吴世春：大模型创投热潮中的冷思考丨中国经营者

今年初AI大模型的爆火引领了人工智能领域的行业潮流，而随着越来越多大模型概念的产品和公司走进公众视野，整个行业对大模型的态度变得更为谨慎了，投资人的出手更为收敛，而行业对于创业者也提出了更高的要求，需要他们有更为成熟的数据和应用场景。本期《中国经营者》邀请在大模型领域当中频繁出手的投资人，以及短期内迅速突围的新生代创业者，来听听他们在大模型热潮下的思考。

本期嘉宾

吴世春：1999年毕业于吉林大学，先后在华为、百度工作，曾是一名成功的连续创业者。2014年，吴世春创立梅花创投，专注互联网及相关技术领域的早期投资。在不到十年的时间里，梅花创投投资了超过600家公司，其中硬科技公司超300家，吴世春也因为在非常早期就投资了理想汽车、小牛电动等知名上市企业而在创投圈声名鹊起。

吴承霖：本科毕业于厦门大学，先后就职于华为和腾讯。2019年创立深度赋智，致力于用生成式AI技术帮助企业快速落地AI应用。

吴世春的投资风格

刘晔：听说您当年创业酷讯网的时候，001号员工是张一鸣，请用一句话评价他。

吴世春：他是一个极其理性的、像机器人一样思考的工程师，然后后面创业也是不断地在迭代，就像AI一样可以不断地迭代，可以不断地升级。

刘晔：后来他创业字节跳动的时候给您留投资份额了吗？

吴世春：其实他创业的时候我也在创业，然后他在80亿美金融资那一轮的时候，我们通过一个专项投进去了。

刘晔：听说您是国内投资人圈里面顶尖的滑雪高手，这些和您做投资有什么关系吗？

吴世春：这是需要在风险中去寻找收益的事情。你要去掌握它，驾驭它，然后去理解它，去适应它。只有驾驭得了这些风险，你才能享受到最后的快乐。

刘晔：今年6月份，您的那段脱口秀成功出圈，您提到今年投资人遇到了“从业以来最难的一年”，今年有多难？

吴世春：今年行业真的很难。从业20多年以来最难的一年，体现在募、投、管、退的每一个环节都很难。

刘晔：你怎么去面对这些难呢？

吴世春：首先你要认识到这是一个新周期的开始，既然是新周期的话，它这种困难这种挑战可能就是所有人都要面对的，原来可能去美股港股退出的机会，现在可能就要完全适应为在A股退出，甚至去北交所退出。原来是募社会资本募美元，现在就要去募政府基金，你要去完成别人的反投。现在我们投一个项目的话，要找那种既有科技含量的，又要有真的体量的，还要能够完成政府招商落地的，所以现在投也比以前难了。

刘晔：迄今为止您投过最满意的项目是什么？

吴世春：最满意的项目我觉得到现在为止是理想汽车。

刘晔：能不能用几句简单的话来概括一下您的投资原则？

吴世春：我的投资原则第一投小镇青年，我相信小镇青年是中国创业最不可忽视最具驱动力的一种力量。

刘晔：但是现在是一个硬科技含量和创业门槛都很高的时代。您觉得小镇青年在这个时代他们有竞争力吗？

吴世春：其实硬科技往往更需要这种扎根和这种长时间的投入，原来创业是依赖信息差，比如有的博士从美国带着资金带着信息差回来创业，这种反而不是小镇青年的优势，但在一个领域里面扎根下来，然后愿意投入时间去不断研发，我觉得这就是小镇青年的优势，因为他们没有退路，没有别的好的路，只能选择那条最难的路。所以其实中国的很多硬科技上的突破，背后都是小镇青年团队去突破的。

刘晔：我关注到其实梅花的投资赛道分布是比较广泛的，投这些很专业的领域，您会去做这种深度的研究吗？

吴世春：我们会通过链接这个领域里面的最优秀的一线的创业者，去获得在人头脑里面的一些知识，而不是去研报，看网上的肤浅的信息。像比如说新能源汽车，它可能在李想的脑袋里面，商业航天的知识在星河动力刘百奇的头脑里面，他不会说出来，他也不会写出来。如果你能跟他发生很好的链接的时候，你可以问到他，他愿意跟你说，然后你就得到的信息就会比较准。

