汪华是我过去十多年里见过的最有远见的投资人之一,他从 2009 年开始参与创新工场的创立并坚定地笃信移动互联网的投资机会,这比移动互联网元年还早一年,比大众对移动互联网形成共识还早四年。他在 2011、2012 年出来布道的很多文章到现在回看都非常准确,而令人欣喜的是,最近几个月他又开始频繁出现在大众的视野中为 AI 站台。
在这次对谈中,我们再次把 AI 和移动互联网做了比较,梳理了 AI 发展的机会和演进路线,也不可避免地聊了很多 AI 和一级市场面临的问题,但不论如何,正如汪华结尾所说,对 AI,我们的内心都是火热的。
曲凯:我发现你今年又开始对外声了,我记得你 11、12 年经常出来讲移动互联网,后来的很多年都比较低调,直到今年又愿意出来讲 AI 了,你是看到了什么变化吗?
汪华:我本身比较宅 (笑),平时不太爱抛头露面。11 年是实在没办法了,当时大家普遍不太相信移动互联网的前景,所以我抛出「移动互联网的三个阶段」、「移动互联网的机会是互联网的十倍」这些观点,希望能拉齐大家的认知。
去年没出来是因为我发现 AI 身边所有人都相信,而且信得比我还狠,我出来讲反而会变成保守派了,但今年我发现大家对 AI 的态度又开始悲观起来了,所以我想再分享一下我的看法。其实这个暂时的降温特别正常,移动互联网也经历过,而它不久后就等来了各种概念的落地和大规模的商业化。
曲凯:我记得 11、12 年大家对移动互联网还是有很多争议。当时是经纬、创新工场和真格等比较积极,投了很多移动互联网的公司,更多的投资机构还不认可移动互联网的价值,那个节点为什么大家存在这么大的非共识?
汪华:当时确实大部分人还没看清移动互联网的机会,我觉得大概有 3 个原因:
(1) 很多人在用静态的思维看问题,没意识到事物的发展规律。当时手机贵、资费高、带宽低,所以大家觉得移动互联网不行,但根据工程推演,其实能很明确地推断出来,这些问题一定会得到解决,智能手机的渗透率和性能在未来肯定会大幅提高。
(2) 大家认为移动互联网是运营商的天下,无法孕育出自由开放的商业业态。从 03、04 年开始,所谓的移动互联网就是以运营商增值服务的形式存在,运营商主导一切,所以很多人认为未来的移动互联网也不可能摆脱运营商的控制。
(3) 不够耐心,忽略了移动互联网爆发需要的时间。在新的硬件平台上开发 Native 应用需要好几年的时间,得沉下心来探索移动端的原生场景和特点。以视频为例,大家最早是把 Youtube、爱奇艺直接搬到手机上,一直到 15 年才出现像抖音这样的正确答案,它从产品交互到内容形态,各方面都有根本性的变化。
曲凯:但当时的聪明人应该还是非常多的,对吧?你觉得当时大家都看不到这么大的机会,是一个很正常的事情吗?
汪华:我那时候到处演讲,确实见了许许多多聪明人,但我发现真的能破除这三层认知偏差的人少之又少,可能有些人能意识到其中的一层两层,也有些人确实有远见,但一段时间内看不到进展可能就又动摇了。
曲凯:到 13 年左右市场终于达成一致,认可移动互联网的机会了,这又是怎么来的呢?
汪华:到了 13 年,一切都已经发展成既定事实了。如果说之前是「因为相信而看见」,那时已经是「因为看见而相信」了。
曲凯:所以就还是得等看见才能相信。但移动互联网早期,大家虽然有很多非共识,还是有不少创业者拿到了投资。而现在尽管大家对 AI 达成了一定的共识,但落地情况和市场反馈反倒比较低迷。
汪华:我觉得是因为 AI 在一开始就取得了超出它应有阶段的热度。移动互联网取得共识,整整花了 5 年时间,从 08 年到 13 年。而这次的大模型几乎是从第一天开始就达到了共识,大家都害怕错过机会,所以第一年就已经提前给了它 14、15 年的待遇,但 AI 实际的技术成熟度还不如 2010 年。移动互联网出来的时候虽然也是新平台,但有 10 年的 PC 互联网基础,不存在成本问题,也不存在做不出来的问题,和现在的 AI 完全不在一个技术起跑线上。
曲凯:现在大多人会把 AI 比作移动互联网,也有人把 AI 比作电、比作蒸汽机、比作电脑、比作云、比作 PC 互联网,当然也有些人觉得它是泡沫,所以更类似 web3 和元宇宙,如果一定要用一个比喻的话,你会比作什么?
