沉寂10多年，創(chuàng)新工場聯(lián)合CEO汪華最近又開始公開發(fā)聲了。2010年時，汪華對移動互聯(lián)網(wǎng)的篤定和熱情，如今再次投注在AI大模型之上，他認為這將是一個大于移動互聯(lián)網(wǎng)10倍的市場空間。汪華畢業(yè)于美國斯坦福大學，隨后在谷歌中國供職。2009年，他和李開復等人共同創(chuàng)辦了創(chuàng)新工場。過去20多年中，汪華一直致力于技術投資和研究。此前，他在移動互聯(lián)網(wǎng)領域的判斷和遠見，現(xiàn)在看來已經(jīng)被時間和商業(yè)實踐一一證實。過去一年，隨著AI大模型的狂飆突進，短暫的瓶頸期正在顯現(xiàn)，投資人在投入巨大的資金后，卻因為沒收到足夠的正反饋而開始焦慮；創(chuàng)業(yè)者因為對技術和未來的不確定，而感到迷茫。有人開始悲觀，有人感到彷徨。不同于大多數(shù)人在2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石時，才開始關注AI，汪華從2012年開始就投資AI。如今，在移動互聯(lián)網(wǎng)到AI大模型的技術變革期，他依然堅定和冷靜，他的研究和判斷也再次成為創(chuàng)投圈重要的參考。以下為核心要點：
1.在移動互聯(lián)網(wǎng)，你也不可能在2009年就投出一個TikTok，那時候設備、帶寬、普及率都是不支持的。2.現(xiàn)在的AI應用基本是在原來已有的東西上加個AI框，就跟移動互聯(lián)網(wǎng)早期，大家把愛奇藝、優(yōu)酷原封不動往手機里搬一樣，但移動互聯(lián)網(wǎng)的最終形態(tài)是TikTok，連內容的長度、類型、交互方式都變了。
3.如果模型成本降到現(xiàn)在的千分之一，再疊加模型性能的改良，有可能是移動互聯(lián)網(wǎng)10倍的體量了。只是成本下降做普惠這件事兒，就可以再造一個移動互聯(lián)網(wǎng)當年的規(guī)模。
4.ChatGPT到現(xiàn)在為止才一年半的時間，但AI大模型的投入已經(jīng)相當于當年移動互聯(lián)網(wǎng)在2016、2017年級別的資本投入了。
5.AI應用這個事，理論上應用是主語，AI是定語。但AI現(xiàn)在太dominate了，變成了AI是主語。AI投入成本高，底層技術棧目前又不穩(wěn)定，所以焦慮。
6.文心一言、通義千問、Kimi這些應用全部都加上，日活也不過就1000萬，國內可是10億多網(wǎng)民。中國的老百姓對AI的接觸是“偽接觸”，所以，還談不到有沒有產(chǎn)生增量。
以下為《中國企業(yè)家》對汪華的專訪內容實錄（有刪減）：
談應用現(xiàn)狀：你不能期望在2009年就投出TikTok
《中國企業(yè)家》：這一年，您體感比較強的行業(yè)變化是什么？汪華：技術擴散的速度非常快，無論OpenAI頂尖的技術，還是多模態(tài)，擴散到非OpenAI的公司甚至是開源模型速度非?？臁Ｕ麄€市場競爭非常激烈和開放，這些對于做AI應用的同學，都是好事兒。唯一讓我覺得最驚訝的是整個資本預期，讓我覺得有一些不理性。
