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ジエミアンニュース記者 呉楊宇
インターフェースニュース編集者 ソン・ジアン |

今年6月に開催された九合ベンチャーキャピタルの年次総会では、VC機関は異例の行動をとった。講演や対話のためにベンチャーキャピタル界の人々を招集したことに加え、報告書も発表した。報告書のテーマは現在の技術ブームに適合しており、「不滅のコンピューティング」と呼ばれている。

彼は「コンピューティング」を世界を表現し理解する方法であると考え、次のような判断を下しました。

コンピューティングは無限の活力とスケーラビリティを備えて出現しており、コンピューティングの範囲が個人の人生の境界や人生経験を超え、コンピューティングの次元が単一の労働力の知識密度と知識量を超えるまで、その拡張限界は急速に拡大しています。コンピューティングがすべてデジタル化されるまで、不死の計算が現実になります。

Jiuhe Venture Capital の見解では、AI は次世代コンピューティング プラットフォームとなり、現在はプラットフォーム変革の初期段階にあり、将来の投資と起業の機会に大きな影響を与えることになります。

Jiuhe Venture Capital は、「百度の七銃士」の 1 人である王暁によって 2011 年に設立されました。設立以来 12 年近くにわたり、この組織はハード テクノロジーの分野に重点を置いて多大なエネルギーを費やしてきました。 ChatGPT の嵐が襲った後、チームは人工知能の分野でより頻繁かつ集中的な動きを行いました。 2023 年には、同庁が投資するプロジェクトのほぼ 50% が AI 関連になる予定です。

AI 1.0時代、中国では「AI四小龍」（SenseTime、Yuncong、Megvii、Yitu）が独占する市場構造が形成された。大規模な言語モデルを核としたAI 2.0時代には、より大規模な技術的課題とビジネスの展望が見え始めています。

未知のことだらけではありますが、テクノロジー分野に焦点を当てている投資機関は、この波を避けることはできません。彼らの焦点は、基盤となる大規模モデルの側に立ったり、AI アプリケーション層に投資したりすることに他なりません。

九和ベンチャーキャピタルは一般的な大規模モデル企業には投資していないが、AI応用層には比較的十分な弾薬を用意している。現在、多くのAI応用企業がニーズを満たし、価値を提供し、事業化に向けた初期の試みを行うことができています。王暁氏は、ヘッドハンティング、ゲーム、販売などの分野でその兆候が見られると指摘した。

市場を信じるかテクノロジーを信じるかについて話さなければならない場合、王暁氏は現在、「AGI（人工知能）がいつ実現するか」よりも「AIアプリケーションがいつ爆発的に普及するか」を懸念していると考えています。

「テクノロジーは役に立つものでなければならないが、役に立たないテクノロジーは欺瞞的だ」と彼は言う。

しかし現在、プライマリーマーケットは全体的に冷え込んでおり、起業環境はますます困難かつ危険になっており、現段階で新たな投資を行う能力のある企業を好むVCが増えている。 Jiuhe Venture Capital はどのように選択するのでしょうか?

王暁氏は、プライマリーマーケットは市場と収入のある企業だけを見るのではなく、それらを総合的に見なければならないと考えている。同氏は、「収入のある企業にのみ投資し、株価収益率が数倍の非常に安い価格で企業を買収すれば、中国のテクノロジーは滅びる運命にある。時には適切なバブルが必要だが、それには時間がかかり、また必要なこともある」と指摘した。未来への憧れと想像力。

「想像力がなければ、2人しかいないときに誰がGoogleに投票するでしょうか？」「勇気を持って投票する場合にのみ投票できます。投票する勇気がある場合にのみ可能です。」

以下は、Jiemian News の王暁氏へのインタビューの書き起こしで、若干編集されています。 投資理解のための新たな枠組みの確立

Jiemian News: なぜこの時期にこのレポートを発行するのでしょうか?

王暁：年次総会のコンテンツを準備するため、大型模型の登場にも遭遇しました。このテーマの良い点は、人間の知性は寿命によって制限されるということであり、寿命が尽きると、炭素ベースの知性はある意味で消滅します。機械学習は、地球が破壊されない限り、時間に比較的制限されず、大規模なモデルは永久に存在すると推定されており、その情報入力帯域幅もあまり制限されません。

私たちは人間は不死であるとよく言いますが、ここでは「計算上の不死性」といいますが、これはある意味で知性に生命を与える概念です。

Jiemian News: コンピューティングの価値を強調することは、主要市場にとって何を意味しますか?

