人工智能的“资本游戏”

“大模型的投资其实在ChatGPT发布前就已经结束了。”云启资本合伙人陈昱在见完公司一位出资者（LP）后对《第一财经》杂志说。

说这句话的时候，陈昱显得轻松，他所在的机构就是那个精准踩中游戏节奏的幸运儿。2021年，云启资本参与了MiniMax的天使轮融资，后者现在估值约12亿美元，为目前中国估值最高的生成式AI独角兽，由来自商汤的通用智能技术前负责人闫俊杰创立。估值紧随MiniMax的是智谱AI、百川智能和零一万物，目前资本市场对这3家初创公司的估值都是10亿美元，3家公司的创始团队分别来自清华大学、搜狗和创新工场。

不是所有投资人都像陈昱这么幸运，在生成式AI浪潮兴起前夜，不早也不晚，遇到了从商汤出来的创业者。线性资本也曾在ChatGPT发布后寻找过模型层的投资标的，最终都因价格过高而放弃。这家投资机构目前把主要投资放到了应用层。

模型层和应用层是生成式AI领域逐渐形成的上下游。这个概念最初由OpenAI在2022年年底提出，当时，这家公司发布了著名的聊天机器人ChatGPT，让用户可以像微信聊天一样与AI对话，向AI请教问题或者干脆将它当作倾诉对象。不过，OpenAI真正想向市场推销的并不是这个聊天机器人，而是它背后的模型—最初是GPT-3.5，2023年3月进化到GPT-4。在OpenAI构想的商业模式里，OpenAI提供智力（即模型），其他公司基于这个智力平台创造上层应用，从而将模型本身变成一个基座、一个平台，以及一个超级AI。最终，应用层公司从它们俘获的用户那里收取使用费或获得广告费，而OpenAI这样的模型公司通过向应用层公司收取使用模型的订阅费。

这种分工很容易理解，但在ChatGPT发布后的那半年（也就是2023年上半年），它并不怎么被创业者接受，因为他们发现：这跟互联网和移动互联网时代的创业不同，互联网作为一种底层技术不会冲到前台把应用层的活也干了，它只是一种通信技术；生成式AI就不同了，随着模型越来越强大，这个智力怪兽会不断吃掉原本属于应用层的创业项目，就像模型周边有一个“杀伤区”，当模型的能力变强，杀伤区就会变大。

Jasper就是前车之鉴，这家公司是2022年的明星AI公司，它基于OpenAI的GPT-3模型构建了一个AI文本生成工具，主要向传媒营销从业者提供创意内容生成服务。发现这个需求旺盛的细分市场后，Jasper2022年的年度经常性收入（ARR）相比2021年翻了一番，达到8000万美元，并且公司成立18个月后就获得了15亿美元估值。然而这个增长神话随着ChatGPT的推出戛然而止。2023年9月有媒体爆出，Jasper已经降低收入预期并开始裁员，两位创始人也相继辞职。

然而经过2023年的博弈，到了ChatGPT发布一周年这个节点，这种模型层和应用层的分工又转而被市场接受—推动这种转变的不是技术本身，而是投资技术的人。

模型层：资本游戏残酷，时机更残酷

陈昱眼中，在中国，除了MiniMax与智谱，其他在大模型层面的创业公司几乎已经被判了“死刑”，尤其是那些ChatGPT爆红之后才匆忙组建的公司，例如王小川的百川智能、岂凡超的深言科技，以及王慧文的光年之外。

他给出的理由很简单，大模型是极度烧钱的生意，技术巨头可以靠其他业务输血坚持，创业公司则必须融到足够多的钱才有可能活下来，而每个市场上的钱能养活的大模型创业公司，很难超过两个。

事实的确如此。从成本看，训练一个大模型需要支付高昂的研发人员工资（平均年薪接近百万美元），购买并清洗训练所需的数据（越来越稀缺），承担每天数十万美元的电费以及更为昂贵的算力费用。以OpenAI训练GPT-4为例，上述开销算下来大约是6700万美元—这还仅仅是训练的费用。当GPT-4这样的大模型训练完毕，如果想让用户使用它，例如让ChatGPT为程序员生成代码，专业的表述就是用GPT-4做推理，OpenAI还需要支付算力成本，据估算这项成本超过100万美元/天。“想要做大模型创业，没有上亿美元根本上不了牌桌。”陈昱说。

此外，风险投资（VC）机构也不愿意在一个细分市场中押注两个以上的项目，因为“再多的话，资本就无法退出”。团购市场中的点评与美团、外卖市场中的美团与饿了么、打车市场中的滴滴和快的……这些行业都经历过“百团大战”，最后能让资本安全退出的只有“两家公司”模式，市场已一再验证过这一点。

硅谷AI投资地图（模型篇）

 硅谷AI投资地图（应用篇）

百川智能的投资者名单似乎也在说明资本市场的态度，其中只出现了阿里巴巴、腾讯、小米等大公司型的投资者，而没有一家VC机构在列。

市场之所以“选中”MiniMax和智谱，原因之一是这两家公司都创立得够早，但也不是过早。它们都是在ChatGPT发布前一两年创立的，其中MiniMax创立于2021年年底，智谱再早一点，创立于2019年。根据智谱CEO张鹏和投资了MiniMax的陈昱对《第一财经》杂志的说法，智谱和MiniMax都是在看到了OpenAI发布的GPT-3后认识到市场机遇的，那时是2020年，比ChatGPT的发布早两年。

