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对话张璐：2/3生成式AI机遇属于巨头，奥特曼还无法与乔布斯并论2023-12-30 13:29·量子位杨净 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI比互联网时代机会规模大10倍，但三分之二机会可能是大公司的。面对此次以生成式AI掀起的产业创新浪潮，硅谷技术VC——Fusion Fund的创始人张璐给出这样的论断。不过即便只有三分之一的机会属于初创公司，但大10倍机会规模还是非常可观的。张璐坦言：从年初到现在，硅谷早期投资生态非常活跃，要是有高质量的创业项目会很快拿到超募。不过不同于国内千模大战，现在硅谷，初创公司已经很少在做模型，大家关注点已经转向应用层。用张璐一直以来对技术创新的周期判断来讲：基础创新阶段已经过去，现在进入到应用创新大趋势。像贾扬清创办的LeptonAI，最近大火的首个超过GPT4性能的开源模型公司NexusflowAI，Cloudera创始人最新创建的Vectara等都是是张璐最新投资的项目。这样的发展，其实与张璐带领的Fusion Fund一直以来的投资主线不谋而合：通过新技术整合推进全产业的数字化转型。而除了生成式AI，硅谷又有怎样的New Trends？量子位与张璐展开了年度硅谷连线。硅谷现状：商业化速度非常快，模型层已成熟与上一波决策式AI浪潮发展不同的是，此次生成式AI商业化落地速度非常快。这也是张璐最明显的感知。从今年年初发展到现在，张璐坦言硅谷早期投资生态非常活跃。除了看到落地速度，也发现很多初创公司不需要融很多钱了。因为开发成本没有那么高、效率也提上来了，不需招那么多工程师。对于很多高质量创业者来说，这会是个很好的创业时机。一些早期优质的项目经常可以拿到超募。“资本的马太效应非常明显。”张璐也解释了这背后的原因。一来，美国天生有个非常独特的市场环境，它可能是全世界做公司级(ToB)销售最容易、也最成熟的商业市场；二来，ChatGPT让所有产业意识到「这个工具存在了，如果我不用，我的竞争对手会不会用？全产业数字化转型整体加速」除了生成式AI能提高产业效能、经济形势等方面的影响，张璐还谈到了一个很有意思的现象，那就是产业玩家的紧迫性。张璐2018年就和她的合伙人前惠普CTO Shane Wall，一起建了一个Fusion Fund CXO网络，至今其中有44名500强公司的CTO，覆盖了11个不同行业。网络成员每个季度都会进行闭门讨论分享，从今年初开始，与CTO们聊的一个大主题就是各种生成式AI的产业落地应用，从“公司的数字战略”、“生成式AI的应用挑战”到“人工智能时代的数据监管和隐私”等等，张璐就谈到这些CTO的紧迫感非常强。张璐总结这样的紧迫感来自于两个方面。一方面是他们拥有海量的有价值数据，问题在于如何利用数据策略将数据的价值反映到公司的估值，也就是制定公司数据战略。另一方面，这些CTO发现公司员工会暗自使用ChatGPT，这背后也带来了数据隐私的问题，急需一个行业专属模型来替代，更重要的是效能提升的需求非常迫切，产业有更强的动力去应用新的技术据张璐透露，这些大公司专门批给CTO或者是首席创新官，以及专门与初创公司战略合作的预算越来越高，以前可能只有几千万、几亿美金，现在可以到十几亿美金。这样的情况，再加上得益于AI工具的助力，初创公司开发成本降低、效率增高，也进一步提高了很多初创公司的商业变现速度。不过在面对「生成式AI是否能够重塑各行各业」这个论断时，张璐直言：并不觉得会重塑，在硅谷更多看到的是Plug in，相当于是现在的行业应用，再加上生成式AI作为一个feature（功能）。张璐认为目前这一阶段仍只是人工智能的序曲，还没有达到高潮。而要实现真正的高潮，张璐主要谈到了两点。