一年多來，宋春雨頻繁跟他見到的創(chuàng)業(yè)者說，「你們這些做人工智能的專家（包括工業(yè)界、學術界），如果這個時代不去做 AGI，就是枉費人生！」

這位在聯(lián)想創(chuàng)投專門負責看 AI 的合伙人，旗幟鮮明地稱自己是「技術信仰派」，跟朱嘯虎這樣的「現實派」不是一類人：比如，他堅信基礎大模型才是戰(zhàn)略制高點，未來超級應用 95% 的能力都來模型本身；他堅信開源模型追不上閉源模型，用單一集群萬卡訓出來的萬億參數多模態(tài)大模型才是通往 AGI 的最佳路徑；他并不太在意「商業(yè)化賺錢」，認為 AI 公司的首要目標應該是跟上 AGI 的技術創(chuàng)新。

這種觀點在當下的投資人里并不常見。大模型是難以算過賬的商業(yè)模式，前期資金消耗無止盡，但模型效果、領先性并不確定，且其商業(yè)化路徑還不明朗、成本收回遙遙無期。對于身處資本緊縮環(huán)境的投資機構來說，它們很難支持這么昂貴、不確定的生意。宋春雨也承認這一點，他說多數人要算 revenue（營收），自己是絕對的「少數派」。

然而，一個矛盾不由得浮現：既然信仰基礎大模型，為什么不出手？

在大模型火熱的這一年多時間，宋春雨沒有投任何一個基礎大模型公司，而是投了一些垂直模型、開源社區(qū)、上層應用，以及算力芯片公司。對此，他的解釋是，需要時間看清楚，哪家大模型團隊更有通向 AGI 的實力?！溉绻辞宄?，我們肯定會毫不猶豫地出手?！?/p>

那時間點會是什么時候？他說，2024 年中國大模型競爭會迎來分水嶺，這會是出手的時機。這時昂貴的估值是否能接受？他說，沒有給錢的「上限」，回報也暫不考慮，「你只能相信它，星辰大?！?。

作為投科技十余年、身處中國最老牌科技公司的技術向投資人，宋春雨累計投資超過 50 家 AI 相關企業(yè)，包括寒武紀、第四范式、深城交、曠視等頭部公司。他說，自己對技術的相信一直是非共識。

2011 年他天使輪投資曠視時，AI 還是冷門賽道，四年后 AlphaGo 才點燃風口；2017 年投寒武紀時，AI 芯片的前景尚不明朗；而 2020 年到 2022 年，中國 AI 迎來「至暗時刻」——資本不斷質疑「AI 四小龍」做 ToB 難以規(guī)模化、毛利差，市場上沒有人投 AI。但他卻加碼了 5、6 個 AI 項目，包括思謀科技、瀾舟科技、摩爾線程、此芯科技等。

這是一種有趣的選擇：在 AI 的至暗時刻選擇加注，卻在 AI 的狂熱時刻選擇冷靜。在他身上，或許能看到那些懂技術、且信仰技術的中國科技投資人在當下的選擇與顧慮。

用他自己的話說，技術出身（他最早是聯(lián)想集團的一名工程師）給他帶來的影響是，他傾向于先把一個事看透、接著選擇最好的標的。而身處一家資金充裕、對商業(yè)化回報更寬容的 CVC（企業(yè)風險投資），或許是他選擇的底氣。某種程度上，他的選擇也反映了聯(lián)想在 AI 時代的選擇。

不過他也認為，技術信仰會越來越成為投資圈「共識」，「這個世界不愁錢，缺的是最好的創(chuàng)業(yè)者和最好的創(chuàng)業(yè)公司。」無論怎樣，他所講的技術信仰和理想主義，對中國的 AGI 之路來說并不是壞事。至少，它為創(chuàng)業(yè)者提供了最寶貴的信心、想象力和燃料。

以下是宋春雨對于基礎大模型的技術路線、AI 各賽道的機會、以及技術周期和資本等的看法，或許能為行業(yè)帶來一些思考、碰撞。

對話經極客公園整理后發(fā)布：

 

