AGI寒武纪创业营丨远望资本程浩的分享
Media/Author
程浩
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Date
Jul 4, 2023
创业模式：独立创新 or 巨头生态？
程浩老师：
- 更好地服务客户，取决于deliver多大的价值；
- 创业公司建议基座模型用第三方，除非想创造生态，没必要自己做基础模型；
- 2B的海外生态相对好一点（海外对原创的尊重，国内法律上没有禁止抄袭）；
- 国内2B垂直赛道市场比较小，一般只能往上下游走；
- 做PaaS通用性更强，而SaaS风险相对更小；
- 市场很快会在大约半年内调整，整个中国的业态，也会回归到类似移动互联网的状态。大家都会进入到天气应用、交流应用等领域。今天还没有看到繁荣的应用生态系统，但我们为客户提供服务和培训的人已经有了这种状态。这表明市场化项目在这方面有很大的机会。当然，具体来说，需要结合特定场景、领域知识、BD积累等因素。我认为这是创业公司的优势，大部分公司应该利用这个层面的优势，而不是战略、形象；
- 在大模型领域，应用生态的兴衰机会应该以更大的大模型为导向。目前国内的百模大战仅仅是不良的短期现象，很快会被市场教育。
现场提问：
问题：阿里目前将阿里云作为一个独立运作的实体，预计很快将上市。整个阿里集团对于阿里云的前景非常看好。阿里的创始人多次提到，未来各行各业都将被模型化重塑，包括从最大的模型到其他各种模型。阿里云的增长潜力巨大，尤其是在为创业公司和中小企业提供基于模型的服务方面。因此，我想了解一下，对于阿里云与供应商模型结合形成的生态系统，老师对于其未来发展的看法，这是否是一个巨大的机遇？
程浩老师：
目前我认为这是非常自然的发展，从战略逻辑上来看也非常明确。就像微软一样，他们最初也是从头开始做起的。
我在一篇文章中看到，关于做教育的一家公司对于进军云计算领域有所顾虑，而阿里云作为一家云计算公司肯定会积极拥抱这个领域。在中国，BAT和其他一些大公司也在努力发展这个领域，但我认为阿里是最有动力的，因为它是零基建的，即使开放源代码，它的服务也是全面的。如果你有公司，就不需要再选择百度或其他云服务商了，因为阿里已经提供了所有你需要的服务。阿里对于推动这个领域的发展非常有动力。
尽管目前集团的整体发展可能不够理想，但我认为它有很大的潜力，因为阿里与百度、字节甚至腾讯相比，我觉得阿里在积累和场景方面是有所不足的，你知道吗？百度的场景非常自然，它可以直接整合问答系统等功能，这非常重要。腾讯在问答方面也很强大，它在全中国都有广泛的用户群体，是最好的大众场景之一。
为什么呢？因为我们的手机APP中只有微信是由自然语言交互驱动的。而其他APP，比如头条和抖音，你只是在浏览内容，可能还有百度，但是关键词搜索并不多见，对吧？你可能还有美团，但它主要是提供服务。所以腾讯的位置是最好的。
所以我觉得阿里虽然有音箱和钉钉等产品，但是相比起来，微信更有潜力。未来，我们的一些个人助理功能可能直接整合到微信中，这是最重要的场景。比如我要订机票，我会直接在微信中订。所以在场景方面，阿里与其他巨头（尤其是与百度和腾讯）相比存在劣势，因此它正在努力打造这种生态系统，而且是可能性最高的，实际的答案最好让时间来回答。
现场问答亮点：
- 大模型2C创业可能会有合规性问题（一旦被发现很容易被告到广信办）
- 去哪个省市创业的衡量指标：当地罚没金额占财政收入比例高的不适合创业（上海比较低）
AI Native还是AI Copilot？
程浩老师：
- 如果你是光脚的，你最好选择AI Native；如果你穿鞋了，那就选择AI Copilot；
- AI在全链条下的比例决定选哪种，比例高做AI Native，2B很难超过30%
- 实际上，很多产品都可以利用AI来完成，而不需要企业再去做；
- 我今天上午也提到过，哪家公司能够利用AI取决于什么？取决于AI在其中的价值，AI的价值在全链条下的比例；
- 在考量AI的比例时，你还需要将预算的90%纳入考虑范围，才能形成一个闭环，否则就不够完整。如果在这个过程中占用了大量的AI资源，那么与传统的大型企业相比，你的成本会更高；
