闭于生成式ai，硅谷vc张璐的9个睹识

李淩 2024-03-29 02:31 130

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2023年，标普500指数的70%增长由The Magnificent Seven（苹果、微软、英伟达、谷歌母公司Alphabet、Meta、特斯拉和亚马逊）推动，而这些公司大部分都在硅谷。

硅谷一向是科技(Technology)创新的代名词，由OpenAI掀起的生成式AI浪潮，则进一步强化了硅谷的地位。把硅谷再次推向繁荣的，除了巨头公司、创业公司，还有数量众多、非常活跃的VC资本，FusionFund就是其中一家。

FusionFund创始人叫张璐，2010年她被斯坦福大学(University)录取，读研期间凭借自己的专利创办了一家医疗设备公司，后来这家公司被米国一家五百强上市医疗器械公司收购，她转型成为投资人，并在2015年创立了Fusion Fund，专注医疗、人工智能和深科技(Technology)领域投资。

Fusion有核聚变的意思，她认为，用小的资本去投资早期的伟大的技术，可以创造巨大的市场，从而推动产业的进步。因此，过去近10年，她专注在To B方向，在具有海量高质量数据的行业中，寻找出AI在其中可以发挥作用的投资机会。

FusionFund创始人张璐

最近我跟张璐进行(Carry Out)了一次交流，就硅谷的AI生态、投资趋势、产业机会，以及中美AI创业者的偏好和差异，她分享了自己的见解，主要观点整理如下：

01 生成式AI行业巨变，投资重点从应用转向AI Infra（基础设施）

我们(We)从2017年就开始投资AI，2018年GPT第一代刚刚出现，但大模型还没有现在这么成熟，直到2022年底ChatGPT3.5的出现，才让大家看到了AI技术巨大的优越性以及广泛的商业应用可能性。

Fusion Fund的投资一直是两个维度，一个是应用层面，另外一个是AI Infra层面。去年3月份之前投应用更多，3月份之后，OpenAI的API可以驱动大量应用被生成，现在投AI Infra更多，但两个层面都还在投资。

在应用层面，C端市场非常拥挤，且C端的消费者数据较为杂乱，相比之下，我们(We)更关注To B的应用，重点关注已经具有海量高质量数据的行业，比如医疗、金融、保险、物流和化工等，这些行业对专业性应用的要求较高，同时应用场景多样，可以建立行业专属模型。

在AI Infra层面，我们(We)重点关注模型优化和提升的公司，用于解决AI应用所面临的几大挑战：算力成本过高、耗电量成本过高、数据传输（communication）的延迟性和隐私性等问题。而边缘计算（Edge Computing）是解决耗能和数据延迟的核心技术，Fusion Fund从2018年就开始布局，投资了EdgeQ、Macrometa、Bodo.ai等边缘计算公司。

02 只投To B不投To C

应用层有B端和C端的应用，但我们(We)从来不投To C的产品。

现阶段，AI驱动了多个产业的数字化转型和大规模效能提升，其中包含很多创新机会，但不代表所有的创新机会都属于初创企业。

经过比较，我们(We)发现在To C应用市场更多机会属于大的科技(Technology)公司，他们(They)拥有更强大的算力平台和更海量的用户数据等，最近Sora的发布也让大家看到，在强大的算力支持下，其形成的产品效果和迭代速度都快于很多初创企业。

对于初创企业来讲，大部分的机会还是在To B应用领域，米国的商业市场有非常成熟的做企业级To B销售的土壤。我们(We)从2015年开始做投资的时候，就一直关注To B领域，重点投资的是各垂直产业的专属大模型所做出来的行业应用。

03 垂类大模型市场很大

在To B方向，一个行业想要做出自己的专属大模型，需要满足三个条件：行业有海量数据且数据质量高，应用场景够多样，行业本身的市场空间巨大。按照这个逻辑，排名第一的行业一定是医疗。

医疗市场占据米国GDP的20%。这20%的GDP里面有多样化的应用场景，从疾病诊断、数字化治疗（Digital Therapeutics）、数字化生物学（Digital Biology）到数字化生命科学（Digital Life Science）等各个方向，都存在大量机会，所以垂直领域的市场量级是够的，也可以扶持起百亿美金级别的公司。

除了医疗之外，其他产业量级也很大，比如保险行业一年大概7万亿美金的市场。

04 垂直赛道大模型获胜的关键，在于数据质量

垂直行业都需要行业专属模型，但这个模型不是从头做，而是调用OpenAI的API可能者直接调用开源模型，再用行业专属的、高质量的、专业的数据进一步优化训练模型，让模型更加准确、高效。对于行业大模型领域的初创公司来说，数据的质量很可能会成为一个重要壁垒。

这时候就要看团队是否具备获取行业优质数据的能力，以及能否足够了解行业，可以在训练模型时给予专业反馈进行(Carry Out)调优。

比如医疗行业，有人问传统的药厂和医院为什么自己不做，一方面是人才缺乏，训练模型和AI工具开发对人才要求很高；另外一方面这些大的公司也会担心自己处理这些敏感数据，如果处理不好会有潜在的监管风险，不如和第三方的初创企业进行(Carry Out)战略合作，将这些数据分享给它们(They)。

