极客邦科技获2000万元A轮融资，银虎资本领投
06-18
阿里云创业者计划大会圆桌会议由阿里云智能计算产品总监吴天一主持。
我们邀请了Monkey Unlimited CEO尹伯涛、水母智能CEO苗臧、真格基金合伙人刘源、创新工场执行董事、早期基金负责人任伯兵，分别从投资者和创业者的角度探讨了这波AI创业浪潮。
他们各自在浪潮的角色和观察，将帮助更多初创企业进一步了解AI创业的发展趋势。
（以下为圆桌讨论节选内容，仅供交流。
） 阿里云吴天一：从投资人和创业者的角度来看，您认为当前的AI创业主要集中在哪些场景？ Monkey Infinite 尹博浩：Monkey Infinite的产品是一套大型模型驱动的流程编排工具，将大型模型与其他工具结合起来形成工作流程来解决业务问题。
我们发现，业界对AI的关注主要来自三个层面。
第一层是AI技术实现的优化，比如在文本领域重点增长大模型的对话窗口，在视频领域重点优化帧间连续性。
第二层是将AI应用到特定的业务场景，比如制作淘宝商品图片。
、产品文案生成；第三层是基于人工智能来实现真正的商业成果，比如直接产生更好的转化率，甚至直接带来收入。
我们发现，在商业中，产生商业成果越来越重要，这远比局部技术优化重要。
AI工具可以帮助用户提高工作效率，但用户在使用时可能感觉并不强烈。
我们更关注如何利用AI为用户带来真正有效的结果，而不仅仅是提高效率。
比如在营销方面，过去我们主要关注如何利用AI帮助用户写文案、画画，但现在我们更关注应用场景的落地。
在此过程中，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 苗臧：水母智能以AI设计为核心竞争力，致力于打造可商用的智能设计交付平台，满足企业全方位的设计需求。
我们去年8月份左右转型到AIGC，至今经历了三波AI创业浪潮：第一波是2005年出生的年轻人引领的，他们用AIGC做机器人、在社交软件上画画；第二波是2005年出生的年轻人引领的，他们用AIGC做机器人、在社交软件上画画；第二波是2005年出生的年轻人带头的。
第二波是去年11月左右。
抖音上出现了一个名为“二次元的裂缝已经打开”的话题，我们的产品“藤都手AI”两周内浏览量破万；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。
这三波中，第一波和第二波的用户群体较为年轻，而第三波则以25岁以上的用户。
AIGC未来还有很大的发展空间，我们的目标是留在这个市场。
一路走来，我们可以看到，AI创业的趋势是C端先行、B端跟随。
C端用户对AI的使用越来越专业，从娱乐开始，逐渐追求AI在商业和工作中的应用。
B端用户更关注AI能否提高效率、降低成本，或者能否带来新的增长机会。
对于科技创业者来说，能为B端提供驱动力的不仅仅是提高效率、降低成本，更重要的是帮助他们找到商业的第二曲线。
所以我认为B端的需求和驱动力是推动AI发展的重要因素之一。
创新工场任博兵：我们观察到ChatGPT的MAU接近1亿。
随着AI2.0的应用，全球MAU预计在1亿到2亿之间。
生成式AI创业几乎可以覆盖各个领域，但目前真正能够实现盈利的可能还是一些依靠模式原生能力的ToB公司，包括做代理或者提供服务和内容的公司，以及一些专注于产品的公司。
公司。
今年我们投资了近10家与AI领域相关的公司，大部分是基础设施和大型模型公司。
其中大多数通过推理训练帮助降低成本并提高效率。
真格基金刘源：我们关注和投资的项目不仅仅是应用层，还包括从芯片层到模型层、应用层的项目。
但与AIGC密切相关的项目大多集中在教育、金融、政府、营销四个领域。
国内AI创业者更多地将目光投向ToB方向，因为ToC方向对于创业者来说有更多的未知数。
此外，我们还看到很多创业公司更加注重海外战略，尤其是海外ToC市场。
以我们投资的项目为例，包括一键美化回复邮件、生成虚拟人等。
这些创业者不仅有能力将ToC产品输出海外，还可以在ToB领域进行深度整合。
阿里云吴天一：与移动互联网或者大数据创业相比，生成式AI创业的成本相对较高，包括算力获取、数据、人才、算法等，您对此怎么看？真格基金刘源：2-4月份，我们观察到国内AI创业者对于买卡、集群培训等问题感到焦虑，但现在越来越多的创业者选择云服务，尤其是初创企业。
公司。
这里有两个主要原因。