王暁：私たちの目的は、投資する際のより良い理解フレームワークを得るために、よりマクロな観点から「計算」における現在の変化を要約することです。

インターフェースニュース: この中で最も重要な要素は何ですか?

王暁：それは、人間の生活全体の進化において、どの方向に大きな価値をもたらすことができるかを計算することです。

人工知能は単なる普通のテクノロジーではなく、長期的な重要性と破壊的な機能を備えています。その影響の深さはインターネットに似ています。インターネットは世界中の何十億人もの人々を結び付けており、人工知能はほとんどの人々にインテリジェントな祝福機能を提供しています。たとえば、自動運転技術の助けを借りて運転し、子供たちはロボットによって教育され、仕事の一部はロボットによって行われます。

投資の本質は異なる意味を持つものを信じることであるため、この点を指摘することで投資への決意を強めることができます。

Jiemian News: Jiuhe は「コンピューティングの進化」によってもたらされる構造変化に注目しています。大規模な言語モデルが出現する前に、あなたが観察した重要なノードは何でしたか?それぞれがそこからどのような起業の機会を得たのでしょうか?

王暁：人工知能の観点から見ると、AlphaGo を契機として AI の第一波が台頭し始め、画像処理技術は比較的成熟し、自動運転や医療画像処理などの分野に応用されていました。この波において、私たちはMomentaとEagle Eye Technologyに投資しました。

AI の第 1 波の範囲は比較的小さく、実際の AI 企業はそれほど多くありません。より大きな企業には、自動運転企業や一部の画像検出企業が含まれます。

昨年初めにGPTが普及して以来、国全体が大型モデルに傾いています。この人工知能の第 2 波は、元の波よりも機能が拡張されており、その応用分野と範囲は第 1 波よりもはるかに大きくなっています。しかし、それがどこまで実装され、アプリケーションがどのようなものになるかを確認するにはさらに3年かかります。

Jiemian News: この起業機会の波が前の波よりも大きい理由は何ですか?

王暁：この大規模モデルの波の本質は、機械学習の基礎となるアーキテクチャが Transformer で行われること、つまり、コンテンツがトークン化されてから学習されることです。消費できるデータの量は膨大であり、それが、ある意味でのインテリジェンスを生み出します。 。以前のウェーブは単純な画像認識で、画像に密接に関係するものを解決できました。

今日の大規模モデルはマルチモダリティと言語の両方を備えており、言語は人々の特定の認知状態を伝えます。大きなモデルはある程度の知能を持ち、知能はさまざまな分野に一般化できます。

たとえば、大型モデルは、若手ヘッドハンターが候補者のキャリア プランやその他の情報を記録するのに役立ち、適切なポジションが空いた場合のマッチング効率を向上させることができます。この問題を記録するために人に頼るのは非常に限られていますが、大規模なモデルではヘッドハンターの作業効率が 3 倍から 4 倍になります。同様に、プログラミング、アート、広告計画などの分野では、それほど高度ではないスキルであっても、一定の生成能力を持つ可能性があります。

Jiemian News: この世代のアプリケーションの敷居は前世代よりも低いですか?ユーザーの信託コストは大幅に削減されたようです。

王暁：自動運転などの応用という観点から見ると、自動運転を追加する際にミスをすると大きな問題になるのは間違いなく、敷居が非常に高いです。この世代のアプリケーションのエクスペリエンスはまだそれほど良くないか、精度はそれほど高くありませんが、AI に成長する時間を与えたいと考えています。

大規模なモデルに投資しないでください。AI アプリケーションには必ずしも AGI が必要ではありません

Jiemian News: 投資している AI アプリケーション企業の価値を実現するには、いわゆる AGI を達成する必要があると思いますか?

王暁：必要ありません。大規模なモデルは現在、顧客サービス、ゲーム チャット、ロボットなどの多くのシナリオに実装されており、本質的に人間の効率を向上させたり、人間に取って代わったりしています。ただ、これらのシナリオやケースはまだ拡張能力に達しておらず、収入レベルも高くありませんが、これらのシナリオはこの実験プロセス中に確立されています。

Jiemian News: 現在の制限は何ですか?