通往 AGI 有多條路徑，最看好萬億參數多模態(tài)大模型

極客公園：聽說你最近一直在國外，能不能講一下你在國外看到的AI進展或者動態(tài)？

宋春雨：聯(lián)想是一家國際化公司，所以我們一直在全球看人工智能和大模型的演進過程。其實我們看到，中國和美國都在分別組織整個產業(yè)界往 AGI 走，我們堅信人類終會迎來硅基智能、新物種爆發(fā)的時刻。

從大模型的角度講，我們認為下一代大模型突破的主線就是原生多模態(tài)。大家看到 OpenAI 發(fā)布的 Sora，它不只是文生文，而是創(chuàng)造了一個視覺、語言完全融合的新世界。我們認為，視覺模型和語言模型會合二為一，形成一個統(tǒng)一的、最強大的基礎模型。

極客公園：所以你覺得，Sora 代表的多模態(tài)路線會比單純的語言文本路線更重要？

宋春雨：第一更加重要，第二更加復雜、門檻更高。

首先在數據層面，語言模型訓練的數據集是有限的，就是互聯(lián)網上人類產生的所有文本，任何一家公司如果有資源都能觸及。但在多模時代，訓練的樣本和訓練的數據要靠大模型去生成，或者像自動駕駛一樣讓機器去理解和吸收物理世界的數據。這個難度非常非常大。

其次在算力層面，多模態(tài)對算力的要求要 10 倍于文本。比如 GPT-3.5 這個水平，基本上千卡就可以了。但在多模大模型的時代，GPT-4 級別的訓練需要單一集群萬卡，這是入門門檻。所謂單一物理集群萬卡，就是說你不能把各個地方，比如內蒙、上海、西安等地的幾千塊卡集聯(lián)起來做萬卡集群，而是要一個地方的。這也非常非常難。

另外在算法方面，目前語言模型和視覺模型還是兩個框架的模型，而且多模模型沒有任何開源。這也導致它的實現難度非常大。

極客公園：你怎么看王小川說，他不看好 Sora、也不想走多模態(tài)路線？

宋春雨：我們認為在中國的基礎大模型牌桌上，各家公司在 2024 年會圍繞自己的優(yōu)勢領域，做出分化和選擇。

比如有一類就主攻多模態(tài)、還有一類會圍繞行業(yè)的應用去做垂域模型、還有一類企業(yè)圍繞 To C 迭代出字節(jié)抖音這類產品、還有一類就像小川這樣以語言模型為核心專注醫(yī)療垂直應用領域等等。

極客公園：看好原生多模態(tài)這個觀點，你們是不是還算比較獨特？

宋春雨：是。我跟你分享一下為什么，就是因為挑戰(zhàn)難度太大了，很多人提了可能做不出來。

極客公園：為什么對OpenAI來說，剛畢業(yè)的幾個博士生就可以做出 Sora？

宋春雨：因為它已經有一個萬億參數的大模型，它是在一個巨人的肩膀上做這件事。但它的對手 Pika 就沒有一個萬億模型，只能在一個小模型上去做，這個能力差距太大了。

 

Sora 生成的「咖啡里的海盜船」視頻｜圖片來源：OpenAI 官網

 

極客公園：對多模態(tài)的相信，是不是跟你們投過上一波視覺模型（如曠視科技）有關系？

宋春雨：是。我們很早就意識到，雖然大模型是從語言模型開始，但未來一定是視覺和語言統(tǒng)一的新架構。

包括在 Sora 出來之前，我們就知道 OpenAI 在做這個了。我們當時就推測，OpenAI 依靠萬億級超級大模型，最后肯定要秒殺 Pika 的。最后果然不出所料。

另外 OpenAI 有完整的多模態(tài)數據工具鏈，可以生成高質量的多模態(tài)視頻數據，同時其萬億參數大模型對于物理世界的理解更加真實和準確，也會幫助 Sora 的視覺效果更加真實。

