A:今年上半年,整个一级市场(尤其是 AI 领域)之差可以说是十年所未见。AI 赛道从去年 3 月左右开始火起来,下场创业的很多都拿到了融资,但 9 月之后形势开始急转直下 (原因我们在去年的年终总结里也有写过)。到了今年,市场还在进一步变冷,从 1 月到 5 月,拿到主流机构投资的 AI 公司不会超过 30 家,其中相当一部分还是追加轮次的公司。
这个数字大概是十年前的百分之一,也就是说整个市场的融资难度提高了百倍。在这个数字之下,绝大多数人的任何选择和努力都是无效的。Q2. 为什么机构出手这么少?是他们需要更多时间跟踪和学习吗?
A:我们接触了这么多机构,其实非常能理解为什么他们不出手:1)讲大故事的是否能做出来?AI 能做到吗?大厂竞争怎么办?大模型做了怎么办?2)现在能赚钱的、有数据的,会不会不够 AI?是不是太像生意?市场是不是不大?3)AI 未来到底会怎么发展?甚至大模型到底行不行?其实说穿了,就是现在这件事有太多的不确定性。机构如果仍然在之前的评价体系里,就一定是无法出手的。所以我觉得问题不是说大家对于这事的了解还不够,花的时间还不够,而是现有的评价体系跟现在的 AI 发展状态就是不 match 的,这个是根本问题。所以你就会看到很多机构一会说我要往后面投,我要去投有 PMF 的,一会儿说我要往更早投,我要投好的人,中间来回切换,最后也没有太出手。所以“没有打法” 这个是本质问题。另外,我自己还总结了一个原因,就是一级市场里的新韭菜实在太少了,没有新人新钱进来,老人都踩了太多坑,所以反而会过于谨慎保守,这也不是一个非常健康的市场环境。所以,现在出来融资的 AI 创业者,都是英雄,因为你们都潜移默化间做了整个市场的养料,进行了对整个市场的教育作用,但这又是一个必经的阶段,无法避免。
Q3. 上半年,硅谷的 AI 进展也是有些无聊的,为什么 AI 的发展都不及大家预期呢?
过去的十年里,整个市场都处于一种越来越急躁的状态里,从几年一个赛道,变成一年一个赛道,变成半年甚至一个季度一个赛道,机构期待一年里就把该投的都投了,就有特别明星的公司长出来,数据就要炸裂,甚至于就找到下一个字节,这本来就是不现实的。客观规律就是要等一个市场慢慢地去走,我们自己的主观能动性跟外部的市场环境一定是配合着来的,我觉得这个是当下所有从业者都要特别注意的,就还是要慢慢来。而且,AI 的进展其实已经远超一开始的想象了。你想,过去这么多年里,有什么事能像这两年的 AI 一样带来这么多的可能性?已经非常好了。Q4. 应用侧,有什么能看到 PMF 的新思路,新线索吗?A:我们之前做过一个总结,目前全球华人创业者做的 AI 公司,真正留存收入过关的,有 PMF 的暂时还不超过 30 家。但在这个里面,我们也还是看到了一些新的趋势,比如:1)各种工具型产品开始出现,包括 AI 笔记、AI 心理、AI 下厨房等等,这就有点 2010 年的影子了。2)服务 Prosumer (Professional consumer) 人群的产品可能是个新赛道,这个人群包括视频剪辑师、音乐创作人、券商分析师、保险从业者等等,有点「小 b 大 c」的感觉,他们本质是 c 端用户,但因为这些 AI 产品能服务他们本身的工作,所以他们又具备一定的 b 端付费能力。3)还有把非结构化的数据结构化,也是一条线索。
