投资人看不懂大模型
在 ChatGPT 走红之后，很多从业者也在反思中国为什么没有诞生和 OpenAI 类似的公司，投资人不懂技术和太擅长投资而更擅长“投机”，被认为是其中一个重要原因。
记者：李京亚 肖芳
去年下半年至今，中国人民大学高瓴人工智能学院教授卢志武和他的学生高一钊见了 150 多家 VC（风险投资机构）。以 ChatGPT 走红为分界点，他明显感觉到投资人对大模型创业的态度变得积极甚至是着急，但卢志武依然没拿到 VC 的投资。
卢志武的多模态大模型项目源起智源，最开始由智源研究院注资 3000 万元。2021 年，他团队研发的多模态大模型项目雏形已现，急于寻找一笔融资支持大模型的深入研发。他曾对风险投资寄望很大，期待获得微软之于 OpenAI 那样的支持。
在 ChatGPT 走红之前，卢志武需要反复跟投资人科普大模型是什么以及价值在哪，其中不乏朱啸虎这样的大佬级投资人，但没有人听得懂——他们不理解大模型百亿级别参数意味着什么，更难理解提前几年研发所带来的竞争优势。
“VC 永远问我怎么盈利，怎么竞争得过大厂。”卢志武说，头部 VC 他几乎都见了，主投 TMT 的主投硬科技 VC 也见了，但感觉 VC 们做的功课很少。
在 ChatGPT 走红之后，他终于不用向投资人科普大模型，但新的问题又来了：如果多模态大模型这么重要，那为什么 ChatGPT 是单模态的？
卢志武不知道怎么回答。
北京大学信息科学技术学院副教授、智能编程助手 aiXcoder 创始人李戈对此也感同身受。很多投资人在评估项目时都会向他质疑：既然 ChatGPT 已经有了程序生成功能，国内团队再做，有什么意义？
很多投资人都会使用最简单的 python 实现贪吃蛇游戏作为测试用例，但在李戈看来，程序生成是很难的事情，涉及上下文环境，投资人总是把它过于简单化，他们的目光都盯在 nl2code（即自然语言转换成代码）上，输入个自然语言输出个代码，然后在那儿比来比去。“这个东西能比得出来谁好谁坏么？”
兜兜转转见了上百个投资人，卢志武终于意识到，VC 们把大模型项目当成互联网项目去类比，围绕着商业模式和团队构建打转，“大模型有自己的特殊性，他们不理解，但却很早就达成了某种共识。”
这种共识主要指投资人之间的小圈子文化。卢志武认为，投资人们喜欢交换看法，虽然很多看法大多是错误的，但这些投资人的态度却出奇的一致。
“基金跨周期很难，找 benchmark（对标与基准线）是投资人的天性和习惯，所以在上个周期形成的共识范式往往会成为新周期绊脚石。在大模型这样晦涩难懂的前沿领域，当底层范式发生转变，简单地和过去类比没有意义，老一代范式的知识体系和判断标准会变成包袱，投资前沿科技需要开阔思路和技术信仰。”前沿科技基金 Capital O 的创始合伙人刘大卫这么解释这个现象。
谈了几个月之后，卢志武不再想拿 VC 的投资，因为他们并不懂大模型。
但还有很多大模型相关的创业者寄希望于通过 VC 的助力把项目继续下去。界面新闻了解到，红杉中国旗下的创业加速器 YUE 2 月 28 日开启报名之后，2000 个报名项目中有 400 个是 AIGC 主题，创下了历史。6 月 3 日，在奇迹创坛 2023 春季创业营路演上，60 家参与公司中有 41 家为人工智能主题，比去年翻番，其中有 39 家为大模型相关。
记录屡屡刷新，但大模型创业者们首先需要面对的是投资人比以往都大的认知鸿沟。
犹豫的投资人
一种 stereotype（刻板印象），一种倚老卖老。
很多投资人听完大模型创业的项目之后，不是不想下手，而是不敢下手。
今年春节前后，卢志武和高一钊见投资人的频率明显提升。他们感受到 ChatGPT 走红之后投资人急迫的心情，但也感受到了他们的犹豫。“很多投资人愿意听我们讲，但不给明确答复。我们催他们回复，他们一般只说在考虑中，或者说等下一轮再看看。”
