对话华映资本董事刘天杰：小场景AI创业有机会
去年 11 月起，华映资本董事刘天杰就开始重点看 AIGC 创业公司，到 6 月 18 日记者采访时，他看了有近 100 家，最后决定投 3-4 家。
华映资本成立已有 15 年时间，目前投资项目覆盖科技、消费、企业服务和数字经济等领域，投资回报率在国内风险投资机构中排名靠前。AI 是华映资本看好的赛道，用华映资本创始管理合伙人季薇的话说，ChatGPT 引发的生产力革命，是当下低谷中大家看到未来的希望，是人类走向智能时代的开端。华映内部认为，大模型在使得行业决策范式发生本质性变化的过程中，数字化投资将有非常多重做一遍的机会。
不过作为重点看 AI 领域的投资人，刘天杰相对谨慎，出手并不多。他总会问 AI 创业者一个问题： 你们都是在开源大模型基础上做产品，技术壁垒是什么？ 对于这个问题，很少有人能回答他。
这与 2015 年上一轮 AI 热潮截然不同。当时的 AI 公司有技术壁垒，但缺应用场景，只能在安防、人脸识别等小领域应用。现在是 AI 技术大爆炸，应用场景无处不在，但谁都不敢保证自己目前的核心技术，明天会不会被 ChatGPT 颠覆。
最终，在资本市场上，投资公司们对 AI 投资持谨慎态度。虽然创业者跃跃欲试，技术日新月异，然而进来的钱却并不像人们期待的那么多。
在一级市场出手谨慎的不仅华映资本一家，很多机构都处在积极学习和冷静观察的阶段。 华映资本管理合伙人章高男告诉记者，投资人对大模型的进化和预判，还有很多不确定性。之前的行业，章高男主要关注 增量市场、高壁垒和行业前三 的公司，在 AGI 领域的投资，他又加了一个约束条件：必须能够产生稀缺私有数据。
目前华映资本拟投资的 AI 公司，主要做大模型在各行各业的应用。刘天杰相信，AIGC 赛道会长出一些大公司，即使不能达到字节跳动的体量，但达到滴滴的体量还是有可能的。只是一切都还需要时间。他一边谨慎出手，一边继续寻找。
刘天杰：我们一直关注 AI 领域，赶上了几波浪潮，从 2015 年就开始投资一些公司，目前已经布局的有数据库及人工智能基础软件独角兽企业天云数据、AI 数据标注和数据管理服务企业星尘数据、AI 视觉在零售场景的应用企业零眸智能等。很多华映被投企业，比如金柚网、夸父炸串等的业务也结合 ChatGPT 等 AI 领域的技术发展自身的业务。
这一波是 ChatGPT 出现后我开始重点关注，从去年 11 月开始看相关的项目。最近有几家公司都在交割过程中，主要是大模型在各行各业的应用。这几家有做大模型本身，有做 3D 生成，有做大模型介入到工业自动化场景中，甚至介入到机器人中的企业。
大半年时间我们看了没有 100 家也得有大几十家公司。但值得投很少。现在整个一级市场，除了几个美元大基金出手一些大模型项目外，其他机构都比较谨慎。
刘天杰：这是因为，第一，现在 AI 技术进展太快，很难讲下一步 OpenAI 会发展成什么样，也许你今天很看好的公司，明天 OpenAI 突然就成了它的竞对。第二，国内确实与国外有代际差距，大家投起来意义不大对话华映资本董事刘天杰。
经济观察报：当前国内出现了一些大模型创业公司，比如 minimax、光年之外、百川智能等等。你觉得他们能做出来吗？
刘天杰：我希望他们能做出来。大模型领域，国内创业公司肯定有机会，但是怎么解决算力问题，成本问题、语料问题等，这些是创业公司需要思考的。
刘天杰：是的，很难讲 ChatGPT 的出现对于国内的 AI 市场来说是不是一个好事。比如说上一波 AI 四小龙 ，股价都跌得很惨，本来预期能随着 AI 热迎来一波新的高潮，但现在看也没有复苏迹象。
