借ChatGPT蹭热点？硅谷投资人这样辨真伪

本文转自：第一财经

记者：高远

摄像：傅振东、赵力

石建平，蓝驰创投投资合伙人。2019年加入蓝驰创投，关注企业服务，人工智能，硬科技领域的早期投资。曾就职于美国甲骨文并担任全球研发高管，带领跨国研发团队致力于中间件、移动数据库、和融合通信领域的产品研发，并负责相关产品的全球市场拓展及客户运营管理；曾创业成立多米音乐，发展成为DAU过700万的独立移动音乐服务领域的领头企业。拥有超过20年的IT产业与跨国企业管理经验。毕业于美国德州大学奥斯丁分校。代表项目包括：即时设计、山海半导体、mcu-云途芯片、万智生科技、炎凰数据、白鲸开源、APIFox、潞晨科技等。

观点集锦

ChatGPT火爆 是真需求还是假风光？除内容赛道外AIGC 有很多应用场景待突破人工智能依然无法突破人类的创造力么？平台类UGC将因AIGC到来发生重大变革视频时代更高端的人工智能应用指日可待ChatGPT加持下 新能源汽车赛道可能出现新技术探索是否真有ChatGPT概念？硅谷投资人这样辨真伪AI应用边际与隐私保护将是长期需求

采访摘要

ChatGPT火爆 是真需求还是假风光？

第一财经 高远：感谢石总接受第一财经专访，AI在过去这一二十年曾经被资本市场非常追逐，但有一段时间是似乎销声匿迹了一样。但进入今年开年之后，我们发现似乎它又重新热了起来。我很想知道在这当中究竟发生了什么，您认为目前这一赛道的机会真的来了吗？

蓝驰创投投资合伙人 石建平：最近一段时间，人们广泛关注AI技术的发展，其中有两个重要的应用场景备受瞩目。

一个是Midjourney和Stability Diffusion，这些与AIGC相关的应用引发了人们极大的兴趣。此外，还有一些基于自然语言生成图片的应用，这让许多消费者第一次真正参与到AI技术创造的生活中。

另外一个是最近的ChatGPT，让大家能够用自然语言生成更优美的文字，发现新的知识，这个让整个行业看到了下一代AI普惠化的能力。

这个是有可能通过大家靠亲身体验带来的引爆点。但其实下面底层的技术创新才真的是为最重要的推动力。

过去20年AI技术在一个逐渐形成、成熟的过程，但是初期的技术也都比较分散。在2017 、2018年，技术界出现了transformer和attention底层的技术创新，用非常简单的理念和架构去表达世界上各种各样的知识。

除内容赛道外AIGC 有很多应用场景待突破

第一财经 高远：目前来讲AIGC也好，ChatGPT也好，它目前的机会是否仍然是集中在内容创作的这样一个层面上？

蓝驰创投投资合伙人 石建平：我认为这是其中的一个能力。这段时间大家有没有看到Bing发布会的视频，很明显感受到 AI不光是在做创作时产生了非常大的价值。

在搜索行业里面，从雅虎搜索、谷歌用PageRank做排序，再到百度，搜索的体验都有一些增量性的改进，但是在本质上的体验还是比较类似，它更是一个知识探索的工具。

看到Bing的产品以后，我们就会发现，由于大模型、ChatGPT这些能力，搜索已经是一个用下一代AI知识去赋能的能力了，这在整个人类的知识挖掘的效率大幅提升了。所以在这种场景里面，AI已经不是简单的内容生成。

另外一些新的机会就是 AIGC。大家说C表达content内容，其实AIGC的 C还可以表达成control或action。所以这里面的想象空间不仅是覆盖了内容创作者，对我们看到的所有知识工作者的能力的加强和效率提升上会有巨大的贡献。

因此我们不仅看好内容生成这一方面，也非常看好未来对企业服务、整个生态，包括社交、搜索、ToC产品的机会。

人工智能依然无法突破人类的创造力么？

第一财经 高远：在人工智能开始之初，大家一直有一个比较一致的判断，就是人工智能它很难超越人的创造力。但我们发现其实像我们个人体验ChatGPT之后，发现它其实在某些时候和创造力方面已经在做突围了，所以我很想知道这是否会影响到内容创作者、包括程序员、包括金融业的服务者等等，是不是这样的一些行业马上被人工智能所替代的时间会到来，这个时间点是否已经在您的判断当中？

蓝驰创投投资合伙人 石建平：我并不把它定义成一个突破人的能力的这种创造、创作。这是原始创新吗？不一定。

人类的很多创作是在不同层面的。一些基本层面，如技术层面的创作，通过 AI模型、 AI技术，能够让人的效率会更高。人类需要朝上再赋予一个更原始性创新的思路和思考，这是第一个；

第二、我也是工程师出身，很典型的一个例子，我们在写程序的过程中，也有很多的重复性的工作。但有了这些工具以后，这些重复性的工作效率大幅提升了。因此我更能够聚焦那些更本质性的、更难的一些问题。所以我的产出、我对整个社会的贡献、对企业的贡献有可能会更加大了。

所以一些重复性的能力有可能会被替换了，但是在一些更高阶的能力上面，其实留给人类有更多的想象和工作的空间。

平台类UGC将因AIGC到来发生重大变革

第一财经 高远：在资本市场当中，包括可能您在看那些标的，有一些是平台性的一些公司，它有一些UGC的这些产品，要推向这个市场当中来。随着 AI进一步的深化，这样的一些平台的这种机会，或者说它未来的投资的价值，您是怎么来看待的？