投资是投资稀缺性，人的稀缺性，认知上的稀缺性，如果都是网上搜索到的，大家都能看到的知识，这种是没有稀缺性的。

2、深度赋智：借助AI技术降低AI的落地成本

深度赋智团队在成立短短四年间获得了钟鼎、梅花创投等知名机构的四轮投资，团队一大半成员毕业于国内外顶尖名校。目前该团队正在致力于用AI技术让普通人可以用自然语言自建应用程序。吴承霖认为，在未来，我们每个人都可以是“程序员”，说“人话”就能得到自己所需要的软件应用。

刘晔：今年的AI大模型风潮给您的深度赋智带来了什么样的变化？也说说你今天的成就。

吴承霖：在去年年底的时候，我们刚好开了一个会，然后刚好那两天ChatGPT发布了，所以说我们得出了一个非常自然的结论，就是自然语言编程很快就会到来，意味着人类或许可以用说话去进行编程了。

这意味着可以让每个人都成为一个创建者，每个人可以自己去做一个游戏，或者自己去做自己想要的一个软件，像我定制的我的一个个人助手软件等等，在这个过程中我们会发现像这样的机会是一个非常典型的通过大语言模型所带来的特定的机会。

刘晔：你刚才其实谈到的是技术的突破带来的可能性，那么当整个技术突破到这个阶段了，深度赋智在里面会扮演一个什么样的角色？

吴承霖：在这之前我们已经对大部分的中大型企业做了大量服务，世界500强居多，针对这些世界500强提供的服务场景是很有多样性的，包括像推荐、搜索、视觉检测、工业质检，还有像零售的很多预估类的场景等等。

刘晔：所以在人工智能基础框架技术（AI Infra）上，其实你的商业模式包括客户买单的意愿都已经比较成熟了。

吴承霖：是的，现在我们讲在美国和欧洲，实际上已经有很多类似的企业它们做到上市了，因此我们讲这个工作在中国同样拥有很好的可行性和很好的商业价值。

当然我们讲人工智能基础框架技术（AI Infra）它实际上还会面临一个问题，就是怎么去做最后一公里落地，因为往往我们要结合企业的数据进行数据清洗采集和相关的模型制作，然后最后才能做到完整落地。这里面的前置成本一般来说会分为咨询、硬件、数据、信息4大类成本，这4大类成本实际上都省不掉。除了硬件以外，我们希望能把落地成本降低到接近于0，所以说我们现在已经有接近这个能力了，意味着我们在做AI整体售卖的时候，我们就可以把它的成本达到极限低。

刘晔：所以人工智能基础框架技术（AI Infra）是你的基础的产品，那么现在的商业模式是ToB，那么接下来你觉得ToC有可能是你想要去做的一块商业模式吗，突破点会在哪？

吴承霖：比如说像我们需要去写某一个爬虫，或者说需要去写某一个企业的官网，原来可能你还是需要有一个编程过程，编程过程可能需要花费你数天的时间或数月的时间去完成，但我们现在发现只需要给智能体或大模型下一个命令，然后在10分钟或者说更短的时间，它就可以帮助你完成同样的任务。

刘晔：有一天你会做一款面对C端的类似于这样GPT的产品吗？

吴承霖：这个产品我们现在已经在做。

国内的AI创投不是过热而是不足

2023年11月6日，OpenAI召开了首次开发者大会，不仅推出了更便宜、更强大、更方便的GPT-4，让那些给大模型套壳的应用无处施展，更推出类似苹果应用商店的GPT STORE吸引大家共同用自然语言来创建新应用，从而建立一个更加宏大的生态。

吴承霖主导的MetaGPT正在孵化和GPT STORE类似的智能体商城，用户同样可以用自然语言在其中开发及发布自己的应用。

刘晔：您如何来理解今天的深度赋智？它在整个目前国内的AI大模型的里面的生态位？

吴世春：按照行业发展曲线，一个行业的成熟以及它真正产生对实际的各个领域的各个行业里面的应用产生价值的话，它有一个逐步成熟的过程。现在像OpenAI已经实现了号称年化几十亿美元的收入。然后像微软它AI这块的收入已经实际看到了，其实在整个硅谷的话，可能基本上针对AI的投资是国内同领域投资热度的至少10倍以上。甚至在全世界的头部领域当中都能占据一席之地。

