真格基金管理合伙人戴雨森有一个比喻：GPT-3 的出现等于发现新大陆，而 的出现，好比是在新大陆上发现了黄金。
中国公司的追赶之旅则如同知道了新大陆和黄金所在，并且知道 是坐船去的，也知道船大概的样子，却没有详细地图。
但戴雨森仍然对中国公司能开发出自己的大模型并建立生态充满信心。因为在他看来，有人能坐泰坦尼克号去新大陆、有人坐飞机、有人坐帆船、有的颠簸、有的漏水，但最终都会到达目的地。
近日，「新皮层」同戴雨森进行了一场访谈，话题涉及生成式 AI 的商业价值、它会如何重塑商业生态、创业公司的机会，以及我们在 AI 新纪元中正走在哪个阶段。
以下是本次访谈的文字稿件，希望对你有所启发，也欢迎在评论区和我们交流。
01
大模型让智能的商业成本趋近于 0
Q：生成式 AI 的浪潮从 发布开始，作为投资人，你从何时关注到这个领域？
戴雨森：从 GPT-3 开始，我们的关注度就越来越高。我们之前也持续在看 AI 项目，但就像在 诞生后，投资移动互联网才真正有意义一样，对生成式 AI 的投资也在 之后才变得真正有意义。
Q：在你看来， 是什么级别的创新？
戴雨森：对于学界，GPT-3 是极具突破性的。从那时起，学界就逐渐意识到，我们已经进入了一个新纪元。而 则是一个跨越式的产品，它很好地向大众展示了 GPT 模型已具备的能力。所以它们的热度很不一样。
其次，回看历史，当做一件事情的成本突然降到极低，甚至为 0 的时候，会催生很多化学反应和本质变化。历史上，「智能」这个词一直都意味着「人」，需要多少智能，实则是需要多少人。而现在，理解和生成的成本近乎为 0 ，这会带来巨大的变化，让「智能」这种原来稀缺的资源不再稀缺。我觉得称之为工业革命并不过分。工业革命极大地降低了动力的成本，使之变得非常便宜，人们做事的能力因此增加了 10 倍、 100 倍。
第三，它的应用场景非常广阔。之前， AI 只能在一个特定领域内工作，比如人脸识别、自动驾驶等。而大模型逻辑推理能力能使 AI 应用于更为广阔的领域。像使用计算机一样，大量的人都将会需要 AI 助手。无论是对于设计师、作家，还是投资人、企业高管、律师， AI 助手带来的生产力变革都是显著的。
从生成式 AI 到 AGI 可能还有很长的路要走。最终价值就是大幅降低做事的成本、提高效率。人和机器交互的范式将发生变化，因而有大量应用可以被重做。
Q：除了大语言模型，生成式 AI 的模型越来越多，它们之间未来会是什么关系？
戴雨森：多模态肯定是个大趋势。在 2017 年，对抗式生成网络 GAN 就非常火，它生成的图像质量比原来好了很多。 Model 出来之后，又比 GAN 进步很多。
AI 领域不断在出现这种情况。一个新模型代表一种新范式，出现的时候远超之前的效果。所以到现在也不能说大模型是终局。如果两三年前你问这个问题，专家会觉得 BERT 这个双向生成的模型更好，GPT-1 和 2 也比不上 BERT，直到两年后 GPT-3 出现，大家忽然又觉得这种单向预测模型是更好的解决方案。
图灵奖获得者杨立昆也认为，大模型也许只是中间的一小步，甚至是一个弯路，也许人们还会发现更好的解法。我觉得是完全有可能的。
Q：为什么在 之前人们没有对生成式技术产生热情？
戴雨森：之前的模型都没有突破「人工智障」的阈值。GPT-3 的出现等于发现新大陆。哥伦布肯定是激动的，因为他就是想发现新大陆。但是对于普通人，新大陆能干什么呢？看起来很荒芜。 的出现，好比是在新大陆上发现了黄金，所有人都明白要去淘金了。它用技术和产品，展现了商业的价值。
