截至发稿前，我还一直想把这篇文章的标题改成《有头有脸的VC都在追AI大模型》，主要是想蹭“有头有脸”的热度（狗头）。
但“追”这个词不妥，各家机构公开、私下里虽然都在谈ChatGPT，但真正出手的却着实不多，我甚至想说，因为大模型的横空出世，VC/PE现在正面临一场史上最大的非共识。
首先就是认知和信息上，机构之间已经形成了无法弥补的巨大差距。认知上，在去年年中，一位美元PE投资人在跟我交流时，就提醒我AICG已经往深水区发展，除了已经很火的图像、文字等AIGC的工具，很快会出现“席卷B端与C端的王炸级应用”。
去年9月，美国红杉的两位合伙人就在一篇题为《Generative AI: A Creative New World》的文章里预判，“会出现生成式AI的杀手级应用程序”。
去年12月7日，投中网一文将答案揭晓，《ChatGPT杀疯了》，Sam Altman已经在推特宣布，ChatGPT用户量已经超过100万，用户疯狂涌入一度还使其宕机。
信息差就更大了。光速光合创始合伙人宓群在投中年会上就表示，虽然目前光速光合与美国总部在募、投上完全独立，但交流依然不少。比如美国光速去年7月份投了Stability AI，投后估值攀升至10亿美元，光速光合“几天就拿到了相关的投资文件”。
国内呢，就算是《ChatGPT杀疯了》这样卖力的标题，文章在东四十条资本和投中网三条的阅读量加起来，也没超过一万。
等到春节前后ChatGPT被全民讨论，不少投资人才着急忙慌地到B站去补课，“什么是transformer？”、“OpenAI的股权结构”、“ChatGPT到底牛在哪”，然后在朋友圈转几篇热点文章表示自己“一直关注并看好”。
这到底是做精英做投资，还是网民追热点，我都快分不清了。
不过从各大会议论坛，以及小范围的聚会来看，谈ChatGPT、聊大模型依然是热点话题，“非共识”主要还是在投上，具体点来说，虽然都在谈，但只要GP的身份、处境稍微有所不同，对AI大模型投资的态度就可能千差万别。
美元与人民币的“非共识”
首当其冲的，是美元基金与人民币基金的“非共识”。
一位头部双币基金管理合伙人对投中网表示，人民币VC背后的资金属性，决定了其风险承受能力不高，第二是大模型所需的资金规模，人民币VC也承担不起来，这导致了相当务虚但又值得担忧的两个问题，“创造力本身是缺乏的，支持创新的能力也是缺乏的。”
《有头有脸的GP都去给LP写检查了》一文中，开头的四个案例，大到“案子黄了”，小到“被投项目管理层离职”，都会被国资视为不可控的风险、问题，进而要求解释和解决。
“市场上各个层面、各个环节的风险都在被重新定义。”
这句话说得好，背后揭示的，其实是在当前的人民币LP中，市场化资金退潮，国资在量上占绝对多数的格局已经形成，这本是近几年老生常谈的话题，但一遇到AI大模型、ChatGPT这样的新主题，商业模式是不确定的，回报是未知的，风险是巨大的，“观望”也就成了唯一的选择。
规模也是人民币基金投大模型的掣肘。首先引导基金动辄几百上千亿的量比较虚，后续的出资能力面临不确定性，这点就不展开说了。其次，目前国内人民币股权投资基金规模约为14万亿，管理人数量约为1万家，平均每家管理规模为14亿元，这其中百亿以上的GP只有273家。
总得来说，人民币基金的资金较为分散，且管理人数量太多，单只基金规模一般不大，但看看近来大模型企业的融资金额，早期动辄就上亿美元，因此在大模型这个烧钱的新赛道，短时间内人民币基金很难接棒。
当然，就如云启资本毛丞宇在投中年会所言，钱的属性不一样，决定了人民币与美元的投资和风险偏好不同，但“并无对错之分”，毕竟大模型和AI面向未来，不能解决国内正面临的很多现实问题。
美元基金内部的非共识
作为大模型投资的主角，美元基金也存在非共识。
比如创新工场的李开复老师说，“等了40年终于等到了这一天，在这40年也多次担心、怀疑可能这辈子见不到这样的一个革命了，但是现在可以见到，这是我终生最大的幸运。”
不管是出于对自己专业的尊重，或是对AI 2.0的野望，李开复老师正在身体力行，在投资和孵化两个层面力推大模型，他认为，未来AI市场将达到10倍移动互联网规模，巨头、中小企业、初创公司都可以在其中愉快玩耍。
在我看来，奇绩创坛的陆奇也在做着同样的事情，即为大模型“布道”。
有些美元基金则认同百度李彦宏的观点，即无论是A100芯片的硬件储备，还是AI相关的技术储备，创业公司难以匹敌互联网大厂，因此对于通用大模型的投资就非常谨慎，更看好垂直行业的中模型，以及相关的应用层投资。
