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朱啸虎 × 傅盛:2024年最火的俩老板又来抬杠了

互联网2024-05-10
一年前,朱啸虎和傅盛围绕ChatGPT创业的话题,在朋友圈隔空“抬杠”。朱啸虎站在投资者的角度认为,ChatGPT对创业公司很不友好,未来两三年内请大家放弃融资幻想。而傅盛作为创业者代表则认为,大模型相关领域有很多价值机会。“第18届中国投资年会·年度峰会”上,在投中网总编董力瀚的主持下,朱啸虎、傅盛首次同台,回应了这场跨年“争论”。在那晚的分歧以后,二人终...

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一年前,朱啸虎和傅盛围绕ChatGPT创业的话题,在朋友圈隔空“抬杠”。朱啸虎站在投资者的角度认为,ChatGPT对创业公司很不友好,未来两三年内请大家放弃融资幻想。而傅盛作为创业者代表则认为,大模型相关领域有很多价值机会。

“第18届中国投资年会·年度峰会”上,在投中网总编董力瀚的主持下,朱啸虎、傅盛首次同台,回应了这场跨年“争论”。在那晚的分歧以后,二人终于发现,对于AI大模型的观点,其实有很多一致之处。

本次对谈,傅盛和朱啸虎,又围绕大模型的终极形态及价值发掘等话题,展开了一场激烈的讨论。

金沙江创投主管合伙人朱啸虎重申了分红的重要性,他说:“怎么才能有耐心资本?必须每年有持续稳定现金流。投一亿出去,十年见不到一分钱回来,怎么可能有耐心?”    

猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛从创业者角度出发,表示创业者不喜欢投资人站着说话不腰疼,指点江山,这还不如投资人自己干,创业之所以繁荣,正是因为有各式各样的非共识。

现场探讨实录

董力瀚:我知道好多人等着听这一场呢,我也一直等着呢。去年年底的时候投中网有个同事写一篇文章,说朱总是“2023年嘴最硬的投资人”,这话说得不太礼貌,我跟您道歉。

但今年这场可以定个题目,创投圈2024年最火的两个老板今天又来抬杠了。两位今年钱挣得好不好我不知道,待会儿可以细聊,但火是真的火。今天这场会定个调,十个字“尽量说真话,保证不装逼”,行吗?这对两位没难度。我待会儿提问也就不提装逼的问题了。

今天一共就半个小时,人工智能谈技术、谈模式可能谈不太明白,我们就循着钱这条路来聊。开头先回两个返场问题,两位现在在场外留了很多问题在这儿。上回跟朱总做访谈,真的没想到火成那样,我真的沾了您的光,但我还是得继续追问。上次您说风险投资五年回本靠的是分红,这话一出来很多人说朱总又在发他的暴论了。

主要的返问有两个,一是如果企业现金流这么好的话,为什么要拿你的钱?二是张颖老师说的,作为美元基金,美元LP一定不会为你这个说法买单的。今天正好这个机会先回复一下这个问题。在您回复之前,我想问问傅总,从站着说话不腰疼的角度来说,您怎么看待朱总说的“暴论”。

傅盛:因为我是创业者,我不是专业搞投资的,术业有专攻,朱总能这么说,肯定有他的一套理论。但如果从字面理解,风险投资,没有风险了当银行也挺好的,是不是和风险投资的本质有一定的相悖?第二,科技的风险和收益是呈正比的,盯着分红就会错过像头条这样的企业。

董力瀚:非常温柔地说了点真话。

傅盛:当年朱总可能就有这样的思路,所以觉得头条不合适。但是事实上,风险投资有时候得冒一定的风险,这是我的看法,浅见。

董力瀚:朱总,又一个反对您的,来吧,朱啸虎回应一切。

朱啸虎:我说的分红主要是指消费项目的投资,现在消费行业投资分红已经是行业的惯例了。说实话,我说的分红还是很温柔的, 我们要求的分红只是按照股东股权比例的分红。现在很多投消费者PE的分红条款是非常非常复杂的,我看了都要算半小时才能算出来分红是什么样的。

