中國(guó)AI市場(chǎng)，權(quán)衡與拉扯

9月5日，創(chuàng)立僅五年的AI大模型公司智譜AI宣布完成新一輪融資，融資規(guī)模數(shù)十億元，由中關(guān)村科學(xué)城領(lǐng)投，它是北京市海淀區(qū)政府設(shè)立的投資平臺(tái)。這是智譜AI今年完成的第三輪融資。最新一輪投前估值200億元，投后估值尚未披露。自2009年成立至今，智譜共完成11輪融資，是目前中國(guó)估值最高的AI大模型獨(dú)角獸公司。

智譜AI核心成員主要來(lái)自清華大學(xué)。2022年后，智譜已經(jīng)開(kāi)源了多個(gè)基礎(chǔ)大模型，商業(yè)模式以B端服務(wù)為主，包括定制化服務(wù)和API接口。

在微軟和OpenAI的帶動(dòng)下，全球AI產(chǎn)業(yè)在過(guò)去兩年發(fā)展迅速。目前，全球生成式AI相關(guān)獨(dú)角獸公司共有37家，過(guò)去一年新增了17家。其中美國(guó)27家、中國(guó)5家。中國(guó)的5家分別是智譜AI、百川智能、月之暗面、Minimax和零一萬(wàn)物。

9月5日，在第六屆外灘金融峰會(huì)上，智譜CEO（首席執(zhí)行官）張鵬接受了《財(cái)經(jīng)》雜志專訪，回答了一些廣受業(yè)內(nèi)關(guān)注的問(wèn)題。

相比以O(shè)penAI為代表的美國(guó)AI獨(dú)角獸公司，目前中國(guó)的大模型獨(dú)角獸公司規(guī)模體量較小，發(fā)展路徑也不同。最明顯的一個(gè)區(qū)別是商業(yè)模式，美國(guó)AI公司更多用軟件模式，可以快速起量；中國(guó)公司更多是定制化服務(wù)。不少人認(rèn)為這是導(dǎo)致雙方估值體量差異的主要原因。張鵬提到，這是市場(chǎng)環(huán)境決定的，在中國(guó)做B端市場(chǎng)就是“一邊吐槽一邊做”，但這并非沒(méi)有好處。

智譜的投資方包括高瓴資本、啟明創(chuàng)投、君聯(lián)資本等投資機(jī)構(gòu)，同時(shí)還有美團(tuán)、阿里巴巴、騰訊、小米等多家互聯(lián)網(wǎng)大廠。張鵬說(shuō)，創(chuàng)業(yè)公司和大廠之間關(guān)系復(fù)雜，競(jìng)爭(zhēng)與合作同時(shí)存在，但大家對(duì)技術(shù)的認(rèn)知不太一樣。

智譜是目前中國(guó)發(fā)展相對(duì)比較順利的大模型創(chuàng)業(yè)公司，除了拿到持續(xù)高額融資，僅在今年上半年，就拿到了超過(guò)18個(gè)政府和企業(yè)的招標(biāo)項(xiàng)目，位居五家獨(dú)角獸之首，甚至超過(guò)了一些大型科技公司。目前中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)的融資、算力、數(shù)據(jù)和應(yīng)用都有強(qiáng)烈的政策引導(dǎo)因素，在張鵬看來(lái)，目前中國(guó)的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然存在不少挑戰(zhàn)，而作為創(chuàng)業(yè)公司，需要應(yīng)對(duì)在復(fù)雜環(huán)境中的各種壓力。

中國(guó)和美國(guó)已經(jīng)成為全球AI發(fā)展的兩座高地，大模型也被稱為是下一代技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)置，外界關(guān)注大模型技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。張鵬和我們重點(diǎn)聊了四個(gè)方面話題：

一、中國(guó)和美國(guó)的AI發(fā)展有何差異？

二、大模型已經(jīng)到了可以應(yīng)用的階段了嗎？為什么已經(jīng)出現(xiàn)價(jià)格戰(zhàn)了？

三、過(guò)去一年我們的算力投資效果如何？創(chuàng)業(yè)公司和大廠究竟是怎樣的關(guān)系？

四、政策對(duì)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響幾何？

以下為對(duì)話整理：

關(guān)于中美AI差異化發(fā)展

問(wèn)：作為中國(guó)的AI獨(dú)角獸公司的代表，你怎么看美國(guó)的AI獨(dú)角獸公司？

張鵬：中國(guó)和美國(guó)AI產(chǎn)業(yè)從來(lái)都不一樣，互相的借鑒和學(xué)習(xí)一直存在。首先是基礎(chǔ)情況不一樣，這一波AI大模型還是發(fā)源于美國(guó)，我們扮演的是后來(lái)的追趕者角色。雖然過(guò)去兩三年國(guó)內(nèi)整體發(fā)展很快，但無(wú)論如何，在最頂尖的那一塊技術(shù)上，我們還處于追趕過(guò)程中。

