CMC資本徐晨：VC為何在投數字技術

　　2023年6月8-9日，由南通市財政局、南通科創投資集團、中共南通市崇川區委、崇川區人民政府主辦，南通市北高新區管委會、清科創業、南通寶月湖科創投資集團承辦的“2023清科·南通寶月湖投資人大會”在南通舉辦。

　　大會以創投鏈接資源，以資源撬動產業，邀請創投、創新、創客各方頭部力量齊聚南通，加快近悅遠來的基金聚集建設。在豐富南通“萬事好通”投資熱力圖的基礎上，以創投之力剖析崇川科創機遇，助力南通打造創新高地，為譜寫“強富美高”新南通現代化建設新篇章貢獻創投力量。

　　會上，CMC資本合伙人徐晨發表《數字技術——創新的驅動力量》主題演講。

　　以下為演講實錄，

　　經投資界（ID:pedaily2012）編輯：

　　非常感謝主持人，也感謝清科邀請我來到南通，南通的景色優美，天氣也非常晴朗。今天，我想和大家簡單分享下數字技術和創新的關系。當然我看了下，下午的重頭戲應該在之后的環節，后面有一個大的圓桌討論，屆時各位嘉賓應該有非常多的觀點和大家進行進一步的探討，我這里拋磚引玉起一個頭。

　　CMC資本是一家專注科技、消費、互聯網領域的專業投資機構，我們投資的覆蓋早、中、后期各階段。今天這個主題是一個挺宏大的論題，當時我拿到這個主題的時候覺得相對來說可能比較難給大家做一個全面的分享。但是反過來想，今年是我在這個行業從業的第20年，從最早進入這個行業我們看到的一個現象就是，數據作為新型的資源在不斷地推動著我們的行業向前行走。

　　原先有段時間我個人覺得數據好像是一種能源，是一種新時代的石油，但是最近經過幾輪新技術變革之后，我覺得數據在某種程度上更像一種原材料，反而我們后面環節會更多討論到的芯片及新型算力底座的基礎設施更像真正意義上的能源，它們把原材料通過自己能量經過算法變成可使用的應用或者具體的產品。

　　另一方面數字技術的重要性我相信在座各位都會深刻地感受到，在現在這個時代多數數字技術已轉化成可使用的應用產品，最近Apple的頭顯也剛剛發布，多數人或多或少都已經生活在所謂的物理和數字世界這樣兩條線并行運行的世界里。特別是當智能手機普及以后，大家會發現，不管是從C端老百姓日常生活當中也好，還是關注到行業端、企業端也好，數據這個事情就變成大家離不開、也無時無刻都在接觸的維度。

　　從今天的話題來看，數字技術在今天這個時間點到底給我們帶來怎樣大的變化，我想和大家分享下。核心的點是，經過幾輪大數字技術本身的進步，現在是一個全新時代的節點，其特征相比過往的歷程來看，我們可能會進入一個新的完全不一樣的工具和平臺的時代，后面會講到一個重要的點，過往會發現技術都是圍繞著某個方向或者某個場景在演進，我們發現這輪變革很有可能會看到很多場景或者行業會沿著技術本身的底座出現而升級，這是今天大概的方向。

　　接下來我把話題稍微收攏一點，更多來談一下數字技術當中的人工智能，因為這個話題可能很難規避。人工智能本身的應用大家也知道是從2014年最早出現在大家的廣泛視野當中，最早是在視頻安防這塊，大家也已經感同身受，不管是漫步在街頭，或者回到家中，或者進入商場里，視頻安防已經成為隨時隨地可見的技術應用，同時它每天每分鐘都在產生大量的數據。

　　另外一部分我們發現零售商業、整個人工智能落地其實是人工智能場景化落地的第一步，之后到了工業制造階段，現在我們覺得人工智能已經慢慢從解決某個問題、解決某個行業的痛點或者小切入點技術變成真正意義上的底座平臺。這對算力和芯片本身來說都帶來了巨大的機會。

　　除了人工智能，其實數字孿生或者元宇宙帶來的變革也是非常值得期待的。新加坡最近把整個城市用數字孿生的方式表現在了網絡上，你會發現這不光是一個簡單地供文娛、休閑用的技術，它還為城市管理的預測和城市的規則制定提供了更多維度的思考。所以這塊是一個非常大的機會。

