“所谓的AI native，创业公司都有机会，成功的几率甚至超过大厂。”文｜《中国企业家》记者 赵东山
编辑｜姚赟
沉寂10多年，创新工场联合CEO汪华最近又开始公开发声了。2010年时，汪华对移动互联网的笃定和热情，如今再次投注在AI大模型之上，他认为这将是一个大于移动互联网10倍的市场空间。汪华毕业于美国斯坦福大学，随后在谷歌中国供职。2009年，他和李开复等人共同创办了创新工场。过去20多年中，汪华一直致力于技术投资和研究。此前，他在移动互联网领域的判断和远见，现在看来已经被时间和商业实践一一证实。过去一年，随着AI大模型的狂飙突进，短暂的瓶颈期正在显现，投资人在投入巨大的资金后，却因为没收到足够的正反馈而开始焦虑；创业者因为对技术和未来的不确定，而感到迷茫。有人开始悲观，有人感到彷徨。不同于大多数人在2016年AlphaGo战胜李世石时，才开始关注AI，汪华从2012年开始就投资AI。如今，在移动互联网到AI大模型的技术变革期，他依然坚定和冷静，他的研究和判断也再次成为创投圈重要的参考。以下为核心要点：
1.在移动互联网，你也不可能在2009年就投出一个TikTok，那时候设备、带宽、普及率都是不支持的。2.现在的AI应用基本是在原来已有的东西上加个AI框，就跟移动互联网早期，大家把爱奇艺、优酷原封不动往手机里搬一样，但移动互联网的最终形态是TikTok，连内容的长度、类型、交互方式都变了。
3.如果模型成本降到现在的千分之一，再叠加模型性能的改良，有可能是移动互联网10倍的体量了。只是成本下降做普惠这件事儿，就可以再造一个移动互联网当年的规模。
4.ChatGPT到现在为止才一年半的时间，但AI大模型的投入已经相当于当年移动互联网在2016、2017年级别的资本投入了。
5.AI应用这个事，理论上应用是主语，AI是定语。但AI现在太dominate了，变成了AI是主语。AI投入成本高，底层技术栈目前又不稳定，所以焦虑。
6.文心一言、通义千问、Kimi这些应用全部都加上，日活也不过就1000万，国内可是10亿多网民。中国的老百姓对AI的接触是“伪接触”，所以，还谈不到有没有产生增量。
以下为《中国企业家》对汪华的专访内容实录（有删减）：谈应用现状：你不能期望在2009年就投出TikTok
《中国企业家》：这一年，您体感比较强的行业变化是什么？汪华：技术扩散的速度非常快，无论OpenAI顶尖的技术，还是多模态，扩散到非OpenAI的公司甚至是开源模型速度非常快。整个市场竞争非常激烈和开放，这些对于做AI应用的同学，都是好事儿。唯一让我觉得最惊讶的是整个资本预期，让我觉得有一些不理性。来源：视觉中国
《中国企业家》：在AI大模型领域，您的投资逻辑是什么？汪华：不同阶段不一样，2023年主要在投底层的infra（基础设施），从2023年下半年开始，我们主要看to B的应用，包括生产力、出海等等。从明年初开始，to C的应用也可以做了。整个逻辑跟当年移动互联网一样，本质上还是技术投资，就跟当年互联网先出来的是Cisco和Netscape 同样的道理，这个阶段没过去，后面的东西都出不来。在移动互联网，你也不可能在2009年就投出一个TikTok，那时候设备、带宽、普及率都是不支持的。跟移动互联网当年不太一样的是，那时大家的风险偏好程度比较高。这次虽然是新科技，大家赌未来赌得也是挺乐意，但更追求确定性。所以，抛开资本的起伏，我们投资的整个逻辑，一是要跟着技术趋势走，二是要跟着生态培育和渗透的方向走。汪华：技术的话，本质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，模型的多模态。