每經記者 李沛沛 姚亞楠 每經編輯 肖芮冬
積累 1 億用戶，需要多久？
回望曆史，電話用了 75 年，手機用了 16 年，Facebook 用了 4.5 年，2011 年推出的微信用了 14 個月。而由美國人工智能研究公司 OpenAI 在去年底推出的聊天機器人 ChatGPT，隻用了 2 個月。
作爲一個現象級的應用（模型），ChatGPT 在全球迅速掀起了一股熱潮，資本市場也聞風而動。在 A 股市場，ChatGPT 概念闆塊持續走強、個股頻頻漲停，哪怕在主要股指悉數下跌的時候也能走出一波獨立行情。
不過，不同于二級市場的狂歡，一級市場對于 ChatGPT 和它背後的 AIGC（人工智能内容自動生成技術）卻是高度一緻地理性與克制。
不是因爲對 AIGC 涉獵不足，恰恰是因爲多年關注，才得出了行業處于發展初期的共識，也會抱怨 " 沒有項目可投 " 的尴尬。這是一份深思熟慮後沉澱下來的冷靜。
啓明創投合夥人周志峰說，看到 ChatGPT、Clubhouse 這些爆炸式增長的産品，總讓他不由得思考，在未來幾年 AI 技術究竟是會繼續 " 烈火烹油，鮮花着錦 "，還是最終 " 落了片白茫茫大地真幹淨 "？
這或許也是 VC/PE 們近來思考、讨論得最多的問題。
二級市場狂飙，一級市場靜悄悄
農曆新年剛過，一款号稱史上最強聊天機器人的應用 ChatGPT 快速蹿紅，幾乎在一夜間成爲了所有人關注的焦點。
什麽是 ChatGPT？簡單說來，ChatGPT 是 OpenAI 開發的一種全新聊天機器人模型，它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，并協助人類完成一系列任務。
很多用戶在使用之後評價，" 隻有你想不到，沒有 ChatGPT 辦不成的 "。而在微軟 CEO 納德拉看來，對于知識型工作者來說，這完全等于工業革命，是一波不亞于蒸汽機、鐵路、電報、互聯網的時代巨浪。伴随着 ChatGPT 和以它爲代表的 AIGC 高度發展，很多公司和個人的命運将被改寫，世界将被重塑。
在二級市場，ChatGPT 和 AIGC 概念股也掀起了狂飙的浪潮。涵蓋了 31 隻相關個股的 WindChatGPT 指數在半個月内上漲了超過 30%，其中一些公司更是已經被前來調研的機構 " 踏破了門檻 "。
但在一級市場，卻另有一番景象。
" 我們的 complain 是，沒有項目。"在被問到近期團隊在看什麽 AIGC 項目時，華創資本合夥人熊偉銘坦率地回答。
線性資本投資總監白則人也有着相似的感受。他告訴每經記者，近期出手的公司并不多，"AIGC 确實處在一個大的風口上，現在出來的項目可能會有更多的潛在泡沫 "。
其實，對于廣大 VC/PE 來說，AIGC 并不是新鮮事。
早在 2014 年 AlphaGO 戰勝柯潔開始，AI 就一舉成爲投資圈的風口，幾乎每年都有 "AI 元年 " 的說法出現。最近幾年，由于 AI 的底層技術和相關應用都沒有實現更大的突破，人們對于 AI 的熱情也迅速下滑。
以 AI 的應用之一語音識别爲例，熊偉銘十幾年前就開始關注這一細分領域，不過 " 漢語的語音語義識别真的很難，雖然不能說放棄，但我們已經習慣了行業面臨的這種困難 "。
CMC 資本對于 "AI+" 領域也高度關注，并且在 2021 年就開始關注 AI 大模型的能力和應用。作爲一家投資機構，CMC 資本在這個行業 " 潛 " 得很深，不僅參與孵化了上海數字大腦研究院，也在這個領域内做一些相關的覆蓋和投資。
