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AI繪畫(huà),VC投不動(dòng)

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AI繪畫(huà),VC投不動(dòng)

VC的錢會(huì)越來(lái)越不好拿。

文|獵云網(wǎng) 孫媛

“現(xiàn)在你去投AI繪畫(huà)應(yīng)用型項(xiàng)目,基本投十個(gè)死九個(gè)?!?/p>

就在2周前,銀杏谷資本企服高級(jí)投資經(jīng)理鐘偉成剛剛在公司內(nèi)部對(duì)AI繪畫(huà)進(jìn)行了一頓輸出,作為關(guān)注AIGC的投資人,鐘偉成早在七八月國(guó)內(nèi)AI繪畫(huà)興起之時(shí),便饒有興致地嘗試了一番。

然而,AI繪畫(huà)的火熱似乎跟它生產(chǎn)內(nèi)容之精良形成強(qiáng)烈反差。奇形怪狀的人物或者動(dòng)物圖片、雜亂無(wú)章的二次元圖像內(nèi)容,都讓他能感覺(jué)細(xì)節(jié)刻畫(huà)之粗糙背后,當(dāng)下AI繪畫(huà)內(nèi)容生成可控性之差。

而這樣的表現(xiàn)或許可以側(cè)面解釋為何國(guó)內(nèi)AI繪畫(huà)的人紅歌不紅,除了生成式AI平臺(tái)TIAMAT于10月完成融資,6pen、draft.art、大畫(huà)家Domo、盜夢(mèng)師等創(chuàng)企均未憑借AI繪畫(huà)獲得新一輪融資。

資本圈達(dá)成捂手沉默的共識(shí)背后,鐘偉成一語(yǔ)中的,“不投,是因?yàn)榇蠖鄶?shù)的AI繪畫(huà)應(yīng)用,本身技術(shù)門檻不高,都是在國(guó)外的Disco diffusion、Stable diffusion開(kāi)源模型上改改就拿來(lái)用了,圖像生成的可控性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到商用的水平。”

被炒火的AI繪畫(huà),難成投資標(biāo)的

其實(shí)早在2022年年初,AI繪畫(huà)便在社交平臺(tái)上引起過(guò)小范圍的狂歡,但由于成本較高,推廣范圍也因此受到了限制。直到海外公司Stable Diffusion開(kāi)源后,行業(yè)獲得了關(guān)鍵性技術(shù)的突破,許多基于Stable Diffusion模型的應(yīng)用紛紛入局,國(guó)內(nèi)大多AI繪畫(huà)都是基于這一模型。

但這樣一來(lái),各家國(guó)內(nèi)應(yīng)用就好似站在同一起跑線,甚至并無(wú)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

某機(jī)構(gòu)合伙人張斌從P/UGC到AIGC,過(guò)去兩年一直對(duì)賽道有所關(guān)注,也投了一些元宇宙項(xiàng)目。今年九月份在新加坡,他就關(guān)注到了AI繪畫(huà)在推特、Facebook上的熱潮,用戶的反應(yīng)自然證明了應(yīng)用背后的價(jià)值。

其中較受歡迎的平臺(tái)“意間AI繪畫(huà)”排隊(duì)人數(shù)一度高達(dá)8萬(wàn)人。根據(jù)其團(tuán)隊(duì)在官方公眾號(hào)公布的用戶數(shù)據(jù),該平臺(tái)自9月30日上線到11月12日,注冊(cè)用戶數(shù)迅速增長(zhǎng)到117萬(wàn)。到12月初,這一數(shù)字更是超過(guò)1000萬(wàn)。

“雖然畫(huà)出來(lái)亂七八糟,但大家依然會(huì)愿意堅(jiān)持創(chuàng)作、嘗試,就意味著AI繪畫(huà)本身是有很深刻的底層需求和客戶價(jià)值?!?/p>

