Letou乐投BV百度风投高雪：没有什么是不变的这就是AI投资的天命OpenAI风波迎来阶段性定局。无论最终结果如何，一个不可否认的事实是，以GPT为首的大模型已经进化到了人类不容忽视的程度。

　　事实上，单就前不久举行的被誉为“开发者春晚”的首届开发者大会，已足够让所有人尖叫Letou乐投，以及让很多开发者不寒而栗。

　　无边界的庞然大物正在攻城略地。GPTs的登场很可能吞噬那些做AI小工具和GPT助手的，新的GPT支持图像、语音等很可能影响那些做多模态的，更遑论那些开发AI智能体或者做知识库扩充的等等。

　　对中国的AI创业者来说，他们所面对的，也早已不是互联网和移动互联网时期的有路径可循。他们必须重新思考：什么才是大模型无法侵蚀的部分?什么才是自己的独特武器？

　　面对这种拷问，高雪给出了他的答案：创业者应该去找寻那些满足过去未被满足的长尾需求的原生AI应用，以及那些可以形成数据飞轮，有行业深度数据、信息和knowhow的垂类模型。

　　高雪是BV百度风投CEO以及管理合伙人。这个一毕业，就进入互联网行业的北航材料学博士，在见证完移动互联网和小米生态链搭建全周期后，2020年，选择在BV百度风投重新出发。

　　三年来，BV百度风投持续围绕人工智能主题，投出了包括智元机器人、西湖心辰、生数科技、分子之心、九识智能在内的一大批AI类初创公司。其中90%以上的投资都早于A轮。

　　关于原生AI应用是否会是大模型的有效对抗，投资人仍有颇多争议。更多形成共识的是，那些掌握垂直领域数据、场景以及积累了很多客户资源的企业服务公司将独具优势。而对后者来说，也取决于技术的渗透速度。

　　面对新技术的洪水猛兽，想象力和资源无疑都是坚固的堡垒。在这场新技术与资源的拉锯战中，新一代创业公司和既有的那些企业服务公司谁将是赢家？这一代AI创业者与移动互联网时代有何异同？BV百度风投又会偏爱哪类应用型公司？

　　面对纷乱的变化，他随时提醒自己的是：“不要过早预设”，因为“今天的技术随时都在变，我们唯一能做的就是抓住技术变化的趋势，以此来驱动投资策略，从而避免被市场裹挟。 “

　　事实上，这一次AI变革的到来也很微妙。一场互联网的晚宴，本都散场了，却突然在某个角落，人声喧哗起来，然后又是一个个小。

　　「暗涌」：“OpenAI”开发者大会后，很多开发者都不寒而栗，因为OpenAI的无所不能，对很多做应用的初创公司来说，很可能是致命一击。

　　ChatGPT并不是横空出世的，它是参数量到了一定程度后，出现了智能涌现。之后，大家围绕它去做事，但没有人或者规则可以告诉你什么是对的。

　　另外，离模型能力越近的公司会更容易受到挑战。美国有一家公司叫Jasper，它能帮你写文书，但这个能力离模型本身的文生文能力非常近，当下，如果你的Prompt写得足够好，就可以覆盖他的产品。单纯以Prompt为壁垒的产品，是将单点的业务knowledge进行抽象形成工具产品，并没有形成完整反馈闭环，所以后来出现了用户下滑和经营问题。

　　从现阶段看，大模型和AI Native应用之间的中间层软件（特别是完全基于GPT面向C端的demo级AI工具构建平台）可能面临最为直接的竞争。GPTs和Assistant API的出现虽然没有完全覆盖构建上层应用的所有能力，但从趋势上来看，是在向该方向发展，因此这类公司当下的潜在冲击会相对较大。

　　为什么Midjourney可以发展的很好呢？就是因为它会根据用户的反馈数据来调整模型，特别是专业的设计人员或绘图师等，作为垂类模型，它被专业人士反馈迭代过后，它的效果会越来越好。

　　再比如说法律模型，要做垂类的判决书，网上也是没有公开数据的，但如果能和相关部门合作，那就会形成自己的行业壁垒。

　　用户的诉求如何产生是和以前不一样的。某种意义上，它是一些以前你想不到，或者没有的长尾需求，在大模型能力产生后，可以用一个Prompt来满足，包括整个使用过程、体验将会是前所未有的。