比如嘉御资本卫哲将大模型投资分为四层，最看好AI+Infra基础建设投资，因为算力、传输、储存都是瓶颈；模型层，他认为大模型也会遵循“二八定律”，最终胜出的大模型不会超过两个；对于“AI+行业”这类主打AI赋能万千行业的公司，要让子弹再飞一会儿，而对行业+AI这类，行业一旦应用大模型，即可在成本、效率、管理等方面“突飞猛进”的公司，会非常感兴趣。
上周参加一场论坛，当中也不免提到了ChatGPT这类新技术的影响，愉悦资本刘二海在会后的交流中提出，以通用技术、产业、宏观政策、社会市场四个维度观察项目，我觉得提法挺好，毕竟当下就连消费项目，也不能光谈消费不谈技术，更没法脱离政策和社会状态。
因此作为投资机构来说，无论是AI还是其他，通用技术一旦有了成为基础设施的预期，应该更多把关注发散到“叠加态”的更多可能性上，如同刘二海所说，“互联网一个行业，但是成为基础设施之后，会影响所有的行业，AI也是这样。”
有些美元基金则是看好大模型但不All in，先投明星公司占个位置，后面就可以相对从容，也更有目的性地选择产业链上下游标的，可以称之为“契子”策略。
比如启明、经纬投了前京东AI掌门人周伯文创立的衔远科技，红杉中国、高榕、Monolith励思资本投资了前巨人CEO吴萌创立的MiAO，蓝驰投西湖心辰，云启、明势等投资的MiniMax，按投后估值已经是独角兽了。
对此一位衔远科技的投资人向投中网表示，“投ChatGPT，就像一颗钉子，你只有先投一个，最好是头部，钉到里面，才有可能接触到赛道内其他的企业，真正牛X的公司也才会认你。”
“这时候不是说收益不重要，你可能会在估值上有所考虑，但在这条timeline中，谁先投到谁的赢面就大。”
因此按照“契子”策略，这些美元基金对大模型的追捧远称不上“疯狂”，毕竟据我所知，上述这些明星项目，还有许多美元基金“跪求一门票而不得”呢，不过，有些投资人面对大模型则更为谨慎、理智。
联想之星总经理、主管合伙人王明耀认为，虽然今年ChatGPT火了，但没必要一窝蜂而上。“对行业理解深的投资人可能还有机会，理解不透的话就只能当分母了，最后甚至不一定有好的回报。”
一个可以称得上是共识的点是：如果目前是AI的iPhone时刻，那么离后续出现字节跳动，美团时间还早。
如此来说，多看少出手，保持敏感度，手里握紧子弹，同时尽可能的钉进一两颗钉子，或许是一个相对“正确”的选择。
另外出于地缘政治原因，某头部美元VC目前在上个月，已经暂停了对人工智能尤其是大模型相关项目的投资。
“屁股决定脑袋”，话糙理不糙。一级市场投资的“对错”最早也要数年之后才见分晓，在此之前，基于机构自身不同的策略、状态，处境自然不同，对大模型投资的态度也就不一样，重要的还是认清自己的能力边界，毕竟一级市场跟风，从这些年移动的经验来看，多半没什么好下场。
产业界的非共识
不光是一级市场，产业界也有相当大的“非共识”。
百度文心一言在今年3月16日上线，当仁不让地坐上了中国大模型首发位置，这一方面得益于百度多年来在AI技术的积淀和品牌传播，另一方面也的确是发布最早的，所以李彦宏自信与ChatGPT差距不大，创业公司做大模型没必要。
不过要我说，百度真是造话题的一把好手，首先就大模型中美差距到底多大这一问题，分歧就很强烈，有自信者如李彦宏，表示中美大模型只差2个月；有旁观者如马斯克，认为差距在12个月；出门问问的李志飞则认为差16个月，王小川甚至认为差两、三年。
也有语焉不详者，比如衔远科技创始人周伯文认为，中美大模型发展是个动态的过程，如果是纯粹从追赶角度来说，两个国家的 AI 产业发展速度都很快。“重点是找到自己的大模型路线”。
不过截至目前，中国已经有了几十个大模型，有百度、阿里等大厂出品，也有上市公司如科大讯飞、360、昆仑万维等研发，更不缺商汤科技这类老牌AI公司推出的，还有衔远科技、MiniXax等创业公司推出的相对垂直的大模型。
所以李彦宏说“创业公司做大模型没必要”，让中国的大模型创业者如何自处？对此王小川苦大仇深誓言要做出做过最好的大模型，接受了几次采访都明里暗里暗讽百度，不免又引发一场口水战。
腾讯马化腾则称，腾讯正在专注于研发工作，并不急于展示尚未成熟的产品，更是犀利指出，“我觉得现在很多公司都太过急切，似乎是为了提振股价，而我们一直以来都不是那样的风格。”
但在投资上，腾讯出手却毫不迟疑，短时间内先后不光投了深言科技和MiniMax，还被传出手4000万美元投资王慧文的光年之外，虽然马上被辟谣，不过可以看出，虽然低调不少，但投资依然是腾讯连接新技术的重要抓手。
百度不光投了西湖心辰，最近也宣布成立“文心投资基金”，旨在推动大模型生态繁荣，还启动了“文心杯”创业大赛，主要关注AIGC、大模型创新应用方向。还有某大厂除了自研大模型，其战投部门人员也表示，集团已经All in 大模型。
