ChatGPT热潮下，基于大模型的创业是否有价值，猎豹移动董事长兼CEO傅盛，和知名投资人、金沙江创业投资主管合伙人朱啸虎进行了一番争论。

6月26日，傅盛发了一条朋友圈，转载朱啸虎的观点“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”，并表示反对，称硅谷一半的创业企业都围绕ChatGPT开始了，投资人还能这么无知者无畏。

随后，朱啸虎在其发文底部反驳称，99%的价值都是GPT创造的，这样的创业公司有什么价值？

(资料图)

之后，傅盛和朱啸虎在朋友圈展开了“激战”。傅盛以三连问回复朱啸虎，“互联网99%的规范都是tcpip创造的，创业有价值吗？汽车99%的价值都是热力学定义创造的，创业有价值吗？大多数中小网站的流量都是搜索引擎带来的，那创业有价值吗？”

傅盛还称，要求双方都心平气和，关注价值要看怎么定义，如果只有底层原理才是价值，那企业的存在就没有必要了。朱啸虎则回复他：有没有创造价值，大家都心知肚明的，不要太高期望值就好。

6月26日晚被报道之后，这段对话截图在行业内引发了巨大争议。

有人评论称，“傅盛说的没错，创投圈有很大比例对科技的底层逻辑是无知的，乃至分不清科研和产业应用的区别”。也有像嘉御资本董事长兼创始合伙人卫哲给出与朱啸虎的类似观点：这轮“百模大战”，国内 AI 大模型最终胜出的不超过2个——这意味着，剩下98%的国内大模型都会“死掉”，消失在竞争中。

无论哪类看法，傅盛和朱啸虎这场“阈值”不同的朋友圈激辩，让更多人看到 AI 热潮表面下的一些深层次矛盾。尤其是当下ChatGPT用户增速放缓、大模型应用不及预期、国产GPU芯片无法补位等因素叠加。

这轮国内 AI 大模型“泡沫”真的似乎将要“破裂”了？

谨慎乐观、矛盾丛生的大模型“下半场”

很明显，目前，这轮 AI 大模型热潮已经进入了“下半场”，拼的不再是技术，也不再提及“和ChatGPT差距”这类话题，而是把重点放在大模型应用、产业生态等当中。

但矛盾的问题在于，“面子上”大模型应用落地似乎很有“前景”，尤其是ChatGPT和微软的强强结合；“里子上”大模型却可能正在“跨越鸿沟”——ChatGPT用户增速放缓、二级市场陷入了疲态、国内一级投资人普遍谨慎乐观“入局”大模型。

面子上，钛媒体App日前获得的一份波士顿咨询公司（BCG）最新公布的报告显示，在调研全球18个国家地区的12800多名企业各行业员工中发现，有86%的人表示他们需要人工智能，尤其是生成式人工智能；大多数领导者 (80%) 表示他们经常使用生成式 AI 工具；而36%的受访者认为 AI 将消除他们的工作；71% 的受访者认为生成式 AI 的回报大于风险。

另一份麦肯锡报告则认为，现在60%到70%的工作可以被自动化，这比数月前埃森哲说目前40%的工作时间受影响还惊人。麦肯锡还预测，生成式 AI 技术能让人类下岗的时间被大幅提前了10年。红杉资本则认为，几乎所有公司都可以在产品中用到大语言模型。

相比越来越多的报告吹捧“大模型”，但更多数据却显示，ChatGPT也涨不动了，行业泡沫开始“破裂”。

首先是平台访问量增速已放缓。SimilarWeb数据，ChatGPT平台访问量从1月的环比增长130%，到2月与3月的60%左右，再到4月接近跌破10%，最新数据则显示，5月仅增长不到3%。同时，ChatGPT用户平均访问时间从8分32秒下降到7分48秒。如无意外，6月的ChatGPT访问量环比增长可能为负数。

其次是资本市场 AI 热潮褪去。6月26日，彭博引述的一项最新追踪数据显示，AI 概念股开始下挫，中国上市的 AI 概念股票一周内共下跌4.7%，超20只个股现跌超10%；美国 AI 芯片股英特尔、AMD等巨头处于六连跌，AI 概念股C3.ai等也开始逐步回调，一夜下跌3%以上。

