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AIGC创业者和投资人应该优先考虑解决实际问题和满足用户需求，而不是纯粹追寻技术，“拿着锤子找钉子”。
| 嘉宾 |
杜雨 《AIGC：智能创作时代》《WEB3.0：赋能数字经济新时代》作者、科技创业加速器QAQ创始人
| 内容 |
投资：切合需求，慎思笃行
复旦金融评论：微软作为OpenAI的投资方，之后不仅可以通过自己研发AIGC的产品，还可以在ChatGPT估值提升的过程中获利。最初，AIGC的产品是通过C端产品打开市场的，但也许C端用户的付费意愿不太强。考虑到这一点，是否需要从B端入手来实现盈利？如果商业化的重点在B端，这些产品如何持续地帮助企业降本增效呢？
杜雨：我认为从2C市场首先实现盈利的假设不一定成立，AI公司在C端能盈利或在B端盈利还是要走一步看一步的。消费者最容易关注到一些离生活比较近的事情。例如，AlphaGo与李世石的下围棋之战已经离我们比较远了。实际上，在AlphaGo之后，它的“兄弟姐妹”在许多领域都取得了很多成就，更容易在投入应用后打开市场，只不过这些领域好像离普通人的生活比较远。例如，AlphaFold2已经多次登上《自然》杂志的封面，因为它已经可以替代生物学家进行蛋白质结构的拆解、分析和预测。人工智能制药实际上是一个巨大的市场，无论是在收入还是利润方面都相对可观的。
今天来看ChatGPT的商业前景，可能并不是那么明朗。我们会发现每次调用ChatGPT消耗的成本可能还是相对较高的，单位成本可能并不经济。从当前的情况来看，至少从ChatGPT这个应用来看，C端市场尚未完全证明用户的付费意愿。而B端市场的商业化前景似乎更好，例如将AI用于制药、能源等领域。这个结论在当前的场景下是正确的，但从长远来看则未必如此。
不过，我认为OpenAI在ChatGPT之后，在C端的商业前景和创新非常广阔。就像移动互联网时代的直播电商、共享单车、共享充电宝、移动支付等，创造出类似但并不完全相同的商业模式。这让我想到投资快手的例子。当时我们在参与尽职调查时会考虑快手该如何通过广告盈利，插播过多广告又可能影响用户体验。因此，我们估算它的商业化潜力非常低。但是大家都没有预见到，随着4G时代的到来，快手居然通过直播获得了比广告更高的商业化收益。但是当初吸引我们投资快手的是它的用户增和用户黏性。既然今天AI已经来了，如果接下来出现了原生人工智能应用，它们会像过去在移动互联网时代一样，以有足够多的用户和足够强的用户黏性，在创新领域创造出许多超出预期、始料未及的商业模式。
如果今天不知道如何让你的业务商业化，只要证明它是用户真正需要的，那么收费只是时间问题。今天OpenAI的ChatGPT也是类似的。我就开个脑洞，因为埃隆·马斯克也是Web3.0的拥护者。如果有一天ChatGPT有一个激励机制，能让每个用户交换他们拥有的特有知识，那么我们就与它形成了一种共生关系。ChatGPT将成为世界上拥有最多知识的智慧大脑。当每个人向它传授知识时，也可以获得一定的激励。我相信这种创新型的商业模式在未来也是可期的。
复旦金融评论：微软正商讨以290亿美元估值对OpenAI注资100亿美元的交易，而OpenAI通过微软和其他的投资者支持的1亿美元创业基金投资了至少16家初创公司。在AIGC领域，OpenAI是否会形成一家独大的局面。对于中外相关领域的科技巨头或初创公司，在投资和被投的方面意味着什么？
杜雨：这个问题的答案视角度而定。如果我们从OpenAI作为一个潜在的上市公司的角度出发，或者按照我们熟悉的传统商业分析逻辑来看，似乎是符合你的观点的。也许在解决一些特定的、有标准答案的问题时，人工智能会更容易出现一家独大的局面。但是，一旦涉及到内容和创意，这个行业的特性决定了它不会有那么强的垄断局面。
我清楚地记得，山姆·阿尔特曼曾与媒体分享，说他们做通用人工智能OpenAI的原因就是要反对Google在AI领域的垄断，因此我更愿意相信后者的可能性。我认为OpenAI今天可能并没有将自己定位为一家只追求商业回报的公司，而是在推动整个人类进步的大背景下开启了一个新时代。OpenAI至今做的很多事情没有纯逐利，可能更多的是在营造一个生态，它如今的商业模式也是不够清晰。像埃隆·马斯克这样独立思考能力特别强的人，更有可能跳出传统商业模式的框架，创造出更具创新性的模式。
在中国市场还没有出现ChatGPT这样具有开放生态并面向C端用户的应用。而像百度这样的公司，前两年已经将其AI能力开放到了智能驾驶、生物医药等领域。所以我认为国内的这些公司可能因为选择的场景更多是在B端，消费者感知没有那么深，而技术差距目前没有定论。
