大模型是大资本的游戏,创业者应该聚焦细分应用

2024-06-24
创业者应该专注于找到一个具体的细分领域,解决具体的问题,真正创造出具有商业价值的应用场景。

2024年6月19-20日,2024 DEMO WORLD在长三角G60科创走廊策源地松江隆重举行。本届大会由创业邦主办,上海市松江区投资促进服务中心联合主办,松江区九亭镇人民政府、正泰智电港协办,汇丰银行为战略合作伙伴。

大会以“新质引领 创变未来”为主题,探索开放式创新在人工智能、卫星互联网、新材料、智能终端等前沿领域的最新趋势与技术落地。活动通过主题演讲、焦点对话、产业推介、榜单评选、创新企业展示、资源对接等形式,为到场的国内外大企业、创新企业、投资机构搭建起交流、链接的桥梁,推动创新资源在行业中的流动,释放长三角产业潜能,为新质生产力的加快培育和发展注入丰富动能。

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在智能终端&松江区投促中心专场,泥藕资本创始合伙人杜欣溥泓资本创始合伙人谢鑫泷上海联创管理合伙人朱一凡上海弘信股权投资基金合伙人郑俊彦在圆桌对话中的精彩观点如下:

1.大模型确实是大资本的游戏;

2.创业者应该专注于找到一个具体的细分领域,解决具体的问题,真正创造出具有商业价值的应用场景。

以下为对话内容,由创业邦整理:

主持人:当前大模型比较火,请各位嘉宾分享一下,大模型与智能终端结合的主要类型有哪些这些集成会推动产品和服务产生哪些创新,又会对企业商业模式产生哪些影响?

郑俊彦:AI大模型作为人工智能领域的一个重要分支,已经在智能终端设备中得到广泛应用。例如,在现代酒店中,智能语音助手如小爱同学、小度等,已经能够通过语音指令控制窗帘和空调等设备,这些都是大模型技术在交互领域的实际应用。

未来交互应用的发展方向,将从简单的辨识指令转变为更高级的感知能力。这意味着用户可以更自然地与系统交互,例如,用户只需表达“我感到冷”,系统便会自动调整到用户满意的温度,提供更加个性化的服务体验。这种创新不仅改善了用户体验,也展示了大模型技术在提升服务质量方面的巨大潜力。

朱一凡:随着人工智能尤其是大模型的兴起,我们见证了行业的一些转变。过去几年,投资的热点是开发大模型。但从去年年底开始,趋势已经从单纯的开发转向了实际应用。许多机构意识到,开发大模型需要巨大的投入和时间,但在中国,我们拥有丰富的应用场景,将成熟的大模型与这些场景结合,可能是大模型在中国实现突破的关键路径之一。

大模型的出现对全球细分领域的赛道产生了颠覆性影响。例如,在2018年之前,Chat Bot是一个备受关注的赛道,但随着AI和大模型的发展,Chat Bot作为一个细分市场正在逐步被替代。许多国际投资机构曾经投资Chat Bot,但近两年,这些投资已经进入清算状态。

目前,大模型比较多的应用于自然语义分析和图片生成等领域。例如,在设计行业,传统的渲染师和设计师一天只能生成几张图片,而通过AIGC技术,现在可以批量生成成千上万的图片,虽然质量可能参差不齐,但提供了更多的选择空间,这无疑颠覆了传统行业。

总的来说,人工智能大模型的出现,无论是对终端客户还是对传统服务行业,都带来了颠覆性的改造。

谢鑫泷:随着我国基础设施建设的蓬勃发展,尤其是算力的显著提升,为大模型的训练提供了坚实的基础。对于创业者而言,如果没有强大的背景和资金支持,开发通用大模型可能并非易事。这些通常是行业头部玩家的领域,他们利用底层算力和模型为整个行业提供支持。相较之下,企业或创业公司更倾向于开发行业大模型,利用多模态技术在特定领域深耕细作。

此外,AIGC应用层的设计很重要,即如何通过产品设计提升用户体验。智能终端的成功不仅取决于技术,还涉及到品牌的影响力和网络的稳定性。网络安全,尤其是物联网环境下的网络安全,是我们目前关注的焦点。

