前一阵，你应该在朋友圈里多次看到一张Sam Altman和李一舟的梗图，关于李一舟可能需要多介绍几句：

根据公开资料，李一舟设计专业出身，在湖南大学艺术学院读硕、在清华大学工业设计和设计创新方法专业进修，第一次成名是因为参加了2012年的求职类综艺《非你莫属》，剧情是李一舟谦虚地寻求一份6000元月薪的岗位，但在多轮面试中展现出了与“预期薪资不匹配的产品洞察能力”，周鸿祎直呼工资要求“低低低”，至少需要增加到“转正后2万”，潘石屹当场做出承诺带他与“世界顶级建筑师接触”，以至于顺利在节目播出后获封“最牛求职人”。

第二次出名的姿态知识付费导师，忽然神秘地拥有了“十年人工智能从业经验”，在抖音上售卖人工智能课程，不断在短视频里高喊“我All in了AI，赚到了第一波红利”——大量江湖传闻证明后半句言之非虚，一组引用最多的数字是李一舟靠“一舟一课”3年赚了1.75亿，平均每天创收50万，因此又获封“超级个体天花板”“AI搞钱第一人”。

在Sora震惊全世界、OpenAI的估值攀升到800亿美元的这几天，Sam Altman“适时”地和这样一位大神并肩出现在“中美AI巨头”这条刺激的大标题下，嘲讽浓度直接拉满。

不过老话说得好，玩归玩，闹归闹。甭管有多少嘲讽意味在那张图里，Sora都是实打实地火了，甚至成为了全民热点：在投中网评论区里有一位大哥分享了他和爷爷的聊天截图，说就连他86岁的爷爷，也给他转发了关于Sora的科普视频。

在小红书上，一位投资人吐槽说：自从大年初九复工以来，至少有3位朋友跟他说打算做“中国的sora”；2月底，英伟达财报公布后顺利让市值逼近2万亿美元——这一系列发展的背后，显然有很多信息，在玩笑的过程中被我们消解掉了。

所以本期栏目，我决定邀请朋友们共同聊聊一些关于“Sora出现之后”，那些“将会实际发生在我们身上”的未来问题。比如与去年年初几乎同一时段出现的ChatGPT热潮相比，同样作为所谓的行业“原子弹时刻”，这波Sora热潮有哪些差异？中小创业者们真的被打击信心了吗？难以挖掘新OpenAI的投资人还能做什么？

投资人不会对Sora的出现感到意外

蒲凡：第一个话题，我想聊的开放一点。其实去年同期，创投圈也出现了一个AI热潮，也就是所谓的GPT时刻——在我印象里，GPT时刻是OpenAI的第一次出圈，第一次成为大众热点。

所以两两可以作为参照组，我觉得很适合邀请各位来谈一谈自己的切身体会。如今一个自然年过去了，我们在面对人工智能发展的时候，创业者心态、投资人心态、路人心态是否出现了一些比较有意思的变化？

比如从投资人的视角来看，在我的印象里，好像在ChatGPT出现之前，人工智能不算是一个很火的投资主题，它的优先级似乎低于新能源、新材料，这和今天有非常明显的差异。

沈雪雷：因为杭州做应用类AI的团队比较多，而且在ChatGPT火之前，Midjourney其实已经让AIGC出圈过一波了，所以其实在2022年底的时候，我就看过一些做聊天或者文生图的项目，只是没想到能在去年年初这么大火，确实给人们带来了一种跨时代的震撼。

也确实，如果在GPT时刻之后的一年里开始持续关注AI项目的话，对Sora的出现多少会有一定的预期。

去年年初，我看AI项目的时候跟，和一些文生图的团队聊过。他们当时自我评估，认为自己可能再用一年的时间，就能做到文生视频的水平。虽然他们所描述的“文生视频”和Sora肯定有技术上的差距，但是他们至少是能做出来的。

而且当时GPT-4之所以特别震撼人心，还有一个产品之外的原因。如果一名投资人从2016年、2017年就开始关注AI赛道，那他大概率已经被伤害一波了。包括我们自己也是，我们在2017年、2018年那会儿也投过一个，通过智能语音聊天机器人的项目。虽然这个项目最后也上了纳斯达克，但是股价也不是很理想。这一波被AI伤害过的老投资人，在去年看到GPT-4火起来的时候，内心是相当震撼的。

邓瑞恒：对。对于我们公司来说，生态位决定了我们能够在这一阶段的风口上，接触到大量的创业公司。我的感受是，在过去一年创业团队不仅多，而且往往拥有背景很好的高管。“创业团队背景好”的一部分原因也来自大厂的裁员，导致很多人会主动选择创业，要么在职寻找创业机会，保证自己在离职之后能够迅速的投入AI的创业中只是说，质量是参差的。

蒲凡：能够具体描述一下“参差”吗？

邓瑞恒：我们是在去年宣布了对AI早期项目的支持计划。在此之前，我们也有战投预算，但只有零零散散的几家公司来找我们。发布之后，三四个月的时间里我们接触到的企业就变成了几百家，而几百家创业公司里大多数都是在去年下半年才开始创业。在这种情况下，他们显然没有足够的时间成长。

