硅谷VC聚焦生成式AI：高质量数据To B独角兽崛起之路

编者按：本文源自微信公众号腾讯科技（ID：qqtech），作者周小燕，经微新创想授权转载。今年6月，朱啸虎与傅盛在朋友圈就GPT对创业公司价值展开了激烈辩论：朱啸虎认为GPT创造了99%的价值，依附于GPT的创业公司价值有限；傅盛则认为硅谷一半公司围绕GPT创新，它是一个平台，创业者可基于此衍生独特价值。这场争论本质在于创业者能否善用GPT这类大模型工具，打造具备壁垒的产品。朱啸虎与傅盛代表了问题的两面。我们与硅谷华人投资人、Fusion Fund创始人张璐深入探讨，她自2018年ChatGPT 1.0问世便关注生成式AI投资，长期深耕AI+医疗创新，认为“数据”质量是生成式AI创业的核心壁垒。若聚焦To C市场，朱啸虎观点更具说服力，因C端数据多掌握于阿里、京东等大企业手中；而在美国，苹果、谷歌、Facebook等巨头同样掌控海量C端数据。初创企业难以与大企业竞争数据质量与获取机会，且C端产品多调用Open AI API，同质化严重。若看To B市场，傅盛视角更站得住脚，尽管大企业掌握数据，却缺乏AI开发能力，需与初创企业合作。基于企业间竞争关系，它们更倾向于与小公司合作。To B创业公司可通过与企业合作或基于领域独特数据优势建立壁垒。丨核心观点●硅谷创投圈“马太效应”显著，优质项目面临并购潮，金额高达数十亿美元。尽管资金充裕，但投资更趋谨慎，优质项目仍吸引大量资本，马太效应凸显。●并购活动活跃，买家不仅限于科技公司，还包括金融、保险等行业，收购各垂直领域AI公司，金额从数亿至数十亿美元不等，反映AI影响全产业数字化转型。●经济下行期，大型企业、上市公司和财富500强面临挑战，技术整合创新从锦上添花变为必需，效率与生产力下降，成本与竞争压力加剧。●中美AI发展存在技术创新周期差异，中国或仍处基础设施创新阶段，美国基础技术创新已完成，硅谷聚焦技术应用创新而非大模型投入。●数据质量重于数量，美国已转向重视高质量数据，投资首选具备海量高质量数据的行业，医疗行业数据量最大、质量最高，应用场景多样。●To C市场创业挑战重重，初创企业难与大企业竞争数据质量与获取机会，To B市场则不同，大企业掌握数据却缺乏AI开发能力，需与初创企业合作，B端应用壁垒更低。以下为张璐访谈内容：01硅谷创投圈“马太效应”明显，优质项目面临并购潮，金额高达数十亿美元腾讯科技：您2010年赴美斯坦福求学，后投身硅谷创业，能否分享当前硅谷创投生态？Fusion Fund 张璐：尽管硅谷银行破产引发金融市场波动，但其对生态系统影响有限，政府托管确保了企业、投资者等资金安全。当前硅谷创投生态关键词有三：一是“马太效应”显著，优质项目吸引大量资本，募资超额现象普遍；二是“崛起”，处于调整期但孕育快速崛起的潜力；三是“活跃”，尽管中晚期基金资金充裕，仍耐心等待优质企业出现。腾讯科技：您认为硅谷已触底反弹？反弹何时到来？Fusion Fund 张璐：反弹尚需时日，核心在于整合与推动新技术应用。当前AI技术优势明显，企业应用进展迅速，但大规模推广至IBM、微软等巨头需一年时间，订单增长同样需要周期。未来一两年内，AI将迅速崛起，但需经历经济周期，同时垂直领域AI应用将蓬勃发展。腾讯科技：企业应如何准备，把握垂直领域AI发展机遇？Fusion Fund 张璐：中美AI技术创新周期存在差异，中国或仍处基础设施创新阶段，美国基础技术创新已完成，硅谷聚焦技术应用创新。推动力不仅是技术创新，更需产业应用。美国大型企业CTO预算达数十亿美元，用于与初创企业合作或并购，并购活动活跃，买家不仅限于科技公司，还包括金融、保险等行业，金额从数亿至数十亿美元不等，反映AI推动全产业数字化转型。技术整合速度加快，初创企业被快速收购，如与Nvidia合作的AI公司两个月内被上市公司高价全现金收购。数字化转型从科技领域扩展至全产业，大趋势是全产业数字化转型。腾讯科技：全产业数字化转型将带来生产力和生产关系调整，企业裁员、失业等问题是否不可避免？Fusion Fund 张璐：裁员原因包括经济形势调整和科技行业效率提升，数字化转型核心是自动化，产业越自动化，对人力需求越少。美国存在对立现象：科技行业裁员，传统行业招人难。科技公司裁员因AI降低开发成本，而传统行业人才流动率达130%，因年轻人不愿从事相关工作，被迫推进自动化。裁员不代表科技公司将一直“贫穷”，硅谷仍聚集优质项目和大量资金，但投资更谨慎集中，好项目更容易崛起。02硅谷进入AI驱动的全产业数字化转型时代腾讯科技：李开复认为AI已迈入2.0时代，ChatGPT是现象级应用，硅谷如何看待AI发展阶段？Fusion Fund张璐：硅谷未做类似概念区分，但一致认同AI推动全产业数字化转型时代到来。ChatGPT之前，AI讨论多限于科技产业，现在则聚焦AI与全产业整合。腾讯科技：您何时感受到AI推动全产业数字化转型？Fusion Fund张璐：约在2023年初，大众开始关注AI推动产业发展，ChatGPT做了重要AI教育。