除此之外,这半年火起来的大多还是增长型产品点,比如黏土滤镜,meme 表情等等,它更像是试出了一堆玩法,但不一定特别刚需。Q5. 目前刚需型的 AI 产品还很少,这是时间问题还是认知方法的问题?A:都有。产品落地本来就需要时间,比如一款好的游戏,正常上线时间可能也要两年,而这波 AI 出来目前都还没有两年时间。从认知方法上来说,各种试错和探索也都是正常的,很难一步到位。以及最重要的,大模型本身的能力还不成熟,在很多场景下还达不到要求。但即使模型能力还达不到,它的想象空间其实已经具象化地呈现在大家面前了。从 Sora,到 4o,到 3D,各个模态其实都已经有了很好的 demo 了。这些未来一定是可以实现的,问题只是在于半年、一年、还是两年的问题。那我们可以思考的是,站在今天这个时间点,我能做哪些准备,去 meet 几年之后的技术成熟度,未来当模型能力真的成熟了,我的产品要长什么样子?A: 一定是,虽然我前面说市场还处在非常早期,但我仍然坚信这两年是进场的好时机。很多市场在讨论的问题,比如模型会怎么发展?端到端到底会不会分离?很多人觉得说,等路线确定了,这时候下场是最高效的,但问题是,如果没有经历前面所有的过程,你是不清楚它为什么会这样,以及在很多细微场景中,又要怎么灵活调整的。此外,市场的爆发有时候是比较突然的,可能突然某个技术或方法成熟了,市场就起来了,等你这个时候再组团队,补认知,一切就已经晚了。A:有没有先发优势,还是取决于壁垒到底是什么。目前大模型公司基本是没有先发优势的,今天用 Kimi,明天用豆包,没有切换成本,后来者只要有钱,模型就能做出来,而且后发的训练成本还能更低。应用的话,倒可能会有两个优势:一是认知,二是数据。尤其现在大家越来越认可高质量数据的重要性,最后倒不一定是拼数据集有多大,而是拼其中高质量数据有多少。A:就一件事:尽最大的努力,跑通一个 AI PMF。这个 PMF 的定义因人而异,哪怕只是几千个用户,能跑正 ROI 也可以算是一种 PMF。在这个过程中,遇到问题解决问题就是最好的积累认知的手段,且在整个过程中,自然就能把适配的团队组织起来。我觉得大家要尽量避免纸上谈兵,也要避免高举高打。比如过去一年里很多人找我们介绍技术,我会问他你到底是要算法还是要工程?就这一个简单的问题,现在市面上大多数公司其实都是没有想清楚的,他不知道是只把工程做好就行了,还是自己未来也要训模型,甚至做一些算法上的研究,这些事情都是需要边做边摸索的。
Q9. 什么样的人最适合在 AI 时代创业?做移动互联网的产品经验对做 AI 产品是有很大帮助的吗?
A:大家把这个问题想得太局限了,经常有人问,是不是产品经理是最适合创业的?然后就会有人跳出来说,张一鸣就不是产品经理,人家是技术出身。我觉得这些都是太把人标签化了。其实本质问题就是,一个好的 AI 创业者需要具备什么特点?那 TA 可能需要对技术有深刻认知,需要有足够的洞察用户需求的能力,并且能够在创业过程中锻炼出很好的组织能力等等。这些能力不会因为一个人的职业经理中有过产品经理这个 title,他就真的是一个产品经理了,反之亦然。
所以我核心判断的标准就两点,一是学习能力,二是对做成这件事的渴望程度。如果你有足够强的意愿,又有足够好的学习能力,没有什么是学不会、做不好的。
Q10. 你觉得最近一年大家对于 AI 的认知有提升吗?A:绝对是有大幅提升的。很有意思的一个点是,很多人觉得市场不好,大家普遍悲观,但我觉得悲观反而是认知提升的体现,懂得越多,越知道技术的局限在哪里,越容易悲观。但在一年多前,大家都不知道 AI 能做什么、不能做什么,但现在大家已经碰壁了很多次,试错过很多,也对很多技术、模型上的操作有最佳实践和解决方案了。所以我还想再强调一下,不用过于悲观、不用太着急,跳出来看 AI 这一年已经有很大进步了。A:我们现在和国内做 2C 产品的人聊天,发现做视频多模态的都喜欢说自己是下一个抖音,做搜索的都喜欢说自己是下一个 Google。这些故事我真的有点听腻了。其实在移动互联网时代,那些最后大成的公司,很少人是在做下一代的 xxx,大家做的是更全新的产品形态,所以我觉得大家还是应该把思路打开。我随便举个例子,未来的音乐播放器,它的面板是不是就可以是类似于 DJ 的一个简易版面板,我手往上一滑,这首歌就会往摇滚风格上靠一靠,我往右一滑,它就能引入另外一个人的音色,大家多往这种方向上去探索产品,可能会有意思很多。Q12. 为什么今天的创业者都在考虑出海?
