作者：匡達(dá)

界面新聞?dòng)浾?|李京亞

今年開始，基于大模型的生成式AI技術(shù)讓機(jī)器的智力第一次有機(jī)會(huì)接近專業(yè)投資經(jīng)理水平，這對(duì)于整個(gè)金融資管行業(yè)而言是一個(gè)真正意義上的相變點(diǎn)。立足于這個(gè)行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者們，則大多經(jīng)歷了從年初的巨大興奮到年末淡然的情緒轉(zhuǎn)變。

熵簡科技是一家?guī)椭Y管機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)投研數(shù)字化的科技初創(chuàng)公司，其聯(lián)合創(chuàng)始人李漁在上半年做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，讓一組從業(yè)7到8年政策研究專家與GPT4一同分析房地產(chǎn)行業(yè)從中央到地方的政策對(duì)整個(gè)市場的影響，他最終發(fā)現(xiàn)，GPT4在輸入一定分析樣例后，得出的結(jié)論和觀點(diǎn)能夠與專家結(jié)論達(dá)到近80%的一致，并且速度更快。

這個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果令他備受鼓舞。

“在大模型出現(xiàn)之前，做金融行業(yè)的問答工具，投入產(chǎn)出比很低，因?yàn)閱柎饒鼍靶枰罅肯嚓P(guān)技術(shù)工程化拼接和優(yōu)化，需要龐大的人力支持。”李漁告訴界面新聞等媒體，年初大模型來臨之際，其公司快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度治理并轉(zhuǎn)化成大模型智力，做出了一個(gè)定位于“投研分析師助理”的AI產(chǎn)品，能在很短時(shí)間內(nèi)大量閱讀專家紀(jì)要、研究報(bào)告和財(cái)報(bào)，最后形成專業(yè)結(jié)論，這個(gè)產(chǎn)品在業(yè)務(wù)上達(dá)成了與三到四家頭部證券投資機(jī)構(gòu)的合作，這令他們高度興奮。

但進(jìn)入下半年，他逐漸感受到金融機(jī)構(gòu)在應(yīng)用生成式AI技術(shù)時(shí)的重重障礙，“事實(shí)上，大模型在金融行業(yè)從研發(fā)到落地需要更多時(shí)間，要一到兩年解決產(chǎn)品的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)安全，要三到五年完成全階段落地：從初級(jí)分析師到中級(jí)分析師，從基金經(jīng)理助理到獨(dú)立做投資組合，是一個(gè)逐漸演化的過程。”他發(fā)現(xiàn)，業(yè)務(wù)上的數(shù)據(jù)才會(huì)讓一家企業(yè)堅(jiān)定信心去投資，比如一定能省多少錢、人員效率提升多少，以及對(duì)于推送的投資信息，新老客戶的留存率提升幾何，“生成式AI是有成本的，只有當(dāng)價(jià)值明確時(shí)，買家才會(huì)放下懷疑。”他們整個(gè)團(tuán)隊(duì)的步調(diào)開始放緩。

這并非金融行業(yè)的孤例，時(shí)間來到四季度，國內(nèi)各領(lǐng)域初創(chuàng)對(duì)生成式AI的探索都已感受到預(yù)期和現(xiàn)實(shí)間的溝渠。

界面新聞了解到，目前創(chuàng)投圈資深人士達(dá)成了共識(shí)：今年下半年，頭部大模型初創(chuàng)的大語言模型LLM水準(zhǔn)基本都提到了GPT3到GPT 3.5之間，但離GPT4尚有差距，要想實(shí)現(xiàn)對(duì)后者的趕超，至少要到明年上半年。

另一個(gè)不太積極的消息是，初創(chuàng)們可能需要更快速地尋找到成功的關(guān)鍵，因?yàn)榘倌４髴?zhàn)或許已經(jīng)進(jìn)入收斂期。

中信里昂證券(CLSA)稱，目前中國市面上至少有130個(gè)大型語言模型(LLM)，占全球總數(shù)的40%，份額僅次于美國的50%。此外，各公司還宣布了數(shù)十個(gè)與其核心模型相關(guān)聯(lián)的“特定行業(yè)LLM”。但根據(jù)路透社的調(diào)研，很多投資者和分析師表示，這些大模型中大多數(shù)尚未找到可行的商業(yè)模式，而且彼此過于相似，他們目前正在努力解決成本激增的問題。