　　你们看过郭德纲讲英语吗？它不是一个简单的翻译，而是通过理解说话的语气、语调、语义，然后用模型生成的，口型都对得上，语气也是郭德纲的语气。

　　「暗涌」：移动互联网时期，各类应用的诞生有一个演化过程，类似过程会同样发生在这波原生应用上吗？

　　「暗涌」： ChatGPT3.5横空出世的很长时间，AI投资在一级市场是很萧条的，BV百度风投是否也有过波动过程？

　　我们要找寻的是一些有底层技术的公司，以及那些在法律、医疗、金融等各类垂直应用上沉浸下去的公司。技术最后一定会被摊平，但是行业里的Knowhow是大模型难以渗透的，这就是我们真正想干的事。

　　我们投西湖心辰，包括几个多模态模型，比如生数科技、Morph等，看重的都是文本模型之外的能力。

　　上一代AI技术泛化能力比较差，而大模型则是泛化的，它或许能解决当年AI在很多场景不能泛化、成本高，以及不能通用的问题。

　　我们不止有AIGC这一块，在工业、农业、能源、交通、医疗等们都有布局。小到机床怎么打磨，大到无人车怎么去矿山作业Letou乐投，怎么解决药物生产制造，都是我们在关注的。

　　这个过程我们基本布局了所有的应用场景，比如矿山场景的主函数智能，物流场景下投了九识智能，环卫场景下投了云创智行，等等。

　　端到端自动驾驶是指以原始传感器数据为输入，例如摄像头和传感器数据，省去了中间的模块化处理，直接输出方向盘转角和油门刹车控制。如果可以做到这样，那就可以实现真正的自动驾驶，而且成本很低，只用几个摄像头就可以了。

　　简单来说，具身智能是AI与物理世界交互的载体，第一步是帮助机器人去到人类能到达的所有地方，完类能完成的所有任务；第二步是帮助机器人去到人类也无法到达的地方，完类无法完成的任务。目前，全世界只有少数公司有能力完成这一技术。

　　在机器人领域，如果创始人动手能力强且机电一体能力也很强的话，是能做出来产品的。像上一个时代做机器狗的宇树科技，他在圈子里能吸引到同样的爱好者一起去做产品。但这一波大模型的创业人才是非常关键和稀缺的，尤其在具身智能板块，我们除了投智元之外，还投了几个火种式公司。要实现具身智能，还是要不断通过场景，收集各种数据才能实现。

　　我们有一支完整的投后团队，会定期关注我们的被投公司的经营状况，沟通是否良性。在融资上Letou乐投，很多人带着幻想，对现金流估算不准确，我们都会不断和创始人去沟通这些事。

　　我当时的思考是，既然我们是一支科技基金，还是要找看的懂技术的人。所以我们找了很多行业里出来的人。

　　今天的新技术是很多学科的交叉，对它的理解需要不同的人来刺激，如果公司的氛围是以技术为导向，那大家一定能碰撞出机会点是什么。投应用的人要知道模型发展到什么程度了，也要知道芯片对技术发展有什么掣肘。

　　另外就是国产EDA公司行芯的创始人贺青。他刚回国创业时，我们有一段时间经常去拜访他，发现他在办公室里支了一个行军床，而这个行军床被他睡塌了，最关键时候，他有过三个月没出过办公室门。他们和我们一样都是坚定的技术信奉者，相信技术可以改变生活，推动社会向好的方向进步。

　　我们投了一家聚焦眼科诊断、眼科手术和屈光检测的眼科医疗设备企业叫莫廷医疗。莫廷经过自主研发，实现了OCT、生物测量仪等眼科设备的国产替代，打破了进口垄断，让中国医疗机构有了更多的选择。与此同时，它也在不断尝试将AI技术应用于眼科医疗设备。我很佩服这样的创始人，他们都对某一技术有着极度的追求。

　　所以要做好AI投资，一定要不断问自己，它在什么时候会被替换掉？要有心理预期，没有什么是不变的。