來源：阿爾法公社
作者：許四清
上週四，百度文心一言、訊飛星火大模型等一批大語言模型正式獲批提供服務。 AI引發了人工智能範式的改變，同時，人們很自然地發問——範式變革中，錢在哪裡？主角是什麼？
除了MidJourney的傳奇（2022年11個人的收入達到了1億美元），創業者和投資人始終怀揣著希望，期待探索AIGC（生成式人工智能）帶來的商業模式。本文嘗試從大模型的構成角度，分析一下創業和投資的機會，順帶在結尾講個“誤入錢眼“的創業故事。
圖1：文生圖示例—雨中的賽博朋克風女殺手（此圖由HiDream的Pixeling V1.0生成。）
LLM（大語言模型）- 大公司燒錢做生態，創業者的陷阱
我們看一下大語言模型應用的架構（見下圖）， 不難看出，最底層構築在堅實的硬件基礎上，目前有以NVIDIA為代表的GPU廠商和以CoreWeave等為代表的算力提供者。和手機一樣，硬件是商業化中永遠的硬道理，此為商業機會之一， 但創業者和投資人機會不多， 除了為大模型優化算力平台。
圖2：大語言模型的結構及部分代表企業
大洋彼岸，主流大模型目前尚為數不多，OpenAI、Meta、Google等大廠都以大模型為基礎開始佈局，還有當年transformer的作者出來創立的LLM（Adept、Cohere、Character.ai）更趨向差異化而非同質化。
我們從中更多看到大廠的生態之戰——如果沒有自己的大模型，就沒有未來。人們看好微軟勝過Amazon，就是因為它左牽黃右擎蒼，佔盡了OpenAI和Meta Llama 2大模型的先機，產品全部擁抱AI。得模型者得天下，有大模型構築的基礎平台，應用建在平台之上，釜底抽薪一般從Amazon手上搶客戶。
基礎大模型是個巨大的吞金獸，大廠練來跑馬圈地，算大賬，算得過來，小廠除了垂類模型幾乎沒機會，創業者慎入。
圖3：AI模型的演進（源自www.lightspeed.com）
OpenAI和大廠模型屬第一波，transformer作者的大模型屬第二波， 後面不斷湧現的各種模型，自己練的或利用開源模型練的，應該屬第三波。大語言模型的發展趨勢，是從基礎大模型到垂類模型，再到以面對企業應用為主的長尾模型演進。
圖4：中國LLM一覽（圖片源自網絡）
需要說明的是，國內的LLM鋪天蓋地一般成交量過來，除了幾家大廠，我們有理由猜測，大部分都是用開源模型訓練出來的模型（沒有足量GPU這個金剛鑽，哪來的瓷器活兒？），屬於模型再造， 省了耗費幾乎99%算力的pre-training（預訓練）環節（參照阿爾法公社文章：Meta大語言模型Llama 2—掀桌子、開新篇｜投資人說），多快好省，值得肯定，但大多數屬垂類模型或甲方大模型，不屬於真正意義的基礎大模型。
訓練基礎大模型耗資耗人，動輒千萬美金，是富人遊戲，創業者慎入。
原因很簡單，我們把指算過創業公司融到的錢，與國外同類別的創業者比起來，融資額大約1/10，不夠訓練模型。假如真的從頭做預訓練，GPU熱起來， 開機不久即耗盡融來的錢。
AI工具– 淘金潮中賣鎬， 技術含量高
生成式人工智能在創立新範式的同時，創造了一大批新工具的機會。這些工具從評價模型、運行和維護模型、增強系統到操作工具，無一不是范式改變帶來的新機會。
尤其值得重視的是管理、訓練各類數據的工具，以及安全防護體系。安全工具既有傳統安全工具，更有面向模型的安全及合規等。試想一下，丟了數據已經很可怕，如果訓練出來的模型被侵入，豈不是授人以入侵自己隱私的高效工具？
安全，實際上應該不僅僅是工具，而是必不可少的基礎設施。
林林總總，老工具用不上，創業者大顯身手， 機會較多。
新AI應用– 百花怒放的樂園
應用層是富礦，創業機會多。
不論是toB應用還是toC應用，新一代人工智能創造的新範式，提供了無窮無盡的機會。
toC的特徵是革命性地切入新場景，toB則是新老共存。
我們可以用淺表層應用來描述to C，它的特徵是產品經理創新機會多，基本無需深挖模型即可遞交用戶喜歡的應用。
不難預見，將會有一批優秀的中國產品經理，在範式變革的大潮中成為國際大玩家，或許，新一代張一鳴們正在快速出現。
