的格式會是什麼樣？

浩哥先說結論：未來美國和中國，每個國家都會有1~2個閉源模型，剩下的都會開源。我們回顧iOS和安卓就輕易理解：

iOS作為第一個智慧手機作業系統，一出來就驚豔全場，安卓選擇開源迎戰。目前全球範圍iOS和安卓的市場大概是2:8。假如安卓當年也選擇閉源呢？大機率最多獲得iOS市場的一半，然後第三家智慧手機作業系統公司選擇開源，終極iOS、安卓、第三家的市場份額比例可能是2:1:7。所以你是安卓，你是選擇閉源獲得那10%的市場，仍是選擇開源獲得80%的市場呢？

這事放在大模型也是類似。只有前1~2兩名（也有可能只有第1名）有資格選擇閉源，從第三名開始，反正也追趕不上了，選擇開源才最符合他的利益。

開源對於閉源最大的上風就是對私有資料的保護，這對於個人來講似乎無所謂，但是對於企業使用者是一個非常核心的題目：我做一個SaaS產品，也想用大模型賦能，但是我並不想把我的行業Know-How和我企業內部的一些私有資料，透露給我的競爭對手，由於這是我的核心競爭力，怎麼辦？只能選擇開源，自己host自己的大模型。假如你選擇閉源，不論你使用Prompt Engineering的方式，仍是選擇GPT-index服務，都有可能泛起三星那樣的秘要洩露題目。因此我判定：企業服務應該是開源模型的天下。

實在最有動力開源大模型的是雲計算廠商，由於固然開源不賺錢，但是你總需要雲服務吧？用我的雲就好了，這就是典型的羊毛出在豬身上的貿易邏輯。因此像阿里、騰訊、華為這樣的雲服務廠商都會是大模型開源的支持者。

目前在美國，ChatGPT選擇了閉源，但是泛起了一堆以動物名字命名（這些單詞我幾乎一個都不熟悉…）的開源大模型，甚至我以為OpenAI未來也會可能會推出一個開源大模型：閉源模型繼承服務To C，例如問答、Co-Pilot等，但也為To B提供一個開源模型，答應合作伙伴自己部署。

當然，通常開源模型引數不會是1750億那麼多，這麼大的模型對基礎設施要求太高，很少有合作伙伴能跑起來。開源模型通常會被縮小規模到幾十億到上百億引數。

四

AIGC+ vs +AIGC ？

還有一個創業者非常關注的題目：那就一個創業機會到底是AIGC+，仍是+AIGC？換一句話，就是AIGC原生，仍是AIGC賦能？

做任何一個領域，比如說智慧客服，創業者可以直接以AIGC做智慧回覆為切入點，然後把客服的全流程都做了。當然也可能，我之前就是做客服系統的，現在把AIGC能力加上。似乎聽起來兩邊都能做，而且也一定會相互滲入，那誰更有上風？我覺得取決於兩點：

第1點，也是最重要的一點就是，要看AIGC在全業務流程價值鏈的比例。假如這條賽道全價值鏈是100，AIGC只佔10%，說白了你從AIGC切入，你得把另外90%補齊，這個太累了。對比來說，競爭對手在產業鏈裡深耕多年，90%已經有了，只需要補缺AIGC的10%，你覺得哪個輕易？肯定是+AIGC更輕易。所以到底是AIGC+，仍是+AIGC，首先取決於AIGC在全業務流程價值鏈的比例，這是最核心的判定尺度。

第2點，取決於這個業務AIGC的護城河有多高。假如傳統企業也意識到了AI的價值，也開始做+AIGC，並且輕鬆就能做到你的水平，那你想從AIGC+切進去就很難。但反過來說，假設AIGC部門只在全產業鏈佔30%，但這30%卻有極高的門檻。那些競爭者即使跑贏了70%，但不好意思，剩下這30%的他們做不了，那這也是AIGC+的機會。

例如以文生圖Midjourney，天生的圖片質感確實不錯，這就變成了他的護城河。但是Adode也推出了Firefly，假如Firefly也很快達到了Midjourney的效果，那Midjourney的生存空間就會被極大壓縮。由於這個全業務流程裡，Adobe可能佔了70%，以文生圖只佔30%。但只要Firefly追趕不到Midjourney的效果，那後者就有自己的生存空間。

當然，既然是服務垂直行業，不管是AIGC+，仍是+AIGC，創業者懂行業始終都是非常核心的。

五

To C仍是To B，海內仍是海外 ？

這一波大模型浪潮，哪些是創業者的機會，哪些不是？浩哥總結了AI大模型創業的五個核心題目

跟著ChatGPT的釋出，AI/大模型賽道真是風起雲湧，進步神速。作為一個網際網路老兵，許多朋友問浩哥AI這一波和當年網際網路怎麼比？實在區別還挺大的，網際網路的核心價值是連線資訊，AI是理解資訊。舉個例子：我們去藏書樓借一本書，網際網路是匡助我們找到這本書。而AI是把這本書仔細讀一遍，融匯貫通，還可以回答任何題目。前者當然有意義，但是後者的價值顯然要遠遠大於前者。