多模态和模型的智能能力，这个轴越往后推，理论上能做的应用就会越来越多，从to B到to C，从纯线上到物理世界，甚至做到机器人具身智能的世界，从虚拟APP到物理世界成为APP。还有一条更重要的轴，是成本。对于整个应用普及来讲，在GPT-4o级别的模型性能在很多应用已经够用的情况下，成本这条轴甚至比模型性能更重要。现在的模型主要集中在to B，接近于当年的大型主机和早年PC做生产力的阶段，因为它太贵了。现在哪怕to C的应用，都是收月费的。OpenAI今年说不定能达到50亿美元收入，还是亏本的。如果推理成本降到现在的1/10，生产力工具类的to C应用就可以不收钱了，做用户量了。现在流行的AI搜索，其实挺适合在下一阶段的。因为我当年在Google的时候，搜索的用户量并不是很大。当年在Google一个重度用户，一天搜索也不超过10次，平均都是几次而已。其实，一天也占不了你多少服务器时间，你说抖音一天玩几个小时？如果推理成本降到现在的1%，哪怕是杀时长的应用，也是可以做的，其实又回归到当年移动互联网的逻辑了，应用基本上不是看你的成本多少，而是你的用户体验有多高，用户质量有多好，用户量有多大。如果要支持很好的多模态，推理成本甚至要降到现在的千分之一。因为一张图片就相当于几百个token，一段视频相当于几十万个token。问题也不是特别大，现在基本上已经到了突破期拐点了。最近两三年，模型的成本都会以一年8～10倍的速度下降。再往后，这个降速会变缓，只能按摩尔定律往下降了。其实降到千分之一也是可见的事情。所以，再接下来，C端应用疯狂普及，会把所有现有的应用，娱乐、社交等重写一遍。移动互联网当年也是把人类的界面重写一遍，所以很多广义的交互、沟通、交易之类的又可以换一种形态。AI做得不一定比当年移动互联网更大，但只是做到这一点，就已经很大了。相当于再造一个移动互联网的市场，这还只是成本驱动的。如果再叠加上模型性能和多模态的提升，供给侧也可以变。因为可以生产内容了，比如说以前的推荐算法只是把已有的内容更好地给你匹配，未来可以直接提升供给侧的效率，自动化供给。甚至如果多模态加进去了之后，在原始侧实现自动化之后，物理世界的供给侧也会发生变化。如果做到这一步，再叠加模型性能的改良，有可能是移动互联网10倍的体量了。《中国企业家》：创新工场会有哪些方向是一定不投的吗？汪华：因为我们比较偏纯技术、应用一点，所以有很多偏capital intensive的，我们可能就不太投得动。另外，海内外生态不一样，你要把投资范围一割细，会发现国内和国外表面上都是AI，但是能投的东西其实都是不一样的。比如SaaS在国外就是一个非常好的生意，尤其是标准的SaaS，因为海外原来就有很强的传统SaaS的生态链，现有的公司只需要在上面加一层就行。你放在国内，新阶段投大量的SaaS，明显就不太合适。因为我们比较偏大型央企，就算用SaaS，大家也喜欢私有化部署、项目制，中小企业也不存在很好的意愿。而且，中小企业原来用传统SaaS用得少，所以中小企业都没有完成数字化改造。你新弄一层东西，也架不起来。
谈中美差异：中国团队，更有可能做出现象级应用
《中国企业家》：一部分人对今年AI大模型发展的观点是boring，您的体感是怎样的？汪华：从投资的角度来讲，最近几个月在美国市场，其实已经非常热闹。当然，这个“热闹”主要还是在to B的各种应用。你会发现，投资事项的数目非常多，而且是越来越多。投代码的、编程的、法律的，而且动不动估值都是几亿美元，甚至十亿美元的估值。to B外，少量也有to C，比如Perplexity，还有一些多模态更小的模型，但投资人都是标准的财务投资人。所以，其实是一个生态孕育的过程，我们反而是夹在这两者之间。因为国内虽然表面上是一起开始做的，但整个应用比美国要落后一年。