每一次技术革命都会有一个这样的时刻。技术已经到来了，但大家不知道拿它做什么。直到有一个好产品出现——直观、无可辩驳地展示了这个技术能做到什么。其实互联网在 1970 年代就有了，但直到 1993 年网景浏览器诞生，大家才突然意识到，哇，我可以在互联网上做一个网站让大家来访问。一下子就都明白了。
我们常常需要一个划时代的产品去告诉大家一项新技术可以做什么。这也是为什么黄仁勋将 称为 AI 的「 时刻」。
02
「 AI 化 」只是第一步，「 AI 原生 」能创造更大价值
Q：AI 带来的效率改变是在原有产业结构不变的基础上提高它们的效率，还是会产生新的结构性变化、出现新的生态？
戴雨森：在一个新技术刚出现时，早期应用一般都是「新瓶装旧酒」，即用新技术把已有场景再做一遍，比如现在大家都试着在应用里加入一个 。
这在互联网早期也出现过。互联网刚诞生时，大家也不知道拿它干嘛。于是邮件就变成了电子邮件、报纸杂志变成了电子报纸，也就是门户网站。每个公司都想要做一个自己的网站，但不知道有什么用。在这个阶段，新技术带来的真实价值往往是有限的，也会迎来第一个预期落空的回调。
第二个阶段，在新技术普及之后，会逐渐产生新技术原生的商业模式，也是能获得最大价值的部分。比如当所有人都把大量信息放上网之后，为了检索，就出现了搜索引擎；大量用户上网之后，就出现了即时通讯和社交网络。移动互联网也是如此。随着智能手机普及，信息消费变得更加高频和个性化，在很多场景里，推荐引擎（比如今日头条）逐渐替代了搜索引擎。
有人会讨论第三个阶段，比如超级人工智能是不是会产生、人是不是会被取代。我觉得这已经超越商业模式范畴，进入了哲学领域。目前可能还没到这个阶段。
Q：你觉得我们现在处于哪个阶段？是前两个阶段的混合吗？
戴雨森：首先肯定是要把已有场景都做一遍。比如 之前有很多 ，常被叫做「人工智障」。 也是 ，但它很聪明。绘画、写文章，这些场景都会接入 AI 工具。比如微软在浏览器和办公软件中都加入了 AI 能力（指 和 365 ）。第一步，大家都会把自己先「 AI 化」。
AI 化之后，每个人都会有很多 AI 助手。这些 AI 之间如何互相通讯、协作就是新的问题。再比如说，当每个人生活和工作中都在使用大量不同的 AI 助手，随之也会搜集和产生大量新的数据。到时候会不会产生一些原来根本不存在的场景，能做一些原来根本做不到的事情？很多人会想象，电影《 Her 》中男主和 AI 谈恋爱的情景。这样的想象是富有浪漫主义的，未必成真，但 AI 带来了无尽的想象空间，让创业者和早期投资人都很兴奋。
Q：会出现全新的平台型企业吗？现有企业如果不跟进会怎样？
戴雨森：我觉得是很有可能的。新的平台会出现，但大概率不是旧平台+ AI 功能，也不会解决已有平台解决得很好的问题。比如，我并不看好 + 的组合。用户的使用习惯已然被塑造，直接引入全新的交互技术，是很难适应的。因此， 成为新平台的可能性是大于 蜕变的。
新平台出现的先决条件，是新技术要做到一些原有技术完全做不到的功能，或者成数量级地提高用户体验。如果只是提高一个百分比，那用户大概率是缺乏迁移动力的。这些新场景是什么，是我们都在不断思考、寻找的。
Q：你认为留给没有 AI 功能的应用留住用户的时间有多长？
戴雨森：AI 能够直接替代、满足用户需求的产品，是有很大风险的，比如语言、翻译类产品。但有的产品与工作流整合更紧密，替代壁垒就更高。例如企业内部管理软件，对安全性要求高的软件，有数据和用户关系壁垒的软件等。
Q：C 端会更快？