刘天杰：现在确实有这个问题。这也是国内 AI 投资一直以来的问题，大家第一时间会问：你的场景在哪儿？客户在哪儿？营收在哪儿？但 AI 这件事，你问 OpenAI，这些问题它也回答不了。
刘天杰：现在分成两类公司。一类叫 native AI，就是跟着 ChatGPT 起来的这波，比如我们投的一个创业者，他是算法天才，也很年轻，刚刚本科毕业：小场景AI创业有机会。他们没有经历过上一波 AI 的洗礼，整个公司架构、产品思维都是用大模型的逻辑。另一类是之前做过其他 AI 项目，甚至可能不直接做 AI，但是 AI 热潮来了后在自己产品中加了一些 AI 的公司。
刘天杰：我自己个人现在多数精力还是放在第一类公司上，因为我觉得确实不一样。比如像 OpenAI，他们的组织架构、资本架构，与上一代 AI 公司完全不一样，他们内部没有那种层级，完全是小组制和项目制。其实这一代 AI 公司，有没有算法天才是非常重要的。
刘天杰：很难。因为技术上确实有差距，而且别人也都知道你的算力问题很难解决。前几天海外有人采访山姆 · 奥特曼（OpenAI 创始人），问他中国的 AI 发展到了什么阶段，他回答说他完全不知道。这其实是海外对于中国大模型的代表性态度：我不知道你在干嘛，我也不关心你在干嘛，因为我知道你对我形成不了什么威胁。
刘天杰：中国人从来都是反应慢，但是比别人勤奋。我觉得还是有机会的，因为国内这么大的需求，不管是做 to B 的还是 to C，其实都有戏。
刘天杰：应用层我觉得有很多机会，就像 SaaS 一样，这是一个基于产业、基于行业的东西，不会有那种特别大的公司出现，但我觉得每个行业可以跑出几家上市公司。
刘天杰：创业者现在太过热情，大家都觉得这是一个弯道超车的机会，但大家都回答不了一个问题——壁垒在哪。因为他们都是在开源大模型上，推一个自己的小模型，这件事成本太低，用一个单卡就能训练出一个几十亿参数的模型，没有人能回答壁垒问题。
刘天杰：对。这是这一轮 AI 浪潮与上一轮相比区别最大的地方，当时的 AI 公司很容易回答壁垒的问题，但不容易回答场景的问题。上一波 AI 只能用于很单一的功能，比如做计算机视觉，只能识别人脸或只能识别木头，相对弱智。
这一波大模型浪潮中，理论上来讲 AI 能做一切。但因为底层架构开源性质，大家都知道怎么做，所以使得壁垒很低。
刘天杰：我觉得 C 端产品是未来 AI 真正爆发的领域。现在的一些 C 端智能产品存在问题，比如家庭机器人都不太智能，扫地机器人连扫地路线都搞不明白。但未来家庭机器人一定会更智能，它甚至会成为家庭的一部分，甚至是家庭伙伴。
现在也有很多人在做，几乎所有做 to C 机器人的创业者都在想朝这个方向发力。to B 场景也一样，比如机器人自由度的增加，毫无疑问是未来很重要的应用。
To C 还有一个领域是下一代计算平台，或者说下一代计算终端，以 AR 眼镜为例，它可以作为用户的一个 器官 ，使用自然语言的交互，这大大的促进了 VR、AR 设备的研发迭代进展，所这部分是我们现在 C 端较为关注的。
刘天杰：有一些类似 Siri 的应用，即所谓的个人助手，我觉得这其中没什么机会 . 因为这是 OpenAI 最核心的一部分，他们一定会自己做，而且一定能做得非常好。
刘天杰：或者说做 OpenAI 不屑于做的，一些它懒得做的小场景，它就把 API 放出来给大家，这其中是有一些机会的。我觉得未来即使是做 OpenAI 插件也能出一些很大的公司，就像阿里巴巴或微信体系里也出了一些很大的公司一样。
刘天杰：我相对来说还比较保守，但是谁也说不好未来会怎样。比如可能突然之间某家企业就做大了，就像这一波 AI 公司里，谁也没想到最后跑出来的是微软，之前所有人都觉得谷歌在 AI 领域领先很多，最后却发现微软把谷歌打得毫无还手之力。