网易科技2024年重磅推出系列对话栏目《态度AGI》。本栏目以AGI为题,将对话100位AI专家、企业家、投资人。截至目前,已专访李开复,王小川,王仲远,闫俊杰,傅盛等AI领域热门人物。为了深入洞察产业变革,跟踪人工智能动态,栏目特别开辟全新系列《态度AGI——投资人系列访谈》。
该系列旨在通过深度对话,聚焦AI技术背后的资本力量,揭示投资人如何洞察行业趋势、评估项目价值,并在AI浪潮中寻找和培养潜在的独角兽企业。栏目将涵盖投资人的个人故事、投资哲学、以及对未来AI发展的预测和展望。第二十二期对话阿尔法公社创始合伙人、CEO许四清。
01 中国的产业应该学会用1%算力消耗去探索99%的应用场景。02 人工智能并不仅仅是一场科学竞赛,更是一场商业比拼。03 在中国,尽管我们强调推动原始创新,但早期投资严重不足,资源错配。04 目前,国有资本仍是人民币市场上最大的出资方。05 一定会有下一批张一鸣,但具体谁是,这是个问题。2024年,AI赛道的一级市场,依旧是共识很强,但确定性很弱。共识是:AI必定是未来最大的投资机会,不确定是:谁能跑出?在什么场景跑出?什么时候跑出?这种情绪在国内市场,则表现为:主流投资机构很少下注,但少数明星企业融资规模却一次次迎来新高——市场中的多数资金流向了少数头部企业,大量尚处早期的企业依旧融资困难。在此背景下,阿尔法公社则显得特别。作为一家天使投资机构,仅近期就密集投出十余笔,是少数频繁出手的机构之一。据阿尔法公社创始合伙人许四清介绍,其投资中每10笔交易里,差不多9笔都是企业拿到的第一笔钱,而单笔平均投资额更是达到1000万人民币,几乎是同类早期机构的5倍以上(YC约为30万美元)。巨大不确定性之下,频繁出手的阿尔法公社到底看到了什么?这场对人和机会的捕猎,许四清又是如何进行投资决策以及创业者选择的?站在2024年末,借着2024新一代人工智能(深圳)创业创新大赛的机会,网易科技与大赛的评委之一——阿尔法公社创始合伙人许四清,从AI产业的发展现状聊起,深入探讨了阿尔法公社的投资逻辑,以及他对未来AI行业的趋势判断。许四清向网易科技展示“AI的五层架构”
逐浪淘金,得先听得懂潮声。许四清要求团队每周发布“AI创投周报”,并且用公众号完全对外公开,以高强度的信息摄入,保持高敏锐度。“必须要深刻地了解每一个领域在发生什么。”他这样说。作为连续创业者出身的投资人,许四清认为,“中国的产业应该学会用1%算力消耗去探索99%的应用场景”。他将阿尔法公社的投资特点概括为:科学认知、准星前移和产业协同。而具体到投资逻辑,对于当前AI产业宏观的俯瞰,以及每一层架构中代表企业的深刻理解,则是指导其进行投资选择的关键。许四清偏爱有产业经验的创始人。他认为人工智能并不仅是一场科学竞赛,更是一场商业比拼。“只要是大厂关键岗位的的,你就去找阿尔法公社,在他们那得手率很高。”成为创业者之间的水下共识。这次对话,比起畅聊AGI理想,许四清让我们看到的,是AI如何贴地飞行的故事。“阿尔法公社在任何重大变革中都是最活跃的。”AI浪潮中,许四清要把巨大的不确定性转变为巨大的机会。许四清:Transformer出现后,我一度每天平均睡眠大概只有五个多小时,很兴奋,大量的时间都用来学习,跟企业家、创业者交流,和学界人士讨论,因为他们的经验极为宝贵。一个创业者,他所提供的信息和经验往往是来自一线最浓缩、最有价值的;大厂关键岗位的总经理总监把工程和商业探索都接近完成了,只是经常卡在大厂的决策掣肘和效率。学界的朋友帮助我们看懂到底这是个创新还是场革命。每周我们最重要的讨论会就是“Deal Watch”,我们会关注全球和中国范围内,出现的新人工智能公司,以及它们在做什么,我们的行业研究做得比较深,每个人都参与,这让我们对每个领域的变化都有比较深刻的理解。网易科技:阿尔法公社目前所投企业,大多是什么类型?许四清:若干年以来我们主要投资的企业偏向人工智能领域,尤其是早期的天使轮投资。在我们过去的交易中,差不多每10笔交易里有9笔是第一笔资金投入。过去一年多,我们投资了两个海外回国全职创业的院士、工业界CIO领军人物、资深连续创业者。现在有一批大厂资深人士在我们的支持下探讨产业新机会。我们的平均投资额通常是1,000万人民币,约是YC(30万美元)投资额的四五倍。