对于那些有产品设计能力但缺乏算力的团队,他们可能需要在已有的AI中台上开发应用层,这是我们近期一直在关注的方向。总的来说,大模型与智能终端的结合,不仅推动了产品和服务的创新,也可能对企业的商业模式产生深远的影响。

杜欣:从大模型本身的角度来讲,我觉得确实国内现在做底层大模型的非常多,但整体处于一种比较低水平的“互卷”状态。很多都是在开源模型的基础上做一些小的改动。这些改动往往仅限于调整参数或代码,然后再次训练,就被称为自研的大模型。我认为这种低水平的重复工作并没有太大的价值,除了可能吸引一些资本的注意。目前许多智能硬件创业公司所宣传的AI和大模型,与真正的通用人工智能(AGI)还有很大的区别。真正的AI走入日常生活还需要几年的时间。在这个过程中,投资者需要保持冷静,创业者也需要有长期坚持的心态,因为现实与我们想象中的理想状态还有一段距离。

主持人:在“场景为王”的数字化智能化时代,谁掌握智能终端品牌就意味着产业链供应链的控制权。因此,在全球智能终端产业格局分化转移之际,全国各地大城市尤其是北、上、深等竞相逐鹿。在大家看来,上海松江发展智能终端产业有哪些得天独厚的场景优势?未来想象空间几何?

杜欣:我认为上海具有两大明显优势:首先,上海在芯片设计和半导体领域拥有众多硬件设计人才;其次,上海聚集了中国顶尖的品牌人才。我坚信,在当前各地激烈争夺产业链和供应链的背景下,如果没有强大的前端产品品牌,供应链将不断向低端和低成本方向发展,导致激烈的价格竞争。

中国供应链之所以依靠低价竞争,是因为我们在消费电子领域的品牌缺乏足够的溢价能力。以新能源汽车为例,尽管这一行业在全球范围内非常火爆,但许多企业实际上都在亏损销售,这种低价竞争策略的意义并不大。

我认为松江乃至上海完全有潜力孕育出具有品牌溢价能力的消费电子领军品牌,真正将品牌理念深入人心。放眼全国,可能只有上海具备这样的潜力,因为这里既有品牌人才,也有硬件设计领域的专业人才。我深信,上海有希望成为全球知名的消费电子品牌发源地,并期待这一天的到来。

谢鑫泷:虽然我没有亲自到访过松江,但我认同杜总的看法,品牌在智能终端和消费电子领域的重要性不言而喻。上海以其时尚度和前沿度,拥有得天独厚的优势,这一点我深信不疑。

对于松江本身,我期待未来有机会深入了解。松江的地理位置引起了我的注意,它与青浦相邻,位于上海西侧,拥有连接上海和苏州的地理优势。这一优势对于吸引人才、辐射周边地区以及产业外溢具有重要意义。松江,继承了上海的时尚和苏州强大的工业基础,无疑是一个具有优势的地区。综合地理位置和区域优势,我相信松江在智能终端产业的发展上有着巨大的潜力和想象空间。期待见证松江在智能终端产业中的发展和崛起。

朱一凡:我对前面嘉宾的分享表示赞同,并补充了一些观点。我认为,无论是人工智能还是其与智能终端的结合,除了人才之外,应用场景至关重要。这些场景要么服务于大量企业客户,要么服务于大量终端消费者,无论哪种情况,都需要有聚集效应。

松江作为制造业的重要基地,在企业数量和质量上在上海都处于领先地位,拥有丰富的创新应用场景。松江大学城拥有近10万在校师生,这与杨浦的杨创依托复旦大学、同济大学、上海财经大学的模式相似,杨创作为上海科技创新的重要阵地,近年来在场景和科技层面都取得了显著发展,包括生物医药等领域。同样,闵行的大零号湾依托交大产业园,也是上海科技创新的重要基地。松江的大学城依托G60科创走廊,拥有得天独厚的产业集群优势。