極客公園：你們內部會有反對觀點嗎？

宋春雨：我們是通過去年一年的觀察，慢慢形成了這個觀點。內部也有不同的聲音，但大家最后從各個維度討論、直到統(tǒng)一了思想。

極客公園：在多模態(tài)這條路線上，你們發(fā)現好的標的了嗎？

宋春雨：有一些很好的標的，我們都在做評估。

極客公園：你們會在目前排名前四的大模型公司中挑選，還是有更多可能？

宋春雨：不只是這些，比這些要多。我們那個圈子劃得還是挺大的。

2024 年中國基礎模型可能會迎來一個大的分水嶺——它的標志是，誰會發(fā)萬億模型、誰代表了多模態(tài)、誰能跨過 GPT4 的水平。這是我們投資整個大模型領域的邏輯，聯(lián)想的 AI PC 戰(zhàn)略也是需要和這樣的公司合作。

 

基礎大模型「信仰派」，卻沒有出手任何一家

極客公園：你一直在提基礎大模型，你屬于「技術信仰派」嗎？

宋春雨：我是技術信仰派。前一段朱嘯虎談到，他不投大模型、只投應用，我們的觀點跟他是不同的，我們認為大模型就是最大的超級應用。

Sora 給全球的創(chuàng)業(yè)者帶來了一個巨大啟示：它僅靠應屆博士生帶領的小團隊，就打敗了 Pika 和 Runway，這是因為它站在萬億參數大模型的基礎上，才能更好地理解物理規(guī)律、生成的視頻才遠超其他家。

我們認為在未來的人工智能時代，基礎大模型才是戰(zhàn)略制高點。只有擁有一個超級強的大模型，才有可能誕生 Super APP，并構建數據、模型、應用的商業(yè)閉環(huán)。

極客公園：所以上層應用的價值主要取決于基礎大模型的技術？

宋春雨：如果說互聯(lián)網時代應用的本質是「連接」，比如美團是把線上和線下連接。那大模型時代的應用是「智力」，它對外輸出的是硅基智能，它 95% 的能力都在大模型里，應用只是起到表層交互的作用。大模型本身就是硅基智能時代的 Super APP。

在過去的移動互聯(lián)網時代，字節(jié)跳動依靠一個高維參數的推薦引擎，迭代出了今日頭條、抖音、TikTok 等超級應用。那在今天的 AI 時代，我們也相信通過大模型的引擎，會出現下一個像今日頭條、TikTok 這樣的超級應用。

AI1.0 時代即移動互聯(lián)網時代，我們有「TMD」（頭條、美團、滴滴），其中頭條商業(yè)效率最高?，F在 AI2.0 時代的效率理論上還將更高。

極客公園：那你是不是不看好目前一些依靠開源模型做應用的公司？

宋春雨：并非不看好，那些可能只是一個「業(yè)務」，等基礎大模型一升級，它們可能馬上就沒有太多的價值了。因為創(chuàng)業(yè)公司一旦收斂之后，根本跟不了萬億以上模型的創(chuàng)新能力。

開源模型的核心價值還是在垂直領域，開發(fā)者可以快速優(yōu)化，在其領域形成商業(yè)閉環(huán)和應用價值，但其本質并不是基礎大模型。

極客公園：開源模型一定比不上閉源模型嗎？

宋春雨：開源一定會比閉源落后。此開源非彼開源，之前所謂的開源就是代碼，運行起來就完事了。但這一輪人工智能是，你要通過單集群萬卡把它（模型）和高質量數據訓一遍，一般的公司哪有這個能力？即使是開源模型，真正能駕馭的公司也是很少的。

所以為什么那些公司開源，因為它知道開了也無所謂，能把開源復現、真正用起來的公司注定是少數。

極客公園：你這么相信基礎大模型，為什么卻一家都沒有投？

宋春雨：我們其實每一輪都在看，但我們確實需要時間去看清楚，哪家大模型團隊更有通向 AGI 的實力。目前已經在快速收斂中，2024 年會是中國大模型的分水嶺，能趕超 GPT-4 就有機會上 AGI 的牌桌，做不到的就會分化、下沉下來用開源做垂域大模型。

