展会信息港展会大全

金沙江创投朱啸虎:AI“六小虎”,最好的结果是卖给大厂
来源:互联网   发布日期:2024-08-29 09:57:54   浏览:76200次  

导读:界面新闻记者 | 伍洋宇 界面新闻编辑 | 刘方远 很多人都有一个误解,认为在移动互联网时代投出过滴滴饿了么的朱啸虎,是支持烧钱甚至鼓励烧钱的,但事实并非如此。 说实话我们胆子一直很小,我一直不太愿意烧钱的你知道吗?朱啸虎告诉界面新闻记者,当年他投...

界面新闻记者 | 伍洋宇

界面新闻编辑 | 刘方远

很多人都有一个误解,认为在移动互联网时代投出过“滴滴”“饿了么”的朱啸虎,是支持烧钱甚至鼓励烧钱的,但事实并非如此。

“说实话我们胆子一直很小,我一直不太愿意烧钱的你知道吗?”朱啸虎告诉界面新闻记者,当年他投滴滴投饿了么的时候,都是不用烧钱就能起量,“后面是因为大家发现这个东西挺好的,一下子都进来了才开始烧钱。”

这种“误解”的反面,才是朱啸虎真正喜欢的东西。那就是找到花几十万、一百万、两百万就能验证到底有没有用户需求的产品。

这套投资逻辑被他完整带入了AI时代。

在大模型公司融资最狂热的时候,作为金沙江创投主管合伙人,朱啸虎最早用行动和言论给它降温。他认为五年后不会有独立的大模型公司,他也只投AI应用类的项目。这个判断至今没有变过,甚至更自洽了。

随着外界对OpenAI发布GPT-5的期望一次次落空,过去大家坚信的“Scaling Law”技术曲线很可能已经放缓。如果GPT-5迟迟不来或不够惊艳,中美大模型迟早集体对齐GPT-4,这个局面对大模型创业公司尤为不利。

目前,国内已有智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面、Minimax、阶跃星辰六家独立大模型创业公司,业界称之为“六小虎”。他们最终将如何收场?

“我感觉挺不乐观的。美国现在并购本质上都是直接把人才挖走,让投资人拿一个本金加利息退出。国内说实话,可能会比这个还要差一些。”朱啸虎说。

所以,他偏爱能直接看到收入的AI应用项目。这个赛道不是大模型智能水平的游戏,它更考验工程化落地能力,以及能够降低错误率的行业数据闭环。哪怕GPT-5能提升50%性能,对AI应用也不会带来本质上的差别,它依然要考验上面那些落地能力。

朱啸虎认为,这恰恰也是中国人的长项,“只要GPT-4基本上是天花板的时候,AI应用落地中国人绝对比美国人擅长。”

不过,当前的AI应用层涌现出的公司,都是各种B2B(面向企业)的生意,看上去特别细分,赛道规模很校那么,还有再投到类似滴滴小红书这种倍数回报项目的机会吗?

“当初我们投滴滴投小红书的时候,大家也都看不清。”朱啸虎看上去并不担心,“一开始就看出来是大机会的,大厂肯定马上就去做了,创业公司是没有机会的。”

他同时提醒现在还心存幻想,想靠烧钱快速圈用户的创业者,“等你能一年融三年的钱的时候,你再去烧钱。在这之前踏踏实实做事,做收入做利润。”

以下是界面新闻对朱啸虎的采访节选,略作编辑:

“六小虎”最好的结果就是卖给大厂

界面新闻:你觉得最近国内大模型公司有什么比较重要的变化吗?

朱啸虎:我觉得不仅是中国,美国也是一样的,今年都开始更务实了。GPT-5一直在跳票,本来说今年要出来,现在可能一下子跳到明年年底去了。现在大家都觉得大模型的技术迭代曲线已经非常明显开始放缓了。

你可以看到美国现在都已经开始在往应用层优化,包括在往小模型方面转。所以我觉得今年中美之间这一波AI创业都会更看重怎么把大模型在应用层落地。

界面新闻:确实连OpenAI也发了小模型,为什么这些头部公司也要做小模型了?