汪华:我觉得要看 AI 模型能达到的技术边界,我们可以把它拆分为三个阶段:
第一阶段是一个交互层的革命,这大概和移动互联网是同一量级的机会。当 AI 在指令遵循和复杂能力上进一步提升,有 GPT-4 以上的语言能力和多模态能力时,它可以重塑所有的前端交互,同时也能将一切有人参与的工作效率提高几十个点,甚至几倍。这个阶段是 100% 可以达到的。
第二阶段,如果 AI 能进一步突破技术上限,实现可泛化的广义自动化,那这时 AI 就更像是蒸汽机了,它会是 10 倍于移动互联网的机会。这种情况下,AI 将能够完成复杂指令的遵循、实现长周期的任务执行,幻觉和推理问题都可以得到解决,具身智能也有可能真正实现,也就是说,我们能够真正实现物理世界的一切自动化和一切可交互。但这个阶段技术上能不能达到还不确定。
第三阶段,如果真的能实现 AGI,那除了人类走出非洲这个事情可以和它媲美之外,我再想不到什么合适的比喻了。
曲凯:你觉得 AI 最后究竟能走到哪个阶段?
汪华:我现在比较相信,仅基于现有的 transformer 等技术架构做 scaling,高概率做不出来 AGI,能不能做到第二阶段,实现复杂任务的自动化,我个人认为大概有 50% 的可能,这个揭晓谜底应该只要 3-4 年。如果能做出来,3-4 年肯定能做出来。如果做不出来,那可能就做不出来了。
曲凯:你 11 年曾经精准地预言了移动互联网的三个阶段,分别是工具→娱乐社交→电子商务,如果现在要预测 AI 的 roadmap,你觉得顺序会是什么?
汪华:我现在推测的顺序是:
(1) 2B 方向
(2) 生产力工具
(3) 大用户量工具
(4) 图文级别的社交娱乐类产品
(5) 海量的多媒体娱乐产品,以及真正意义上的商业重构 (类似当年的 O2O)
大概 3-4 年把这个顺序走一遍。
这个和移动互联网会稍微有点区别,因为当年移动互联网是跟着系统成熟度和普及率走的,但现在有推理成本的问题,所以现在往往是先做生产力工具。这类用户愿意付钱,而且使用量也小,比如说用户一天做搜索最多做个七八次,ChatGPT 人均使用时长也就是七八分钟。但是如果拿大模型去做 Chatbot,我看过的很多社交娱乐产品平均用户使用时长是 150 分钟。
曲凯:移动互联网和 AI 有很多不同,比如他是一个硬件平台的迁移,几亿人从没有智能手机到有智能手机;比如它让几亿下沉市场的人跳过了 PC 时代,连上了网;比如它具备了移动属性、摄像头等,但 AI 似乎带来的变化和增量远小于当时,这会是一个问题吗?
汪华:移动互联网有几个特性,第一是联网扩充新场景,这是 AI 所不具备的。第二是创造新的交互界面,这是 AI 也可以做到的,而且未来的具身智能甚至可以把交互从数字世界拓展到物理世界,将来大家做 APP 就不是做数字世界的 APP,而是在做物理世界的 APP 了。
同时 AI 还有一个很强大的,移动互联网所不具备的特性,就是广义的自动化。当然移动互联网能发展到今天的规模,部分也归功于第一代 AI 所带来的自动化推荐算法。但总体来说,移动互联网还是不够智能,我们依然要雇佣很多外卖员骑着电动车在大街小巷奔波,各种业务依然要招聘员工做审核,做交付,等于是前端赛博,后端朋克。而未来的 AI 在前端能给我们带来全新的交互体验,在后端能重新定义整个工作流,重构非常多的商业业态。
曲凯:如果回到十几年前,基于现有的经验和认知,让你重新抓移动互联网的机会,你会做哪些不一样的事情?