從發(fā)展模式來(lái)看也不太一樣，美國(guó)收斂得更快一些，中國(guó)會(huì)更繁榮、更多樣化。

問(wèn)：為什么中國(guó)更多樣化？?jī)H從創(chuàng)業(yè)公司角度來(lái)看，美國(guó)的創(chuàng)業(yè)公司更多點(diǎn)開(kāi)花。

張鵬：美國(guó)確實(shí)從整個(gè)生態(tài)上分工更明確，其更習(xí)慣于生態(tài)式的分工合作，所以我說(shuō)其收斂得更快。中國(guó)平行的、垂直的會(huì)更多。

我說(shuō)的多樣化是從更大范圍來(lái)看，不單是創(chuàng)業(yè)公司角度。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，中國(guó)是靠大量的應(yīng)用創(chuàng)新和更普及的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，取得了不錯(cuò)的發(fā)展。在AI發(fā)展這件事情上，大家其實(shí)希望我們能靠更廣大的市場(chǎng)，更多的應(yīng)用爆發(fā)，應(yīng)用和市場(chǎng)的多樣性來(lái)加速我們的發(fā)展。

問(wèn)：美國(guó)的AI公司是軟件模式，中國(guó)的AI公司目前還是以做項(xiàng)目為主，這兩者有什么具體區(qū)別？

張鵬：確實(shí)存在這兩種模式，但不是說(shuō)美國(guó)只有軟件，中國(guó)只有定制項(xiàng)目。這是兩種不同的模式，沒(méi)有優(yōu)劣之分。

美國(guó)的科技發(fā)展叫做“技術(shù)優(yōu)先”和“知識(shí)密度優(yōu)先”，大家互相尊重基礎(chǔ)創(chuàng)新，對(duì)于新興的事物保持著非常強(qiáng)的鼓勵(lì)和促進(jìn)態(tài)度。互相之間的價(jià)值分配有一套比較完整的創(chuàng)新和市場(chǎng)的生態(tài)鏈，來(lái)共同促進(jìn)這個(gè)事情。

在國(guó)內(nèi)很多時(shí)候是另一種模式。大家對(duì)于發(fā)展過(guò)程中，安全、可控，還有持續(xù)性和自主性等要求會(huì)更高。所以在初期階段，大家可能更愿意說(shuō)我需要貼身服務(wù)，我需要個(gè)性化的定制。

許多客戶的心態(tài)是希望技術(shù)和數(shù)據(jù)完全在我自己的環(huán)境里，數(shù)據(jù)要物理隔離，這和中國(guó)的文化和市場(chǎng)背景有關(guān)。

關(guān)于商業(yè)化和價(jià)格戰(zhàn)

問(wèn)：這種市場(chǎng)現(xiàn)狀決定了必須把精力放在定制化上？

張鵬：這是必須考慮的問(wèn)題。在中國(guó)做To B生意，大家就是一邊吐槽一邊去做，但并不一定都是壞處，也有好處。

問(wèn)：好處在哪？

張鵬：你可以快速去打通技術(shù)到市場(chǎng)落地的一條線，可以更快走到市場(chǎng)，產(chǎn)生價(jià)值。雖然這可能是垂直化的，初期你需要花很多精力和資源去做這件事，很累。但好處是只要有一個(gè)人能走通，大家相對(duì)來(lái)說(shuō)比較容易去跟進(jìn)和復(fù)制。

我們也確實(shí)認(rèn)識(shí)到其中的一些問(wèn)題，我們作為一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司，不太可能自己去做很多垂直領(lǐng)域，成本扛不住。你只能把握這個(gè)里面最核心的價(jià)值在哪，然后把這個(gè)經(jīng)驗(yàn)賦能給整個(gè)行業(yè)和行業(yè)的生態(tài)的合作伙伴，它們?nèi)湍銖?fù)制。

問(wèn)：我們現(xiàn)在就討論大模型落地，會(huì)不會(huì)速度太快了？技術(shù)本身還在迭代，可能明天新的技術(shù)出來(lái)，之前的應(yīng)用很快就會(huì)被顛覆了？

