Huachuang Capital Xiong Weiming: AIGC アプリケーションへの投資を急ぐ必要はありません。本当の出口はまだ来ていません。

文｜騰訊科技 周暁燕

ChatGPTが普及した後、大型モデルはベンチャーキャピタルの「新たなお気に入り」になりましたが、AIトラックの長期的なレイアウトを持っていて、行動を起こさなかった投資家もいます。

一方で、AIGC はコンピューティングパワーを消費しすぎるため、成熟したビジネスモデルを持つ企業に成長したいのであれば、初期段階で強力な資金援助を得る必要があると華荘キャピタルの創設パートナーであるシオン・ウェイミン氏は考えている。起業資金「10億ドル」がコンペへの切符だということ、舞台の大型模型は大企業の世界。

一方、Xiong Weiming 氏は、現在の大型モデルの開発段階は 1990 年代のインターネットに似ていると感じています。インフラはまだ構築中であり、アプリケーション側の本当の投資機会はまだ到来していません。このベンチャーキャピタルの波はまだ続いています。待つ必要があります。

大型モデルの隆盛の中で、新たな起業家精神はどこにあるのでしょうか?投資機関はどのようにして新たな機会を掴むことができるのでしょうか? Huachuang Capital の創設パートナーである Xiong Weiming 氏は、上記の問題に関して Tencent Technology との独占インタビューに応じました。

1. 国内企業による大規模モデルの開発は不可能ではないが、現状では相対的に遅れているものの、GPT-3.5 や GPT-4 の開発に追いつくことは十分に可能である。私たちはこのレベルに到達していますが、他の人はすでにインデックスを作成しているかもしれません。レベルが進むにつれてパラメータは 2 倍になりましたが、グラフィックス カードの供給不足という課題に依然として直面する必要があります。他の人がすでに変曲点を通過しているとき、私たちは依然として一定の速度で上昇しているかもしれませんが、依然としてハードウェアとコンピューティング能力によって制限されるでしょう。

2. 投資機関が大型モデルに投資できるかどうかは、主にその背後にある LP の収益サイクルの要件に依存し、LP が短期的に迅速な収益を得たい場合は、慎重に投資する必要があります。現在、市場には「ペット型」の投資が多く、一部の機関が投資するプロジェクトは対外的に「誇示」する以外の効果がなく、大きな収益を得るのが難しい。

3. 大型モデルのビジネスモデルが成熟してから投資するには手遅れになると多くの人が考えていますが、そうではありません。 2008年にiPhoneが中国に登場したとき、もう遅すぎると考える人もいた。しかし実際には、その年はまだ Apple の中国市場が開設されておらず、現在の状況は当時と似ており、すべては始まったばかりです。 AIユーザーベースが中国全人口の5％に到達できれば投資を開始でき、15％に達した時点ですでに小さなクライマックスが形成されている。

4. 投資の方向性に関しては、どのようなビジネスチャンスがあるのかを見極める必要がありますが、例えばゲーム業界は AIGC や財務レポートなどの基本的なライティングから恩恵を受ける可能性があります。

シオン・ウェイミン氏、Huachuang Capital 創設パートナー

インタビューの要旨は次のとおりです。

**Tencent Technology: Huachuang Capital には AI プロジェクトを検討している投資家が 5 名いると明らかにしましたが、彼らはまだ大規模モデルの分野には手を出していませんが、その背後にある考慮事項は何ですか? **

Xiong Weiming: 現在の大型モデルの開発と応用は、初期のコンピューターの開発に似ており、その高度な生産性は一部の機関のみが掌握しており、当初は大企業のみが利用できる範囲にありました。例えば、コンピュータが登場した当初、コンピュータを所有する企業は限られていましたが、1980 年代から 1990 年代にかけて IBM がメインフレームを商品化して普及を促進し、銀行、保険会社、通信会社などがコンピュータを使用するようになりました。しかし、コンピュータ産業が実際に爆発的に成長したのは、パーソナル コンピュータが世界中の人々の家庭に本格的に普及し始めた 1990 年代後半でした。

高いコストを負担する観点から、大規模なモデルの計算能力を余裕があるのは大企業だけです。たとえば、GPT-4 は大量のチップと GPU を搭載する必要があります。現在の GPT-4 のレベルに追いつくことができます。 。歴史を振り返ると、ジェフ・ディーンがグーグルのAIビジネスを隆盛させられたのは、当時のインフラコストの安さが大きかった。 580 パラメータを持つ 4 枚のグラフィックス カードを使用すれば、かなり良い結果を達成できますが、現在、AI の開発は基本的に 10,000 枚のグラフィックス カードから始める必要があります。