一旦這些公司中有誰能讓我們看到，它具備引領中國基礎大模型的研發(fā)實力，我們肯定會毫不猶豫地出手。有時候讓子彈飛一會，也未嘗不是一件好事。

極客公園：這個時間點大概是什么時候？

宋春雨：2024 年大分水嶺出現的時候。

極客公園：但這時候這些公司已經很貴了。

宋春雨：是很貴，估值體系非常顛覆原來的范式。當年我們投資曠視才幾千萬人民幣的估值，但是現在大模型公司的天使輪可能都 3、5 億美金起，小川是 10 億美金起。確實沒辦法。

極客公園：你們有一個給錢的上限嗎？

宋春雨：我們沒有。

極客公園：那回報怎么辦？

宋春雨：目前依然是早期，但 AGI 前景，堪比第四次工業(yè)革命。你要說回報預期真的不敢說，你只能相信它，星辰大海。

 

非共識的投資觀：賺錢、商業(yè)化不是最重要的

極客公園：你投了「海納AI」這種 AI 應用，背后的邏輯是什么？

宋春雨：我覺得這類應用如果能在小模型的基礎上，快速構建對一些行業(yè)的數據獨占，是有機會的。

海納的數據不是在互聯(lián)網上能拿到的，而是要一個客戶一個客戶地合作，比如順豐、沃爾瑪百萬級員工的面試都會用到它，這個數據壁壘就構建起來了。在某些特定工種，如藍領、程序員的批量面試，海納 AI 已經可以 100% 機器代替 HR 完成面試。

極客公園：怎么看目前的應用生態(tài)？

宋春雨：從美國來看，大模型應用正處于新物種大爆發(fā)的風起云涌時代。A16Z 最新發(fā)布的報告顯示，按用戶使用時長、下載量排名的 AI 應用榜上，已經比半年多出了 40% 的新面孔。但由于基礎模型的原因，中國的應用還沒有到大爆發(fā)階段。

 

2024 年 3 月，a16z 發(fā)布了排名前 50 的 Gen AI 產品榜單。與 2023 年 9 月相比，超過 40% 的上榜公司都是新公司｜圖片來源：a16z

 

極客公園：現在很多投資人看好上層應用，因為它們商業(yè)化很好。

宋春雨：我們更看重的是，這些公司是否能追趕、甚至能在硅基智能時代齊頭并進。這一波的公司首先要能跟上硅基智能的創(chuàng)新，其次才是去考慮賺錢的事。短期的商業(yè)化只是一個參考。

極客公園：你相信技術一定能賺到錢嗎？

宋春雨：我們有信心。比如 OpenAI，它在發(fā)布 GPT3.5 之前根本沒有任何的商業(yè)化，它就一直在追趕這件事。但一旦突破那個技術點，我堅信就一定能賺錢。而且未來 AI 算力的成本會大幅下降，肯定會在其中找到一個（盈利）平衡點。

極客公園：你跟創(chuàng)業(yè)者也會這么講嗎？

宋春雨：我也會這么講。

極客公園：可以分享一段你跟創(chuàng)業(yè)者的講話嗎？

宋春雨：我跟大家都這么說。無論是在工業(yè)界還是在學術界，我說你們這些做人工智能的專家，如果這個時代不去做 AGI，就是枉費人生。

極客公園：今天像你們這樣有著強烈技術信仰的大模型投資人，算是少數派還是多數派？

宋春雨：我們這么技術派的（投資人），可能還處于一個非共識狀態(tài)。

很多人都是要看 revenue（營收）。在美國也是一樣，公司一到 10 億、20 億美金（估值）就比較難，因為投資人的壓力很大，它們要考慮商業(yè)化這些問題。