像陸奇老師說的，Google的價值是把資訊獲取的邊際本錢降為0，ChatGPT的價值是把知識獲取的邊際本錢降為0，這是網際網路和AI的價值差異。也正由於如斯，長遠一點來講，知識對於一個人可能不是必需把握的。

就像今天你去口試，沒有任何一家公司會考你兩位數乘法，為什麼？由於這個技能計算器可以輕鬆解決，未來知識很可能一樣。假如知識能夠這麼容易的獲取，為什麼我們還需要把握呢？所以未來一些知識或者經驗推動的領域，會碰到很大的挑戰，例如醫生、律師、會計師等等。甚至我們目前的教育體制都會受到衝擊。

前景的話題我就不展開了，重點和大家聊聊大家所關注的：這一波大模型，哪些是創業者的機會，哪些不是？

一

創業公司能不能做通用大模型 ？

首先中國一定會有自己的ChatGPT。這跟搜尋引擎一樣，我們有自己的合規要求。但是中國版的ChatGPT只會在5家公司裡產生：BAT+位元組+華為。這意味著創業公司或者那些純為了炒股價的A股上市公司很難有機會。當然我這個說法會得罪許多創業者。包括我的朋友王小川也在相關領域創業，以及許多FOMO的VC朋友，現在也在信誓旦旦一定要投或者已經投了大模型創業團隊。

為什麼浩哥這麼講？浩哥現在固然是投資人，但在更長的時間裡，我更是一個創業者。所以我深刻的理解，創業者在什麼情況下能跑贏大廠？核心是必需有先發上風。那憑什麼你比大廠有先發上風？無非就是以下幾種可能性：

大廠沒看懂，覺得這事沒價值；

大廠沒看上，覺得市場太小；

大廠沒看清，技術路線比較多，想等創業者驗證；

大廠覺得離自己主營業務太遠；

也就是隻有在非共鳴的情況下，創業公司才有機會“搶跑”，獲得先發上風。但是今天我們看ChatGPT這個賽道，完全不是這個狀況。

首先，大廠都極其正視，可以絕不誇張地講，都是一把手工程。百度的CEO李彥宏也好，阿里的CEO張勇也好，都是親身站臺。可以說沒有一家大廠不正視。其次，大廠肯定比創業公司有流量、有錢，通用大模型仍是一個挺燒錢的事。但是實在以上這些，都沒有“場景”更重要。大廠的核心上風是自帶場景。例如：

百度會把問答和搜尋整合，就像New Bing一樣。我現在首選的搜尋引擎就是New Bing，而不是Google。由於在New Bing搜尋後，會直接給出謎底結果，而不是Google那樣給個列表，你還得一個個點進去查詢。當然有時候假如你覺得New Bing在亂講，那你再去Google自己查詢。

微信一定會植入一個類似個人助理的AI，使用者問題目也好，訂個機票、點個外賣都可以完成。微信這個場景，我覺得是整個中國網際網路大模型落地的最佳場景，沒有之一。由於大廠的這些超級APP裡面，只有微信是自然語言驅動的，其他的APP都是在手機螢幕上劃劃點點。而且微信有了授權，獲取了個人語料之後，還可以個性化。所以我覺得這個事在騰訊內部，大機率已經在路上了。

阿里已經公佈了第一批整合大模型的產品是天貓精靈和釘釘。這兩個場景太順其自然了，天貓精靈類的產品現在都很傻，只能問問氣候，開燈關燈之類的，完全不支援多輪對話，有了大模型賦能，能幹的事情就多了。釘釘的整合也很天然，實在就是微軟Office系列的Copilot功能（AI助理）。

位元組的飛書和釘釘也是類似。

華為和以上大廠比起來，場景是相對比較弱的。華為做這事的核心原因是為了服務雲計算，To C的落地場景主要是華為手機。從這個意義上講，大模型對於小米等其他手機廠商也是機會。

為什麼說落地場景如斯重要？由於沒有落地場景你的技術就沒法迭代，沒法持續最佳化形成資料網路效應。所以創業公司的痛苦之處也在於此，自己沒有場景，像ChatGPT一樣推問答，你還沒流量。這就是為什麼我說創業公司很難在這條賽道上跑出來，純粹是鋪張錢的原因。

當然有人會挑戰我說，浩哥你說的不對呀，人家OpenAI不也是創業公司嗎？那事實恰恰是，當時Google等國外大廠沒人覺得GPT能跑出來（甚至OpenAI自己也不確定），所以才給了OpenAI先發的機會。但今天這個事對於中國的大廠已經是顯而易見的共鳴，甚至百度、阿里動作比創業公司還快。

所以創業公司做通用大模型，非常難。但是從投資的角度並不錯，由於早期專案80%是投人，也許他們會轉型到垂直模型，也許會做成一個超級APP，也許會被併購。究竟大部分成功的公司，最後做成的事都不是他們一開始想做的事，只要創業團隊人牛就行，就像騰訊最開始也不是做即時通訊的。

