今天小編分享的科技經驗：10000億規模AIGC產業，誰會成為下一個“巨頭”？，歡迎閱讀。
ChatGPT 的熱潮帶火了大語言模型，也讓 AIGC 插上了效率的翅膀，Midjourney、妙鴨相機等產品相繼走入大眾用戶視線。
根據艾瑞咨詢的預測，2023 年中國 AIGC 產業規模約為 143 億元，而随着相關生态的完善，到 2030 年，中國 AIGC 產業規模有望突破 10000 億元，AIGC 正逐漸成為企業增長的新藍海。
市場規模前景客觀，生成效率表現出眾，AIGC 在肉眼可見的改變内容行業的工作形态，也成為行業的基本共識。與此同時，行業也在探讨 AIGC 為代表的人工智能應用，在落地過程中面臨的問題，包括是否會對現有工作邏輯的颠覆，以及它所代表的底層技術，究竟是颠覆式的改變，還是漸進式的創新？
日前，在主題為 " 智能湧現 數開萬物 " 的騰訊科技 Hi Tech Day 暨 2023 數字開物大會上，昆侖萬維董事長兼 CEO 方漢，英諾天使基金合夥人王晟與騰訊科技 "AI 未來指北 " 主理人郭曉靜，圍繞 AIGC 創新話題進行了深度探讨。
左起分别為騰訊科技《AI 未來指北》主理人郭曉靜、昆侖萬維董事長兼 CEO 方漢、英諾天使基金合夥人王晟
在方漢看來，今年 AIGC 爆火主要是技術推動，但核心是技術轉化為產品和市場，真正的商業模式創新才會是下一代巨頭成長的底層基因，" 所有互聯網巨頭，最後創業成功的全是產品和市場，即使是技術也要轉成產品和市場，才能產生新的颠覆式創新。"
業界普遍認為，AI 時代的核心創新來自于規模小的創業團隊，此前騰訊新聞 ConTech 大會上，百川智能創始人王小川曾表示，" 大模型行業裡，大創新靠小廠，小創新靠大廠。"
方漢也提出了類似的看法，他認為小廠才有颠覆性創新，因為對老的模式沒有任何敬畏之心，" 本來就沒有用戶，沒有市場，一定是用颠覆式的模式颠覆市場。"
對于應用產品創新時間節點，王晟預判明年才是應用的元年，" 今年是 Infra 之年，沒有誰在投應用。"
王晟表示今年 AI 投資顯著的特點——大家投的項目都集中在早期，都是最貴的，所以都要投得更早一點，稍微晚一點就會變得非常貴，" 我們天使輪投的深言也融了大幾個億，從輪次來講是早期，但從拿到錢的數量來講好像也不是早期基金幹得動的。"
關于 AIGC 究竟是帶來颠覆式創新還是漸進式迭代，方漢的看法是因行業不同而有所差異，"B 端天生的屬性就是擁抱漸進式創新，做一個企業不是做一個玩具，漸進式創新一定是 B 端必由之路。颠覆式創新一定是在 C 端大放異彩。"
在王晟看來，如果業務的主線沒變，只是某些環節變得能力更強，應用更好的 AI，屬于漸進式創新的範疇，" 大模型提供的強力 AI 湧現超能力的範式，本身是颠覆式的，但各個企業提供的應用，有的是颠覆式的，有的是漸進式的。"
以下為對話實錄精華版（在不改變原意的情況下有删減，調整）
>騰訊科技：今年大家對 AI 領網域的投資有過很多讨論，是不是有這樣的說法——現在 AI 投資只敢投早期的公司？
王晟：我們投的深言也融了大幾個億，如果從輪次來講是早期，但從拿到錢的數量來講，好像也不是早期基金幹得動的。
今年 AI 投資顯著的特點就是高度集中在早期，都是最貴的，所以很顯然都是要投得更早一點，稍微晚一點就會變得非常貴。
騰訊科技：方總怎麼看待大家在 AI 領網域的投資态度？一級市場都是謹慎樂觀，一邊積極探索，一邊出手很謹慎，二級市場可以看到大家對 AI 投資的火熱，下半年似乎又看到大家對 AI 投資熱情的逐漸平靜和冷靜，您是怎樣看待這件事情的？
方漢：我是 1990 年代開始做互聯網，完整地經歷了互聯網那一波投資浪潮以及移動互聯網的投資浪潮，對我們參考意義更大的是互聯網那波，就是 1996 年到 1997 年開始，再到 2000 年互聯網泡沫破滅和慢慢恢復。
目前的 AI 投資熱潮，可能只有一年左右，絕大多數投資機構是最近一年，時間實在太短。我們看投資是十年為部門，下面的十年，AI 仍然是互聯網或者技術投資的一個主賽道，競争還遠遠沒有到來，高潮也遠遠沒有到來。任何困難或者任何短期的投資收縮，我認為都是暫時的，大潮一定還沒有到來。我堅信在這一波一定會出現下一個字節這樣的巨頭公司，而且一定是從小企業起來。
