图片来源@视觉中国
文｜自象限，作者｜罗辑，编辑｜黑豆、丁珏汭
就生成式AI来说，“创业热，投资冷”几乎已是既定的事实。
两天前，这位投资人还信誓旦旦地表示，今年他将主要精力放在新能源和硬科技领域上。然而，两天后，他再次聊起了AI相关话题，并承认“今年AI还是要看”。
即刻年年都举办的Hack Engine创业海选，今年因为以AI为主题彻底火爆。3天的行程，400多团队报名，100多个团队参加海选。Hack Engine创业海选吸引了来自全球各地的创业者，他们带着自己的项目和梦想前来参赛。在这个比赛中，创业者们需要展示自己的技术、创意和商业思维，与评委们进行激烈的讨论和辩论。由于AI主题的加入，这个比赛变得更加具有吸引力，吸引了许多团队前来参赛。
奇绩创坛作为国内最早关注大模型的孵化器，虽然投资人不太愿意与媒体交流，但却能看出他们对创业者和项目的急切。“如果有创业者的平台，我们是愿意和他们交流的。”
然而，另一方面，市场上AI相关的项目成千上万。据IT桔子数据显示，即便从2022年算起，有融资进度的也不过63个。这反映出AI领域融资的活跃度和难度。
在「自象限」过去十天访问的二十多位投资人中，虽然几乎所有的投资人都表示自己在跟进AI，但绝大部分在过去的5个月里没有开出一枪，甚至没有一个深度跟进的项目。
几乎所有的投资人都反复提到，“我们还在观望”“我们再看看”“现在还比较谨慎”……
投资人的紧急转向、创业者的狂欢、孵化器的饥渴，凝聚成了一个现象：在生成式AI的浪潮中，创业者很激动，投资人却哑火了。
投资人在哑火背后陷入了前所未有的迷茫期。他们不知道该投什么项目，也不知道如何投资这个项目。想要上牌桌，却发现找不到地方换筹码。
多少人能看懂AI？
但在巨大的历史机遇面前，投资人集体“哑火”，出人意料，却也在情理之中。
第一个原因是，生成式AI发展迅速，许多投资人根本来不及反应。
自ChatGPT的发布以来，时间不过半年。然而，在这半年里，国外大厂微软、谷歌、OpenAI等每一天都在推进新的技术和应用。同时，国内百度、商汤、阿里等企业也扎堆发布了众多新品。
最近，很多中国著名科技创业者在谈论ChatGPT时都提到，大模型的迭代速度远超过人们的想象。
「现在变化太快，消息都是以天计算的，所以没办法过早下结论。」一位主投硬科技的人民币基金投资人与「自象限」说道。
技术爆炸推动了商业应用的速度，带来了前所未有的商业机会和风口。
三个月前，我们开始关注大模型，但发现它们无法被投资。于是，我们转向应用层，但发现应用层尚不成熟。现在，我们已经开始关注AI产业，因为这是移动互联网发展了六七年之后才重点开始做的事情。从技术到产业，这是AI时代的变化，也是我们需要认真思考的方向。
国外大模型一览 图：Life Architect.ai
其次，生成式AI的投资也面临着两大难题，一个是底层生态的稳定性问题；另一个则是上层应用的壁垒问题。
先说底层生态的稳定性。
无论是比尔·盖茨将ChatGPT比作互联网的发明，还是黄仁勋认为的“iPhone 时刻”，以ChatGPT为代表的大模型都将是未来整个AI生态的底座。未来所有的AI应用都会建立在大模型的基础之上，正如PC应用之于Windows，抑或者APP之于Android或iOS。大模型将成为未来AI生态的核心，推动AI技术的进步和发展。
美国随着3月份新增插件功能，ChatGPT基本奠定了“类操作系统的”地位。而在国内，无论是“文心一言”、商汤的“商量SenseChat”，还没有一个真正能打的“类ChatGPT”出现。
更重要的是，国内目前能做ChatGPT的玩家也还未完全下场，比如大厂像腾讯、字节，正在创业中的大佬如王慧文、李开复、王小川、周伯文等等。
战争还远未开始，自然也谈不上结束，所以未来国内各个定位底层大模型的玩家必然还会掀起一场大模型“类操作系统”的战争。
尽管移动操作系统的进化并非一帆风顺，但Android或iOS的崛起确实带来了一些挑战。在Windows Phone成为微软公司的重要产品之前，黑莓、黑莓的BlackBerry OS以及诺基亚的Symbian都被视为明日之子。虽然这些操作系统在当时市场上占据了一定的份额，但它们并未得到足够的重视。然而，随着时间的推移，这些操作系统逐渐变得越来越强大，并吸引了越来越多的用户。