來(lái)源:小紅書(shū)截圖

張斌直言,當(dāng)下用戶沒(méi)有必要去關(guān)注最終畫(huà)出來(lái)的東西好不好看,或者說(shuō)是不是符合要求,因?yàn)锳I繪畫(huà)的價(jià)值遠(yuǎn)不是說(shuō)現(xiàn)階段就畫(huà)出來(lái)一個(gè)腦子里想象的完美的圖。“AIGC現(xiàn)在的價(jià)值已經(jīng)非常明顯了,它可以讓大量的創(chuàng)作性工具,或者說(shuō)大量的創(chuàng)作型人才,至少在創(chuàng)意階段,或者說(shuō)在前期的生產(chǎn)制作階段,未來(lái)將會(huì)很大程度上被替代?!?/p>

作為投資人,張斌認(rèn)可AIGC本身是能夠大幅度解放生產(chǎn)力的技術(shù)突破,然而面對(duì)著C端的喧鬧,他依然堅(jiān)持不投,因?yàn)椤笆忻嫔喜](méi)有特別好的標(biāo)的去值得投資”。

張斌此話基于兩大思考。一是當(dāng)前的AI繪畫(huà)應(yīng)用都是開(kāi)源算法加上自己特有的一些算法和模型,所以誰(shuí)都沒(méi)有底層能力或者進(jìn)入門檻。

其次無(wú)優(yōu)秀的商業(yè)模式。C端,AI繪畫(huà)受限于國(guó)內(nèi)用戶薄弱的付費(fèi)意愿;在B端,又面臨諸多版權(quán)上的爭(zhēng)議。

“目前市面上這些AI繪畫(huà)我們也都聊過(guò),最終所有人都是去說(shuō)我是一個(gè)AIGC的工具或者解決方案,然后賣給B端的客戶,給廣告公司做營(yíng)銷,或者是創(chuàng)造平臺(tái),讓B端用戶用它畫(huà)廣告或者視頻,是一種toB的SaaS服務(wù)的商業(yè)模式。”

如此這般,無(wú)論是技術(shù)還是商業(yè)模式,AI繪畫(huà)在投資人看來(lái)都不夠性感、天花板也太低,讓一眾VC抱有質(zhì)疑。

國(guó)內(nèi)一級(jí)市場(chǎng)對(duì)AI繪畫(huà)的不看好,自然體現(xiàn)在了融資數(shù)據(jù)上。

和海外動(dòng)輒過(guò)億美元的融資輪相比,雖然AI繪畫(huà)玩家如雨后春筍般涌現(xiàn),但國(guó)內(nèi)只有TIAMAT獲得了數(shù)百萬(wàn)美元融資。

有投資人透露,這一波AI繪畫(huà)在國(guó)內(nèi)主要是美元基金可能會(huì)湊熱鬧,人民幣基金相對(duì)更為謹(jǐn)慎。而TIAMAT能夠被資本青睞,主要是其偏社區(qū)運(yùn)營(yíng)型的互聯(lián)網(wǎng)打法,以出來(lái)早、聲音大、廣告多來(lái)?yè)屨加脩粜闹牵層脩舨挥勺灾鞯匕袮I繪畫(huà)與TIAMAT畫(huà)起等號(hào)。

早在今年上半年,TIAMAT就在國(guó)內(nèi)AI繪畫(huà)還未火起來(lái)的時(shí)候,率先在小紅書(shū)和抖音上運(yùn)營(yíng)AI繪畫(huà)的社區(qū),讓更多人上來(lái)社區(qū)使用產(chǎn)品,從而收集大量的用戶反饋。目前其“Tiamat人工智能藝術(shù)”標(biāo)簽在小紅書(shū)有1776.1萬(wàn)瀏覽,而“意間”標(biāo)簽為741.6萬(wàn)瀏覽,可見(jiàn)其熱度相對(duì)較高。

鐘偉成表示,AI繪畫(huà)應(yīng)用在開(kāi)源模型的基礎(chǔ)上去疊加從用戶側(cè)收集到的數(shù)據(jù),能夠獲得一個(gè)質(zhì)量更高的圖像生成模型,通過(guò)積累不同垂直行業(yè)里面的圖庫(kù)數(shù)據(jù),可以使得后面生產(chǎn)出來(lái)的圖片更符合實(shí)際生產(chǎn)要求。