汪华:我觉得当时对人的研究是不够的,这点在 AI 投资中会更加重要。在不确定性增强的情况下,现在会更加依赖创始人本身的能力。一个人现在做的,跟将来真正拿到结果的,大概率不是一件事。举个例子,王兴最早做的团购,在现有的业务板块里压根就没有那么重要。张一鸣也是一样,但他早期的内涵段子等产品矩阵为他带来了珍贵的早期流量。
曲凯:很多人说,AI 目前的技术栈不稳定,所以倾向于投技术背景的人,你怎么看?
汪华:在行业的最早期,投技术是没错的。互联网早期最值钱的公司也是 Cisco,是 Netscape。但随着时间越往后走,技术逐渐变成大白菜,模式和商业会变得越来越重要。
对创业者来说,在此之前,主要是技术和资本游戏。但我觉得最晚到明年初的时候,对技术的需求就不那么强了,考虑到你可能还要提前做一些准备,所以开始做 2C 应用的最佳时间点,其实就是接下来这几个月。
曲凯:大家看到我们这次对话就可以考虑入场了?
汪华:是。等到明年上半年, GPT-4 级别的模型推理成本可能就会降到几毛钱每百万 token,相当于维持一个 DAU 可能只需要几分钱,就已经完全不心疼了,另外,开源的多模态模型也会达到一个可用的级别,而且价格也会被很快打下去。
曲凯:我们回头来看,最好的一批移动互联网公司是在 10-12 年间成立的,虽然他们的产品形态后来基本都经历了比较大的变化。你怎么看待 AI 领域中的先发优势?今天进场和两年后进场的区别是什么?
汪华:其实移动互联网早期,很多先发的人,也成了先烈。比如小咖秀、美拍这些产品,当时已经具备短视频形态了,只不过没有完全跑通,他们最大的价值是为后面的抖音提供了养料。
不过现在的 AI 肯定也存在一些明显的先发优势:
一是数据。现在的 AI 模型还是很依赖数据,早入场就能早积累。
二是流量。尤其对于 C 端应用来说,可以先积累一批用户。像内涵段子和今日头条,其实就给日后的抖音带来了很大的流量优势。
三是融资。在资本环境这么差的时候,如果能率先打响自己的名声,争取到投资者的关注和青睐,也是非常实在的先发优势。
曲凯:你怎么看开源和闭源模型的竞争,未来模型产业链会是怎么样的格局?
汪华:在早期阶段,模型确实还是挺重要的。但是当模型性能到了一个软的天花板之后,模型本身只是一个工具而已,最重要的还是应用。
所以可能的情况是,未来特别小的公司大概率是用闭源模型或者第三方模型,这样最便宜、最灵活。如果自己去研发或魔改开源模型,反而需要一些技术能力,中上的公司才会选择用开源模型去做应用。但真正的大型应用,高概率还会做很多自有的闭源模型,或者魔改开源模型,尤其当达到亿级日活的时候,模型跟应用肯定是一体化的,因为只有定制的模型才是效率最高的,也才能保持和竞争对手的差异性。到时候一个产品也会是很多模型的组合,大家不会简单地去站队开源模型或闭源模型。
曲凯:未来整个的应用生态会发生更剧烈的变化吗?比如会不会真的是 APPless 的,手机是最大的入口,其它的 APP 都变成后端服务商?
汪华:我觉得变成什么样还不好说,但变化的方向应该是基于一个原点,就是人的天性和需求是不变的。所以有了 AI 之后,所有任务都可以按人的目的和需求去进一步重构。
比如搜索,它其实是很多任务的前置组合,而不是任何一个任务本身,但是之前把它切分出来,集中由一个平台来做,实际上是最有效率的。这是过去世界定义 APP 的方式。在移动互联网时代,搜索已经被一些垂直 APP 分食了,抖音、微信、小红书、知乎都吃掉了一部分,到了 AI 时代这个趋势肯定会进一步加剧。
曲凯:创新工场现在的投资逻辑是什么样的?你们在看哪些方向?