但越是了解，一級市場就愈發理性。AIGC 的大規模爆發，從目前來講也沒能扭轉形勢。
投資數據最能反映出機構真實的想法。來自創業邦睿獸分析的數據顯示，近年來，來自 AIGC 賽道的創業公司共發生了 114 次融資事件、融資總金額 1400 億元。縱觀其他資本青睐的賽道，隐私計算的融資金額爲 2137 億元、機器人近 4000 億元、芯片 6015 億元，更不用提其他融資總額動辄上萬億的熱門賽道，根本不是一個量級的。
衆所周知，VC 的 FOMO（害怕錯過）情緒幾乎不可避免。在上一個熱點 Web3 風靡創投圈時，不乏頂級機構喊出 "All in Web3" 的口号，失意的互聯網人和投資人拼命試圖叩開 Web3 大門。
這一次，我們幾乎沒有聽到這種聲音。
" 燒錢 " 的 AIGC，終歸是少數人的遊戲？
VC 爲什麽如此 " 冷靜 "？要講明白這個問題，我們需要先回到 AIGC 這個概念本身。
騰訊研究院在本月發布的《AIGC 發展趨勢報告 2023：迎接人工智能的下一個時代》（以下簡稱《AIGC 發展趨勢報告》）中指出，從字面意思上來看，AIGC 是相對于過去的 PCG（專業制作）、UCG（用戶創作）而提出的，因此它的俠義概念是利用 AI 自動生成内容的生産方式。
繪畫作品《太空歌劇院》就是一個典型案例。去年 8 月，這幅完全出自 AI 之手的作品在美國科羅拉多州的一場美術比賽中獲得大獎，帶來的沖擊無異于 AI 第一次擊敗人類職業圍棋棋手，也正式拉開了人們對于生成式 AI 的關注與熱議。
一個月後，頂尖 VC 紅杉資本發表文章《生成式 AI：一個創造性的新世界》，直言 AIGC 會代表新一輪範式轉移的開始。
而從廣義上來講，随着 AIGC 在更多領域開始得到應用，它已經代表了 AI 技術發展的新趨勢，推動人工智能進入新時代。
《AIGC 發展趨勢報告》顯示，從目前已成雛形的産業生态體系來看，AIGC 的架構呈現上中下三層。
第一層爲上遊基礎層，也就是由預訓練模型爲基礎搭建的 AIGC 技術基礎設施層。既然是 " 基礎設施 "，那肯定更爲宏大，并且也具有更高的準入門檻。
以 2020 年推出的 GPT-3 模型爲例，根據公開資料，GPT-3 訓練的硬件和電力成本高達 1200 萬美元。ChatGPT 采用的 GPT-3.5 系列模型更爲強大，成本隻高不少。
第二層爲中間層，即垂直化、場景化、個性化的模型和應用工具。在此基礎上，可以快速抽取生成場景化、定制化、個性化的小模型，實現在不同行業、垂直領域的工業流水線式部署。
第三層則爲應用層，即面向 C 端用戶的文字、圖片、音視頻等内容生成服務，大家日常接觸到的很多 AIGC 應用就屬于這一層。
講完了概念和架構，再回過頭來看看 VC 爲什麽 " 不喜歡 " 投 AIGC 的項目？
答案其實已經呼之欲出：一個燒錢的賽道，玩家隻能是少數人。在基礎層，高額的投入、大量的叠代時間，或許并不适合初創企業。
近日，原美團聯合創始人王慧文宣布進軍 AI 領域，欲出資 5000 萬美元打造中國的 OpenAI。一番豪言壯語剛剛喊出，就被海通證券分析師鄭宏達 " 怼 " 了，後者在提出自己的質疑時表示："5000 萬美元夠幹什麽的？大模型訓練一次就花 500 萬美元，訓練 10 次？"