我们也遇到了很多海归。在如今找工作没那么容易的情况下，他们相信自己的背景更好，又在海外接触过所谓的AI土壤，所以回国开始第一天就开始琢磨着AI创业，但这些人的项目质量目前看起来也不是很好。

还有刚刚提到的很多大厂高管。这些人在技术能力上肯定是要高出（同类创业者）很多，但是大模型的技术跟上一代AI1.0的技术其实有很大的差别。所以哪怕是大厂高管，如果他对这一波大模型的拥抱不是很深入，它的项目质量其实也会比较低。

所以之所以我会感到“参差”，第一个原因是，我们推出扶持孵化计划的时间并不长，是从去年下半年开始的，这个时间跨度不足以让他们变得很好。其次，哪怕是大厂高管创业，由于现阶段的范式和AI1.0之前的技术栈有很大差别，所以项目质量普遍比较一般。真正的能在大模型领域里技术拥抱比较深入，能做出来比较native一点的产品的创业团队就更少了。

蒲凡：你们的感受和外界反差还蛮大的。所以你们看到舆论这么热闹，内心的感受是什么？

沈雪雷：我觉得是这样，ChatGPT虽然震撼，但文本聊天（带来的改变）其实还是有一定的门槛的，很多用户能直接的通过视频来感受到Sora的能力，但对于中国三四线城市一个普通的中年用户来说——我随便举个用户画像为例——他们可能不太能感受到对话聊天（上的人工智能）会带来有什么本质上的改变。

对创业者和普通用户的影响，或许也远不如GPT时刻

蒲凡：所以我就想说的是，用户们很开心，但是投资人和创业者不开心，因为Sora的进步太大、太快了。

此前我们最熟悉的文生视频产品Runway，他们最新一代的模型Gen-2其实是在是2023年6月份发布的，距离Sora才过了不到10个月。Runway只能生成4秒幻灯片式的视频，Sora已经可以生成60秒无尺寸限制的流畅视频。

跨度太大了，而这种跨度的背后除了它有技术能力兜底，还有足够的算力支撑，都不是小创业者能够追上的。

我在很多篇关于大模型的稿子里面都引用过一句话，那就是由大模型主导的创业时代，很可能是一个霸权创业时代，强者恒强，强者愈强，你在应用层面的差异性，在巨头面前会显得微不足道。所以我这一波看下来好多创业者他们的感受是很丧的。

王骁：也不一定。其实ChatGPT的出现，证明了开源的模型追赶速度是非常快的，我觉得同样的事情会发生在Sora身上，也会有开源版的Sora出来，所以说我觉得创业者还是很开心的，还是机会更多一些。

蒲凡：会开源吗？马斯克不是就在这一个关口嘲讽Sam Altman来着吗？（注：马斯克多次嘲讽OpenAI从开源的非营利性组织，变成了“由微软实际控制的、闭源的、追逐利润最大化的公司”）

王骁：因为GPT其实本质上还是一种工程的成功，并不是发明了新的材料、新的技术——只要是工程你就能大力出奇迹，它最终一定还是能成的，还是能跟上。至于Sora，它的技术至少也是半开源了，它有很多这种论文已经有reference，它的架构是一个diffusion transformer，相当于利用了ChatGPT的Tranformer架构架构混合进去了，然后才会有这样的一个更加连贯的画面，而不是像此前同类产品从一个图片变成另外一个图片，骨子里更像ChatGPT的逻辑。所以我觉得其实最后还是会有open source出来。

蒲凡：所以你作为创业者视角出发，发现大家迎来了一年之内迎来了两个原子弹时刻？

王骁：我觉得这个像是第一个是原子弹，第二次是氢弹，它俩不是一种（震撼）。我们现在还在原子弹的坑里找东西，一时半会跳不到氢弹这个坑里。而且其实氢弹这个坑，我觉得它到真正能用的程度还是会有一段的距离，目前好玩大于好用，能够吸引很多眼球。

蒲凡：从公主的视角来看呢？我注意到你是有很多社群。

元宇宙公主：对。我（的创业时间线）就是去年12月ChatGPT出现之后，自己先下场去作为第一个小白鼠进行测评，然后自己找团队去开发一些适合我做博主的应用。但是出于遵守法律法规的需要，我没有选择商业化，这些应用基本只提供给在社群里的粉丝和自己用。

从那个时候到现在，我认为有一个梗非常符合我的体验，那就是说“人们希望AI出现之后，它可以去洗碗扫地，自己能写诗画画，结果现在的情况是AI去写诗画画了，自己还在洗碗扫地”。

我收到的直观反馈是，我们虽然都希望人工智能可以帮助自己生产力的提高，但大部分人并没有利用它带来了优化，甚至大部分人因为AI出现产生了焦虑。然后带着焦虑下场，又把大量的时间都花在了跟AI的搏斗上。

