今天小编分享的科技经验：10000亿规模AIGC产业，谁会成为下一个“巨头”？，欢迎阅读。
ChatGPT 的热潮带火了大语言模型，也让 AIGC 插上了效率的翅膀，Midjourney、妙鸭相机等产品相继走入大众用户视线。
根据艾瑞咨询的预测，2023 年中国 AIGC 产业规模约为 143 亿元，而随着相关生态的完善，到 2030 年，中国 AIGC 产业规模有望突破 10000 亿元，AIGC 正逐渐成为企业增长的新蓝海。
市场规模前景客观，生成效率表现出众，AIGC 在肉眼可见的改变内容行业的工作形态，也成为行业的基本共识。与此同时，行业也在探讨 AIGC 为代表的人工智能应用，在落地过程中面临的问题，包括是否会对现有工作逻辑的颠覆，以及它所代表的底层技术，究竟是颠覆式的改变，还是渐进式的创新？
日前，在主题为 " 智能涌现 数开万物 " 的腾讯科技 Hi Tech Day 暨 2023 数字开物大会上，昆仑万维董事长兼 CEO 方汉，英诺天使基金合伙人王晟与腾讯科技 "AI 未来指北 " 主理人郭晓静，围绕 AIGC 创新话题进行了深度探讨。
左起分别为腾讯科技《AI 未来指北》主理人郭晓静、昆仑万维董事长兼 CEO 方汉、英诺天使基金合伙人王晟
在方汉看来，今年 AIGC 爆火主要是技术推动，但核心是技术转化为产品和市场，真正的商业模式创新才会是下一代巨头成长的底层基因，" 所有互联网巨头，最后创业成功的全是产品和市场，即使是技术也要转成产品和市场，才能产生新的颠覆式创新。"
业界普遍认为，AI 时代的核心创新来自于规模小的创业团队，此前腾讯新闻 ConTech 大会上，百川智能创始人王小川曾表示，" 大模型行业里，大创新靠小厂，小创新靠大厂。"
方汉也提出了类似的看法，他认为小厂才有颠覆性创新，因为对老的模式没有任何敬畏之心，" 本来就没有用户，没有市场，一定是用颠覆式的模式颠覆市场。"
对于应用产品创新时间节点，王晟预判明年才是应用的元年，" 今年是 Infra 之年，没有谁在投应用。"
王晟表示今年 AI 投资显著的特点——大家投的项目都集中在早期，都是最贵的，所以都要投得更早一点，稍微晚一点就会变得非常贵，" 我们天使轮投的深言也融了大几个亿，从轮次来讲是早期，但从拿到钱的数量来讲好像也不是早期基金干得动的。"
关于 AIGC 究竟是带来颠覆式创新还是渐进式迭代，方汉的看法是因行业不同而有所差异，"B 端天生的属性就是拥抱渐进式创新，做一个企业不是做一个玩具，渐进式创新一定是 B 端必由之路。颠覆式创新一定是在 C 端大放异彩。"
在王晟看来，如果业务的主线没变，只是某些环节变得能力更强，应用更好的 AI，属于渐进式创新的范畴，" 大模型提供的强力 AI 涌现超能力的范式，本身是颠覆式的，但各个企业提供的应用，有的是颠覆式的，有的是渐进式的。"
以下为对话实录精华版（在不改变原意的情况下有删减，调整）
>腾讯科技：今年大家对 AI 领網域的投资有过很多讨论，是不是有这样的说法——现在 AI 投资只敢投早期的公司？
王晟：我们投的深言也融了大几个亿，如果从轮次来讲是早期，但从拿到钱的数量来讲，好像也不是早期基金干得动的。
今年 AI 投资显著的特点就是高度集中在早期，都是最贵的，所以很显然都是要投得更早一点，稍微晚一点就会变得非常贵。
腾讯科技：方总怎么看待大家在 AI 领網域的投资态度？一级市场都是谨慎乐观，一边积极探索，一边出手很谨慎，二级市场可以看到大家对 AI 投资的火热，下半年似乎又看到大家对 AI 投资热情的逐渐平静和冷静，您是怎样看待这件事情的？
方汉：我是 1990 年代开始做互联网，完整地经历了互联网那一波投资浪潮以及移动互联网的投资浪潮，对我们参考意义更大的是互联网那波，就是 1996 年到 1997 年开始，再到 2000 年互联网泡沫破灭和慢慢恢复。
目前的 AI 投资热潮，可能只有一年左右，绝大多数投资机构是最近一年，时间实在太短。我们看投资是十年为部門，下面的十年，AI 仍然是互联网或者技术投资的一个主赛道，竞争还远远没有到来，高潮也远远没有到来。任何困难或者任何短期的投资收缩，我认为都是暂时的，大潮一定还没有到来。我坚信在这一波一定会出现下一个字节这样的巨头公司，而且一定是从小企业起来。