to B應用考驗的是從業者對企業需求痛點的了解，利用新手段解決老問題，除了少數顛覆性創新，更多的是沿著降本增效這個企業價值路徑發展。技術變革提供了一招鮮吃遍天的機會，但革命不易成功，說到底，傳統玩家佔盡了應用場景，新手段和工具扮演了革新的角色，應該是新老並存的格局。
私有化部署的甲方大模型，應該在很長一段時間內有快速增長的剛需。
唯一值得留意的是，中國的toB市場和美國toB市場由於客戶構成、採購行為的不同，差異巨大，創業者萬萬不可照搬。這兩天前往三亞參加中國CIO峰會，期待和行業專家們探索，這個話題留作將來做專題討論。
文生視覺– 被證實的富礦；中國版的MidJourney – 快感和痛感並發的產物
MidJourney直撩設計師，極大地提高了美工設計的效率，數秒鐘出一張圖，可以說徹底改變了生產方式，使用者付費意願強烈，11個人一年收入1億美元，成了迄今為止AIGC商業的最亮點。
今年年初，筆者和設計師一起折騰了好一陣子，研究MidJourney，現場體驗了C端付費B端買單——商業模式的硬道理。
同時，也強烈的感受到使用門檻之高—— 一個大美工不斷修正複雜又專業的英文描述，通過“修”prompt（提示）， 以期產生滿意的創意圖，同時還要忍耐模型中國風格的缺陷——由於彼時只有MidJourney這種只懂英文、只學習過西方文化素材的模型，所以倒逼設計師利用各種手段提高英文準確度，還要忍受把“Chinese”表現成東瀛或韓國風的窘境。
顛覆性的手段帶來設計效率革命，設計師同時忍受著語言和畫風錯配的煎熬， 強烈的快感加痛感並發，讓我們堅信中國需要自己的MidJourney。不僅如此，我們還認為MJ應該被超越，有兩個原因：第一，市場呼喚比MidJourney更懂人話的工具；第二，中文元素或全球範圍的本地元素應該被很好地表達。除此以外，電商、廣告對海量圖片、小視頻為核心的高效生產工具，對接生產系統的需求，是個龐大的市場。
天賜良機，跟數年來一直圖謀共同“搞事情”的科大師弟梅濤院士一拍即合，懂算法、會模型、工業界操練了多年的老兵下場，於是，就有了阿爾法公社和科大校友們種子輪支持梅濤院士創業的HiDream（參見文章：AIGC在中國還有哪些創業機會？院士創業者、天使投資人這樣說｜Alpha Founders Club）。短短幾個月， HiDream表現出了難以想像的迭代速度和驚豔的效果，徹底顛覆了業界由來已久的“學者創業偏見”。
以下是相同Prompt下，MidJourney和Hidream生成實例對比圖。
Prompt：Dungeons and dragons character portrait, dark short – haired woman, Wild West tracker holding a brass spyglass, Emma stone, clever, upbeat and witty, and strong
Prompt：A young French Bulldog appears confused after being ambushed, wide-eyed and stunned, pixar style
Prompt：Alien looking strange cute happy little bunny
圖5-7：MidJourney和Hidream由同樣prompt生成的圖
MidJourney做了寶貴的開創性工作，後來者如果能更好地應用transformer，打造更強的模型能力，不再簡單依賴Diffusion Model（擴散模型，MJ基於這個模型不斷優化出了現在的工具）， 應該大有可為。我們也堅信MJ會利用搶跑優勢，擺脫對擴散模型的依賴，持續為市場帶來驚喜。
無論是工具、淺表層應用，或是深層企業應用，都處在規模生成、暗流湧動的早期。 AIGC剛剛開始，我們期待算法的創新和迭代為工業界不斷展示更絢麗的篇章。
2023年9月6日凌晨於合肥。
本文作者許四清，阿爾法公社創始合夥人、CEO。
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