再次是一级市场中美投融资情况形成巨大差距。有投资人在近期一场论坛上公布的统计数据显示：自去年12月至2023年5月上旬，美国 AI 领域发生超过520笔种子轮、天使轮融资项目，大部分企业都集中于生成式 AI 应用，极少数企业是与 OpenAI 竞争开发类似ChatGPT式对话产品；但在国内处于“雷声大雨点小”，五个月内中国 AI 领域发生的投融资案例只有30件左右，总额估计不到100亿元人民币，更不用说整个2023年第一季度中国募资、投资数量和金额几乎腰斩。

最后则是多个事件集中爆发，把这轮大模型创业推向“巨变”：昆仑万维创始人周亚辉前妻李琼借AIGC概念山顶套现20亿元，昆仑万维股价暴跌；另一面 AI 大模型创业压力大，美团联合创始人王慧文直接辞任董事、离开 AI 大模型公司光年之外创始人兼CEO岗位，到进医院治疗。

所以，这就是当下 AI 大模型创业者们处于的矛盾丛生、投资人谨慎乐观的真实环境。

更深层次来看，傅盛和朱啸虎这场朋友圈激辩，是美元基金投资人的思维模式和产业角度，与 AI 大模型创业者的思考方式的不同。

一位投资人向钛媒体App分析，朱啸虎代表的是持有美元基金的VC投资逻辑。美元基金的投资人更希望是在中国找寻Copy美国的一个公认赛道、可预期发展势能的项目，足以支撑一个千亿级的公司，更希望和国际接轨。“只看不投，是因为目前在国内挣不到一个项目应该拿到的倍数，或者说挣不到一个中国项目全球化带来的资本溢价和资本空间。”

从生成式 AI（AIGC）方向来看，上述这位投资人告诉钛媒体App，目前关于 AIGC 的同类项目太多了。而传统美元基金更看重 AIGC 赛道未来在消费级（To C）市场的大应用，因为C端应用领域没有比中国更大的市场，哪怕是撒更多项目，只最终寻求一个巨大的回报。同时，这也是包括真格、红杉在 AIGC 领域的投资逻辑，或者他们也在人民币基金套用“美元基金投资逻辑”，希望复制像互联网时代那样成功的项目。

盛景嘉成董事总经理刘迪对钛媒体App表示，目前 AI 大模型底层主要是数据、算力、算法，核心技术难度较低——算力需要堆英伟达显卡、算法也可以用开源的，数据则有法规限制，所以投资人的兴趣降低了。“这就意味着，大家的起跑线是一致的，那么水平差距就不大。”

五源资本合伙人刘凯今年5月表示，对比移动互联网时期，当时2006年iPhone发布之后，大家开始投一些研发工具类型App应用公司，觉得这是杀手级应用场景，但最终建立好的商业模式是2013年、2014年，尤其是今日头条、快手、小米建立了一些生态，才摸索到这块商业化。

因此，在这一波 AIGC浪潮中，很多美元基金在等，因为美国做了两三年，但中国不到半年时间。“我们以前吃过这个亏，所以现在美元看的多投的少。我目前觉得今年下半年到明年会是一个美元基金出手的高频期。”

“现在很多初创公司，后台接入ChatGPT，前端做了个UI设计，就上架苹果商店鼓吹自己在做AIGC创业了。”未知资本常务董事william wong表示，这种“批皮”AIGC项目，“没有技术壁垒和商业逻辑，只是蹭热度”。

云岫资本创始合伙人兼CEO高超则认为，相比于美元基金，包括国内互联网大厂的产业投资人对 AIGC 企业布局是比较积极的。而人民币基金在AIGC领域真正出手的机会很少，当然部分人民币基金创投其实更投资早期一些实体项目，但真正大规模的人民币基金目前并没有进入到 AIGC 市场。

作为持有人民币基金的企业，东方富海合伙人王兵则认为，人民币基金最近更多关注科创板能上市的企业，也就是刘迪此前提到的Pre-IPO类投资项目，比如半导体材料、设备、芯片研发等非常“硬科技”的企业。但中国在软件和算法领域环境，跟美国差别很大。