朱啸虎:要把成本做更低,然后速度更快,更好用,现在模型基本上都是往这个方向去努力的。

大模型当然也在往前沿方向努力,想看看还到底有没有可能突破,但难度确实很高,而且成本也很高。

界面新闻:Meta也在做千亿参数的开源模型,它做这件事情的动力是什么?

朱啸虎:Meta一直在落后于OpenAI,就看要怎么追上去,那就开源。作为行业第二名第三名,只能是靠开源去追上行业领先者。那Meta看上去就是很成功啊,国内很多创业者都是以Meta的开源为架构,生态体系都是一致的,在这样一个开源架构上做的应用切换起来也都非常容易。

界面新闻:Meta所做的投入,对国内的公司有多大帮助?

朱啸虎:帮助是非常大的。从Meta开源的结构借鉴或者参考,然后再由国内来落地。

(相当于)美国人在前面帮我们试错,它证明这条路是可行的,我们参考借鉴一下,成本要低很多,至少低一个数量级,对中国创业者来说性价比是非常高的。

界面新闻:你现在对国内通用大模型公司的看法有变化吗?之前你说过,5年内就没有独立的大模型公司了。

朱啸虎:现在可能会更快一点,我上次发朋友圈说的时候,就有很多国内知名投资人在下面说5年都太长了,可能3年就没有独立的大模型公司了。确实是这样的,接下来融资都很难。

现在创业公司的成本都比大厂高,售价也高,你根本就没法竞争。所以大厂打价格战,创业公司都不能跟进的,没法跟进。

界面新闻:那“六小虎”最后会怎么收场?(指智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面、Minimax、阶跃星辰这六家中国大模型创业公司。)

朱啸虎:我感觉挺不乐观的。

界面新闻:有并购的机会吗?

朱啸虎:美国现在并购本质上都是直接把人才挖走,让投资人拿一个本金加利息退出。国内说实话,可能会比这个还要差一些。

你并购的价值在哪里?大厂的人才也没那么缺,尤其是往前沿方向努力。在美国,GPT-5是10万卡集群,还是30万卡集群,到底能不能突破?如果没有突破,GPT-4就是天花板的话,那就不需要高端人才,即使再高端的人才也往前走不通了,只能是大家拼落地能力。落地的技巧和往前走的科研能力,这完全是两种能力,并购人才的价值可能没有那么大。

界面新闻:但其实今年这几家差不多都拿到新一轮融资了,而且很多国资GP、LP也都进场了。

朱啸虎:所以很多时候我觉得大家真的是要想清楚,到底以后怎么退场,尤其是很多国资在里面。

界面新闻:那对这几家创业公司来说,你想象中的最好的出路会是什么?

朱啸虎:最好的结果就是卖给大厂。但是在国内来说,你到底有没有一些额外的人才是大厂没有的?这是每个投资人都要思考的问题,大厂会不会为了这些人才花这么多钱去并购?

界面新闻:你相对更看好谁?有哪一家你会觉得胜算大一点吗?

朱啸虎:说实话我感觉都不容易,真的不容易,你没有一种能力是别人完全不能有的。尤其技术人才没有人会认为自己比别人不行,那我为什么一定要说服老板去花这么多钱买一个团队,中国没有这个概念的。在中国要买一个团队的,一般愿意出的钱都不高。

像这些大模型公司核心的人,他们都是技术出身的。而商业化能力需要懂什么是用户需求。比如做财经分析,要有这个行业数据,没有行业数据,你根本不知道这个分析需要什么东西。这些都是需要行业knowhow的。

界面新闻:那这些大模型公司能自己去买一个特别懂商业的团队吗?

朱啸虎:大模型太贵了,靠这些商业化根本养不活他们。我们为什么做垂直行业,你必须只能花一两百万人民币就把这个垂直行业模型做好,能够商业化。

GPT-5如果只高50%,这个故事讲不下去

界面新闻:硬判断技术的话,你觉得现在国内谁的大模型做得最好?

朱啸虎:现在真的已经没有差别了。如果GPT-4就是天花板,今年年底如果所有人都同样对齐的情况下,大家是没有差异的。

界面新闻:大厂的大模型有做出差异化的吗?