一位主看应用层的投资人向「自象限」提到：“现在应用更多调用的还是国外的API，中国有大模型，但现在还没办法说谁一定会留下来，我们也想等市场再明朗一些再看。”该投资人认为应用调用国外API的情况仍然较多，而中国拥有大模型，但目前还无法确定这些模型是否会留下来。他们希望市场能够变得更加明朗，以便能够做出更好的决策。
在这场大模型之间的“类操作系统”之战还没有分出胜负之前，无论是创业者还是投资人，在任何时候下注都将面临一荣俱荣，一损俱损的困境。
再说上层应用的壁垒问题。
“现在大家都是调用API，基于需求的理解，C端市场的应用竞争会越来越激烈，最终必然出现比较严重的马太效应。”一位长期关注硬科技的投资人提到。
这样的观点也得到许多投资人的认同。几乎所有的中小机构投资人都表示“我们主要看To B的应用层和工具层”，前述孵化机构的投资人也表示：“我们会看AI大模型配套的项目，比如数据标注领域和算力层的一些技术，毕竟数据质量才是核心。”
To B应用层和工具层是许多创业公司不约而同的选择，这样做除了可以规避激烈的竞争外，另一个重要的原因是，创业者和投资人都应该避让大厂的赛道。
在这场关于生成式AI的热潮中，大厂战投是一个被长期忽略的参与者。前两年受环境影响，大厂战投基本收缩内敛，但从去年下半年开始，大厂战投又开始活泛起来。
大厂战投要么是补齐自己的生态短板，要么是想要快速给自己搭建一个有战力的队伍，而现在各界已基本明确，大模型就是大厂的游戏。
大厂必然也会优先将自家大模型与原有业务相结合，比如微软、阿里已经宣布旗下产品将全部接入自家的“ChatGPT”。
在游戏中，公司通常会将处于战略关键位置的业务自己先干了，或者通过战投纳入自己麾下，以便获得更多的资源和掌控权。只有那些“苦活儿累活儿脏活儿”才会开放给其他玩家。
相比之下，To B的应用层和工具层业务，大厂相对没那么关心。但是，如果创业者能够快速积累一定的数据和经验，即使大厂下场肉搏，它们不一定输，最多也不过被收购。
AI 行业的竞争格局、行业机会以及未来的发展趋势，投资人和创业者都有不同的看法和考虑。但是，对于创业者来说，不必把一切都想得过于严肃。
在一些AI创业者的社群中，我们发现许多投资人在自我介绍时，总是将AI作为“尾巴”出现。他们会先介绍自己关注生物医药、大消费、新能源等领域，然后在末尾附上一句“我们也看AI”。这种表达方式不仅有趣，而且能够引起读者的兴趣。
除此之外，在「自象限」交流过的二十多位投资人中也有数位投资人都表示，他们看AI的时间并不长。在看AI之前，他们主要关注的赛道有能源、元宇宙、Web3，甚至新消费等领域。
AI技术的快速发展，使得许多投资人对于投资AI项目变得盲目。其中，有些人可能连AI是什么都不清楚，更难以找到可以开枪的项目。然而，这并不意味着这是一个非常困难的问题。事实上，对于像他们这样的“三个月大”的投资人来说，理解AI技术并不是一件容易的事情。
所以说，虽然现在的投资圈，好像所有人都在看AI，但又好像所有人都不在意AI，它就像交际花，所有人都带着他，但没有人真正爱它。
看AI成了VC的无奈
在某种程度上，看AI也是很多VC的无奈。
一位之前只看新消费的投资人最近压力特别大，因为不涉及AI等其他行业，所以找不到可投资的领域。但作为半路出家的和尚，他需要碰硬技术，还要跟上市场的节奏，因此显得特别吃力。
这段文字可以重新组织为：这也是现在VC圈已经酝酿了好几年的压抑氛围：投资标的越来越专业，节奏也越来越快，很多投资机构正在逐渐掉队——在硬科技成为重要投资领域，看不懂、看不透、无处下手的状况已经开始出现。
现象背后，反映出的其实是中国VC走到转折点必然暴露的问题。即过去三十年，VC赚的钱都太容易了。
自1992年IDG进入中国以来，VC行业在中国的发展仅仅经历了三十年的时间，虽然这是一个不太成熟的阶段，但这段时间恰好是中国经济起飞的三十年。在这个背景下，VC行业在中国得到了快速的发展，为中国经济的增长做出了重要贡献。