投资人犹豫的原因是，他们不知道用什么标准去评判眼前的大模型项目是否值得投资。实际上，在移动互联网时代，面对很多新应用和新商业模式，很多投资人也未必听得懂，但他们拥有一个重要决策逻辑——投人。
风险投资就是投人，这个理念由美国风险投资家威廉·德雷帕最早提出，在移动互联网大潮十年黄金期中被屡屡印证。真格基金创始人徐小平的一句名言是，投人，投人，投人，而不是投事、投模式、投方向。
投人背后的逻辑是，早期创业一定需要经过无数试错和调整，只要创始人强大、团队战斗力强，就能走过暴风骤雨，抵达胜利的彼岸。
从移动互联网到硬科技时代，很多早期投资人仍坚持投人。真格基金联合创始人王强在一次媒体交流活动中表示，自己不怎么用 ChatGPT，也不用 stability.ai，但仍想赶上这波前所未有的时代变局，用自己过往投人的方式。
实际上，投人的逻辑在国内仍处于概念化阶段。过去三十年间，国内天使投资的失败比例高达 90%，风险投资失败比例达 70-80%，投人缺乏真正具体的标准，这个逻辑就是风险本身。
无论从个人经历还是团队背景来看，卢志武的项目都可圈可点，但和移动互联网项目不同的是，大模型项目前期需要的资金多很多，很多基金要么投不起，要么非常谨慎。而且，大模型创业是一个 10 年甚至 20 年才能看到结果的事情，现在的判断都过于简单。
“投人逻辑在 VC 行业很常见，它的正面是对创业者画像与素质的深度理解，在行业里浸泡了 10 年以上的投资人基本都有他们看人的一套方法论，但是各有千秋。反面折射的则可能是投研的惰性，一种 stereotype（刻板印象)。当很多项目说不出个所以然的时候，投人逻辑也是一种自我安慰。从行业数据来看，后者似乎愈演愈烈，特别是跨周期时期。”一位头部基金年轻合伙人对滥用投人逻辑表示排斥。
“相比于当年打车和社区团购这种大规模的投资热潮，如今大模型浪潮中的投资人更冷静。可以只投人的基金规模往往不大，规模较大的中后期基金又不能在只投人的阶段介入，双边一挤压，交集就变小，也一定程度上限制了资金的投入速度。但无疑，AI/大模型是今年机构都无法绕开的主题。”光源资本创始人郑烜乐在谈到大模型创投现状时表示。
卢志武在见了很多投资人之后也意识到，风投未必适合大模型项目。“基金的钱是 LP（有限合伙人）的，老在那儿犹豫也可以理解。”
消费互联网时代的经验不够用了
“今年的 AI 新浪潮很像 2019 年的半导体热潮，但比 2019 年要更大，其实按照 AI 目前的逻辑，很贴切过往 TMT 逻辑的。”一位硬科技投资合伙人持类似观点。
“真正往里面放的大方钱很少。”
投行一直是投资圈对信息和风向最敏感的群体，据悉，光源资本看过的大模型相关概念初创项目超过百家，但在其创始人郑烜乐看来，大模型创业是“很偏 venture（风险）的领域”，VC 目前还是在做尝试性投资。
因为大模型的创业项目对人才密度、资金密度要求极高，跑模型的时候就需要花费千万美金级别的算力投入，而且经历数月。团队要求则是长期在机器学习上有很强的工程创新和实践经验，这类人稀少且昂贵。按照技术难度壁垒，真正有能力做底层技术创业的公司并不多。
“如果高性能算力芯片的供需关系无法改善，可能仍只能供少数公司充分训练，加上大厂布局，独立大模型创业公司资金需求量大、风险始终处在高位。”Capital O 创始合伙人刘大卫认为。
实际上，在 ChatGPT 走红之后，很多从业者也在反思中国为什么没有诞生和 OpenAI 类似的公司，投资人不懂技术和太擅长投资而更擅长“投机”，被认为是其中一个重要原因。
搜狗创始人王小川在朋友圈表示，OpenAI 的胜利，是技术理想主义的胜利。创业者回归技术信仰，投资人方面则有了呼吁技术为先的苗头。同日，刘大卫的朋友圈也在感慨“光是 ChatGPT 带来的关注度和对前沿技术的信心就很有意义”。
品玩创始人骆轶航在《谁拖了中国
登录后可查看完整内容，参与讨论！
立即登录