張鵬：你說(shuō)得對(duì)，這是一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。

其實(shí)我們內(nèi)部很早就在討論這個(gè)事情，對(duì)于企業(yè)或者用戶來(lái)講，它在落地這項(xiàng)技術(shù)的時(shí)候，一定要先想明白，你的產(chǎn)品是不是跟AI契合度很高。其次，因?yàn)槟Ｐ捅旧淼哪芰€沒(méi)有到達(dá)很理想的狀況，所以你在上面肯定要做一些工程化、定制的事情，這些不能是模型演進(jìn)過(guò)程中本身會(huì)長(zhǎng)出來(lái)的能力。

比如說(shuō)數(shù)據(jù)、評(píng)測(cè)，還有整個(gè)體系的建設(shè)，團(tuán)隊(duì)的建設(shè)和架構(gòu)的建設(shè)，模型的能力和軟件的能力要切割的比較清楚，這樣的話你能夠盡量留存一些前期投入。

沒(méi)有人會(huì)告訴你明確的這條線在哪，只能靠摸索，靠不斷磨合去找到一個(gè)合理的機(jī)會(huì)。

問(wèn)：為什么這么快就開(kāi)始價(jià)格戰(zhàn)了？

張鵬：大家現(xiàn)在找不到差異化的價(jià)值點(diǎn)了，提供的服務(wù)差異沒(méi)有那么大，就只能比價(jià)格了。

問(wèn)：大模型今天依然很貴，價(jià)格戰(zhàn)對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展會(huì)有什么影響？

張鵬：兩方面的影響。一方面低價(jià)甚至免費(fèi)肯定能讓更多人來(lái)用；另一方面，還是需要遵循商業(yè)邏輯，價(jià)格戰(zhàn)確實(shí)對(duì)我們來(lái)說(shuō)壓力挺大的，有一個(gè)人低價(jià)其他人只能跟著一起卷，我其實(shí)是不太贊同這種做法的。

如果你的技術(shù)和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力足夠強(qiáng)，你沒(méi)有必要主動(dòng)去打價(jià)格戰(zhàn)。

問(wèn)：從投資人角度來(lái)說(shuō)，他們會(huì)關(guān)注你有沒(méi)有大客戶，所以有些公司會(huì)先低價(jià)拿到客戶，再靠融資去推進(jìn)？

張鵬：我們不做這種事，確實(shí)會(huì)有人這么做，但市場(chǎng)會(huì)有糾錯(cuò)能力。好的客戶會(huì)更關(guān)注可持續(xù)發(fā)展，他會(huì)關(guān)注技術(shù)、產(chǎn)品和合作方的實(shí)力，他也不希望很看好的一件事做著做著就沒(méi)了。

問(wèn)：但是不少行業(yè)龍頭公司都在自己做大模型？

張鵬：去年到今年上半年確實(shí)比較多，大企業(yè)都自己在做。但最近我們看到了一些掉頭的情況，它們發(fā)現(xiàn)這件事沒(méi)那么容易，不是組建一個(gè)團(tuán)隊(duì)，拿一個(gè)開(kāi)源模型過(guò)來(lái)就能跑通的，不如去采購(gòu)。

問(wèn)：對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，要持續(xù)技術(shù)投入，又要做商業(yè)化，負(fù)擔(dān)會(huì)不會(huì)太大了？

張鵬：確實(shí)是一個(gè)挑戰(zhàn)。但AI技術(shù)走到今天其實(shí)是一個(gè)交叉領(lǐng)域，非常講究工程實(shí)踐。你天天在實(shí)驗(yàn)室研究，不理實(shí)際的市場(chǎng)需求，是行不通的。

所以技術(shù)到一定程度，可以去探索一些原因場(chǎng)景，收集反饋，促進(jìn)快速向前迭代，你要知道市場(chǎng)到底需要什么。當(dāng)然這是一個(gè)權(quán)衡和拉扯的過(guò)程，不能完全按照市場(chǎng)要求來(lái)，也不能完全拍腦袋想象。

問(wèn)：你會(huì)怎么去平衡？

張鵬：我經(jīng)常會(huì)和一線的客戶去聊，他們到底想要干什么。但我不會(huì)他說(shuō)什么就去做什么。我特別喜歡問(wèn)一個(gè)問(wèn)題：你為什么要做這件事？我們需要找到這件事背后的本質(zhì)。