戴雨森：C 端是比较快的。语言写作类最快， 本身就是一个更好的工具产品，可以直接完成简单的翻译总结。对白领来说，不用动太多脑，缺乏创造性却又不得不做的文字工作，都可以省掉。设计工具也是，设计师大量时间都在做类似于缝合怪、寻找和拼贴的工作，文生图或图生图应用可以大大解放设计师的时间，到真正的创意工作上来。
技术的本质，是让每个人都变成超人。农耕时代，所有事情都得人自己干。互联网时代有了 ，人就变成了某种程度的超人。有了 AI 之后，我们又会比一二十年前的人更像超人。
Q：哪些产业可能会被AI颠覆？
戴雨森：人类一直在消灭工作。技术的进步会把原来的专职工作融合到每个人身上。例如，以前有电梯操作员、打字员、驾驶员、翻译等工作，都逐渐被新的技术和工具整合到我们身上。
生成式AI和互联网刚出现时不太一样。AI 是一个无形的技术，最终在找寻有形的产品场景落地、与用户建立关联，这个时候具备产品和场景的互联网公司是有优势的。
但反过来，一些新产品冷启动变得可行。很多线上游戏都有网络效应，要大家一起玩才有意思。如果AI和真人玩家没有区别，也许游戏的冷启动就会变得更简单，所谓「元宇宙」也就能变成现实。
03
创业公司：一开始不要把产品想复杂
Q：AI 带来的商机里，哪些会是创业公司的机会？
戴雨森：创业公司在应用层会有很多机会。底层模型已经被封装得越来越好，创业者可以专注开发应用，而不用太考虑如何实现底层大模型。 Face 这样的开源社区也已经聚集了很多贡献者，为创业者做出自己的应用程序做好了准备。
移动互联网后期，年轻创业者或者独立开发者越来越难做出一个大的东西，因为赛道已经变得很内卷。现在我们又重新开始比拼创意。一个很小的团队，甚至是一些个人开发者，都可以做出很有意思的产品。
技术革命的早期，不需要很复杂的产品就可以成功。 刚发布的时候，有一个好摄像头，很多人开始拍照，于是美国就出现了 。一开始 就是个滤镜工具，是一百分之一。但在积累了很多用户内容之后，它就变成了社交平台。
现在我们看到的很多也是工具型产品的机会，一上来显得比较单薄，这也就是互联网和移动互联网早期的样子。互联网最早的一个大应用是 Yahoo ，就是一个导航站。中国也有好 123 ，都很简单。
Q：你们看过哪些类型的项目？
戴雨森：我们看了很多，也投了一些。比如说有的工具是把一个 PDF 放进去，就可以输出总结；有的是帮你总结 或者 上的内容；还有的是帮你审查这个网页上有什么问题，或者帮你做一个跟自己一样的虚拟人模型。都是很有意思的工具，在做一些之前做不到的事情。
但具体谁能够积累足够多的用户、谁能够在场景里形成壁垒，就要去做、去经营、去竞争，最后跑出来。应用层跟底层技术关系其实没那么大，更多是抓住了一个正确的场景，找到了正确的用户需求，把它做好。
Q：创业者也有人自己去训练大模型的，你怎么判断大模型的终局？
戴雨森：我们也在看，并且投了一些大模型公司。中国缺一个 GPT-4 级别的大模型。在做大模型的思路上，有人做开源，有人做多模态，有人做能够在本地跑的、规模小一点但性能还不错的模型，有很多尝试。这个领域的结果可能会收敛，不会有很多个大模型。可能有那么几家还不错，最后成为核心基础设施提供者。但现在判断终局还太早。
Q：大模型会有互联网那么大的马太效应吗？
戴雨森：要看是 ToB 还是 ToC。比如像 、Meta ，它们的核心产品都是 ToC 的，形成赢家通吃的局面。但是 ToB 的公有云，美国三家主要的公有云公司都有不错的市场份额。因为 ToB 只要性能没有大差异，总会落回价格、服务、生态层面去竞争。
目前来看，底层大模型有点像 ToB 的公有云，至少目前商业模式就是卖 API（ ，应用程序接口）。现在 跑在很前面，但其他几家云计算公司的模型也在进化，也不能说差很多。
