华创资本创始合伙人熊伟铭：未来五年我肯定看不到盈利的大模型。

·目前，国内大模型的发展面临着商业化的巨大挑战。“基础技术可以追求美国，但缺乏完善的商业化软件市场。”华创资本创始合伙人熊伟铭告诉《ThePaper》，国内大模型公司更像是一个拿着锤子到处找钉子的阶段。未来五年，他们肯定看不到盈利的大模型，10年后可能看不到。

尽管国内在模型领域展现了千帆竞争的热闹场面，但是大模型的态度却被分成了两派。第一，以月亮暗面创始人杨植麟为代表的技术信念学校，他们大多来自顶尖学校，强调技术创新和长远愿景的重要性。技术人员认为，AI的发展不仅仅是为了适应短期的产品市场，而是为了在未来10-20年内实现对世界的长期变化。第二，以金沙江风险投资主管合作伙伴朱啸虎为代表的市场信念学校更注重大模型的商业模式和短期的商业可行性，对大模型公司的高估值和缺乏明确的商业场景持怀疑态度。

熊伟铭作为硬科技投资者和华创资本创始合作伙伴，也同意朱啸虎的观点。他认为，目前国内大型模式的发展面临的巨大挑战来自商业化。“基础技术可以追求美国，但商业化缺乏完善的软件市场。”日前，熊伟铭在接受《ThePaper》采访时表示，“现在大型公司正处处寻找钢钉。”

熊伟铭，华创资本创始合伙人。

华创资本曾投资AI芯片公司深入了解科技和壁万科技，自动驾驶公司文远知行和智加科技。然而，在模型领域，尽管华创资本保持着高度的关注，但目前尚未出手。

下面是澎湃科技与熊伟铭的对话记录。

"我们缺少大模型的人，缺少时间，还需要积累"

澎湃科技：你一直关注人工智能，在过去的几年里，这个领域发生了什么变化？

熊伟铭：如今，大型模型备受关注。我们从2015年开始关注它。当时网络参数达到1亿，我们已经觉得太神奇了，可以算是人工智能的帷幕。

从技术派系来看，一些大模型是视觉的，一些是语义的。目前这波大模型其实就是语义。自2018年和2019年以来，我们一直关注斯坦福的Stanford Question Answering Dataset（SQuAD），那时，他们一直在追求语义。

近年来，大型模型发生了一些变化。一方面，模型参数值的规模越来越大。ChatGPT出现后，各种模型的参数等级都达到了几千亿。另一方面，GPU的计算率有所提高。例如，英伟达大大提高了AI计算率。

Sora宣称30亿参数是“大力创造奇迹”，将大型模型的整体计算率提升到一个新的水平。从2016年开始到现在，经过八年的编程，（computation）在大语言模型中，从以前的模型完全不如人类的表现，到现在，大语言模型可以部分地达到人类的表现，这是超越性的。八年前很难想象，我们的投资行业一定很激动。

澎湃科技：大家看好国内哪些大型企业？当前大型企业的发展面临哪些挑战？

熊伟铭：在我看来，国内的智谱清言、王小川的百川智能都是不错的团队。

但是也要认识到，与世界领先水平相比，国内的大型模型总体上还处于落后状态。OpenAI 成立于2015年。起初，它是通过非营利性研究实验室成立的，因为它不知道如何赚钱。当时在中国，除了清华、北大等顶尖大学的老师，大家都不敢赚钱，但投入很少。

所以在模型上，我们整体投入不够，计算率不够，现在能回来的海外人也不多。在模型上，我们缺少人和时间，我认为我们必须积累它们。

大模型的考验一定是商业化，我们的商业化基础比较薄弱。基础技术也可能追求美国，但在商业化方面，我们还没有成熟的软件市场。

同时，我们也期待着未来国内大型模型的功能能够得到大规模的提升，用户对当前软件产品的支付意愿或支付能力也能得到提升。

适合AI发展的垂直领域，切口足够小。

澎湃科技：Kimi之前引起了一波国内大模型长文本的“内卷”，你觉得这件事怎么样？

熊伟铭：现在市场上的大型商品我们也会尝试一下，国内大型商品Kimi跑出后，可能更适合国内的中文环境。

从工业产品的角度来看，大模型在商业场景中可能没有得到足够的覆盖。

听说大企业都在用大模型做广告营销，但除此之外，他们还没有看到更多其他的应用。如果我们没有看到一个好的Kimi，我们必须制作100个Kimi来比较最好的Kimi。相反，我们应该考虑如何让Kimi适用于各行各业。

现在看大模型的产品形式和应用，很窄，这是我们国内大模型公司的问题。我们的大模型企业需要在行业内扎得足够深，需要了解用户的痛点和需求。

现在的大模型公司更像是拿着锤子到处找钉子的阶段。这把锤子最适合的地方在哪里？我认为那些垂直领域足够深，切口足够小的行业非常适合AI的发展。

说到商业化，因为我们目前的市场基础还比较薄弱，这是我们大型行业面临的一个巨大挑战。但是我们有一个强大的政府采购市场，我们现在必须拿To。 G订单(Government政府)来补充Tovernment C(Consumer消费者)订单，但最终的价值落点仍然在Tonsumer。 C上。