“但是做AI繪畫(huà)應(yīng)用的團(tuán)隊(duì)短板也較為明顯,燒錢拿數(shù)據(jù)的同時(shí),隨著數(shù)據(jù)越來(lái)越多,也會(huì)進(jìn)一步對(duì)應(yīng)用的底層承載力造成挑戰(zhàn)。應(yīng)用團(tuán)隊(duì)的技術(shù)能力是否能夠hold住,甚至說(shuō)未來(lái)是否有可能發(fā)展成為圖像-文本大模型的基礎(chǔ)設(shè)施公司,目前還不得而知。此外,AI繪畫(huà)在C端處很難變現(xiàn),toB就必須要和場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān),這里面無(wú)可避免的會(huì)有很多定制化的場(chǎng)景,要針對(duì)不同客戶的產(chǎn)品需求去打造相應(yīng)的圖片生成的引擎,對(duì)工程化能力有很高的要求。”

他坦言,就AIGC投資來(lái)說(shuō),早期兩輪投資主要看打法和團(tuán)隊(duì)背景,一般到第三輪時(shí)付費(fèi)用戶數(shù)據(jù)將決定投資決策,VC的錢會(huì)越來(lái)越不好拿。

人民幣基金謹(jǐn)慎觀望,創(chuàng)業(yè)者還需腳踏實(shí)地

從技術(shù)的發(fā)展路徑來(lái)看,先有語(yǔ)言大模型才有文本內(nèi)容生產(chǎn)應(yīng)用,先有跨模態(tài)的圖文大模型,才會(huì)有好的AI繪畫(huà)工具去進(jìn)行投資。

國(guó)內(nèi)AIGC之所以仍有很長(zhǎng)的路要走,其實(shí)還有一大關(guān)鍵點(diǎn)在于目前中文語(yǔ)言上還沒(méi)有非常好用的底層跨模態(tài)大模型可以調(diào)用,不像英文模型已經(jīng)達(dá)到了技術(shù)可以比賽的階段。數(shù)據(jù)量的不足無(wú)法讓AIGC生產(chǎn)出的內(nèi)容有一個(gè)較好的效果,從而限制應(yīng)用型創(chuàng)企的落地,這是根本上VC“十動(dòng)然拒”的主要原因。

“目前投資AIGC不確定因素太多,最穩(wěn)妥的打法還是要等到大模型出來(lái),再去投相應(yīng)領(lǐng)域的應(yīng)用。像Jasper.ai、Copy.ai等比較亮眼的文本生成應(yīng)用,也是在OpenAI推出GPT-3的商業(yè)化API接口以后才迅速發(fā)展起來(lái)的,在GPT-3出來(lái)之前創(chuàng)立的文案生成應(yīng)用基本都沒(méi)有發(fā)展起來(lái)?!?/p>

在鐘偉成看來(lái),眼下AIGC投資回報(bào)最高的莫過(guò)于基礎(chǔ)大模型。百度騰訊等大廠紛紛躍躍欲試,給自己貼上AI繪畫(huà)的標(biāo)簽,其主要目的并非“卷應(yīng)用”,也是瞄準(zhǔn)了預(yù)訓(xùn)練大模型這一新的基礎(chǔ)設(shè)施。

以百度的文心大模型為例,其寄希望于今年推出的文心一格,讓更多的人去上面做各種圖像的生成,通過(guò)輸入的文字提示跟它生成的圖片對(duì)應(yīng),在這個(gè)過(guò)程去積累大量的圖像文本數(shù)據(jù),為后面去訓(xùn)練一個(gè)更成熟的多模態(tài)大模型做儲(chǔ)備。

如此一來(lái),大廠通過(guò)一些性能極佳的跨模態(tài)大模型,開(kāi)發(fā)一個(gè)API接口給到外面的應(yīng)用去接上,一來(lái)可以把它們多余的云資源服務(wù)器充分的利用起來(lái),二來(lái)可以通過(guò)大模型的技術(shù)去做一個(gè)持續(xù)的收費(fèi),類似以前把云計(jì)算資源作為一個(gè)按需調(diào)用的資源去使用,成為保障文字、圖片生成類任務(wù)的底層基礎(chǔ)設(shè)施。