比如你想通过AI写一段内容，那么90%的时间可能都会花在调教提示词上，然后剩下的10%的时间，变成了你反复调教这个内容——今天是一坨屎，明天是稍微好点的一坨屎。能够最终成为一个满意的、能拿出手的作品，很需要你本人的综合水平，我也看到过一个写得非常精准的描述，“你的知识水平就是你的提示词”，你的知识水平决定了你的提示词能写成什么样。

我自己也想过去做知识付费，而且我希望是学员能够直接通过AI工具，产生跟我相同的结果——我做出了“元宇宙公主”这个IP，用到了一些AI技术，比如AI的滤镜换脸，还用到了Runway的图生视频、局部图生视频技术，我都希望我学员都能掌握——但在这个过程中，我发现除了通过使用ChatGPT在自媒体领域有所提高以外，其他方面还不能满足学员的需求。所以这成为了我做知识付费卡壳的地方。

我们也在香港做了一些Web3业务，其中有涉及到金融方面的板块，我们会尝试用ChatGPT去综合我们的策略之类的，发现确实是有所提高的，也应对了您刚才说的“强者恒强”——专业的人在用到专业工具的时候，他的综合能力能决定了它的产出效果会比普通人更强的。

这一代的大模型创业者有web3创业者的影子？

蒲凡：我听下来最大的感受就是，AI发展似乎并没有人们想象中的那么快，只不过由于OpenAI发展得很快，给大家带来了一种时不我待的感觉。包括周亚辉也在前不久提到了一个观点，他在朋友圈里面说，这波AI公司其实除了OpenAI之外，其实其他的实力都不够强。

而且听邓老师介绍下来，我突然觉得这一波大模型创业，某种程度上很像上一波Web3创业，容纳了大量的上一个时代的失意者，或者是错过了上个时代的人。这些人指望着借用这一次的风口，来获得自己第二次翻身的机会。

但实际上，这一波风口跟web3那波风口最大的区别是，web3的概念足够模糊，谁也不知道web3到底是什么样子，也没有具体的技术概念，但是人工智能是有一个完整技术路径、实现工业化了的。所以当人们抱着web3时代的心态投入进来的时候，他们会发现只能复制故事的上半部分。一旦故事讲完，就会以非常快的速度拉开差距。

邓瑞恒：我觉得你说的就是我，哈哈。我也在web3里干过，而且干过不同的岗位。现在选AI大模型、选择现在这家公司、选择做现在这么个事，对我来说确实是在找一个能够高速增长的新曲线。所以我觉得这个选择本身是没有问题的。

但的确，最大的区别在于，就是Web3的概念足够模糊，你可以说他的可能性够多，只要你加上一套代币的经济模型，你就可以说自己在做Web3，很多产品的基本出发点就是把Web2或者传统互联网的东西通过加密Crypto和代币模型重新做一遍。这个情况下，它能改造升级的客体，范围就非常宽广。再加上概念的模糊性，所以但凡你背景好、能够自圆其说，拿到一两百万美金的融资，总体来看比现在AI创业时代要容易非常非常多。

AI目前创业的难，一方面体现在技术，另一方面体现在成本。你从创业第一天就要计算算力硬件成本，而且随着你的用户量越来越大，你的消耗也是呈指数级增长的。在这种情况下，对于团队融资能力的要求，对于资本决心的要求，要比web3当时要高出很大的量级，也决定目前大家普遍感觉融资环境不好，技术门槛更高的现状，进而导致跟web3时代相比创业成功概率更低。

但的确都在容纳上一代，你可以叫他们失意者，你也可以叫他们寻找第二增长曲线的人。

蒲凡：所以你们的项目淘汰率会不会很高，尤其是Sora出来以后？

邓瑞恒：我们不会在Sora出来之后，拿它（作为衡量标准）来淘汰项目，我们反而跟随OpenAI出现的任何新的大动作，更积极看国内有谁在做这个。所以对这些创业公司，应该总体来看也是一个利好。

OpenAI这样的公司是投资孵化不出来的？

王骁：可能OpenAI（在人工智能产业里的角色）像是苹果，这个赛道里也能产生自己的微软、谷歌，很多开源模型非常有实力，像Mistral它的模型就比OpenAI小，也比OpenAI快，还是open source的。然后像Moonshot，国内最强的大模型之一，他们理解上下文的长度就是OpenAI的8倍。

而且OpenAI的接口，其实从创业者的角度来看有点太贵了，其他开源的接口部署起来整体成本低很多，而且效果一样还蛮不错的，然后速度还更快。所以（很多创业者）已经不会去倾向选择OpenAI了，至少在文字领域，只要它跟别的模型没有那么大差异化，创业者就会去选择比较便宜的那种。

Sora（之所以这么火）只是因为现在它确实有很强的差异化，现在只有他一家实现了（这样的表现力）。所以它就像苹果一样，它一发布就是发布最好的，但其实苹果的存在依然可以让Facebook活得很好，谷歌也可以活得很好，中国的企业也能活得非常好。

