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傅盛對話朱嘯虎:AI四小龍的商業模式非常差!

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傅盛對話朱嘯虎:AI四小龍的商業模式非常差!

2024年,在創業大佬間有一個熱門詞——和解。

前有周鴻祎傅盛和解,今有傅盛與朱嘯虎和解。

與故人握手言和,既是跟正在落幕的舊時代告別,也是輕裝上陣擁抱AI大潮。

去年傅盛和朱嘯虎還在朋友圈互懟,今天下午,傅盛又和朱嘯虎秉承 “盡量說真話,保證不裝逼” 進行了一場面對面的激辯。

看完整個對話,其中最精彩的地方至少有五處:

第一, 對話一開始,朱嘯虎首次回應此前的“暴論”——“我們五年回本,靠的是分紅”;傅盛則“舊事重提,傷口撒鹽”,他認為這也是為什么朱嘯虎會會錯失投資“今日頭條”。

第二, 他倆一起回顧了去年在朋友圈為什么互懟,以及當時的分歧點。聊得正嗨時,傅盛還直接給朱嘯虎道了個歉。

第三, 傅盛再次回應周鴻祎此前拋給他的問題。他認為, 周鴻祎提出這樣的問題,是因為他對人工智能的理解可能還不夠深。

第四, 傅盛提出,“中國AI四小龍”可能是中國AI產業未來發展的下限;朱嘯虎則更為激進,認為“中國AI四小龍”是中國AI產業未來發展的上限,畢竟他們趕上了政府安防建設的大紅利。

第五, 關于大模型應用落地,朱嘯虎說道, “我感覺奧特曼在吹牛逼,GPT 5 肯定沒那么驚艷”; 傅盛表示贊同,他認為GPT5這么久不發布,要么是性能沒提高多少,要么是成本太高。

好了,廢話不多說,以下是他們的精彩對話內容:

01

朱嘯虎首次回應

五年回本靠的分紅

提問:朱總,上次你說“我們五年回本,靠的是分紅”,這話一出來,好多人說朱嘯虎又在發表“暴論”了。過程中有兩個反問:一是,如果要是企業現金流這么好的話,為什么要拿你錢?二是張穎認為,美元 LP 一定不會為你這個說法買單。這里想先聽聽傅總怎么看朱總的暴論?

傅盛: 如果從字面理解,風險投資沒有風險,那當銀行也挺好。所以,這樣的說法和風險投資的本質是相悖的。第二,科技行業的風險和收益是成正比的,只靠分紅可能就會錯過投資今日頭條這樣的企業。

朱嘯虎: 我說的分紅,主要是指消費行業的投資。 現在這個消費行業投資的分紅已是行業慣例,說實話,我說的分紅還是很溫柔的。我們要求的分紅,只是按照股東的股權比例來分紅,所以五年拿回本金還是有可能性的。

當然,這里還有很多假設條件,比如說利潤是每年增長50%。但是核心問題是,必須給投資人、 LP 持續穩定的現金流?,F在政府也在講“耐心資本”,什么叫耐心資本?怎么才能有耐心?我們昨天晚上開會時就講,我是有耐心,但沒有資本。當然,這是在講笑話。

如果我投了你一個億,十年一分錢沒回來,你到底是不是騙子,這資產是真的還是假的,我都不知道,怎么可能有耐心?但是每年有穩定的現金流,大家都會比較放心一點,整個產業也有會有耐心建立起一個長期投資的觀念。

最主要是中美的 VC 差別很大,是美國 VC 在過去幾十年基本上都很明確, 十年一個周期,2000 年泡沫破裂,慢慢漲回來,到 2009年,又是金融危機,然后再慢慢漲回來。

中國 VC 過去 20 年都習慣短周期,每三年一周期,每兩三年就會講一次“冬天來了,現金為王”。 但那時候的冬天,大家還是不慌的,因為這個周期很短,堅持了一兩年,泡沫又來了。

所以,中國的 VC 過去 20 年都是拿住不舍得賣,后面還有更高的。但實際上, 過去 5 年任何一個賣出都是正確的,沒有人后悔,堅持的都是傻瓜,基本上都是喪失逃生的機會。 中國的 VC 肯定要習慣以十年的長周期來做投資。

提問:張穎認為,美元 LP 一定不會為你這個說法買單。你怎么看?