然而這樣的話,回歸到本質(zhì),算法能力、數(shù)據(jù)能力和大規(guī)模用戶運(yùn)營(yíng)的能力,大廠都顯然優(yōu)于創(chuàng)企,在張斌看來(lái),意味著投資人很難投到優(yōu)質(zhì)的大模型企業(yè),亦或是前期需要非常燒錢才可能燒出一個(gè)比肩大廠的大模型。

“AIGC和ChatGPT本身都是需要大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型,要求算法能力和數(shù)據(jù)能力,大公司肯定更強(qiáng),他們以一種高舉高打的方式做,輸出AI能力,讓創(chuàng)企在細(xì)分場(chǎng)景使用其模型,最后的終局就是創(chuàng)企用騰訊或百度的模型用AIGC幫人拍廣告片,負(fù)責(zé)商業(yè)化前端的BD工作?!?/p>

在大廠對(duì)跨模態(tài)大模型打磨的同時(shí),AI繪畫(huà)因不夠成熟而商業(yè)落地難而不被資本感冒,但這并不影響VC對(duì)AIGC技術(shù)層面的持續(xù)關(guān)注及商業(yè)布局。一方面,VC仍尋找有著大模型潛質(zhì)的創(chuàng)企,譬如今年連續(xù)融資近億元的心識(shí)宇宙就遭到了不少知名機(jī)構(gòu)的瘋搶;另一方面尋找符合有市場(chǎng)需求、商業(yè)可變現(xiàn)等投資標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)項(xiàng)目,譬如虛擬分身。

截至目前,用AIGC打造視頻虛擬分身,取代主播成本,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;亩桃曨l生產(chǎn)和內(nèi)容營(yíng)銷已經(jīng)成為客戶痛點(diǎn)可以被解決到的場(chǎng)景,也有不少國(guó)內(nèi)企業(yè)“卷”入,并獲得資本青睞。譬如創(chuàng)世伙伴資本投資的全棧式無(wú)穿戴視頻動(dòng)捕虛擬直播產(chǎn)品小K直播姬、銀杏谷投資的做多模態(tài)內(nèi)容生成的拓元智慧。

在鐘偉成看來(lái),AIGC應(yīng)用其實(shí)跟企業(yè)服務(wù)的投資邏輯類似。過(guò)去,企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域有了數(shù)據(jù)智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以后,營(yíng)銷SaaS企業(yè)漲得特別快,同理,在AIGC的商業(yè)落地上,營(yíng)銷內(nèi)容跟技術(shù)的結(jié)合也是B端最愿意付費(fèi)的地方。

“我們現(xiàn)在看到一些生成式AI公司會(huì)用文本生成技術(shù)去做營(yíng)銷文案、人機(jī)對(duì)話的內(nèi)容生成,在國(guó)外也有許多走通商業(yè)閉環(huán)的案例,后面AI繪畫(huà)應(yīng)用階段,用圖像生成技術(shù)跟一些之前就存在的圖像或視頻編輯工具相結(jié)合可能還是一個(gè)不錯(cuò)的落地場(chǎng)景,比如最近剛完成新一輪融資的Runway?!?/p>

但就當(dāng)下而言,張斌還是希望AI領(lǐng)域的創(chuàng)始人能夠?qū)W⒑诵臉I(yè)務(wù)上和技術(shù)能力,不要把過(guò)多精力放在了仰望星空這件事情上,反倒顧此失彼。

“AI繪畫(huà)熱潮下,我們也有看到一些投機(jī)的項(xiàng)目,大家不是不可以追熱點(diǎn)、新概念和技術(shù),而是要跟過(guò)去核心主業(yè)要長(zhǎng)期做的事情有連貫性和協(xié)同,這樣做新業(yè)務(wù)的嘗試才能事半功倍,帶來(lái)價(jià)值提升?!?/p>

(文中張斌為化名)