蒲凡：说到这里我想引用另外一个媒体老师的观点，他说我们至今很难以理解的一件事，其实是OpenAI是如何形成断崖式的领先优势的。因为如果要堆砌人力、算力、财力的话，那么微软和谷歌，包括Meta一定相比于OpenAI更有优势。

沈雪雷：我觉得也不能说（目前的领先优势来自于）算力领先。我觉得如果看巨头投入财报的话，其实OpenAI在算力上的投入和几大巨头也没有差多少，甚至比几大巨头训练得更早。

王骁：我其实有个角度是这样的：OpenAI能成是因为transformer的架构他赌对了。transformer的架构是谷歌发明的，但是OpenAI在这上面进行了真正的深耕，他们赌的就是量大能出奇迹，最后确实就出现了涌现，就所谓的智能。至于他们为什么会赌transformer是对的，当时怎么考虑的，我们就不得而知了。

蒲凡：所以我们是否可以下一个这样的结论，OpenAI的企业是投资孵化不出来的？

沈雪雷：也可以这么说，OpenAI在美国也不是像红杉（这样的风投机构）投出来的，也是几个产业方或者像马斯克这样有信仰的有钱人孵化出来的。

小野酱：跨时代意义的东西大多不是孵化出来的，比尔·盖茨也不是靠人孵化出来才能做出windows，乔布斯也不是先有孵化然后做出了苹果。本质上这种划时代意义的产品，还是来自于人们原始的冲动，或者体内的愿景、创造力，表现出来之后才会有人发现了他们。反过来说，如果思考为什么中国产生不了类似于OpenAI这样的企业，它不是一个单方面的结果，它一个是多方合力的结果。

蒲凡：甚至说出来更残酷，不是中国产生不出来，是德国、英国、以色列、日本、韩国都没有产生出来，即使大家的文化差异各不相同，目前看来也只有美国、也只有OpenAI这一加公司它可以突然产生出来的这些东西。这是否说明类似的企业诞生，偶然性大于理性，没有可量化的一个路径存在？

小野酱：因为如果有预见性它就不会有划时代意义了。很多时候创业者就是因为自己的热爱去做，而且是默默无闻的走过了很多时光之后，才会被人们发现。如果有人直接说，我现在要做一个划时代意义的东西，你来投资我，别人肯定觉得他是个傻子。

蒲凡：现在我们身处的这个创投时代，似乎总是喜欢把我做某件事的历史意义给提前先说出来。现在我们说到微软、说到苹果，他们的历史意义其实都是它发展之后我们才给它形成定论的。但是现在好像你在说服投资人的时候，你要先提出我们将创造中国的Sora时刻，中国的GPT时刻，然后才可能打动投资人。整个路径反过来了。

小野酱：我们也可以参考Sam  Altman感动的是谁。Sam  Altman去感化这批人投资的时候，他把大家带到葡萄酒庄园去晃了一圈，在那里和大家讲说自己要干什么东西，你们愿不愿意投资我，有一部分人就是在这个过程中被打动了。没有被打动的那一群人，现在可能在家里跺脚，反思为什么当初他跟我说的时候，我没有感受到他的划时代意义。

很多故事就是偶发的。不在那个圈层的人，只是身处在环境旁边看，只觉得这些人好伟大，他正在做一个划时代意义的事情。而当下操纵这件事情的人或做这件事情就是很具体的事情，思考的只有我现在缺钱了，我要找投资，我怎么去找投资，如何把硅谷那帮投资人，那帮高净值个人圈在一起，约他们喝个酒，然后到玫瑰庄园晃一圈，跟他们聊一聊，说这个事我要做，你们要不要下注。很多故事的滤镜都是我们后面赋予的。

李一舟是这个时代的“耗材”，上一个时代的李一舟是谁？

蒲凡：在这一波热潮里边，我们的话题焦点除了OpenAI为什么这么牛逼，Sora为什么能有如此好的表现力，还包括对李一舟的讨伐、包括对英伟达的夸赞，包含了太多的话题。那么在这些话题里面，你们觉得有哪一些你们觉得特别奇怪或者扭曲的舆论倾向呢？

王骁：我觉得李一舟被当成了一个化身，即便不是他也会有别人。我们（对他的讨伐）更多是觉得我们的AI发展的没有像美国那边那么好，是一种自嘲。只不过我们把自嘲需要一个焦点突破口，这个突破口恰巧就到了李一舟身上，因为他赚了钱。

蒲凡：而且有一个很有意思的梗，计算下来李一舟在AI上面赚的钱，其实要比Sam  Altman要多。

沈雪雷：我只能说，像我一些朋友的孩子，他们基本上都只用GPT做作业了，所以他们寒假回国之后就不做作业了，因为他们发现国内用不了GPT。

我觉得很多广大群众对AI的陌生或者不理解，就是因为可能确实国内的很多普通用户接触不到新的产品，其实大部分用户对这类产品没有具体的认知和理解。所以我觉得（李一舟争议的来源）很多时候还是我们自己没有做好AI的科普，或者没有做好AI的专业教育。