但全产业应用自2019年就已布局“零代码人工智能平台”，ChatGPT让无技术背景者也能使用先进技术。投资角度看，自2018年投资生成式AI，彼时与谷歌合作探索Transformer金融应用，但大模型尚未成熟，GPT 3.5出现后产业加速。腾讯科技：2018年ChatGPT 1.0时，你们如何思考生成式AI？投资人会分层寻找头部项目吗？Fusion Fund张璐：同意分层，大语言模型只是AI模型类型之一，同时投资联邦学习、可解释AI等。虽早见大语言模型机会，但未料到其发展速度。判断语言模型将由大机构提供底层基础。投资布局模型优化公司，聚焦算力、能耗、数据质量提升；模型层面看好开源平台，但与闭源平台互补，需根据应用选择；应用层面青睐垂直To B应用，医疗行业数据量大、质量高，应用场景多样。监督学习仍远大于生成式AI，两者都将增长，生成式AI增速可能更快，并加速监督学习发展。硅谷生成式AI投资逻辑：10%精力看大模型，90%精力看应用和Infra腾讯科技：模型层面，哪些应用选择闭源模型，哪些选择开源模型？Fusion Fund张璐：核心考量安全隐私，金融保险机构倾向闭源模型，科技企业更开放。初创企业动态选择不同模型优化效率。腾讯科技：Open AI、谷歌、Meta主导大模型，你们在模型层面是否停止投资？Fusion Fund张璐：并非完全不看，但侧重点不同，10%精力关注模型，90%精力看Infra优化和垂直领域应用。美国仍有人探索模型优化等方向。腾讯科技：模型层面如何探索新机会？Fusion Fund张璐：保持关注，等待模型成熟并适合商业应用，大语言模型是AI起点，未来会有3.0甚至4.0，更好算法和模型将实现零代码AI平台。腾讯科技：AI Infra层面，数据质量比数量更重要吗？Fusion Fund张璐：美国垂直领域To B应用发展迅速，GPT-3.5后数据质量比数量更重要。垂直领域应用边界清晰，所需数据量远小于To C应用。ChatGPT需应对多样化问题，而行业专属模型专注单一领域。如Huma AI医药领域ChatGPT，药厂可询问临床试验设计等问题，答案精准，因问题局限在数据范畴内。投资过Optimal Dynamics，通过传感器收集物流数据并处理，提升数据质量。Infra层面也投资算力、能耗优化公司，与Nvidia等合作加速商业化。03硅谷生成式AI应用机会：To C同质化严重，To B更有壁垒腾讯科技：朱啸虎认为ChatGPT对创业公司不友好，傅盛则认为硅谷已有1万家公司围绕GPT创新，硅谷生成式AI有哪些应用创新模式？Fusion Fund 张璐：硅谷更看重To B机会。To C市场创业挑战重重，数据掌握大企业手中，初创企业难以竞争，且产品多调用Open AI API，同质化严重。To B市场不同，大企业掌握数据却缺乏AI开发能力，倾向于与小公司合作。To B创业公司可通过与企业合作或基于领域独特数据优势建立壁垒。腾讯科技：To B应用布局优先级如何？Fusion Fund张璐：To B应用需满足三个条件：行业数据质量高且规模巨大、应用场景多样、市场空间巨大。医疗行业排名第一，市场占美国GDP 20%，应用场景多样，AI医疗是最大趋势。医疗行业分支多，需在每个垂直领域寻找Number One。早期AI医疗企业需关注解决方案、数据获取能力和专业行业知识。数据主要掌握传统大企业手中，可能通过合作分享。腾讯科技：医疗行业应用环节有哪些？生成式AI如何改变？Fusion Fund张璐：主要分四方向：数字化诊断、数字化治疗、数字化生物学、医疗体系企业级软件。数字化诊断主要提升效率降低成本，如深透医疗将低精度扫描升级为高精度图像。数字化诊断不一定需生成式AI，可使用可解释AI。数字化生物学应用生成式AI和AlphaFold数据库，如Ruby Bio合成生物学公司。医疗体系企业级软件如Huma AI面向制药行业，输入药相关信息即可输出知识。也投资医生medical coding with AI、医疗保险等应用。腾讯科技：To B机会多，To C是否完全放弃？如Midjourney团队仅11人却收入1亿美金，是否关注To C机会？Fusion Fund张璐：硅谷仍关注To C机会，但投资人筛选成本更高，To C产品多调用现有API，同质化严重。腾讯科技：硅谷当前投资方向除AI外，还有哪些高度聚焦的新主题？Fusion Fund 张璐：趋势不仅是AI，而是AI在各领域的应用。投资需选择能更快创造商业价值的产业和应用。关注点：医疗领域数字化转型、企业级网络技术与企业级AI、数据隐私保护、传统行业数字化转型。AI是驱动工具，数字化转型包括数据收集、传输保护、处理，需软硬件升级。大趋势是不同类型公司不同程度应用AI，或围绕AI生态系统开发。本文为合作媒体授权微新创想转载，不代表微新创想立场，转载请联系原作者。如有疑问，请联系http://www.idea2003.com/。