近日，某知名明星在社交媒體上引起了熱議，關于其私生活的黑料頻頻被曝光，引發網民的廣泛討論。雖然有支持者不斷為其辯護，卻也有不少人對此表示質疑。究竟這些爆料的真實性如何，尚待進一步的調查與驗證。無論真相如何，這一事件的持續發酵無疑將對其事業產生影響。
開欄語
當人工智能的浪潮席卷全球，北京正以科技創新之姿，成為AI大模型領域的戰略高地。從智源研究院的“悟道”大模型問世，到“天使投資人”模式孵化原創成果，再到月之暗面、智譜等人工智能獨角獸崛起，這座城市不僅匯聚了前沿技術，更以開放生態孕育突破性成果。
如今，北京正積極打造“全球開源之都”，一大批研發機構、企業積極擁抱開源，而開源也已深入到汽車、機器人等眾多行業。發展AI將是一場科技長征，在北京市科委、中關村管委會的支持下，新京報AI研究院推出“AI浪潮錄”系列專欄，深度訪談此次AI浪潮的親歷者與見證人，講述AI競爭新格局與背后的故事。
英諾天使基金合伙人王晟。受訪者供圖
創業者與科學家之外，投資人的深度參與，是一個行業實現真正繁榮發展不可或缺的關鍵要素。尤其在人工智能領域，天使投資人宛如初創公司的“啟明星”，為那些懷揣夢想的AI初創企業邁出至關重要的“第一步”，提供了無可替代的支持與助力。
2023年以來，AI大模型浪潮席卷全球。英諾基金作為一家較早關注AI的投資機構，在此之前就嗅到了生成式模型的潛力和商機。2022年6月，英諾基金投資了以清華NLP（自然語言處理）實驗室團隊為主體的大語言模型公司深言科技，彼時ChatGPT尚未出世。
在中關村夢想實驗室，英諾天使基金合伙人王晟回憶過往，腦海里是AI行業越過山丘，也有當下的大浪淘沙。他的投資經歷中，曾目睹十余年前以CV（計算機視覺）和自動駕駛為主的第一波AI浪潮，如今眼見AI Agent（智能體）和具身智能崛起。王晟很少“海量”看項目，更偏向于主動挖掘創業者，在他看來，這一輪AI大模型浪潮的創業者具備鮮明的特點，“大多是科學家和‘技術大牛’，圈子比較收斂。一名優秀天使投資人需要做到的就是，當他們想要創業時會找到你。”
王晟透露，目前投資的過半項目都在“水下”，“只有我們知道或只局限在小圈子里，并由我們鎖定投資，我們幾乎不會投資完全市場化、公開化的路演項目。”
他眼中，投資人更青睞有經驗的初創公司創始人，學術和科研能力應該是標配。而隨著ChatGPT和DeepSeek之后人們對大模型產生“超級共識”，AI初創公司不要試圖占領巨頭的地盤，因為它們需要有較為寬松的窗口期。
押寶·投資人青睞有經驗的創始人
新京報AI研究院：在過去幾年AI大模型技術發展浪潮中，你作為投資人有哪些經歷？
王晟：我們是最早關注這一波AI大模型浪潮的投資人，某種角度上來講，我們預判了這幾年的AI走向。2021年年底至2022年年初時，我們的投資方向非常明確，就是要投生成式模型。這是我們這些年逐漸理解和消化 AI范式的進化所產生的認知。因此，2022年6月，我們投資了大語言模型公司深言科技，深言科技的背后是清華大學NLP團隊，最初是一家典型對標OpenAI的公司。
英諾基金在2013年春天成立，當時正好趕上上一波以CV和自動駕駛為主導的AI浪潮，并投資了一些非常優秀的公司，這加深了我們對AI的認知。同時，我們也觀察到，上一波AI浪潮是有邊界的，并非‘什么都能做’。2018年、2019年時，以“AI四小龍”為代表的產業走過了欲望的巔峰，走向了絕望的谷底。
也是在那時，我們注意到了新一波AI在NLP上取得的突破——BERT出現了。這是谷歌在2018年提出的一種預訓練語言模型。在此之前，使用AI處理語言是一個“老難題”，因為CV范式無法簡單平移到 NLP，而BERT則大幅度提升了NLP的能力，透過BERT能夠發現，以Transformer為基礎架構的模型提供了多元化能力，不光可以用于自然語言對話，還能用在其他智能任務上。
我們發現“這個東西挺好用”，由此開始跟學界、產業界了解這一技術創新，但尚未達到讓我們作出決策的閾值。2020年，隨著OpenAI發布GPT3，以及Diffusion文生圖模型等成果發布，我們發現這一輪AI并非單維，而是多維，顯示出了很大的爆發潛力， AI的新時代可能已經到來。2021年底時，我們“極度關注”這一方向，因為它可能預示著一波AI新范式。在那時，國內除了百度和阿里巴巴外，幾乎沒有幾家公司關注這一方向，市場上真正做對標OpenAI大模型的其實只有智源研究院。