朱嘯虎: 我們現在和美元 LP 溝通,他們現在也開始逐步接受了我的看法。

02

回顧去年在朋友圈互懟

提問:咱們回溯一下,一年之前你倆在朋友圈抬的杠。你覺得當時你們倆是在討論什么?主要分歧是什么?

傅盛: 就那天晚上而言,肯定是有分歧的。那篇文章是我第三次見到朱總類似的發言了,說“大模型對創業者不友好”。 我當時有幾個點:

首先是立場問題,我把自己定義為創業者,創業者不喜歡投資人站著說話不腰疼,經常來指點,說這個可以做,那個不能做。那這樣就不要創業者,投資人自己干唄,對吧?創業之所以繁榮,就是因為有各式各樣的非共識。

第二,大模型剛出來那時候,大家其實是處在一種有點震驚的狀態中,關于大模型的能力邊界到底在哪里,是有爭論的。我當時認為,一個技術再好,都必須包裝成產品,被用戶去使用,這就是應用開發者的創業機會。

第三,任何時代只要技術變遷,就必然帶來各種產品變化,這也是創業者最好的機會,只是因為我們看不清。

當然,還有一個小因素,那天稍微有一點點喝了點酒,哈哈!稍微有點沖動,我后來也看了一下,發言也有點不遜,這里也跟朱總道個歉。

朱嘯虎: 實際上是媒體的標題黨造成了好多誤解。后來我們溝通過,很多關于AI的觀點都是一致的。說實話,至少我個人對明年AI應用爆發是非常非常樂觀的。

你看 Llama 3的兩個小模型,非常非常厲害。昨天晚iPad Pro 推了 M4 芯片,也是非常有意思的。一個幾百億參數的小模型,可能在端側就可以直接跑起來了。尤其今年下半年的新 iPhone ,可能也是類似的。這樣的話,我覺得明年AI在應用層絕對會爆發。

提問:你們兩位是不是現在都在等iPhone 裝大模型這個節點?

朱嘯虎: 我們一直在密切關注AI應用,目前只關注能夠商業化的、能夠達到實現 PMF 的 AI 應用,而且明年這個時間點上,AI 應用肯定會大爆發的。

03

奧特曼在吹牛逼

AI四小龍不是好模式

提問:之前有一個非常通用的說法,你們說國內大模型公司未來的下限是“AI四小龍”,說千億大模型、四小龍也很難,這里是不是要具體解釋一下?

傅盛: 第一個,AI 2.0 和 AI 1.0 有一個很大的不同。AI 2.0迅速在全社會達成了一個大共識,這一波會顛覆整個生產力革命,基本上沒什么分歧。

但 AI 1.0 并不是這樣,AI 1.0 最早只有幾個科技企業開始動,留給創業公司的時間差是夠的。你真正看四小龍做人臉識別的時候,互聯網大廠基本都沒怎么動。但 OpenAI 發布后, 幾個大廠都開始動了,隨后中小創業者才進來,他們的時間差留的不一樣。

第二個就比較得罪人了, 我到今天依然都不認為四小龍是個好模式。 因為我最近去看了一下某些上市公司財報收入 30 個億,虧損 70 個億。好的企業當然要前期要投入,但你 10 年都是這樣的話,我就不太認同了。

提問:AI 四小龍跟你們 獵豹比怎么樣?

傅盛: 怎么樣?我們至少錢是自己掙的,哈哈哈。雖然這兩年因為在美國被下架有一些虧損,但是都是在自己的資金池里量固為出的做。有一定的超前,但是并不是完全不計成本的投入。

今天大模型如果真要燒錢的話,你燒得過OpenAI嗎? 而且,我跟朱總上臺前交流過 ,我們覺得 OpenAI 可能未來的商業化都是個問題。不要說未來,可能現在就是了。

今天所有大模型能力都在迅速拉齊,你做不出超過一年的技術壁壘,商業化再不去快速落地,怎么去跟這些已經有應用場景的大廠去比拼?所以,我是不看好只懟大模型能力的這種創意,很難跟大廠拉開差距。