二

通用模型 vs 垂直模型 ？

ChatGPT既然這麼智慧，是否還有垂直模型的生存空間呢？當然有。我隨便在New Bing（基於GPT4）搜“微軟的股票會漲麼？”，得到的資訊（如下圖），實在沒有任何價值。

當然有的人會挑戰說，是因為GPT的泛化能力還不夠。跟著技術的的演進，這個題目會被解決。泛化能力當然是一個題目，但更核心的題目是各行各業都有自己的Know-How。這些最有價值的Know-How很可能不在網際網路上，而是在企業的私有資料庫裡，甚至在一部分專家的腦子裡。ChatGPT連資訊都沒有，天然也不會形成這方面的知識。這也是Bloomberg推出BloombergGPT的意義。

事實上，越是high-value（當然high-value和low-value都是相對的），越是Mission Critical（樞紐應用）的領域，垂直模型的價值越大，例如自動駕駛，通用大模型沒法直接用，由於缺乏資料、缺乏corner case練習的大模型是很難幹容錯率這麼低的工作。

同理，越是low-value，越是none-mission-critical（非關鍵應用）的領域越適合通用模型。好比：問答。GPT實在常常胡說八道，但是無所謂，人有判斷力，你可以去糾正他，這在自動駕駛這樣mission critical的領域肯定是不行。再好比寫作，本來也不存在獨一準確的謎底。好比以文生圖，不存在對錯，你不滿足就讓AI一次天生100個，你從裡面挑總可以了吧。

所以垂直模型的價值是非常大的，這會產生非常多的創業機會，由於行業太多了。一般來講，垂直模型企業也很少選擇自己從頭做，而是找一個還不錯的pre-train過的大模型，在他基礎上做instruction tuning（指令微調）。這就帶來下一個題目：到底應該選擇閉源大模型，仍是開源大模型？

Photo by D koi on Unsplash

三

開源模型 vs 閉源模型 ?

ChatGPT目前如日中天，但是開源模型也是如火如荼，未來的格式會是什麼樣？

浩哥先說結論：未來美國和中國，每個國家都會有1~2個閉源模型，剩下的都會開源。我們回顧iOS和安卓就輕易理解：

iOS作為第一個智慧手機作業系統，一出來就驚豔全場，安卓選擇開源迎戰。目前全球範圍iOS和安卓的市場大概是2:8。假如安卓當年也選擇閉源呢？大機率最多獲得iOS市場的一半，然後第三家智慧手機作業系統公司選擇開源，終極iOS、安卓、第三家的市場份額比例可能是2:1:7。所以你是安卓，你是選擇閉源獲得那10%的市場，仍是選擇開源獲得80%的市場呢？

這事放在大模型也是類似。只有前1~2兩名（也有可能只有第1名）有資格選擇閉源，從第三名開始，反正也追趕不上了，選擇開源才最符合他的利益。

開源對於閉源最大的上風就是對私有資料的保護，這對於個人來講似乎無所謂，但是對於企業使用者是一個非常核心的題目：我做一個SaaS產品，也想用大模型賦能，但是我並不想把我的行業Know-How和我企業內部的一些私有資料，透露給我的競爭對手，由於這是我的核心競爭力，怎麼辦？只能選擇開源，自己host自己的大模型。假如你選擇閉源，不論你使用Prompt Engineering的方式，仍是選擇GPT-index服務，都有可能泛起三星那樣的秘要洩露題目。因此我判定：企業服務應該是開源模型的天下。

實在最有動力開源大模型的是雲計算廠商，由於固然開源不賺錢，但是你總需要雲服務吧？用我的雲就好了，這就是典型的羊毛出在豬身上的貿易邏輯。因此像阿里、騰訊、華為這樣的雲服務廠商都會是大模型開源的支持者。

目前在美國，ChatGPT選擇了閉源，但是泛起了一堆以動物名字命名（這些單詞我幾乎一個都不熟悉…）的開源大模型，甚至我以為OpenAI未來也會可能會推出一個開源大模型：閉源模型繼承服務To C，例如問答、Co-Pilot等，但也為To B提供一個開源模型，答應合作伙伴自己部署。

當然，通常開源模型引數不會是1750億那麼多，這麼大的模型對基礎設施要求太高，很少有合作伙伴能跑起來。開源模型通常會被縮小規模到幾十億到上百億引數。

四

AIGC+ vs +AIGC ？

還有一個創業者非常關注的題目：那就一個創業機會到底是AIGC+，仍是+AIGC？換一句話，就是AIGC原生，仍是AIGC賦能？

做任何一個領域，比如說智慧客服，創業者可以直接以AIGC做智慧回覆為切入點，然後把客服的全流程都做了。當然也可能，我之前就是做客服系統的，現在把AIGC能力加上。似乎聽起來兩邊都能做，而且也一定會相互滲入，那誰更有上風？我覺得取決於兩點：

第1點，也是最重要的一點就是，要看AIGC在全業務流程價值鏈的比例。假如這條賽道全價值鏈是100，AIGC只佔10%，說白了你從AIGC切入，你得把另外90%補齊，這個太累了。對比來說，競爭對手在產業鏈裡深耕多年，90%已經有了，只需要補缺AIGC的10%，你覺得哪個輕易？肯定是+AIGC更輕易。所以到底是AIGC+，仍是+AIGC，首先取決於AIGC在全業務流程價值鏈的比例，這是最核心的判定尺度。