一个是从跨领域生态上看，目前需要解决生成式AI应用的几个挑战：一是算力成本过高；二是耗电量比较高；三是数据传输和沟通的效率，以及数据隐私的问题。第二个则是垂直领域的应用，这其中很重要一点就是拿到行业高质量数据。这对初创公司创始人就有一定的要求，比如要懂这个行业，懂得在模型训练过程中去给专业的行业反馈；要有能力与行业龙头成为战略合作伙伴，并且拿到他们的高质量数据来去优化模型，打造行业专属模型。而早在2017年，张璐带领的Fusion Fund团队从AI在医疗领域的创新开始，深度布局各个行业的人工智能应用。从2021年开始，张璐带领的Fusion Fund团队就在生成式人工智能商业应用开始明确的投资布局。最早就是You.com，由Salesforce前首席科学家做的生成式AI搜索引擎，直接对标Bing。You.com近年来实现了快速增长，即将成为领域内的独角兽公司。Fusion Fund还投资了各种垂直领域的公司，比如在制药医疗、公司服务、金融保险、物流供应链等领域均有布局。这些垂直行业的被投公司商业化都做得非常好，年收入至少在1000万美元以上，一些公司级的AI解决方案年收入超过了6000万美金。尤其是近年来涌现了诸多公司服务场景的公司。比如Fusion Fund投资的Vectara，就是用生成式AI进行公司级搜索，解决了如何将大模型应用到小的数据团队里的问题，能够完成跨文件格式及跨语言搜索等操作，以及针对公司级会议应用的Otter.ai。此外，Fusion Fund还关注到一些在跨领域生态上驱动AI应用的公司，覆盖从算力优化、边缘计算、数据隐私，再到AI监管、联邦学习等方面。比如业内最顶尖的边缘计算芯片公司EdgeQ，贾扬清创始的Lepton AI，开源领域的Loft.sh和Nexusflow等。这也引出了硅谷目前第二个现状：初创公司做模型已经非常少了，大家的关注点已经从模型来到了应用层。张璐谈到，这背后涉及美国公司的一个共性，那就是重点去做别人做不了的，然后再在周围建生态，吸引很多公司在自己生态中成长起来。英伟达就是个典型例子。英伟达有能力自己开发诸多应用，但他们并没有自己去做应用，而是专注在硬件层+基础平台层，用自己的算力系统搭建好基础设施与平台，吸引初创公司在它的平台上建立新的应用。英伟达从数年前开始就在布局自己的生态，它推出了“初创加速计划”（Nvidia Inception Program），在各个垂直领域精选优秀的AI初创公司，获奖公司能够获得奖金并优先使用英伟达平台的资源，而Fusion Fund投资的公司中已有9家公司入选该计划。张璐团队自2017年起也一直和英伟达紧密合作，最近Fusion Fund的创始人日活动就在英伟达总部和英伟达联合举办，加速生态发展。像谷歌、亚马逊、微软等大公司，他们也希望建立自己的生态，通过大模型来帮他们留住公司云客户。OpenAI也曾公开表达没有意愿去做垂直领域的应用。在这样的生态环境下，初创公司就能在科技巨头开发的模型层上建立各种各样的应用。而且初创公司的选择，也会触发模型层公司的良性竞争，模型成本也会逐渐降低。这就是为什么在美国很少见到初创公司再去做模型了，因为没有必要。这也间接印证了张璐一直以来对技术周期的看法：技术创新的周期是“先基础技术创新，再技术应用创新，最终会带来新的商业模式创新”。现在大家一个共识是，目前已经进入到技术应用创新的周期。总的来看，此次生成式AI浪潮，其实与张璐团队一直以来强调的概念0代码人工智能平台不谋而合——使用者不需要写任何一行代码，也不需要懂代码，就可以直接应用和受益于人工智能解决方案。之前大家一直不能理解，但现在通过ChatGPT进行了大规模的全产业教育，大家发现原来真的可以。尤其在B端，因为有非常落地的行业应用场景，推进速度非常快。以前人工智能的概念也火过好几次，但都不像这次如此落地。这也是生成式AI最大的一个优势。