" 在熬夜看完 OpenAI 的發布會後，我很慶幸自己在上半年沒拿到融資。"AI 創業者 Jimmy 告訴小飯桌。
在今年上半年，Jimmy 見了超過 20 位投資人，幾乎每一位投資人都會問 Jimmy 同一個問題：" 你能用大模型創造什麽新的應用場景？"
而 Jimmy 的回複也非常統一：" 不好意思，應用層 AI 沒有真正值得做的新場景，最起碼國内短期不會有。如果你認同這個觀點，那我們就接着聊 ……" 在得到否定的答案後，交流普遍沒了下文。
原因似乎很明顯，FA 琳達告訴小飯桌，有機構爲了鼓勵投資經理，開出了 " 能搶回創新 AI 應用項目，年底升職優先考慮 " 的重賞。
所以今年上半年，大量投資人帶着 " 所有場景都值得用大模型再做一遍 " 的信念，在各個細分場景掘地三尺，企圖找到真正意義上的大模型創新應用項目。但往往聊的很多，投的很少。
用投資人 Jeff 的話來說，" 今年和人聊 AI 應用項目，應該給星巴克開了 100 單了，但我自己一單都還沒開 ……"
在 Jimmy 看來，所謂的大模型應用端創新機會，在今年上半年其實是個僞命題。随着 OpenAI 向世界徹底展露出自己的野心和能力，大批 AI 應用已經失去了護城河。創投圈都在擔憂 "OpenAI 将殺死應用創業公司 "。
但也有人認爲，基于大模型開發新應用的時代，才剛剛開始 ……
AI 創造新場景是個僞命題
" 我認爲今年上半年國内談‘創造新場景’是個僞命題，因爲實話實說，目前大家都還在看齊矽谷，還談不上創造。"Jimmy 告訴小飯桌。
在創業之前，Jimmy 曾是互聯網大廠的 NLP 工程師。
去年 12 月，Jimmy 借用朋友的賬号體驗了剛剛上線的 ChatGPT，按他的描述，" 有點像回到小學第一次上計算機課的感覺，真的是睜眼看世界了。"
之後發生的故事，已經人盡皆知。在被 ChatGPT 震驚後，無數個 Jimmy 離開大廠，開始擁抱大模型創業；許多在上個時代已經功成名就的互聯網大佬，宣布大模型将是自己 " 人生最後一次創業 "；互聯網大廠本廠也真金白銀地開始跟進大模型 ……
但在真正躬身入局後，Jimmy 很快發現，大多數創業者都低估了大模型的應用難度，更低估了 OpenAI 的野心。
先說應用難度。百度董事長兼 CEO 李彥宏曾說：" 創業公司卷大模型沒有意義，卷應用機會更大。" 言下之意，大模型交給大廠，創業公司搞應用創新。
邏輯上當然成立，但實際上隻對了一半。最直接的因素莫過于，大模型與應用是遞進關系，即先有強大的大模型，才能有優質應用。" 你可以盤點一下今年上半年有哪家國産大模型面世了，不面世的理由自然是不夠成熟，那基于這樣的大模型生态，我想請問如何進行所謂的應用創新？"Jimmy 反問小飯桌。
另一方面，很多人也低估了 OpenAI 的野心。一位 base 矽谷的美元基金投資人 Bill 告訴小飯桌：" 早在今年 3 月 GPT-4 發布的時候，矽谷就意識到，Sam 領導下的 OpenAI 是不準備給應用開發者留活路了。"
矽谷創業教父，YC 創始人 Paul Graham 曾這樣評價 Sam Altman：" 輔導創業公司時，提到設計問題，我會問喬布斯怎麽做，提到戰略和野心，我會問 Sam 怎麽做。"
彼時的 Sam Altman 剛剛年滿 24 歲，在接替 Paul Graham 成爲 YC 掌門人後，矽谷創投圈也普遍認爲 "Sam 讓 YC 的野心上升到了一個前所未有的程度，他們似乎對任何領域都雄心勃勃。"
