重新整理：洪雨晗
不一样的中学生创造力。
在元禾圆心股权投资顾问乐金鑫主持的《AI 景丰纯》Chalancon谈话上，卓源资本董事长、创会股权投资顾问袁雄伟，盛况嘉成董事总经理朱幼，思谋信息控制技术联手创办人兼产品负责人李睿宇，谛声信息控制技术联手创办人兼 CFO 刘哲中，就 AI 正在怎样改变当前的创投生态，又将怎样塑造产业的未来的话题进行讨论。
精彩观点如下：
1、股权投资金融行业是投两个一致意见当中的非一致意见，只有投一致意见才能赚到后面的钱，从母基金金融行业来看，大多数的 GP 已经在股权投资 AI 的方向上达成了此基础的一致意见，可能短期之内在大数学模型金融行业里面不会过多参与，我们更多看控制技术基座，看 AI+ 金融行业，或是金融行业 +AI 的良机。
2、大数学模型是两个仙人打人的事，对创业子公司而言，更多的是怎样运用好这种虚拟化去做他们相关的应用领域，对个人而言，你要急速地学习来让 AI 为他们做一些事。
3、每一次信息控制技术革命，两个捷伊控制技术诞生，它一定带来生产力的急速提高，涌现出捷伊就业场景和良机，这对中学生而言有更多选择，去做他们想做的事。
以下为谈话文本，由创业邦重新整理：
投 AI 应该看什么样小东西？
乐金鑫：最近 ChatGPT、Open AI 放的大招，我们都很有感受，在座的四位分别从你们业务或是专业领域讲讲，今天他们投 AI 的话，应该看什么样小东西，比如他们从子公司产品规划视角而言，咱们用到的 AI 跟我们理解的有什么区别不同？
袁雄伟：AI 这一块，他们团队 2016 年陆续在投，首批是以听觉为主，因为听觉相对而言在这个阶段比较成熟，能民用，他们很幸运投到了首批头部民营企业，他们在很早的首轮、第二轮投了周武王和小马里亚舒，最后投的就是思谋了。那时基于 AI 几何数的插值，大数学模型产生的所谓的真正人工智慧也逐渐能民用，所以那时就开始在这个视角去投。
投听觉的时候，存取方法、对个体民营企业本身的潜能十分重视，它是能独立形成两个生态圈的，只要有足够的传感器，但是在或是说的人工智慧这块有很多挑战，因为它对算力、存储和传输潜能的要求十分高，高到我认为，即使包括那时已经都是大平台的这些民营企业，都不足以支付此基础的投入，我想它的股权投资视角会十分不一样，对涉及到算力和无延时传输、高通量传输以及存储调用效率方面，他们在做一些布局，我相信这个也会随着人工智慧的发展，随着或是说的 ChatGPT 类似的对标大数学模型的应用领域涌现，它也会形成两个几何级数的需求。
他们怎么追上 ChatGPT？首先从重要性上它不亚于两弹一星，我今天刚刚听到华为在全球招募少年天才，实际上他们在大数学模型上的落后，相当于丧失了两个在全球找到两个超强大脑，而且是能重复不停地去工作的这样两个良机，这是他们必须要解决的两个问题，怎么去解决，作为早期股权投资机构，我那时还是没看清楚，对大数学模型我是不敢投的，我认为它很难独立形成生态圈，围绕支撑大数学模型的此基础设施是我那时投的核心。
朱幼：我认为股权投资金融行业是投两个一致意见当中的非一致意见，只有投一致意见才能赚到后面接盘侠的钱，我那时代表着母基金金融行业来看，大多数的 GP 已经在股权投资 AI 的方向上达成了此基础的一致意见，可能短期之内在大数学模型金融行业里面不会过多参与，我们更多看控制技术基座，看 AI+ 金融行业，或是金融行业 +AI 的良机。
它背后反映的还是基于所谓 Open AI、ChatGPT 等捷伊人工智慧浪潮，它跟他们在 2016-2018 年看到那一波人工智慧浪潮本质上没有太多区别，只是它的基座换了，从原来基于听觉、基于 CVGC 的小东西换成了基座的一套小东西。我给你的钱是用来赚钱的，而不是跟平行的友商去较劲、去做控制技术对抗的，或是是所谓的非金融行业生成，我们纯粹拼控制技术战，他们更希望看到的是所谓的产业，或是是信息控制技术在金融行业当中的应用领域，这也是他们整个做直投方向最重要的两个使命了。