比如，智慧城市項(xiàng)目，很多時(shí)候第一步是要把所有的數(shù)據(jù)匯總到一起。但你回到原點(diǎn)去看，做智慧城市的目的是讓城市里的人體驗(yàn)變得更好，那有必要收集所有的數(shù)據(jù)嗎？成本很高，怎么去高效處理這些數(shù)據(jù)，怎么保護(hù)數(shù)據(jù)安全，好像又帶來(lái)了更多問(wèn)題。

現(xiàn)在我們有了更強(qiáng)的AI技術(shù)，我們就可以通過(guò)新技術(shù)去規(guī)避舊問(wèn)題，走出新的路徑。

問(wèn)：和客戶拉扯完，回到公司還要和技術(shù)部門拉扯吧？

張鵬：這種事情非常正常，企業(yè)都會(huì)遇到這樣的問(wèn)題，客戶要做這件事，技術(shù)人員說(shuō)這件事沒(méi)有意義。

如果我們從技術(shù)演進(jìn)角度來(lái)說(shuō)，這些都不是問(wèn)題，我們需要的其實(shí)只是時(shí)間。這件事有更好的解決方案，但客戶等不了，市場(chǎng)也等不了，怎么辦？就只能先用一些工程化的方法去解決問(wèn)題。

關(guān)于和大科技公司的關(guān)系

問(wèn)：目前公開(kāi)信息里，智譜拿到的中標(biāo)次數(shù)是創(chuàng)業(yè)公司里最多的，為什么？

張鵬：我覺(jué)得能拿下這么多標(biāo)，主要還是因?yàn)榭蛻魧?duì)于核心技術(shù)的肯定，不用擔(dān)心我們突然一下子沒(méi)了，因?yàn)楹芏喙酒鋵?shí)是依賴于國(guó)外的開(kāi)源技術(shù)的，如果有一天不開(kāi)源了怎么辦？

會(huì)思考這種問(wèn)題的客戶可能就會(huì)來(lái)找我們合作。

問(wèn)：你們和百度、阿里巴巴、科大訊飛這種大廠比起來(lái)，有什么不同？

張鵬：一是我們核心技術(shù)是完全自主掌控的；二是我們并沒(méi)有把AI大模型當(dāng)做掙錢的工具。大家對(duì)這個(gè)事情認(rèn)知不同，投入的方向和資源以及最終取得的成果上就會(huì)有差異。

大廠的目標(biāo)是什么我說(shuō)不好，我感覺(jué)它們的目標(biāo)就是這個(gè)技術(shù)夠用就好，能賺錢就行，并不一定要把技術(shù)推到什么樣的程度。

問(wèn)：你們不想掙錢嗎？

張鵬：不是不想，我們會(huì)去平衡。掙錢是為了追求更高的目標(biāo)，證明這件事能走通，所以認(rèn)知邏輯上會(huì)有一些不一樣。

問(wèn)：阿里是你們的投資方，也自己做大模型，你們和阿里之間的關(guān)系是怎么樣的？如果對(duì)比OpenAI和微軟的關(guān)系來(lái)看呢？

張鵬：我前面提到中國(guó)和美國(guó)之間有一些不一樣的地方，中國(guó)的大廠傾向于什么都自己做，它們有資源有人才有數(shù)據(jù)，所以（從創(chuàng)業(yè)公司的視角來(lái)看）大家合作起來(lái)就會(huì)比較費(fèi)勁。

早年微軟為了支持OpenAI，把自己內(nèi)部的大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)都撤掉了，當(dāng)然現(xiàn)在又重新做起來(lái)了。微軟是生態(tài)的建設(shè)者，它不認(rèn)為自己一定要把所有事都做了，生態(tài)更好了我自然就更好了，這是認(rèn)知上的一個(gè)差別。

另一方面，美國(guó)一切以資本導(dǎo)向的市場(chǎng)化機(jī)制，促使其有底氣敢這樣做。微軟投資了OpenAI 100億美元，看起來(lái)好像很多，但和其在二級(jí)市場(chǎng)的收益比起來(lái)，分分鐘成本就覆蓋了。

問(wèn)：所以對(duì)你來(lái)說(shuō)，大廠們只是一個(gè)單純的投資方嗎？

張鵬：也不是，既有競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，也有投資關(guān)系，還有技術(shù)合作關(guān)系。大廠也不是憑空投資我們，是因?yàn)槲覀冇虚L(zhǎng)期各種各樣的合作，它們知道我們?cè)谧鍪裁矗私馕覀兊哪芰Φ降自谀摹Ｊ且粋€(gè)比較復(fù)雜的關(guān)系。

