大模型浪潮令投资人困惑而谨慎 但“枪”还是要开
导读：对于如神经网路的未来在哪里？下一个会不会更智能？通用与垂类模型关系是什么？以及算力难题的解决时间等，贺志强表示还存在诸多不确定性。但这并未阻止联想创投在大模型领域的研究与投资，只是节奏更为谨慎。贺志强表示，投还是要投，最重要的是问对的问题，然后才是答案。
“我自己也没答案。”
这是大模型火热的当下，联想集团高级副总裁、联想创投总裁贺志强对很多技术趋势问题的回应。
近日，以“共迎人类超级科技工程大时代”为主题的联想创投2023 CVC创投周在联想总部东区开启。AI+、智慧芯/新计算、机器人、智慧交通、元宇宙、原始创新六大展区呈现出联想创投近年来在前沿技术领域的布局。
在采访中，对于如神经网路的未来在哪里？下一个会不会更智能？通用与垂类模型关系是什么？以及算力难题的解决时间等，贺志强表示还存在诸多不确定性。但这并未阻止联想创投在大模型领域的研究与投资，只是节奏更为谨慎。贺志强表示，投还是要投，最重要的是问对的问题，然后才是答案，对的问题比答案更重要。
对大模型走势的不确定
采访中，贺志强说，对于当下的大模型技术发展有几大疑问：首先，基础大模型是人类历史上花费巨资的超级科技工程，但没有人知道大模型生成之后的神经网络是什么样的，以及为什么有这些现象。
其次，现在Open AI和谷歌做出来的模型与神经网络是不是规制的终极？还是会有下一波更高效更Smart（智能化）的网络？“我不知道，这是我特别大的问题，如果要让我投资，如果有下一个（更智能的），那我该投下一个？”第三，基础模型与垂直专业模型之间的关系，贺志强提到：“我们训练一个神经网络，是应该训练一个大脑出来，再去输入其他专业知识，还是就训练一个小脑袋，只懂专业就够了？这我也不知道，都是没有答案的问题。”
第四，Foundationmodel（底层模型）到底会不会有开源？贺志强认为这对投资非常重要，如果Foundationmodel是有开源的，且是全人类共同财富，行业基于其训练模型，那将是另外一个Foundationmodel了。最后是一个疑问是中国大概需要多久时间来解决AI算力问题呢？“我们投的寒武纪也挺好，但因为制程的问题，AI算力本质上就是一个超级工程。要解决这个问题，就将带来一堆问题，我现在的状态是在寻找答案的过程。”贺志强称。
联想集团副总裁、联想创投合伙人王光熙也持有同样谨慎的态度，他称，ChatGPT去年底面世后，大模型风向带来的市场效果以及模型在能力上的突破，带来很大冲击。因此这大半年，包括政府机构、互联网巨头、创业公司，以及AI领域的专家，大家都很兴奋，这是一个大变量，也是大家的共识，但大模型未来会怎么走？它的天花板在哪里？会带来怎样的投资机会？行业内存在不同观点，以及一些不确定性。
首先，王光熙称，包括中国、欧洲等地区如果加强底层算力与底座能力建设，能否带来实际的差异化变量？其次，到底谁能把基础模型这件事做成？海量参数值、数据以及算力，决定了大厂更有优势，融来更多的资源才有可能留下竞争机会，这将使得最终结果不会是百花齐放。第三，由于整个基础模型尚未定型，未来技术的边界能拓展到多远也尚未可知。
最后，如果大模型去服务各个行业的应用，那该如何解决行业里的数据问题、隐私问题、安全问题、私有化或混合化部署问题？行业模型与基础模型是一种共存还是一种叠加模式，现在也不太确定。
因此，整体来看，王光熙称，大模型到底是会以什么样的模式存在？哪些赛道可能会有这样的机会？现在各家都在尝试——创业者在尝试，投资者也在不停地摸索，寻找何处更容易建立能力和壁垒。
谨慎中保持投资节奏
虽有诸多疑虑，但明确的技术方向仍需持续投资。“我们在投，大模型肯定得投，”贺志强说。
从整体投资思路上看，联想创投自2016年就认为不能再投移动互联网，而应转投产业互联网，从物联网、边缘计算、大数据、人工智能赋能实业。那时联想创投便观察到移动互联网数据和智能赋能消费应用后，优势明显。
贺志强称，科技更重要的是服务人类最根本的事，更需要数据智能来服务。那时候他在公开场合讲了很多关于IoT、边缘计算、云计算的内容，但别人会奇怪这些是什么。如今，这些领域都变成投资重点赛道。