朱啸虎:大厂至少自己有很多产品,或者有很多产品都可以用。

你看腾讯元宝,今天微信上还没有接AI助手或者AIGC,可能是因为推理成本还太高。但如果推理成本再降一个数量级,微信肯定会接各种各样的Copilot,这对用户来说是最好的入口和场景。所以对腾讯来说,又有用户又有场景又有数据又有模型,它能力也不差。

而且很多时候并不是说大厂做得不好,它是有各种各样合规条约,很多时候束缚了自己的手脚,但往后面走肯定是能力会更强了。

界面新闻:之前苹果宣布Apple Intelligence跟OpenAI合作,很多人觉得是对大模型公司的利好,但你好像不这么认为。

朱啸虎:反而是利空,它其实证明了什么叫入口为王。这实际上对OpenAI是很差的,因为iPhone用户不需要注册账号就可以直接调用OpenAI的大模型。

这是什么意思?就是苹果不把用户导给OpenAI,而且最后调的是OpenAI还是苹果自己的模型,用户也不知道。比如一开始可能是50%用GPT、50%苹果自有模型,可能到今年年底真的上线的时候,90%以上是苹果自己的模型,只有10%是GPT。

界面新闻:在GPT-5出现之前,我们去关注中美大模型差距这种问题还有意义吗?

朱啸虎:我觉得没有意义。美国所有大模型都会追到GPT-4。前两天xAI说在很多领域上已经超过GPT-4了,因为它卡多。

我觉得到今年底,最多明年上半年,中国所有大模型都能追平GPT-4,因为LIama 3.1已经对齐了,而且已经开源了,中国半年到一年时间肯定对齐的。所以我一点都不担心中国在大模型上会落后美国很多。

界面新闻:那GPT-5真的出现之后,是不是就大不一样了?

朱啸虎:得看GPT-5到底能够比GPT-4高多少。现在美国人都在怀疑,行业内比较乐观的预测是, GPT-5在推理性能上能比GPT-4再高50%。

高50%看上去已经很好了,但投二级的人觉得心里“哇凉哇凉”的,这个故事根本讲不下去的。

投这么多钱,可能投10倍以上的钱,才高50%,经济模型你算不过来的。我干嘛去花10倍的钱追求高50%?没有意义的。GPT-5如果出来只高20%的话,这个天花板就已经看到了。

界面新闻:所以GPT-5即便出现,你也并不是很看重它对AI应用层的推动,那个效果不会很明显?

朱啸虎:高50%是不够的。现在很多应用不需要这50%就已经能落地了,但很多现在做不到的场景,再高50%也是没用的,也是做不到的,它不会出现本质差别。

界面新闻:比如有什么你现在能想到的场景?

朱啸虎:最简单就是AI Agent。为什么现在AI Agent不能落地,因为大模型天然有幻觉,单步的错误率可能在10%-20%,5步推理以后可能错误率就50%以上了,就完全没法用。那你高50%同样也没用,错误率百分之二三十还是没法落地,不改变本质问题。

今天我就靠大模型做单步推理,剩下的多步都是事先程序或者规则制定好了,那同样可以落地,可以做得很好。但你要用GPT-5把所有步骤让AI自动规划,不现实的。

界面新闻:如果GPT-5对促进AI应用层发展都没那么大作用了,那AI应用想要做得更好,靠什么来实现?

朱啸虎:靠很多工程化的技能,这和大模型的科研能力完全是两条路线。还有靠数据的优化,来降低错误率,以及怎么把用户体验做得更好。甚至很多时候需要靠人工来做额外的工作,这是中国人更擅长的。比如说我们大模型在私域营销上做特别好,美国根本没有私域营销场景。

你可以想到中国在私域营销是怎么落地的吗?用AI来培养客户效果是很好的,但是最后让客户真的买单,大模型效率是很差的,尤其是客单价超过2000块钱以上的产品,大模型就一直和你绕来绕去。

所以现在国内发现最有效的就是叫“AI养鱼”,让AI来反复来教育客户这个产品到底有哪些好处和价值,但最终成交是人。用AI大模型把客户教育比较成熟了,然后人最后一个电话或者沟通把这个单子成交掉,这是国内现在提出来非常好的方式,美国人根本不会懂。

所以只要GPT-4基本上是天花板的时候,AI应用落地中国人绝对比美国人擅长。

“我现在最喜欢听到用户说,‘哇!我要!’”