李睿宇：在他们创业过程当中发现，对工业金融行业，AI 只是其中的两个环节。比如说机器听觉，这是两个包含了光学、机械、电气、算法和软件的听觉系统。如果光学方案没设计好，或是机械运动过程中发生了抖动，就会造成整体的成像效果不好，从而对后续的算法造成影响。，因此他们在做工业听觉产品过程当中，只是把 AI 作为其中的两个部分，思谋智能工业平台 SMore ViMo 结合了传统的听觉算法，是云 + 端、传统 +AI、2D+3D 的整体产品解决方案。
在我看来，AI 是其中一部分，怎样构建两个更好的系统满足客户真实需求，才是他们的目的。
谈到 ChatGPT，他们的确开始用大数学模型在提升工作效率，像写一些文档、代码等，或是说的大数学模型能够在比较细分金融行业取得什么样的效果，目前来看还不是特别明朗。
刘哲：谛声信息控制技术面对的场景是工业声学场景，这个领域存在数据壁垒，他们能去用于训练的样本和副样本，很多时候是有限的，直接采用一些大规模训练去做不太现实。所以他们在做的时候，根据不同场景去用多个数学模型进行联手识别。比如说会有故障机理数学模型，基于仿真或是特定故障声信号设定一些数学模型，同时还有标准的类似于视频和文本的深度网络的识别器，以及基于历史数据的分析，去联手判断。
可能有的电力场景，他们已经积累了超过十年以上十分大量的数据，有些捷伊场景，捷伊机器连客户都没有用到过，但是它也有他们智慧化的监测需求，所以他们要根据不同样本量，根据不同的监测时间，来去调整不同数学模型的所占比重，达到两个最经济、最有效果的解决方案。
AI 只能是工具 替代不了人
乐金鑫：深层次 AI 今天对他们金融行业的方方面面的确构成了一些冲击和影响，首先两个是对外，他们今天怎么重新构建用户场景和解决方案？目前他们看到，不管是在像类似于股权投资子公司经济主体或是信息控制技术型民营企业，通用人工智慧 AGI 的确是在生产力上重构一些生产关系，各位嘉宾也给他们带来一些分享，今天你们看到的 AGI，在对组织子公司价值内部等等方面产生了什么样冲击和更加长远的影响？
袁雄伟：刚需，这些刚需是两个潜在十分大的市场，但是从专业的视角而言，到那时为止，它不管是数学模型参数的成熟度，还有数据的可信度，以及算力和反馈的这样两个延时，还很难说能或是说用在专业的领域。它的框架已经有了，搜索的潜能有了，作为两个辅助性的应用领域，它是能的，比如说处理表格，处理一些此基础的文档等等这些它是好用的。
乐金鑫：还是不做决策。
袁雄伟：对，做决策还不是时候。另外，怎样能让背后的这些投入或是说带来两个可信的结果，这些到那时为止还是还在探索的阶段，但是大的方向我感觉有点类似于当年看到电动汽车的市场，已经是两个确定市场了，之前的很多年，Tesla一直在做着两个小白鼠的作用，它在不停地插值，不停地在市场上拿钱，我们不停地相信它，又怀疑它，相信它，又怀疑它，最终到两个节点，它能批量交付的时候，这个时候是或是说的拐点。
ChatGPT 的这个拐点也即将到来，但是在这个临界点上，一旦这个拐点实现了，接下来可能是批量在各个领域去应用领域，它可能对整个生态，整个的业态，社会各方面都会形成两个十分强大的冲击，这个时候确实要去布局谋篇了。
乐金鑫：不可否认的事实，Open AI 到那时还是两个机器，背后靠着微软大量硬件和资金投入支撑。
朱幼：他们看到这一波所谓的 Open AI、ChatGPT 带来的革命，其实是通过变相的改变生产力去重新构建他们的生产关系，从各种各样大咖嘴里面，他们都听到了很多次这样的论调。但是他们看这个事会发现，虽然说 Open AI、ChatGPT 通过人工智慧模式重构了生产关系，但是本质还是两个生产工具，其实它做的是提升组织内部的效率，它不能替代你决策，只是通过它背后的知识库去增加你决策正确的概率。未来一段时间点里面，对两个大的组织、大的机构来讲，最应该被重构的部门，其实是通识类 + 偏引导类的金融行业，它有可能会在这一波 AI 的浪潮下面去进行插值和优化，去提升它的组织效率。