我们国内的一些互联网公司，也没有真正把它的产品在国内宣传的跟OpenAI一样这么好，或者跟微软一样这么深入的嵌入到它的系统，比如说像支付宝或者淘宝，它里面根本没有像微软一样设置一个什么微信Copilot或者支付宝Copilot。

蒲凡：从公主的角度来讲呢？

元宇宙公主：我个人是觉得生产力和市场教育是缺一不可的。也是因为我们自己着急了，本身应该交给行业、企业去完成的市场教育大任，过早的落到了李一舟身上。

蒲凡：你有没有统计过你的社群里面的人物画像一般是什么样的？

元宇宙公主：我统计过。早期以web3的内容为社群起点的时候，画像就是年轻人居多，刚毕业的人群占比居多，海外用户也有50%。另外，他们的关注点主要集中在金融科技、时尚、加密货币领域。

还有一个非常明显的特点就是他们的消费力比较强，我统计了一下，人均对于4位数以上的产品付费意愿很高——当然付费意愿这件事，这也和我所选的赛道是有关，因为这个赛道足够的新、包含了足够知识量，对综合能力的要求比较全面，所以人们愿意为自己节约时间而付费。所以我目前没有出现过类似于李一舟的维权事件，或者认为我应该退费的情况，没有一单出现。

蒲凡：这就是有意思的地方。很多人说李一舟的最大的客户群其实是“宝妈”，是三四线城市选择生育的女性。她们为了让自己不脱离职场，或者说让自己的空余时间更有价值，会选择通过AI来试图开启自己的第二职业。“宝妈”跟你社群的用户画像差距也太大了点。

元宇宙公主：对，但（“宝妈为主”的画像）也是他们投流所向的结果，主动去取得了这批人。而我自己这边一开始就是0成本在做这件事，用户基本都是通过内容来的，大家付费的最终目的不同。而且我自己也在摸索成长期，而李一舟他的团队已经比较成熟，也经历过三次创业，他的目的性会更强一些，所以在商业模式上我认为它是成功和可取的，只是说现在的价值观走向上面怎么判断不太好说了。

蒲凡：所以先不谈成功与否，各位觉得李一舟的影响力扩大，对于国内的AI产业来说，是正面的价值大一些，还是负面的价值大一些？

沈雪雷：政策通常是落后于市场的。很多时候需要市场提供一个负反馈，才会有一个更好的监管政策出来。对人工智能这种非常新的产业和领域的话，站在一个监管层的角度，很难很快地去定义一个什么是正确的东西，或者对于他是否在割韭菜做一个判断，所以一些负面案例出现是必然的，监管层或者广大群众才会意识到这个问题，然后可能才会一些更有质量的内容，或者出现更定位精准的平台。我觉得（他的存在）对整个人工智能的科普还是有一个促进作用。

蒲凡：而且我觉得李一舟已经变成了一个筐，什么都往里装。对李一舟的嘲讽，有一部分是对知识付费割韭菜行为的嘲讽，有一部分是对企图用199就完成翻身的那帮傻子用户的嘲讽，还有一波也是对创业者和投资人的嘲讽。

尤其是第三种嘲讽，在过去的一年其实出了很多次。GPT出来的时候有过这类的嘲讽，LK-99室温超导出来的时候也有过这一波的嘲讽。人们用段子嘲讽创投圈只会买概念，造概念，而不是去真正的愿意去亏本、去扶持OpenAI这样子的企业，让它慢慢成长起来，只会做短线赚快钱。关于这一类的嘲讽，在我看来多少也有点不公平。

沈雪雷：我觉得对投资人嘲讽也正常。且不谈美金投资，对于人民币投资人来说，我们之前在国内投的人工智能可能就是CV（Computer Vision），对应的CV的就是商汤这类的企业，覆盖的是可能偏监控或者安防的项目。这些CV的上市公司或者之前的这些独角兽，包括我们之前投的做NLP的企业，确实跟OpenAI在突破性的价值差了很多。

但是我觉得这也不是光吐槽投资人有用的事情，因为当时可能国内所有创业者都在往这个方向走，而且投资人的钱毕竟也都是有年限的。人民币基金可能7年，美元基金可能长一点，有10到12年，但是对于OpenAI这种旨在为人类的终身事业做奋斗的企业，你去投一些这样项目是根本没法给LP交代。

其实很多时候也很难说投资人真的不看好这个方向。他们确实可能不像产业人这么懂，但是也没有大众想象中的这么白痴，他们背后的LP决定了他们的投资策略和投的企业。我们也很想投比如说像英伟达这样的企业，但是在国内确实没有。

小野酱：我觉得任何形态都是正常的。对于一个新的科技，正常的人的心态应该是拥抱科技的，至于你在这个时代科技里能吃到哪碗饭，能不能吃上饭，我觉得都不好说。

我前两天在一篇文章里写过，有一些人不得不试着发现这个时代所谓的α，然后撬动这个时代杠杆来完成自己所谓的个人实现。有些人不需要撬动AI的杠杆，他在家开个饭店，把周围方圆5公里的人服务好了，他也赚得盆满钵满。