AI落脚到内容相关产业必然会出现百花齐放、百家争鸣的局面。其实，在与内容创作相关的领域，我认为用户消费的不仅仅是物质上的东西，有时还有精神上的愉悦。这种愉悦是非常主观的，因此我不认为这个领域的竞争会非常激烈。
复旦金融评论：您在书中反复强调，投资人对AIGC领域不只是追求最佳的商业模式，需要升级为同时审视用户、市场和生意的多维角度，观察赛道上是否已经有比较强劲的独角兽。如果这样的话，产品方和投资方应该如何独辟蹊径，做出或找到有商业潜质的产品？
杜雨：我认为，无论是投资人还是创业者，在新技术涌现时往往会犯“拿着锤子找钉子”的错误，即不从需求出发，不以需求为导向。我们需要明确，投资和企业经营是商业行为，不论是2C还是2B，不论采用何种技术，都必须牢记解决问题、满足客户需求是根本目标。更为重要的是，我们应该关注今天用户和客户尚未得到满足的需求。只有从这个角度出发，才能更好地遵循商业规律。至于使用AI还是非AI、采用AI1.0还是AI2.0都是次要问题。成功的投资和企业在第一时间抓住了主要矛盾，即大量存在未被满足的需求或者没有得到很好满足的需求。只有通过满足这些需求，AI才能发挥作用。因此，从商业角度来看，创造没有实际需求的产品，这样做是很危险的。
复旦金融评论：随着参数规模和数据量的不断提升，对于算力的要求与日俱增，AI芯片需要特殊的一个设计和定制，对于中国的硬件公司有哪些机会和挑战？
杜雨：算法的支持需要更强的算力，这需要我们在硬件方面进行更多的创新。实际上，这最终是一个工具和问题之间的关系。集成电路市场在过去几年发生了很大的变化，尤其是国际市场上的市场格局变化很大。我们需要回到最本质的问题，即什么样的芯片能更好地支持我们今天新一代通用人工智能算法的运行。有时候我们不能只在单一维度上寻求突破。虽然我们都知道硬件层遵循摩尔定律，但是到达某一定数量级之后，需要进行一些考虑，我们称之为“后摩尔时代”。我们不能仅仅因为某个指标持续下降或上升，就认为它能够有助于我们优化问题的解决。
一方面，对于底层芯片产业，例如集成电路和半导体，需求量肯定会直接受到积极影响。因此，这些公司的收入肯定会从某种程度上受益。如果我们能更准确地预测通用人工智能的普及速度，那么这些公司也可以从中受益。
另一方面，芯片实际上属于制造业，不同于我们软件服务业的写代码，它不是可以轻易升级的东西，还要考虑市场预测方面的生产计划问题。既然它涉及到生产，就会有一个周期性。对于半导体集成电路产业的企业家来说，更重要的是要花更多时间去研究AIGC今天将落脚在哪种计算需求的需求量上的变化，从而推导出对于底层芯片的哪种芯片或技术的需求量更大。这确实需要做出预判，否则一旦决策与市场需求不匹配，可能会造成大量浪费。
复旦金融评论：今天ChatGPT的火爆，不免让我们想到去年热门的元宇宙。然而，从扎克·伯格（Mark Zuckerberg）对Meta的态度来看，元宇宙概念的热度似乎没有持续太长时间，而且它主要的应用也集中在游戏和虚拟现实领域。您刚才也提到了可能要等到2033年或更长时间，才能看到Web3.0、元宇宙、区块链以及NFT这些应用场景与AIGC的结合。您对未来商业机会和技术应用有哪些展望呢？
杜雨：一个问题是，热度的本质指的是大众市场的关注度，就是普通用户的关注度。普通用户一定会对应用层的创新和突破更敏感。ChatGPT虽然在2022年末推出，到2023年初备受关注，而它背后是近十年的积累，从2015年到2022年。过去7年大众都不知道OpenAI是谁、在做什么。对于元宇宙可能是一样的道理，也许经过7年或10年的时间，我们可以看到沉浸式领域出现类似ChatGPT一样令人振奋的应用。我认为科技创新的关键在于无论公众是否关注，每个领域的创新都在不断地进行和前进。
另一个问题是，如果我们将AIGC和虚拟世界的结合考虑在内，最直观的逻辑是，AIGC可以及时提高内容生产的效率，对虚拟世界各种元素的设计创造就会变得更高效，更快捷。因为沉浸式世界中需要数字孪生，即将物理世界中的每个物件都进行3D模型的再造。这个过程需要花费大量的工作量，包括人、物、植物和动物等所有东西都需要映射到数字世界中。使用AIGC或许就可以让我们更快地进入Meta所讲的元宇宙时代，让每个消费者更早地体验沉浸式的世界。例如，像Roblox这样的平台曾经收购过一家名为Loom.ai的公司。该公司使用AIGC技术快速生成虚拟人。在玩Roblox时，我们可能需要花费很长时间去捏脸、制作虚拟人。但有了Loom.ai的技术，虚拟世界中构建虚拟人的门槛变得更低，越来越多的人可以参与其中，虚拟世界的构建过程也会变得更快。
- 策划/采访：潘 琦
- 制作/运营：葛雯瑄
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