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榮耀標識ChatGPT大熱硅谷，但熱鬧是他們的
過去一周，智能對話系統ChatGPT成為最熱門話題，這款智能對話系統被視為現有搜索引擎的顛覆者，通用人工智能的里程碑。那么這個系統未來發展的前景如何，它真的如一些人所說，具有劃時代意義與不可估量的發展前景嗎？看完這篇文章，或許你能從中找到答案。
過去一周，大概是中美VC近一年來少有的共振時刻。
很多中國投資人和馬斯克一樣，陷入了“該死的瘋狂ChatGPT循環中”。他們不厭其煩地去提問甚至是“刁難”ChatGPT，并樂在其中。
這款智能對話系統被賦予種種意義。它不再是眾人以往理解的聊天機器人，它甚至被認為是現有搜索引擎的顛覆者，是通用人工智能的“第一個里程碑”。
眾所周知，美國當下也存在投資主題的匱乏，加之此前的硅谷裁員，ChatGPT的出現于是就顯得格外醒目，“硅谷徹底嗨了”。
喧囂也蔓延到了國內。有投資人告訴「暗涌Waves」，“最近我們所有人，無論之前是看新能源還是半導體的，都在討論AI”，“覺得這里變化比較大”。
如果按照創投語境，ChatGPT與不久前一夜成名的AIGC類似，同屬于AI賽道。過去幾年，由于國內的AI泡沫破滅，該領域一直處于蕭條期，很多基金多由企服或其他賽道投資人兼職負責。
在源碼一粟的負責人張星辰看來，如果把ChatGPT作為一種對話文本生成能力，歸結到泛AIGC領域，無疑是投資界“今年最大的熱點之一”。因為一直在關注前沿科技變化，他認為ChatGPT的誕生是在意料之中的：AI界的人一直在期OpenAI發布GPT-4，所以可以稱之為“GPT-3.5”的誕生。
GPT的全稱是“Generative Pre-trained Transformer“（生成型預訓練變換模型），由人工智能公司OpenAI訓練與開發。經歷多次迭代，ChatGPT是其為對話而優化的語言模型，處于GPT-3和即將發布的GPT-4之間。
有投資人向我們表示，之所以要在GPT-3和4之間推出ChatGPT，可能是為了收集更多測試數據，以此來更好的調整GPT-4。當然也有可能有融資方面的考量，借發布2C產品提高熱度。
過去一年，關于國內美元基金式微的討論不絕如縷。但有多位投資人在談到ChatGPT時用了一個久違的詞語：“一個平臺型公司的機會”，甚至有人相信這是“可以讓TMT投資人再干15年”的機會。
情況可能沒這么樂觀。
一、一次跨越
關于ChatGPT有多好用，各類社交媒體上已有太多的案例和贊譽?！赴涤縒aves」也嘗試提了幾個問題：
比如：“可以寫一篇投資人的故事嗎”，并追問“是否可以加入一些個人成長”“可否展開講講投資失敗的部分”時，ChatGPT展現了它更像機器的時刻：僅僅更換人名、公司名和部分字句，全程都在講同一種故事。
問“有哪些著名的風險投資人”時，它給出了一串大眾熟知的商界名字，但其中的大部分是企業家。
還有人在詢問其量化策略、藝術評論時，也遇到了類似的雞同鴨講。
當然，對于一個尚處于小范圍測試的產品來說，這種不完美也在所難免。某種程度上，ChatGPT回答的精彩程度，很依賴于提問者的提問、追問方式。這就使得如何寫出更好的提示詞成為一種關鍵。所以這里不排除一種情況是：一些被展示出來的精彩對答，有可能是提問者多次修正提問后的結果。
時間會解決這些問題。作為一個對話機器人，ChatGPT的一項突出變化就是：能從人類反饋中強化學習，可以呈現出多輪對話的連續性和記憶能力。在張星辰看來，“這是一個很跨越的東西?！?/p>
除此外，相比GPT3，它的常識能力也在變強。比如你輸入：如果哥倫布來到了今天的美洲大陸，會如何反應？GPT-3給到的回答是一堆故事。但ChatGPT會先首先提示你哥倫布的事跡，當年他曾到過美洲大陸；但如果你的假設準確，他會怎樣表現。
創新工場執行董事兼前沿科技基金總經理任博冰告訴「暗涌Waves」，ChatGPT發布前兩周，他們還在硅谷和OpenAI的高管溝通，當時對方也透露了正在圍繞InstructGPT做更多優化。在他看來，ChatGPT提升了對用戶意圖的理解和結果的準確性，還可以質疑前提主動認錯，這個技術就是基于InstructGPT，核心是從人類反饋中強化學習再用數據重新微調，從而更像人。
