圆桌讨论：AI时代和移动互联网时代投资的变与不变 | 穆棉知观

继2022年底ChatGPT引爆这一轮科技潮流之后，通过AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）和大模型技术（参数量非常大的人工智能预训练模型）生成包括文字、语音、代码、图像、视频等内容的创业和投资机会引发了全球关注，这一领域的投资筹码也随之水涨船高。

在本次大会的“AIGC与创业投资”主题论坛，穆棉资本&内向基金合伙人Stefanie作为共建者和主持人，围绕“AI时代和移动互联网时代投资的变与不变”，与几位投资机构嘉宾共同探讨了AIGC领域的投资和创业机会。

Stefanie：第一个问题，我认为也是投资人每天都要思考的问题，就是自己投的公司会不会被颠覆掉。我想跟各位聊聊，怎么看待应用层，他们怎么样保持自己的壁垒能够不被淹没？或者你们觉得他们会被淹没吗？

BAI资本汪天凡：我们投过的企业分几类，过去纯做To C的互联网公司，在过去的两三年，他们更多的是考虑怎么样去转加密和web3，最近又全部都转了AI，对他们来讲是大幅度地改变了自己原来的业务形态，可能要做一个新的产品来面对用户。To B端的公司，基本上所有人都加了跟AI相关的功能，尤其是在营销领域。出海跨境这一块并不多，大家更多还是在卷国内的市场。

红杉资本郑庆生：从我的角度来看，创业的机会可能来自这么几种。第一种，创业公司可能占据了某种场景，在这种场景下，它应该如何实现AI的升级？第二种，你的主场景可能会被AI颠覆掉，但是你积累了足够多的专有的数据，那么你怎样在 AI 的世界里重新把它发挥出来？第三种我觉得是因为有了AI，有一些崭新的场景可以被创造出来，这种需求肯定是创业团队比较有优势，通常来说不一定会被大厂挖掘出来。

五源资本袁野：站在我们的角度来说，我们也在跟我们很多portfolio说，今天你一定要define你自己的AI strategy。很多人其实今天都在担忧说自己会不会被颠覆掉，或者说我今天应该怎么去转型，但其实当下最该做的事情是积极的去explore，去看怎么利用AI改变甚至是升级你的公司 。比如对于消费品公司来说，在公司怎么去跟消费者建立连接这件事情上，过去的方式是找一些4A公司、设计公司，但其实这样效率是比较低的，现在怎么用AI的方式去重做一遍，是可以去探索和思考的。

金沙江创投刘佳：对于应用层的公司来说，肯定要积极地去拥抱这波浪潮，任何人都不应该轻视这波浪潮可能带来的巨大的颠覆作用。同时我们会提醒创业公司，尽可能避开巨头或者大模型的头部公司最容易拓展的一些行业和应用，去思考怎么在垂直行业和垂直应用场景下找到自己可以建立的壁垒。

有一些行业和场景还是有机会积累专有的知识和数据，特别在有些行业数据的质量很关键，怎么做好数据质量的控制，有能力去做噪声的剔除，这一块可能会产生差异化的优势。除了这个之外，我们常提到业务流程的“数据飞轮”，怎么把业务的流程和数据的采集、反馈都融合起来，在业务过程当中有一些高质量的反馈标注，也可以帮助应用层的公司能够建立起一定的壁垒。还有一些垂直行业，比如法律、医疗，还面临一些他们行业特定的对齐问题，这些创业者有他们自己对行业的理解和积累，如果把这些问题真正处理好，我觉得也能有优势。

Stefanie：刚才说建议创业者不要去做容易被大模型颠覆的东西，如果想一个的话，可能会是什么？或者说一定不会投的？

金沙江创投刘佳：我觉得大模型非常容易去拓展和叠加，对效果要求并不是那么高的一些通用行业可能会比较难。比如说像智能客服做了这么多年，有这么多积累，可能一夜之间就要把所有技术做更新和迭代。但即使是这些行业，我觉得创业者如果找到不一样的切入点，都还是有机会。我觉得我们做早期投资，多分析、接触、了解、探索，总会找到一些反共识的点，所以我们尽量先不去否定。

五源资本袁野：我个人认为其实还是要结合你自己的团队优势来看的。有些领域感觉非常的risky，但实际上因为大多数人都认为这样risky，你的团队相对来说在国内或者在全球来看就是有竞争优势的。然后会发现很多人在替代一个非常历史的领域，也非常拥挤，虽然看起来很安全。其实对手不是大模型公司，对手是其他创业公司。