第2點，取決於這個業務AIGC的護城河有多高。假如傳統企業也意識到了AI的價值，也開始做+AIGC，並且輕鬆就能做到你的水平，那你想從AIGC+切進去就很難。但反過來說，假設AIGC部門只在全產業鏈佔30%，但這30%卻有極高的門檻。那些競爭者即使跑贏了70%，但不好意思，剩下這30%的他們做不了，那這也是AIGC+的機會。

例如以文生圖Midjourney，天生的圖片質感確實不錯，這就變成了他的護城河。但是Adode也推出了Firefly，假如Firefly也很快達到了Midjourney的效果，那Midjourney的生存空間就會被極大壓縮。由於這個全業務流程裡，Adobe可能佔了70%，以文生圖只佔30%。但只要Firefly追趕不到Midjourney的效果，那後者就有自己的生存空間。

當然，既然是服務垂直行業，不管是AIGC+，仍是+AIGC，創業者懂行業始終都是非常核心的。

五

To C仍是To B，海內仍是海外 ？

這一波大模型浪潮，哪些是創業者的機會，哪些不是？浩哥總結了AI大模型創業的五個核心題目

跟著ChatGPT的釋出，AI/大模型賽道真是風起雲湧，進步神速。作為一個網際網路老兵，許多朋友問浩哥AI這一波和當年網際網路怎麼比？實在區別還挺大的，網際網路的核心價值是連線資訊，AI是理解資訊。舉個例子：我們去藏書樓借一本書，網際網路是匡助我們找到這本書。而AI是把這本書仔細讀一遍，融匯貫通，還可以回答任何題目。前者當然有意義，但是後者的價值顯然要遠遠大於前者。

像陸奇老師說的，Google的價值是把資訊獲取的邊際本錢降為0，ChatGPT的價值是把知識獲取的邊際本錢降為0，這是網際網路和AI的價值差異。也正由於如斯，長遠一點來講，知識對於一個人可能不是必需把握的。

就像今天你去口試，沒有任何一家公司會考你兩位數乘法，為什麼？由於這個技能計算器可以輕鬆解決，未來知識很可能一樣。假如知識能夠這麼容易的獲取，為什麼我們還需要把握呢？所以未來一些知識或者經驗推動的領域，會碰到很大的挑戰，例如醫生、律師、會計師等等。甚至我們目前的教育體制都會受到衝擊。

前景的話題我就不展開了，重點和大家聊聊大家所關注的：這一波大模型，哪些是創業者的機會，哪些不是？

一

創業公司能不能做通用大模型 ？

首先中國一定會有自己的ChatGPT。這跟搜尋引擎一樣，我們有自己的合規要求。但是中國版的ChatGPT只會在5家公司裡產生：BAT+位元組+華為。這意味著創業公司或者那些純為了炒股價的A股上市公司很難有機會。當然我這個說法會得罪許多創業者。包括我的朋友王小川也在相關領域創業，以及許多FOMO的VC朋友，現在也在信誓旦旦一定要投或者已經投了大模型創業團隊。

為什麼浩哥這麼講？浩哥現在固然是投資人，但在更長的時間裡，我更是一個創業者。所以我深刻的理解，創業者在什麼情況下能跑贏大廠？核心是必需有先發上風。那憑什麼你比大廠有先發上風？無非就是以下幾種可能性：

大廠沒看懂，覺得這事沒價值；

大廠沒看上，覺得市場太小；

大廠沒看清，技術路線比較多，想等創業者驗證；

大廠覺得離自己主營業務太遠；

也就是隻有在非共鳴的情況下，創業公司才有機會“搶跑”，獲得先發上風。但是今天我們看ChatGPT這個賽道，完全不是這個狀況。

首先，大廠都極其正視，可以絕不誇張地講，都是一把手工程。百度的CEO李彥宏也好，阿里的CEO張勇也好，都是親身站臺。可以說沒有一家大廠不正視。其次，大廠肯定比創業公司有流量、有錢，通用大模型仍是一個挺燒錢的事。但是實在以上這些，都沒有“場景”更重要。大廠的核心上風是自帶場景。例如：

百度會把問答和搜尋整合，就像New Bing一樣。我現在首選的搜尋引擎就是New Bing，而不是Google。由於在New Bing搜尋後，會直接給出謎底結果，而不是Google那樣給個列表，你還得一個個點進去查詢。當然有時候假如你覺得New Bing在亂講，那你再去Google自己查詢。

微信一定會植入一個類似個人助理的AI，使用者問題目也好，訂個機票、點個外賣都可以完成。微信這個場景，我覺得是整個中國網際網路大模型落地的最佳場景，沒有之一。由於大廠的這些超級APP裡面，只有微信是自然語言驅動的，其他的APP都是在手機螢幕上劃劃點點。而且微信有了授權，獲取了個人語料之後，還可以個性化。所以我覺得這個事在騰訊內部，大機率已經在路上了。

