AIGC从技术锤子走向应用落地，初创公司如何用好AI加速前进 | 阿里云创业者计划

在阿里云创业者计划发布会的圆桌环节上，由阿里云智能计算产品总监吴天议主持，邀请了猴子无限CEO尹伯昊、水母智能CEO苗奘、真格基金合伙人刘元、创新工场执行董事、早期基金负责人任博冰，分别从投资人和创业者的视角出发，共同探讨在这波AI创业浪潮中各自的角色与观察，帮助更多初创公司进一步了解AI创业的发展趋势。

（以下为圆桌讨论精选内容，仅供交流。）

阿里云 吴天议：分别从投资者和创业者的视角出发，几位认为当前的AI创业主要集中在哪些场景？

猴子无限 尹伯昊：猴子无限的产品是一套大模型驱动的流程编排工具，把大模型和其他工具组合起来，变成一条工作流解决业务问题。我们发现行业上从三个层面关注 AI。第一层是 AI 技术实现的优化，比如文本领域关注增长大模型的对话窗口，视频领域关注优化帧间连续性等；第二层是将 AI 应用于具体的业务场景，比如做淘宝的商品图、产品的种草文案生成；第三层是基于 AI 去实现真正的业务成果，比如直接产生更好的转化率甚至直接带来营收。

我们发现在商业上，产生业务效果越来越重要，远比局部的技术优化重要得多。AI 工具可以帮助用户提升工作效率，但用户在使用中可能并没有强烈的感知。我们更关注如何通过AI为用户带来真正有效的结果，而不仅仅是提升效率。举个营销方面的例子，过去我们主要关注如何用AI帮助用户写文案和绘图，但现在更关注应用场景的落地。这个过程中，我们设计并优化了业务流程，通过精细化的应用场景设计来帮助用户取得更好的效果，我们相信这是未来的大方向。

水母智能 苗奘：水母智能以AI设计为核心竞争力，致力于打造满足企业全方位设计需求的可商用智能设计交付平台。我们从去年8月左右转型做AIGC，至今经历了三波AI创业浪潮：

第一波由05后年轻人带起，他们用AIGC在社交软件上做机器人和绘画；第二波在去年11月份前后，抖音上出现了一个名为“二次元裂缝已打开”的话题，我们旗下的产品“触手AI”在两周内获得4500万播放量；第三波是今年3月份，ChatGPT的更新吸引了专业用户，包括设计师、游戏制作人等。这三波浪潮中，第一波和第二波的用户群体年龄较小，而第三波则以25岁以上的用户为主。

AIGC的未来仍然有很大的发展空间，我们的目标是一直留在这个市场。这一路走来，我们可以看到AI的创业趋势是C端先行，B端跟进。C端用户对AI的使用越来越专业，从娱乐开始，逐渐追求AI在业务和工作上的应用。而B端用户则更注重AI是否能提高效率和降低成本，或者能否带来新的增长机会。对于技术创业者而言，能够为B端提供驱动力的不仅仅是提高效率和降低成本，还需要能够帮助他们找到第二曲线的业务。因此我认为B端的需求和驱动力是驱动AI发展的重要因素之一。

创新工场 任博冰：我们观察到，ChatGPT的MAU差不多在1亿左右，加上AI2.0应用，全球的MAU预估在1-2亿之间。生成式AI的创业几乎可以覆盖到各个领域，但目前真正能够实现盈利的可能还是一些借助模型原生能力的ToB企业，包括做Agent或是提供服务和做内容的公司，此外还包括一些专注产品的公司。我们今年投资了将近10家AI领域相关企业，更多是一些基础设施和大模型公司，他们大多通过推理训练层面帮助实现降本增效。

真格基金 刘元：我们关注和投资的项目不仅仅是应用层，从芯片层到模型层、应用层的项目都有。但跟AIGC强相关的项目大多集中在教育、金融、政府、营销这四个领域。国内的AI创业者更多看向ToB方向，因为ToC方向对于创业者来说有更多未知之数。此外，我们也看到很多创业公司更加注重出海战略，尤其是海外的ToC市场。以我们投资的项目为例，有做邮件一键润色回复，也有做虚拟人生成的。这些创业者不仅有ToC产品出海的能力，也能在ToB领域做深度结合。