资深创业者准备打大仗,靠几十万美元启动资金是远远不够的。许四清:首先,出手的前提是我们认为项目所在的赛道应该是优选赛道。就像耕地要耕肥水田。其次,我们非常重视创业者的特质,那些团队完整、敢拼敢打、具备领导力和坚韧精神的创业者,在我们这里会得到很多的加分,有些情况见面即决定投资。许四清:在选择时,有几种特质会在我们这得到优先考虑:大厂经验、具备学术积累形成的硬门槛,以及连续创业经验。这三种背景的创业者,我们的出手率会特别高。因为这种背景意味着他们其实已经掌握了创业所需技能,创业时只是换了个场景来应用这些经验。这部分人不仅有科学训练,还具备系统化的商业和工程素养,而这往往也是成功创业者最需要的。对于那些名校刚毕业的年轻创业者,我们也很乐于交流。虽然很多应用和创新领域中,我们认为创业者需要积累一定的工业界经验,但我们发现有不少优秀的年轻人有能力脱颖而出。现在,随着我们出手频次的增加,很多创业者通过小圈子了解到了我们,“只要是大厂的,你就去找阿尔法公社,在他们那得手率很高。”现在找我们的人越来越多,项目的质量也越来越高。许四清:我觉得,最重要的投资特点可以总结为三个方面:科学认知、准星前移和产业协同。首先,我们非常注重科学认知,必须清楚地了解事物的本质是什么,明白行业的发展趋势。接着,我们将准星前移,我们不走机会主义路线,与很多大基金等企业跑出来成绩后再追加资金不同,我们更多的是希望做到尽可能提前判断和识别未来的机会。第三个特点就是产业协同,我们不仅仅关注单一的企业,而是看整个行业的协同效应如何促进企业的发展。我们团队具备丰富的创业和行业经验,我本人连续创业三次,团队中的三位合伙人里有两位曾带领公司在海外上市。我们看项目时不仅仅从一投资人的角度,而是结合创业者、投资人和工业界三重视角,形成了非典型的投资人思维。我们会提前判断哪些项目具备高成功概率,而不需要等到数据跑出来才去关注。在创业初期,我们就会介入,甚至会与创业者共同商讨创业,用我们的经验和教训去帮助,为项目提供建议。在任何重大变革的时刻,阿尔法公司始终都是最活跃的。在我看来,任何变化背后其实蕴含着巨大的机会,尽管这些变化常常伴随着不确定性,特别是在资本领域,变化常常带来不小的风险。而把巨大的不确定性转化成巨大的机会,这正是我们的特点。网易科技:聚焦到AI领域,我们一般投的是哪些方向?许四清:投的比较多,除了纯粹的基础语言模型各层级都投了。许四清:中国起步晚,所以我的理解是大模型的开发主要是由工业界的大企业和政府投入重金来推动,因为这需要三个要素:人才、资金和海量数据尤其是需要非同一般的资金投入。战略上大模型政府肯定会推动,商业上大厂有更大的动力和优势。我们更看好的是垂类模型,直接利用模型能力来实现应用价值的项目。这类项目专注有商业价值的应用场景,所以我们会持续投资这些应用型的项目。许四清:过去一年里,我和创业者连续三次前往美国,深入了解了美国整个AI生态体系,从底层的硬件到上层的应用层级,逐层考察了大家耳熟能详的多家公司。我们可以先看一个来自OpenAI的流程模型。在训练一个大模型的四个步骤:预训练(Pre-train)、微调(Fine-tuning, SFT)、奖励模型(Reward Model)、强化学习(Reinforcement Learning, RLHF)中,粗略算,预训练阶段占据了99%的GPU资源,是最昂贵的一步。大模型已经开放,中国创业公司完全可以绕过最消耗资源的预训练阶段,将重点放在微调和强化学习上,用1%的算力投入去实现创新应用。
图片内容来源于OpenAI许四清:我认为算力层和基础设施层创业者依旧有机会,但需要冷静。我们说推理即钱眼,推理芯片虽然有很大机会,但创业者面临一个关键问题——对产能的依赖。新进入者要获得足够的产能支持,这一关不好过。往上一层基础设施也存在很大的潜力,就是把各种算力、跨云服务的问题一揽子解决。不过,这些领域通常更容易由大厂主导,像亚马逊、谷歌的云服务,以及国内的百度云、腾讯云、阿里云和华为云等。平台建设上,大厂已经建立起成熟的模型和资源,因此创业者在切入这些市场时需要独特的竞争优势,大厂出来的人用效率去探索新机会仍然可为。许四清:工具层是五层里确定性最高的一层,任何企业都需要借助大量工具实现AI实际应用,而不是靠自己in house开发工具。