时机对于投资者来说同样残酷。“投资的窗口期很短，最多6个月，像是智谱、MiniMax这些公司早在大家还没发现之前就已经被投掉了。”陈昱说。无论是创业者还是VC机构，一旦错过了投融资的窗口期，后面的道路就会变得艰难，后面加入的创业公司很难拿到下一轮融资，而VC公司想投资智谱和MiniMax，成本也比之前高得多。

像MiniMax与智谱这样的双寡头局面不仅存在于中国的大模型市场，在美国同样如此—只不过它们背后站着的都是技术大公司。美国生成式AI的两大寡头，一家是微软支持的OpenAI，另一家是Google与亚马逊支持的Anthropic，前者目前估值860亿美元，后者的估值为184亿美元。其他AI独角兽的市场估值都在百亿美元以下，和它们差了一个数量级。

在硅谷，生成式AI激起了比在中国丰富得多的泡沫。2023年年初ChatGPT发布后，OpenAI的估值上涨到290亿美元，到了2023年11月，其估值已膨胀到了860亿美元，成长3倍。仅一个月后，它寻求新一轮融资时提出的估值又上涨了，达到1000亿美元—作为对照，目前阿里巴巴的市值不到2000亿美元。

不过这些泡沫与没有真正了解资本心思的创业项目越来越无缘。相比估值不断膨胀的OpenAI，融资金额曾一度领先的InflectionAI（以下简称“Inflection”）自2023年7月完成13亿美元的融资后已经很久没有新的融资消息传出。这家由DeepMind联合创始人穆斯塔法·苏莱曼（MustafaSuleyman）创立的大模型公司同样有着明星投资者名单，例如比尔·盖茨和Google前首席执行官埃里克·施密特（EricSchmidt）。当资本和技术巨头们都已经选定了合作伙伴，留给其他模型公司的钱就不多了。

和中国市场一样，在资本作出选择之后，其他创业项目无论是自研模型还是使用开源的第三方模型，要么被降低估值，要么开始被按照应用层的项目估值—这类项目的估值相较于模型层通常会小一个数量级。主打AI社交的Character的遭遇大概就是如此。这家公司让用户可以像制作比萨一样制作属于自己的AI并与之聊天，有人在这个平台上为自己的已故亲人创建AI，也有的人把爱因斯坦或伊丽莎白女王的数据输入从而创造出AI版爱因斯坦和AI版女王。这家公司试图在2023年9月以50亿美元的估值融资，但直到现在仍未能兑现这笔融资，其估值因此停留在了上一轮融资时的12亿美元。

在模型层，中美两国市场都形成了双寡头格局，不过区别仍然存在，其中最大的差异就是两个市场的模型能力。相较于一年前的预期，陈昱对国内模型的进展感到失望。他认为模型要解决两个核心问题：好用、便宜。美国解决了第一点，尚未解决第二点，而中国两个都没有解决。

应用：到海外去

当模型层创业成为“资本的游戏”和大公司的阵地后，更多的VC机构将目光放在了产业链更下游。

“上半年大家都处于一个上头的阶段，很多钱都投给了那些对于资金需求量更大的公司（大模型创业公司），下半年不少应用层的公司逐渐被注意到。”线性资本投资副总裁白则人告诉《第一财经》杂志。线性资本前两年已经投资了一些与生成式AI相关的初创企业，目前该领域仍然是线性资本的重点投资方向。

然而对于应用层创业公司，大部分投资机构的态度同样谨慎。原因是即便市场被资本的运转逻辑强行分成了上游和下游，模型能力的提升对于下游应用的吞没威胁仍然存在。于是，被一个无所不能的大模型吞噬几乎成了每个应用层创业者的梦魇，尤其当山姆·阿尔特曼（SamAltman）在2023年11月举办的OpenAI开发者大会上推出GPTs和GPTStore，让用户可以通过上传数据定制一个独一无二的聊天机器人，并可以选择将它发布到公开市场上—就像每个开发者在苹果或安卓应用商店中所做的那样—这种担心达到了顶峰。

“我不仅当时担心，直到现在还担心。”心识宇宙创始人陶芳波对《第一财经》杂志说，“但这是一个开放的世界，如果你的东西真的被别人做了，说明你价值分层的判断没有做好，最后你也只能认输。”

MindOS是陶芳波公司的核心产品，这是一个让每个用户都能创建智能体（Agent）的平台，创建出来的智能体可以协助用户的工作和生活，例如查询并总结邮件、安排项目日程并跟踪进度等等。GPTs现在还没有MindOS智能体那么高的自由度，但包括陶芳波在内的所有人都不知道未来它可能发展成什么样子。“现在（应用层）创业最难的点就是不确定性，过去做一个应用，至少两三年是确定的，但现在连两三个月都不确定。对于创业团队来说，在变化中找到PMF（Product-MarketFit，产品-市场最佳契合点）的压力很大。”陶芳波说。

对于应用层创业公司如何寻找确定性，并在此基础上建立壁垒，几位风险投资人的答案非常统一，那就是数据。

丰元资本创始人李强对《第一财经》杂志称，“生成式AI时代真正的门槛是数据的积累，如果你只是用爬虫到网上去爬别人的数据，那么别人一拳头就能把你撂倒。只有你的产品和服务做得足够好，用户不断在你的平台上互动，这样产生的数据才有着巨大价值，也是大模型公司最缺乏的东西。”

中国AI投资地图（模型篇）