去年年初，ChatGPT Moment来到，美国民众开始疯狂被普及应用。而去年一整年，国内老百姓新闻听了很多，但大多数老百姓其实没有用上。更多人是从今年才开始用上，所以整整落后一年的时间。从今年Q2开始，看到很多to B的企业，AI上得很快，有很多的low-handing fruit（低垂的果实），当然都是Copilot类的，用在各种垂直行业里面。AI上升的速度，其实比当年的SaaS还是快。很多公司半年之内做到了上千万美元的ARR。所以，你就可以看到这个速度，to B的这一轮应用已经起来。但这一次美国的投资人，也是比当年移动互联网更保守一点。移动互联网的时候，大家的风险偏好高，而这次投应用的角度，大家也比原来要保守。比如从to B往to C的转换速度，即便他们投Perplexity，也一定要等到Perplexity已经有了蛮大的用户量，并且还初步做了一些商业化的工作，才开始投。《中国企业家》：在这块，中美会有一些差异和优劣势吗？汪华：国内在做应用方面，要比美国强，无论是工程的力量，还是国内应用的竞争和迭代，包括各种方法论。哪怕在美国，最近几年暴增的大体量的应用，背后都有中国团队的影子。Temu、TikTok，Zoom也是中国团队开发的嘛。模型上的优势，可能在做一些最复杂的任务上，美国比我们强。但是，如果AI infra的成本降到现在的1%，那就有可能出现亿级别日活的长时长、入口级别的应用，而做那些应用的时候，中美模型性能没有显著差别，但中国，有可能做出更好的应用。说句粗暴的话，如果不考虑一些根本的研究突破，同一层次的小尺寸模型跟较大尺寸模型性能差别不会超过20%。关键是在数据——而如果中国的团队应用做得好，那能从应用里面收集到的数据，说不定反而比美国团队多。
谈FOMO：AI大模型应该是定语，应用是主语
《中国企业家》：现在行业里或多或少有一些焦虑或者是悲观的情绪存在。您有感受到吗？汪华：投资人焦虑的是一大堆钱都投进去了，但应用迟迟起不来。如果应用起不来，整个行业的价值是不是比原来预期要低？我之前这么高估值、这么多钱投进去了，将来能不能修成正果，天花板真正的东西到底是什么，什么时候能出来？这跟当年移动互联网不一样。移动互联网从2008年开始，一直到2012年都还有很多人没有那么认可移动互联网。所以，大家的预期不是特别高。但是，ChatGPT一出来，所有人就对它预期很高。去年太多资本投入在里面，甚至把英伟达“拱”成了世界第一市值。但你想想，到现在为止才一年半的时间，这投入已经相当于当年移动互联网在2016、2017年级别的资本投入了。投资人会担心有没有一点像1999年的crash，预期过高，整个泡沫破灭。而且，大家还会焦虑GPT-5能不能出来，如果出来不尽如人意，大家原来对它整个领域的预期值是不是就要大大下降？第一，资本市场的焦虑肯定会影响他们。因为这直接影响到他们是不是还能融到足够多的资金。融不到资，创业连燃料都没有了。第二，AI变化太快了，每个月背后的技术都在变化。很多人发现我今天还做这个呢，明天又得做那个了，创业者觉得没有方向。不知道该做什么，甚至担心会不会过两天风向或者底层技术再一变，之前做的东西都白做了。第三，创业者也在观望，到现在为止如果在中国市场始终不能出现一个被证明的、一些领军的东西，创业者就开始怀疑，我做这个事儿的时机或者前景。此外，大家虽然都在做应用，但实际上AI应用这个事，理论上应用是主语，AI是定语。但AI这件事太dominate（支配、占支配地位）了，变成了AI是主语。AI这件事本身变化速度又特别快，每个月都有巨大的变化。如果你就是想做一个主语是AI的东西：一是你不知道用它做什么，方向上就很迷茫；二是这东西底层变化又太快。如果这两个焦虑跟融资的焦虑叠加在一起的话，就很难受。《中国企业家》：投资人的焦虑，更多是因为这个共识形成得太快了，还是说也是因为大家FOMO（Fear of Missing Out，害怕错过）的情绪导致的？汪华：去年共识是很明显的，但实话说，去年是基于FOMO的共识。今年大家要开始回归商业本质和担心天花板了，投资人的焦虑自然就来了。来源：视觉中国