“我们看到有几个比较大的差距，首先就是公司。中国大公司其实没有边界的，谁做的好我就抄一个，也不管To B 还是To C，基本上没有它不会干的事儿。所以对小公司来说，做算法或软件的创业者们需要‘卡’到一个点，这个点要么大公司不能干，要么是大公司不会干，但不会干可能性不是特别大。创业公司需要找到一些资源或者壁垒，就是真的大公司进不来的地方。”王兵在今年5月中科大的一场论坛上表示，这种独特性项目他们才会投。

华泰证券认为，从投资角度，这轮大模型更多需要按照算力基础设施、硬件载体、大模型平台、应用的顺序寻找受益标的。

而以傅盛为代表的创业者，是一种“ChatGPT、硅谷 AI 公司都能跑通的模式，我们也能做”的思维模式。

比如，傅盛在一次演讲中提到，ChatGPT将带来生产力革命。今天硅谷创业公司都利用 GPT 发生了很大的组织结构变化。也许ChatGPT以后会超越人类，统治一切，但目前来看，这些弱点还需要很长时间攻克，而大模型的弱点，才是中国 AI 领域的创业机会。

另一位 AI 公司CEO曾向钛媒体App 提到，之前他和投资人讲大模型，投资人根本不理解，现在一提大模型，投资人兴趣颇高，而且要求只要美国有的这家中国公司可以立马跟上。但一到产品发布，投资人又对 AI 产品营利性、商业化产生质疑。

这似乎就是投资人和创业者之间的“沟通鸿沟”。

更多投资人在当下经济下行之际处于“去风险”投资逻辑——多看少投，甚至完全不投 AIGC赛道，而是希望等待下一时机。刘迪告诉钛媒体App，目前投资人更希望可以看到垄断赛道的初创项目标的。但创业者却认为，投资人不懂产业，ChatGPT风口创业是一个重要发展趋势。

不过，另一面我们却可以看到，AIGC赛道也出现了“好项目不求投”的情况。有投资人指出，王小川做大模型投资人拿着一大笔钱要投都被拒了。一位行业人士向钛媒体App分析，王小川的大模型被投资人看好，是因为找到医疗和教育的大模型应用场景，但更多的大模型技术没有一个垂直领域场景输出，所以无法支撑投资机构的支持。

一位投资人对钛媒体App表示，目前投资人的普遍认知是，如果只做 AI 大模型技术服务，创业门槛实在不高，创业项目太多，资金过于分散，尤其在企业端最终都变成了消耗资金买英伟达 A100卡、买云服务，没有一个量化的企业发展流程。投资人“吃过很多教训”，就不敢再投入了。而在这其中，大科技公司优势更大。“国内市场规模如此之大，你拿个三五千家客户，在这么小的产业中跟玩一样，投资人怎么投都是亏损的。”

大模型是典型赢家通吃领域。需要更多的钱，需要更多的算力，以及更优秀人才。因为更好的算力意味着更多人用，更多人用意味着更多数据，更多数据意味着更好的算力结果。大模型必然是巨头必争之地，巨头有钱，有技术，更重要是有数据。

北京大学新闻与传播学院教授胡泳认为，大科技公司可能会保持先发优势，因为它们有时间和市场经验来磨练基础语言模型，并发展宝贵的内部专业知识。因此，较小的企业或初创公司可能难以成功进入这一领域，从而使得大语言模型的巨大处理能力集中在少数几家大科技公司手中。

泡沫不一定是坏事，大模型仍需底层创新

最近一场演讲上，原微软全球执行副总裁、奇绩创坛创始人兼CEO陆奇认为，当前 AI 大模型时代还处于早期阶段，经过高速增长之后，泡沫破裂将是必然现象。然而，在泡沫破裂之后，新的黎明将降临。届时，新一代更强大的企业将从破碎的泡沫中崛起，占据产业制高点。

“有泡沫总不是坏事，会有更多优秀的人才，会有更多的资金涌入。”360公司董事长周鸿祎认为，ChatGPT的产生是从量变到质变的长期积累过程。而企业和创业者入局仍需谨慎，若缺乏算力等相关能力的公司跟风入局，会消耗掉许多资源。