找到时代的α不是一个必然，世界是割裂的，包括所有的人都在谈OpenAI的事情、Sora的事情，但是Bio-Tech的那帮人根本就没有时间谈这个，他所关心的就是细胞有没有培育的起来，注入到小鼠体内有没有形成肿瘤，那个药注射下去之后肿瘤有没有消失。

我会联想到前一个周期，前前一个周期，大家在面对新的这种概念来临的时候，每个人状态是什么样的。其实没有什么区别，每一次浪潮来的时候，人们都在思考自己要在这个时代里处于什么样的生态位。

蒲凡：所以既然每一个时代其实没有新鲜事，都是换一个变体，换一个主题再重复，那你觉得上一个时代的李一舟是谁？

小野酱：孙宇晨。

蒲凡：孙宇晨算上一个时代的吗？

小野酱：当然上一个时代，他就是区块链时代的。

蒲凡：我本来想说罗永浩。可能在我的概念里，区块链时代还不算上一个时代。

英伟达像极了1995年的思科，那它也会复制2000年的命运吗？

蒲凡：基于刚才那个话题，总之我们觉得Sora的出现以及Sora的快速实现，它确实是对小创业者的一个示威，然后进而变成了一次打击。

王骁：是很小一部分创业者，像Pika这种的。

蒲凡：应用端的呢？有人说Sora的出现证明了AI创业时代不给应用端中小创业者机会，因为他们只是模式上的差异化的话很快就会被追平。

王骁：还是有机会，真正靠AI应用能赚好钱的产品比例上是偏低的，可能就不到5%，所以还是会有新的机会。而且现在有了新的技术、更好的技术，你可以在细分场景里做很多应用，你可以实现一个更好的体验，体验就会远远超过原来生成模式，它能产生一个正循环。

沈雪雷：对于那些志向自己做成一个平台，或者自己做成下一个平台型公司的创业者打击就会比较大。如果拿GPT举例的话，GPT-4出来之后，最后大家在用的很多开源模型还是META或者谷歌做的。因为确实大模型确实越大越好，它对算力的要求太高了，只有大公司才有这个钱投得起。

王骁：是的，我觉得像蒲凡老师可能会思考OpenAI会不会是一个巨大商业上的成功，其实这个都是目前都可以打问号的。它不一定能够赚大钱，AI产业95%甚至95%以上的利润都被英伟达给赚掉了。

蒲凡：我以为你要说都被李一舟赚掉了。

王骁：那没有，他（李一舟）小头，大头都被被英伟达给赚掉了，显卡才是实打实的利润。OpenAI也是一直在亏钱，现在应该也是很难打正，而且它将来一样也面临很强的竞争，它只要是API它就面临竞争，不一定能挣到大钱的。

蒲凡：既然说到英伟达，刚才我们在暖场阶段沈总也提到了，现在的英伟达的表现很像1996年到1999年之间的思科。思科当时的腾飞，来自于它是互联网的基建，推动他它的股价翻了很多倍。那么我们现在话题面向未来，参考思科后来的故事走向，AI泡沫崩塌的时刻是不是快到了？因为就像刚才大家OpenAI已经这么震撼，这么成功了，结果90%的大模型公司都不赚钱。

小野酱：革命大道不是刚开始吗，Sora也只是给人们看到一个sample而已。在给你展示之前，Sora已经被训练了无数次，在训练的过程中会逐渐摸索出很多商业上的目标，最后能到普通人手里，可能还是一个很远的距离。

蒲凡：问题确实出现在这里，即使在泡沫崩塌的2000年，我们也处于世界互联网产业刚刚起步的阶段。那么泡沫是为什么能发生？

沈雪雷：其实是这样，资本市场其实跟产业的成熟周期是不一样的，本市场的周期平均还是会提前产业好多年，说到底就是大家把预期打太满了。

现在我们都知道思科泡沫破裂，但如果去看思科的营收和利润，会发现它其实每年都在增长，但是它实实在在地股价跌了这么多，过了这么多年也没有回到当初的股价高点。直接原因就是当年200倍PE，而现在可能是10倍PE，导致它在这20年里利润增长了20倍，估值却下降了20倍。

我也理解，AI现在肯定是一个刚起步的阶段，但是对一些基建类的公司——比如说像英伟达，我举个假设，如果按照当年思科的估值去算的话，代入去年三百亿的利润，200倍的PE就值6万亿了，比现在第一大市值企业微软都要高两倍。如果英伟达假设在一年之内它真的炒到6万亿了，就算它未来3到5年时间里，每年都翻倍增长或者翻三倍增长，那6万亿的估值也真的很高了。

如果假设你定义英伟达在20年之后，它就是一个AI的基础设施。我们且不论技术演进具体会怎么样，假设20年之后英伟达家家户户都有，形成了每个人都要配一张GPU的概念，它未来每年的增长你就觉得还会有多少？我觉得每年可能就是一个10到20的增长。那么对二级市场或者对一些投资者的角度来说，我给一个每年10到20增长的公司多少倍PE？我就给10多倍的PE，也就变成了思科如今的定位。