具体到人工智能甚至大模型投资，澜舟科技是目前大模型创业公司中的代表之一。2022年2月，北京澜舟科技完成由联想创投、斯道资本共同领投，创新工场跟投的人民币近亿元的Pre-A轮融资。2021年10月，澜舟科技开源孟子轻量化中文预训练模型，该模型在2021年7月曾以十亿参数刷新此前百亿、千亿级别参数模型轮番霸榜的中文语言理解权威评测CLUE榜单。
对于对澜舟的投资，王光熙表示，通过澜舟等投资案例，团队看到了与语言模型相关的机会点，但那时相关技术还不叫大模型，更多是基于Transformer路线，在语言与语意上进行突破。但这个突破到底要通过暴力美学还是其他方式来完成，当时的投资团队并不确定。
目前行业对大模型领域的中外差距主要关注在算力、人才等角度，贺志强认为更大的短板在经验领域，整个行业目前算法水平较齐。而所谓经验在贺志强看来，主要是指将集群效力搭出来之后，数据训练神经网络能否训练出来一个对的东西，而不是错的东西，“这方面要有点天分，甚至是直觉，”贺志强称。因此，联想创投也在持续寻找从OpenAI出走的人才。
那包括大模型在内的确定技术方向是否具备明确的筛选标准？贺志强认为并没有。“每个项目投完后，你回头问我为什么投，我说不清楚。比如为什么在寒武纪50块钱的时候不卖？我可以讲得一清二楚，但投资前，我说不清楚。”贺志强称，投资非常有意思的地方正是在于没有标准。但判断项目的确有诸多因素影响成功率，每个项目最关键的头部影响因素是不同的。
整体来讲，联想创投看好大模型在应用层的机会。王光熙表示，中国企业、人才，包括客户文化在互联网的时代已经被培养起来了，且被证明了非常擅长，因此，当底座技术达到一定程度后，生成式AI在很多应用方面的步伐可能会很快。
CVC在收缩市场中的优势
投资机构在大模型领域的谨慎除了技术发展方向尚不明朗外，还有一层原因在于宏观环境影响下，一级市场进入收缩期。
投中数据显示，2023上半年中国VC/PE市场投资数量3978起，同比下滑29.8%，环比小幅下滑1.2%；市场交易规模共计713亿美元，同比环比均较为持平。纵观2019年后数据来看，自2022年下半年起市场波动放大，投资活跃度持续走低，投资规模断崖式下跌，连续三期持平。
细分原因在于市场持续遇冷，机构退出难、出手谨慎。大环境上，社会经济增长放缓，国际形势严峻；LP对于GP的要求逐渐增加，专项基金成为主流，热门赛道对于机构的专业性也不断提升，中小机构压力增大。但国资的引导作用逐渐放大，不少政府通过发布政策或是设立引导基金等方式大力推行“投早投小投科技”，加速市场恢复。
于联想创投而言，得益于CVC（企业风险投资Corporate Venture Capital）的身份，王光熙表示，以CVC的方式去迎接大模型这波机会非常好。首先，联想创投的资金本身是前几年做独立基金模式过程中，通过集团资金与部分合作政府国资LP基金的资金模式进行，因此募资过程受到的影响较小。
其次，在联想集团整个服务转型大方向中，赶上了AI风口。服务本身带来了很多变量——到底如何用AI帮企业To B、To C应用场景做好，这件事情没有答案，也没有谁做得特别好。在王光熙看来，这件事OpenAI目前做不了，Google做不了，Microsoft能做的也只是将其现有产品优化，但是要让Microsoft用OpenAI的技术去服务其他行业，目前也很难。因此这件事，大家都是从头开始做，也便开放出了一个很大的机会。
但如何将这个机会、这件事做好？王光熙认为CVC是很好的手段之一。CVC是一个很好的瞭望塔与工具，能够帮助集团通过投资方式寻找合作伙伴，建立共赢合作生态，帮助联想将服务转型这件事中与大模型相关的机会点抓住。在此过程中，会发生很多价值流转——包括人才流转、技术流转，甚至迸发出其他深度资本合作的可能，包括收购等机会。
另外，王光熙称，联想创投对于创业公司而言也是一个非常大的潜在客户，因此创业公司会整体看重联想创投的资源。目前在联想创投的被投企业中，与联想有业务合作的占比约为50%。
整体而言，联想创投2022年的投资节奏稍慢，整个市场面临诸多挑战。但今年基本会回到之前的节奏水平。“疫情之后，创业公司较其他社会经济部分更激进一些，更愿意去拥抱一些正向的变化，”王光熙表示。目前联想创投关注赛道重点是底层硬件合作，如与大计算、XR、机器人相关的领域；其次是软件领域；最后是相对较小的赛道，如新能源、智慧医疗等。