AIGC領域的創業和投資機會：大公司燒錢做生態，小公司做新AI應用

來源：鷺島風情釋出時間：2023-09-08 10:22

AIGC領域的創業和投資機會：大公司燒錢做生態，小公司做新AI應用

上週四，百度文心一言、訊飛星火大模型等一批大語言模型正式獲批提供服務。AI引發了人工智慧正規化的改變，同時，人們很天然地發問——正規化變革中，錢在哪裡？主角是什麼？

除了MidJourney的傳奇（2022年11個人的收入達到了1億美元），創業者和投資人始終懷揣著但願，期待探索AIGC（生成式人工智慧）帶來的商業模式。本文嘗試從大模型的構成角度，分析一下創業和投資的機會，順帶在結尾講個“誤入錢眼“的創業故事。

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

LLM（大語言模型）- 大公司燒錢做生態，創業者的陷阱

我們看一下大語言模型應用的架構（見下圖），不難看出，最底層構築在堅實的硬體基礎上，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。和手機一樣，硬體是商業化中永遠的硬道理，此為商業機會之一，但創業者和投資人機會不多，除了為大模型最佳化算力平臺。

大洋彼岸，主流大模型目前尚為數不多，OpenAI、Meta、Google等大廠都以大模型為基礎開始佈局，還有當年transformer的作者出來創立的LLM（Adept、Cohere、Character.ai）更趨向差異化而非同質化。

我們從中更多看到大廠的生態之戰——假如沒有自己的大模型，就沒有未來。人們看好微軟賽過Amazon，就是由於它左牽黃右擎蒼，佔盡了OpenAI和Meta Llama 2大模型的先機，產品全部擁抱AI。得模型者得天下，有大模型構築的基礎平臺，應用建在平臺之上，釜底抽薪一般從Amazon手上搶客戶。

基礎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會，創業者慎入。

圖3：AI模型的演進（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，後面不斷湧現的各種模型，自己練的或利用開源模型練的，應該屬第三波。大語言模型的發展趨勢，是從基礎大模型到垂類模型，再到以面對企業應用為主的長尾模型演進。

圖4：中國LLM一覽（圖片源自網路）

需要說明的是，海內的LLM鋪天蓋地一般捲過來，除了幾家大廠，我們有理由預測，大部分都是用開源模型練習出來的模型（沒有足量GPU這個金剛鑽，哪來的瓷器活兒？），屬於模型再造，省了耗費幾乎99%算力的pre-training（預練習）環節，多快好省，值得肯定，但大多數屬垂類模型或甲方大模型，不屬於真正意義的基礎大模型。

練習基礎大模型耗資耗人，動輒千萬美金，是富人遊戲，創業者慎入。

原因很簡樸，我們把指算過創業公司融到的錢，與國外同類別的創業者比起來，融資額大約1/10，不夠練習模型。如果真的從頭做預練習，GPU熱起來，開機不久即耗盡融來的錢。