極客公園：為什么你們會是少數派？

宋春雨：其實我做投資這么多年，包括投上一波 AI 也基本是非共識。比如 2012 年我投曠視的時候，產業(yè)界都沒有投的。2018 年我投寒武紀的時候，當時 GPU 還很少用在 AI 上。2022 年上半年往前數兩年，那是中國 AI 的至暗時刻，當時所有的社會輿論、資本市場都質疑中國的「AI 四小龍」，做 2B、毛利不好、燒錢，整個市場沒有人投 AI。但那兩三年，我們基本上投了 5、6 個 AI 項目。

當時我們堅定投思謀，把 AI 和傳統(tǒng)行業(yè)深度整合起來；我們還投了周明；在大家對算力根本沒那么認可的情況下，我們投了摩爾線程、此芯科技。都是在至暗時刻投的。

我們堅信基礎大模型是關鍵的成功要素，它需要極高的人才密度、極強的算力儲備、創(chuàng)始人極大的產業(yè)號召力等等，所以必定也是技術少數派。

極客公園：你們的技術信仰來自于什么呢？

宋春雨：跟我們的技術背景有關系。

老賀（注：聯(lián)想創(chuàng)投總裁賀志強）和我都是聯(lián)想研究院出身，他是聯(lián)想研究院的 CTO，我是聯(lián)想研究院的研究室主任、當時負責虛擬化和信息安全。我們這種技術基因的傾向是，先把一個事看透、想明白了之后，就選擇最好的標的。

極客公園：從本質上說，CVC 對盈利性的寬容，是不是你們底氣的來源？

宋春雨：對，因為我們（聯(lián)想）的生態(tài)資源本身就是對創(chuàng)業(yè)公司最大的賦能，它一下就解決了商業(yè)化的大瓶頸，所以我們的考慮會更寬容。

 

擁有獨占數據的垂直模型和垂直應用，也有機會

極客公園：你也投了瀾舟科技這樣的垂直模型公司，這是為什么？

宋春雨：我們認為 2B 的垂域模型和 2C 的終端個人模型也同樣有價值。如果這些企業(yè)能圍繞模型和數據，迭代出各自領域的超級應用，我們也非常愿意投資。

瀾舟有自己獨占的數據。我覺得周明老師（注：瀾舟科技創(chuàng)始人）圍繞金融、互聯(lián)網營銷等的切入點是完全對的，他在這些領域的 know-how 也很深。對標美國，垂域模型的創(chuàng)新也有非常多好的案例。我覺得他是能夠跑出來的。

極客公園：所以除了基礎大模型之外，你也相信其他模型的價值？

宋春雨：未來是基礎模型、垂域模型和個人大模型混合的一個時代。

比如 Mistral（歐洲模型公司）很典型，它做的是小模型和中模型，不是做超級大模型，它可能在垂直行業(yè)的閉環(huán)速度最快，最后會進到自己的優(yōu)勢領域迭代。

極客公園：你也投了歐洲的垂直大模型公司，也是看重數據嗎？

宋春雨：是的，因為歐洲要求數據和 AI 訓練的 infra 都要在歐盟內。大模型是先進生產力，我覺得未來大的地域都會有自己的大模型，歐洲會出，日韓也可能會出。

極客公園：你為什么會投兩個開源模型社區(qū)？

宋春雨：我們也是有非常戰(zhàn)略的考慮。那些垂直領域的中小模型可以通過開源模型做，而閉源是沖著超級大模型去的，沒必要做這部分長尾市場。

所以未來開源肯定會占一席之地。世界范圍內這個比重是五五開，中國和其他國家有很大的區(qū)別，最終比重還沒定論。但我們堅信中國肯定有 Hugging Face（美國開源社區(qū)）的機會。

極客公園：阿里的魔搭、百度的千帆都想做開源模型社區(qū)，創(chuàng)業(yè)公司的機會是什么？

宋春雨：比如 [JJR1] 要幫客戶部署模型的時候，它們（大廠）肯定偏向于用自家的模型。創(chuàng)業(yè)公司會更客觀。

極客公園：大廠可以通過算力掙錢，模型社區(qū)怎么賺錢？

宋春雨：戰(zhàn)略價值是最大的。你看 Hugging Face 的報表，它沒怎么賺錢，但它是百億美金級別的戰(zhàn)略性公司。你看微軟收購的 GitHub（開源的代碼管理公司），它也不賺錢，但它有 300 億美金的估值。