任何一个新的技术出现，刚开始只是技术突破。在互联网早期，Netscape 只是纯技术公司，做了一个浏览器获得很大的追捧，但最后却是雅虎、Google、亚马逊这样通过互联网创造新商业模式的公司笑到最后。
我认为这一波 AI 也是一样，技术只是现在的热潮，真正的商业模式创新才会是下一代巨头成长的底层基因，需要以十年为周期看待这个事情。
腾讯科技：二位都经历了互联网的 "iPhone 时刻 "，方汉说应该更看重产品落地和应用层面的创新，现在英诺在评估创业公司时，最看重什么？
王晟：从投资的角度很简单，投什么都一样：一个是 " 事对 "，另一个是 " 人对 "。
事对涉及到很多东西，你的技术方向是不是对的，要素资源配置是不是对的，需要解决的问题是不是对的，所以就要比投资机构和创业者的认知。
投资机构很难深度保证人对，因为我们这样的机构早期投资都很快，聊几次就给钱，最终靠信任和朋友推荐背书，所以要看项目是不是有最好的团队，很厉害的老师，包括企业运营等等。
稍微多说一点，这种范式用在投任何项目上的都是对的，能够判断好方向就可以。我们看一个新技术范式，要看其是否符合熊彼特的 " 创造性破坏 " 理论，这属于非常重要的 General Purpose Technology。
一个新的技术范式从产生到变得成熟，其周期就是基础科学的研发先产生突破，比如 3G 和 4G 产生突破，触摸屏要产生突破，然后进入 Infra（基础设施），让更多的人能够创新、低成本创新，然后再去做创新，真正找到新的东西能够涌现。
AI 创新的时间点在哪里？目前还是 Infra 建设的阶段，包括 Infra 逐渐往创新迁移。明年可能是应用的元年，今年绝对不是，今年是 Infra 之年，没有谁在投应用，明年肯定是应用的元年。
腾讯科技：昆仑万维在 A 股上市公司当中最早推出大模型，包括天工千亿大模型到现在推出的天工 SkyAgents，中间肯定经历了很多不容易的地方，你们对未来都有什么判断？
方汉：大家知道技术路线有两条：一条以 Google BERT 为代表，另一条是以 OpenAI 为代表的 GPT 路线。
在早期，中国所有技术栈都在 BERT 路线，不像现在有这么多开源模型可以参考，当时开源模型只能达到 GPT2.0 的水平，无论是算法还是技巧都要自己摸索。我们刚开始觉得数据并不重要，但现在看来最难的反而是数据的处理和清洗，怎样挑选好的数据。
对我们来说最困难的还是认知，技术的困难、人才的困难其实都可以通过市场化的方式解决，认知是没有办法靠别人替你去想的。
我们也是以史为鉴，得出了几个结论：这个世界绝大多数人不愿意付费使用一个服务，互联网和移动互联网都做出了无数次证明，只有免费模式才能获取最多的用户，所以也一定是 C 端企业会成为巨头。
第一波互联网时代的 Google、亚马逊，移动互联网时代的字节、头条、美团、滴滴和 UBER，所有增长快的一定是 C 端企业，为什么？因为 C 端用户的增长是指数级的，B 端的增长一定是线性的。
AI 时代有一个比较大的困难，因为 GPU 在内的推理成本，包括 OpenAI、微软这样的企业在内，任何一个公司都无法做到为所有人提供服务，我们认为未来还是要看端侧模型。未来手机上就可以推广 7B、13B 甚至 500B 模型，用户是用购买手机的价格涵盖将来要支付的 AI 推理费用。
移动互联网最大的创新之一，是在手机端整合了摄像头和 4G 网络这些原来只能在专业相机和 PC 上的能力，允许用户直接拍摄视频上传，进而出现了颠覆内容创作的范式，字节和快手这样的短视频企业出现是必然的。
所以 AI 时代的竞争，一定是端侧推理普及以后，新的商业模式就会出来，颠覆大家的认知，那个时候所有人需要真刀真枪去比。
今年是技术推动为主，但反观所有互联网巨头，最后创业成功的全是产品和市场，即使是技术也要转成产品和市场，才能产生新的颠覆式创新。
腾讯科技：AI 是否会延续互联网和移动互联网时代的 C 端爆发，加上免费的模式，再加上端侧边缘计算的创新，未来端侧的大模型会不会是一种超级入口？