對于ChatGPT的部分回答不夠理想，心識宇宙創始人兼CEO陶芳波認為，第一是因為ChatGPT目前并不具備從外部實時獲取信息的能力，很多回答基于模型對較早語料的理解，會不嚴謹。第二可能是因為ChatGPT是多語言模型，英文語料的數量更多、訓練更充分，中文回答相較而言所有欠缺。當然ChatGPT從第一天開始，目標就是為了解決用戶的規范式、任務性的問題，而非情感化的陪伴聊天。“相比于一個有趣的AI角色，它更像是下一代的搜索引擎”。
有投資人認為，不回答情感問題，“并不代表背后的模型沒有能力回答，而是有意將這部分功能禁止”，這是由于ChatGPT針對于回答問題的方式做了訓練。
二、屬于誰的游戲？
和此前爆火的AIGC類似，ChatGPT的背后也是基于Transformer算法的不斷放大。
在五源資本的投資人石允豐看來，如果把transformer比作一塊具有通用計算能力的“磚頭”，而近期火的AIGC則是相對小規模的語言模型和擴散模型結合后產生的江南園林，chatGPT與之則完全不是同一個量級，是直接堆積出了長城這樣的大型人類奇跡。
這是典型的，根據模型大小，由量變帶動質變的游戲，也意味著能參與新一輪AI游戲的公司并不多。“除非百億美金公司，否則很難跟進這個游戲?！?/strong>因為其中的投入，無論是算法團隊，還是做訓練，調用巨量的計算資源往往需要上千萬美金，這個門檻甚至把美國一些高校的學術人才同樣拒之門外，而只有GoogleBrain、DeepMind、OpenAI以及FacebookAI Research 等巨頭的AI lab主導。
這也點明了中國參與這一輪游戲的兩道難關：巨量資金和稀缺的人才。一家美元基金的AI投資人告訴我們，相對而言中國AI做視覺時，算力還可以，但做自然語言、大模型這種范式的人才就非常少。而去硅谷挖工程師也遠非“移動互聯網早期，iOS工程師就可以”。
創新工場的任博冰也認為當前的狀況比較特別。一方面，“Foundation Model在text和image方面的技術有了巨大可落地的成果，很多是開源的”，但另一方面，“頭部公司的迭代非?？?，算力門檻和研發能力都讓絕大部分創業公司和科研機構望塵莫及”，這使得“更多AI學者的創新研究被算力擋在門外，以及更多AI創業公司團隊更輕盈，不再像之前一樣組建一個大型的AI團隊”。
但對于仍然渴望平臺型大機會的投資人來說，AIGC和ChatGPT依然令人興奮。一家頭部基金的AI投資人以手機有攝像頭后出現一系列平臺公司為例去強調：AIGC背后也是出現了新的輸入介質。而ChatGPT背后的邏輯則是：在搜索推薦對話脈絡下，往往都有每個時代最偉大的公司。如果搜索是瀏覽器上最大的機會，推薦是手機上最大的機會，那下面的機會就可能是對話。
美國VC似乎對此更有強烈共識。在2017年的發表論文《Attention is all you need》（注：該文提出的Transformer模型）的幾位作者創業，幾乎都拿到了10億美金左右的估值。而OpenAI也早是百億美金的獨角獸公司。
創新工場的任博冰最近走訪了一些海外的科學家、VC和創業者。在他看來，目前海外“更多公司還是借助GPT、Diffusion能力做一些細分領域的產品，這兩個方向都有獨角獸公司出來”，但同時，他卻認為“海外VC對這個方向還是謹慎為主，對一批新公司的火熱不敢以偏概全”。
三、中國的境況又是如何？
關于ChatGPT，大部分投資人認為，短期來看屬于創業公司的機會有限。有相關積累的可能首先來自大廠——比如百度、騰訊、頭條，然后華為、阿里等，包括北京智源人工智能研究院和IDEA等。
在一家美元基金的AI投資人看來，中國公司的優勢在于之后的快速應用和找產品路徑。對于早期這些創業公司來說，當下肯定是融資的好時候。事實上，過去五六個月里，AIGC相關的創業公司拿到或正在融資的也有數十家?！白頣op的VC要么已經投了，要么在看?！痹创a一粟的張星辰告訴「暗涌Waves」，這些公司基本是基于開源的模型，選擇自己熟悉的場景落地去做應用。
