AIGC领域的创业和投资机会：大公司烧钱做生态，小公司做新AI应用

来源：鹭岛风情发布时间：2023-09-08 10:22

AIGC领域的创业和投资机会：大公司烧钱做生态，小公司做新AI应用

上周四，百度文心一言、讯飞星火大模型等一批大语言模型正式获批提供服务。AI引发了人工智能范式的改变，同时，人们很天然地发问——范式变革中，钱在哪里？主角是什么？

除了MidJourney的传奇（2022年11个人的收入达到了1亿美元），创业者和投资人始终怀揣着但愿，期待探索AIGC（生成式人工智能）带来的商业模式。本文尝试从大模型的构成角度，分析一下创业和投资的机会，顺带在结尾讲个“误入钱眼“的创业故事。

图1：文生图示例—雨中的赛博朋克风女杀手（此图由HiDream的Pixeling V1.0天生。）

LLM（大语言模型）- 大公司烧钱做生态，创业者的陷阱

我们看一下大语言模型应用的架构（见下图），不难看出，最底层构筑在坚实的硬件基础上，目前有以NVIDIA为代表的GPU厂商和以CoreWeave等为代表的算力提供者。和手机一样，硬件是商业化中永远的硬道理，此为商业机会之一，但创业者和投资人机会不多，除了为大模型优化算力平台。

大洋彼岸，主流大模型目前尚为数不多，OpenAI、Meta、Google等大厂都以大模型为基础开始布局，还有当年transformer的作者出来创立的LLM（Adept、Cohere、Character.ai）更趋向差异化而非同质化。

我们从中更多看到大厂的生态之战——假如没有自己的大模型，就没有未来。人们看好微软赛过Amazon，就是由于它左牵黄右擎苍，占尽了OpenAI和Meta Llama 2大模型的先机，产品全部拥抱AI。得模型者得天下，有大模型构筑的基础平台，应用建在平台之上，釜底抽薪一般从Amazon手上抢客户。

基础大模型是个巨大的吞金兽，大厂练来跑马圈地，算大账，算得过来，小厂除了垂类模型几乎没机会，创业者慎入。

图3：AI模型的演进（源自www.lightspeed.com）

OpenAI和大厂模型属第一波，transformer作者的大模型属第二波，后面不断涌现的各种模型，自己练的或利用开源模型练的，应该属第三波。大语言模型的发展趋势，是从基础大模型到垂类模型，再到以面对企业应用为主的长尾模型演进。

图4：中国LLM一览（图片源自网络）

需要说明的是，海内的LLM铺天盖地一般卷过来，除了几家大厂，我们有理由预测，大部分都是用开源模型练习出来的模型（没有足量GPU这个金刚钻，哪来的瓷器活儿？），属于模型再造，省了耗费几乎99%算力的pre-training（预练习）环节，多快好省，值得肯定，但大多数属垂类模型或甲方大模型，不属于真正意义的基础大模型。

练习基础大模型耗资耗人，动辄千万美金，是富人游戏，创业者慎入。

原因很简朴，我们把指算过创业公司融到的钱，与国外同类别的创业者比起来，融资额大约1/10，不够练习模型。如果真的从头做预练习，GPU热起来，开机不久即耗尽融来的钱。