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請(qǐng)聯(lián)系原著作權(quán)人。

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AI繪畫(huà),VC投不動(dòng)

VC的錢會(huì)越來(lái)越不好拿。

文|獵云網(wǎng) 孫媛

“現(xiàn)在你去投AI繪畫(huà)應(yīng)用型項(xiàng)目,基本投十個(gè)死九個(gè)?!?/p>

就在2周前,銀杏谷資本企服高級(jí)投資經(jīng)理鐘偉成剛剛在公司內(nèi)部對(duì)AI繪畫(huà)進(jìn)行了一頓輸出,作為關(guān)注AIGC的投資人,鐘偉成早在七八月國(guó)內(nèi)AI繪畫(huà)興起之時(shí),便饒有興致地嘗試了一番。

然而,AI繪畫(huà)的火熱似乎跟它生產(chǎn)內(nèi)容之精良形成強(qiáng)烈反差。奇形怪狀的人物或者動(dòng)物圖片、雜亂無(wú)章的二次元圖像內(nèi)容,都讓他能感覺(jué)細(xì)節(jié)刻畫(huà)之粗糙背后,當(dāng)下AI繪畫(huà)內(nèi)容生成可控性之差。

而這樣的表現(xiàn)或許可以側(cè)面解釋為何國(guó)內(nèi)AI繪畫(huà)的人紅歌不紅,除了生成式AI平臺(tái)TIAMAT于10月完成融資,6pen、draft.art、大畫(huà)家Domo、盜夢(mèng)師等創(chuàng)企均未憑借AI繪畫(huà)獲得新一輪融資。

資本圈達(dá)成捂手沉默的共識(shí)背后,鐘偉成一語(yǔ)中的,“不投,是因?yàn)榇蠖鄶?shù)的AI繪畫(huà)應(yīng)用,本身技術(shù)門檻不高,都是在國(guó)外的Disco diffusion、Stable diffusion開(kāi)源模型上改改就拿來(lái)用了,圖像生成的可控性還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到商用的水平。”

被炒火的AI繪畫(huà),難成投資標(biāo)的

其實(shí)早在2022年年初,AI繪畫(huà)便在社交平臺(tái)上引起過(guò)小范圍的狂歡,但由于成本較高,推廣范圍也因此受到了限制。直到海外公司Stable Diffusion開(kāi)源后,行業(yè)獲得了關(guān)鍵性技術(shù)的突破,許多基于Stable Diffusion模型的應(yīng)用紛紛入局,國(guó)內(nèi)大多AI繪畫(huà)都是基于這一模型。

但這樣一來(lái),各家國(guó)內(nèi)應(yīng)用就好似站在同一起跑線,甚至并無(wú)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

某機(jī)構(gòu)合伙人張斌從P/UGC到AIGC,過(guò)去兩年一直對(duì)賽道有所關(guān)注,也投了一些元宇宙項(xiàng)目。今年九月份在新加坡,他就關(guān)注到了AI繪畫(huà)在推特、Facebook上的熱潮,用戶的反應(yīng)自然證明了應(yīng)用背后的價(jià)值。

其中較受歡迎的平臺(tái)“意間AI繪畫(huà)”排隊(duì)人數(shù)一度高達(dá)8萬(wàn)人。根據(jù)其團(tuán)隊(duì)在官方公眾號(hào)公布的用戶數(shù)據(jù),該平臺(tái)自9月30日上線到11月12日,注冊(cè)用戶數(shù)迅速增長(zhǎng)到117萬(wàn)。到12月初,這一數(shù)字更是超過(guò)1000萬(wàn)。

“雖然畫(huà)出來(lái)亂七八糟,但大家依然會(huì)愿意堅(jiān)持創(chuàng)作、嘗試,就意味著AI繪畫(huà)本身是有很深刻的底層需求和客戶價(jià)值?!?/p>