但同時存在的一個處境是：今天還都是創作者工具，普通用戶的留存肯定是不好的，所以并沒有形成內容消費閉環。當然，“這和早期相機一樣，需要時間”，一家美元基金的AI投資人如此告訴「暗涌Waves」。
在上述投資人看來，無論中美，這都是當下的普遍現象。只是在美國，做訂閱或者生產力工具可能更容易一些，因為他們付費意愿和習慣比較好，而中國則弱很多，更容易成為“免費用的戰略產品”。
任博冰認為，國內AIGC相關公司正在快速涌現，包括2C和2B。但國內企業服務和2C工具的生態和海外很不一樣，以及產品方向更扎堆，“我們會謹慎布局甚至會孵化一些新方向”。還有一些新的技術在研發中，包括對話、多模態等，“但短期上離商業化還有距離”。
而張星辰則對好的商業模式并不擔憂?！瓣P鍵是技術、產品和數據，能不能解決真實需求，只要能做出來，商業模式就不用擔心”。他表示未來也會有很多創業公司會基于ChatGPT或Open AI更多的API接口以及國內智源的接口，在一些特定領域實現更好的對話效果。不過國內可能首先需要從頭訓練一個中文的大模型。
當然對于中美VC來說，這也不是一個新現象了。為美國VCer帶來巨額回報的眾多領域，比如Fintech、企業服務乃至如今的Crypto，至今都沒有為中國投資人賺到錢，甚至已經是被限制的領域。這是曾經試圖學習硅谷好榜樣的中國VC們不得不面對的情境。
四、“有人笑，有人哭，多數人沉默不語”
ChatGPT，或者說泛AIGC的出現，究竟會給人類帶來多大改變？
一位AI投資人自稱是AI信仰者，他認為物理世界的交互，機器沒法取代，但通用智能這個問題，已經被“極大程度突破”，以及一個殘酷結論可能是：“超過人的智能這件事可能并沒有大家想的那么難”。
一個看web3、數字孿生等方向的投資人告訴「暗涌Waves」，“設想當一個機器人把過去幾百年的知識輸入且融匯貫通后，它和一個現代人的深度思考差距會有多大”。他的答案是“越來越小”。
事實上，強大人工智能會取代很多職業的聲音也一直不絕于耳。而泛AIGC的出現無疑會對很多圖片、內容生產等很多領域產生影響。在上述AI投資人看來，從語音、文字到圖像，種種形式的內容生成接下來都將出現增長，而對話可能是其中最重要的殺手級應用。
但這一切尚還遙遠。盡管任博冰也認為，AIGC“在創作層面生成短視頻、3D動畫，或者在交互層面讓機器人具有更高的環境理解、任務理解與人機交互能力，都有很高的想象力”，但不認為它會對就業造成太大影響，因為“AIGC能完成的只是任務的一部分，目前在很多環節還是偏輔助的角色，比如生成的圖還需要精修、生成的段落還需要潤色等等，AI生成的內容很難直接當做專業內容進行發布”，“即使在對話層面，目前ChatGPT的效果也遠不夠完美”，“在很多細分場景上，還沒看到類似產品”。
昨天，在以太坊創始人Vitalik Buterin發布的使用ChatGPT進行編碼試驗的文章中也表示，ChatGPT雖然能加快編碼速度，但在編碼過程中會出現錯誤，“AI正在迅速改進……然而，AI遠不能替代人類程序員”。
但OpenAI的CEO Sam Altman相信，“AI 已經成為自移動互聯網后下一個真正的技術基礎平臺”。心識宇宙陶芳波說，泛AIGC所屬的“生成式AI作為一個新的AI范式，標志著AI的應用從單點到通用”。而通用性，正是AI進一步普及、乃至成為基礎設施的基礎。
而對于投資人們來說，更關鍵的是入場時間的拷問。多位我們訪談到的投資人表示，現階段還在霧里看花，“這就像投資直播，但你無法知道此刻是2005年，還是2015年”。
總之，我們距離那個令人激動但又恐懼的時刻已經越來越近。正如真格基金合伙人劉元的感慨：這令人想起了奧本海默在第一顆原子彈爆炸成功后那段眼神空洞的話，“一些人笑了，一些人哭了。絕大多數人都沉默不語”。
作者：于麗麗、何麗芯；公眾號：暗涌Waves（ID：waves36kr）
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/Q22hLIY-0205KCQAyDBXdA
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