中国AI：少谈梦，多赚钱 | 衣公子

衣公子的剑——从商业的角度，看看这个世界

焦虑，真 的焦虑，提到AI。

今年见的投资人、上市公司，聊起AI，焦虑，FOMO(Fear of Missing Out)的恐惧。聊到中美巨大的技术差距，简直要睡不着了。

但我说，恰恰该乐观。

作为金融从业者，每次写项目可行性报告，对未来的预期都会分成悲观、中性、乐观三个情况讨论。

悲观的预测，这轮AI是元宇宙，泡沫破裂，英伟达成为思科。又或者这轮美国的AI，成了中国的5G，的确遥遥领先，但是烧了那么多钱，却找不到爆款应用。

中性的预测，这轮AI是互联网。前期技术曲线陡峭，后期变得平缓，中国能慢慢赶上来。再次印证，美国擅长底层技术，中国擅长应用落地。

最乐观的预测，这轮AI是AGI，scaling law带来的强人工智能，是黑客帝国，是人类被全面超越和奴役的开始。这也不值得焦虑，反而要庆幸。历史上，唯有面对致命威胁，中美关系才会走向合作。之前是一个强大到可怕的苏联，后来是911恐怖主义，也许下一次就是AGI。

纵观历史，人类几乎从来没有真的解决问题，往往是耗着，等到出现了一个新的更大的问题，盖过了旧问题。

01

我们总说，中国的制度优势是，举国一盘棋。那么，就要承认，美国肯定也有他的制度优势，那就是，颠覆性创新。

英伟达GCT已经成了AI盛会。话事人黄仁勋，出生中国台北。每年的重磅嘉宾，去年是ChatGPT最重要的发明人Ilya Sutskever（出生俄罗斯，长在以色列），2021年是AI三巨头，小苏的老师辛顿（出生英国）、杨立昆（出生法国）、Yoshua Bengio（出生法国），今年是李飞飞（生在北京，长在成都），以及Transformer的七位作者，分别来自印度、德国、乌克兰、苏联、英格兰……

最聪明的头 脑，来自世界各地，汇集到美国，去尝试不可思议的想法。从集成电路到操作系统再到互联网再到机器学习，颠覆性创新一直发生在美国，背后是私有产权的绝对保护、宽松的环境、鼓励资本逐利等等深层的原因 。

这轮AI浪潮，中美之间差距可以 从人、财、物三个角度来看。

在人的角度，金沙江创投董事总经理丁健有一次感叹，以前硅谷AI研究生70%以上都回国，现在几乎没有。

在财的角 度，美国正处于资本泡沫，经济强劲，之前印了那么多美元，正愁没去处，索性就顺着AI这个故事，交给硅谷去赌一把。

在物的角度，黄仁勋的英伟达真是太强了，这才是清场式的遥遥领先。

人、财、物，短期不可能出现逆转。这也就决定了，中国AI要顺势而为，走自己的路。

朱啸虎在《潜望》的采访火了，说自己不看大模型，只看能赚钱的AI项目，说自己投的公司有的只有一张GPU卡。招了不少骂，没有理想没有信仰的家伙。换做以前，我也跟着嘲讽两句，但是今天不会，朱啸虎忠言逆耳。多去经济的一线走走，中国创业、投融资、宏观经济、时代主题，和六七年前，完全不一样了。

朱啸虎那篇采访里有很多“哈哈哈”，“不太好说”，“算了，不评价了”。衣公子常说，别看一个人说什么，要看他没说什么。精华都在这里。确实不好说，我挑一点能说的吧。

02

美国再禁Tik Tok是一个标志性事件。我甚至觉得，多年以后复盘，它会被定义成人类文明的转折点。

美国对中国的遏制开始于供应链，实体清单、先进芯片、光刻机等等，这些大家都很熟悉。之后，是全面脱钩——除了供应链封锁，再向上、向下延展。

向下，就是市场，禁Tik Tok，传递一个明确信号，美国这个世界第一大消费市场向中国背景的科技产品关门。

向上，就是资本市场。美国先后多次审查红杉、GGV、华登等头部美元基金，基本切断了美元基金对中国高科技产业的投资。

在互联网和移动互联网这波，美元基金还是中国风险投资的主流。而如今，已经绝迹。目前中国一级市场已经由人民币主导，而LP的大头是政府引导基金和国有资本。这也是资本圈德扑变掼蛋的起因。