來(lái)源:小紅書(shū)截圖

張斌直言,當(dāng)下用戶沒(méi)有必要去關(guān)注最終畫(huà)出來(lái)的東西好不好看,或者說(shuō)是不是符合要求,因?yàn)锳I繪畫(huà)的價(jià)值遠(yuǎn)不是說(shuō)現(xiàn)階段就畫(huà)出來(lái)一個(gè)腦子里想象的完美的圖?!癆IGC現(xiàn)在的價(jià)值已經(jīng)非常明顯了,它可以讓大量的創(chuàng)作性工具,或者說(shuō)大量的創(chuàng)作型人才,至少在創(chuàng)意階段,或者說(shuō)在前期的生產(chǎn)制作階段,未來(lái)將會(huì)很大程度上被替代?!?/p>

作為投資人,張斌認(rèn)可AIGC本身是能夠大幅度解放生產(chǎn)力的技術(shù)突破,然而面對(duì)著C端的喧鬧,他依然堅(jiān)持不投,因?yàn)椤笆忻嫔喜](méi)有特別好的標(biāo)的去值得投資”。

張斌此話基于兩大思考。一是當(dāng)前的AI繪畫(huà)應(yīng)用都是開(kāi)源算法加上自己特有的一些算法和模型,所以誰(shuí)都沒(méi)有底層能力或者進(jìn)入門檻。

其次無(wú)優(yōu)秀的商業(yè)模式。C端,AI繪畫(huà)受限于國(guó)內(nèi)用戶薄弱的付費(fèi)意愿;在B端,又面臨諸多版權(quán)上的爭(zhēng)議。

“目前市面上這些AI繪畫(huà)我們也都聊過(guò),最終所有人都是去說(shuō)我是一個(gè)AIGC的工具或者解決方案,然后賣給B端的客戶,給廣告公司做營(yíng)銷,或者是創(chuàng)造平臺(tái),讓B端用戶用它畫(huà)廣告或者視頻,是一種toB的SaaS服務(wù)的商業(yè)模式?!?/p>

如此這般,無(wú)論是技術(shù)還是商業(yè)模式,AI繪畫(huà)在投資人看來(lái)都不夠性感、天花板也太低,讓一眾VC抱有質(zhì)疑。

國(guó)內(nèi)一級(jí)市場(chǎng)對(duì)AI繪畫(huà)的不看好,自然體現(xiàn)在了融資數(shù)據(jù)上。

和海外動(dòng)輒過(guò)億美元的融資輪相比,雖然AI繪畫(huà)玩家如雨后春筍般涌現(xiàn),但國(guó)內(nèi)只有TIAMAT獲得了數(shù)百萬(wàn)美元融資。

有投資人透露,這一波AI繪畫(huà)在國(guó)內(nèi)主要是美元基金可能會(huì)湊熱鬧,人民幣基金相對(duì)更為謹(jǐn)慎。而TIAMAT能夠被資本青睞,主要是其偏社區(qū)運(yùn)營(yíng)型的互聯(lián)網(wǎng)打法,以出來(lái)早、聲音大、廣告多來(lái)?yè)屨加脩粜闹牵層脩舨挥勺灾鞯匕袮I繪畫(huà)與TIAMAT畫(huà)起等號(hào)。

早在今年上半年,TIAMAT就在國(guó)內(nèi)AI繪畫(huà)還未火起來(lái)的時(shí)候,率先在小紅書(shū)和抖音上運(yùn)營(yíng)AI繪畫(huà)的社區(qū),讓更多人上來(lái)社區(qū)使用產(chǎn)品,從而收集大量的用戶反饋。目前其“Tiamat人工智能藝術(shù)”標(biāo)簽在小紅書(shū)有1776.1萬(wàn)瀏覽,而“意間”標(biāo)簽為741.6萬(wàn)瀏覽,可見(jiàn)其熱度相對(duì)較高。

鐘偉成表示,AI繪畫(huà)應(yīng)用在開(kāi)源模型的基礎(chǔ)上去疊加從用戶側(cè)收集到的數(shù)據(jù),能夠獲得一個(gè)質(zhì)量更高的圖像生成模型,通過(guò)積累不同垂直行業(yè)里面的圖庫(kù)數(shù)據(jù),可以使得后面生產(chǎn)出來(lái)的圖片更符合實(shí)際生產(chǎn)要求。