《中國企業(yè)家》：在AI大模型領域，您的投資邏輯是什么？汪華：不同階段不一樣，2023年主要在投底層的infra（基礎設施），從2023年下半年開始，我們主要看to B的應用，包括生產(chǎn)力、出海等等。從明年初開始，to C的應用也可以做了。整個邏輯跟當年移動互聯(lián)網(wǎng)一樣，本質上還是技術投資，就跟當年互聯(lián)網(wǎng)先出來的是Cisco和Netscape 同樣的道理，這個階段沒過去，后面的東西都出不來。在移動互聯(lián)網(wǎng)，你也不可能在2009年就投出一個TikTok，那時候設備、帶寬、普及率都是不支持的。跟移動互聯(lián)網(wǎng)當年不太一樣的是，那時大家的風險偏好程度比較高。這次雖然是新科技，大家賭未來賭得也是挺樂意，但更追求確定性。所以，拋開資本的起伏，我們投資的整個邏輯，一是要跟著技術趨勢走，二是要跟著生態(tài)培育和滲透的方向走。汪華：技術的話，本質上就是模型的能力和成本，其中能力又包括：第一，模型智能的能力；第二，模型的多模態(tài)。多模態(tài)和模型的智能能力，這個軸越往后推，理論上能做的應用就會越來越多，從to B到to C，從純線上到物理世界，甚至做到機器人具身智能的世界，從虛擬APP到物理世界成為APP。還有一條更重要的軸，是成本。對于整個應用普及來講，在GPT-4o級別的模型性能在很多應用已經(jīng)夠用的情況下，成本這條軸甚至比模型性能更重要。現(xiàn)在的模型主要集中在to B，接近于當年的大型主機和早年PC做生產(chǎn)力的階段，因為它太貴了。現(xiàn)在哪怕to C的應用，都是收月費的。OpenAI今年說不定能達到50億美元收入，還是虧本的。如果推理成本降到現(xiàn)在的1/10，生產(chǎn)力工具類的to C應用就可以不收錢了，做用戶量了。現(xiàn)在流行的AI搜索，其實挺適合在下一階段的。因為我當年在Google的時候，搜索的用戶量并不是很大。當年在Google一個重度用戶，一天搜索也不超過10次，平均都是幾次而已。其實，一天也占不了你多少服務器時間，你說抖音一天玩幾個小時？如果推理成本降到現(xiàn)在的1%，哪怕是殺時長的應用，也是可以做的，其實又回歸到當年移動互聯(lián)網(wǎng)的邏輯了，應用基本上不是看你的成本多少，而是你的用戶體驗有多高，用戶質量有多好，用戶量有多大。如果要支持很好的多模態(tài)，推理成本甚至要降到現(xiàn)在的千分之一。因為一張圖片就相當于幾百個token，一段視頻相當于幾十萬個token。問題也不是特別大，現(xiàn)在基本上已經(jīng)到了突破期拐點了。最近兩三年，模型的成本都會以一年8～10倍的速度下降。再往后，這個降速會變緩，只能按摩爾定律往下降了。其實降到千分之一也是可見的事情。所以，再接下來，C端應用瘋狂普及，會把所有現(xiàn)有的應用，娛樂、社交等重寫一遍。移動互聯(lián)網(wǎng)當年也是把人類的界面重寫一遍，所以很多廣義的交互、溝通、交易之類的又可以換一種形態(tài)。AI做得不一定比當年移動互聯(lián)網(wǎng)更大，但只是做到這一點，就已經(jīng)很大了。相當于再造一個移動互聯(lián)網(wǎng)的市場，這還只是成本驅動的。如果再疊加上模型性能和多模態(tài)的提升，供給側也可以變。因為可以生產(chǎn)內容了，比如說以前的推薦算法只是把已有的內容更好地給你匹配，未來可以直接提升供給側的效率，自動化供給。甚至如果多模態(tài)加進去了之后，在原始側實現(xiàn)自動化之后，物理世界的供給側也會發(fā)生變化。如果做到這一步，再疊加模型性能的改良，有可能是移動互聯(lián)網(wǎng)10倍的體量了。《中國企業(yè)家》：創(chuàng)新工場會有哪些方向是一定不投的嗎？汪華：因為我們比較偏純技術、應用一點，所以有很多偏capital intensive的，我們可能就不太投得動。另外，海內外生態(tài)不一樣，你要把投資范圍一割細，會發(fā)現(xiàn)國內和國外表面上都是AI，但是能投的東西其實都是不一樣的。比如SaaS在國外就是一個非常好的生意，尤其是標準的SaaS，因為海外原來就有很強的傳統(tǒng)SaaS的生態(tài)鏈，現(xiàn)有的公司只需要在上面加一層就行。你放在國內，新階段投大量的SaaS，明顯就不太合適。因為我們比較偏大型央企，就算用SaaS，大家也喜歡私有化部署、項目制，中小企業(yè)也不存在很好的意愿。而且，中小企業(yè)原來用傳統(tǒng)SaaS用得少，所以中小企業(yè)都沒有完成數(shù)字化改造。你新弄一層東西，也架不起來。