你看谷歌最近股價還在漲,又漲回2萬億美金了。蘋果這一輪,把 M3 都丟掉了,直接上M4。財分析師質疑他說,你才花這么點錢買卡,蘋果說我用混合模型,把芯片和端做好,反正大模型已經太多了,我隨便用誰的效果都不差。你看全世界最有錢的公司都這么去思考。

我會覺得,真正能把一個東西用好的這種機會是一直存在,誰先趟出來,誰就像互聯網當年第一波特別熱的時候。最后死的都是狂歡公司,反而是那些比較土的公司活下來,最后變得很厲害。

提問:總結一下,一個是成本問題,一個是競爭問題,一個是商業模式的問題。這三個問題,對國內的千億大模型公司,可能是一個很非常難跨過去的挑戰。

朱嘯虎: 我比他還要更激進一點。我覺得四小龍不是下限,而是上限。四小龍運氣很好,碰上了安防大建設這個巨大的紅利,中國政府投了幾千甚至上萬億。我們當年為什么不投四小龍,就是覺得這技術沒有門檻,最多領先別人半年時間,今天的大模型更是一樣,我覺得更差。

問題是你技術沒有差異點,而且每一代技術你都要投,可能GPT 3.5 就幾千萬美金, GPT4 可能要幾億美金, GPT5 可能要幾十億美金。每一代模型你都要重新去砸錢,而且你變現周期可能就兩三年。這比發電廠還要差,發電廠投入一部分后,基本上不需要再投入更多錢。說實話,這是非常非常差的商業模式。

我前段時間和負責人聊天,我都感覺是他媽奧特曼在吹牛逼,我覺得 GPT 5 肯定沒有這么驚艷,或者 GPT 5 驚不驚艷不重要, GPT 4 已經滿足了絕大部分的商業需求,升級對于商業模式本身已經沒那么大的變化了。

傅盛: GPT 5這么久不發布,肯定要么是性能沒提高多少,要么是成本太高。

04

傅盛專攻百億大模型

這路子對嗎?

提問:傅總說他現在專攻百億大模型,你覺得這路子對嗎?

朱嘯虎: 我覺得特別好,邊緣端的小模型必然是未來方向,而且商業機會特別多。

傅盛: 我們幫一些公司做私有化模型落地,發現百億參數在絕大部分場景下夠了,甚至你如果給它規定的場景很清晰,會比 GP 4 還好。

朱嘯虎: 大部分工作都不需要清華本科、哈佛博士,只需要一個專科生就足夠了,這是現實情況。所以,百億小模型就是一個??粕?,他能干了絕大部分的活。

傅盛: 對,只要你崗位定義的清晰,就是可以省人工。

05

周鴻祎對AI理解不夠深

提問:上回你和周鴻祎去做了一次對談,他提了一個非常尖銳的問題,說你為什么要同時要搞這么多事?又是 To B ,又是 to C ,還做機器人,你要是心里非常有譜的話,為什么不 all in 一個?

傅盛: 他當時的原問題是,你又做大模型又做機器人,為什么不只做具身智能?我覺得他提這個問題,可能是他對人工智能的理解還不夠深吧。

這兩件事不能對立著看。特斯拉的FSD 也好,具身智能也好,底層都是Transformer,基本構架就是大語言模型。我覺得大語言模型應該改個名字,叫大邏輯模型。語言知識庫豐不豐富不重要,知識庫豐富就是大語言模型,視覺能力豐富就是自動駕駛模型,當它和機械臂連接起來時,就是一個自我動作規劃模型。

我認為機器人最后拼的就是大腦,大語言模型就是機械的大腦。你可以把機器人看成是大模型的應用,現在我訓完大語言模型后,再去訓技師具身智能的模型,就比以前要簡單很多。

提問:朱總,假設你是他的股東,對他們公司現在的戰略方向認可嗎?

朱嘯虎: 我的理解是,傅總最近一直在嘗試在邊緣端側的小模型商業化應用,這是我現在覺得非常看好的。而且覺得在未來一兩年肯定會在這個方向爆發。我覺得確實現在必須聚焦在這個方向做事情,這里面有很多很多機會。

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