王晟：如果应用形成飞轮效应，实现规模化迅速扩散的模式，本质是没有变的——不管是 PC 互联网、移动互联网还是 AI 互联网，需要找到一个场景，形成最好的产品和服务。
今天大家都说流量红利消失了，实际上一个碾压性的，用户从未体验过的产品和服务永远是有流量的，就像 ChatGPT 一样。过去很多企业都在做 ChatBot，包括微软小冰、Siri，怎么没流量？因为不好玩，不好用。
至于端侧这个话题，我觉得未来的世界是混合的。我认可方老师讲的——端侧非常重要，但我们认为云边端都很重要，不一定是端侧，而是混合的，这取决于你的业务场景，有些业务场景就适合在云端，有些业务场景就适合在端侧。
腾讯科技：虽然现在有手机端侧和混合式计算，但背后其实还是需要巨大的算力支撑，大模型的竞争是不是大厂在卷算力的游戏？
方汉：目前这个阶段，我们不得不承认大模型的训练和推理都需要海量算力支持，所以目前大厂是有优势的，这是一个事实。
任何一个事情，算力强的存在本质上是基于一个假设，就是大模型的迭代、能力没有上限，算力越多就能够换成等比的能力上限。但是从技术角度来说，任何一个技术都是有边界的。算力模式在目前这个阶段可能是主流的竞争业态，但长期来看会有混合模式。
微软刚刚推出的模型是在端侧推理，可能小模型就能够解决 80%-90% 的问题，剩下的 10% 需要大的算力、大的模型。即便强如 OpenAI 也在不断地降低给大家提供服务模型的规模，GPT-4 可能只有 20B，因此现在这个阶段是有很大的优势，但长期来看一定是百花齐放的局面。
大家的出发点或者创业的模式是不一样的，只有小厂才有颠覆性创新，因为对老的模式没有任何敬畏之心，本来就没有用户，没有市场，一定是用颠覆式的模式颠覆市场。不管是互联网还是移动互联网，现在的巨头企业在最早期阶段，一定是全新的商业模式、全新的产品颠覆原有的模式。
最早的互联网时代，一台伺服器按照现在的价格，可能和现在 NVIDIA 的 H100 差不多贵，那个时候是不是大厂有优势？但后来结果是开源軟體的出现迅速把伺服器从为小型机服务降到为 PC 机服务。所以目前只是一个中间阶段，并不会是终局，终局一定是剧烈变化的，无法预知的新的商业形态或者产品形态。
腾讯科技：虽然终局很难预知，但我们还是希望两位展望未来 AI 产业的发展路径。王总投项目的时候肯定和大家一直在讨论 AI Native，未来到底是不是 AI Native？
王晟：这是一个特别好的问题，也是对所有投资机构和创业者的提问。
过去我们讲的是商业模式创新，这些创新就是创造一种新的需求，解决一种没有被解决甚至没有被发掘出来的需求，就像滴滴打车和外卖。
大家都说 AI 互联网可以媲美 PC 互联网和移动互联网，但需要注意到有一个本质的不同，PC 互联网、移动互联网，包括 XR 混合现实互联网是基于设备，设备的用户量都是从零开始往上增加。
今天 AI 又创造出来一个新的计算设备，是依附于 PC 互联网和移动互联网的，所以 AI 今天更多的应用场景是赋能过去旧的场景，不作为一个创新事物，而是作为一种效率工具，能够提高效率、降低成本、增强体验。
站在投资人的逻辑来讲，其实 AI 就是一个工具，也是过去应用的延伸。今天大家有一个初步的共识，就是相信 Agent 属于 Native 的形式，它会完全改变我们和计算设备之间的关系。
过去我们是使用设备，把设备当成一个工具，由人类思考、决策、操作、规划，一旦有 Agent，设备就会变成智能物体，智能性在某些专业领網域不亚于一般的人才，可能会把很多任务交给它，不用思考、不用规划、不用尝试使用各种工具，不用操作。我们尝试赋予情绪和情感的时候，可以发现可能是 Digital Being，我们人和 Digital Being 发生的化学反应非常有趣。你在互联网上不知道对面是不是一只狗，将来你对面很有可能就是一个 AI，而你也分不清楚。
方汉：我觉得 AI Native 完全是一个伪命题，因为这是从 Cloud Native 衍生过来的。互联网大潮有 Internet Native 这样的说法吗？移动互联网时代有 Mobile Native 这样的说法吗？没有。为什么现在会有 AI Native？其实很简单，AI 就是降本增效，降低生产成本。