任何一個新的技術出現，剛開始只是技術突破。在互聯網早期，Netscape 只是純技術公司，做了一個浏覽器獲得很大的追捧，但最後卻是雅虎、Google、亞馬遜這樣通過互聯網創造新商業模式的公司笑到最後。
我認為這一波 AI 也是一樣，技術只是現在的熱潮，真正的商業模式創新才會是下一代巨頭成長的底層基因，需要以十年為周期看待這個事情。
騰訊科技：二位都經歷了互聯網的 "iPhone 時刻 "，方漢說應該更看重產品落地和應用層面的創新，現在英諾在評估創業公司時，最看重什麼？
王晟：從投資的角度很簡單，投什麼都一樣：一個是 " 事對 "，另一個是 " 人對 "。
事對涉及到很多東西，你的技術方向是不是對的，要素資源配置是不是對的，需要解決的問題是不是對的，所以就要比投資機構和創業者的認知。
投資機構很難深度保證人對，因為我們這樣的機構早期投資都很快，聊幾次就給錢，最終靠信任和朋友推薦背書，所以要看項目是不是有最好的團隊，很厲害的老師，包括企業運營等等。
稍微多說一點，這種範式用在投任何項目上的都是對的，能夠判斷好方向就可以。我們看一個新技術範式，要看其是否符合熊彼特的 " 創造性破壞 " 理論，這屬于非常重要的 General Purpose Technology。
一個新的技術範式從產生到變得成熟，其周期就是基礎科學的研發先產生突破，比如 3G 和 4G 產生突破，觸摸屏要產生突破，然後進入 Infra（基礎設施），讓更多的人能夠創新、低成本創新，然後再去做創新，真正找到新的東西能夠湧現。
AI 創新的時間點在哪裡？目前還是 Infra 建設的階段，包括 Infra 逐漸往創新遷移。明年可能是應用的元年，今年絕對不是，今年是 Infra 之年，沒有誰在投應用，明年肯定是應用的元年。
騰訊科技：昆侖萬維在 A 股上市公司當中最早推出大模型，包括天工千億大模型到現在推出的天工 SkyAgents，中間肯定經歷了很多不容易的地方，你們對未來都有什麼判斷？
方漢：大家知道技術路線有兩條：一條以 Google BERT 為代表，另一條是以 OpenAI 為代表的 GPT 路線。
在早期，中國所有技術棧都在 BERT 路線，不像現在有這麼多開源模型可以參考，當時開源模型只能達到 GPT2.0 的水平，無論是算法還是技巧都要自己摸索。我們剛開始覺得數據并不重要，但現在看來最難的反而是數據的處理和清洗，怎樣挑選好的數據。
對我們來說最困難的還是認知，技術的困難、人才的困難其實都可以通過市場化的方式解決，認知是沒有辦法靠别人替你去想的。
我們也是以史為鑑，得出了幾個結論：這個世界絕大多數人不願意付費使用一個服務，互聯網和移動互聯網都做出了無數次證明，只有免費模式才能獲取最多的用戶，所以也一定是 C 端企業會成為巨頭。
第一波互聯網時代的 Google、亞馬遜，移動互聯網時代的字節、頭條、美團、滴滴和 UBER，所有增長快的一定是 C 端企業，為什麼？因為 C 端用戶的增長是指數級的，B 端的增長一定是線性的。
AI 時代有一個比較大的困難，因為 GPU 在内的推理成本，包括 OpenAI、微軟這樣的企業在内，任何一個公司都無法做到為所有人提供服務，我們認為未來還是要看端側模型。未來手機上就可以推廣 7B、13B 甚至 500B 模型，用戶是用購買手機的價格涵蓋将來要支付的 AI 推理費用。
移動互聯網最大的創新之一，是在手機端整合了攝像頭和 4G 網絡這些原來只能在專業相機和 PC 上的能力，允許用戶直接拍攝視頻上傳，進而出現了颠覆内容創作的範式，字節和快手這樣的短視頻企業出現是必然的。
所以 AI 時代的競争，一定是端側推理普及以後，新的商業模式就會出來，颠覆大家的認知，那個時候所有人需要真刀真槍去比。
今年是技術推動為主，但反觀所有互聯網巨頭，最後創業成功的全是產品和市場，即使是技術也要轉成產品和市場，才能產生新的颠覆式創新。
騰訊科技：AI 是否會延續互聯網和移動互聯網時代的 C 端爆發，加上免費的模式，再加上端側邊緣計算的創新，未來端側的大模型會不會是一種超級入口？