特殊的历史阶段让中国VC养成了追热点，赶风口的投资逻辑。
2021年7月，扎克伯格的一句话让“元宇宙”成为全球热词。从国内资本市场来看，2020年没有元宇宙这个概念，全年相关投融资不过7.12亿元；2021年该数据猛增至57.85亿；2022年，元宇宙相关融资就已高达125起，融资总额127.82亿元人民币。
元宇宙只是一个截面，这前后如新消费、Web3、社区团购、芯片半导体……此起彼伏的风口一直都是中国VC寻找投资标的最重要指向标。
AI基础设施(AI Infrastructure)是一个相对较新的领域，国内大多机构的投资人是在大模型爆火之后才开始了解这个领域的。尽管国外已经相当完善，但中国还相对空白的市场。
但其实中国早在2006年就已经出现可以成长为AI Infra的公司，只不过那个时候还没有大模型这个概念，投资机构也因为这些公司市场狭小、增长缓慢而将其归为“苦活累活”，鲜少给他们拿钱的机会。
亿信华辰是中国一家数据管理公司，成立于2006年，但迄今为止，它的唯一一次融资是在2013年，由战投支持。而像龙石、华矩科技等许多数据公司，甚至没有一次融资的记录。这些案例在氢能、半导体等如今已经非常成熟的行业中反复出现。
相对而言，国外投资机构对风口之下的创业者和项目的真正价值挖掘更深。它们也必须去尝试某些超出当时人们想象项目，比如马斯克、微软与OpenAI,YC与Airbnb、Cruise、Reddit等等都是广为人知的故事。
在国内，当碳中和成为政策风向之后，氢能行业开始受到投资机构的重点关注。曾经不被看好的氢能，现在成为了这些机构的座上宾。有一位氢能投资人向「自象限」提到：“看氢能其实很简单，只需要投资那些还活着的公司就行了。毕竟这么多年没有融资，还能活着的公司，多少都有些本事。”
长期的市场习惯，让中国的投资机构更喜欢锦上添花。
中国投融资的另一个特点，则是头部效应明显，知名创始人对项目的影响甚至超过项目本身，这也让很多中国投资机构并不像是做投资，更像是在抢份额。
比如王慧文发一个朋友圈，就有顶级VC认购2.3亿美元，王小川、周伯文、贾扬清等等皆是如此，顶级VC排着队给大佬送钱，“认人投资，不看项目”。近年来，随着互联网和科技行业的迅速发展，一些优秀的企业家和创业者受到了越来越多的关注。其中，王慧文先生就是一个备受瞩目的人物。他是一位成功的企业家，同时也是一位备受敬仰的投资人。王慧文先生是一位极具影响力的投资人，他的朋友圈经常吸引来自全球各地的顶级VC的认购。据报道，仅在最近几个月内，他就向某个项目投资了2.3亿美元。这个数字令人惊叹，同时也证明了他的影响力和实力。王慧文先生的成功并非偶然。他一直以来都非常注重对人的投资，这也是他能够获得如此高额度投资的原因之一。他认为，只有找到优秀的人才，才能够实现真正的成功。在投资领域，这句话同样适用。认人投资，不看项目，这是顶级VC的投资策略之一。他们非常注重对人的投资，因为他们知道，只有优秀的人才才能够带来真正的成功。王慧文先生的成功再次证明了这一点。他不仅能够找到优秀的人才，同时也能够为他们提供资金支持，这使得他成为了一位备受尊敬和敬仰的投资人。在这个充满机会和挑战的时代，每个人都应该学习和借鉴王慧文先生的成功经验，找到适合自己的投资方式和策略，从而实现自己的成功。
孵化机构的投资人告诉「自象限」:「团队比较强的基本已经内定投资了，主要应用是To B方向，To C比较困难，哪怕是大厂高层出来做，也不是最高层，最高层出来做啥都有投的。」
这样的逻辑其实一直根植在中国投资机构的基因里，2022年芯片热的时候，「自象限」曾一家跨界进入芯片领域机构的合伙人交流，在聊到当时他们刚刚投进的某个明星项目的投资逻辑时，这位合伙人提到：“其实很简单，如果做成这个芯片需要一百亿，那我就投能融到这一百亿的人。”
整体上，大家都更愿意在胜利者身上押注，因为胜利者继续胜利的概率会更大。
除此之外，当前投资机构在大模型、生成式AI方面的吃力，也体现在他们在专业人才的缺乏上。