很明显，目前来看，ChatGPT只是个例，并不一定代表国内大模型行业发展的一个范式。而更重要的是，这股 AI 大模型“泡沫”到底破裂了吗？

美国银行策略师迈克尔·哈特内特（Michael Hartnett）在最新报告中表示，目前股市出现类似1999年互联网泡沫时代的上涨后，现在已有初步迹象表明投资者正在逃离科技股。他将本轮 AI 股上涨称为“婴儿泡沫”，哈特内特警告称这一泡沫可能正在破裂。

瑞银（UBS）场内交易负责人Art Cashin也表示，目前笼罩股市的人 AI 热潮，将会变成本世纪初互联网泡沫的“微缩版”。知名经济学家大卫·罗森伯格（David Rosenberg）则称，人工智能泡沫巨大，很快将以惊人方式破灭。

“它的插件目前没有产品与市场的契合度（Product/Marketing Fit）”，OpenAI的CEO奥特曼在上个月的访谈中，说得太透明了，纪要很快从网上被删除，“许多人认为希望自己的应用程序在ChatGPT中，但它们真正想要的其实是他们的应用中可以使用ChatGPT。”

另外，国内缺乏大模型底层技术创新，也是这股“泡沫”破灭的原因之一。

最近北京的一场关于大模型的圆桌会议上，中国人民大学高瓴人工智能学院教授卢志武直言，国内很多企业创业者都沉不下心去把底座做好。

“什么国产大模型的春天，都是假的，因为它都是在GPT、LLaMA上微调的。我看到了很多大模型，一测10分钟就知道虚假，当然也有一些少量的大模型，愿意在底座上投入很多精力，但大部分还是很浮躁。这是最大的一个问题，我反而觉得语言模型上面这个差距会越来越大......你看到好像很多一堆模型出来，只是因为这个语言模型的架构solution（解决方案）已经公布了而已，但如果你没有公布，为什么前面做不出来，都是3月、4月、5月才出来，这不是很奇怪的事情吗？我觉得不符合逻辑的，大家都不愿意去做底座。”卢志武表示。

而昆仑万维CEO方汉则现场反驳，“我是坚决反对（这个说法的），我们自己是做大模型训练的，我可以很清楚的告诉你们，我们跟LLaMA一毛钱关系都没有，因为我们从20年就开始做（大模型）。所以我觉得你也不能一棒子把所有中国大模型的创业者们（人）都‘打死’。”

刘迪告诉钛媒体App，投资人对大模型行业看的很清楚。国内大模型创业项目过多，但很多初创企业自身没有一个明确的、有优势的大模型规模化产业应用落地案例。

钛媒体App注意到，截至目前，在 AI 算力芯片、国产GPU芯片当中，国内没有一个可以取代英伟达A100/H100芯片在大模型算力训练定位的商业交付产品。总结来看，主要原因包括制程工艺和产品规格限制、没有双精度浮点功能、没有CUDA这种完整生态、与其他芯片之间的解耦性较差、通信网络连接问题导致算力损耗高等。

“今年上半年，全GPU行业在涨价，持续涨价超过25%。在这样一个情况下，今天仍然没有人能够用商业化的国产芯片去做大模型的训练。”一位大模型领域企业高管6月初表示。

商汤科技联合创始人杨帆认为，AI 基础设施本质上还是算力、数据、基础算法，包括算法相关的工具，本质上还是三位一体的东西。最后谁能把这三者的整合能力提供的好，提供更低成本、更低门槛的能力是决定整个竞争最重要的点。而大模型就是通过人工智能三要素的持续规模上升带来的技术价值的提升，同时也是基础研发能力和系统的工程化能力深度的完美结合。

清华大学惠妍讲席教授、衔远科技创始人周伯文对钛媒体App表示，大模型的创业和之前互联网时代“小步快跑、快速迭代”的产品逻辑完全不同。大模型是需要将底层 AI 技术和实际问题紧密结合在一起，同时把核心能力和应用场景相结合。

值得注意的是，据The Information 6月27日报道，OpenAI计划推出 ChatGPT“工作个人助理”，与微软展开竞争。报道指，OpenAI推出的个人和公司付费版本最近获得超过200万订阅者，每年有望创造数亿美元收入。对于OpenAI来说，构建新的ChatGPT功能将是其商业化的重点。

“看来奥特曼并不清楚如何将产品商业化，现在它正在考虑让 OpenAI 与他的主要合作伙伴发生冲突……事情将开始变得糟糕。”有一位创业者在该报道下面评论称。