阿里已經公佈了第一批整合大模型的產品是天貓精靈和釘釘。這兩個場景太順其自然了，天貓精靈類的產品現在都很傻，只能問問氣候，開燈關燈之類的，完全不支援多輪對話，有了大模型賦能，能幹的事情就多了。釘釘的整合也很天然，實在就是微軟Office系列的Copilot功能（AI助理）。

位元組的飛書和釘釘也是類似。

華為和以上大廠比起來，場景是相對比較弱的。華為做這事的核心原因是為了服務雲計算，To C的落地場景主要是華為手機。從這個意義上講，大模型對於小米等其他手機廠商也是機會。

為什麼說落地場景如斯重要？由於沒有落地場景你的技術就沒法迭代，沒法持續最佳化形成資料網路效應。所以創業公司的痛苦之處也在於此，自己沒有場景，像ChatGPT一樣推問答，你還沒流量。這就是為什麼我說創業公司很難在這條賽道上跑出來，純粹是鋪張錢的原因。

當然有人會挑戰我說，浩哥你說的不對呀，人家OpenAI不也是創業公司嗎？那事實恰恰是，當時Google等國外大廠沒人覺得GPT能跑出來（甚至OpenAI自己也不確定），所以才給了OpenAI先發的機會。但今天這個事對於中國的大廠已經是顯而易見的共鳴，甚至百度、阿里動作比創業公司還快。

所以創業公司做通用大模型，非常難。但是從投資的角度並不錯，由於早期專案80%是投人，也許他們會轉型到垂直模型，也許會做成一個超級APP，也許會被併購。究竟大部分成功的公司，最後做成的事都不是他們一開始想做的事，只要創業團隊人牛就行，就像騰訊最開始也不是做即時通訊的。

二

通用模型 vs 垂直模型 ？

ChatGPT既然這麼智慧，是否還有垂直模型的生存空間呢？當然有。我隨便在New Bing（基於GPT4）搜“微軟的股票會漲麼？”，得到的資訊（如下圖），實在沒有任何價值。

當然有的人會挑戰說，是因為GPT的泛化能力還不夠。跟著技術的的演進，這個題目會被解決。泛化能力當然是一個題目，但更核心的題目是各行各業都有自己的Know-How。這些最有價值的Know-How很可能不在網際網路上，而是在企業的私有資料庫裡，甚至在一部分專家的腦子裡。ChatGPT連資訊都沒有，天然也不會形成這方面的知識。這也是Bloomberg推出BloombergGPT的意義。

事實上，越是high-value（當然high-value和low-value都是相對的），越是Mission Critical（樞紐應用）的領域，垂直模型的價值越大，例如自動駕駛，通用大模型沒法直接用，由於缺乏資料、缺乏corner case練習的大模型是很難幹容錯率這麼低的工作。

同理，越是low-value，越是none-mission-critical（非關鍵應用）的領域越適合通用模型。好比：問答。GPT實在常常胡說八道，但是無所謂，人有判斷力，你可以去糾正他，這在自動駕駛這樣mission critical的領域肯定是不行。再好比寫作，本來也不存在獨一準確的謎底。好比以文生圖，不存在對錯，你不滿足就讓AI一次天生100個，你從裡面挑總可以了吧。

所以垂直模型的價值是非常大的，這會產生非常多的創業機會，由於行業太多了。一般來講，垂直模型企業也很少選擇自己從頭做，而是找一個還不錯的pre-train過的大模型，在他基礎上做instruction tuning（指令微調）。這就帶來下一個題目：到底應該選擇閉源大模型，仍是開源大模型？

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三

開源模型 vs 閉源模型 ?

ChatGPT目前如日中天，但是開源模型也是如火如荼，未來的格式會是什麼樣？

浩哥先說結論：未來美國和中國，每個國家都會有1~2個閉源模型，剩下的都會開源。我們回顧iOS和安卓就輕易理解：

iOS作為第一個智慧手機作業系統，一出來就驚豔全場，安卓選擇開源迎戰。目前全球範圍iOS和安卓的市場大概是2:8。假如安卓當年也選擇閉源呢？大機率最多獲得iOS市場的一半，然後第三家智慧手機作業系統公司選擇開源，終極iOS、安卓、第三家的市場份額比例可能是2:1:7。所以你是安卓，你是選擇閉源獲得那10%的市場，仍是選擇開源獲得80%的市場呢？

這事放在大模型也是類似。只有前1~2兩名（也有可能只有第1名）有資格選擇閉源，從第三名開始，反正也追趕不上了，選擇開源才最符合他的利益。

開源對於閉源最大的上風就是對私有資料的保護，這對於個人來講似乎無所謂，但是對於企業使用者是一個非常核心的題目：我做一個SaaS產品，也想用大模型賦能，但是我並不想把我的行業Know-How和我企業內部的一些私有資料，透露給我的競爭對手，由於這是我的核心競爭力，怎麼辦？只能選擇開源，自己host自己的大模型。假如你選擇閉源，不論你使用Prompt Engineering的方式，仍是選擇GPT-index服務，都有可能泛起三星那樣的秘要洩露題目。因此我判定：企業服務應該是開源模型的天下。