關(guān)于政策對(duì)AI產(chǎn)業(yè)的影響

問(wèn)：到今天，算力還是一個(gè)瓶頸嗎？

張鵬：是很重要的影響因素，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講，這件事是有解的。你能看到國(guó)家政策方面、資本方面，都在積極解決這件事，但效果如何可能還需要時(shí)間。

問(wèn)：比如各個(gè)地方政府都在建設(shè)算力集群，這對(duì)于大模型產(chǎn)業(yè)有什么直接影響？

張鵬：宏觀上來(lái)說(shuō)肯定是有好處的，我們確實(shí)也依賴大的資源來(lái)做這件事。

有一個(gè)看法是說(shuō)，大家很擔(dān)心建完之后用不了，重復(fù)投入，或者很分散。其實(shí)很多時(shí)候就像放風(fēng)箏一樣，先飛上天再說(shuō)，只要手里的這根線不斷，過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題自然有辦法可以解決。

比如有人問(wèn)我，AI芯片折舊也就四五年的時(shí)間，更新速度又非常快，為什么還要花這么多錢去買算力，為什么不等新的芯片出來(lái)再買？

雖然這些資產(chǎn)有一定的使用壽命，迭代很快，但這些資源并不會(huì)浪費(fèi)。有新版的芯片出來(lái)之后，舊版的可以用來(lái)做推理或者做別的事情。技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的是更多選擇，不能只盯著眼前，沒(méi)辦法根據(jù)當(dāng)前的情況把所有事情都設(shè)計(jì)得很完美。

有人會(huì)說(shuō)，建設(shè)那么多算力中心能干嘛？比如1000張卡的集群，一個(gè)大一點(diǎn)的模型就搞不定了。但我們未來(lái)一定需要每個(gè)模型都那么大嗎？算力中心就只能用來(lái)做模型訓(xùn)練嗎？以后訓(xùn)練和推理一定是分開(kāi)的嗎？都不一定。當(dāng)然我也不是鼓勵(lì)大家都去投資算力，畢竟能源消耗也是個(gè)問(wèn)題。

問(wèn)：算力之外，數(shù)據(jù)是一個(gè)問(wèn)題嗎？

張鵬：數(shù)據(jù)是限制中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個(gè)非常重要的因素。我們大量的數(shù)據(jù)是私有化的，或者有非常明確的IP限制。

處理數(shù)據(jù)的成本確實(shí)太高了，大家對(duì)于投入還有些猶豫。但是技術(shù)發(fā)展到一定程度后，模型本身因?yàn)殚_(kāi)源等各方面原因，大家基本已經(jīng)拉齊了，這個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)會(huì)成為更關(guān)鍵的競(jìng)爭(zhēng)力。所以大家就不太愿意出來(lái)說(shuō)自己的數(shù)據(jù)策略，包括數(shù)據(jù)配比、數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)加工等等，這已經(jīng)是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的一部分了。

從政策角度來(lái)看，國(guó)家已經(jīng)在強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)要素的作用，產(chǎn)業(yè)界也會(huì)越來(lái)越重視數(shù)據(jù)。我們能看到有不少人已經(jīng)開(kāi)始做這方面的創(chuàng)業(yè)或其他相關(guān)工作，數(shù)據(jù)問(wèn)題未來(lái)也會(huì)有改善。

問(wèn)：國(guó)家的整體政策對(duì)于大模型產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了哪些影響？

張鵬：在目前的大環(huán)境下，國(guó)家政策重視是非常有必要的，未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間里，AI一定是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)、數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的核心。但是在具體的執(zhí)行過(guò)程中是有很多考驗(yàn)和挑戰(zhàn)的。

我們到底是先去買卡建機(jī)房，還是支持技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)去做研發(fā)，還是說(shuō)我們不需要去追趕前沿，只專注于做應(yīng)用？這里面每個(gè)人都有不同的想法，也都符合政策要求，執(zhí)行過(guò)程中就會(huì)有不同的路徑。大家所處的位置不同，對(duì)于新事物的認(rèn)知不同，只能先做好自己地盤上的事。

從我們的角度來(lái)看，跟投資人聊的時(shí)候，大家明顯變得更看重AI了。另外，政策也會(huì)牽引一些客戶進(jìn)來(lái)，比如金融行業(yè)受政策影響，對(duì)AI的投入明顯加大，整體來(lái)看是利好的。