从投资者的角度来看，商业落地进程加快，很快就可以解决实际问题。一个公司的发展前景就可以预测得比较明确了。张璐建议初创公司要明智地选择切入点，不要同大公司硬碰硬，而是要去得益于大公司间的竞争，选择最有优势的应用场景去切入，选择最合适的生态去合作。另外随着产业快速发展变化，大公司不管是提供底层模型的优化，还是生态的成长，都会为初创公司带来新的行业机会。两条投资主线更为清晰这样的发展变化，在张璐团队看来是原有的投资主线更清晰了。也就是全产业的数字化转型。而且是投资平台性技术去挖掘数据的价值。平台型技术包括人工智能、边缘计算等各种各样的技术。所以生成式AI其实进一步推进了全产业对人工智能的认知以及对数字化的需求。甚至有些行业，他们并不是真的拥抱AI，但看到同行业竞争对手开始使用人工智能，就会觉得必须要布局。所以现在看到的各种探讨，一方面在于我们到底怎样在垂直领域应用人工智能，另一方面更多探讨的是 build VS buy，是内部自建还是外部采购。科技公司更倾向于前者，因为开发成本越来越低。但对于传统行业来说，外部采购速度更快，多样性更强，而内部去搭团队周期较长，并且也涉及一些数据隐私考量。另一大不变的投资主线在于技术应用是否能赋能到每个个体、每个公司。人工智能最大一特点就是作为工具被人使用。现在很多人在探讨说工具将完全替代人，但张璐认为现在还不到这个阶段。实际上，一个人使用AI等工具完成的工作量，可能就是以前三个人做的工作量。因此更需要关注的是，技术植入之后，如何更好地提升大家的生产力和生产效率。近几年，科技与创投圈每年都会迎来全民关注的新风口，从张璐的角度来看，这其中有些是真的、有些是假的。像区块链、加密货币、元宇宙、Web3这些比较火热的话题，张璐团队一直都保持相对谨慎的态度。但这次生成式AI所带来的数字化转型机遇，在张璐看来是真正可以落地的机会。所以不仅是Fusion Fund现在的布局，包括此前布局的AI公司，都围绕着这种趋势都在快速成长。张璐解释说，这背后有个很重要，也是非常简单的一个判别式。那就是回归商业本质 ，看这项技术是否在解决现实产业中一个重大的问题，还是只在自己生态圈里圈地自萌。“We need to create something people need, not people like”，你做的技术产物必须是人/产业需要的，而不只是人/产业喜欢的。这一点同样也适用于人工智能热潮，市场上也有不少的泡沫。比如C端一些很炫酷的应用，写几行字就能生成好玩的照片。但若想想，这个功能在未来几年每个星期都会有人使用它吗？它是否真的能可持续发展呢？相较而言，一些产业应用确实解决能实际需求，比如利用AI解决医学影像增强，分析，在金融行业做投研报告和数据分析等等。看好四大产业方向围绕着这层逻辑，除了生成式AI，张璐还透露了看好四个产业领域的未来技术发展。第一是医疗，主要有两个值得关注的方向：一是数字化治疗（Digital Therapeutics）；二是数字化生物学（Digital Biology），尤其是合成生物学。从AlphaFold的持续更新，再到今年生成式AI，都极大地加速了数字化生物学的产业进程。第二是保险行业的数字化。目前保险行业有海量的高质量数据，市场量级非常大，但与此同时又面临着利润率越来越低的产业挑战，这就让保险科技及AI在保险领域的应用有了巨大的发展空间。第三则是新一代的制造业和物流供应链。因疫情、人力成本越来越高等各方面原因，一些传统物流供应链公司不得不推进自动化进程，由此衍生出一个非常大的趋势即自动化机器人，越来越多数字工厂将诞生。不过她强调，这里的机器人并非简单意义上的人形机器人，而是各种各样产线上自动化运作的机器人，这是一个大方向。比如最近，张璐团队投了一家保险科技公司——Koop，它是为这些应用大量机器人的工厂提供机器人保险。除此之外，她还提到了另一种未来的想象。