美元基金有一个优点，愿意和创始人共担风险。专业，能容错，敢试错。我们管这个叫“优质长钱”。

而国有资本还在提升专业度的路上，对亏损的容忍度很低。政府引导基金的投资，往往看重返投，考核下去就是能给当地带来多少就业，新增多少GDP。

我最近见的十多家基金，只有一家还在坚持市场化募资，绝对不拿国家的钱。剩下的都顺势而为了。其中一位PE和我说，自从拿了政府引导基金，感觉自己做的不再是投资，而是招商。

朱啸虎的采访里说，自己只投能赚钱的，别给我烧钱。不是他一个人保守，人家当年也浪呢，而是整个中国投资圈都是这个趋势。别冒险，别亏钱，别让我不好交代。

十年前，资本愿意烧钱，打团购大战，滴滴快的补贴大战。新东西出来，没想好，先烧钱，边烧钱边做大边想。现在不会了。也不是五六年前了，阿里市值比亚马逊高，腾讯市值比Facebook高，我们都去搞新东西，实在不行卖给阿里腾讯。反垄断之后，也不会了。之前几件事的经历，让资本有了一些认识，用一位老前辈和我说的话来说，叫做——和广大人民群众生活相关，和弱势群体有关，是不欢迎资本的。

岁月终究会教会我们成长，中国创投圈也长大了。以前是青少年，阳光，理想主义，但是也痞得很，把“改变世界”和“钱和女人”一起挂在嘴边。现在，是中年人了，学厅级干部穿衣风格，发言严格照着稿子，正能量，不求有功但求无过。

当年，朱啸虎如果这么说，是他没志气。今天，我倒是建议大家多听听他的意见。

当然，国有资本也可以做“优质长钱”。在中国，这个优待给了5G。华为站台，宏大叙事，然后举全国之力，遥遥领先。这和AI正好倒过来。美国的舆论焦虑得一塌糊涂，说5G和高铁落后中国那么多，我们要完了。然后美国产业和资本就跳出来解释，国情不一样，我们只做能赚钱的，美国的5G和高铁都是算下来能赚钱才投。算下来不赚钱，就用老基建继续顶着用，也挺好。 是不是很巧，AI和5G，中美正好是反过来的。

都是国情嘛，一代人有一代人的使命 。

03

大模型的格局是，OpenAI为代表的闭源大模型领先开源大模型领先1-2年。开源大模型领先中国大模型1-2年。

在硬件上，英伟达才叫清场式的遥遥领先。黄仁勋三十多年专注极致性能、加速计算，这一次在GTC发布的新产品，把算力崇拜推上新的高峰。

一年前，英伟达的AI红利刚开始，我和几位华尔街分析师聊。大家觉得，相比于算力，英伟达的生态CUDA才是核心壁垒。之前的老对手，AMD和Intel一直做硬件，没有软件经验，肯定打不过英伟达。但是现在Google、Meta、OpenAI这些软件高手下场了，也许可以挑战英伟达，不妨一年之后看看效果。

一年过去了，英伟达的生态到底怎么样。有一位和英伟达业务往来十多年的CTO给我打了个形象的比喻，手机芯片里，高通的生态比MTK好很多，用高通的芯片，他只需要一个员工调优，如果换成MTK的芯片，需要5-10个人调优。也就是多5-10倍的成本。在AI芯片，英伟达生态领先，比这还要大更多。而大模型的比拼关键偏偏又是成本。英伟达利润率比LV还高，底气在这里。国内把某国产替代GPU吹得神乎其神，显然不是这样的。

结论就是，从硬件到生态，三到五年内，英伟达拿着望远镜也找不到对手。

AI既是卓绝的科学竞赛，也是残酷的金钱角力。 中国的AI事业面前是，第一，缺乏美元基金这类优质长钱。 第二，英伟达最好的GPU，买不到。

这也就决定了，中国AI，朱啸虎的观点是主流，是适用于大多数有志于AI的企业家，而杨植麟富有理想主义的路径是属于很小很小一部分人的。

其实，杨植麟和朱啸虎并不是对立的。在中国也可以做大模型，但是要基于两个真相。第一，阿里这类云计算厂家会砸钱，反正大模型买我的算力，甚至投资款都用算力支付，云计算规模上去还可以打价格战，一石多鸟，空手套白狼。第二，大模型作为基础设施，中国肯定要自主可控，不管好不好，肯定要有。

这些机会，属于杨植麟这样的，和杨立昆一起发过paper的天之骄子。而普通人做AI，多听听朱啸虎说的，不要挑战高大上的科研，一定要做应用，一定要想办快赚钱，养活自己。