阿里云 吴天议：对比移动互联网或大数据创业来说，生成式AI的创业成本相对更高，包括了算力获取、数据、人才、算法等方面。对此，几位又是如何看待？

真格基金 刘元：在早前2月-4月前后，我们观察到国内AI创业者们曾因买卡和集群训练等问题焦虑不安，但今天更多创业者们选择云服务，尤其是初创公司。这里主要有两方面原因，一是成本高昂，二是技术本身的迭代速度快，整个行业的迭代基本以月为单位。我们今天看到更多的是应用层的公司，基本上没有新公司从底层大模型开始做。对于这些应用层的公司来说，获取数据、模型训练反而不是他们最重要的业务成本，产品更重要一些。

创新工场 任博冰：我们看到创业成本在持续降低，包括人力成本和基础设施成本。大家不需要买那么多机房，也不必组建庞大的研发团队，几个人就能开始AI创业。但目前模型推理成本较高，市场融资也从疯狂趋于冷静。对于想要将C端应用扩展到百万级别的公司来说，仍然面临巨大的成本压力。但AI的发展仍然令人期待，我们也相信可能未来1到2年内就会有很大的降本突破，生成式AI发展的拐点很快到来。

水母智能 苗奘：水母智能作为一家AI应用型公司，更注重在产业中落地。算法很重要，但我们认为优质数据是最重要的核心竞争力。我们公司过去累积了很多漫画、二次元相关项目的数据，但核心还是在于如何对数据做好分类，区分哪些是优质数据。

猴子无限 尹伯昊：在模型层面，上一个AI时代没有那么多开源模型，很多创业者需要自研和训练模型，现在开源通义千问大模型之后，创业者可以在上面做指令微调，还能做增量预训练，所需要的开发成本大幅降低。这种基座模型的出现有效降低了人才和算力的成本，可能一天就能完成几十个G的数据训练。在数据层面，阿里团队的 data-juicer 等工作也加速了高质量数据的产生进程。这些对于创业者来说，都切实地降低了入门门槛。

阿里云 吴天议：从ChatGPT带来兴奋已经过去了大半年。各位如何评价过去大半年的兴奋，以及当下的AI创业？

真格基金 刘元：起初，中国在大模型领域的投资人和开发者都相对较少，但随着时间的推移，国内对AI和大模型的变化逐渐达成共识，甚至出现千模大战。就在市场谨慎观望的时，很多早期投资人已经在积极行动，尤其是对那些拥有技术壁垒的项目。从我们的角度看，实践和增长是壁垒，这里的增长不一定是用户量的增长，还有通过产品迭代堆出来的团队经验。在这个迭代过程中产生的交互、反馈，这些广义上的增长才是最重要的壁垒。

创新工场 任博冰：我一直跟身边朋友科普ChatGPT和其他AIGC的应用。作为投资人，我对技术还是有信心的，现在的生成式AI技术也处于快速增长阶段，但我们很难预测技术大爆发会在何时到来。从时间角度来说，我们有多少时间真正花在了AI应用上？这些AI应用是否由AI2.0技术驱动？AI2.0应用是否具有商业价值……这些问题从不同行业出发，答案不尽相同。我个人也感受到，AI2.0正在提升我的工作水平，那还有多少人被AI2.0的应用覆盖，多少信息量正在被AI产生等，这些都需要我们密切关注并不断深入探索。

水母智能 苗奘：人工智能会将会渗透千行百业，从技术变革的角度出发，所有的产品都值得用AI重新做一遍。我们切换到产业视角，可以看到企业更关心人工智能是否能够真正落地并产生实际效益，例如是否能够带来降本增效，或者是否对业务流程或组织结构带来革新等等。同时，人工智能也在改变着人才标准。以漫画行业为例，相较于传统漫画，AI漫画在业务流程和人才标准上都发生了很大的变化。这种情况下，企业就需要考虑通过业务变革和人才招聘来适应这些变化。这个过程中，还需要HR帮助企业制定合适的组织架构和变革策略。总的来说，当我们谈论AI技术对各行各业的影响时，需要从产业和企业的角度出发，寻找切实可行的解决方案。

猴子无限 尹伯昊：目前大模型的发展还没有真正跨越鸿沟。当前大部分的创业公司更多关注技术实现，缺乏对场景应用的深入理解。尽管大模型技术在过去一年获得了迅猛发展，但在产业落地过程中还有很长的路要走，可能还要10到20年，但对于创业者来说也是一个机会。

我们看到了一些场景和技术上的反共识。在场景上，当前阶段很多原有场景并不适合使用大模型重构。开拓新的应用场景并追求高溢价是当下更好的选择，我们现在也在积极与顶级消费品品牌合作一些营销计划，也尝试在不同平台上开发AI相关的应用，这些都是定义新体验的场景。在技术上，大模型的落地依然是一个系统工程，模型解决不了所有问题，可以通过工程的方式将多模态模型连接起来，这也是更经济的选择。

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