界面新闻:你之前说明年AI应用就要爆发。

朱啸虎:现在已经看到很多了,比如说财经领域,上市公司每个季度都要有季报,有分析师电话会。现在腾讯、美团这种头部企业,可能分析师是自己听电话会,腰部公司就是派机器人去听,然后自动写报告。

而且机器人可以用大模型为你量身定制,预置代替你问什么问题,按照你的风格帮你写报告,分析师稍微看看就发表了,大幅提高效率。这就非常符合今天的需求,分析师都非常愿意买单的。

这里面的关键点是怎么降低错误,降低幻觉,因为各行各业每个公司都有自己的专业术语、专业名词,所以必须要把历史数据用来训练大模型,做到至少95%以上准确率,所有的专业名词都能写对。

这是核心难点,不是大模型本身要有多智能,这是中国人更擅长的。

界面新闻:所以他们现在要做好,跟大模型的智能水平提升关系不大。

朱啸虎:关系不大。这种水平再提升20%~30%没用的,还不如提高准确性。

界面新闻:靠数据闭环来实现?

朱啸虎:对,靠这个行业数据的闭环来实现,再把分析师个人历史的数据报告训练一下,就可以写出分析师个人特征的报告。

这是更符合用户需求的,因为所有报告都一样,我的工作就没有了。按照我的风格写的报告,才能保持我的工作。就是这么真实的用户需求,和科研完全是两回事情。

界面新闻:你看好的场景都是B2B的吧。

朱啸虎:任何一个技术周期先开始用的都是B2B的,因为能马上提高产出和提高效率,在B端都是愿意付费的。C端我觉得等到今年AI手机出来以后,或者明年AI电脑出来以后,可能还能看到一些应用场景。

界面新闻:现在AI应用做B2B的,你们投了多少了?

朱啸虎:投了十几家。

界面新闻:投资逻辑是什么样的?

朱啸虎:投资逻辑就是能不能变现,客户有多急迫来买单。我现在最喜欢听到的就是用户一听到有这个东西,就“哇!我要!”这种效果是最有说服力的。

界面新闻:只看商业化变现能力吗?有没有别的。

朱啸虎:商业化变现能力,这是最核心的。第二就是怎么建立长期壁垒,它长期壁垒是在哪里。

界面新闻:他们做规模化,其实感觉也有点慢,会吗?

朱啸虎:以前中国软件市场为什么规模化很慢,因为销售周期很长,要6-12个月,不可能很快的。

但现在能让企业用户有这种尖叫效应的话,它变现周期也很快。比如我们投的FancyTech,我给他介绍那些头部企业,像星巴克、LVMH,从微信拉群介绍到签单,一两个月时间,这还是头部的跨国企业。说明他们规模化的速度可以很快,

界面新闻:所以他们PMF(Product Market Fit)验证的周期比上一个时代是要快。

朱啸虎:对,快很多,因为它的效果特别明显,或者成本特别低。成本要低一个数量级以上,中国企业也是愿意很快买单的。中国的企业和中国消费者一样,都是要极致性价比。

界面新闻:FancyTech最近出了点舆论风波,你有关注到吗?

朱啸虎:我觉得大家是不理解,AI做100%的工作,创业公司就没机会了,所以必须是80%AI、百分之多少人工的。我们为什么看好这些(公司),也就是靠100%AI是做不到的,必须要靠着外包,把它最后那部分效果做出来,创业公司才能守得祝

界面新闻:感觉你说的这些to B的场景都非常细分,听起来生意规模没那么大。你觉得现在还有机会去投出滴滴小红书这种倍数回报的项目吗?

朱啸虎:当初我们投滴滴投小红书的时候大家也都看不清。要是一开始就看出来是大机会,大厂肯定马上就去做了,创业公司是没有机会的。

我们投滴滴的时候程维和我说,一天2万单的时候公司就能盈利了,(结果)一天2000万的时候他都还在烧钱。我们当时签了投资协议,如果碰到一些关系比较好的兄弟基金,分一点额度,但大家都不要了,觉得出租车这个行业太难了。

我们投小红书的时候,它第一个场景是做什么?做香港购物指南PDF。你说这个场景能有多大想象力?但是它上线以后下载量很高,很多用户下载香港购物指南PDF,确实是大家很喜欢的东西, 但PDF也做不了一个企业对吧?