硅谷有几家公司很有意思,就是随着Open AI等大模型公司发展起来的。Weights&Biasis提供的是模型训练管理工具,Scale是帮助大语言模型公司把训练数据的事用AI做到极致,公司发展和融资节奏上了快车道,获取了极大的先发优势,后者的创始人还是个华人,最近一轮融资10亿美元,估值达到130亿。工具层当前最为密集的创业方向之一是安全性,没有安全,大语言模型没有任何企业敢放开手脚部署和实用。过去,我们非常关注数据保护,尤其是在金融等领域,数据的丢失会带来极大的损失。例如,银行数据的泄露可能对机构和客户都造成严重影响。然而,在大语言模型的背景下,安全问题的性质发生了根本性的变化。如果一个企业的私有语言模型被攻克,问题不再仅仅是数据的丢失,而是对方可以通过这个模型直接获得所有核心的敏感信息。这种情况相当于攻击者拥有了一个“智能助手”,能够实时回答所有关于企业的关键问题,甚至是以前难以处理的大规模信息整合。许四清:在第五层即应用层,中国创业者会独步天下。我们有最优秀的产品经理,有最丰富的优秀工程师资源,这是我们持续关注和投资的方向。这个领域的天使投资很有挑战,即如何在海量人群中触达并找出优秀创业者。许四清:首先,工具这层,这个是必经之路,它的特点就是高可预见性。创业者也很容易判断,比如说在这里面工具类的大厂出身的高级的工程师,产品经理,就可以把这个做得很好,因为他们全部受过很严格的工业化训练,然后他也知道产品客户最需要什么。其次,潜在回报最高的是应用层和算力层,一个具有巨大的潜力但很难判断,另一个具有很大技术难度和激烈竞争,但成功后即成为下一个寒武纪。许四清:有几个关键数据很能反映问题。在过去10年中,中国每100笔投资中大约只有7到8笔是投向天使轮的,而在美国,这一数字是40笔左右。这种现象说明,美国市场上,资本正在强力推动原始创新。而在中国,尽管我们强调推动原始创新,但早期投资严重不足,资源错配。这一现象背后其实反映的是中国市场的一些系统性问题。一些大基金往往将重点放在后段,甚至在好年景去追逐IPO的项目,而非早期投资,这在商业上逻辑是成立的,因为基金规模一大,只有去投后轮。目前,国有资本目前是人民币市场上最大的出资方,有关方面应该研究一下如何解决资源错配的问题网易科技:刚刚您提到要耕种肥沃的土地,您如何定义人工智能领域肥沃的土地?许四清:具体来看,我认为以下两大方向是目前的“肥土地”:一是生产工具在实现智能化的革命前夜:利用人工智能将生产效率显著提高的领域,是非常值得关注的。二是算力与数据:算力和数据是人工智能的两大核心资源,也是极其“肥沃”的领域。算力的发展相对难度较高,但数据则是关键突破口。谁能积累并高效利用高质量数据,谁就能在竞争中占据先机。许四清:其实人工智能不是一场科学竞赛,是一场工业竞争,科学竞赛是搞科学探索,而工业竞争是用工程实践去实现商业价值。数据、算力和人才就是人工智能成功的三要素。数据和算力是双轮,再加上驾驶员,如果没人这俩再好也没用。初创公司获取数据代价高,离场景较远。但是大厂就生活在数据堆里,大厂有无穷无尽的高质量数据,也更接近场景。网易科技:很多模型已经转向做垂直应用,您怎么看待这个趋势?许四清:资本的供给不是无限的,大家走向应用领域和应用场景是必然。网易科技:您预测明年人工智能领域的一个发展会是什么样子?许四清:我觉得有几个,第一个有很多过往已经走到B轮或者C轮的创业公司,会往人工智能上快速靠拢。第二,一波人工智能原生公司会快速崛起。我认为到明年就会出现一批真正的领跑者。现在只有抢跑者,还没有出现领跑者,我认为到2025-2026年应该会有领跑者出现。网易科技:明年会有爆款应用跑出吗?您的判断是怎样的?许四清:如果我们比照字节的出现,他们那一批都是从2012年前后移动互联网那一波开始的,但他们大爆发可能是到了2015年,16年的时候。这中间会有几年间隔,但我认为人工智能领域超级应用的出现间隔会比以前出现的更短,来得更快,可能就是明后年了。而这肯定需要优秀的创业者来实现,我们能确定的是一定会有下一批张一鸣,但具体谁是,这是个问题,我们的口号是发现非凡创业者,希望能有幸在这个过程中见证。
*往期回顾
《态度AGI》第一期:对话李开复:大模型创业狂奔一年 中美差距缩小 我十年不套现