就算英伟达未来真的涨到6000亿利润的时候，也就是比现在利润涨了20倍，我给它10倍PE，它也就是一个6万亿的公司。现在的问题是，它要多少时间才能净利润翻20倍，我觉得可能需要5到10年的时间。

确实股价会受很多因素的影响，比如宏观层面的降息、散户情绪，但是你从资本市场的成熟周期和产业的成熟周期来讲，它并不处在一个阶段。

王骁：所以下一步可能要赌AGI了。如果实现AGI，显卡的需求量在这个基础上还确实有可能再乘以一个量级，那样的话就一切就兑现了。我觉得可能思科的产品，它的不可替代性没有英伟达显卡那么强。现在你看英伟达显卡好像它市占率是98%以上，为什么别人就造不出来比英伟达更好用的显卡？这个事很神奇。

蒲凡：所以英伟达为什么能取得断崖式的领先，比OpenAI为什么取得断崖式领先更像是一个未解之谜对吧？

GPT时刻之后是兵荒马乱，那么Sora时刻之后会是什么样的节奏？

蒲凡：所以最后，我们再次回到开放式的讨论。GPT发布以后我们迎来了兵荒马乱的一年，那么Sora发布之后的下一个自然年，大家会觉得在AI赛道上面我们会迎来一个什么样的节奏呢？

邓瑞恒：我们其实很好奇国内在这方面有积累的开发者或者创业团队，他们现在的水平到底如何？我司是没有文生视频模型的，所以我们其实很愿意找到一个国内的团队，投资他或者和他进行合作，也是很乐观积极地在寻找。

毕竟总的来说，OpenAI的团队里也有很多中国人参与其中。如果说我们没有找到，而这些人又选择回国创业了，被别人找到了，那对于我们就是一个损失。所以我们肯定是先从身边找起，而不会觉得Sora很牛逼，国内反正没有人能做到，我们所谓的大模型头部团队也没有做到，好像无所谓（是否跟进）。其实不能无所谓。

蒲凡：你觉得找到的难度大吗？

邓瑞恒：找到现成的项目是有难度的，但是在这个方面有积累的人是容易找的，配合HR团队去做人才mapping，去找到他，看他过去做了什么东西。哪怕他现在可能在另一家大厂打工，但是他过去可能和Sora背后的这些技术路线有过曾经重叠的经历的话，或者曾经跟在Sora里团队里相关技术人员有过共事的话，这些人我们其实都是愿意好好聊一聊的。

蒲凡：但是这些人会不会更相信AI时代是一种霸权创业时代，强者越强，弱者越弱，弱者任何一点细微的差异都会被算力给分分钟超过，所以他更不愿意出来创业了？

邓瑞恒：其实也不会，这个完全取决于谁在这个情况下愿意给他钱，给他钱就创业了。

蒲凡：所以还是需要动用“钞”能力。

邓瑞恒：他开始变得相信我们也行。如果找他聊的人都是不愿意给钱的人，他聊可能都不会聊，对吧？愿意在投资人面前说“我们也能做得出来”的人，数量也是很少的。

总的来说我是乐观的，同时国内的AI创业机会在我看来也是非常非常多的，（现在的困境）无非是大家好像都在做差不多的事情。怎么样能成为一个大家可以用起来，同时不觉得AI是个鸡肋的产品，还有太多可以探索的空间。

即使现在的模型的确跟海外的最顶尖的模型是有差距，但是如果参照互联网的路径来看的话，这种底层技术能力的差距在未来肯定是可以被弥合掉的。我们也是相信这一点的。那么（现在决定团队上线的关键是）对于产品力或者所谓的工程化能力，中国的团队与团队之间也会有很大的差异。

所以一个创业者想在这方面找创业机会，其实不要挑剔哪个模型跟哪个模型之间的技术代差，而是你要拿它来到底要做什么东西，然后做出来，让自己活到融到更多钱的那一天，确定一个自己的发展节奏。

而是目前来看，大多数人做的东西都太依赖于模型的能力，产品能力本身也很差，然后所有的问题吐槽起来就会说这是你们模型不行，或者说我们现在合作的模型不行。如果是这样，那创业团队不用创业了，你随便做个什么东西都取决于模型能力，那做产品到底是在做什么呢？

所以其实应该相信模型能力会弥合上，同时打磨自己的产品能力，同时要让自己能够随着时间的发展，让自己的产品能够随着用户的不断涌进能够变得越来越强。比如文生视频，基于这个模型的能力，有人去做了教育领域里的应用，有人做了客服领域里的应用。

其实至少在我看来它可以是一个产品，而不是说一个发贺卡的文生视频，一个在教育领域里做课件的产品，是两家公司、两个产品。在我看来他们不构成两个产品，但凡灌入同样的数据，两个产品就是一样的产品了，这就是过于依赖模型能力，而产品能力是不足的典型，这是没什么搞头的。