另外我對創(chuàng)始人還挺有信心的，他肯定能把公司變成賺錢的，就是不要太急。

 

算力是唯一確定性的賽道，看好計算架構的創(chuàng)新

極客公園：算力是你投得最多的，這是因為它的確定性最大嗎？

宋春雨：確實算力是唯一確定性的要素，它是硅基智能時代的水、電、煤。這也是我們投資的核心關注點。

極客公園：由于英偉達芯片的限制問題，你對算力的投資是國產替代邏輯嗎？

宋春雨：倒不完全是。一方面，我們確實處于 AI 算力不足的階段，所以對于現在能提供和英偉達相等計算能力的芯片公司，我們是非常非常關注的。

但另一方面，圍繞現在大模型的特性，我們也會很關注計算架構的創(chuàng)新：一是算力的加速，一是超低功耗。

極客公園：你們具體都投了哪些？

宋春雨：因為我們堅信未來的智能計算會是多元異構的架構，所以各種計算架構我們都會投。包括傳統(tǒng)的 GPU（圖形處理器）、GPGPU（通用圖形處理單元）；以寒武紀和華為為代表的 NPU（神經網絡處理器）架構；RISC-V 架構（知名的開源指令集架構）；終端融合 NPU 算力架構。這四點應該都非常影響產業(yè)的演變，所以我們全都投資。

另外，訓練芯片、推理芯片、終端計算芯片，以及端邊云網芯片……只要覆蓋 AI 算力的，我們都會投資。因為聯(lián)想本質是一個賣計算的公司，我們有以 GPU、NPU 為核心的新一代的人工智能超算集群，所以我們都會覆蓋。

極客公園：產業(yè)鏈有價值的你們都會投？有沒有什么特別的篩選標準？

宋春雨：第一，算力架構能力可以對標英偉達的 A 系列（A100 系列）、算力密度和能力相當強、能支持人工智能大模型訓練的芯片，肯定是我們想投的 No.1。

第二，在核心的 IT 和架構方面有自獨到之處，能做出差異化，比如超低功耗是我們非?？粗氐囊稽c。

第三，團隊要具備智能算力的長期引領、創(chuàng)新能力。

第四，在行業(yè)里有過非常強的操盤能力，能夠做超級大芯片、而不是很小的芯片。這背后考驗好的制程匹配，無論是用摩爾制程、還是用先進制程。

另外，公司還要有很好的量產確定性。當然，估值也是我們看重的一個點。

極客公園：最近行業(yè)里會提，芯片已經從過去馮·諾伊曼時代的存算分離架構，變成了存算一體架構？

宋春雨：存算一體已經是共識了。那些填補國內空白的下一代產品都已經是存算一體，來提升計算效率和降低功耗。

極客公園：華為是去年唯一一個做出AI芯片的廠商，和大廠相比，創(chuàng)業(yè)公司有多大機會能跑出來？

宋春雨：首先我們認為市場格局不會一家獨大。如果我們看全球份額，英偉達 GPU 這么龐大了，谷歌的 TPU（張量處理器）還能在全球占 15% 的份額。現在 Altman（OpenAI 的 CEO）也要入場做芯片了，微軟也要做，所以 GPU 的份額會越來越少的，未來肯定是多種架構并存。

而相較于英偉達在全球 AI 芯片的壟斷地位，中國遠沒有形成這樣的格局。在國內，華為和其他 AI 算力芯片創(chuàng)業(yè)公司的起步時間點都差不多，現在就看誰能有產能，誰能夠構建生態(tài)，能在萬卡集群上訓練大模型。

