这是三笋影响你的第143篇文章

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近日，知名创业者傅盛和朱啸虎在朋友圈展开了一场关于AI大模型创业的激辩，引发了行业内的广泛讨论。这一争论揭示了AI热潮下大模型创业面临的深层次矛盾。尽管AI大模型应用落地在表面上看似前景广阔，特别是ChatGPT和微软的合作备受瞩目，但实际上，大模型创业正面临着诸多挑战：ChatGPT用户增速放缓、资本市场的退潮、国内投资谨慎乐观等。本文将从不同角度探讨当前AI大模型创业的现状以及可能的发展趋势。

随着AI大模型创业进入“下半场”，关注点逐渐从技术差距转向大模型应用和产业生态等领域。然而，这一领域内存在着深层次的矛盾。傅盛和朱啸虎在朋友圈上的激辩只是这些矛盾的一个缩影，让更多人看到了AI热潮背后的问题。

具体争议如下：可滑动查看。

大佬“互怼”后续，朱啸虎又发文：不要迷信通用大模型！

一方面，报道中提到了大量赞同傅盛观点的声音。他们认为，创投圈中有很大比例的投资人对科技的底层逻辑缺乏了解，甚至无法区分科研和产业应用的差异。嘉御资本董事长兼创始合伙人卫哲认为，当前的“百模大战”中，国内AI大模型最终胜出的数量不会超过2个，剩下的98%将会消失在竞争中。

另一方面，朱啸虎则坚持自己的观点。他认为，99%的价值都是由GPT创造的，那么其他基于GPT的创业公司还有什么价值可言呢？傅盛以一系列问答反驳朱啸虎，指出互联网的规范大部分是由TCP/IP创造的，汽车的价值大部分是由热力学定义创造的，而大多数中小网站的流量都是由搜索引擎带来的，这些创业还有价值吗？

傅盛还强调双方应该心平气和，关注如何定义价值是解决这一争议的关键所在。在AI大模型创业领域，价值的定义并不单一，而是取决于多个因素的综合考量。

首先，AI大模型作为一种基础技术，可以被广泛应用于不同领域。虽然GPT模型在自然语言处理方面表现出色，但它并不是唯一的大模型，也不是所有应用场景的最佳选择。其他领域的大模型，如图像识别、语音识别等，同样具有重要的应用价值。因此，基于大模型的创业公司并非只有依赖于GPT模型才能创造价值。

其次，大模型创业公司的价值不仅仅体现在模型本身，还包括其在应用场景中的创新和解决方案。将大模型与特定行业或领域相结合，创造出符合市场需求的产品或服务，能够为用户带来实际的效益和价值。例如，在医疗领域，基于大模型的创业公司可以利用自然语言处理技术，帮助医生进行病历整理和辅助诊断，提高诊疗效率和准确性，从而创造出巨大的价值。

此外，大模型创业公司还可能在数据集、算法优化、模型训练等方面进行创新，从而提升模型性能和应用效果。他们可能通过构建更丰富的数据集、改进训练方法或设计更高效的推理引擎，使得大模型在特定领域具备更好的表现。这些技术创新也能够为公司带来竞争优势和市场份额，进而创造经济价值。

未来AI大模型创业在中国市场几何？以下是对该问题进行分析的几个关键点：

1.大模型应用落地和产业生态：大模型应用在中国市场具有潜在的前景，尤其是一些成功的案例，如ChatGPT和微软的合作。这表明在应用领域有一定的市场需求和机会。然而，这也带来了一些挑战，如大模型应用的增长放缓和二级市场陷入疲态等问题。

2.用户增长放缓和市场泡沫：ChatGPT平台的访问量增速已经放缓，这可能暗示着市场泡沫的破裂。此外，资本市场对AI概念股的热情也在褪去，股票下跌和投融资活动减少可能进一步加剧了这一趋势。

3.投资差距和不同投资人的观点：在投资领域，美元基金投资人和人民币基金投资人对AI大模型的前景有不同的看法和投资逻辑。美元基金更关注复制美国成功项目的赛道，并希望在中国寻找能够取得巨大回报的项目。而人民币基金在AIGC领域的投资机会相对较少，更关注科创板上市的实体项目。

尽管面子上大模型应用落地似乎有前景，但当前市场情况显示出AI大模型在中国市场面临一些挑战。市场泡沫的破裂、用户增长放缓以及投融资活动的减少都反映出一定程度的不确定性和风险。此外，不同投资人的观点和投资逻辑也在一定程度上影响着对大模型前景的判断。因此，对于未来AI大模型在中国市场的前景，需要谨慎乐观并认识到其中的矛盾和挑战，同时注重技术创新、产业布局和市场应用的实际情况。

撰文：常青