按照目前的很多PE非对称分红,比如说创始人虽然占的股份比例很高,但只能分20%的分红,剩下80%的利润分红是给投资人的分红,是非常复杂的非对称分红的公式,五年拿回本金还是有可能的。当然里面还有很多假设条件,比如说利润每年增长50%,但是核心问题是必须要给投资人、投资人的投资人LP有持续稳定的现金流,这是最基础的假设。

现在讲耐心资本,什么叫耐心资本,怎么才能有耐心?昨天晚上饭局大家开玩笑,我是有耐心,但没有资本。怎么才能有耐心资本?必须每年有持续稳定现金流,大家才会相信你。

如果我投了你1亿,10年,一分钱没有回来,你到底是不是骗子,我都不知道,资产是真的还是假的,我也不知道。但每年有稳定的现金流,大家能比较放心一点,才会有耐心长期的投资。

最主要的是中国VC和美国VC很大的差别是美国VC过去几十年基本很明确是十年一个周期,在2000年泡沫破灭,慢慢回来,到2009年又是一个金融危机,再慢慢回来。

中国VC过去二十年都习惯短周期的,每三年一个周期,我们经常看到每一两年、两三年就会讲一次冬天来了,信心为王。但那时候冬天来了大家不慌,因为周期很短,坚持个一两年泡沫又来了。

所以大家都是拿住,大家不舍得卖,觉得资产后面还会更高,不舍得卖,拿住。实际上,过去五年任何一个卖出都是正确的,没有人后悔,谁坚持基本上都丧失了逃生的机会。

中国VC以后可能要习惯以十年长周期来看,如果是十年,对现金流的预算、预测都要重新调整。如果你十年以后才能退出的话,那你今天拿分红,对投资人来说,对LP来说都是更好的选择。

我们和人民币LP沟通下来,大家都很喜欢这个概念,和美元LP交流,美元LP也出乎意料地觉得这挺好的,他们都认为可以减小现金压力,比如说大学endowment,每年要给学校支出的,医院的endowment每年也都要有支出的,如果你十年没有现金流回流,他们的现金从哪里来?

现在大家对分红都没有那么排斥,虽然要分红,但也不放弃梦想,万一大环境变化以后有IPO机会,那还是有upside,但靠分红,即使是不拿回100%,拿回50%,大家也都还是挺开心的。

董力瀚:我明白了,您还是提倡分红,但话不一定要说那么绝对。我觉得您今天没准下去之后大家又会说朱总说“暴论”了,“怎么做耐心资本,要分红才能做耐心资本”。

朱啸虎:这是实话,咱们只说实话,没有稳定现金流怎么做耐心资本?投1亿出去,10年见不到一分钱回来,怎么可能有耐心?    

董力瀚:追问个小问题,上次张颖老师说美元LP一定不会为你这番话买单,您对这个评价怎么回应?

朱啸虎:我们现在实际和美元LP沟通,大家对这个概念也开始接受了。人民币LP都非常欢迎这个概念,美元LP也逐渐开始接受了,大家看不到退出的希望。投了1000万美金,十年不到0.1,不到10%的DPI,你说不要分红,我觉得这是自欺欺人。

董力瀚:咱们这个分歧先放这儿,反正张总也不在,下次把他拉来再辩一下。傅总,一年前你们在朋友圈抬的杠,我在准备的时候又回去看了一遍那个朋友圈,说实话,我看不懂,我不知道你们俩在杠什么,到底在杠什么?刚才我问朱总你觉得当时在杠什么?朱总说我没觉得我在跟他抬杠,我们两个没分歧。这个事你怎么看?当时你们俩在讨论什么?

傅盛:就那天晚上而言,肯定是有分歧的,因为那篇文章是我第二次见到朱总类似的发言,而且文章比较标题党“大模型对创业者不友好”,所以我当时有几个点。

第一点,首先是立场问题,我把自己定义为创业者,创业者不喜欢投资人站着说话不腰疼,经常来指点说这个可以做,那个不能做,这样就不要创业者了,投资人自己干就行了。创业之所以繁荣,就是因为有各式各样的非共识,所以从个人的立场角度不喜欢投资人说“这个东西你们就别干了”。

董力瀚:你是不喜欢他的身份,还是不喜欢他的观点?