“但是做AI繪畫(huà)應(yīng)用的團(tuán)隊(duì)短板也較為明顯,燒錢拿數(shù)據(jù)的同時(shí),隨著數(shù)據(jù)越來(lái)越多,也會(huì)進(jìn)一步對(duì)應(yīng)用的底層承載力造成挑戰(zhàn)。應(yīng)用團(tuán)隊(duì)的技術(shù)能力是否能夠hold住,甚至說(shuō)未來(lái)是否有可能發(fā)展成為圖像-文本大模型的基礎(chǔ)設(shè)施公司,目前還不得而知。此外,AI繪畫(huà)在C端處很難變現(xiàn),toB就必須要和場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān),這里面無(wú)可避免的會(huì)有很多定制化的場(chǎng)景,要針對(duì)不同客戶的產(chǎn)品需求去打造相應(yīng)的圖片生成的引擎,對(duì)工程化能力有很高的要求。”

他坦言,就AIGC投資來(lái)說(shuō),早期兩輪投資主要看打法和團(tuán)隊(duì)背景,一般到第三輪時(shí)付費(fèi)用戶數(shù)據(jù)將決定投資決策,VC的錢會(huì)越來(lái)越不好拿。

人民幣基金謹(jǐn)慎觀望,創(chuàng)業(yè)者還需腳踏實(shí)地

從技術(shù)的發(fā)展路徑來(lái)看,先有語(yǔ)言大模型才有文本內(nèi)容生產(chǎn)應(yīng)用,先有跨模態(tài)的圖文大模型,才會(huì)有好的AI繪畫(huà)工具去進(jìn)行投資。

國(guó)內(nèi)AIGC之所以仍有很長(zhǎng)的路要走,其實(shí)還有一大關(guān)鍵點(diǎn)在于目前中文語(yǔ)言上還沒(méi)有非常好用的底層跨模態(tài)大模型可以調(diào)用,不像英文模型已經(jīng)達(dá)到了技術(shù)可以比賽的階段。數(shù)據(jù)量的不足無(wú)法讓AIGC生產(chǎn)出的內(nèi)容有一個(gè)較好的效果,從而限制應(yīng)用型創(chuàng)企的落地,這是根本上VC“十動(dòng)然拒”的主要原因。

“目前投資AIGC不確定因素太多,最穩(wěn)妥的打法還是要等到大模型出來(lái),再去投相應(yīng)領(lǐng)域的應(yīng)用。像Jasper.ai、Copy.ai等比較亮眼的文本生成應(yīng)用,也是在OpenAI推出GPT-3的商業(yè)化API接口以后才迅速發(fā)展起來(lái)的,在GPT-3出來(lái)之前創(chuàng)立的文案生成應(yīng)用基本都沒(méi)有發(fā)展起來(lái)?!?/p>

在鐘偉成看來(lái),眼下AIGC投資回報(bào)最高的莫過(guò)于基礎(chǔ)大模型。百度騰訊等大廠紛紛躍躍欲試,給自己貼上AI繪畫(huà)的標(biāo)簽,其主要目的并非“卷應(yīng)用”,也是瞄準(zhǔn)了預(yù)訓(xùn)練大模型這一新的基礎(chǔ)設(shè)施。

以百度的文心大模型為例,其寄希望于今年推出的文心一格,讓更多的人去上面做各種圖像的生成,通過(guò)輸入的文字提示跟它生成的圖片對(duì)應(yīng),在這個(gè)過(guò)程去積累大量的圖像文本數(shù)據(jù),為后面去訓(xùn)練一個(gè)更成熟的多模態(tài)大模型做儲(chǔ)備。

如此一來(lái),大廠通過(guò)一些性能極佳的跨模態(tài)大模型,開(kāi)發(fā)一個(gè)API接口給到外面的應(yīng)用去接上,一來(lái)可以把它們多余的云資源服務(wù)器充分的利用起來(lái),二來(lái)可以通過(guò)大模型的技術(shù)去做一個(gè)持續(xù)的收費(fèi),類似以前把云計(jì)算資源作為一個(gè)按需調(diào)用的資源去使用,成為保障文字、圖片生成類任務(wù)的底層基礎(chǔ)設(shè)施。