小红书APP一开始也都是很不起眼的,那时候我们签了A轮投资协议,分了一些额度给兄弟基金,法律文件都做好了就差打钱了,他们不投了,我们全部接过来投进去。

现在是一样的,小的时候大家看不明白,创业公司才有机会。

界面新闻:所以现在投的这些项目让你觉得似曾相识了吗?

朱啸虎:一样的。我觉得今天的环境下,大家觉得不起眼的场景,创业公司才有机会,而且这些都马上能有收入的,都是有利润、不用烧钱的,至少可以先活着。万一将来看中了一个场景,才有可能真正爆发。

界面新闻:现在不少做ToC应用的公司已经在烧钱买用户了,这个阶段你会鼓励这种做法吗?

朱啸虎:我上午还在教育一个企业,今天烧钱买用户是很难的。以前都是一年可以融个三轮,现在可能不容易了。完全不一样的融资环境就必须不能烧钱。

为什么想到马上变现?他说要投一两千万训练一个垂直模型,我说今天不可能的,最多让你投个一两百万人民币训练一个垂直场景模型,然后马上能变现的,在今天才能活下去。

界面新闻:你认为在这一波AI机会中能成功的创始人需要具备什么样的特质?

朱啸虎:B端C端不一样。B端是你真的要懂垂直行业用户,而且你要有垂直行业数据,不然你根本没有机会优化模型,降低错误率。

C端现在说实话还不知道。我觉得整个AI手机或者电脑至少有5-10%渗透率以后,我们才能看出来可能的产品在哪里。

像智能手机,过去根本想不到最大的场景是GPS定位,因为有了GPS定位才有了打车和外卖。因为有了摄像头才有了直播和短视频。

AI这一波里面,到底什么是类似智能手机里GPS定位和摄像头这样的功能,现在不知道。等到AI手机很流行,我们才看到它有哪些新的功能点,会造就哪些新的机会。

界面新闻:你现在有看到什么迹象吗?

朱啸虎:现在根本想象不到,想象到的时候大家就会一堆人拥上去,比如像Meta推的智能眼镜卖了100万副,现在全世界可能几百家都在做智能眼镜。

界面新闻:大概要等多久?

朱啸虎:两三年。

界面新闻:你对大模型落地AI智能硬件这个方向有什么判断?

朱啸虎:我觉得这是肯定的,和PC互联网那一代很像。那一代当初也是硬件出来一波机会,这一波先出来的肯定也是硬件机会,硬件会比消费端APP先出来。你看Meta的智能眼镜卖得很好,但智能耳机也会卖得很好,比起电脑我觉得都有很多机会。

界面新闻:你现在有在看吗?出手了吗?

朱啸虎:看了。我们投了一个智能眼镜,它比别家的好处是(内容)能投到你的眼睛里,成本很低,是一个单色的。比如说翻实时翻译,耳机说实话,基本上同时(对话)很难听清。但它就是把核心的关键词投到你眼睛里,能知道别人讲什么话,实时提词,效果会好一点。

等一年能融三年钱,再说烧钱的事

界面新闻:现在除了AI应用,你还关注什么?

朱啸虎:消费。中国14亿人口每天都要吃饭,喝水,每天都要消费。而且中国人的人均存款比美国人高多了。所以消费真的很好,也很便宜,现在有收入有利润的公司都很便宜。

我前两天聊一家消费公司,我说我只给今年审计后利润的5倍PE,审计后利润才5倍PE,现在PPT公司都很贵,都是几亿甚至10亿、20亿的估值,我干嘛去投这个PPT公司。

界面新闻:所以机器人公司你不会去看?

朱啸虎:机器人公司我们也投了一些,目前我比较谨慎。

机器人公司同样的,很多时候你PPT时期很贵,产品出来了就很便宜了,为什么?你这机器人做出来和PPT差距很大。PPT上说机器人可以干这个干那个,速度和节奏都可以做得很快,做出来以后根本做不到。我现在对这些PPT公司很清楚,我宁愿等产品出来以后。

界面新闻:机器人的上游会不会有一些机会?