而智源的科學家中，主要做大模型的團隊包括唐杰、孫茂松、文繼榮等。其中，孫茂松老師所在的NLP團隊所做的大模型范式基于GPT，恰好對標OpenAI。于是，我們在2021年年底找到了孫茂松老師，以及當時博士還未畢業的團隊成員豈凡超。
2022年春天，豈凡超準備著手創業，我們立刻決定在他6月畢業之后就進行投資。也在此期間，豈凡超與許多家投資機構進行了溝通，但很少有人知道GPT、Transformer、LLM(大語言模型）。
這一情況直到ChatGPT發布后才發生了逆轉，ChatGPT讓產業界迅速產生了巨大共識，很多投資機構立即下場，深言科技也得到了廣泛關注。之后大模型技術開始火爆，我們迎來了AI大模型浪潮。
新京報AI研究院：國內一度開啟“百模大戰”，投資界如何在眾多AI公司中進行選擇？
王晟：投資人更青睞有經驗的初創公司創始人。深言科技有技術實力，但公司團隊主要是以豈凡超為首的三位博士生，在融資上的競爭力不如曾經有百億公司創業經歷的王小川、萬億公司創業經歷的王慧文。根據這一邏輯，也可以解釋為何楊植麟的月之暗面廣受青睞，因為他不僅有技術、有谷歌等國外公司的工作經歷，同時也有創業經歷，因此在投資者眼中很有競爭力。
“百模大戰”有一個前提，就是Llama的開源。在此之前，深言科技的團隊經歷了三四年的研發，訓練過三代大模型，但隨著Llama開源，許多大模型公司得以縮短這一段差距，創造一個新模型也不再是難事。
投資·海量看項目不如預判
新京報AI研究院：天使投資人如何進行投資，你如何找到AI領域的創業者？
王晟：目前，我們投資的過半項目都是“水下”的，即只有我們知道或只局限在小圈子里，并由我們鎖定投資，我們幾乎不會投資完全市場化、公開化的路演項目。
海量地看項目是一種效率極差的行為，一年即便看1000甚至2000個項目，也避不開噪聲的影響，最后項目轉化率可能只有1% 、2%，這是因為輸入不對。當輸入質量變高，所投資項目的最終產出也會變成10%、 20%。
一個好的天使投資人，要做到AI和具身智能初創公司在考慮進行第一輪融資時主動來找你，因此在相關領域是否具有影響力，口碑和聲譽很重要。作為投資人，我們要關注到技術的發展方向，你的預判甚至可能早于科學界的證明。當我們想往一個方向投資時，會非常清楚在該領域中哪些學校做得好，哪些科學家做得好。
新京報AI研究院：目前在AI大模型領域創業，需要具備什么樣的素質？
王晟：首先基本保障是他的學術能力、科研能力。不論AI大模型還是具身智能，對技術能力的要求都很高。這跟投應用產品不一樣，存在高技術壁壘。這些人都是學界或者行業中的翹楚，大家認可其學術水平。其次，每所高校都有自己的技術基因，一些高校初創公司產品的核心技術并非一代人的努力，而是這個學校、這個專業、這個實驗室幾代人的努力。幾十年的積累，最終這種能力賦予了轉化出來的那名創業者，這背后可能是幾十個老師、幾百個師兄師姐共同創造的價值。
此外，他是否有動機進行創業，不同學校的文化基因不同。中國高校里創業最踴躍的是清華和浙大，雖然哈工大在AI和機器人領域技術實力也非常強，但由于學校文化的影響，創業者相對而言并不多。一家學校是否有創業風氣，往往要看這所學校過去是否出現過成功的創業者，他們以身入道贏得了尊重，很多師弟師妹就開始效仿，從而形成了一種文化。
新京報AI研究院：基于投資人的視角，當前大模型浪潮中AI公司創業者們有何特點？
王晟：當前AI大模型還沒有完全進入應用時代，創業者圈子比較收斂。當應用火熱之時，創業者是從人堆之中“涌現”出來的，例如王興、張一鳴，技術背景相對并不強。
這一輪AI大模型創業風潮，創業者大多是科學家或者“技術大牛”，圈子是收斂的，相對較窄，甚至某種意義上可以認為他們是一個科學共同體，找到這些科學家也比較容易。
AI大模型創業的前提是在學術研發上有深度。當然，隨著國內技術進步、科研人員發布論文增多，很多東西已經變得沒有那么“高深莫測”，門檻逐漸降低。但企業的工程實踐仍然需要很多資金、算力、數據，真正花過錢、踩過坑的創業者并不多。
