TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第22讲。本次活动从创业角度和投资角度来谈AI热以及带来的机遇和挑战，也会对未来的AI创业投资做出展望。

嘉宾：

夏淳博士，TSVC联合创始人

雷鸣，智慧基石资本创始合伙人

我们都聊了什么

00:00 活动概要 嘉宾介绍

04:32 两位老师觉得人工智能技术的革命发展有怎样的演进逻辑？与之相关的AI投资逻辑又是怎么样的？那对比过去十年，最大的技术革命移动互联网来说，AI投资和移动互联网的投资又有什么样的异同？

21:43 从创业者的角度，两位老师觉得更具体而言，现在的AI时代，有哪些创业机会对创业者是有价值的？TSVC经常讲 preGPT和postGPT的概念，从这两个阶段来看，现在我们开始有哪些以前根本不存在机会全新的在我们面前打开，创业者可以去探索，两位老师对创业者有没有什么这方面的建议和指导？

35:45 现在AI Infrastructure被很多大厂垄断，那对于一些创业者来说，如何突破一些他们所受到的束缚，能更好地去探索创业机会?

45:09 从投资者的角度来看，比如TSVC提早布局了AIGC、生成媒体、multi-agent，那么目前预测会有哪些下一波的热点？

54:57 当所有的项目都打上AI标签，现在是个“去AI化”的时候了，我们如何在AI泡沫中保持清醒？

提到的公司/项目

•  AI

•  AlphaGo

•  Facebook

•  腾讯

•  chatGPT

•  GPT 4

•  TMD

•  BAT

•  抖音

•  拼多多

•  Amazon

•  Netflix

•  preGPT

•  postGPT

•  Copilot

•  multi-agent

•  OpenAI

•  Snowflake

两位老师觉得人工智能技术的革命发展有怎样的演进逻辑？与之相关的AI投资逻辑又是怎么样的？那对比过去十年，最大的技术革命移动互联网来说，AI投资和移动互联网的投资又有什么样的异同？

智慧基石资本的创始合伙人雷鸣表示，AI从2012年计算机视觉的突破开始，其实映射的是深度学习技术，到2016年的AlphaGo得到大众的认可，还有就是最近的chatGPT，这其中有几个问题：第一，要分析AI到底解决了什么问题？互联网从基础的经济学上来讲，任何一个企业，任何一个需求，它都有供给侧和需求方。比如人要吃饭，那人是需求方，餐厅就是供给方，任何一家企业都是要解决其中一些问题，而互联网当年发展到现在，它最重要的是解决连接问题。比如还有一些企业连接人和人，就有Facebook和中国的腾讯，连接人和信息，人和商品，人和服务，人和音视频娱乐等等。

那么互联网它是一个信息传递的高速公路，它使得供给侧和需求方能够更有效更快的连接，这是它在经济学的本质。但是我们也看到，像互联网金融、医疗、农业、工业等等，其实互联网对这些产业的改变是微乎其微的。为什么会这样呢？因为这些产业里边，连接不构成它最关键的成分。互联网医疗最重要的是要有好的医生，并不是把病人连接到医生那里就可以，医生的资源其实非常稀缺，即便病人知道这个医生的医术很好，但是医生的精力是有限的，所以最好的医生也没有时间给病人看病。当它的供给侧非常稀缺的时候，连接就不能实现，这些所有的连接生效都是在供给侧充裕的时候，这是一个匹配问题，当供给侧稀缺的时候，它就不是匹配问题，所以AI更多的是解决供给侧的质量和成本问题。

比如我在国内创建的深入医疗，正在做的事情就是解决医生看X光片、CT核磁片的事情，因此在医疗方面仅仅解决了一小块。那么将来如果病人有片子让AI看和让专业的放射科医生看，AI做的跟专业的一样好，那这个时候就会觉得它是AI系统，所以它是充裕的，没有稀缺问题，稀缺了我们就加几个算力卡就可以了，然后就不稀缺了。如果将来真的有AI医生，一个是解决稀缺问题，第二个是解决质量问题，现在很多医生的水平都不同，如果将来AI做得非常好，同样质量的医生都是最好的。但是很多人会认为，做不到或者要很久，当然这是另外一个问题，做不到的情况随着时间的推移，我个人觉得还是非常有信心能做到的，从医疗、教育，到工业的机器人自动生产线，再到无人农业等等，有很多东西AI是可以解决供给侧的质量问题，可以替代一些重复性的工作。第一是成本会迅速下降，因为所有的服务业，人是主要成本。第二是质量会一直提升，而且是统一标准质量。我们平时不太喜欢就是去看医生，A医生人好看得好，明天这医生可能他去了其他地方，再换一个医生又觉得不太好。所以AI如果能解决供给侧问题的话，它的市场几乎会触及任何一个产业，机会非常多。

什么时候解决什么问题做什么事情？就是刚才说的AI技术的引进，过去来看AI的起点是计算机视觉的突破，但是很多人把它叫人工智能，我经常说它不大算人工智能，因为动物的视觉可能比人还强，把它叫动物智能也可以，但chatGPT基本可以认为是人工智能，你会看到它跟人交流，很多知识面非常宽广。所以chatGPT现在来看我会把它归结为，第一它确实是强人工智能的开端，无论将来怎么定义，它跟强人工智能都是有关系的，其中一部分是像个盲人，它没有视觉，只是听了万卷书；另一部分，它比较像个文科脑，很多时候不能精确地做事情。