各有千秋的话，可能形成几家寡头垄断。但 也可能一骑绝尘，大家都和它差距很远，因而形成了技术壁垒，最后都要用 的模型。按目前我们看到的，可能不会有那么大的差距。
Q：可能更像云，不像互联网？
戴雨森：基础模型主要是 ToB。但是应用层，比如通用 AI 助手，很可能赢家通吃。如果你要下载通用型 AI 助手，假设一个 AI 口才最好、脑子最活，价格又很低，那为什么大家不用最好的？大家都想请那个最聪明的助手。
Q：对于应用层的创业者来说，是否一旦产品架构到了某个大模型上去，就很难再切换？不像换云计算平台那样容易？
戴雨森：很多人基于大模型做应用，需要的是大模型的语言能力，而非知识。大模型自己是缺乏知识的。现在大的范式是，应用产生内容，然后我通过语言模型让内容和用户去做交互。比如微软的 Bing，其实是 Bing 搜索出结果，再让前端的语言模型讲给用户听。模型起到的是一个传声筒的作用。
语言和知识是分开的。当然， 学习过很多语料，本身已经具备很多知识。但那些知识——第一它会有幻觉，会一本正经胡说八道；第二，它很难实时更新，因为训练需要时间。所以你可以把它理解成一个应用的「嘴替」，可能到最后你会发现用哪个大模型并不是那么重要。给用户提供服务的可能是整合模型，里面有 的大模型、有 的模型、甚至有某种基于规则的模型。
你提出问题后，应用会将这个问题给到不同的大模型，再把最好的回答放出来。或者整合几个回答后再告诉你，都是有可能的。因此，如果大模型只是一个引擎，数据并没有在大模型里，那在某种程度上大模型就是可切换的产品。
Q：在诸多机会中，真格基金会更看重什么类型的项目？
戴雨森：我们一直秉承投人逻辑。有一些人是 AI 里非常厉害的，有很强的技术能力和工程水平。也有的人对于商业创业很有经验，能够在新时代到来时找到新的机会。我们分别叫做「小天才」和「老司机」。
应用端会有很多有意思的东西。大模型端很烧钱，竞争很强，但大家需要去布局。
04
大模型仍然诸多工程问题需要解决
Q：很多中国公司都在 发布后不久，就推出了自己的类 产品，训练大模型的技术有这么简单吗？
戴雨森：单纯弄个叫「大模型」的东西，只要有算力、有显卡、有语料、有算法，拼凑出来是不难的。但里面有很多工程上的具体挑战，需要时间积累。
清洗中文语料是相对困难的。虽然 它们用的都是开源数据，但就好像都从同一个地方买菜，如何清洗、如何制备原材料，会变得很重要。里面有很多需要试错、需要 know-how 的地方。
其次是算法。大家对大方向相对明确，但最新的 GPT 没有开源。有点像你去新大陆，你知道 是坐帆船去的，也知道帆船大概的样子，可是你没有详细地图。
Q：那还是要冒险的。
戴雨森：对，我挺喜欢新大陆这个比喻的。大模型不完全是新事物，大家都有一些积累。但 GPT 强就强在，它不只是有技术突破，它实现了产品上的突破。
产品上的突破就包括怎么做对齐（ ），怎么做监督学习中的对话范本，这些都非常需要一些 know-how 。我们会经历摸索期，但我整体还是比较乐观的。语料、算力、算法上，不存在我们完全无法逾越的障碍。
其次，大模型 80 分也能用。还用新大陆打比方，有人坐泰坦尼克号去新大陆，有人坐飞机、有人坐帆船、有的颠簸、有的漏水，但最终都会到达目的地。一些国产模型和 当然有差距，不过也在变好。
Q：硅谷的生成式 AI 是什么样的生态，跟中国有什么差别？
戴雨森：硅谷有各种各样 for X ，即某个场景下的 AI 助手。程序员的助手、律师的助手、医生的助手……只要是与白领、语言相关的工作，就会有很多 AI 助手。也有像 .ai 这种更娱乐性的。原来做虚拟人，追求的都是视觉上的相似性。但实际上，一个能和你交流的虚拟人，可能比视觉模拟更重要。