王晟：如果應用形成飛輪效應，實現規模化迅速擴散的模式，本質是沒有變的——不管是 PC 互聯網、移動互聯網還是 AI 互聯網，需要找到一個場景，形成最好的產品和服務。
今天大家都說流量紅利消失了，實際上一個碾壓性的，用戶從未體驗過的產品和服務永遠是有流量的，就像 ChatGPT 一樣。過去很多企業都在做 ChatBot，包括微軟小冰、Siri，怎麼沒流量？因為不好玩，不好用。
至于端側這個話題，我覺得未來的世界是混合的。我認可方老師講的——端側非常重要，但我們認為雲邊端都很重要，不一定是端側，而是混合的，這取決于你的業務場景，有些業務場景就适合在雲端，有些業務場景就适合在端側。
騰訊科技：雖然現在有手機端側和混合式計算，但背後其實還是需要巨大的算力支撐，大模型的競争是不是大廠在卷算力的遊戲？
方漢：目前這個階段，我們不得不承認大模型的訓練和推理都需要海量算力支持，所以目前大廠是有優勢的，這是一個事實。
任何一個事情，算力強的存在本質上是基于一個假設，就是大模型的迭代、能力沒有上限，算力越多就能夠換成等比的能力上限。但是從技術角度來說，任何一個技術都是有邊界的。算力模式在目前這個階段可能是主流的競争業态，但長期來看會有混合模式。
微軟剛剛推出的模型是在端側推理，可能小模型就能夠解決 80%-90% 的問題，剩下的 10% 需要大的算力、大的模型。即便強如 OpenAI 也在不斷地降低給大家提供服務模型的規模，GPT-4 可能只有 20B，因此現在這個階段是有很大的優勢，但長期來看一定是百花齊放的局面。
大家的出發點或者創業的模式是不一樣的，只有小廠才有颠覆性創新，因為對老的模式沒有任何敬畏之心，本來就沒有用戶，沒有市場，一定是用颠覆式的模式颠覆市場。不管是互聯網還是移動互聯網，現在的巨頭企業在最早期階段，一定是全新的商業模式、全新的產品颠覆原有的模式。
最早的互聯網時代，一台伺服器按照現在的價格，可能和現在 NVIDIA 的 H100 差不多貴，那個時候是不是大廠有優勢？但後來結果是開源軟體的出現迅速把伺服器從為小型機服務降到為 PC 機服務。所以目前只是一個中間階段，并不會是終局，終局一定是劇烈變化的，無法預知的新的商業形态或者產品形态。
騰訊科技：雖然終局很難預知，但我們還是希望兩位展望未來 AI 產業的發展路徑。王總投項目的時候肯定和大家一直在讨論 AI Native，未來到底是不是 AI Native？
王晟：這是一個特别好的問題，也是對所有投資機構和創業者的提問。
過去我們講的是商業模式創新，這些創新就是創造一種新的需求，解決一種沒有被解決甚至沒有被發掘出來的需求，就像滴滴打車和外賣。
大家都說 AI 互聯網可以媲美 PC 互聯網和移動互聯網，但需要注意到有一個本質的不同，PC 互聯網、移動互聯網，包括 XR 混合現實互聯網是基于設備，設備的用戶量都是從零開始往上增加。
今天 AI 又創造出來一個新的計算設備，是依附于 PC 互聯網和移動互聯網的，所以 AI 今天更多的應用場景是賦能過去舊的場景，不作為一個創新事物，而是作為一種效率工具，能夠提高效率、降低成本、增強體驗。
站在投資人的邏輯來講，其實 AI 就是一個工具，也是過去應用的延伸。今天大家有一個初步的共識，就是相信 Agent 屬于 Native 的形式，它會完全改變我們和計算設備之間的關系。
過去我們是使用設備，把設備當成一個工具，由人類思考、決策、操作、規劃，一旦有 Agent，設備就會變成智能物體，智能性在某些專業領網域不亞于一般的人才，可能會把很多任務交給它，不用思考、不用規劃、不用嘗試使用各種工具，不用操作。我們嘗試賦予情緒和情感的時候，可以發現可能是 Digital Being，我們人和 Digital Being 發生的化學反應非常有趣。你在互聯網上不知道對面是不是一只狗，将來你對面很有可能就是一個 AI，而你也分不清楚。
方漢：我覺得 AI Native 完全是一個偽命題，因為這是從 Cloud Native 衍生過來的。互聯網大潮有 Internet Native 這樣的說法嗎？移動互聯網時代有 Mobile Native 這樣的說法嗎？沒有。為什麼現在會有 AI Native？其實很簡單，AI 就是降本增效，降低生產成本。