　　同時人工智能本身的發展其實帶來了巨大驅動，最近有一家公司市值一直在飆升，就是做了算力底層的芯片。這塊應該具有進一步巨大的市場機會，當這個模型或當數據越來越多的時候，隨著算法的提升、隨著數據本身結構的改進，我們會用更少的數據，用更加有效的模型，當我們把模型應用到更多場景的時候可能不可缺少的就是算力。如果做一個類比的話，比如以能源方面的電能來說，我們會發現，不管是新能源車也好還是儲能市場的發展也好，電本身是一種最通用、最有需求的能源形式。算力也是一樣，隨著整個人工智能行業發展和相關傳統產業不斷接入人工智能，算力本身的需求還是會繼續倍增。

　　還有本身數據量的增長，大家都觀察到了就不用再舉例。整個數據生產或者產生已經逐漸形成了非常大的閉環，越來越多的設備被接入以后，越來越多的設備被使用，包括使用設備的人數也變得越來越多，數據的增長其實是在不斷變化的。

　　還有一個比較大的突破點，有時候我們覺得數據對我們來說是有好處也有壞處的，大量的數據往往使我們缺乏判斷能力或者很難理清這些數據。隨著人工智能模型本身的演進，大家也知道最近很多人都擔心自己的職業被替代掉，有幾個職業其實已經慢慢地從我們的視野當中開始消亡，其中有一個專門做數據治理和數據整理的工作，大模型可以逐漸替代這類工作職能。

　　還有就是高速擴張，數據行業某種程度上來說和很多人關注的新能源行業非常類似，有非常多的共同點。因為數據越多以后，包括模型本身越多以后，需要的存儲和交互也就越來越多，這其實也是在整個行業發展當中產生的巨大機會。

　　推動整個事情的核心驅動力，在目前來看，我們稱之為大模型。但是這個在英文里并不叫大模型，叫基礎模型。我們可以看到，整個模型的數據量是在不斷地加深的，當然大家會發現其中有一家公司數據人員超過其他家，它并不是大家熟知的OPENAI，而是之前阿里的M6，目前為止看起來參數級別是全球最大的。

　　反過來說，這時候就會出現一個非常有意思的現象，參數級最多的模型并不一定是最廣為人知的模型，OPENAI從來沒有在參數或者參數量上擊敗過其他人，但是他在用戶使用具體落地應用和體驗上遠遠超過其他人。前段時間Sam Altman在會上被人問了一個問題，你怎么看待這么多開源的大模型，OPENAI的優勢到底在哪里，最后他沒有回答出來，因為這個問題沒有辦法回答。

　　從我們的角度來看，就覺得基礎模型這個行業唯一一個可以確認的是，我們不能確定五年、十年以后到底哪家會真正領先，但它作為一種技術的基本底座，作為技術的推動力，會逐漸地出現在更多人的生活里。這是不可逆的趨勢。

　　我們經常會把這些技術比成一個人的不同部分，或者我們說整個數字技術本身的演進來說就是技術體系變得更像物理的人的過程，從最早的可以看到、聽到，不管是視覺也好、NLP也好，基本上就是簡單的我可以看到的東西，或者我可以進行語言描述的。到現在會發現，很多人會看到現在朋友圈的很多圖其實并不是真正意義上自然拍攝的，都是模型生成的，例如Midjourney等等之類。我們最近內部做Review，團隊幾個小朋友ppt里做的插圖都是自己Prompt出來的，不是像我們當初上百度搜一搜，然后把這個圖插進去，他們現在都自己Prompt把圖出來。

　　從這個例子看，你會發現隨著模型的發展，它的形態越來越多，包括有聲音的，包括視頻。最近我們和一些研究機構在聊，其實很大程度上來說，這個模型本身也會產生一部分和人小腦一樣的功能，它能夠協調決策，能夠做動作等等之類。

　　最近如果大家關注這個行業的話，大模型和機器人合作也是一個非常大的場景，這塊其實也調動了更多新的不論是底層的硬件，還是算力芯片，還包括低功耗算力芯片的需求。

　　其實整個大模型的演進越來越像一個我們物理世界存在的人，從這點來看，的確是數字技術在改變世界，它的創新點在于使我們和技術本身的區隔變得越來越小，越來越窄。

　　當然國內永遠是不會在這些大的方面落后全球的步伐，我們可以看到最近國內大模型已經有點數不過來，內部簡單的統計一下，大概全國各種各樣發布的大模型將近100個了吧。當然不能說這些大模型都有它的價值，但可以看出整個大模型已經成為我們整個行業的共識。