对于我们做产品的人来说，不要从技术的角度纠结这个东西是不是 AI Native，而是倒过来从用户的角度去推，能不能给 B 端带来效用，能不能给 C 端带来全新的创作内容和消费内容，这对所有的创业者和所有企业才是真正要考虑的问题。
腾讯科技：下次再有人跟王总说我是 AI Native，你要警惕这是不是提升估值的方式和说辞。
王晟：我觉得方总的思考没有任何逻辑上的问题，但投资人一直在提 AI Native 的事情，这就是一个名词，要是说这是 AI 原创也行，或者是 AI 新机会，那些描述比较复杂，大家就定义这样一个概念，形成一种共识。
腾讯科技：现在好像大厂大部分都在做基础大模型，创业公司可能出生背景比较豪华，本身也有很多创业经历，可以去卷一下大模型，部分 AI 创业者可能还会去探索应用，未来属于 AI 创业公司和大厂分别的机遇可能在哪里？
方汉：因为算力问题，大厂的优势可能是被放大了，这是我们认知的事实。
长期而言，我们看到的是由于大厂的算力和先发优势，大的 B 端赛道一定是大厂的天下，只有大厂才能提供落地；小的创业公司，要想做小而美也可以活得很好，选择小的垂类 B 端赛道就很容易达到盈亏平衡。
真正想变成一个巨头公司，小的公司一定是在 C 端进行颠覆式创新，去跟大厂 PK。大厂为什么不能兼顾所有 C 端赛道？因为牵涉到对所有已有 C 端赛道的依赖，做得太成功一定不适合在所有新的赛道全力以赴，全力投资，这样才会有移动互联网新的企业起来。
作为 AI 创业者来说，如果志存高远，一定要做成巨头的话就去做 C 端，如果想先积累实力的话就做垂类 B 端。
腾讯科技：过去我们也在讲产业互联网个性化服务太多，很难规模化，以至于产业互联网提及很多，但并不能够做出超级应用或者超级增长的巨头，中国市场上可能尤为明显，王总如果投 AI 企业的话更看重 B 端赛道还是 C 端赛道？
王晟：我们肯定会看重 C 端赛道，但 B 端企业赛道也比较重要。其实无论哪个赛道，对投资机构来讲，我们支持的是创新企业，所以必须投一个以创新为驱动力的大幅度创新。大的创新一定是创业企业，所有的渐进式创新更容易赢的都是大厂。
腾讯科技：希望二位给我们今天的议题做一个总结，AI 带来的究竟是渐进式的创新还是颠覆性的发展？作为一个浪潮中的企业，应该培养自身怎样的核心竞争力，才能在这股浪潮中不被大潮甩下？
方汉：我觉得渐进式创新在 B 端落地比较快，因为 B 端天生的属性就是拥抱渐进式创新，对颠覆式创新是非常恐惧。我做一个企业，不是做一个玩具，渐进式创新一定是 B 端必由之路。
颠覆式创新一定是在 C 端大放异彩，因为 C 端用户的迁移成本和对新事物的认知程度，远远低于 B 端，所以一定会在 C 端涌现出用户数更多，规模更大的新巨头。
这个产业有做管理者的，有做技术的，有做产品的，所有人都不得不去面对一个事情，就是要努力学习，明白 AI 技术的边界在哪里，能力上限在哪里，下一个突破口在哪里，这是一个不得不面对的现实。作为一个管理者，我花的最多的时间是阅读 AI 论文，如果不去读论文，我压根不知道 AI 的技术边界在哪里。
所有人都会被逼着读技术、理解技术，这是没有办法的事情，只有理解 AI 技术的边界以后，我们的创业者才能做出更好的颠覆式创新，产品和运营才能思考什么是 AI 能够赋能的，能够创造的以及破坏式的商业模式和产品模式。总结下来就是，拥抱 AI 技术，思考颠覆式的创新。
腾讯科技：好像这波浪潮以后，我身边关心 AI 的人都开始读论文了。
王晟：现在李沐老师已经被尊称为 "AI 投资人的论文之神 " 了，大家都会去读论文，一方面是学习，另一方面新的论文出来，如果真的是有非常积极的意义和重大的突破，马上就会跑过去问要不要出来创业。
腾讯科技：好像还有一些论文的作者都在被投资人追着问要不要创业。
王晟：未来应该是（渐进式和颠覆式）混合的创新。
过去企业开始拥抱 AI，原来有一个小模型，现在换成大模型，这个叫做颠覆式吗？业务的主线没变，只是某些环节变得能力更强，应用更好的 AI，所以是渐进式的。大模型提供出来的强力 AI 涌现超能力的范式本身是颠覆式的，各个企业提供的应用，无论对企业还是对市场，有的确实是颠覆式的，有的确实是渐进式的。