红杉资本郑庆生：我觉得如果这个商业模式全部是在线的，它的目标市场份额又极其巨大，加上又不用承担很大的监管和法律风险，可能创业公司就需要注意些。有一些领域比如医疗、交通，面临法律监管的时候，专家的这种domain就出现了。但我总体上也同意，有的时候也可能是反过来，最危险的地方是最安全的。

BAI资本汪天凡：我举个例子，比如说超级个人助理，就是说在AI 的演绎下，未来我们的手机可能会演化成一个超级个人助理。这个赛道有很多人说，智能手机厂商加上某个技术公司就把这个事情给干了，没有创业公司的机会，我们也对这个赛道很纠结。但还有一个说法是认为现在做 AI 产品的公司很像做消费品，其实在消费品领域也不是说前面已经有了某一个category，你现在再做就是没有机会的，就看你怎么去重新定义这个category。所以如果是消费品思路的话，其实不一定是一个纯工业化会取胜的过程。

Stefanie：那以智能助理为例，很多类似的项目都会涉及到数据安全的问题，那么我想问问大家，怎么看待数据安全？它会不会让这个行业的创业者产生很多的顾虑，使得这个领域的创业不太可能出现成功的机会？

金沙江创投刘佳：现在不可避免地要把数据放到云端，所以大家比较普遍的做法就是进行一些脱敏。那么在云端的数据是不是能够被用来做训练，我觉得也不仅仅是一个商业选择，可能还有一些legal compliance或者是道德方面的选择。从防数据泄露、数据安全的角度上来讲，还是有很多商业机会。另一方面，对于一些 ToB 的公司，他们有专有数据、专有知识，很多公司会倾向于在自己的 private cloud 或在自己的本地做训练，由此也会衍生出来很多相关的服务公司。

五源资本袁野：我觉得这是一个动态演进的过程。人们总是在对这种交互方式不确定的时候，对privacy有很大的顾虑，但当你确定这个cost会带来比较好的benefit的时候，你就会觉得这是值得的。就像十多年前移动互联网刚开始的时候，大家会非常担忧说我把我非常personal的信息照片分享在网络上，会带来很大的风险，但到今天已经没有人会在乎这些，更多是在乎有多少人给我发出去的东西点赞。

我觉得今天如果AI 能够把用户体验做得更好,解决 privacy 问题可能就会是水到渠成。大家会觉得我信任它，同时它给我的 benefit 远大于我的concern，这个循环就能起来。

红杉资本郑庆生：其实我也同意刘佳和袁野的说法，在 ToC 端，我估计这个问题可能没有原来想的那么严重。To B端我补充一点，企业级的隐私数据，甚至有些数据关系到企业核心的生存和发展，的确企业对这件事的看法很可能会左右到开源、闭源的市场份额，比如说开源有很好的解决方案，大家基于开源能够把To B的隐私做的更好，那么开源的市场就会更大。但是如果反过来，可能有很多隐私的技术可以基于封闭的大模型做得很好，脱敏做得很好，那可能封闭的市场会变得更大。

BAI资本汪天凡：我可能有一些不同的观点。第一，隐私相关的教育在我们这没有被重视，但是在西方世界，隐私是一个架构在你人格之上的东西，所以这个事情对很多人来说是红线。

第二，隐私和数据其实是两回事，数据不一定完全干涉到隐私，所以它如果有商业价值，那我觉得会出现非常大的数据特别流通、特别交易、特别定价。这个其实更加关系到全球的政治格局，现在所谓的“第三世界”，大家其实就是在为数据而战，数据会变成一个国家非常重要的资产。

第三，关于隐私，我觉得有一个很明显的机会，就是更加分布式的数据化存储，在这个基础之上你的隐私如何实现完全被你个人所拥有、所控制，或者至少所监控，当然这是很西方世界语境的需求。

Stefanie：刚才刘佳有介绍，过去你们有投资很多跟产业互联网相关的项目，那么你觉得在 AI 时代和过去的移动互联网时代，在产业互联网的投资上，有什么不一样的地方吗？

金沙江创投刘佳：我有几个观察可以分享一下。我们会看到在有一些领域，AI能够带来的变革是非常大的，比如说合同审核，之前可能需要多次的人工介入，但我们现在已经看到一些创业公司的产品demo能够很大地提升效率。但也是因为带来的效果实在是太惊艳了，所以我觉得对于大公司或对于这个行业比较头部、有成熟业务的公司来讲，他们都不太会错过这个机会。因为今天都是站在巨人的肩膀上，大投入的部分可能通用大模型都已经做了，现在再去做一些AIGC的叠加，确定性和ROI其实是相对高的。