A:有一次我介绍一位创业者,说他是一位很有名的「出海」企业创始人,对方赶紧纠正我说不是「出海」,我们是「global」。其实现在很多创始人已经不觉得自己在做出海了,大家就是面向全球市场。只是现在基本是先做海外,等时机成熟,再杀回国内。
这里又有两个核心原因:一方面是地缘政治、国家政策,包括政策影响下的技术支持;另一方面是,海外有更强的付费能力,现阶段做欧美市场,更容易把 ROI 跑通。A:我越来越认为端到端分离是更合理的。如果 scaling law 成立,那马太效应就一定成立,最终一定有一两家公司,占据了最多的资源,能产出最好的结果。既然如此,底层有这几家公司作为基础设施提供方就足够了,端到端分离就应该会是一个主流的选择。但端到端分离并不代表只有底层的模型层和上面的产品层,这中间可能还分 n 多层——最底层是 OpenAI 等最一线的大模型,中间有一些垂直领域的模型,往上可能是 infra 层的东西,再往上才是真的应用层(当然最终形态不一定是我说的这样,但我还是相信生态和分工合作是市场最自然合理的状态,而不是一家通吃)。Q14. 和移动互联网时代相比,AI 时代的 「入口」有多大可能性会发生变化?A:大概率会变化,聊天形式天然就是更好的「入口」,尤其当未来 AI coding 成熟之后,你想让一个界面长成什么样子,它就能即时编程,生成什么样子。
所以我觉得现在国内大多数从业者都没有给 AI coding 这件事足够的重视。一种是以字节为代表的进攻型玩家。和其它互联网大厂相比,字节没有社交关系,也没有其它刚需的内容,所以其实很难说字节拥有自己的「入口」。它在 AI 时代投入很大成本做模型,包括前一阵被曝出下场做硬件,可能都是出于这个目的。第二种则单纯是做战略防守。像美团、小红书等等,内部也都在做自己的模型,但他们似乎并不追求把模型做到多大多好。他们可能更担心的是未来的「入口」会改变。比如,如果未来有一天确实是没有 App 了,那我要保证现阶段就不要掉队,到时候一旦发现形势不对,我能快速跟上。Q16. 如果要选择一个上市公司作为 AI 的投资标的,你会选择哪个公司?
A:我觉得还是苹果,苹果的位置是无敌的,就像前面一个问题讲的,如果未来其它现有 APP 都变成了服务提供商,都是由手机直接发起组织,那苹果的价值会多高?可能未来买来一个手机,开机就只有一个对话框,而没有任何 APP 界面了。其次就是腾讯,以腾讯现存的社交关系和数据的珍贵程度来说,他们如果真的下定决心动起来,我很难想象现在做所谓的 AI 助手、AI 社交等的公司该如何抗衡。Q17. 问一个关乎英伟达股价的问题。目前投资者对英伟达最大的担心在于,大公司决策者可能有一天会开始真正计算 AI 的 ROI,然后放缓军备竞赛了,你觉得未来一年能看到这个时刻吗?Q18. 中国模型和美国模型的差距,究竟是在缩小,还是在拉大?
A:差距在拉大,但这不仅仅是国内与海外的问题,就全球范围来说,一线与非一线的差距都在拉大。OpenAI、Anthropic 等几个头部公司无论在技术,还是资源储备等方面都处于绝对一线,其余公司,不光是国内的公司,像 Cohere、Character.AI 等也都在掉队。其实只要你认可 scaling law,就一定能推衍出这个结果,头部和其它的差距只会越来越大。PS:最后插播一条全职招聘信息!我们在招募新的内容同事,协助我们做播客、采访、私董会等等,欢迎大家点击阅读原文了解投递