談中美差異：中國團隊，更有可能做出現(xiàn)象級應用
《中國企業(yè)家》：一部分人對今年AI大模型發(fā)展的觀點是boring，您的體感是怎樣的？汪華：從投資的角度來講，最近幾個月在美國市場，其實已經(jīng)非常熱鬧。當然，這個“熱鬧”主要還是在to B的各種應用。你會發(fā)現(xiàn)，投資事項的數(shù)目非常多，而且是越來越多。投代碼的、編程的、法律的，而且動不動估值都是幾億美元，甚至十億美元的估值。to B外，少量也有to C，比如Perplexity，還有一些多模態(tài)更小的模型，但投資人都是標準的財務投資人。所以，其實是一個生態(tài)孕育的過程，我們反而是夾在這兩者之間。因為國內雖然表面上是一起開始做的，但整個應用比美國要落后一年。去年年初，ChatGPT Moment來到，美國民眾開始瘋狂被普及應用。而去年一整年，國內老百姓新聞聽了很多，但大多數(shù)老百姓其實沒有用上。更多人是從今年才開始用上，所以整整落后一年的時間。從今年Q2開始，看到很多to B的企業(yè)，AI上得很快，有很多的low-handing fruit（低垂的果實），當然都是Copilot類的，用在各種垂直行業(yè)里面。AI上升的速度，其實比當年的SaaS還是快。很多公司半年之內做到了上千萬美元的ARR。所以，你就可以看到這個速度，to B的這一輪應用已經(jīng)起來。但這一次美國的投資人，也是比當年移動互聯(lián)網(wǎng)更保守一點。移動互聯(lián)網(wǎng)的時候，大家的風險偏好高，而這次投應用的角度，大家也比原來要保守。比如從to B往to C的轉換速度，即便他們投Perplexity，也一定要等到Perplexity已經(jīng)有了蠻大的用戶量，并且還初步做了一些商業(yè)化的工作，才開始投。《中國企業(yè)家》：在這塊，中美會有一些差異和優(yōu)劣勢嗎？汪華：國內在做應用方面，要比美國強，無論是工程的力量，還是國內應用的競爭和迭代，包括各種方法論。哪怕在美國，最近幾年暴增的大體量的應用，背后都有中國團隊的影子。Temu、TikTok，Zoom也是中國團隊開發(fā)的嘛。模型上的優(yōu)勢，可能在做一些最復雜的任務上，美國比我們強。但是，如果AI infra的成本降到現(xiàn)在的1%，那就有可能出現(xiàn)億級別日活的長時長、入口級別的應用，而做那些應用的時候，中美模型性能沒有顯著差別，但中國，有可能做出更好的應用。說句粗暴的話，如果不考慮一些根本的研究突破，同一層次的小尺寸模型跟較大尺寸模型性能差別不會超過20%。關鍵是在數(shù)據(jù)——而如果中國的團隊應用做得好，那能從應用里面收集到的數(shù)據(jù)，說不定反而比美國團隊多。
談FOMO：AI大模型應該是定語，應用是主語