一是成本高，二是技术本身的快速迭代。
整个行业的迭代基本上都是以月为单位的。
今天我们看到更多的公司在应用层，基本上没有新的公司是从底层做起的大模式。
对于这些应用层公司来说，获取数据和模型训练并不是他们最重要的业务成本，但产品更重要。
创新工场任伯兵：我们看到创业成本不断降低，包括劳动力成本和基础设施成本。
你不需要购买那么多机房，也不需要组建庞大的研发团队。
几个人就可以开始人工智能业务。
但目前模型推理成本较高，市场融资也从疯狂转向平静。
对于想要将C端应用扩展到百万级的企业来说，仍然面临着巨大的成本压力。
然而，人工智能的发展仍然令人兴奋。
我们也相信，未来一两年成本降低可能??会出现重大突破，生成式AI发展的拐点很快就会到来。
水母智能 苗臧：水母智能作为一家AI应用公司，更注重其在行业的落地。
算法固然重要，但我们认为高质量的数据才是最重要的核心竞争力。
我们公司过去积累了大量漫画和二次元相关项目的数据，但核心在于如何对数据进行分类，区分哪些是高质量的数据。
Monkey Unlimited 尹博浩：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。
现在统一钱文大模型开源了，创业者可以在上面微调指令，还可以做增量预训练，大大降低了所需的开发成本。
这一基础模型的出现，有效降低了人才和算力成本，一天完成几十GB的数据训练成为可能。
在数据层面，阿里巴巴团队的数据榨汁机等工作也加速了高质量数据的产生。
这些有效降低了创业者的准入门槛。
阿里云吴天一：ChatGPT带来的兴奋已经过去半年多了。
您如何评价过去半年的精彩以及当前的AI创业？真格基金刘源：起初，中国在大型模型领域的投资者和开发商相对较少。
但随着时间的推移，国内对于AI和大模型的变革逐渐达成共识，甚至出现了千模型之战。
在市场谨慎等待的同时，许多早期投资者已经开始积极行动，特别是对于有技术壁垒的项目。
从我们的角度来看，实践和成长都是障碍。
这里的增长不一定是用户数量的增加，而是通过产品迭代积累的团队经验。
这个迭代过程中产生的交互、反馈和广义的成长是最重要的障碍。
创新工场任博兵：我一直在和朋友们普及ChatGPT等AIGC应用。
作为投资者，我对技术还是有信心的。
当前的生成式AI技术也处于快速增长阶段，但我们很难预测技术爆发何时到来。
从时间角度来看，我们真正在AI应用上花费了多少时间？这些AI应用是AI2.0技术驱动的吗？ AI2.0应用是否具有商业价值……这些问题来自不同的行业，答案也不同。
我个人也觉得AI2.0正在提高我的工作水平。
AI2.0的应用还覆盖了多少人，AI正在产生多少信息等等，这些都需要我们密切关注并不断深入探索。
水母智能 苗臧：人工智能将渗透千行百业。
从技术变革的角度来看，所有产品都值得用人工智能重塑。
当我们切换到产业视角时，我们可以看到，企业更关心人工智能能否真正落地并产生实际效益，比如能否带来降本增效，或者能??否给业务带来创新等。
流程或组织结构等。
同时，人工智能也在改变人才标准。
以漫画行业为例。
与传统漫画相比，AI漫画在业务流程、人才标准等方面都发生了很大的变化。
在这种情况下，企业需要考虑通过业务变革和人才招聘来适应这些变化。
在这个过程中，还需要HR帮助公司制定合适的组织架构和变革策略。
总的来说，当我们谈论人工智能技术对各行业的影响时，我们需要从行业和企业的角度寻找切实可行的解决方案。
猴无限 尹博浩：目前大车型的发展还没有真正跨越鸿沟。
目前，大多数创业公司更多地关注技术实现，缺乏对场景应用的深入理解。
虽然大模型技术在过去的一年里发展迅速，但产业落地的过程中还有很长的路要走，可能需要10到20年的时间，但这对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。
场景方面，现阶段很多原始场景并不适合大型模型重建。
探索新的应用场景、追求高溢价是现在更好的选择。
我们现在正在积极与顶级消费品牌合作一些营销计划，并且也在尝试在不同平台上开发人工智能相关的应用程序。
这些场景定义了新的体验。
。
从技术上来说，大模型的实现仍然是一个系统工程。
模型不能解决所有问题。
多模态模型可以通过工程方法进行连接，这也是一种更经济的选择。
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