沈雪雷：我们机构不太投一些偏消费互联网的项目，投的更多是更to B或者更上游一些的项目，而Sora出现其实更利好那些可能做内容的或者投一些偏内容方面的创业者。

但是我们毕竟是人民币基金，你也知道现在人民币基金很大一个任务就是“反投”。Sora出现之后，我觉得对国内的算力建设会有一个促进作用。

之前一直有人吐槽说，原来投信息技术那帮投资人，他们在反投年代就没什么可投了。但是随着大模型的涌现，各地都在新建算力。我了解可能各地的地方政府，尤其是浙江对算力端的投入可能会是前几年的好多倍，相当于你可以通过算力建设来完成反投的任务。这是一个重要的方面。

确实如果说要在人工智能产业上追赶，人才算法是一部分，但算力建设也是毋庸置疑需要做的。所以我们投资人去看的话，肯定是去看在算力建设过程中，国内有没有像英伟达这样的公司，或者像做服务器里面美股的VRT这种超微电脑类似的公司。

王骁：我提供一个视角，我觉得算力这事有点像是在建产业园，我们觉得不知道你要引进什么东西，建了很多之后，发现人家好像也没有来，然后我就便宜给别人，便宜给了最后其实也还是没有真正发挥作用。

算力似乎也同样如此，我们现阶段不知道具体能做些什么，但我们都会认同算力一定有用。我觉得以下假设未必一定成立的：算力提前建早了，设备是不是成本采购太高，或者设备是不是又会落后等等。

我觉得还是可以有一些不一样的视角，去看一些不一样的赛道，未必一定是去搞算力。对于大部分的这种应用类公司你根本不需要算力，你不需要去训练。

沈雪雷：其实我觉得挺正常的。我之前也跟有些政府或者有些创业团队聊过，之前某地引进了一个做大模型的企业，然后企业被引进之后，发现他们算力中心都是某个国内的卡——卡虽然很多，但是完全不能用。

所以虽然很难说国内建的所有的这些算力它都有用，但是确实你需要给上游这些芯片公司（支持），需要先让他有钱去研发。如果你都不去建这个算力，你永远追不上英伟达，可能国内的产品就一直被卡着脖子，我觉得跟之前国家会去补贴新能源是一个逻辑。

对产业发展来说它可能短时间内建了这么多东西，很难说就是无用的东西，对一个国家安全的上游角度来讲，确实需要去亏一些钱让上游更成熟，尤其是在这样一个可能国际背景下，我觉得去做一些这种建设还是有意义的。

投资人会进入大基建时代，那小个体创业者呢？

蒲凡：公主从你的角度来总结一下呢？就像沈总说的，他作为投资人，他得到的反馈一定是不同于市场的，所以对他的影响可能没有那么大，但是我觉得对你的冲击是直接的。

元宇宙公主：我觉得对我是利好，因为我是一个虚拟人博主，生活在虚拟场景中，所以Sora的出现对我来说其实是一个惊喜，因为我不需要再花各种拼凑的软件AI技术去做（内容）了，而是我通过我脑海里想形成的场景直接让它生成，我可以不只是做口播博主了，我还可以做vlog博主，在我自己构建的一个场景里畅游。

但是对于我社群里的用户，或者大多数普通人来说，大家都处于连文生图都还没用明白的时期，这时候文生视频带来的冲击其实不需要觉得很担心，因为大家会玩得更不明白，他的发展是要经历一个空窗期的，不会一上来就被大家玩都特别火热，然后广告公司在用，动画公司也在用。如果存在这个可能的话，那么文生图的阶段已经会出现这了，但是迄今为止我们看到只是小部分（人在熟练掌握）。

刚刚我也提到了，知识储备就是你最好的提示词，所以自己的基础设施要搭建好，工具才能在自己的手上用的更好。这是我作为应用者的观点。

蒲凡：你明年有计划做知识付费吗？

元宇宙公主：我其实已经开始知识付费了。在我做这个IP的第一天，就告诉大家我是个商人，我向你交付的东西是我自己花钱买过来的。我向你做“术”上的布施，你也要给我做“财”上的布施，我是非常明确地在跟你做等价交换。

这也是为什么我选择做AI私教，因为我确定我教给你的东西是你要的，你有用的，而不是卖给你一个说明书。同样我在做私教的过程中，我自己花了钱去向更牛逼的老师学习，去花了钱开发产品、开发应用，我自己花了钱去踩坑，所以总体来看，我产生的这些学费就平摊在了我的各个学员头上——也可以用一种更好的说明方式，就是感谢大家给我凑了学费，让我去学更好的东西，我要拿这个东西来回馈大家，就这个意思。

我在创业之初，当时有一款APP上约谈了很多专家——预约一个专家大概是每小时需要付500到3000元——我当时在创业之初是花了10万块钱在上面去见了200多个老师。我的逻辑是，在我开启这件事之前，我一定要自己在一线的接触到这些投资人、老师，他们踩过的坑、他们学过的东西，我要一对一的去了解到。

本文来自微信公众号：东四十条资本 （ID：DsstCapital），对话嘉宾：沈雪雷、邓瑞恒、元宇宙公主、王骁、小野酱、 蒲凡