非凡資本合伙人胡小婧日前也表示，生成式AI行業(yè)在國外已經(jīng)出現(xiàn)了相對(duì)成熟的商業(yè)模式，但在國內(nèi)尚未看到被大規(guī)模采用的情況，這說明我們?nèi)匀惶幱隍?yàn)證階段。

更不利的是，在OpenAI開發(fā)者大會(huì)之后，幾乎創(chuàng)投圈都開始擔(dān)憂，“OpenAI會(huì)最終殺死所有應(yīng)用層的AIGC公司”。

亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡也觀察到了這些現(xiàn)象，但立足于企業(yè)側(cè)的他態(tài)度更為樂觀，他告訴記者，幾個(gè)月前，國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者更多關(guān)注大模型的問題，現(xiàn)今，做生成式AI業(yè)務(wù)的大量新興初創(chuàng)都是做跟應(yīng)用和工具鏈相關(guān)的創(chuàng)業(yè)，這確實(shí)是百模大戰(zhàn)進(jìn)入收斂階段的表征。

“但生成式AI落地于企業(yè)端的需求并不冷，只是現(xiàn)在國內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)對(duì)于生成式AI的認(rèn)知更加清醒了，比六個(gè)月前要更進(jìn)了一步。”他認(rèn)為。

創(chuàng)業(yè)者們奮力求生，投資人們的認(rèn)知也比半年前有所變化。

戈壁創(chuàng)投的董事總經(jīng)理童瑋亮接受路透社采訪時(shí)透露，一些投資人后悔在今年早些時(shí)候的“炒作高峰期”過早投資了LLM公司，因?yàn)檫@類初創(chuàng)公司大多難以構(gòu)建強(qiáng)大的商業(yè)模式，現(xiàn)在他們很多開始謀求與科技巨頭合作來獲取客戶，或者試圖將自己出售給巨頭。

也有投資人對(duì)生成式AI賽道堅(jiān)定看好，比如成功押注了小紅書和滴滴的金沙江創(chuàng)投主管合伙人張予彤。她告訴界面新聞，第四季度，供給側(cè)的熱度也沒有下降太多，其實(shí)是從百模大戰(zhàn)變化成了百“C”（Character.ai 一個(gè)著名的類ChatGPT對(duì)話式平臺(tái)）大戰(zhàn)，“大家現(xiàn)在都在做虛擬角色創(chuàng)業(yè)”，需求側(cè)則在消費(fèi)者和企業(yè)端都有明顯紅利展現(xiàn)，她非?？春眠@次機(jī)會(huì)的延展性，因?yàn)?ldquo;過往阻礙AI發(fā)展的規(guī)?；袋c(diǎn)已被這輪AI的通用泛化能力解決”。

對(duì)于被廣泛討論的具體落地場景痛點(diǎn)，她認(rèn)為并不能影響投資周期，她目前更多看到的是生成式AI的商業(yè)化成果，正在不斷滲透到不同領(lǐng)域中去。

她也順勢向生成式AI創(chuàng)業(yè)者提出三點(diǎn)建議：

第一，關(guān)注用戶的需求。盡快找到PMF（Product Market Fit，產(chǎn)品市場匹配），讓用戶發(fā)現(xiàn)使用生成式AI能夠給其創(chuàng)造更大價(jià)值，或者找到新場景，幫自身核心用戶群體不斷創(chuàng)造價(jià)值；

第二，要積累。積累用戶數(shù)據(jù)，再反饋到場景模型，調(diào)整成更好的性能，創(chuàng)業(yè)公司如果能夠更早地跑起數(shù)據(jù)飛輪，從其模型里面帶來差異化體驗(yàn)，就能吸引更多流量；

第三，筑起更高壁壘。一些用戶價(jià)值薄弱的公司，僅僅只做套殼，在模型能力還沒成熟時(shí)就不斷向外延伸，在這過程中很可能與其他模型能力重合，導(dǎo)致其價(jià)值迅速降低。創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該想到怎樣在垂直場景里提供價(jià)值，這可能是通過數(shù)據(jù)的形式，也可能通過硬件的形式。