而現在，在年滿 38 歲的 Sam Altman 治下，OpenAI 似乎準備将整個大模型市場一口吞下。
11 月 6 日淩晨兩點，Sam Altman 在開發者大會上展示了 OpenA 針對多模态、GPTs、價格、all tools 的全鏈條布局，幾乎把上半年的創業項目全都自己做了一遍。一言以蔽之，功能更強大，價格更便宜。
節點科技創始人 Frank 在朋友圈感歎：" 國内科技圈刷屏的 DEVDAY 内容，其實隻是一整天日程裏，僅占 45 分鍾的‘開場’。OpenAI 很多關于商業化、新産品、前沿研究、Demo 展示都沒有放出 …… 還有至少 10 倍的信息鴻溝，和千百計的開發者案例。太多時候是信息貧窮限制了想象力。"
一位應用開發者更是直言："OpenAI 的這次更新，基本宣告了大多數應用層公司上半年的探索，隻是在做無用功，因爲功能上大家用 ChatGPT 就夠了，而比用戶增長，誰又比得過 ChatGPT 呢？"
大模型不是萬能鑰匙
看完 OpenAI 的淩晨發布會，Jimmy 倒顯得頗爲鎮定，他告訴小飯桌：" 當一個矽谷著名的野心家，擁有世界上最頂尖的人才，和最頂級的算力加持，用戶增長也是曆史之最，他怎麽可能把應用端的大機會留給别人？"
因此 Jimmy 認爲，所謂的應用端創新機會，在今年上半年其實根本就沒存在過，" 大家鼓吹的應用端創新案例，隻是因爲 OpenAI 還沒公布自己的最新成果。"
和 Jimmy 持同樣觀點的，還包括個人 FA 琳達。在嘗試促成幾筆大模型領域融資項目告吹後，琳達總結：" 大模型不是萬能鑰匙，很多投資人太急了，急着拿一個大項目回去邀功。"
琳達告訴小飯桌，今年一級市場的情況有目共睹，大量機構經過優化、降薪、轉老股後，士氣都很低落，大家太需要一個好項目來提振士氣了。大模型作爲今年一級市場的當紅炸子雞，自然被寄予了極高期望。
但中小型機構的投資人很快發現，大模型不僅不是創業公司的機會，大概率也沒有自己的機會。原因無他，大模型明星項目動辄幾十億的估值，在基金盤子整體收緊的當下，大多數機構隻能望洋興歎。
因此，很多投資人隻能将期待的目光，轉移到大模型應用層。而按照琳達的說法，或許是由于期待過高，導緻有些投資人和大模型一樣，出現了 " 幻覺 "。
據琳達回憶，自己有一次拉了一個投資人、創始人、FA 的三方會議，在創始人完成項目路演後，投資人直接發問：" 你這個項目矽谷那邊都做了很多了，就不能嘗試一些新應用場景嗎？" 而創始人直接反問：" 請問在大模型領域，國内有幾個人能做矽谷都沒做過的東西？" 最後大家不歡而散。
Jimmy 表示，用大模型去嘗試不同應用場景當然簡單，但在大模型質量決定應用質量的大前提下，很多商用場景根本跑不通。
以 AI 醫療爲例。衆所周知，大模型問診擁有迫切的市場需求，變現空間也必然巨大。但真正能用大模型問診的企業幾乎沒有，原因在于，大模型經常一本正經地胡說八道，如果是日常問答，自然無傷大雅。但如果在診斷病情時，大模型信口開河，後果就不堪設想。
除了對大模型應用拓展邊界存在幻覺，某種程度上，一級市場對 " 人 " 也存在幻覺。
Jimmy 告訴小飯桌：" 可能很多人都忘了 ChatGPT 才出來一年，很多底層技術變革，創業者也需要時間學習适應。"
以 NLP 技術（自然語言處理）爲例。研究如何讓計算機讀懂人類語言，一直都是業界難題。之前判别式 AI 很多任務都需要專人進行标注，才能完成訓練。很多時候，爲了解決特定任務，甚至需要訓練一個小模型，整個過程成本非常高。