傅盛:当然我自己也做了一些投资,所以对身份没有崇拜感。第二点,大模型刚出来,那时大家处于有点震惊的状态当中,大模型能力的边界到底在哪里?大家是有争论的,萨姆·奥特曼的观点是以后大模型出来以后你们都不要工作了,5%的人工作就够了。还有大模型能力碾压一切。

但是我当时还是认为一个技术再好,必须包装成产品,包装成产品变成一个Product被用户使用,这里面就是应用开发者的机会、创业者的机会,从大道理上来说应用开发还是很好。

第三点,任何时代只要技术的变迁就必然带来各种产品的变化,这就是创业者最好的机会,只是因为我们看不清。

当然还有一个小因素,那天稍微喝了点酒,稍微有点冲动,我后来看了一下发言有点不逊,和朱总道个歉,但观点是这个观点,我认为大技术变革的时代,创业者一定是更有机会的,而不是没有机会。

董力瀚:我觉得您今天说话挺客气的,但是刚才说话我听懂了,您没打算放过朱总,您的意思是当时朱总对GPT的估计有点太高了,刚出来的时候觉得它什么都能做,这个观点是有点问题的。你是这个意思吗?

傅盛:对,当然后来和朱总再接触,发现好像我们分歧也没那么大,也不知道是他偷偷改了,还是前面我理解有误。那时我觉得刚出来不能随便给它定性,还得自己去用,得去了解技术的边界,看上去新闻稿里、朋友圈里写得很神奇,自己用的时候发现好多地方用不好,用不好的地方就是创业的机会,让它用好。

董力瀚:我再挑个事,他的意思就是你当时说错了。

朱啸虎:不是我们当中有什么分歧,实际上是媒体的标题党造成了很多误解。我们后来沟通过,观点是很一致的。我个人对AI应用明年爆发是非常乐观的,Llama3出来,尤其这两个小模型是非常厉害的。

昨天iPad Pro出了M4芯片也是非常有意思的,以后可能在端侧直接可以跑一个小模型,几百亿参数的小模型可能在端侧可以直接跑,尤其是今年下半年的新iPhone可能是类似的,明年在应用层绝对会爆发。

董力瀚:我特别想问一句,因为这个问题想了很久,但是没有提前沟通过。你们两位是不是现在都在等这个节点?iPhone装大模型。我其实很好奇,傅总为什么要当“网红”?这个事好像之前有人问过你,你当了网红现在在做的机器人也好,To B的生意也好,我听说你还有C端的产品,但实际上好像和你现在的业务并没有关联那么大,你是在为明年、后年铺路?

傅盛:我其实很早就是个“网红”,最早微博几百万粉丝,但是我对这个真没兴趣,所以停了好几年的更新。从去年开始,我觉得AI的确是个热点,但是AI由于太快了,像爆炸一样,所以大家对技术真正的了解,如何去应用,是有很多不同观点的。

这个事我站出来说,一方面可以把一些知识分享出来,第二方面对公司的业务是一定有用的,所以我只讲AI,从来不会爬上车,不会什么都真正做“网红”,我想把AI这件事先讲清楚。

第二,为我们公司的业务奠定一个桥梁,通过我不断地宣讲以后,事实上达成了很多业务。当一个人对AI很感兴趣,但是不知道怎么做的时候会来找我,已经看到了非常明显的获客,和我们公司业务是很相关的。因为我们就是做AI的公司。

我在2016年开始做服务机器人,但那时我们的服务机器人就是AI为核心,没有做工业机器人,因为我认为AI是可以改变机器人的,所以我们在AI上一直投入。这波来的时候,我们把机器人变成软的和硬的两部分,软的就是今天视频里讲的企业要用AI智能客服、内部训教,甚至决策辅助,我们现在都在全力做这些组件。

董力瀚:朱总现在是特别紧盯着iPhone装大模型这个节点吗?