所以我也很担心中国在这块的整个投资创业就会有点落伍，会有点投入不足，以及没有得到足够多的资金和人才的这种涌入，我觉得MetaGPT的话算是在我们这个领域取得了一个非常好的成绩，甚至在全世界的头部领域当中都能占据一席之地。所以我们期待有更多的这种头部的创业者团队，能够在每一个AI的领域里面，跟硅谷的创业者去一争高下，去同台竞技，去引领中国的AI的发展。

当然我希望MetaGPT它接下来的商业化落地能力，还有持续的盈利能力，也要像 OpenAI、微软这样快速地把已有的成果变成商业化的成绩，变成持续的一个动力，融来的钱不经花，只有从市场赚到的钱才经花。

刘晔：现在的MetaGPT，在你自己的定位，在整个的AI大模型的生态圈里面，你觉得你是一个什么样的生态位？

吴承霖：大部分头部的投研报告，都会把我们放在里面，所以说基本上都认为我们是在中国做得最好的之一，我们从整体的声量上来说，我们应该还不错，但是从最后的一个落地的角度来看，我觉得可能并不是说互相之间是对手，而是应该说所有人可能要合起来去OpenAI进行对抗，因为OpenAI实际上有很强的资金和很强的能力，它们现在拥有市场上40%的风投资金，也拥有可能比中国所有的大模型公司加上智能体公司合起来10倍之上的估值，所以不管我们做得有多好，我们最后的对手可能都是来自于OpenAI，而不是其他公司。

4、国内AI大模型创业的挑战

刘晔：如果说深度赋智要成为你心目当中的未来的话，你可能会遇到的最大的挑战会来自于哪里？

吴承霖：我觉得主要有两点，第一点是人才的密集度，第二点是市场本身。

人才密集度上来讲，OpenAI它能招揽到的人才非常优秀，我们在开源社区确实也招揽到了很多很优秀的人，但是世界顶级AI公司能给出非常高的年薪，而我们做不到，因此人才是一个非常致命的问题。

另外一个问题是市场本身，我们讲市场本身是什么意思？讲的是竞争烈度， OpenAI实际上是一个非常强有力的竞争对手，它本身能够带来很高的竞争烈度，如果说我们在国际市场上和它进行正面的竞争，实际上能逼迫我们的产品和我们团队更加成熟。但如果说是在国内去做这个事情，其实我们是缺乏竞争烈度的，因此我们讲在合适的市场有合适的竞争烈度，能够催生更好的产品。

刘晔：可能整个赛道其实才刚刚开始。

吴世春：对，你看2011年张一鸣创立字节跳动的时候，他其实做的那个东西，跟现在要做的东西简直是天壤之别。

所以我觉得MetaGPT打下了一个很好的基础，也吸引了很多全球顶尖的工程师加入到科研社区来。AI领域最终比拼的是人才的密度，去吸引到这些人才，最后交付出来产品能够真正解决问题。

我觉得AI的领域总是有奇迹发生，我也希望MetaGPT通过这种雄心壮志，能有这种调动优秀人才的能力，能够有去解决一个伟大命题的能力，最后去超越一些我们现在看起来庞然大物的挑战。

刘晔：我觉得吴承霖特别擅长谈论技术的发展和愿景，你希望能够到一个什么样的状态？

吴承霖：MetaGPT在开源项目上给出了一个例子，这个例子是一个软件公司，它是完全由代码构成的，软件公司里全部都是虚拟员工，实际上就是一个函数，这个函数生成了一个软件公司，里面生成了产品经理、架构师、工程师等等。

我们从结果往回看，可能在5年之后或10年之后，公司里的虚拟员工会越来越多，在那个时候我们去看的时候，我们可能看待事情的方式就完全不一样了。我们更核心地是想完成解放劳动力解放生产力的一个问题，这个问题我们认为它具有巨大的影响力，如果说我们解决了这个问题的话，它所释放的效能，就不是一个用市值来做计量的事情了。