朱啸虎:市场太小了。真的都很小,说实话机器人市场都不大,不要说上游了。新能源车也是一样,新能源车自己的市场很大,上游市场都不大,账上没有千万。除了电池之外,剩下的市场说实话都不是很大。

界面新闻:你对机器人谨慎,但之前还是投了,为什么?

朱啸虎:我们前几年投的,那时候估值还没那么贵,去年开始大模型特别贵,今年机器人特别贵。

界面新闻:回到消费,大家不是都不敢花钱了吗,消费的机会在哪?

朱啸虎:不敢消费他也要消费的,对价格更敏感一些是吧?我们投了好特卖,他们就做得很好,好特卖上海北京都很多,但是业绩都很好。

界面新闻:回到消费降级的逻辑了。

朱啸虎:讲理性,大家不愿意为了智商税买单。

界面新闻:现在这种宏观环境,VC怎么去做耐心资本?

朱啸虎:你就是要有利润期,每年能有分红,能看到钱回来,VC和我们背后投资人都会更有耐心。你10年20年看不到钱回来的,怎么可能耐心?

界面新闻:有人说过去一年这个行业少了2/3的人。

朱啸虎:以前人也太多了,现在美国差不多一年投个1万亿美金,国内以前最高时候差不多也是一年1万亿美金,每年退出可能在两三千亿美金,这完全是不可持续,整个行业亏损的。

现在比如每年还是投1000亿美金,能够回来两三千亿美金,这个行业是盈利的。以前就钱太多了,人也太多了。

界面新闻:现在去拿市场化LP的钱有什么策略吗?

朱啸虎:看谁的回报好,市场化就只看回报。所以我们必须要拿好的、真实的DPI,真实的现金回报,去说服投资人来投我们。

界面新闻:但你们现在特别看重创业公司商业化的能力,是不是出手的机会其实少了很多?

朱啸虎:没有,这倒不是的,说实话我今年挺忙的,因为大家都知道我只看商业化落地,实际项目增幅挺多的。但是有这种尖叫效应,客户马上买单的,这种场景还是不是那么多。

界面新闻:有人觉得VC投资也不能太务实了,比如投硬科技还是需要一些想象力和泡沫的。

朱啸虎:关键如果你是纯市场化的钱,也可以忍受损失,你可以追求那些想象力和泡沫。但如果你接受不了损失,你去追求这些泡沫,那是很危险的事情。

界面新闻:现在这种环境有需要调整心态的时刻吗?

朱啸虎:说实话我们胆子一直很小,我一直不太愿意烧钱的你知道吗?所以很多时候大家对我有误解。

大家觉得我们投的滴滴要烧很多钱,但我们投的时候他们都和我说不烧钱的。滴滴跟我说每天2万单就可以盈利。饿了么也是一样,那时候他们就在学校里贴海报,获取一个客户一分钱,大不了第二天被老师撕掉了,我再去贴一张。这个客户第二周50%以上还会回来继续点外卖的,获客成本很低,根本不用烧钱。

后面是因为大家都发现这个东西挺好的,一下子都进来了,开始烧钱,我们做的时候根本不烧钱。滴滴我们第一笔钱给了100万美金,碰到北京下了三场雪,每下一场用户翻一番

饿了么我们第一笔钱才给了25万美金,20万美金他就把整个上海大学校区做下来了。小红书也是一样的,小红书我们第一笔也给25万美金,它就从做香港购物PDF做成了小红书APP,做到差不多10万用户了,根本不用烧钱的,所以我们胆子一直很校

今天投AI商业化也是一样的逻辑,几十万、一百万、两百万人民币能够证明这个产品有没有用户需求,这是我们喜欢的东西。

界面新闻:等到他们要烧钱的时候,你觉得你认知会改变吗?

朱啸虎:等到市场好转的时候,等到后面有很多钱进来的时候,你能再一年融三年的钱的时候,你再去烧钱。在这之前踏踏实实做事,做收入做利润。

赞助本站

AiLab云推荐
推荐内容
展开

热门栏目HotCates

Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能实验室 版权所有    关于我们 | 联系我们 | 广告服务 | 公司动态 | 免责声明 | 隐私条款 | 工作机会 | 展会港