但这事儿有意思的地方在于，在非AI专业人士王慧文宣布和大厂都表示All in情况下，AI专家李志飞在大模型上居然显得很矛盾，苦思冥想一个月，跟各路大牛沟通之后，才表示机会将出现在应用层。
要说遗憾肯定是有，但毕竟公司正面临IPO临门一脚，应用层不得不说是个务实的策略，毕竟大模型算力需求太大，商业前景又不明朗，即使再眼热，现在跟着掺和也是不明智的。
这就不得不提到前京东技术委员会主席周伯文，都知道他于2017-2021年在京东期间，周伯文组建了京东AI团队，并直接向刘强东汇报。
那周伯文在京东做了什么呢？比如2019年，他就通过AICG去创作商品文案并选择图片的工作。
“那时消费者可能都没意识到自己在京东搜索时，看到的很多品类描述其实是在浏览商品的一瞬间，AIGC逐字逐句根据每个用户的偏好并结合商品卖点自动生成的。”
“换句话讲，当年在京东的每一个SKU背后，就已经具备一个人工智能助理了。”
我认为这话虽然有点夸张成分，但周伯文创办的衔远科技路径是一致的，比如衔远科技官网首页上就写着“让每一件商品都应需而生，让每一个消费者都得偿所愿”，目前衔远科技提供3C、美妆、快消三个行业的AI解决方案。
衔远科技成立时不是ChatGPT的C端逻辑，现在依然如此，只是从创立伊始，以AI为基础的多模态表征交互，在不同行业实现人机的协同共创，是目前的大模型创业公司中，从模型层到应用层再到商业化前景，少有的都给打通的公司，MiniMax基本也是同理，因此关于大模型的争论再激烈，衔远科技、MiniMax依然能作壁上观。
而且相比商汤、第四范式等上一代AI大、小龙们相比，衔远科技优势在于，投资人和市场并没有对其形成思维定式，周伯文本身更是transformer论文的贡献者之一，因此在今年GPT爆火，搭上大模型的概念融资，也属情理之中。
早先衔远科技宣布已经完成数亿元天使轮融资，由启明创投领投，经纬创投跟投。据了解，衔远科技目前正在筹备新一轮融资，“巨贵”。
后ChatGPT时代
最后然我们把眼光继续放大到二级市场，自从ChatGPT爆火，基础设施英伟达市值已经突破了一万亿美元，直接受益理当如此，但A股相关概念股也上了天就很难理解了，芯片、AI相关、游戏、传媒已经炒了一波又一波，依然没有停止的迹象，而且二级市场根本不用验证逻辑，到底对还是错，涨停板见。
我在一篇关于Baillie Gifford（柏基投资）的文章中曾说，通常二级市场基金投资的策略是“自上而下”的，大概遵循逐一分析和判断“市场-国家-行业”，然后再从中挑选合适标的进行投资。
通常情况下，VC也是同理，不然也就不会向LP吹嘘自己的“投研能力”。结果这几年无论是消费还是ChatGPT，VC的投资变成自下而上了，而且还不是典型重成长的“自下而上”，而是被二级市场、产业、科技发展甚至是C端轮番带着走。
VC/PE由大家眼中的造浪者变为跟随者，又或者说，VC/PE从来就不是造浪者，类似英特尔、谷歌这类案例，只是受限于风险投资依然还较为神秘的草莽时代，创业者与VC/PE博弈的天平还没有正式建立。
自上而下也好，自下而上也罢，在这轮大模型投资中，VC/PE多半只能沦为配角了。
现在的龙头OpenAI，天使轮是马斯克、贝佐斯等个人投资者的捐赠，最大的投资来自产业方微软的慷慨解囊，规模超过130亿美元，而Tiger Global、红杉资本、A16Z、Thrive、K2 Global、Founders Fund等财务投资人加起来约为3亿美元。
关于Tiger Global、红杉资本、A16Z为何卖出OpenAI的早期股份，我不得而知，但ChatGPT爆火后的最新的一轮融资中，不管是VC还是PE，不管多么重磅的名字，都被锁定在同一轮次和价格，且不光是绝对投资金额，就连结构也没有这些鼎鼎有名的投资者说话的份，风险投资何时这么憋屈过？
或许从Accel Capita追着投FaceBook（meta）开始，“祸根”就埋下了。
金融本质是资金融通，可以狭义地理解为借贷，一级市场的投资核心是信用交换，投资机构出钱有机会获取收益，创业公司出项目、出人，项目可以通过行业空间计算ROI、回报，人是背景、资源、人脉、性格、背书等多重因素的叠加。
现在VC/PE的信用被史无前例地削弱，项目、产业方，或者说是科技的信用被抬到前所未有的高度，你可以讲大模型现在应用前景不明，投入太大，张磊说风险投资的一个本质就是风险定价，但现在问题是，轮到对手方给VC/PE定价了。
最可叹的是，有些机构连上牌桌的资格都没有。就在MiniMax获得2.5亿美元新一轮融资的档口，“一些VC拿着大钱去Pitch，但就是不让进”。