　　下面我講一下整個新一輪數字技術帶來的核心創新機會。在過去AI服務場景中，我們覺得最大的一個缺點或者說最大的一個挑戰，其實還是“頭痛醫頭，腳痛醫腳”，我們按照一個具體問題來解決這個具體的問題。

　　但是大模型的場景下，我們會發現原來很多傳統產業，特別是在中國，有機會的得到巨大的改變。在過去的信息化過程中，我們會發現很多時候有一些技術在國外用的很好的產品，在中國卻很難落地，這是因為中國特殊的行業特色，非常多的知識和流程都沉積在我們所謂的Know-how，也就是歷史經驗里。而這些不容易標準化的信息，其實很難把它們歸集起來，對于上一代的產品也就無法做到落地了。但就像前面說到的一樣，大模型本身變得越來越像人，所以在很多傳統產業發展過程當中，不管我們以前講的是工業4.0也好，或者說傳統產業的數字化也好，之前碰到的困難很有可能在將來的一段時間內因為大模型本身的發展，它和人的強互動包括它本身自己能力的迭代，變得可以解決。當然這個事還需要挺長時間，但是我們覺得可以觀察到創新在往這個方向發展。

　　這個圖我們發現大模型本身提供了一個新的底座，除了大模型本身的創新以外，它提供了一系列創新的機會。大模型本身通用型的底層模型和一個具體的上層應用，中間通過什么樣的方法來解決，可能是一個我們稱之為類似于PaaS或者SaaS的東西。但是我們也不知道、也很難去想象，在這套全新體系里未來會出現什么。

　　最重要的一點是，我們覺得創新本身來說離我們非常近的主要原因和這張圖所描述的情況一樣，過去有個東西叫AI+場景，比如說AI+工業、AI+機器人或者AI+商業，這么說的原因是什么呢?其實我們是更多地想辦法把AI這個技術實現到某個場景當中，我們是拿著這個工具，拿著錘子去找釘子。但現在的情況發生了一個比較大的變化是一個場景+AI的情況�，F在在通用模型當中，我們會看到更多的是這個場景當中的問題如何更好地被AI解決。在整個過程當中最大的點是說通用的工具和通用的平臺可能會成為新一代傳統產業的新的基礎，除了它的物理設施和整個所謂傳統的一些基礎投入以外，可能會成為另外一個我們看到的新的數字底層。

　　這個可能比較難理解。但是大家可以想象一下，過去我們的手機的核心功能是電話。當你要用別的功能的時候，你必須要去思考，要去想我要買一個什么樣功能的手機，是買一個帶有一定游戲功能的手機還是相對來說通話時間更長的手機。它其實很難實現非常多的功能和維度，中間還出現過拍照手機，大家可能都還有印象。

　　但現在我覺得很少有人用一個具體的功能來定義一個手機或者多數的手機已經具有了通用的功能。它已經能夠完成我們想要完成的幾乎所有任務。我自己個人的體會，這個體會還是很深刻的，原來的工業場景中，我們想象過用各種各樣的終端來完成這個行業的初步數字化和數據收集的過程。后來發現自從手機出現以后，這個問題自然而然就迎刃而解了。因為它作為一個新的工具，新的采集的維度，它變成一個非常簡單易用的事物，而且我覺得多數人其實也是在開始使用類似于微信這樣的應用之后，慢慢感受到了所謂的數字化和這個工具本身的力量。

　　原來很多公司其實內部從來不相信內部通訊軟件等等之類，但我們看到現在越來越多的公司，很多國企、央企內部都在用類似飛書、釘釘這樣的工具，這是一個非常大的轉變。但是我覺得客觀講，這個習慣其實某種程度上來說并不是釘釘或者飛書做了完全扭轉和教育市場的動作，而是他們的確是在基礎功能變得更成熟之后適時的出現，解決了我們一直以來想解決的問題。

　　還有一點比較值得期待的，不知道大家對微軟的系統有多熟悉，以前微軟的系統每次更新的時候，我們往往是處于一種很復雜的心態，會覺得這個東西更新完以后，不知道還是不是好用，但是從大模型現在的發展進度來看，它每一次迭代基本很少帶給我們失望的體驗，帶給我們的是更多的希望和更多的驚喜。

　　所以我覺得我們站在了一個好的時間窗口，我希望數字技術本身能夠為更多的創業者和投資人創造新的投入創新、擁抱創新的機會，謝謝大家!