對于我們做產品的人來說，不要從技術的角度糾結這個東西是不是 AI Native，而是倒過來從用戶的角度去推，能不能給 B 端帶來效用，能不能給 C 端帶來全新的創作内容和消費内容，這對所有的創業者和所有企業才是真正要考慮的問題。
騰訊科技：下次再有人跟王總說我是 AI Native，你要警惕這是不是提升估值的方式和說辭。
王晟：我覺得方總的思考沒有任何邏輯上的問題，但投資人一直在提 AI Native 的事情，這就是一個名詞，要是說這是 AI 原創也行，或者是 AI 新機會，那些描述比較復雜，大家就定義這樣一個概念，形成一種共識。
騰訊科技：現在好像大廠大部分都在做基礎大模型，創業公司可能出生背景比較豪華，本身也有很多創業經歷，可以去卷一下大模型，部分 AI 創業者可能還會去探索應用，未來屬于 AI 創業公司和大廠分别的機遇可能在哪裡？
方漢：因為算力問題，大廠的優勢可能是被放大了，這是我們認知的事實。
長期而言，我們看到的是由于大廠的算力和先發優勢，大的 B 端賽道一定是大廠的天下，只有大廠才能提供落地；小的創業公司，要想做小而美也可以活得很好，選擇小的垂類 B 端賽道就很容易達到盈虧平衡。
真正想變成一個巨頭公司，小的公司一定是在 C 端進行颠覆式創新，去跟大廠 PK。大廠為什麼不能兼顧所有 C 端賽道？因為牽涉到對所有已有 C 端賽道的依賴，做得太成功一定不适合在所有新的賽道全力以赴，全力投資，這樣才會有移動互聯網新的企業起來。
作為 AI 創業者來說，如果志存高遠，一定要做成巨頭的話就去做 C 端，如果想先積累實力的話就做垂類 B 端。
騰訊科技：過去我們也在講產業互聯網個性化服務太多，很難規模化，以至于產業互聯網提及很多，但并不能夠做出超級應用或者超級增長的巨頭，中國市場上可能尤為明顯，王總如果投 AI 企業的話更看重 B 端賽道還是 C 端賽道？
王晟：我們肯定會看重 C 端賽道，但 B 端企業賽道也比較重要。其實無論哪個賽道，對投資機構來講，我們支持的是創新企業，所以必須投一個以創新為驅動力的大幅度創新。大的創新一定是創業企業，所有的漸進式創新更容易赢的都是大廠。
騰訊科技：希望二位給我們今天的議題做一個總結，AI 帶來的究竟是漸進式的創新還是颠覆性的發展？作為一個浪潮中的企業，應該培養自身怎樣的核心競争力，才能在這股浪潮中不被大潮甩下？
方漢：我覺得漸進式創新在 B 端落地比較快，因為 B 端天生的屬性就是擁抱漸進式創新，對颠覆式創新是非常恐懼。我做一個企業，不是做一個玩具，漸進式創新一定是 B 端必由之路。
颠覆式創新一定是在 C 端大放異彩，因為 C 端用戶的遷移成本和對新事物的認知程度，遠遠低于 B 端，所以一定會在 C 端湧現出用戶數更多，規模更大的新巨頭。
這個產業有做管理者的，有做技術的，有做產品的，所有人都不得不去面對一個事情，就是要努力學習，明白 AI 技術的邊界在哪裡，能力上限在哪裡，下一個突破口在哪裡，這是一個不得不面對的現實。作為一個管理者，我花的最多的時間是閱讀 AI 論文，如果不去讀論文，我壓根不知道 AI 的技術邊界在哪裡。
所有人都會被逼着讀技術、理解技術，這是沒有辦法的事情，只有理解 AI 技術的邊界以後，我們的創業者才能做出更好的颠覆式創新，產品和運營才能思考什麼是 AI 能夠賦能的，能夠創造的以及破壞式的商業模式和產品模式。總結下來就是，擁抱 AI 技術，思考颠覆式的創新。
騰訊科技：好像這波浪潮以後，我身邊關心 AI 的人都開始讀論文了。
王晟：現在李沐老師已經被尊稱為 "AI 投資人的論文之神 " 了，大家都會去讀論文，一方面是學習，另一方面新的論文出來，如果真的是有非常積極的意義和重大的突破，馬上就會跑過去問要不要出來創業。
騰訊科技：好像還有一些論文的作者都在被投資人追着問要不要創業。
王晟：未來應該是（漸進式和颠覆式）混合的創新。
過去企業開始擁抱 AI，原來有一個小模型，現在換成大模型，這個叫做颠覆式嗎？業務的主線沒變，只是某些環節變得能力更強，應用更好的 AI，所以是漸進式的。大模型提供出來的強力 AI 湧現超能力的範式本身是颠覆式的，各個企業提供的應用，無論對企業還是對市場，有的确實是颠覆式的，有的确實是漸進式的。