朱啸虎:我们一直在关注AI的应用,媒体采访的时候我们也一直在说只关注能够商业化,能够实现PMF的AIGC应用,而且明年这个时间点上肯定会AI应用大爆发,所以我们目前在密切关注这方面。    

董力瀚:两位都攒着劲,再谈一下即便没有那么多分歧,咱们谈共识也可以,真诚地说一点骚话。我看了一下,之前傅总谈过一个问题,最近一波国内大模型公司的未来,之前有个非常通用的说法“下限是四小龙”,但是你说这个问题你俩好像聊过,而且达成一致了,你认为这个机会现在也不大。当然你说你自己在做百亿大模型,你说人家千亿大模型做成四小龙也很难,你是不是要解释一下。

傅盛:第一,我觉得这一波叫AI 2.0,2.0和1.0很大的不同就是它迅速在全社会达成了共识,这一波会颠覆生产力革命,基本上没有什么分歧。

但是AI 1.0不是这样。第一,最早上市就是几个科技企业开始动,所以留给创业公司时间差是够的,你真正看“四小龙”做人脸的时候,互联网大厂基本没怎么动。但这一波OpenAI 11月份发布了,其实12月份、1月份像几个大厂都开始动了,在2、3月份创业者才进来,所以时间差留的不一样。

第二,这个比较得罪人,我到今天依然不认为“四小龙”是好模式,因为我最近看了一下上市公司的财报,收入30亿、亏损70亿这种,我觉得好企业当然前期要投入,但是十多年都是这样的话,这一点我认同朱总说的。

董力瀚:比猎豹怎么样?

傅盛:我们至少钱是自己挣的,虽然这两年因为美国我们当时被下架有些亏损,但实际上我们都在自己的资金池里做,量入为出地在做,有一点超前,但并不是完全不计成本的投入。

所以我认为所有的科技一定要最后形成闭环。而且大模型这一轮如果真要烧钱的话,你烧得过OpenAI吗?而且我们觉得OpenAI未来商业化都是个问题,不要说未来,可能现在就是。

核心是,大模型技术不搞AI的人觉得很了不起,但是真正搞AI的就知道是科技树上长出来的,就像哥伦布航海走了另外一个方向,等发现美洲大陆的时候其实大家都能到了。所以今天所有大模型能力迅速拉齐,你做不出超过一年技术壁垒的时候,商业化再不快速落地,怎么跟这些已经有的大厂比拼?

所以我是不看好只堆大模型能力的创业,这种创业一定是容易被大厂的模型能力赶超的,至少你拉不开我。谷歌最近股价还在涨,涨回2万亿美金了。苹果没有发M3,直接发M4,它的财报会上说我们要人工智能,分析师质疑说你才花这么多钱买这么多卡,苹果说我用混合模型,大的我用别人的,端的我用自己的,我把芯片和端做好,反正大的都太多了,我随便用谁的效果都不差。

你看全世界最有钱的公司都这么去思考战略,所以这里面有很多可以深入去看。但真正能把一个东西用好的机会,一直存在,谁先趟出来,就像互联网当年第一波特别热的时候,最后死的都是狂欢的公司,反而是那些比较“土”的公司活下来,最后变得很厉害。    

董力瀚:我总结一下,傅总的意思一个是成本的问题、一个是竞争的问题、一个是商业模式的问题,这三个问题我们国内的千亿大模型公司是非常难跨过的挑战,这个事情估计跟朱总是有共识的。

朱啸虎:我比他还要激进一点,我觉得“四小龙”不是下限是上限,“四小龙”运气很好的,“四小龙”碰上了安防大建设巨大的红利,投入几千亿甚至上万亿建摄像头,所以很快有收入。当然,虽然有很多收入,现金流都比较难一点,但他同时碰上资本泡沫。又有投资人不断垫着他的现金流,所以“四小龙”的运气非常好。