《中國企業(yè)家》：現(xiàn)在行業(yè)里或多或少有一些焦慮或者是悲觀的情緒存在。您有感受到嗎？汪華：投資人焦慮的是一大堆錢都投進去了，但應用遲遲起不來。如果應用起不來，整個行業(yè)的價值是不是比原來預期要低？我之前這么高估值、這么多錢投進去了，將來能不能修成正果，天花板真正的東西到底是什么，什么時候能出來？這跟當年移動互聯(lián)網(wǎng)不一樣。移動互聯(lián)網(wǎng)從2008年開始，一直到2012年都還有很多人沒有那么認可移動互聯(lián)網(wǎng)。所以，大家的預期不是特別高。但是，ChatGPT一出來，所有人就對它預期很高。去年太多資本投入在里面，甚至把英偉達“拱”成了世界第一市值。但你想想，到現(xiàn)在為止才一年半的時間，這投入已經(jīng)相當于當年移動互聯(lián)網(wǎng)在2016、2017年級別的資本投入了。投資人會擔心有沒有一點像1999年的crash，預期過高，整個泡沫破滅。而且，大家還會焦慮GPT-5能不能出來，如果出來不盡如人意，大家原來對它整個領域的預期值是不是就要大大下降？國內的創(chuàng)業(yè)者焦慮就更是來自于各個方面了：第一，資本市場的焦慮肯定會影響他們。因為這直接影響到他們是不是還能融到足夠多的資金。融不到資，創(chuàng)業(yè)連燃料都沒有了。第二，AI變化太快了，每個月背后的技術都在變化。很多人發(fā)現(xiàn)我今天還做這個呢，明天又得做那個了，創(chuàng)業(yè)者覺得沒有方向。不知道該做什么，甚至擔心會不會過兩天風向或者底層技術再一變，之前做的東西都白做了。第三，創(chuàng)業(yè)者也在觀望，到現(xiàn)在為止如果在中國市場始終不能出現(xiàn)一個被證明的、一些領軍的東西，創(chuàng)業(yè)者就開始懷疑，我做這個事兒的時機或者前景。此外，大家雖然都在做應用，但實際上AI應用這個事，理論上應用是主語，AI是定語。但AI這件事太dominate（支配、占支配地位）了，變成了AI是主語。AI這件事本身變化速度又特別快，每個月都有巨大的變化。如果你就是想做一個主語是AI的東西：一是你不知道用它做什么，方向上就很迷茫；二是這東西底層變化又太快。如果這兩個焦慮跟融資的焦慮疊加在一起的話，就很難受。《中國企業(yè)家》：投資人的焦慮，更多是因為這個共識形成得太快了，還是說也是因為大家FOMO（Fear of Missing Out，害怕錯過）的情緒導致的？汪華：去年共識是很明顯的，但實話說，去年是基于FOMO的共識。今年大家要開始回歸商業(yè)本質和擔心天花板了，投資人的焦慮自然就來了。
大家忽略了一件事兒，生態(tài)的構建和形成本身需要滲透的時間。因為你想iPhone 1一共賣了400萬臺而已，雖然聲勢很大。一個新的技術平臺，先得做生態(tài)能力。從用戶滲透的角度來說，一開始也都是極客、科技愛好者，包括科技從業(yè)者，然后是年輕人、學生這些受過高等教育的人，然后再一點點下沉到主流人群，甚至下沉到下沉人群中間去。應用本身也是一樣的。移動互聯(lián)網(wǎng)早期的應用，就是把PC互聯(lián)網(wǎng)的東西，原封不動往手機上搬。現(xiàn)在的AI應用基本也差不多，把原來已有的東西加個AI框，就跟大家把愛奇藝、優(yōu)酷原封不動往手機里搬一樣，但移動互聯(lián)網(wǎng)的最終形態(tài)是TikTok這樣的應用，連內容的長度、類型、交互方式都變了。所以，你想人群的滲透、產(chǎn)品形態(tài)的演進，本質上就是生態(tài)的滲透，本身也需要時間的。就算技術走得再快，這個也快不了。
談商業(yè)化：老百姓對AI是偽接觸，還談不到商業(yè)增量