但有了大語言模型後，不用做任何訓練，隻要輸入 prompt（指令），大模型就能完成很多任務。雖然不是所有任務都能完美解決，但已經具備巨大的颠覆性。NLP 從業者的工作，也就變成了給出更準确、更合理的 prompt。
" 作爲技術從業者，我可以很負責任地說，很多以往的經驗都成爲過去式了，新場景一定是試出來的，而這需要大量時間和試錯成本。"Jimmy 告訴小飯桌。
做蘋果還是做安卓
當然，在無數個 Jimmy 埋頭試錯的這段時間裏，大模型并沒有停下狂飙的步伐。
最爲明顯的案例是，當 OpenAI 在發布會祭出 "GPTs" 和 "all tools" 兩個大招時，場内掌聲雷動，但場外愁雲慘淡。原因在于，大量創業項目在 OpenAI 更新後，已經失去了競争力。
創投圈内普遍的聲音是 "OpenAI 正在殺死創業公司 "。
但也有例外，投資人 Jeff 認爲，在 OpenAI 公布大模型最新進展後，反而讓問題簡單化了。" 原先 OpenAI 就像一把懸在創業公司頭上的達摩克裏斯之劍，大家都默認要做 OpenAImei'z，現在這把劍終于落下，路徑也更清楚了。"
按照 Jeff 的理解，大模型所有創業公司都隻剩下兩條路：加入（加入 OpenAI 生态）和對抗（擁抱開源如 Meta），一如手機時代的蘋果和安卓。
加入 OpenAI 生态很好理解。據 Sam Altman 介紹，GPT 商店将像蘋果商店一樣，鼓勵開發者創建應用，商店中會列出和展示最佳 GPT，并支持 GPT 收費，屆時 OpenAI 會和 GPT 應用開發者進行收入分成。
簡單來說，就是相信 OpenAI 将成爲下一個時代的蘋果，通過與其深度綁定，搭上 OpenAI 飛馳的快車。
就目前而言，選擇與融入 OpenAI 生态的開發者數量衆多。根據 OpenAI 官方數據，自今年 3 月通過 API 發布 ChatGPT 和 Whisper 模型以來，現已擁有 200 多萬開發者，包括 92% 以上的世界 500 強企業。
甚至在開發者日當天，由于上新功能太火爆，OpenAI 的服務器都被擠爆了，用戶訪問時會收到 "ChatGPT 目前已滿載 " 的消息，整個服務器宕機過程長達 100 分鍾。Sam Altman 還專門爲帶寬不足而道歉稱 " 開發日新功能的使用情況，遠遠超出了我們的預期。"
當然，盡管 OpenAI 做到了很多行業第一，但也并非開發者的 " 唯一 " 選擇。
比如開發者最關心的價格方面，盡管最新版本的 GPT-4 Turbo 中，用戶使用成本大幅降低，輸入 token 比 GPT-4 便宜 3 倍，爲 0.01 美元，輸出 token 便宜 2 倍，爲 0.03 美元。但這個價格相比于開源生态的大模型和工具鏈，仍然貴了十倍以上。
換句話來說，以 Meta 和 Huggingface 爲代表的開源生态，仍有一戰之力。
加州大學伯克利分校的教授 Joseph E. Gonzalez 認爲：開源模型不需要變得更好，隻需要變得更小和更專用。
因爲大量企業用戶并不需要最通用的模型，而是需要一個能解決特定任務的模型。如果開源模型能在輕量級的同時保持相對高質量，就能在專業化領域保有一席之地。
實際上，Meta 在今年憑借推出開源大模型 LLaMA，股價觸底反彈，市值增加了将近 5000 億美元。Meta 飛漲的股價似乎證明，市場對于開源生态同樣看好。
正如手機時代，蘋果和安卓都取得了成功，對于 AI 應用開發者而言，開源模型和閉源模型兩條路線，可能都預示着未來的方向。