我们当年为什么不投“四小龙”?因为技术是没有门槛,最多领先别人半年时间。大模型更差,技术没有差异点,而且每一代技术都要大额投入,现在3.5可能几千万美金,4可能几亿美金,5可能要几十亿美金。每一代模型都要重新砸钱,而且变现周期可能就两三年,比发电厂还要差。

发电厂投入基建以后,基本不需要再投入很多钱去更新,但大模型是每两三年就要砸更多的钱去升级,而且变现的周期可能就两三年,说实话这个商业模式是非常差。而且我个人感觉,我们都感觉Sam Altman在吹牛,GPT5肯定没有这么惊艳,或者GPT5惊艳不惊艳都已经不重要了,GPT4已经满足了绝大部分的商业需求。

所以今天和x86会很像,x86到586以后的升级几乎都是边缘化的那些升级,对本身商业模式已经没有什么大的变化了,一直到586以后的差不多十年,Intel才推出新的多核架构,那是一个本质性的升级,当中这十年的升级都是意思不是很大。我觉得GPT4以后,我对GPT5没有那么多期待。

傅盛:还有一点,它这么久不发布,要么就是性能没有提高多少,要么就是成本太高。

朱啸虎:包括前两天有文章说,Sora其实还是要人工编辑的,真正靠AIGC我觉得无法达到那么好的效果。

董力瀚:两位大哥,这轮问题把人都得罪光了。

朱啸虎:我们主要是在批评美国公司。

董力瀚:没关系,坦诚一点没关系。无差别攻击,咱们再攻击一下傅总,傅总说他现在专攻百亿大模型,你觉得这个路子对吗?

朱啸虎:我觉得特别好,边缘端的开源小模型必然是未来方向,而且这里面机会特别多。我前两天还在和朋友举例,在日本最近出来了一个卖得特别贵的宠物玩偶,卖一两万人民币卖得特别好,加一个边缘大模型可以做得很智能,而且可以卖几千人民币,肯定卖爆。这种机会很多的。

傅盛:我从技术原理上稍微解释一下,像GPT的理解语言能力,如果不是OpenAI出来硬怼,可能再晚个两三年,慢慢的那条路也差不多能走通。只是OpenAI出来以后用了大算力、大数据,大力出奇迹,涌现出智能,但是中间过程是一个黑盒,大家不知道为什么出来。    

既然能涌现1000亿参数或者1.5万亿参数,但是里面有很多是浪费的。所以另一条路就在中小参数模型上,LLaMA-3就是参数规模不加大,数据量增加10倍会怎么样?性能又上了一个台阶,还有一些在做所谓白盒化研究。

所以百亿参数模型的智能水平,足够满足很大部分应用了。

而且为什么看两个巨头的路线?比如微软和苹果,苹果最近刚发了两个模型,这些模型都是开源的,但都是几十亿、百亿参数的规模,因为苹果最后就是让手机能跑本地大模型。微软就是电脑以后要跑一个模型,这个模型不联网,不用交token值,你睡觉了电脑在工作,真正变成生产力工具了。

所以大家一定要把这条路怼出来以后,AI对生产力的变革就真正出现了,如果每次变革都得花10倍的钱,实现所谓的技术AGI,这件事也不会真正落地。

所以中小参数的模型,它也是大模型,但是参数量小的,只要这条路能走通,对整个社会是真正可闭环的变革。而现在我们帮一些公司做私有化模型,发现百亿参数在绝大部分的场景下就够了。甚至如果规定的层级很清晰,会比GPT4还好。

就像你招一个中专生每天回答问题,你不需要写古诗,也不需要做数学题,也不需要参加奥赛,我们都在关心大模型能做一道奥数题,你说在座谁的工作,需要做奥数题的?

朱啸虎:大部分的工作都不需要清华本科、哈佛博士的,只需要一个专科学生就足够了,这是现实情况,所以百亿的小模型就是专科的学生,但他可以干绝大部分的活。

傅盛:对,只要岗位定义得清晰,它是可以胜任的。

董力瀚:上回您跟周鸿祎做了对谈,他对你很不客气,提了非常尖锐的问题,说傅总你为什么同时要搞这么多事,又是To B,又是To C的产品,而且还在做机器人,说你要是现在心里特别有谱的话,为什么不all in一个呢?

