朱啸虎和傅盛都没错

他说：五年后，所有的公司都是 AI 公司。

编者按：本文来自微信公众号42章经（id：myfortytwo），作者：曲凯，创业邦经授权转载。

最近 AI 到底行不行又有很多讨论，甚至还有文章 cue 到了我。

其实我两个月多前就和朱啸虎老板吃了顿饭，他当时就说他们今年一半的钱会投在 AI 上，事实上他们也已经投了几个这个领域很不错的项目，所以这波讨论和质疑在我看来其实有点无厘头。

注：本图源自朱啸虎朋友圈

而且那张截图传开后，很多人都是站在外围看这个问题，我从一线视角看，其实两个人说的各有道理，那我就提供些我们自己的 facts and opinions：

1）42章经的 FA 业务今年目前为止接了十多个 AI 的项目，已经 close 或交割中的有五六个，目前手头还在 run 的有三个。这个数量据我所知应该是全行业最多的（之一？）。但我确实感到最近一两个月市场渐冷了一些，我理解根本原因是最近一两个月大模型的质变在减少，所以新出来的创业者和能讲的新故事都比年初少了一些。

2）目前市面上几乎所有的美元基金都在看 AI，还有一些人民币基金感兴趣 AI，但真正有概率会出手的我们接触下来大概一共就那么五六十家吧，其中纯人民币机构估计就十家左右。这里面还有不少是看的很积极，但其实最后出手并不多的。

3）以我的体感（我们和真正在出手的基金日常保持高频沟通，所以体感应该还可以参考），今年以来拿到钱的 AI 项目大概在 100 多家，其中主流基金投的估计 大几十家，还有各种水下的，或者拿了小天使，以及擦边概念的算一起我就主观拍个 100 - 200 这个数。

4）这些项目从阶段上来说，绝大多数都是很早期的项目，产品大多也都没有上线，基本也都没有公开融资报道，所以可能给很多人一种这个市场很差，没有人在投的感觉，但其实还是有的。从方向上来说，我的体感是拿到钱的项目中做底层模型的有 10% - 20%，做 infra/中间层的有 20% - 30%，做应用层的有 60% - 70%。（如果把还没拿到钱的也加进来，做应用的估计至少是 95%+）

5）从更具体的赛道来说，其实大多数公司讲的事情是可以穷尽的，不外乎是最底层的大模型、多模态大模型、AI + 各种 2B SaaS（法律、营销、客服、CRM、BI 等等）、AI + 个人助手、AI + 游戏、AI + 社交、AI + 漫画、AI + 教育、AI + 旅游、声音生成、3D 生成、视频生成、中国版 Civitai、各种中间层、私有化模型、向量数据库、算力加速、分布式计算等等……这个时候该如何做出差异化就是所有团队都要攻克的难题。

6）目前已经有 demo 或上线的项目大概占拿到钱的总项目的 10% 左右吧，这件事确实有点让人觉得沮丧，但我们同时也接触了好几家已经通过 AI 落地产品有几百万甚至更高收入的公司，而且我们也看到和听到了一些很创新的很让人期待的产品和 idea。所以我个人仍然对这个赛道保有年初的热情和信心，如果市场中有人因为没有看到足够好的产品而质疑的话，我反而觉得对于相信这件事的人来说是件值得庆幸的事情。

7）每个赛道和热点都是有起有伏，这很正常。下一波市场的 AI 热点我判断大概要在两三个月后左右，因为大量上半年拿到钱的项目，怎么也得做几个月才能真的到产品上线那一步，到那个时候我们可以再看是否能出现更多更好的 killer app，也可以看下谁到时会是应用层的带头大哥。总之，下一个阶段就是要拼实际的落地数据了。

8）与此同时，AI 市场也有一些事情是让我失望的，比如越了解大模型，我就越发现大模型自身能力的有限，这给很多从业者带来了极大的落地的挑战，所以我始终认为大家还是高估了大模型的能力，低估了工程落地可用的难度。（这个非共识我们讲了几个月，目前似乎大众的观点也在转变了）

9）所以，我理解的 AI 赛道目前真正的差异化是：执行力和产品落地能力。在此基础之上才是很多人在讲的数据闭环、行业认知、底层算法等等。

10）从对模型的应用上来说，我们目前看到的最典型的落地做法就是，大模型+开源模型的组合，我怀疑未来大多数公司要成功都会或多或少的变成所谓的“端到端”的公司。即一上来大家先接 GPT 等模型，然后在运营中不断积累数据并通过开源模型去训练自己的模型，从而不断调整模型使用的比例，可能会从 100% 接 GPT，逐渐变成诸如 50% 泛化场景用 GPT，另外 50% 专业场景用自己的模型。

11）模型能力虽然在可见的短期内还无法让人满意，但大多数人想的要么太简单，要么太复杂，大模型实际能做到的事情有限，但要做成一些事情也不非要多模态之类的很复杂的能力。比如大多数人都在尝试用 AI 做生成，做无中生有的东西，但还比较少人在用 AI 做分析，做定性的事情，其实后者也是能立竿见影、实际落地的。所以我相信要用好现有的 AI 更加考验的是产品定义的能力。

12）中间层有必要存在，也会存在，也会有超出大家想象的价值。如果未来模型侧是开源、闭源多模型共存，且不同场景需要不断切换和更新、训练、运维，而应用侧又是海量的场景和选择，那么中间层可能反而会成为一个最核心的入口，届时哪怕不会反向威胁到模型层，也可能影响某个生态的成败。

13）未来几年里最好的公司大多就是这两年出来的，不会等到市场完全清晰成熟了才有机会。历史告诉我们，互联网时代和移动互联网时代大多伟大的公司都是随着新时代的开始而共同诞生的。

14）我们相信技术是为了产品服务，产品是为了用户服务，我们相信最好的产品是重新定义已有的技术，而不是去不断尝试突破技术的极限。

所以我们是从应用层看起，发现了中间层的价值，再发现了垂直领域模型的空间，而不是反向而行，这给了我们更独特的视角。

15）我最近几年感受到的另外一个道理就是：

看到机会如果冲了，可能成、也可能不成，但不冲永远成不了。这个道理其实阻碍了很多人的大成。如果一件事形成了共识那就也没太多真的机会了，而以目前 AI 的态势和能成的概率，于情于理总归是要先冲为敬的，不然元宇宙没冲、web3 没冲、AI 还不冲，可能就只能咖啡冲不冲了。

16）最后再放个彩蛋，那天饭局上朱老板还说了一句话，让我觉得不愧是朱老板，他说：

五年后，所有的公司都是 AI 公司。

对此我也很认同，就好像当下几乎所有的公司其实都是互联网公司一样。只是看到底是哪些公司会以什么路径来达成这一步了。

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