我堅信有創(chuàng)業(yè)公司有機會，未來兩年會是一個比較重要的紅利期，中國算力芯片市場會分化出格局。

極客公園：我們距離實現真正的芯片國產替代還有多久？

宋春雨：如果是有和無的問題，那差距已經沒有那么大了。

比如最近英偉達 GTC 大會發(fā)布了下一代 Blackwell 架構的 GPU，宣稱算力提高了 30 倍，這是非常重要的技術點。但我們通過增加卡數，它是 1 萬張最新的 GPU 卡，我們上 10 萬張，其實也能達到同樣的能力。這不是一個本質差別了。

 

英偉達在 GTC 大會上發(fā)布的 Blackwell 芯片（左），與較舊的 H100 Hopper 架構（右）對比｜ 圖片來源：英偉達

 

極客公園：Sora 這樣的多模態(tài)模型對算力考驗更大了，我們該怎么應對？

宋春雨：多模態(tài)需要單集群萬卡，它考驗超算集群本身的連接能力、網絡通訊能力、內存管理能力等等。這個過程沒那么容易，要非常大的投資。不過國家也在重點支持整個產業(yè)，這些都會幫助創(chuàng)業(yè)者。

不過，我認為未來算力的成本不會像現在這么高。相當于摩爾定律，過了一段時間它就會降低到一定程度。

極客公園：大概能降低多少？

宋春雨：目前還沒有一個數字預測，有可能是現在成本的十分之一。未來算力或許像水、電、煤一樣，那是一個普惠智能的時代。

 

前所未有的變量涌現，大模型是一次「人類超級科技工程」

極客公園：你投了上一波AI四小龍中的曠視，它們當初的最大困境是模型通用性不高，導致 To B 交付基本是項目制，很難規(guī)?；?、毛利不高。你覺得現在這一波的大模型公司能避免這個問題嗎？

宋春雨：這一輪大模型的泛化能力和通用性確實是好很多。從我們目前掌握的情況來看，它確實是可以跨客戶的。原來 AI 1.0 的小模型，每換一個客戶都需要針對客戶的數據和場景重新訓練，現在不用了。

極客公園：聯(lián)想一直在提AI PC 的戰(zhàn)略，你怎么看大模型和端側的結合？

宋春雨：去年聯(lián)想宣布進入到 AI PC 的時代，包括 AI phone，AIOT，要用大模型賦能新的硬件。很多大模型公司都非常愿意和我們合作。

我們相信未來端側會有專門的大模型，因為個人數據的隱私考慮，不能直接放到云端（模型）上訓練。另外，端側模型能對用戶有更快速的響應。如果模型整合了端到端，在特定領域的模型效率肯定是最好的。

極客公園：隨著大模型跟機器人結合，這是否意味著機器人產業(yè)迎來了 GTP-3 的時刻？

宋春雨：我去年初就這樣認為了，只是當時不知道是誰會引領這個產業(yè)。

機器人的通用性，主要是大模型帶來的、而不是硬件帶來的。因為硬件就是一個驅動單元，驅動單元（的進步）是一個漸進式過程。但大模型能讓機器人理解物理世界，它會帶來劇變。

極客公園：您好像投了一些垂直領域的機器人，你看好通用人形機器人嗎？

宋春雨：之前我投的是 AI 1.0 時代做特定任務的的機器人，現在我也讓團隊快速地去看通用機器人。在這個產業(yè)大潮里，所有的領域都在快速地迭代。我相信 10 年內，人形機器人可以產業(yè)化。

其他各個板塊，包括英偉達發(fā)布的新芯片，馬斯克開源的新模型，OpenAI 要發(fā)布 GPT-5，所有終端廠商全在談 AI PC、AI phone 和 AIOT，新進入的 top 玩家和 top 創(chuàng)業(yè)公司越來越多……這真是非常非常 Dynamic（動態(tài)變化）的大時代。

極客公園：這么多的變量涌現，是不是你投了科技這么多年從來沒有感受到的？

宋春雨：即使我們投科技這么多年，也從來沒有感受到。

之前我們投寒武紀、曠視科技、第四范式、思謀科技，這都是 AI 1.0 時代非常非常重要的公司。那時侯的競爭格局和產業(yè)收斂程度，可能是以三年為周期。但大家現在看到的大模型浪潮，基本是以半年為周期收斂。