傅盛:他的原文其实是说你又做大模型,又做机器人,为什么不做具身智能,这样才能有机会,我觉得他提这个问题时,对人工智能的理解还不够深吧,这两件事不能对立着看。

为什么今天具身智能很火,包括特斯拉最近财报发了以后还涨了10%几,因为它的FSD在国外发了。FSD也好,具身智能也好,底层都是Transformer大语言模型。

所以大语言模型应该改个名字,应该叫大逻辑模型,逻辑能力很强,语言的知识库丰不丰富不重要,当知识库丰富的时候是语言模型,当它视觉能力丰富的时候就是个自动驾驶模型,当它和机械臂连接起来,就是自我动作规划模型。

我们现在之所以会做大模型,因为不把这个东西吃透,具身智能做不好的,它就是机器人的“大脑”,最后机器人拼的就是大脑。

日本机器人的制造技术是全球最好的,但在这波具身智能里,日本、德国企业没有任何声量,反而是中国和美国,尤其美国,美国制造业号称被我们打垮了,但这波特斯拉的擎天柱,都是美国,因为大脑发达了,硬件成本慢慢降,大脑能做出来这些事,能真的拿电池的时候,就是变革型的,我现在做的事情一定就是不冲突的。

董力瀚:你认为是一码事。

傅盛:大语言模型是机器人的大脑。我们发布的是大语言模型,现在在机器人上就在做这些事,包括路径规划,包括在内部机器人也加了机械臂。我对双足不看好,但加臂这件事我是很看好的,简单的工作、简单的场景已经可以做了,以前没有大语言模型,做最简单的动作都很复杂,因为环境在变。今天有大语言模型直接就可以做规划,成功率高了很多。

董力瀚:朱总,从坐着说话不腰疼的角度,假设你是他的股东,他公司现在的战略方向你认可吗?他刚才的解释你认为说得通吗?    

朱啸虎:最近傅总一直在尝试在边缘端侧的小模型商业化应用,这是我非常看好的,而且在未来一两年肯定会爆发的方向,的确很多人在尝试,现在必须要聚焦在这方面,有很多很多机会。前面讲的陪伴机器人,都是需要端侧小模型的具体应用场景。

董力瀚:同时又做机器人呢?

傅盛:可以把机器人看成大模型的应用,我帮朱总再补充一下,从去年开始,所有的PC厂商都在喊AIPC,所有芯片厂商的AI算子算力是单独的模块了,Windows的下一版芯片AI计算能力要30个T。这次我看了一篇文章说,苹果急了,把M3直接舍弃掉,因为它在这部分已经落后了,M4最大的加成就是AI算力的提高。

显存必须大量,100亿参数的模型,基本上跑在2个4090卡上可以,如果做Intel4量化,跑在单独的显卡上就可以。随着大家都在往这里怼硬件、优化参数的情况下,以后一定每个设备自己就是大模型了,不需要再去联网。

为什么要训百亿参数模型?因为我对这个东西足够了解,训完大语言模型,再训具身智能的模型就比以前要简单很多。

董力瀚:我听得不是很懂,但您说得对。

傅盛:我跟朱总的观点应该是一致的,真正运行在自己设备上的大模型,会是对整个社会生产力真正变革的开始。

朱啸虎:中国的VC和创投界说边缘计算说了十多年了,但我觉得这次应该真的要迎来春天,迎来机会点了。

董力瀚:最后一轮问题,我一直比较好奇,因为这两年大家不怎么谈第一性原理了,我自己的理解,第一性原理要拿掉周边的东西,把题换算成最后的一道计算题或选择题,要拿掉身份、年纪、挣没挣过钱、做过一些什么事。

举个例子,大模型和AI机会来了,傅总一定会做公司,朱总一定会做投资,这跟你的身份、经历、过往路径都是没办法摆脱的。假设我们今天把身份拿掉,先问傅总,你说成本问题,是不是因为你融的钱太少了?假设今年年底谁给您投了20亿美金,您还会做百亿大模型吗,还会做现在的东西吗?会怎么选业务?