如果大型模型可以像手机应用一样，在智能终端上运行，如手机、ipad等，这个行业才算真正发展起来。

澎湃科技：为什么To大模型？ C端商业化会更难吗？

熊伟铭：首先是应用不足，尤其是在中国。国外可能有更多的应用。在美国市场，会有很多独角兽公司或Startup(新创企业)。毕竟以硅谷为核心的西方科技市场，比国内科技市场领先很多倍。

第二个原因是我们的月人均GDP比美国差很多，所以我们负担不起基本面的大规模投资，所以不会有像OpenAI这样的企业进行大规模投资和新产品设计。

过去，中国的许多创新实际上是在已知领域迭代创新，而不是在未知领域突破创新。因为从科技市场的角度来看，我们还处于起步阶段。

就大环境而言，我们的GDP总量还可以，但是占大部分的是固定投资，而非科技投资。

按照人均标准，我们人均对科技产品的支付意愿和能力极低，所以中国很多科技产品形式不稳定。退潮后，我们应该诚实地面对当前的国内科技实力和经济水平。我们推什么样的产品可行，应该采取什么样的订单。

目前，我认为大型企业将面临政府或国有企业的商业需求，这实际上是一条更适合中国大型企业的道路。

ThePaper:我们之前采访过一些大型模型专家。他们直截了当地说，国内大型模型底层原创创新较少，可能更多的是探索应用这些方面。你认为目前国内大型模型的发展处于什么阶段？

熊伟铭：目前还不清楚大多数公司的产品形式是什么样的。文心说，去年出来的产品都是ChatGPT形式，但这不一定是唯一可行的产品形式。

其实围绕大模型的企业都是亏损巨大的企业，我觉得投资者并没有什么所谓的洞察力。我们太穷了，不愿意投资大模型。我的LP(有限合伙人)都是人民币。我想关心我投资的这些公司是否局限于科技创新板的上市要求，是否能盈利。

我觉得未来五年肯定看不到盈利的大模式，10年也看不到。自动驾驶在中国已经7年了，他说10年就能盈利。这种特别前沿的事情在中国一文不值，风险有点大。

在中国，深圳是硅谷，这是肯定的

澎湃科技：那么你们公司的大模型硬科技这一块没有投资吗？

熊伟铭：我们公司在模型这个领域没有投入任何一个，因为现在大模型公司都在四处寻找钢钉。我们放弃了前沿技术的第一波曲线，比如大模型和机器人。从技术上讲，我们现在已经错过了基础设施的阶段，现在要看应用。从实际着陆的角度来看，第二波需要再等三年，然后再看大模型应用，垂直应用结合To。 B端和To G端，我会更有动力去看。

ThePaper:你曾经在一次演讲中说过，2022年中国的整个环境对企业家来说都是心理压力。现在这个环境对你有什么变化？

熊伟铭：如今，除印度、日本外，全世界的企业家心理压力都很大。

硅谷的VC融资现在也很难。除了头部和红杉这样的老企业，其实大家的表现都不好。今年美国的资本化也很差，最成功的“美国贴吧”Reddit融资了7亿美元。只是如果你是美国的头VC，你的筹资能力还是可以保证的。现在资金只聚集在头上。

国内没有这样的市场环境，因为国内没有社会化资金，因为IPO理论上变得更加严格，我们之前尝试过一些新的东西，从一开始就被叫停了。所以2023年的环境比2022年要差一些，但是2024年会稍微好一些，现在大家都可以心平气和地面对失败。

ThePaper:作为投资者，中国有没有像苹果、英伟达这样的企业？如果出现，你会去上海、北京还是深圳？

熊伟铭：我个人认为一定是深圳。事实上，深圳是东南亚市场的最北端，而不是中国市场的最南端。这是一个国际市场的高峰，深圳是中国的硅谷，这是肯定的。

现在深圳有好的科技企业，比如华为总部在深圳。英伟达等美国典型的科技龙头公司必须通过金融市场帮助，但华为根本没有。华为是典型的中国科技企业模式。在中国，我更看好比亚迪和吉利这样的本土化企业。

ThePaper:未来你会看好哪些方向？ChatGpt和Sora的出现让大家看到了人工智能的爆发。未来下一个爆发点会是什么？

熊伟铭：虽然我们没有投资大型模型公司，但我们也在关注这些大型模型公司在做什么。比如现在的智谱已经开始有更好的生态，他们也有投资团队。

在未来，我个人认为AI可以重塑（rebuild）很多内容。AI将有无数的机会，可以赋能千行百业。例如，与生物医疗行业相似，科学家在进行实验时，如果能够使用AI，效率会更高。其实特别适合AI，尤其是数据价格高，数据获取有堡垒的行业。因此，我认为AI可能会加速我们人均GDP或整个科技市场的发展，因为它在这些垂直领域扎根深度和小规模。我们对AI 这一模式是有期待的。

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