蓝驰创投投资合伙人 石建平：人类对内容的渴求是永远存在的，而且在持续的提升。AIGC以后，相信内容丰富度还会大幅提升。AIGC在图片领域，大家感触特别深的是什么？图片是过去人类创作很难去想象的创作内容的方式。

内容的创作性平民化了以后，每个人都是PGC的创作者。平台还是有非常大的机会，但它的模式不一定全能够依靠UGC来做。我相信也有很多的创业公司在探索用 AIGC做平台性落地，这也是有非常多的想象空间。

但关键是说如何形成这些更好的生态、更好的壁垒，因为这是创业者和投资人永远都要去思考的一个问题。

视频时代更高端的人工智能应用指日可待

第一财经 高远：就像我们现在这样，可以通过视频远程对话一样，一个视频的时代到来之后，很落地的一个应用场景来讲，比如说我们这个工作，一个有逻辑性的视频编辑、一个有审美的视频编辑、一个有一定创造力的视频编辑，目前它投入的时间成本还是非常大的。在这方面如果要跟AI结合的话，形成一个把一些所谓的重复性的劳动委托给他们，然后人类做更加有探索性的这些工作，您觉得这种应用是不是很快会到来？这样的一个赛道您认为它的机会是什么？

蓝驰创投投资合伙人 石建平：是的，因为已经有参照物了。美国有几家创业公司像Jasper，在文字写作上面，它不仅能够生成非常优美的文字，还能够按照你的爱好、你的格调、你的风格去做调整，也可以对我们创作的文章，做自动化的完善和修改。图片也是在这样发生的过程中。视频对整个模型压力会更大一些，因为它承载的内容非常多。

也有一些早期的项目能够生成部分的视频内容，通过更高效的一些工具把部分生成的内容组装起来。未来我相信能够通过AI生成的视频内容，占据的占比会越来越大。随着算力与模型的提升以及知识的积累，我相信这只是时间问题。

ChatGPT加持下 新能源汽车赛道可能出现新技术探索

第一财经 高远：新能源汽车这个领域当中，它最强的是三电系统和视觉系的雷达系统，来凸显它的独特性和优势。如果说我们ChatGPT的这样的一些技术应用在新能源汽车领域当中，是否会有一个新的赛道的投资机会的到来？

蓝驰创投投资合伙人 石建平：对，这是非常好的问题。汽车是除了办公室和家里的第三个生活空间，汽车行业里面我认为第一个是视觉，在汽车赛道大家碰到的挑战，包括自动驾驶等等都在解决的问题是什么？都在解决视频、视觉里面一些边角的Corner Cases，一些比较边缘的场景。这段时间虽然我们说大模型主要是解决自然语言处理的方向，其实也有很多的学术界、工业界的人开始探索，用同样的技术架构和运行模型去做视觉识别，很多Corner Cases有可能就变少了。在自动驾驶、辅助驾驶过程中碰到的这些视觉分辨的问题等等，它的能力就大幅提升了，这是很多汽车行业的前瞻从业者在探索的技术，这是第一个；

第二、就是汽车中的体验也是有大幅改进的地方。人机交互的界面，我认为是用自然语言非常好的方式。人类最自然的交互和控制的手段，一个是手，一个是语言，还有表情。所以我认为未来的交互模式会发生非常大的变化。

是否真有ChatGPT概念？ 硅谷投资人这样辨真伪

第一财经 高远：ChatGPT 出来之后，很多投资标的是声称自己是相关的概念股，我们仔细观察之后发现它其实是很边缘的一些应用，甚至有些牵强。从选标的的角度来讲，您如果想判断它是否是ChatGPT的概念股，您会从哪几个维度进行选择和判断？

蓝驰创投投资合伙人 石建平：第一、在交互的过程中，你觉得它表达的这种方式、语言是不是看上去就像人写的一样，非常专业，不像机器生成的；第二、内容的完整性和安全性；第三、及时性。有些ChatGPT 的应用，有可能用了很多历史数据在训练，它不能反映最实时的情况，这对人类来说是一个非常重要的需求。

作为我们专业投资者来说，我们也注重和团队去交流，去看他们的底层技术到底是什么，是自己研发的、开源的，还是去调用第三方的。当然调用第三方的也没问题，至少说的和做的能够匹配上，当然也取决于这个项目的本身，它的定位到底是场景为主、体验为主、还是底层的基础设施的创新为主，所以我们用不同的考量维度去判断。

AI应用边际与隐私保护将是长期需求

第一财经 高远：前些年就有AI换脸的这种技术已经实现了在影视剧当中应用等，现在我们很多的应用当中都是靠人脸的识别作为你ID的这样一个认证的基础体系。如果ChatGPT 包括AIGC未来大范围的应用之后，这样一个安防领域的提高级别的行业或者场景的应用，是否会是一个很现实的投资的赛道？

蓝驰创投投资合伙人 石建平：这是个很好的问题，其实已经有对抗性的技术手段能够去识别，这方面的对抗都互相在迭代。以AI模型为驱动，这个情况下面有很多和安全、责任、真实性、隐私、侵权等方面的问题需要去解决，也有很多的科研要去做，同时也有很多的创业机会，作为从业者也需要非常关注这个问题。

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