创新创业很大程度上来源于科研成果的转化和大学生,同时这些学生也是市场终端的用户。有了这些人和企业的存在,就可以为前沿创新提供良好的试验田。此外,人工智能在前几年在安防应用方面占据了很大比重,松江也将智能安防作为重要的龙头产业,这已经是经过市场验证的人工智能可以落地的应用场景。这些都是松江在发展智能终端产业方面的独特优势。

郑俊彦:松江不仅是G60科创走廊的代名词,而且以其独特的地理位置和产业基础,成为了一个引人注目的焦点。G60科创走廊本身就是一个标志性的建筑,非常值得大家去实地考察。我认为,要找到一个优质的项目落地点,产业聚集和政策落实是两个关键因素。松江拥有超过一千家的“专精特新”公司和近90个院士工作站,这些数据充分展示了松江强大的产业集聚效应,包括上下游产业链的完善支持,以及便利的交通位置。松江凭借其产业集聚、优越的地理位置、便利的交通和有力的政策支持,为智能终端产业的发展提供了得天独厚的条件,未来的想象空间无疑是巨大的。

主持人:从创业投资的角度提出来的,大模型和人工智能技术将推动具身智能、人机交互进一步的演变,这其中的关键要素又有哪些?大家可以就创业和投资的角度来做一些分析,给我们创业者一些建议

杜欣新一代的EDC(每日携带设备)具有巨大的潜力,我们应专注于开发那些能够每天陪伴用户的产品。在这个过程中,我认为做减法比做加法更为重要。虽然大模型和人工智能技术提供了无限的可能性,但在产品设计上,我们应该避免过度复杂化,而是专注于为特定细分市场和用户群体解决具体的痛点。我们正处在一个关键时刻,关键在于谁能准确找到应用点和场景点。

近年来,在CES等展会上,我们已经看到了许多基于AI的深度学习新兴设备。我期待未来能有更多来自中国本土的原创创新产品诞生。我相信,这个领域将出现能够与手机相媲美的产品体量。我的建议是,创业者和投资者不应仅仅追求规模,而是要能够解决当前用户的实际需求,并尽快达到产品市场契合度(PMF)的状态。

谢鑫泷:首先,我认为创业者在选择创业方向时,需要根据自身的资源和实际情况来决定。目前,人工智能的发展速度越来越快,我在使用AI的过程中也越来越多。对于创业者和投资者来说,我们需要思考如何抓住这样的红利。如果你打算做终端产品,就要解决产品设计力的问题,以及如何与像小米这样的强大品牌竞争。但如果你从事B端业务或合作渠道业务,就需要考虑如何抓住下一个风口。

朱一凡:人工智能这个话题并不新鲜,实际上早在上个世纪70年代就已经出现了人工智能的投资浪潮。然而,这个行业的发展似乎总是伴随着五到六年的周期性波动,每次都会形成泡沫,泡沫破灭后又回归平静。在沉寂几年后,从泡沫的废墟中又诞生出一些更加细分、更加精准的场景应用型企业,这些企业再次将人工智能推向了风口浪尖。这一次人工智能的浪潮得益于算力的大幅提升和成本的显著下降,这些有利因素推动了人工智能技术的快速迭代和发展。

作为创业者,我认为我们应该做到高处着眼、低处着手。我们不必非要去追求那些大而全的所谓大模型或通用模型,因为很可能这一批大模型最终都会失败,而我们需要等待下一个周期的到来。在这个过程中,我们应该专注于找到一个具体的细分领域,解决具体的问题是关键。这样做不仅可以保证我们的生存,还能真正创造出具有商业价值的应用场景。其次,我们不应该试图独自完成所有事情。实际上,没有任何一家企业能够包揽整个产业链的所有环节。整个产业链是高度分散化的,需要各种巨头的参与。因此,找到自己所在领域的关键环节,依靠这些链主,可以让我们更好地发挥自己的优势。

郑俊彦:大模型确实是大资本的游戏,对于我们这些初级创业者来说,资金有限,不需要过多考虑大模型相关的事情。但这并不意味着我们没有其他机会,因为除了大模型,还有小模型可以利用。我认为,做产品时,我们需要找到用户的痛点,发现他们的痒点,并激发他们的爽点,这样产品就有机会成功。


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