然而這樣的話,回歸到本質(zhì),算法能力、數(shù)據(jù)能力和大規(guī)模用戶運(yùn)營(yíng)的能力,大廠都顯然優(yōu)于創(chuàng)企,在張斌看來(lái),意味著投資人很難投到優(yōu)質(zhì)的大模型企業(yè),亦或是前期需要非常燒錢才可能燒出一個(gè)比肩大廠的大模型。

“AIGC和ChatGPT本身都是需要大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型,要求算法能力和數(shù)據(jù)能力,大公司肯定更強(qiáng),他們以一種高舉高打的方式做,輸出AI能力,讓創(chuàng)企在細(xì)分場(chǎng)景使用其模型,最后的終局就是創(chuàng)企用騰訊或百度的模型用AIGC幫人拍廣告片,負(fù)責(zé)商業(yè)化前端的BD工作?!?/p>

在大廠對(duì)跨模態(tài)大模型打磨的同時(shí),AI繪畫(huà)因不夠成熟而商業(yè)落地難而不被資本感冒,但這并不影響VC對(duì)AIGC技術(shù)層面的持續(xù)關(guān)注及商業(yè)布局。一方面,VC仍尋找有著大模型潛質(zhì)的創(chuàng)企,譬如今年連續(xù)融資近億元的心識(shí)宇宙就遭到了不少知名機(jī)構(gòu)的瘋搶;另一方面尋找符合有市場(chǎng)需求、商業(yè)可變現(xiàn)等投資標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)項(xiàng)目,譬如虛擬分身。

截至目前,用AIGC打造視頻虛擬分身,取代主播成本,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;亩桃曨l生產(chǎn)和內(nèi)容營(yíng)銷已經(jīng)成為客戶痛點(diǎn)可以被解決到的場(chǎng)景,也有不少國(guó)內(nèi)企業(yè)“卷”入,并獲得資本青睞。譬如創(chuàng)世伙伴資本投資的全棧式無(wú)穿戴視頻動(dòng)捕虛擬直播產(chǎn)品小K直播姬、銀杏谷投資的做多模態(tài)內(nèi)容生成的拓元智慧。

在鐘偉成看來(lái),AIGC應(yīng)用其實(shí)跟企業(yè)服務(wù)的投資邏輯類似。過(guò)去,企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域有了數(shù)據(jù)智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以后,營(yíng)銷SaaS企業(yè)漲得特別快,同理,在AIGC的商業(yè)落地上,營(yíng)銷內(nèi)容跟技術(shù)的結(jié)合也是B端最愿意付費(fèi)的地方。

“我們現(xiàn)在看到一些生成式AI公司會(huì)用文本生成技術(shù)去做營(yíng)銷文案、人機(jī)對(duì)話的內(nèi)容生成,在國(guó)外也有許多走通商業(yè)閉環(huán)的案例,后面AI繪畫(huà)應(yīng)用階段,用圖像生成技術(shù)跟一些之前就存在的圖像或視頻編輯工具相結(jié)合可能還是一個(gè)不錯(cuò)的落地場(chǎng)景,比如最近剛完成新一輪融資的Runway?!?/p>

但就當(dāng)下而言,張斌還是希望AI領(lǐng)域的創(chuàng)始人能夠?qū)W⒑诵臉I(yè)務(wù)上和技術(shù)能力,不要把過(guò)多精力放在了仰望星空這件事情上,反倒顧此失彼。

“AI繪畫(huà)熱潮下,我們也有看到一些投機(jī)的項(xiàng)目,大家不是不可以追熱點(diǎn)、新概念和技術(shù),而是要跟過(guò)去核心主業(yè)要長(zhǎng)期做的事情有連貫性和協(xié)同,這樣做新業(yè)務(wù)的嘗試才能事半功倍,帶來(lái)價(jià)值提升?!?/p>

(文中張斌為化名)

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