《中國企業(yè)家》：從PC到移動互聯(lián)網(wǎng)，再到現(xiàn)在的AI 2.0大模型，不管是技術基礎或者是落地路徑，包括最后能帶來商業(yè)的增量也好，這三塊有哪些是可參考的，有哪些是完全不一樣的？汪華：移動互聯(lián)網(wǎng)的核心是聯(lián)網(wǎng)和新的界面，不斷把更多的場景連到網(wǎng)上。AI 2.0會帶來更多的界面革新，通過多模態(tài)鏈接更多的場景。另外，內容生成也將比當年的推薦算法更厲害，比如說你在虛擬世界玩游戲，可能每個游戲都是你專屬的。AI大模型應用將來有可能是整合界面?zhèn)群蜕a(chǎn)力側，實現(xiàn)雙閉環(huán)。而移動互聯(lián)網(wǎng)是連接場景，這樣的話交易從線下搬到了線上，并且更多連接建立后，也擴展了邊界，聊天聊得更多，商品買得更多。實際原始的productivity這塊，其實還是沒有變，背后是無數(shù)的外賣、快遞小哥。但AI 2.0這一波，無論是線上、線下，可以更大規(guī)模自動化。《中國企業(yè)家》：從PC到移動互聯(lián)網(wǎng)，因為智能手機的誕生讓全中國大部分人都觸網(wǎng)，并因此帶來了快手、拼多多等眾多的商業(yè)模式，帶來了巨大的商業(yè)增量，但是目前AI帶來的增量似乎還沒那么明顯？第一，AI在國內壓根還沒有普及呢。美國好歹去年一整年ChatGPT Moment，所以美國各種各樣的AI應用日活加在一起也是大好幾千萬了，美國總共就3億人。在國內，老百姓都聽過大模型，但國內那些大體量的文心一言、通義千問、Kimi這些應用全部都加上，日活也不過就1000萬，國內可是有10億網(wǎng)民。中國的老百姓對AI的接觸是“偽接觸”，所以，還談不到有沒有產(chǎn)生增量。第二，它能不能產(chǎn)生消費增量，而不只是生產(chǎn)力增量。因為to B應用現(xiàn)在只是降本增效。而當年大家喜歡移動互聯(lián)網(wǎng)的一點，是增加了交易和需求。因此在我看來，一是現(xiàn)在離提供整個社會的消費增量，無論是to B和to C，都還有時間。二是必須要擴展出全新形態(tài)的消費。就像當年社交電商、直播電商、二次元、手游、IP或者是各種各樣的虛擬消費，都是創(chuàng)造出來的增量消費。我相信AI智能化，包括界面改變，能增加出新的消費形態(tài)，但現(xiàn)在還沒到這一步。從效率增量到消費增量，其實是一個必然的過程。你有了AI，精神世界傳統(tǒng)的消費，比如傳統(tǒng)游戲、傳統(tǒng)電影之類的可能就不要了。你可能就需要全新的內容形態(tài)和消費形態(tài)，而在那里面，用戶會得到更大的滿足感，愿意付出更多的代價，消耗更多的時間。
《中國企業(yè)家》：大模型落地應用會遵循怎樣的路徑？
1.to B 方向；
2.生產(chǎn)力工具；
3.大用戶量工具；
4.圖文級別的社交娛樂類產(chǎn)品；
5.海量的多媒體娛樂產(chǎn)品，以及真正意義上的商業(yè)重構。這取決于兩方面：第一，模型事物本身。第二，人群和應用形態(tài)的生態(tài)滲透。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，哪怕是從第一天開始，技術棧都是成熟的。無論是硬件、軟件、網(wǎng)絡、運營、服務器，所有都是成熟的。AI底層的技術棧還不成熟，順序一方面是很受技術棧本身的限制和影響；另一方面，模型本身的成本和性能起到的作用也會更大一些。《中國企業(yè)家》：今年大模型廠商的價格戰(zhàn)，對您做投資有什么影響嗎？汪華：在美國，其實投資已經(jīng)到了第二階段。第一階段，投純粹超級基座模型和投算力等投資事件已經(jīng)變少了。大家整個重點轉移到落地和應用這塊了，中國也是一樣。每到下一階段，上一階段就會發(fā)生一些整合，并不是說上一階段的公司就不是好公司，只是上一階段已經(jīng)投了足夠多，市場上已經(jīng)有足夠多的玩家。
