对话绿洲成本张津剑：AI技能厘革被严重低估了｜REAL大会

界面新闻记者 | 李彪

“今年投AI就像是2005年、2006年投互联网。2006年到2018年的12年时间，投资全球头部几家互联公司的回报率中位数是43.4倍，现在的这一批大模型 驱动下的数字化公司未来也可以做到。”

绿洲资本创始合伙人张津剑是AI技术的坚定支持者。虽然今年"百模大战"成为国内科技圈最重要的话题后，但他依旧认为这场AI技术变革被严重低估了。

10月，他带领投资团队去美国进行了长达一个月的走访，足迹沿硅谷到波士顿，再到匹兹堡与纽约。通过与OpenAI、X（Twitter) 在内的10余家公司及麻省理工学院、卡内基梅隆大学等高校实验室交流，他发现美国的同行对“AGI（通用人工智能）时代是否会到来””这次是不是划时代的AI技术变革“这一类大问题的讨论更充分，并对技术价值抱有极其乐观的预期。作为对比，国内今天很多人还在讨论生成式AI是不是一个真实的趋势。行业更热衷于讨论落地应用与商业化，但对技术本身能达到什么样的高度、下一个阶段的进化方向欠缺共识。

上周，大模型创业公司智谱AI宣布今年累计获得超25亿人民币融资，媒体报道称公司估值超100亿人民币。搜狗创始人王小川成立的百川智能此前也被曝估值超10亿美元，再加上上半年已经跻身独角兽行列的AIGC公司MiniMax，AI明星公司已经成为一级市场投资人追逐的升值资产。

然而张津剑却相信增长刚刚开始。AI生态还有大片空白没有填充齐备，AI投资更是处于非常早期的阶段。就像通讯中的信号与噪声一样，AI是继互联网之后又一场新技术革命，这是当下最明确无误的投资信号。而最大的噪声是外界往往脱离技术，把过多精力都关注在宏观环境的变动之上。

针对AI被低估的现状，界面新闻记者采访了张津剑，交流了他在AI投资火热一年中的思考，以下为采访内容（有删改）：

界面新闻：你现在更关注 AI 技术，还是更关注落地应用与商业化？

张津剑：这个阶段我们可能还是关注技术更多一些。

这场由生成式学习引领的AI是继互联网后的另一场新技术革命。互联网从技术到产品，再到大规模产业化前后用了30年左右的时间。跟它相比，AI处于非常早期的原始阶段，生成式学习的Transformer架构2018年才问世，到现在不满5年，围绕技术本身还有很多值得探究的地方。

界面新闻：比如哪些技术问题？

张津剑：笼统概括起来就是两方面问题，一个是成本问题。 大模型的前期投入与过程损耗成本太高，今天绝大多数场景直接使用大模型还是太贵。

第二是大模型自身的稳定性。包括大模型的记忆力、多模态能力，以及一致性和对齐问题，以及功能上的稳定性还是很多要解决的地方。

界面新闻：你怎么看目前行业探讨的行业垂直模型的发展前景，例如金融、教育、医疗？

张津剑：特定行业有特定需求，但不一定要靠所谓的垂直模型来实现。

我认为未来不存在一家公司会专门为某个行业场景地从无到有地训练垂直模型。它更像是基于一个公共大模型之上长出的应用。这个公共大模型是封装好的Foundation Model ，对外开放各种接口和工具；行业提供专有的Privacy Data，去低成本、快速地开发自己需要的应用。

界面新闻：听起来很接近于云的付费订阅模式？

张津剑：是的，它就像公有云厂商和各行业客户之间的生态关系。

界面新闻：这波AI浪潮已经产生了几家10亿美金的独角兽公司。现在投资AI是不是已经很贵了？

张津剑：这一个问题其实包含两个问题。一个是公司的估值能不能再升，抖客教程网，这批已经开始变贵的公司能不能更贵？ 我的答案是能。如果你同样相信这是足以匹配互联网的大产业的话，它一定会诞生像Google、Meta、苹果这样体量的超大规模公司。

第二个问题是这会再重新起步做大模型的公司数量能不能变多？我的答案是很难。

如果许多新公司现在还入场从零开始做大模型的话，很难再达到这样的价格。随着资本市场的流动性越来越稀缺，创业门槛相应也越来越高，留给创业者的时间窗口越来越短。如果没有先发优势的话，很难面对激烈的竞争建立壁垒。

界面新闻：你上个月刚带领团队从美国交流回来，中美AI创业者对于这波AI浪潮的态度有什么异同？