所以对我们早期投资人来说，我们看到一些创业公司，在有些行业的空白地带并不是那么多，他们要去跟行业现有的公司去抢跑，这个会变成我们着重关注的点。除了这个之外，我们现在一般会建议公司在产品模型验证了之后，快速地去把产品做重、业务做厚，把脏活累活都揽过来做。因为如果你不这么做的话，有可能是帮了行业巨头去验证了mvp。

Stefanie：我们的感受也很明显，过去很多消费领域的合作伙伴，他们内部的数据化体系跟互联网公司差距是非常大的，但是现在看他们拥抱AI的过程，跟以前发生了很大的变化。那还有一个问题想问下袁野，你们投资的快手是移动互联网时代一个非常爆炸性的项目，AI时代来了之后，你怎么看c端社交社区的创业，还有没有可能有快手这样的公司，或者是比他更大的公司？

五源资本袁野：如果我们把时间往回推到2010年，那时候移动互联网刚刚开始，所有人都觉得一切都要用移动互联网再做一遍。但是你会发现经历了过去几年的周期，给创业者留下了很深的“卷的认知”，现在大家更多的是在想如何防守，而不是像以前一样去做不一样的事情，这时候创新往往是被低估的。所以我觉得今天的创业者其实应该更自信一些，去更积极地拥抱自己的长板。就像当年最火的是instagram、是twitter，没有人觉得加了个短视频就会成为主流，所以从今天来看，AI里面也会有类似的机会，现在大家看到的ChatGPT、midjourney，可能也未必是最后的赢家。对于创业者来说，还是要去想什么样的innovation是你和你的团队能去做的，这是唯一重要的事情。

Stefanie：所以总结来说就是要以攻为守，那也想跟郑总请教一下，因为红杉一直在全球都有非常敏锐的嗅觉，你觉得现在中美AI创业的项目，有没有什么差异化的地方？

红杉资本郑庆生：中美首先有一个短暂差异，因为在美国这个技术大模型已经推出了大概半年多了，所以说很多中长尾的创业其实已经基于技术大模型开始了，你看YC投了那么多AIGC的项目，可能到中后期会被主流机构投资的会很少，但这不见得是个不好的事情。这一波创业极有可能更加助长了那些不需要那么多融资的企业成长，因为你不仅不用自己去做个大模型，甚至你都不用去调优，可能就能高产地写小说，或者设计广告文本，然后你就可以赚钱了。从美国目前百花齐放的态势来看，我觉得中国下一步也可能有大量的类似的初创公司出现。另外，中国整体的互联网或者说在线交易的渗透率是更高的，如果中国的技术大模型能够跟美国拉近差距的话，在很多领域都是大有可为。

Stefanie：那么最后再给大家出个难题，可以评估一下这次的 AI 时代，自己能超过过去的投资业绩吗？有没有给自己设定一个目标？

红杉资本郑庆生：我是觉得 AI 可能只能有限地去提升，因为上一次传统互联网和移动互联网是全面的数字化，它实际上是涉及到整个行业方方面面。但现在如果到智能化，说它会全部智能化这一点我并不是这么认为，所以我觉得总体市场会比移动互联网市场略小一些，当然这也只是我个人的一个思考。

五源资本袁野：今天来看智能这件事情，其实在过去的移动互联网时代是被弱化的，因为像siri这种语音助手，是让大家比较失望的。所以没有人去提高个人的创造力，大家的priority其实是在连接，认为只要把人连接起来了，就能放广告有收入了。今天我相对比较乐观的点就在于，今天的连接已经比较ready，几乎所有的人都已经连接在互联网上，但是个人享受到service的智力程度，还有极大的提升空间，个人所在的组织效率也会有一个大幅的跃升。所以我觉得跟移动互联网比，我倾向于机会更大，如果创新足够好的话。

金沙江创投刘佳：整体我觉得还是很乐观的。我们今天看到很多非常不可思议的效果和效率的提升，但最后给人类社会带来的总价值的提升怎么分配这个问题，可能还不是很清晰，包括说我们最后能抓住多少，或者以什么样的形式来抓住。

BAI资本汪天凡：价值创造、价值捕获和价值分配的三个方面几乎都要变化，而且尤其在后端价值分配端，可能是迫在眉睫的问题。如果说最后真正解决这个行业的命题的公司是220家主流公司，而每家公司只有200人，那么就是4000人掌握人类命运，这个财富分配的事情可能就会比较可怕。此外，我们觉得无论是 AI 也好，区块链也好，机器人生态也好，背后都是machine，他们会产生越来越多价值，捕获未来的价值，甚至负责分配越来越多价值，也就是价值转移到了机器上，这会是一个特别大的命题。