当机器人变得越来越小的时候，它所能做的事情、带来的创新维度就会变得非常不一样。比如进入到临床阶段的纳米机器人，他们在投的一家数字治疗的项目，其产物就是一个智能胶囊，吞进去之后，就能实现整个消化系统的数据采集，以及定向定点的释放药物。最后一个是太空科技。她给出论断： 现在太空科技进入到第二个阶段 。第一个阶段，太空科技更多的是传统发射火箭、卫星，硬件比较多，成本也较高。但现在已经进入到第二阶段，即太空数据时代。再过两年，马斯克Starlink发射的卫星总量可能会超过肉眼可见的星星数量，所以太空是非常拥挤的，三维的太空日常交通情况会非常糟糕。所以一来这产生了很强的需求，即如何去管理和经营太空中如此庞大的社群。张璐最近投资了一家公司就专注于太空中的交通管控，这是非常重要的应用。二来，就是太空数据要如何应用，如何将其低成本化。举例来说，过去想要获取太空数据需要自己发射卫星，但现在可能也不需要自己发卫星，而是直接运用太空中的卫星数据。未来，地球上各类大小公司都能更好地利用太空数据，更多人也将更好地受益于太空数据，这是非常有价值的部分。而在这个过程中一旦有数据，就可以用人工智能。张璐坦言：很多现在讨论的技术，它都有一个很大的特点，就是它并不是突然间出现的拐点般的新技术。事实上，这些技术往往存在已久，只是现在产业开始大规模应用，而且是产业到了特定时间节点，必须要做出改变的情况下。比如像脑机接口、人形机器人等技术，张璐觉得这些绝对是未来的发展方向，但现在技术层面的挑战还需要一步一步解决。而像AI Healthcare以及太空科技，张璐预测或将是明年的风口。尤其像AI HealthCare正在火速成长过程中。人工智能在医疗领域的应用，本身就是现在的一个大趋势和风口。One More Thing：如何看待Sam Altman？在被问到硅谷如何看待Sam Altman这个当红明星，有没有将他当做下一个马斯克、下一个乔布斯。张璐坦言，他（现阶段）跟马斯克和乔布斯，可能还无法相提并论。“Sam当然也是非常厉害的领袖，他能够非常坚持地去做这件事情，经历了各种尝试和挑战，最终选定Transformer这个架构并一路走下来。所以我觉得Sam可能比较强的一点是他的Vision，还有对理念的坚持，确实也很有韧性。”但是从另一方面来看，这个产物最早的idea并不来自于他，技术也不来自于他。他更多像是一个很杰出的领袖，在对的时间节点，将对的人凑在一起，然后去拿对的资源，将很多东西整合起来。不过乔布斯和马斯克也不是同一类人。乔布斯是真正的创造者，他真的是从零到一去做创新的人。而马斯克，其实很多他做的东西都不是完全原创，他也并非特斯拉最早创始人，但他能将其做成商业化。他更像是个Dreamer，敢于去挑战一些非常难的产业问题。Sam Altman，现阶段来说跟乔布斯和马斯克还是有明显差距的。不可否认，OpenAI带动了生成式AI浪潮，但在OpenAI的技术和研发中，首席科学家Ilya等在内的科学家，才是真正的OpenAI之父。— 完 —量子位 QbitAI · 头条号签关注我们，第一时间获知前沿科技动态约
2024年12月05日，2013年大学毕业后，我想进剧组当制片拍电视剧。但因为我没有经验，只能接一些零散的事情做，接一单算一单。
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知识不等于文化文化也不等于智慧知识与科学一样是客观世界的主观反映代表一种感知力；文化是客观世界的主观体验代表一种认知力；智慧是人与自己、人与自然、人与社会和谐的精神力量是人安身立命处世之本
可惜一直处于第五号，使得一些比赛无法参加，比如冠军赛，前四号才有机会，不然就只能靠外卡、提名，巴黎奥运前四号包括笔卡选手也都去了巴黎，留下陈幸同和林高远无奈来参加球星赛。6）按约定的期限和方式要求公司偿付本次可转债本息；