實在最有動力開源大模型的是雲計算廠商，由於固然開源不賺錢，但是你總需要雲服務吧？用我的雲就好了，這就是典型的羊毛出在豬身上的貿易邏輯。因此像阿里、騰訊、華為這樣的雲服務廠商都會是大模型開源的支持者。

目前在美國，ChatGPT選擇了閉源，但是泛起了一堆以動物名字命名（這些單詞我幾乎一個都不熟悉…）的開源大模型，甚至我以為OpenAI未來也會可能會推出一個開源大模型：閉源模型繼承服務To C，例如問答、Co-Pilot等，但也為To B提供一個開源模型，答應合作伙伴自己部署。

當然，通常開源模型引數不會是1750億那麼多，這麼大的模型對基礎設施要求太高，很少有合作伙伴能跑起來。開源模型通常會被縮小規模到幾十億到上百億引數。

四

AIGC+ vs +AIGC ？

還有一個創業者非常關注的題目：那就一個創業機會到底是AIGC+，仍是+AIGC？換一句話，就是AIGC原生，仍是AIGC賦能？

做任何一個領域，比如說智慧客服，創業者可以直接以AIGC做智慧回覆為切入點，然後把客服的全流程都做了。當然也可能，我之前就是做客服系統的，現在把AIGC能力加上。似乎聽起來兩邊都能做，而且也一定會相互滲入，那誰更有上風？我覺得取決於兩點：

第1點，也是最重要的一點就是，要看AIGC在全業務流程價值鏈的比例。假如這條賽道全價值鏈是100，AIGC只佔10%，說白了你從AIGC切入，你得把另外90%補齊，這個太累了。對比來說，競爭對手在產業鏈裡深耕多年，90%已經有了，只需要補缺AIGC的10%，你覺得哪個輕易？肯定是+AIGC更輕易。所以到底是AIGC+，仍是+AIGC，首先取決於AIGC在全業務流程價值鏈的比例，這是最核心的判定尺度。

第2點，取決於這個業務AIGC的護城河有多高。假如傳統企業也意識到了AI的價值，也開始做+AIGC，並且輕鬆就能做到你的水平，那你想從AIGC+切進去就很難。但反過來說，假設AIGC部門只在全產業鏈佔30%，但這30%卻有極高的門檻。那些競爭者即使跑贏了70%，但不好意思，剩下這30%的他們做不了，那這也是AIGC+的機會。

例如以文生圖Midjourney，天生的圖片質感確實不錯，這就變成了他的護城河。但是Adode也推出了Firefly，假如Firefly也很快達到了Midjourney的效果，那Midjourney的生存空間就會被極大壓縮。由於這個全業務流程裡，Adobe可能佔了70%，以文生圖只佔30%。但只要Firefly追趕不到Midjourney的效果，那後者就有自己的生存空間。

當然，既然是服務垂直行業，不管是AIGC+，仍是+AIGC，創業者懂行業始終都是非常核心的。

五

To C仍是To B，海內仍是海外 ？

這一波大模型浪潮，哪些是創業者的機會，哪些不是？浩哥總結了AI大模型創業的五個核心題目

跟著ChatGPT的釋出，AI/大模型賽道真是風起雲湧，進步神速。作為一個網際網路老兵，許多朋友問浩哥AI這一波和當年網際網路怎麼比？實在區別還挺大的，網際網路的核心價值是連線資訊，AI是理解資訊。舉個例子：我們去藏書樓借一本書，網際網路是匡助我們找到這本書。而AI是把這本書仔細讀一遍，融匯貫通，還可以回答任何題目。前者當然有意義，但是後者的價值顯然要遠遠大於前者。

像陸奇老師說的，Google的價值是把資訊獲取的邊際本錢降為0，ChatGPT的價值是把知識獲取的邊際本錢降為0，這是網際網路和AI的價值差異。也正由於如斯，長遠一點來講，知識對於一個人可能不是必需把握的。

就像今天你去口試，沒有任何一家公司會考你兩位數乘法，為什麼？由於這個技能計算器可以輕鬆解決，未來知識很可能一樣。假如知識能夠這麼容易的獲取，為什麼我們還需要把握呢？所以未來一些知識或者經驗推動的領域，會碰到很大的挑戰，例如醫生、律師、會計師等等。甚至我們目前的教育體制都會受到衝擊。

前景的話題我就不展開了，重點和大家聊聊大家所關注的：這一波大模型，哪些是創業者的機會，哪些不是？

一

創業公司能不能做通用大模型 ？

首先中國一定會有自己的ChatGPT。這跟搜尋引擎一樣，我們有自己的合規要求。但是中國版的ChatGPT只會在5家公司裡產生：BAT+位元組+華為。這意味著創業公司或者那些純為了炒股價的A股上市公司很難有機會。當然我這個說法會得罪許多創業者。包括我的朋友王小川也在相關領域創業，以及許多FOMO的VC朋友，現在也在信誓旦旦一定要投或者已經投了大模型創業團隊。