傅盛:钱多了可能会做千亿参数模型,但可能就做错了。我们钱虽然少,没有20亿美金,2、3亿美金还是有的。我现在越来越觉得,有时候资源就是陷阱,当你有足够多资源的时候,你会走别人已经趟出来的路,这时候就走错了。

比如说苹果是全世界最有钱的公司,但它在AI上非常审慎,就是在做端侧的模型,自己不研发,微软也是通过投AI或者收购,它自己研究院做的也是小参数模型。

从技术理解、技术落地,以及对商业化的能力上,像我这样体量的公司,中小参数的模型是最适合的。回顾当年做机器人时,也就是直接砸了1、2亿美金进去,今天如果让我用第一性原理,重新做这件事,一定搞一个不超过10-20人的团队,有钱也放在账上,要克制自己的欲望,而是真正深入下去,把一个东西做透。

第一性原理创业永远是Day One,和你有钱没钱没关系,如果你不通过Day One的方式建立足够深刻的认知,你的钱很快就烧掉了,而且会变成“死亡螺旋”,不停地投入,就需要更多钱,甚至在中国科技界还有很多卖身、上市。

我越发觉得做科技创业,创始人自己如果对技术的理解不够透,对闭环没有绞尽脑汁地想,而是用资源堆的话,做不出来。

最后再补充一句,那次我们还有一个讨论,中国创业者和美国创业者有一个不同,美国创业者是真的有机会做出“漫无目的的创新”,反正我没这个能力,好好地结合产品,这就是我们的特点,中国式创新绝大部分也来自这个。

董力瀚:你的意思是我不需要那么多钱,给了我这么多钱可能也是在账上吃利息。你们俩为什么现在这么多共识?朱总之前的访谈也是,你要不要募大基金?我不需要募大基金。给我那么多钱干什么?我投不出去,不需要那么多。

你们两位现在的状态、心态几乎是完全一样的。朱总正好,我把对您的问题完整地说一遍,假设今年您30岁,您是90后、95后投资人,正在上升期,现在出了一些成绩,现在大模型有机会,你投不投?

朱啸虎:我们稍微记忆长一点,一直在反复复盘,从PC互联网到移动互联网,都是应用赚最多的钱,一开始每个周期都是硬件和基础设施赚的钱多一点,但到后面是应用,应用赚钱是前面的10倍以上。

这次大模型肯定也是的,而且这次速度比以前要快,PC互联网迭代速度是十年为周期的,这次是以年为周期的,我为什么很乐观明年应用一定爆发?因为开源的模型已经到了足够的智能水平。

Llama 3两个小模型的智能水平,已经能满足大部分场景的实际需求了,如果今年400B的大模型在6、7月份能出来,会更智能一点。包括端侧的算力,M4芯片出来以后,我们对明年的应用爆发很乐观,所以现在很看好明年应用投资的机会点。

董力瀚:所以你的意思是即便你年轻,你也等明年?

朱啸虎:对,很多时候让子弹飞一会儿,不是坏的选择,是更好的选择。

董力瀚:耐心资本?

朱啸虎:耐心资本。

傅盛:补充一点,在AI 1.0的时候,有一批企业要做很好的技术,但有些企业要做出产品,像“四小龙”是我的人脸识别最牛,多少个论文,拿了多少专利,拿了多少博士。

头条就拿了人工智能1.0的技术做了一个产品,最早博士肯定也不多。但今天大模型上,中国最有竞争力的公司之一就是头条,卡的储备是排名第一的,是因为应用做好了反哺。

董力瀚:谢谢傅总,别再提头条了,朱总心在淌血。今天差不多了,为什么今天特意把两位请过来,而且两位这么愿意聊、敢聊。我觉得是因为二位现在都在蛰伏期,朱总已经把话说得很明白了,明年两位买卖都就做大了,但即便做大了,明年也回来,咱们再聊一聊,谢谢!



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