鄭宏達的反問道破了 AIGC 創業的 " 命門 "。在熊偉銘看來，一級市場目前正在逐漸達成共識：一方面是認可大公司、巨頭在産業格局中的地位，基礎層、大模型的搭建更适合已經有規模效應的 " 大廠 " 和平台介入；另一方面則會更多關注創業公司在應用方面的探索和突破，後者将成爲未來的主要趨勢。
白則人也指出：" 模型層和應用層成長出來的會是不同形态的公司。模型層面的事情需要相當的資本和資源聚集才能做成。要麽是大廠自己去做，要麽就是一上來至少得融個幾億美元才能去做這個事。"
" 模型層的創業從現實來說是很有挑戰，不僅國外，中國的大廠其實也有很多的積累和資源在模型層；除了競争，成本投入、商業模式的結合等問題也比較突出，不是那麽适合普通創業者去做，尤其做一個‘ me too ’的産品意義不大。但如果能在模型層有重大 breakthrough 的話，那肯定是激動人心的，我們也非常期待出現這種拒絕平庸的創業公司。"CMC 資本董事總經理易然表示。
不久前，一位美元基金的合夥人也在一場公開活動中建議 AIGC 創業者，對于巨頭非常看重的機會要盡可能謹慎，甚至要規避開。他直言，對創業公司而言，機會藏在巨頭不看重的地方。
那麽，轉向應用層，是否就能 " 遍地黃金 "？
"AIGC+" 帶來的想象空間，一級市場謹慎買單
如果說模型是爲 AIGC 注入靈魂，那麽應用就是在此基礎上爲它煉成肉身。在多元化的應用場景下，"AIGC+" 可能會帶來颠覆性的創新。
成立于 2015 年的特贊是國内内容科技的首個 " 獨角獸 "，也是一家很有代表性的 AIGC 賽道公司。
特贊聯合創始人王喆向每經記者介紹道，該公司從成立以來就專注内容科技領域進行産品研發和業務拓展，自主研發的特贊數字資産管理系統（DAM）是國内率先把 AI 技術融入到品牌内容管理裏面的專業産品。品牌可以使用 DAM 一站式完成内容資産的智能化管理、分發、分析和優化，通過内容驅動增長。
" 在特贊看來，每一個品牌的 DAM 内容資産庫既是品牌的寶藏，同時也是品牌邁向 AIGC 時代的内容新的基礎設施。目前，特贊已經成功幫助聯合利華、歐萊雅、阿迪達斯等來自快消、零售、鞋服、制造、醫藥、美妝、汽車等行業的超過 200 家中大型企業搭建内容中台，管理了億級的内容資産。我們會持續投入 AIGC 領域的技術建設，把行業最先進的技術在我們的客戶場景做驗證和推廣，幫助品牌也更好地使用 AIGC 的能力。同時，我們也會保持生态的開放性，也歡迎内容的上下遊與我們集成打通。" 王喆表示。
縱觀國内 AIGC 賽道的創業公司，尤其是拿到融資的企業，很多都是将這一新型内容生産方式與一些數字化程度高、内容需求豐富并且産業不斷升級的行業結合而生的應用層公司，并且輪次絕大多數還是集中在早期，天使輪、Pre-A 輪和 A 輪的融資占了大頭。
從理論上來說，"AIGC+" 的細分賽道越多，想象空間越大，而爲想象空間買單正是一級市場的特點。但從上面的統計結果來看，融資情況并沒有想象的那麽樂觀，能跑出來的公司也是鳳毛麟角。
一位資深科技投資人對每經記者的一席話道出了緣由：" 做基礎層的搭建是一個苦活、累活，而且需要很長周期的耐心，但是做應用創新可能就沒有太多技術含量了。單純的基于開源技術上面去加一個應用場景，這是現在百分之八九十的國内外公司都在做的。還剩下 10% 可能在做一些創造性的、底層的工作，這些才值得大家去期待。"