談創(chuàng)新：AI大模型需要什么樣的創(chuàng)業(yè)者
《中國企業(yè)家》：對于新一代的AI創(chuàng)業(yè)者來說，有什么樣新的要求？汪華：這次的AI創(chuàng)業(yè)者，要求肯定要比之前高。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，技術棧穩(wěn)定，資本狀況也很好。最重要的是大家能不能找到一個對的場景。一旦找到對的場景，剩下就簡單了。不存在你找到了對的場景后，因為技術本身把自己弄垮了這個事。而在AI時代做應用，你要對場景很理解，還要對技術邊界很理解。不能做現(xiàn)在技術或成本做不到的事情。此外，加上AI本身有比較高的成本，這一代的投資人更保守，對于商業(yè)化閉環(huán)和商業(yè)化落地的要求會很快，對于整個創(chuàng)業(yè)團隊的要求更加綜合。之前的創(chuàng)業(yè)團隊，一個產(chǎn)品經(jīng)理配上一個工程師，甚至是一個大學生自己寫東西，找到了對的場景，接下來拿到各種資源，快速增長。在增長過程中，再一點點解決問題?，F(xiàn)在這樣的方法行不通了。雖然講了很多不同，但是商業(yè)本質和用戶需求還是沒有區(qū)別的。其實AI這個事只是給大家一個重新洗牌的機會，真實的還是在做應用或者需求。AI這件事太容易亂花迷人眼，而且不斷在變，反而很多同學做AI應用的時候，太看重我要用AI做什么了。反而對于應用、人性、需求本質不見得挖得那么深。《中國企業(yè)家》：AI這一波會存在大廠贏者通吃的情況，還是說大廠會有創(chuàng)新者的窘境？第一，大廠的資源畢竟多，而且它們現(xiàn)有的應用已經(jīng)涉及了很多場景。所以，對于大廠非常重視的，而且跟應用相近的主戰(zhàn)場，它們的優(yōu)勢是很難比擬的，你別跟大廠去拼這些東西。但是，AI交互商業(yè)模式會很不同，如果新的形態(tài)跟原來的商業(yè)模式有沖突的話，大廠還是比較難受的。因為為了干掉你這家小公司，得把自己海量的商業(yè)模式給毀滅掉。比如谷歌雖然在搜索很有優(yōu)勢，但原來商業(yè)模式本質上是一家廣告公司，一旦AI化之后，就跟當年微軟和安卓之間的關系一樣，免費操作系統(tǒng)的商業(yè)模式對于微軟是很難受的一件事。第二，當場景重塑之后，大廠的優(yōu)勢就沒有那么大了。比如說貨架電商變成社交電商和直播電商，你會發(fā)現(xiàn)對于互聯(lián)網(wǎng)電商巨頭來說就非常難受。而AI這個形態(tài)，很有可能改變整個形態(tài)。第三，全新的場景，就像之前的滴滴，對于傳統(tǒng)大廠來說，不也是從零開始嘛。而且因為大公司成本、效率、人員等因素，尤其新業(yè)務比較小的時候的法律風險和成本速度、效率，還不見得干得過小公司。綜上，現(xiàn)有的場景加個AI框這事，就別折騰了，大廠具備壟斷性優(yōu)勢，比如場景、資源、算力這些條件都很充足。所謂的AI native，創(chuàng)業(yè)公司都有機會，成功的幾率甚至超過大廠。AI有可能非常垂，這樣很多大廠也覆蓋不到很多東西。就像搜索，雖然在移動互聯(lián)網(wǎng)時代的搜索還是百度、谷歌，但實際上搜索的互聯(lián)網(wǎng)流量分配權、話語權是極大減小的，很多需求都是在小紅書、知乎、頭條、微信里面就解決了。所以，AI也是這樣，以后會把場景更多孵化出來，很多大廠現(xiàn)在依然是新領域的老大。但里面的很多東西將會被分割。
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