為什麼浩哥這麼講？浩哥現在固然是投資人，但在更長的時間裡，我更是一個創業者。所以我深刻的理解，創業者在什麼情況下能跑贏大廠？核心是必需有先發上風。那憑什麼你比大廠有先發上風？無非就是以下幾種可能性：

大廠沒看懂，覺得這事沒價值；

大廠沒看上，覺得市場太小；

大廠沒看清，技術路線比較多，想等創業者驗證；

大廠覺得離自己主營業務太遠；

也就是隻有在非共鳴的情況下，創業公司才有機會“搶跑”，獲得先發上風。但是今天我們看ChatGPT這個賽道，完全不是這個狀況。

首先，大廠都極其正視，可以絕不誇張地講，都是一把手工程。百度的CEO李彥宏也好，阿里的CEO張勇也好，都是親身站臺。可以說沒有一家大廠不正視。其次，大廠肯定比創業公司有流量、有錢，通用大模型仍是一個挺燒錢的事。但是實在以上這些，都沒有“場景”更重要。大廠的核心上風是自帶場景。例如：

百度會把問答和搜尋整合，就像New Bing一樣。我現在首選的搜尋引擎就是New Bing，而不是Google。由於在New Bing搜尋後，會直接給出謎底結果，而不是Google那樣給個列表，你還得一個個點進去查詢。當然有時候假如你覺得New Bing在亂講，那你再去Google自己查詢。

微信一定會植入一個類似個人助理的AI，使用者問題目也好，訂個機票、點個外賣都可以完成。微信這個場景，我覺得是整個中國網際網路大模型落地的最佳場景，沒有之一。由於大廠的這些超級APP裡面，只有微信是自然語言驅動的，其他的APP都是在手機螢幕上劃劃點點。而且微信有了授權，獲取了個人語料之後，還可以個性化。所以我覺得這個事在騰訊內部，大機率已經在路上了。

阿里已經公佈了第一批整合大模型的產品是天貓精靈和釘釘。這兩個場景太順其自然了，天貓精靈類的產品現在都很傻，只能問問氣候，開燈關燈之類的，完全不支援多輪對話，有了大模型賦能，能幹的事情就多了。釘釘的整合也很天然，實在就是微軟Office系列的Copilot功能（AI助理）。

位元組的飛書和釘釘也是類似。

華為和以上大廠比起來，場景是相對比較弱的。華為做這事的核心原因是為了服務雲計算，To C的落地場景主要是華為手機。從這個意義上講，大模型對於小米等其他手機廠商也是機會。

為什麼說落地場景如斯重要？由於沒有落地場景你的技術就沒法迭代，沒法持續最佳化形成資料網路效應。所以創業公司的痛苦之處也在於此，自己沒有場景，像ChatGPT一樣推問答，你還沒流量。這就是為什麼我說創業公司很難在這條賽道上跑出來，純粹是鋪張錢的原因。

當然有人會挑戰我說，浩哥你說的不對呀，人家OpenAI不也是創業公司嗎？那事實恰恰是，當時Google等國外大廠沒人覺得GPT能跑出來（甚至OpenAI自己也不確定），所以才給了OpenAI先發的機會。但今天這個事對於中國的大廠已經是顯而易見的共鳴，甚至百度、阿里動作比創業公司還快。

所以創業公司做通用大模型，非常難。但是從投資的角度並不錯，由於早期專案80%是投人，也許他們會轉型到垂直模型，也許會做成一個超級APP，也許會被併購。究竟大部分成功的公司，最後做成的事都不是他們一開始想做的事，只要創業團隊人牛就行，就像騰訊最開始也不是做即時通訊的。

二

通用模型 vs 垂直模型 ？

ChatGPT既然這麼智慧，是否還有垂直模型的生存空間呢？當然有。我隨便在New Bing（基於GPT4）搜“微軟的股票會漲麼？”，得到的資訊（如下圖），實在沒有任何價值。

當然有的人會挑戰說，是因為GPT的泛化能力還不夠。跟著技術的的演進，這個題目會被解決。泛化能力當然是一個題目，但更核心的題目是各行各業都有自己的Know-How。這些最有價值的Know-How很可能不在網際網路上，而是在企業的私有資料庫裡，甚至在一部分專家的腦子裡。ChatGPT連資訊都沒有，天然也不會形成這方面的知識。這也是Bloomberg推出BloombergGPT的意義。

事實上，越是high-value（當然high-value和low-value都是相對的），越是Mission Critical（樞紐應用）的領域，垂直模型的價值越大，例如自動駕駛，通用大模型沒法直接用，由於缺乏資料、缺乏corner case練習的大模型是很難幹容錯率這麼低的工作。

同理，越是low-value，越是none-mission-critical（非關鍵應用）的領域越適合通用模型。好比：問答。GPT實在常常胡說八道，但是無所謂，人有判斷力，你可以去糾正他，這在自動駕駛這樣mission critical的領域肯定是不行。再好比寫作，本來也不存在獨一準確的謎底。好比以文生圖，不存在對錯，你不滿足就讓AI一次天生100個，你從裡面挑總可以了吧。

所以垂直模型的價值是非常大的，這會產生非常多的創業機會，由於行業太多了。一般來講，垂直模型企業也很少選擇自己從頭做，而是找一個還不錯的pre-train過的大模型，在他基礎上做instruction tuning（指令微調）。這就帶來下一個題目：到底應該選擇閉源大模型，仍是開源大模型？

Photo by D koi on Unsplash

三

開源模型 vs 閉源模型 ?