由于缺乏在基礎層創業的基礎，很多初創公司隻能依靠開源模型，一股腦湧進應用層創新。但這條路技術門檻不高，玩家衆多，商業價值也會因此打折扣，一級市場自然不會積極爲此買單。
要挖掘 AIGC 應用領域所存在的機會，還要向着與不同行業的深度結合進發，這也是各家機構在真正關注的方向。
機構熱議：當 AI 大模型成爲普惠能力，創業公司如何構建護城河？
在多位受訪投資人看來，2023 年 AIGC 賽道的創業項目，尤其是應用層的公司還将層出不窮，但一級市場隻會爲有技術護城河和商業前景的少數項目買單。
2022 年，邊緣雲服務商 PPIO 宣布完成 A 輪融資，創世夥伴資本是投資方之一。在聶冬辰看來，這是一個很好的 " 在金礦旁賣水 " 的案例，而金礦就是 AIGC，這是他和團隊布局 AIGC 賽道的重要邏輯與思路。
" 在我們看來，這個行業的機會要麽來自作爲‘金礦’的 AIGC 本身，需要找到它與不同場景的完美契合點；要麽來自爲整個 AIGC 商業場景服務的基礎設施，也就是做‘金礦旁的賣水人’，例如從事模型算法、底層雲服務、數據标簽、芯片等‘周邊’業務的公司，也将大有可爲。"
而對于 AIGC 應用層的發展前景，白則人指出，此前 AI 在各個垂直方向已經有了不少結合點，AIGC 的出現會使得這種結合更滲透到 " 毛細血管 " 中去，2023 年應用層面将會呈現百家齊放的格局。
但他同時提醒道，這種情況看起來機會更多了，但其實對于團隊對行業和應用場景的理解深度提出了更高的要求。" 今天行業裏都在談大模型的能力，但其實未來大模型可能就掌握在幾個巨頭和平台的手中，它的能力是普惠的。因此，大家更多地應該去思考，怎樣才能用大模型的能力來加持自身的産品，不論是增強産品的叠代能力，還是提升給客戶的産品服務與體驗。"
對此，聶冬辰有着自己的觀察與思考。他坦言，創世夥伴資本一直在期待有 AIGC 領域的創業公司可以在垂直行業裏建立起足夠深的壁壘，這要求公司對産業有足夠的理解，才能達成讓産業用了就離不開你。" 如果産品是 To B 的話，要抓住産業的最大痛點，一定要産生爆炸性的突破瓶頸的倍增效應。對方的付費意願才會強，商業化才能最終落地。"
易然也告訴每經記者，AIGC 大多數應用可能會來自于面向企業或者面向生産力的領域，也就是通常所說的 TO B，這種情況将倒逼創業者去找到一些垂直的場景做深度結合，甚至階段性地做一些 " 粗活 " 和 " 重活 "。" 這是中國企業服務的特色，可能沒法像部分國外公司那麽幸運，隻做好通用性比較強的純軟件産品或工具就可以。"
目前，CMC 資本一方面高度關注 AIGC 在模型層的演變，另一方面也結合自身如 CMC 集團在遊戲、文化等内容行業的傳統優勢，沿着産業布局的思路去找到那些具備真實終端需求、客戶願意爲之買單的應用産品與公司。
作爲一名長期關注醫療賽道的投資人，熊偉銘對 AIGC+ 醫療，例如 AIGC 輔助診斷和康複治療方面保持着高度關注。同時，他也非常看好 AIGC 與其他行業的交叉領域所産生的機會，例如 AIGC+ 辦公、AIGC+ 教育、AIGC+ 金融、AIGC+ 工業、AIGC+ 影視等。
" 總體來看，AIGC 有望在未來加速滲透到社會和經濟的方方面面。目前國内大部分創業公司或者投資都還處于早期，而且利用第三方開源模型來做應用其實很難有優勢可言，因爲這些模型你可以用别人也能用。那麽到底應該如何構建公司自身的護城河？這是下一步大家應該重點思考的方向。"
每日經濟新聞