此外，基于大企业之间的竞争关系，它们(They)反而不太可能将数据分享给微软可能谷歌这样的巨头，而更倾向于与小公司合作。

我们(We)的一家被投企业叫Huma.AI，与多家行业顶尖药厂合作，拥有大量药厂内部数据。它相当于医药领域的ChatGPT，药厂的科学家可以直接问它“新药的临床试验怎么设计方案”“某两种药有什么关联”这类问题，并且得到精准的答案，以此来提高行业效能。

05 硅谷主导科技(Technology)变革的秘诀在于生态的多样性和完整性

硅谷永远有多样化的文化(Culture)和完整的创新生态，这里有斯坦福、伯克利这样的科研机构，还有专业化的VC机构，虽然硅谷约300万人口，但是聚集了世界上50%的VC资本，这里也是许多科技(Technology)企业的诞生地，由此也汇聚了多样化背景的人才，带来了思维和产品的创新性，也带来了多样化的投资机会。

此外，硅谷对成功(Success)有不同的定义，在这里，并不是最富有的人才最成功(Success)，大家会在改变世界的同时创造财富，但最重要的是改变世界，这个文化(Culture)特点也吸引了所有想通过技术改变世界的创新人才聚集到这里。

过去这些年，很多次的科技(Technology)创新潮，最早的发源地都在硅谷，也不一定是硅谷直接创造了这些创新，而是它吸引了最想追求创新的创业者来到这里，从硅谷生态中选择资本和大企业合作，一起把一个想法推向更大、更成型的商业架构，然后去影响全世界。从资金、技术、人才到产业，共同形成了多样化的生态和完整的适合创新发展的体系。

06 硅谷做大模型的创业公司很少

在米国，越来越少有初创公司做大模型，大家的关注点已经从大模型转向应用层，行业已经进入到技术应用创新的周期。

大模型本身是基础设施，需要的早期投入比较大，创业公司现在更多是直接使用API可能者开源模型，然后再继续优化。像谷歌、Nvidia，Meta，微软等巨头，希望(Hope)在模型的基础上去构建生态，吸引初创公司在自己的生态内建立新的应用。

07 惊艳于Sora的效果，但如果成本过高不如不用

这段时间，硅谷非常热闹，Sora的内测结果(Result)很惊艳，带来了很多兴奋(Excited)点。但是现在大家有一个信息不明确，那就是Sora制作一个视频的成本有多少，需要多少算力、多长时间，如果没有这个数据，VC们很难去界定它的商业价值。如果消耗的算力和成本过高，可能还不如不用这样的新技术。

当然，每次新的技术创新都会带来泡沫。作为投资人，想要在新的AI浪潮里面避免投中泡沫型的企业，就得坚持住估值。客观评估这些公司的价值，理性地看待新的技术创新，不要给出虚高的估值进行(Carry Out)炒作，对于投资人来说既是挑战，也是责任。

现在硅谷的项目价格和估值也在升高，我们(We)要去平衡公司的估值和整个趋势的发展，整体上，硅谷的投资生态还是比较健康(Health)的。

08 技术迭代太快，加大了投资难度

现在技术变化太快，好的项目大家都在抢，估值肯定会有泡沫。

从公司的发展角度来讲，投资人还是要擦亮眼睛去看，如果一家公司的商业模式会随着大模型的更新而不停被挑战，那就证明这不是一个好的投资机会。

整个大模型新产品发布的迭代速度已经不是以月为单位了，可能是以周为单位，但无论是大模型还是应用，整个生态的机会才刚刚开始。

现在对投资人的要求可能更高，我们(We)要非常活跃的在第一线去追踪和学习最新的技术发展，持续的更新自己的思维体系和知识体系，同时也要有非常明确的判断，看到行业内部真正的机会。

在某种程度上，投资人之间确实竞争很激烈，但大家并不只是通过估值去竞争，更多还是用附加价值去打动创业者。因为优质的创始人并不是单纯只看谁给的估值高就跟谁合作，更多还是要看彼此之间的战略协同，以及能否提供额外的价值帮助公司成长。优质的创业者也知道，在公司没有收入的时候，把估值做得太高，不一定是一件好事。

09 不懂技术的投资人也能投AI

AI本质是一个工具，我们(We)要把工具用在对的地方，产生产业价值，才会创造出值得VC投资的企业，所以投资人的核心竞争力是要懂产业——哪些是可以落地的产业需求，哪些是真正合适的切入点，哪些是产业的问题和挑战，哪些现存的产业问题可以用AI工具来解决。

有时候太执迷于技术也不一定是对的方向，尤其在硅谷，有很多公司可以做出非常炫酷的AI产品，但是这个产品对应的客户是谁，现在的产业架构能不能去应用这个技术，都可能是一个问号，所以我觉得最重要的还是了解产业，以及对于市场和时机的把握。

本文来自微信公众号“树龙谈”（ID:shulongtalk），作者：贺树龙，36氪经授权发布。

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