最近创业应该聚焦的方向，如果一个大学毕业文科生的第一份工作，或者经过一两个月培训可以做的工作，那chatGPT和GPT 4一定程度上是可以承担的，比如做一些初级的文案、客服，咨询等等。但是要求极其精确的，比如医疗、法律之类的，这些创业系统让我的律师使用后，反馈说还是不行，比如法律方面能够反馈基本95%都正确，但是那5%的错误不能让人放心，因为律师是要承担责任的，因此我的律师还是得把文件全部看一遍，这个步骤就不能节省。

往后还有一些重大的突破有三个阶段：第一阶段，是文科再加上理科脑，也就是说像AlphaGo下棋这种很精确的东西他能做好，这样的话像法律、工程师、设计之类的，它就可以承担比较多的工作，而不是只出点主意，这个阶段不一定哪个先出现，但这是一个可能突破的方向。第二阶段，可能突破的就是文本加视觉，就是这个AI它有了眼睛，它会对真实世界的具象化理解更多。比如在生产线各个地方就可以看到这个东西，然后理解，并且实时处理，这个会打开一个非常大的空间。第三阶段，是说它能够操作自己，就是全天候机器人的概念，表示AI全理解了，但是它还要对现实世界有个输出。如果这个做好了之后，基本上可以覆盖几乎所有的蓝领工作，所以这些都是巨大的突破。当然再往后的突破，假如真的强人工智能还会创新，还会为自己出主意，做实验，解决量子力学问题，这些就想的更远一些了，但是更具象化的可能是我刚才讲这些。

还有一个跟移动互联网对比的话题，其实我更愿意跟互联网对比，移动互联网发展起来之后，其实没有创造太多的机会，真正发展起来是同一时期中国的TMD，但是互联网它的周期很长，从最开始95年左右的门户，到2000年左右向中国的BAT起来叫垂直化，2005年之后又出了宽带，然后到2010年左右的移动互联网，所以更多是宏大的互联网时期，出现了很多机会，到2015年就是移动宽带，抖音、拼多多的出现。从客观上来讲，在美国既没有抖音，也没有拼多多，所以整体来讲，我们经常把创业叫做“技术支持”，就是在技术成熟的时候，你做它就行，在不成熟的时候，做出来的东西总是不能让人满意。比如没有宽带的话，去做流式媒体就不太不可能，所以2005年的时候有宽带才有音视频流媒体服务，没有宽带是不存在这种服务的。早期只能先用百度搜一搜，再用迅雷下载，之后用播放器播出，它是一个循序渐进的过程。但是后来有了宽带，就是一站式服务，用户喜欢一站式服务，这很重要。

所以要去思考，现有的技术突破对于这个应用来讲是不是足够好，如果你认为在短期内足够好，那你就去做，如果发现不是，其实很多时候是非常辛苦的。像自然语言以前也有很多创业公司在做，但一直做的都不怎么样，就是因为技术不够好，但是现在chatGPT出来之后，后面就会做得还可以。

夏淳博士很赞同雷老师刚才讲的，很多都是非常本质性的，讲得很深刻也非常重要。既然涉及到投资逻辑，我想把思路再强化一下，我们要看整体的宏观大环境，创业者在创业时也要注意到当时的经济环境。在美国来看，今天的AI和2000年的互联网比较相似，那个时候整体的经济状况都不错，股市也特别好，很多创业公司拿了很多钱，上市也非常快，导致一个巨大的泡沫，然后很快就覆灭了。那现在AI也是，至少前几年的股市也是好的一塌糊涂，热钱非常多，很多公司都融到钱了，也不追求商业模式，只要做AI的出去贴个标签都是很火爆的，这个泡沫还是挺严重的，所以这点都很相似。

在美国，移动互联网那个时候实际上比较惨，07年是第一部智能手机出现，08年金融危机，后面几年一直处在经济萧条期，所以雷鸣老师也是讲，很多有意思的东西，当时并没有那么突出，因为整体经济还处在萧条期，拿那个时候来对比就会出现一个现象，就是热钱多的时候公司是多，但绝大部分公司都破产了，从互联网角度来说存活率是非常非常低的。我们和雷老师都是亲身经历了这个过程，雷老师是百度的联合创始人，做的非常成功，是非常了不得的事情。

现在拿美国来对比，看今天存活下来非常成功的大公司，比如Google，跟百度都是相似的，还有Amazon和Netflix，其中有一个特点大家要注意到，它是真正的颠覆式的创新。我跟雷老师都是做早期种子轮的投资，当然我们的野心比较大，都希望能投到下一个颠覆性的，能够改写历史的创业公司。这里面都有一个共性，就是今天存活下来做得好的大公司，它都不是把过去的报纸、电视、出租录像影碟商店的延续，所以有时候我自己也感到挺悲伤的，就是看到大量泡沫里面的公司，就是在做这种报纸、电视、出租录像影碟这件事情，这个出发点就是错的。所以提醒创业者，你需要寻找究竟怎么去能够有颠覆性的创新，和原来是不一样的东西。我再举一个例子，比如我前几天刚看了一个AI项目，就是给网站做自动生成的，我是觉得在AI的时代，有这么多智能代理或智能体，以后可能我们就不需要看网站了。

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