国内的投资人大多从毕业开始就从事投资工作。相比之下，海外的优秀机构投资人几乎都有创业经验，他们大部分是在实现财务自由之后转行做VC的。这些投资人在创业过程中积累了丰富的经验和知识，能够更好地理解创业者的需求，除了提供资金之外，还能像创业导师或联合创始人一样为创业者提供各方面的支持，包括企业发展节奏、人员组织配置、市场战略、技术思路等。
要成为一名成功的创业者，需要掌握多个领域的知识和技能，包括技术、创业、投资、企业管理等等。这需要在国际一流名校金融或数学专业中接受专业的培训和实践，但这只是开始。还需要不断学习和实践，以应对不断变化的市场和技术环境。因此，创业者需要具备跨学科的知识和技能，以便更好地应对挑战并取得成功。
当专业门槛越来越高，市场对投资人的要求也越来越高。
在上一个半导体时代，最具代表性的企业如华登国际、北极光创投、武岳峰创投等等，其相关负责人几乎都是半导体相关专业出身，并在一线摸爬滚打多年之后才转向投资领域。这些投资人在半导体行业内部的工作经验和对市场的深入理解，让他们在投资决策上更加果断和精准。
即使回过头来再看AI，在这一轮大模型投资中拿下项目的如真格基金、源码资本、高瓴创投、IDG资本等等，这些机构早的也都是十年前就开始布局AI，晚的跟进AI也已经有三四年的时间了。其相关条线的负责人也都是技术大牛，比如源码资本的投资合伙人张宏江，其在AI领域深耕多年，不仅是美国工程院的外籍院士，还担任了智源研究院的院长，做出了中国最早一批的AI大模型。
过去二十年，VC在中国曾经赚了太多容易的钱，以至于让他们形成了一种惯性思维和路径依赖，认为投资机构只要给钱，抢到好项目就能解决问题。这种思维让他们忽略了风险和不确定性，忽略了在投资中除了资金之外还需要的因素。因此，我们需要改变这种惯性思维和路径依赖，重新评估投资策略并建立更加全面的风险管理机制。
实际上，从芯片投资开始，时代就已经变了。在这个快速变化的时代，投资者需要的不仅仅是资金，还需要懂项目、懂技术、懂行业的人，以便能够陪跑，并为自己打造必备的生存砝码。
一个很有可能出现的结果是，大量VC在这波大风口里优胜劣汰，整个行业被ChatGPT们倒逼进化。
突围
前两天，投资界传来消息，一家投资机构正在招聘AI方向的投资人。据悉，该机构要求投资人“没有金融背景都可以，但技术背景一定要过关”，并且最高月薪可以给到20万元。
有困局，就有突围者。何况VC从来就不是一群坐以待毙的人。
事实上，正如我们前面提到，许多现在看AI的投资人都是被临时拉来顶替的一样，在AI领域，投资机构确实缺乏相应的专业人才。
当大模型让VC必须正视技术的重要性之后，疯狂招人补课或将成为一种常态。
这倒也算是一种可行的策略。被老虎追的人，好歹要跑过同伴。
▲ Boss上关于AI投资人的部分DJ
就发展成熟程度而言，中国VC还没有机构形成像YC那样成体系的打法。
在过去几年，创投界已经有很多人觉得YC模式可能不适合中国，也没有人认为中国VC中有谁能成为中国的YC。
在这样的形势下，拥有真正YC经历、技术背景、并在大模型上动作最大的陆奇，或许是VC该走向何方这个问题上最值得研究的样本。
生成式AI和大规模模型的投资是当前AI领域热点，奇绩创坛可以说是最活跃的投资机构之一。在2022年11月举办的秋季路演日中，陆奇参与了其中55个项目的投资决策，其中16个与大模型相关，而ChatGPT发布时间是在那个时候，因此ChatGPT是陆奇投资的项目之一。
回首YC中国创办这5年，陆奇其实一直在变。
陆奇的第一重“变”体现在身份上，2018年，陆奇离开百度成为了YC中国的创始人。从一名职业经理人转变为一位投资人，陆奇想将美国优秀的投资模式与中国本土相结合。
但当陆奇真的开始在中国践行这套理念时，他的表现却非常拧巴。
这种拧巴的表现体现在想要将YC的“改变、范式革命、颠覆观点”等特点带回中国，同时又要迎合中国市场的热点趋势和投资风格。这可以从奇绩创坛刚创办YC中国后的布局中看出。
2019年5月份，YC中国第一次本土训练营吸引了1700个项目参加，但只有22个项目被成功录取。这些项目涵盖了12个不同的赛道，包括机器人、航空航天、企业服务、医疗健康、农业、内容、社交、电商、支付、教育等。这一结果充分展现了YC中国对于本土训练营的严格筛选和对于不同领域多元化需求的深刻理解。