但是 AI 永远是工具，它代替不了人。
怎样通过工具把现有的工作做好，提升决策效率，重构商业模式，这是创业者需要在 AI 浪潮下所思考的问题。
李睿宇：我也比较赞同前边两位嘉宾说的，AI 不能代替他们去做决策，包括他们去问 ChatGPT 关于事实性的问题，它也经常会出错，如果他们给到客户或是给到用户这样的反馈，他会觉得你这个民营企业很不专业。不过他们那时在写代码过程中，包括在去构建产品过程中有一些比较冗长的代码，会尝试让 ChatGPT 帮忙写。但需要注意的是，写代码本身时间是很少的，更重要是调试，调试的过程 ChatGPT 没法帮你，因为它需要跟整个软件系统、产品系统打通在一起。所以在我看来，可能对组织发展，它的确能提升民营企业里面的组织效率，但是或是说对外做一些决策的事，还是需要他们他们来做。
刘哲：我一直坚信 AI 的发展一定能带来生产效率的提升，无论是个人、民营企业、国家它都能带来巨大的竞争优势。大数学模型作为 AI 的此基础设施以及到硬件类此基础设施，无论从民营企业还是国家层面都要进行布局。但是对创业民营企业而言，完成此基础性的建设，比如大数学模型是两个仙人打人的事，创业子公司更重要的，是怎样运用好这种相应的虚拟化，来做他们相关的应用领域。对个人而言，你要急速地学习来让 AI 为他们做一些事。
AI 时代 年轻人的良机？
乐金鑫：刚才讨论到 AI 对他们生活的影响，对年轻这一代，你们他们怎么琢磨这件事？或是给咱们年轻人一些什么样的建议，我们未来怎么面对社会变革当中控制技术对他们人类本身发起的挑战？
刘哲：我听到两个对创业十分好的比喻，创业就是从十分高的悬崖跳下去，下坠的过程中一边组建飞机，一边看能不能飞起来。但是那时躺平的想法有很多，中学生人肯定有他们的想法，只是对那时的就业环境会表现出一些应激反应，不是所谓或是说的躺平。只要是理性选择，都是值得被尊重的，任何金融行业都是能的，只要是理性的，不要头脑一热就去做了，要想清楚究竟有什么样的风险，以及什么样的收益，做两个理性的选择就能了。
李睿宇：昨天晚上查了一下轻体力劳动什么意思，比如做猫猫抚养员之类的，逃离办公室做他们感兴趣的事。在我看来，整个全人类社会，他们的经济条件、物质条件是急速升高的。我认为两个捷伊控制技术诞生，或是捷伊信息控制技术出现，一定带来生产力的急速提高，使得对他们而言，或是对中学生而言有更多选择，去做他们想做的事。另外，一定也会带来捷伊就业，或是捷伊职位的出现，这一块也正是他们在座的创业者需要做的事，去探索两个捷伊天地。
朱幼：我身边的朋友们，30 岁以下的这些小创业者们，他们在 Open AI 来的时候，挣的第一桶金是在外面卖菜，教人家怎样注册，怎样使用账号，这也是他们通过脑力劳动迎合或是拥抱那时信息控制技术创业的浪潮。那时年轻人就业形势相对而言比较紧张，他们失业率达到了 20% 这样高的界限，未来怎样让年轻人更好地根据他们他们的兴趣，广泛选择他们的职业，而不是给他们某种选择去打上固定标签，评判事对与错，这是对社会而言很重要，或是通过信息控制技术，通过其他的手段，能够给他们一些额外创造经济价值或是经济效益的良机。
乐金鑫：刘总这个思路视角也特别好，拥抱 AI，发展第二职业。
袁雄伟：我一再跟出资人强调，他们就是投这一代优秀的年轻人，每一代优秀的年轻人都面临着这个时代的不确定性和挑战，同时再过十年、二十年之后回过头来，这一代一定会出现一批人，为这个时代写下两个十分值得纪念的篇章，我这次来专门来看 Under30 的，就是想来看一下那时的这一批在这个时代里最有想法的年轻人，他们在做些什么，他们能够帮他们做些什么。
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