ChatGPT目前如日中天，但是開源模型也是如火如荼，未來的格式會是什麼樣？

浩哥先說結論：未來美國和中國，每個國家都會有1~2個閉源模型，剩下的都會開源。我們回顧iOS和安卓就輕易理解：

iOS作為第一個智慧手機作業系統，一出來就驚豔全場，安卓選擇開源迎戰。目前全球範圍iOS和安卓的市場大概是2:8。假如安卓當年也選擇閉源呢？大機率最多獲得iOS市場的一半，然後第三家智慧手機作業系統公司選擇開源，終極iOS、安卓、第三家的市場份額比例可能是2:1:7。所以你是安卓，你是選擇閉源獲得那10%的市場，仍是選擇開源獲得80%的市場呢？

這事放在大模型也是類似。只有前1~2兩名（也有可能只有第1名）有資格選擇閉源，從第三名開始，反正也追趕不上了，選擇開源才最符合他的利益。

開源對於閉源最大的上風就是對私有資料的保護，這對於個人來講似乎無所謂，但是對於企業使用者是一個非常核心的題目：我做一個SaaS產品，也想用大模型賦能，但是我並不想把我的行業Know-How和我企業內部的一些私有資料，透露給我的競爭對手，由於這是我的核心競爭力，怎麼辦？只能選擇開源，自己host自己的大模型。假如你選擇閉源，不論你使用Prompt Engineering的方式，仍是選擇GPT-index服務，都有可能泛起三星那樣的秘要洩露題目。因此我判定：企業服務應該是開源模型的天下。

實在最有動力開源大模型的是雲計算廠商，由於固然開源不賺錢，但是你總需要雲服務吧？用我的雲就好了，這就是典型的羊毛出在豬身上的貿易邏輯。因此像阿里、騰訊、華為這樣的雲服務廠商都會是大模型開源的支持者。

目前在美國，ChatGPT選擇了閉源，但是泛起了一堆以動物名字命名（這些單詞我幾乎一個都不熟悉…）的開源大模型，甚至我以為OpenAI未來也會可能會推出一個開源大模型：閉源模型繼承服務To C，例如問答、Co-Pilot等，但也為To B提供一個開源模型，答應合作伙伴自己部署。

當然，通常開源模型引數不會是1750億那麼多，這麼大的模型對基礎設施要求太高，很少有合作伙伴能跑起來。開源模型通常會被縮小規模到幾十億到上百億引數。

四

AIGC+ vs +AIGC ？

還有一個創業者非常關注的題目：那就一個創業機會到底是AIGC+，仍是+AIGC？換一句話，就是AIGC原生，仍是AIGC賦能？

做任何一個領域，比如說智慧客服，創業者可以直接以AIGC做智慧回覆為切入點，然後把客服的全流程都做了。當然也可能，我之前就是做客服系統的，現在把AIGC能力加上。似乎聽起來兩邊都能做，而且也一定會相互滲入，那誰更有上風？我覺得取決於兩點：

第1點，也是最重要的一點就是，要看AIGC在全業務流程價值鏈的比例。假如這條賽道全價值鏈是100，AIGC只佔10%，說白了你從AIGC切入，你得把另外90%補齊，這個太累了。對比來說，競爭對手在產業鏈裡深耕多年，90%已經有了，只需要補缺AIGC的10%，你覺得哪個輕易？肯定是+AIGC更輕易。所以到底是AIGC+，仍是+AIGC，首先取決於AIGC在全業務流程價值鏈的比例，這是最核心的判定尺度。

第2點，取決於這個業務AIGC的護城河有多高。假如傳統企業也意識到了AI的價值，也開始做+AIGC，並且輕鬆就能做到你的水平，那你想從AIGC+切進去就很難。但反過來說，假設AIGC部門只在全產業鏈佔30%，但這30%卻有極高的門檻。那些競爭者即使跑贏了70%，但不好意思，剩下這30%的他們做不了，那這也是AIGC+的機會。

例如以文生圖Midjourney，天生的圖片質感確實不錯，這就變成了他的護城河。但是Adode也推出了Firefly，假如Firefly也很快達到了Midjourney的效果，那Midjourney的生存空間就會被極大壓縮。由於這個全業務流程裡，Adobe可能佔了70%，以文生圖只佔30%。但只要Firefly追趕不到Midjourney的效果，那後者就有自己的生存空間。

當然，既然是服務垂直行業，不管是AIGC+，仍是+AIGC，創業者懂行業始終都是非常核心的。

五

To C仍是To B，海內仍是海外 ？