而有意思的是，紧跟热点的选择，如社交、内容、电商、农业、旅游、支付、教育到目前为止基本都已经归零。
陆奇的第二重“变”体现在YC中国的“自我演变”上，2022年是他这一变化的重要时间点，这一年奇绩创坛只举办过两次Demo Day，也正是这两次Demo Day刚好能够看到陆奇在纠结中的改变：
2022年春季Demo Day，陆奇选择的55个项目中，SaaS/PaaS赛道占到了13个，医疗健康有8个，Web3/元宇宙概念项目有6个，比芯片、量子计算、碳中和这些高时间成本，且从中国产业来看更有价值的赛道加起来还多。
在这个时候，陆奇的风格还是纯粹的中国式投资逻辑。他选择的项目大多短周期、低投入，技术相对较浅，能够明显看到迎合中国市场的投资特点。
在奇绩创坛2022年11月举办秋季路演日中，陆奇投了55个项目，“预训练大模型”方向的项目一口气就出现了16个，与之同步的还有19个项目和人工智能沾边，与之前相比，这一次的赛道分布明显更聚焦AI。
从第二期的项目来看，陆奇明显开始回归到自己擅长的领域，展现出自己的风格和判断。从项目上看，已经开始有些摆脱追风口的投资逻辑，而是能真正发现一些技术和行业机会。毕竟在这个时间点，ChatGPT还没有发布，大模型也还没有成为风口。
▲ 奇绩创坛2022年秋季Demo Day部分项目 图：奇绩创坛
但也有投资人直白地表示：“奇绩做的仍然是销售的工作，不否认陆奇很强，但他一个人的精力没有办法辅导这么多的企业，奇绩绝大多数投资人和中国的其他机构也没有两样，科班出身，不懂创业，所做的事情更像是一个高级销售，也只是为了保证自己那一份工作。”在奇绩公司的发展中，陆奇的能力备受认可，但他需要辅导的企业数量也超出了他个人的能力范围。许多投资人认为，奇绩所做的事情仍然只是销售的工作，尽管他们承认陆奇很强。这些投资人指出，科班出身的人通常缺乏创业所需的创造性思维和市场洞察力，因此他们只是为了满足自己的需求而投资奇绩。尽管这些投资人的观点可能有些片面，但可以反映出一些问题。奇绩公司的发展需要陆奇和其他高管团队的努力，但他们需要的数量之多，可能超出了他们一个人的能力范围。在这种情况下，投资人的观点可能会成为奇绩公司决策的一个因素。
这话虽然直白，但点出的其实不只是奇绩的痛处，而是整个中国投资界的短板：缺乏好的投资人，缺少稳定的Partner和真正的创业导师正是当下中国VC的短板。
有趣的是，自ChatGPT以来，中国投资最热闹的，除了奇绩创坛之外，李开复的创新工场，以及即刻在上海举办的Hack Engine，其实都是孵化的逻辑，创业营的风格。说不好是他们踩中了生成式AI的风口，还是创业者在这个节点选择了他们。
生成式AI和大模型只是让中国投资看到了一种新的可能，而这只是技术领域众多应用之一。未来，无论是在半导体、航空航天、生物医药、脑机接口、能源等领域，技术都是核心驱动力之一。
投资逻辑以砸钱、砸资源、混圈子为标志的时代已经过去。随着AI 2.0和VC(风险投资)的涌现，新的投资模式正在兴起。在这个新的时代里，投资者和创业者需要共同合作，放下过去的成见，卷起袖子，挽起裤腿，共同创造一个新的机会。只有双脚站在一线，才有可能从泥土里长出一个新的春天。
人工智能和机器学习领域的投资，可以参考下述建议：
1. 人工智能和机器学习领域的投资非常具有风险和机遇，需要对相关技术、行业和市场有深入的了解和掌握。
2. 投资人工智能和机器学习领域的基金需要对相关技术、行业和市场有深入的了解和掌握，同时需要拥有足够的资源和能力来支持和管理团队。
3. 投资人工智能和机器学习领域的基金需要拥有足够的资源和能力来支持和管理团队，同时需要拥有足够的经验和技能来管理和运营这些基金。
4. 投资人工智能和机器学习领域的基金需要拥有足够的经验和技能来管理和运营这些基金，同时需要拥有足够的资源和能力来支持和管理团队。
5. 投资人工智能和机器学习领域的基金需要拥有足够的资源和能力来支持和管理团队，同时需要拥有足够的经验和技能来管理和运营这些基金。
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