王暁：分野ごとに異なりますが、まだパフォーマンスに問題があると思います。特にインテリジェントな機能はありませんが、チャットや記事の要約などの基本的なタスクはすでに十分に実行できます。

インターフェイス ニュース: この効果はモデルの知能レベルに直接関係しています。

王暁：効果には 2 つの部分があり、1 つは基本モデルのインテリジェンスであり、もう 1 つは基本モデル上に独自のデータ システムを構築することです。たとえば、ゲーム関連のコンテンツのセットをトレーニングする必要があります。 ; ヘッドハンティングの場合、いわゆる専門用語を理解する必要があります。つまり、独自の分野で独自のデータ閉ループを持ち、それを基本モデルと組み合わせてより良いサービスを形成する必要があります。

Jiemian News: あなたが現在投資しているAIアプリケーション企業はどのようなモデルを使用していますか?データシステムの最適化と大規模基本モデルのインテリジェンスレベルの向上にはどのような関係があるのでしょうか?

王暁：オープンソースの大規模モデルを使用するもの、大規模モデルと同様のクラウド サービスを使用するもの、オープンソースの大規模モデル自体を直接変更するものもあります。大型モデルは今では高価ではありませんし、中国では（価格が）引き下げられているため、生産材料が確かに安いため、中国での用途が急速に、米国よりもさらに速く増加する可能性があると思います。

データ システムに関しては、大規模なモデルと独自のデータ システム セットを使用してサービスを形成し、ユーザーを獲得した後、データを生成し、独自のモデルをトレーニングすることができます。このデータ クローズド ループは、使用するにつれてより優れたものになります。したがって、AI アプリケーション企業は価値があり、最終的には一定のデータしきい値を形成することができます。

Jiemian News: ただし、他人の大規模モデルを使用する場合、最下層は依然として大規模モデルの知能レベルの発展によって制限されます。

王暁：これは確かですが、オープンソースの大規模モデル LIama 3.1 は、数千億のパラメータを蓄積しています。

Jiemian News: 投資家として、この制限を受け入れますか?産業の発展が企業の将来を決定します。

王暁：これがエコロジーであることを受け入れてください。一般に、AI アプリケーション企業は、大規模なモデルを自社で作成するのは非常に高価であるためできません。最善の方法は、一度に複数個を使用し、緊急時にいつでも分解できるようにすることです。

Jiemian News: クローズドソースの大規模モデルのパフォーマンスが、最高のオープンソースの大規模モデルよりも優れているのではないかと心配ですか?それらの企業が同じ申請を行ったら、すぐにあなたが投資した企業を超える可能性がありますか?

王暁：大型モデルは基本的な能力なので、あまり心配はありません。モデルによって違いはあるかもしれませんが、それほど大きなものではありません。 AI アプリケーション企業は、このシナリオと業界において一連のデータ自己閉ループとサービスを作成しました。このサービスには独自性があり、その機能が向上しています。業界で蓄積されたデータやユーザー ソリューション全体と比較すると、大規模モデルの機能の変更が最終的な競争力に与える影響は小さくなります。

Jiemian News: 同じアプリケーション分野の企業を探すときは、自社のシナリオの独自性とこのサービスの提供方法についての理解にもっと注意を払うことになりますか?

王暁：右。例えば、画像生成や音楽生成などゲーム業界に関わるAI生成を行うXingzhe AIという会社に投資しました。この会社はゲーム会社から生まれました。創業者の 2 人はゲーム業界に精通しており、顧客のほとんどはゲーム分野の人々です。この会社は、ゲーム業界のさまざまな問題を解決するために大型モデルを使用しています。テクノロジーをどこにどのように使用するかを知っています。

Jiemian News: 大規模なモデル企業と比較して、AI アプリケーション企業を判断する方法はより明確になりますか?

王暁：これは比較的簡単です。主な考慮事項は、それがこの業界で役立つかどうか、および創業者が業界と大型モデルのテクノロジーを理解しているかどうかです。両方の側面を知っている人は多くありませんが、ユーザーが使いやすく、お金を受け取ることができる製品を作ることができます。

大型モデル間の競争は、基本的に、資金調達能力、人材密度、グラフィックス カード、コンピューティング能力などを含むリソースの奪い合いです。したがって、大規模なモデルは大企業に適しています。 Microsoft が多大な資金を投入してサポートしていなかったら、OpenAI は実現できなかったかもしれません。たとえ中小企業が10億ドルを調達したとしても、ポーカーテーブルに立ち続けるのは難しいでしょう。

Jiemian News: これが大型モデルに投資しない主な理由ですか?