汪华:技术本身的迭代还没有停,所以无论是多模态还是更好的技术,我们都还在关注。从今年上半年开始,我们很大部分也开始投应用,从生产力工具,到 2B、 2C。另外去年我们投技术背景的创始人比较多,但今年产品、商业也都在看。
曲凯:你会给当下的创业者或者投资人一些什么建议?
汪华:一是大家现在过于焦虑了,而且经常随着市场的变化,太快地改变自己的想法和观点。AI 到现在为止,才一年半的时间,但是大家的期待值却拉得超级高。如果 OpenAI 或者某个技术出来得晚一点或者早一点,就会变得很沮丧或者很兴奋。
二是有时候大家太聚焦于 AI 本身,并没有仔细去想怎么挖掘用户需求,AI 本质上只是提供了一次重新洗牌的机会,但要怎么出牌还是要着眼于用户。
曲凯:上一波移动互联网的时候,大家会 challenge 这个事如果百度、腾讯、阿里做了怎么办,现在又有字节、美团这些公司,就好像爬金字塔,塔尖的人越来越多,下面的人就越来越难做,你怎么看这个问题?
汪华:一个新的技术周期,越是早期,大厂优势越大,但到了晚期,创业公司的机会会更多。
在最开始的基础设施阶段,确实基本就和小公司没啥关系。这个在移动互联网早期也是一样的。
在早期的应用阶段,更多是基于现有应用加 AI,这大部分也还是传统公司的机会,比如微软的 Copilot。
但创业公司的机会依然是存在的:
(1) 去年也有一些出海的公司,第一年就收获了很可观的用户量和收入,比如 Heygen。尤其 2B 和工具类更是小公司的机会,而这样的机会以后会越来越多,因为 AI 本身能把很多东西都重做一遍。
(2) 大厂第一是要守住现有的主营业务,第二是要去砸最大的战场。这就意味着有非常多的事情大厂不会去做,即使做也是这个团队里面很少的几个人,根本要不到一线的资源。
(3) 大公司在构建最大的那些项目的时候,它会有很多上中下游,这也可以给小公司提供很多生存空间和赚钱机会。
而且越往后走,越会出现全新的 AI native 应用。对于大厂来说,全新的业务是很麻烦的,大厂对于合规和版权的压力更大,很多情况下会有法律争议或者内部的运营组织压力。这也是为什么当年 Google video 会输给 YouTube。包括现在在美国多模态的应用,大厂推进速度都不如创业公司。
曲凯:一级市场本身就追求小概率的大成功,成功是个低样本的事件,而且需要超长周期的反馈。在这个行业里,聪明会不会并不能发挥最大的效用,我不知道你有没有过担心,这其实是一种对你天赋和能力的浪费?
汪华:一级市场的不确定性确实非常强。就算认知对了,是不是能押对正确的团队?是不是能平稳地度过周期?这些都很大程度上是依赖运气的。所以说实话,认知的变现,二级市场确实是比一级市场更快的。
曲凯:所以最后大家都去炒股了。
汪华:对,比如说我看清这个事之后,我自己也买了英伟达,这个兑现速度比一级市场快得多。而且现在的一级市场已经没法去追求小概率的变现了,这个是美元机构的风格,但现在美元已经基本走光了。国内一级市场已经人民币化,追求的是确定性的回报,这个在我看来是 AI 比起移动互联网在中国发展遇到的最大阻碍。
曲凯:最后一个问题,在你整个的从业生涯里,印象最深刻的 moment 是什么?
汪华:过去的在我看来都已经过去了,我现在更多在期待未来。我刚刚说得很保守,但内心还是很火热的,哪怕没有达到 AGI,只是达到了复杂任务自动化,可能也是我读近代史以来都不会经历的,整个人类社会的巨大变化,这比我从业生涯中的任何经历都更 exciting。
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