目前一個新趨勢是，產業在推動當前這一波AI技術范式上的作用逐漸增強。從論文的數量、質量、高被引的次數上看，產業勝過了學界，這在過去從來沒有出現過，其中主要原因之一是學校的錢不夠，沒有辦法支持高技術壁壘，花錢煉大模型。
生變·“用錢換能力”已走不通
新京報AI研究院：當前投資AI的基金有哪些類型？
王晟：這個市場上主要有兩類基金：一類基金堅持長期主義，關注公司能做多大力度的創新，多大程度提升生產力。另一類基金關注公司到底有多少收入，賣出去多少產品。兩類基金風格迥異，前者能接受企業長期虧損，但企業一旦成功就會獲取大額收益。目前，最優秀的互聯網公司都由長期主義基金投資，和后者沒有任何關系。雖然由于國內資本市場等現實原因，許多基金屬于后者，周期較短，但天使基金的風格必然更偏向長期主義，因為我們投資的時候，對方并沒有產品，可能只有一個人、只有一個想法。
因此，我們會天然看對方是否有宏大的敘事，能否解決最終的問題，比如達到AGI（通用人工智能）。但我們也要面對現實，即在這種偏好的情況下，投資回報率產生風險怎么辦？對此解決方案有二：作為早期基金投資最早、估值最低的一輪，在企業快速發展的過程中，有很多退出機會，不局限于它最后能夠上市；我們不會只投某一領域的單點項目，而是體系化布局，例如機器人領域，我們既投資了機器人公司，也投資了供應鏈公司，還投了場景化公司，圍繞整個產業鏈上下游進行布局。我們既關注劍指AGI的公司，也關注能有效落地的公司，以此讓投資組合更均衡。
新京報AI研究院：今年以來，DeepSeek和Manus的出現給你們的投資策略帶來了什么影響？
王晟：雖然我們很關注，但DeepSeek對我們的投資策略毫無影響，它驗證和增強了我們對既定投資策略的信心。今年，我們的投資重點是Agent（智能體），沒有推理就沒有Agent，DeepSeek恰好證明了推理模型的前景。
而對于Manus，我認為其本質是集成了眾多的prompt（提示詞）。目前，一部分創業者和投資人的共識是prompt很難產生基座模型之外的能力，prompt本身沒有壁壘，其壁壘有可能是抓住了很強的用戶需求。相比之下，擁有更強技術能力，能夠把垂類行業中的推理決策訓練到模型里面的團隊會更受青睞。
當大模型擁有泛化能力的時候，留給初創公司的機會就不多，因為只要擁有足夠的知識，一家AI巨頭將可以涉足一切領域。但當我們進入垂類產業時，推理模型所依賴的是該產業中的各種決策經驗，這些經驗并不容易取得，無法泛化，這就給初創公司留出了發展空間。
新京報AI研究院：DeepSeek的成功對其他AI行業公司有何啟示？
王晟：DeepSeek的成功本質是大語言模型的scaling law（規模效應）到頭，當天花板高、斜率很高的時候，中國公司可能難以追趕。舉一個簡單的例子，如果說過去投入10億美元就能將模型能力提升一倍，現在投10億美元可能模型能力連5%都提升不了，這就給了DeepSeek機會，讓它可以用大量相對較差的GPU訓練出一個能力接近OpenAI的頂級模型。
這就意味著，未來大模型訓練對GPU的需求量會逐漸降低，開始從“暴力美學”轉向更細致的工程化，過去“用錢換能力”的路走不通了。未來，或許只有多模態大模型仍然需要巨量算力。
我認為，AI初創公司不要試圖占領巨頭的地盤，因為它們需要有較為寬松的窗口期。我們目前不再下注大語言模型公司，一個很重要的原因是ChatGPT發布之后，所有人瞬間形成了巨大的共識，沒有人懷疑大模型，這就導致巨頭也一定不會放棄大模型的發展方向。在這種情況下，初創公司融資得到的資金處境就相對尷尬，因為它們在資金實力上無法和大公司相比。
在這種情況下，需要提醒大家的是：DeepSeek其實是一個以創業公司的組織架構重新構建的大廠，所以它既有創業公司的活力，又有巨頭的優勢，才可以心無旁騖地追求AGI，而不用關心數據。相比之下，月之暗面等初創公司雖然也追求AGI，但也不得不通過投放提高數據，因為沒有用戶就沒有下一階段的融資。
我對AI初創企業發展的看法就是，不要在一個超級共識形成起來之后，試圖去做沒有窗口期的事情。
新京報貝殼財經記者 羅亦丹 編輯 王進雨 校對 柳寶慶