王暁：右。はっきり言って先行者利益も事業化の可能性も絶対的な技術差もありません。

Jiemian News: しかし実際には、OpenAIとは異なり、中国で優位性のある新興企業に投資することは可能です。

王暁：持っている。この種の企業は多額の費用がかかる上、現時点では事業化の見通しが不透明であるため、出資しませんでした。大手モデル企業が申請しないと実際には明確な事業化の道筋はなく、トークンでの課金も困難になります。

Character.AI も当初は多額の資金を集めましたが、後にモデルを展開できないことが判明したため、一部の人々を Google に戻し、他の人々はアプリケーションの作成を続けました。これは、使い始めるのと同じことです。他の人のモデル。結局のところ、小規模な新興企業は、自分たちが集めた資金を他の企業に反復することができないことがわかり、モデルの能力に問題が生じることになります。

2年後、資金のない新興企業が出てくると、この問題が明るみに出てくるかもしれない。

Jiemian News: 当時の大型モデルのスタートアップを見たことはありますか?

王暁：「六匹の虎」などでいくつか見たことがありますが、中には非常に高価なものもあります。もちろん、競争は自主的なものであり、論理的には新興企業にチャンスはほとんどないが、中国のAI起業家精神が繁栄するためには、それはアプリケーション層にあるはずだ。

起業家精神はエコシステムを構築する必要があります。優れたエコシステムでは、全員が参加して同じことを行うのではなく、基本的に最下層で作業する人々とアプリケーション層で作業する人々がいる必要があります。

Jiemian News: 理論的には、どの企業もいわゆるスーパー アプリケーションを開発すると考えていますが、それはどのように判断されますか?

王暁：スーパー アプリケーションにはシナリオが必要です。現在、これらの企業はすべて対話とチャットを行っています。実際には、そのシナリオに十分な機能があるかどうかによって異なります。ポイント。

Jiemian News: 大規模なモデル機能を持​​つ企業が、シナリオを特によく理解しているチームを採用した場合、そのようなアプリケーションの作成に成功する確率は、アプリケーション会社よりも高くなりますか?

王暁：不確かな。大規模なモデル企業が作成したアプリケーションは、その大規模なモデルが独自であり、オープンソースなしでは他者が使用できず、他者が解決できない問題を解決できる場合を除き、他人の大規模モデルを直接使用してアプリケーションを作成する企業よりも必ずしも価値があるとは限りません。

私たちは現在、音楽などの他のモードの大規模なモデルも検討し始めています。Suno のような企業にとって、大規模な音楽モデルがオープンソースでなければ、他の企業はそれをアプリケーションに使用できないと思います。

Jiemian News: あなたが現在投資している企業に対して、商業化を推進しますか、それとも自然な成り行きに任せますか?

王暁：それは自然の成り行きに任せているようなものです。 To B（企業側）は最初から確実に事業化を行いますが、To C（消費者側）は大規模になってから事業化するのではなく、まずはユーザーの成長を維持し、その過程で適切な事業化を試みます。トークンにはコストがかかるため、ユーザーの成長をサポートするには何らかの商業化が必要です。

Jiemian News: このトラックの大規模な成長にも費用がかかります。

王暁：はい、ユーザーを獲得するために資金を投資する必要もあります。

Jiemian News: 現段階で彼らはこれを行うよう奨励されるのでしょうか?

王暁：奨励するには、やはりユーザーを獲得する必要があり、まずユーザーを使い果たさなければなりません。しかし実際には、ユーザーが一定の支払い習慣を身につけているので、商業化はそれほど難しくありません。

Jiemian News: 市場信奉者とテクノロジー信奉者の話題に関して、AGI がいつ実現するのか、それとも AI 応用路線がいつ爆発的に普及するのか、どちらが気になりますか?

王暁：現段階では、AI アプリケーションがいつ爆発的に普及するかということのほうが心配かもしれません。テクノロジーは役に立つものでなければならず、役に立たないテクノロジーは欺瞞的です。テクノロジーは人々に役立つ必要があります。人々を抜きにしてテクノロジーについて語ることは、人々を欺くことと同じです。

本質的には、市場と収入のある企業だけを見ているとは言えず、やはり総合的に見なければなりません。収入のある企業だけを見て、VC の価格を利用して株価収益率の高い企業に投資する VC がいることは事実です。現在、PE 投資はより慎重になっているため、このアプローチは収益を上げることができます。しかし、もしPERが高い企業にだけ投資し、PERが数倍の非常に安い価格で企業を買ってしまったら、中国の技術は滅びてしまうのではないだろうか？

スーパーアプリは当面存在しない

Jiemian News: AI アプリケーションに投資する際、過去の投資ロジックを変更する必要はありますか?過去の知識や合意に頼って物事を明確に把握できるのか、それとも新たな問題が数多く発生しているのか。

王暁：多くの新たな問題が発生しました。インターネットを例に挙げると、これは接続属性であり、そのビジネス モデルはトラフィック広告に依存しています。しかし、最終的な収益モデルは広告を販売することではなく、サービス指向になる可能性があります。エンドツーエンドのサービスを直接提供します。

これは、自分自身の認知フレームワークを確立するために、何が学べるのか、何が決定的に異なるのかを区別する必要があることです。

Jiemian News: この問題をこのように考えなければならないと思わせる重要な変更はありますか?