大家忽略了一件事儿，生态的构建和形成本身需要渗透的时间。因为你想iPhone 1一共卖了400万台而已，虽然声势很大。一个新的技术平台，先得做生态能力。从用户渗透的角度来说，一开始也都是极客、科技爱好者，包括科技从业者，然后是年轻人、学生这些受过高等教育的人，然后再一点点下沉到主流人群，甚至下沉到下沉人群中间去。应用本身也是一样的。移动互联网早期的应用，就是把PC互联网的东西，原封不动往手机上搬。现在的AI应用基本也差不多，把原来已有的东西加个AI框，就跟大家把爱奇艺、优酷原封不动往手机里搬一样，但移动互联网的最终形态是TikTok这样的应用，连内容的长度、类型、交互方式都变了。所以，你想人群的渗透、产品形态的演进，本质上就是生态的渗透，本身也需要时间的。就算技术走得再快，这个也快不了。
谈商业化：老百姓对AI是伪接触，还谈不到商业增量
《中国企业家》：从PC到移动互联网，再到现在的AI 2.0大模型，不管是技术基础或者是落地路径，包括最后能带来商业的增量也好，这三块有哪些是可参考的，有哪些是完全不一样的？汪华：移动互联网的核心是联网和新的界面，不断把更多的场景连到网上。AI 2.0会带来更多的界面革新，通过多模态链接更多的场景。另外，内容生成也将比当年的推荐算法更厉害，比如说你在虚拟世界玩游戏，可能每个游戏都是你专属的。AI大模型应用将来有可能是整合界面侧和生产力侧，实现双闭环。而移动互联网是连接场景，这样的话交易从线下搬到了线上，并且更多连接建立后，也扩展了边界，聊天聊得更多，商品买得更多。实际原始的productivity这块，其实还是没有变，背后是无数的外卖、快递小哥。但AI 2.0这一波，无论是线上、线下，可以更大规模自动化。《中国企业家》：从PC到移动互联网，因为智能手机的诞生让全中国大部分人都触网，并因此带来了快手、拼多多等众多的商业模式，带来了巨大的商业增量，但是目前AI带来的增量似乎还没那么明显？第一，AI在国内压根还没有普及呢。美国好歹去年一整年ChatGPT Moment，所以美国各种各样的AI应用日活加在一起也是大好几千万了，美国总共就3亿人。在国内，老百姓都听过大模型，但国内那些大体量的文心一言、通义千问、Kimi这些应用全部都加上，日活也不过就1000万，国内可是有10亿网民。中国的老百姓对AI的接触是“伪接触”，所以，还谈不到有没有产生增量。第二，它能不能产生消费增量，而不只是生产力增量。因为to B应用现在只是降本增效。而当年大家喜欢移动互联网的一点，是增加了交易和需求。因此在我看来，一是现在离提供整个社会的消费增量，无论是to B和to C，都还有时间。二是必须要扩展出全新形态的消费。就像当年社交电商、直播电商、二次元、手游、IP或者是各种各样的虚拟消费，都是创造出来的增量消费。我相信AI智能化，包括界面改变，能增加出新的消费形态，但现在还没到这一步。从效率增量到消费增量，其实是一个必然的过程。你有了AI，精神世界传统的消费，比如传统游戏、传统电影之类的可能就不要了。你可能就需要全新的内容形态和消费形态，而在那里面，用户会得到更大的满足感，愿意付出更多的代价，消耗更多的时间。
谈路径：我的5个判断
1.to B 方向；
2.生产力工具；
3.大用户量工具；
4.图文级别的社交娱乐类产品；