- 相对来说，企业服务的链条会更长，单纯依靠AI的比例很可能不会超过30%甚至不到10%。但是，从另一方面来看，如果2C的链条比较短，比如在社交或聊天方面，使用AI的比例往往会超过10%。这也是为什么在2C上相对来说AI的比例会更高一些；
现场问答亮点：
- 教育行业中价值观对齐问题的决定因素比较大，教育行业数据壁垒比较高
- 最近的投融资属于寒冬中的寒冬，早期投资需要十年的和平环境，越是冬天精益创业越重要，会要求所有被投企业账上现有的资金实现现金流平衡，完全不要依赖于融资
- 寒冬是比较好的成长期
- 长期来看AI Copilot是不是过程性产品？
三、2B还是2C？
程浩老师：
- 2C国内缺流量红利，在巨头夹缝中生存；
- 2B国内的天花板比较低，海外2B天花板高，付费习惯好，需要团队有海外背景；
- 2B或2C最终取决于团队更擅长什么；
现场提问：
问题：关于中美研发和创业生态的差异，国内的风险投资起步相对较晚，创业者可能在国内只能获得商业智能等少量资源。我想知道，作为初创团队，我们应该做哪些关键事情，以及如何评估重要性？ 另外，有些朋友认为当前经济形势还不错，这对于从事AI创业的人来说是否适合？
程浩老师：
从投资角度来看，我觉得现在处于冬天的风险，或者说是寒冬中的寒冬，我们必须理解这个原因。我们必须面对一个问题，即如果你的事情能运作，那么在2020年底之前，对于初创公司来说是一个挑战。如果台湾出现了更多问题，就回答不了这些问题。因为今天的投资需要考虑10年的稳定环境。我们总是担心这件事，以前可能一年能解决，但现在这个问题比较棘手。这就是为什么我说中国的投资市场，尤其是早期投资市场是非常强的。
当然也有一些限制，比如卡脖子的问题。除了这些方面，还有什么建议？我认为在经济进入冬天时，我们需要在月度层面上进行创业。简而言之，当市场情况良好时，你可以迅速获得2000万的融资。同时，你可以尝试更多可能性，因为有些尝试可能会失败，但今年可能只有一两个能够成功。那么你必须专注于做一件事情，而且要在产品市场建立之前，这很重要。
你是投资10个人还是100个人？这个结果对我没有影响，只是你可能投入了100万或者1000万。所以，越早期的阶段就越重要。
商业模式：免费还是收费？
程浩老师：
- 2B不收费可能成为优势；
- 2C大模型很难完全免费，需要考虑token费用谁承担；
- 2D开源软件可能免费，云服务收费或者提供business收费版本；
发力重点：应用还是模型？
程浩老师：
- 垂直行业类大模型很难压缩行业数据；
- 很多行业的数据不在网上，是垂类大模型机会；
- 对错很重要且价值高的行业更适合做垂类大模型；
现场提问：
问题：刚才提到的大部分观点都是基于通用领域的概念。但实际上，有一句话我认为很重要，通用性越强，限制就越多，就像人一样。通用模型虽然能够被广泛应用，但在特定领域的模型中，比如针对某个行业的垂直模型，我们如何看待它们潜力呢？
程浩老师：
我认为垂直模型在特定领域有很大的发展空间。根据数据统计，80%有价值的数据属于垂直领域。特别是医疗领域，在初级阶段，大部分医疗领域的私域数据非常有价值，因为在没有这些数据的情况下，很难支持相关工作。信息是实现这一支持的前提条件。即使现在数据可以在不同地方进行迁移，但仍未到达这个阶段。这种情况下，垂直模型在满足特定需求方面发挥着重要作用。如果这种定制化确实非常重要，那么垂直模型可能更适合。这是第一点。
第二点，我认为不同应用场景下的需求也有所不同。对于那些容错率要求低、但行业影响力较大的任务，模型的推理价值通常更高。但对于那些对于对错没有明确要求、或者并不那么重要的任务，甚至有时候并没有对错之分的情况，通用模型则更适合。
在微信中，如果你要求他给你做个图，他给你提供了100个选项，让你选择一个，你不满意也没关系。所以，我认为不同场景有不同的空间，垂直大模型通常具有对数据可控性的优势，而通用模型相对模糊和广泛，因为它们各自具有不同的特点和优势。
为什么核弹多年来没有再次使用，为什么核能一直没有得到广泛应用？这是因为我们所追求的不仅仅是合理性，我们需要的是可控性。在许多垂直领域中，价值更多地体现在可控性方面。