王暁：変更点の 1 つはデータ フライホイールです。インターネット企業のデータの壁はユーザー規模ですが、大規模モデル企業の壁はデータのクローズドループの下での能力の向上です。データフライホイールは今回のコンテストの核心となる部分ですので、生成されたデータをその後のモデルトレーニングにフィードバックしてより良いモデルにできるかにさらに注目していきます。

もう 1 つの問題は、より大きなメリットをもたらす独自のデータ ソースがあるかどうかです。

Jiemian News: 多くの投資家や起業家は、今年が AI アプリケーションの爆発的な初年度であり、来年には完全に爆発的に普及すると考えていますが、どう思いますか?

王暁：AI アプリケーションには細分化されたトラックが無数にあり、始めやすいトラックもいくつかあるかもしれませんが、業界ごとに異なります。 AI アプリケーションが爆発的に増えるなどということはないと思いますが、私は大規模なモデルがアプリケーションに適している分野に興味があります。

Jiemian News: しかし、これらの発言を受けて、今年はより多くの人が AI アプリケーションに注目していると感じますか?

王暁：はい、私たちが投資したプロジェクトの多くは他の人に閲覧されており、多くの人がTS（タームシート/投資条件リスト）を提出しています。このような状況は中国では今では珍しいことです。

Jiemian News: 全体としては良いことなのでしょうか?

王暁：もちろん、資本市場が活発であることは良いことです。資金を調達できて初めて企業は成長し、中国経済に役立つことができるからです。

時には適度なバブルが必要ですが、利益だけを考えていては、本質的に想像力が必要です。想像力がなければ、人が 2 人しかいない場合、誰が Google に投票するでしょうか?それらの米ドル資金はどうやって中国のインターネット大手に投資できるのでしょうか?考える勇気がある場合にのみ、投資する勇気を持つことができ、投資する勇気がある場合にのみ、より多くの可能性を得ることができます。

Jiemian News: 大型モデルのテクノロジーとアプリケーションについて、現在どのようなことを期待していますか?

王暁：1 つは、大型モデルの知能レベルをより高いレベルに引き上げることができるかどうか、そしてスケーリング則がそれを推進し続けることができるかどうかです。たとえば、大学入学試験では少なくとも学部の学位が必要です。現在、大型モデルは文系にのみ適しており、数学や物理には適していません。

次に、身体化された知能、あるいは人型ロボットが普及できるかどうか、これは数少ない注目のトピックの 1 つです。

いわゆるキラーラージモデルのアプリケーションは今のところ期待していません。特定のアプリケーションではなく、さまざまな分野に細分化されたさまざまなアプリケーションかもしれません。

Interface News: レポートでは、「モデルの第一原理から製品の第一原理に戻らなければ、インターネット時代における製品の大規模な使用は困難になる可能性がある」と述べられていますが、この文から何を理解できますか。 ?

王暁：以前は、誰もがモデルの技術的なパラメーターやパフォーマンス スコアに注目していましたが、実際には特別な意味はありませんでした。基本的には、一般ユーザーのニーズを満たすためにどのような差別化された機能を提供できるかに依拠していると思います。

インターフェイス ニュース: この製品は、すでに登場した製品の最適化されたバージョンになるのでしょうか、それともこれまでに登場したことのない製品でしょうか?

王暁：もともとの製品がアップグレードされているということもあるかもしれません。たとえば、検索も一度アップグレードされる可能性があり、そのキャリアは携帯電話ではなく、VR メガネなどの製品になる可能性があります。

AI医師、AI教師、AI弁護士、AIプログラマーを含むAIヘッドハンター、AIカスタマーサービス、AIセールスなど、各分野で比較的優れた製品が1～2個登場する可能性がある。このシリーズの製品は存在する可能性がある。 。

Jiemian News: これを最初に行うのは誰でしょうか?

王暁：最も単純なボリューム パラメーター ロジックに関する限り、Baidu や Byte など、それにお金を費やす人は誰でも素晴らしいでしょう。

スケーリングの法則は本質的にはマネーゲームです。大規模モデルの知能レベルがより高いレベルに向上するのは、まだ早いことです。