5.海量的多媒体娱乐产品，以及真正意义上的商业重构。这取决于两方面：第一，模型事物本身。第二，人群和应用形态的生态渗透。移动互联网时代，哪怕是从第一天开始，技术栈都是成熟的。无论是硬件、软件、网络、运营、服务器，所有都是成熟的。AI底层的技术栈还不成熟，顺序一方面是很受技术栈本身的限制和影响；另一方面，模型本身的成本和性能起到的作用也会更大一些。《中国企业家》：今年大模型厂商的价格战，对您做投资有什么影响吗？汪华：在美国，其实投资已经到了第二阶段。第一阶段，投纯粹超级基座模型和投算力等投资事件已经变少了。大家整个重点转移到落地和应用这块了，中国也是一样。每到下一阶段，上一阶段就会发生一些整合，并不是说上一阶段的公司就不是好公司，只是上一阶段已经投了足够多，市场上已经有足够多的玩家。
谈创新：AI大模型需要什么样的创业者
《中国企业家》：对于新一代的AI创业者来说，有什么样新的要求？移动互联网时代，技术栈稳定，资本状况也很好。最重要的是大家能不能找到一个对的场景。一旦找到对的场景，剩下就简单了。不存在你找到了对的场景后，因为技术本身把自己弄垮了这个事。而在AI时代做应用，你要对场景很理解，还要对技术边界很理解。不能做现在技术或成本做不到的事情。此外，加上AI本身有比较高的成本，这一代的投资人更保守，对于商业化闭环和商业化落地的要求会很快，对于整个创业团队的要求更加综合。之前的创业团队，一个产品经理配上一个工程师，甚至是一个大学生自己写东西，找到了对的场景，接下来拿到各种资源，快速增长。在增长过程中，再一点点解决问题。现在这样的方法行不通了。虽然讲了很多不同，但是商业本质和用户需求还是没有区别的。其实AI这个事只是给大家一个重新洗牌的机会，真实的还是在做应用或者需求。AI这件事太容易乱花迷人眼，而且不断在变，反而很多同学做AI应用的时候，太看重我要用AI做什么了。反而对于应用、人性、需求本质不见得挖得那么深。《中国企业家》：AI这一波会存在大厂赢者通吃的情况，还是说大厂会有创新者的窘境？第一，大厂的资源毕竟多，而且它们现有的应用已经涉及了很多场景。所以，对于大厂非常重视的，而且跟应用相近的主战场，它们的优势是很难比拟的，你别跟大厂去拼这些东西。但是，AI交互商业模式会很不同，如果新的形态跟原来的商业模式有冲突的话，大厂还是比较难受的。因为为了干掉你这家小公司，得把自己海量的商业模式给毁灭掉。比如谷歌虽然在搜索很有优势，但原来商业模式本质上是一家广告公司，一旦AI化之后，就跟当年微软和安卓之间的关系一样，免费操作系统的商业模式对于微软是很难受的一件事。第二，当场景重塑之后，大厂的优势就没有那么大了。比如说货架电商变成社交电商和直播电商，你会发现对于互联网电商巨头来说就非常难受。而AI这个形态，很有可能改变整个形态。第三，全新的场景，就像之前的滴滴，对于传统大厂来说，不也是从零开始嘛。而且因为大公司成本、效率、人员等因素，尤其新业务比较小的时候的法律风险和成本速度、效率，还不见得干得过小公司。综上，现有的场景加个AI框这事，就别折腾了，大厂具备垄断性优势，比如场景、资源、算力这些条件都很充足。所谓的AI native，创业公司都有机会，成功的几率甚至超过大厂。AI有可能非常垂，这样很多大厂也覆盖不到很多东西。就像搜索，虽然在移动互联网时代的搜索还是百度、谷歌，但实际上搜索的互联网流量分配权、话语权是极大减小的，很多需求都是在小红书、知乎、头条、微信里面就解决了。所以，AI也是这样，以后会把场景更多孵化出来，很多大厂现在依然是新领域的老大。但里面的很多东西将会被分割。
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