這波大模型浪潮和之前所有的科技創(chuàng)新都不一樣。它是大 dynamic、大資金，大家從人才、資金等各個維度切進去，這是前所未有的一次人類超級科技工程。

 

「這個世界不愁錢，缺的是最好的創(chuàng)業(yè)者和最好的創(chuàng)業(yè)公司」

極客公園：聽說你們每年年初都會拿 3 個月時間，不做投資、只做行業(yè)調研。在大模型火熱的這兩年，你們都得出了什么調研結論？

宋春雨：其實結論是相似的，核心就是相信 scaling law（規(guī)模定律）、相信視覺模型和語言模型要走向統(tǒng)一，最終人類最終會實現 AGI、進入硅基智能的大爆發(fā)時代。同時，我們也堅信中國應該出現自己的 OpenAI。

極客公園：為什么要研究 3 個月、而且還要全員參與？

宋春雨：因為時代在發(fā)生很大的變化，當硅基智能時代到來，很多未知的東西都需要深入研究才能明白。

比如神經網絡為什么要這樣的模式才能運行？為什么在 Transformer 架構下加算力、再加超大規(guī)模參數就能涌現？模型的上限潛力到底在哪里？如果我們想知道這些問題，就要研究，而研究之后，我們對 AGI 才有了信心。

極客公園：像你們這樣對 AGI 有技術信仰的機構并不多，最終是否有足夠的錢來支持創(chuàng)業(yè)公司昂貴的 AGI 夢想？

宋春雨：去年我去美國跟硅谷的大公司交流，他們跟我分享了一個數據。過去一年，硅谷的 VC 在人工智能大模型上投資的資金量，是 AI1.0 時代所有總和的 10 倍。這個資金量是非常非常驚人的。

中國也一樣，肯定有一年的資金量，會是過去 AI 1.0 時代的 10 倍。但這一年不一定是去年，因為去年才剛開始。大家都在摸索和學習的過程。

 

對生成式 AI 的投資在 2023 年迎來爆發(fā)｜圖片來源：CB Insights

 

極客公園：所以你對資金這個事還是比較樂觀？

宋春雨：比較樂觀。這個世界不愁錢，缺的是最好的創(chuàng)業(yè)者和最好的創(chuàng)業(yè)公司。

極客公園：現在大模型公司的投資方背后基本都是大廠，擁有資金、產業(yè)等優(yōu)勢的 CVC，會是能陪創(chuàng)業(yè)者走到最后的機構嗎？

宋春雨：CVC 肯定是其中一股勢力。

極客公園：你覺得 AGI 的實現預計要多久？

宋春雨：估計是 2028 年到 2030 年。

極客公園：在技術的大浪潮下，會有一些對人類的憂慮嗎？

宋春雨：肯定會有。硅基智能和碳基智能的神經網絡原理，其實是非常非常相似的。人的神經網絡也是靠不斷學習、接觸數據、受到刺激，才能更加智能。

所以人不用腦也會落后，客觀一點說，人也要進步。

極客公園：聽說你們內部喜歡說「問對的問題」，可否提一個大模型行業(yè)的「對的問題」？

宋春雨：我們內部梳理出了 100 多個問題，比如開源和閉源的關系、大模型有多家還是一家獨大等等，都是我們想提出的問題。

極客公園：你們看好怎樣的創(chuàng)業(yè)者？

宋春雨：還是要在大模型創(chuàng)新上有非常強的認知、并且能不斷推進大模型的創(chuàng)新路徑。這種創(chuàng)業(yè)者是我最喜歡的。

極客公園：具體怎么理解？

宋春雨：很多人是看到了 Sora 所以相信，但我不是，我是預判。創(chuàng)業(yè)者也是一樣。他不一定要先做出來什么，但他要有能力去理解，這個是關鍵。