应用层百花齐放，大家都在想如何用新的交互方式创造有意思的应用，如何在应用中更好地部署、调教大模型，更好地挑选各种各样的场景。我们看到硅谷的 VC 也都在投资这样的项目。
Q：上一轮的 AI 浪潮，从 2012 年深度学习变得可以产品化开始，热度持续了近 10 年，在中国也产生了 AI 四小龙这样的成果。你认为这一轮热潮的特点会和上一轮有什么不同？
戴雨森：首先， AI 新浪潮的范畴、热度和影响力会更大。上一个时代的 AI 只存在于计算机视觉、自动驾驶等少数几个领域，相对在几个单点。这一轮，基本你能想到的、所有与信息相关的领域都可能产生相应的应用。
第二，原来的 AI 创业者都要自己训练模型，自己搭架构。现在，你可以通过很低的价格获取一个很好用的 API ，像搭乐高积木一样，搭出更大的建筑、更好的应用。
第三，模型不用完美也可以工作。
虽然任何一次浪潮都有泡沫，这次也是如此。但泡沫下面的啤酒还是比较真实的。
Q：那之前像 AI 四小龙那样的垂直领域还存在吗？
戴雨森：我觉得也不一定。 像瑞士军刀，它可以帮你出题、写论文、做总结，但每一个干得都不够好。如果你的需求只是切水果，瑞士军刀是够用的。可如果你要去森林里开山劈路，那瑞士军刀是不够的。
因此，在你的垂直领域做到足够深，能够基于大模型做更多的 Fine-tune （精调），或者把更多的用户专有数据跟模型结合，就可能让你的产品不可替代。但如果你的产品很薄，就会被一把瑞士军刀替代。
Q：国内不同公司推出大模型的进度开始拉开差距，你认为这主要跟什么有关？
戴雨森：现在真的非常早期。 刚刚发布两三个月时，你能怎么判断 10 年之后的终局？我认为这是长期的事情，是长达一二十年的大趋势，和互联网、移动互联网在一个级别。我们现在讨论的很多东西，长时间看可能都是错的。在这个阶段并不需要追求一个月、两个月的进度超前。
Q：如果与移动互联网早期相比的话，国内产业现在的焦虑程度是否比移动互联网早期高很多？
戴雨森：第一，经历过互联网、移动互联网后，大家都意识到，在科技创新来临的时候要去投入，因为类似的范式变革已经发生过了。第二，大家肯定是有焦虑，这来源于和美国的对比。
但要真正创造价值，肯定是一个长期过程。不是一个月、 三个月、 一年就定胜负，有踏踏实实的恒心更重要。很多人在互联网里，也起了大早，赶了晚集。
Q：你会不会觉得现在投资过热？
戴雨森：短期会存在高估。GPT 也一样，现在还天天胡说八道，大家好像也不太在意。这是因为它还有局限，技术方面还有空间。长期看，它能做很多以前想象不到的事情。我希望大家能够降低些热度，多些脚踏实地。
不过这也是正常的，我自己也非常激动。和最开始看到互联网一样，我看到很多相似的东西。
刚发布时，外界也充满了质疑。而我们现在见到的所有厉害的移动互联网应用，也都是过了很久之后才出现的。字节跳动 2012 年才创办，在 发布好几年之后。
Q：到今年年底，你们会有一个什么样的预期？行业会变成什么样？会有怎么样的项目出现？
戴雨森：肯定会有进步，离大家的期待值可能又有点落差。到年底，中国公司大模型达到 GPT 的水平，我觉得是很有可能的。要给大家多一些时间，里面有很多的工程问题需要解决，都得需要实践、经验。
反而我更担心的还是人的层面。哪怕是大公司，也承认做最新算法有些要解决的潜在问题。我们缺一些顶级的科学家。
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