正视差距反而可以摆正心态，反而可以找到信心。好好做追赶者，关注技术落地。其实，放眼全球，能追赶，能谈AI落地已经是一件门槛很高的事。

套用《一代宗师》的台词。今天我们不比武功，比想法。

和old money喝茶喝酒的时候，聊到AI、GPU这类高精尖科技，大家很焦虑。但是说起自己的老本行，普遍很有信心。中国有一个魔力，每当美国诞生颠覆性的高科技，只要三到五年，中国人硬是把它干成了普通商品。 这个月见的一些上市公司，做激光雷达、电动汽车、机器人、图像识别传感器，多在美国发明，是高科技，几年后产品的主要叙事就变成，中国的几家公司又把价格卷到不行了。 在这几年国际大背景是打压中国商品，但是国产替代，馋食全球市场的趋势，还是摁不住，甚至还在加快。

无人驾驶最火的时候，李传福说无人驾驶是扯淡，虚头巴脑的忽悠，皇帝的新装。然后比亚迪仅仅靠制造业默默干成第一，等几年过后市场有了更成熟的方案，比亚迪再反过来狠抓智能化。AI的发展，中国也很有可能是这样一种路径。

颠覆性创新，短期是没那个条件了。但是我对中国的信心来自中国创业者很勤奋，中国制造业很踏实，一步一个脚印，摁都摁不住。

04

研究AI促使我思考，站在AI的角度，会怎么看人类呢？我想，AI肯定受不了人性的大吹大擂。

中国有几年很顺，企业大喊遥遥领先，“厉害体”横行。直到几闷棍下来，开始反思。

一碗水端平地说，硅谷也好不到哪去。AI一直激动人心，从达特茅斯会议开始，每次跨出一小步，就直接高潮，语气都是明天就是AI统治世界，人类要完了。而且每次都加一句，这次不一样。但是，每次都是调子起高了，达不到预期，行业坠入寒冬。反复轮回。上一个AI寒冬，导致辛顿教授在美国找不到教习跑去了加拿大多伦多大学。

这一次，从ChatGPT到Sora，惊喜不断，但本质都是Transformer技术，利用并行计算极大地加速深度学习模型的训练过程。从聊天机器人，到生成式视频，都是经过大量数据训练后，计算机预测下一个字/像素。但是，科学对于人类大脑工作原理的认识没有进步一点点，对于如何赋予半导体意识和智慧没有找到新的途径。

辛顿说，10年内会出现自主杀死人类的机器人武器。自己立刻从Google离职。老爷子的悲悯和审慎，值得尊重。

但每天黄仁勋、奥特曼的随口说一句什么，就被转到我朋友圈，这是我受不了的。 他俩正处在风口，被吹得老高呢，背后那么多利益，当然要玩命吹AI。

伟大的AI啊，你看看，人类就是这样，没成功的人，做什么都没人关心，一旦成功了，就会捧到天上，放个屁都是香的。

仰望星空，我忍不住想，银河多么壮丽，而我们人类如此狭隘和卑劣，怎么配得上当主宰呢。

冷静地说，AI崛起，除了吹牛和卖课，还有太多太多要做的事情。大模型出现之后， 到现在还没有一个扎实可用的落地应用。 由于大模型的不可解释性，生成的结果不可控，怎么 让新技术赋能生产力，提高生产效率，改变千千万万行业，重启经济增长，还有太多要做的事情。

万里长征，刚迈出了第一步。

每次尽调完，大家一起吃饭喝酒，我会强调这两件事。

第一，别贩卖焦虑。我现在最讨厌别人说“一个时代结束了”，我搜了一下朋友圈，上个星期，我朋友圈里就结束了七个时代，处在大变革的动荡里，哪那么多矫情。还一个词就是“XX下半场”，我也不喜欢。别焦虑，你再焦虑，还能有卖飞英伟达的Cathie Wood焦虑嘛。

第二，要坚定下场。在这波AI之前，公认的红利是移动互联网。我见了参与今日头条、拼多多、快手早期融资的朋友，酒桌上的段子就不在文章里分享了，但是大家看各类媒体，也能感知到，张一鸣、黄铮一开始并不被看好。事实上，新技术的演变，即使你有再多认知，也无法准确预测。但是要入局，从张一鸣、黄铮身上可以看到，一个红利最后成就了谁，你不一定看得出来，但是这个人一定很早入局了，在第一线摸爬滚打，伴随产业进步。我也大胆预测，二十年后，AI成就的英雄，应该不是今天大家都看好的老黄和奥特曼，而是另有他人，这个人我不知道是谁，但是他今天肯定已经入局了。

取得成绩就吹成神，遇到低谷是灰心丧气。不能这样，我的朋友，我们不做让AI看不起的人。

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