2023 年時点では、まだ大規模モデル インフラストラクチャの初期段階にあります。中国で大型モデルを作るのはさらに難しく、現在の国際環境により国内のGPU供給が逼迫している一方で、中国ではこの種のGPUに投資する意欲のある人が少ない。なぜなら、その成果はどこにも見えないからです。 2017年にTransformerモデルのバージョン1.0が登場してから5年が経ちますが、5年連続で将来を見据えた技術投資を続けても成果が上がらない国内上場企業がどれだけあるでしょうか？

したがって、一般に、大規模モデルの開発の初期段階では、スタートアップは投資に適していません。グラフィックス カードであれ、資金であれ、人材であれ、それらは比較的不足しています。特に大型モデルの開発は資金力のある大企業が推進する必要がある。

**Tencent Technology: しかし、中国には大規模モデルを製造する新興企業がいくつかあり、ユニコーンレベルのプロジェクトも実行し始めていますが、彼らにはそれができないと思いますか? **

Xiong Weiming氏：国内企業は大型モデルを開発できないわけではないが、現在の水準は相対的に遅れており、何年も前にBYDがEV市場への参入を決め、マスク氏に衝撃を与えた新エネルギー車の台頭と似ている。 GPT-3.5 や GPT-4 の開発に追いつくことは十分に可能ですが、問題は、私たちがこの時点に到達するまでに、他のものが指数関数的に改善され、パラメーターが指数関数的に増加している可能性があることです。私たちは依然としてグラフィックス カードの不足に直面する必要があります。他の人がすでに変曲点を通過しているとき、私たちは依然として一定の速度で上昇しているかもしれませんが、依然としてハードウェアとコンピューティング能力によって制限されるでしょう。

資金が限られているので、無理してOpen AIのレベルに到達する必要はなく、多少遅れても構わないと考える起業家もいるかもしれません。しかし、この「わずかに遅れている」ギャップは、大きな結果をもたらす可能性があります。他のものより優れたものをやれば良い結果が得られるものもあります。これは複利効果のようなものです。他のものより 1% 優れていれば、それが徐々に積み重なって優れたプロジェクトが形成されます。少し、パフォーマンスが悪くなる可能性があります。良い商品です。

目標が迅速な利益を上げることなのか、それとも長期的な安定した収益の追求なのかを明確にする必要があります。大型モデルの人気により、株の投機で儲けようとする人もいるが、株価が下落し始めると、やはり利益を出すために事業自体に戻る必要がある。流通市場では、株を売ることができさえすれば、すぐに利益を得ることが可能です。しかし、プライマリーマーケットでは必ずしもこのような状況が起こるわけではありません。

したがって、大型モデルの開発ができないわけではありませんが、トップレベルには到達できない可能性があります。

**Tencent Technology: 投資を行う前に、一流の大規模モデルに出会う必要があるということですね。私たちが知る限り、国内の投資機関の多くは、数件の大規模スタープロジェクトに圧倒されているため、投資できていません。 **

Xiong Weiming: 現段階で、投資機関が大規模モデルに投資できるかどうかは、主に背後に「追いかける」LP がいるかどうかにかかっており、LP がリターンをより重視する場合は、投資すべきではありません。現在、市場には「ペット型」の投資が多く、一部の機関が投資するプロジェクトは対外的に「誇示」する以外の効果がなく、大きな収益を得るのが難しい。

米ドルファンドの在庫が比較的少なくなった今、彼らはついに投資先を見つけたので、次のLPマネーを呼びたくてもすぐに投資し、宿題を出しました。彼らは、最も注目されている投資トラックでは中国には5つのプロジェクトしかなく、彼らは3つに投資しており、これは彼らが中国の大型モデルに対して最も有能な投資家であることを証明していることを米ドルLPに証明したいと考えている。しかし、業界法の観点から見ると、これは比較的難しいことです。

実際にユニコーン企業に投資を行っている投資機関もありますが、そのような企業の製品や商品価値は実現されているかもしれませんが、企業価値は実現されていない可能性があります。大型モデルを作るには少なくとも10億ドルと非常に高価ですが、この高騰の波にあるプロジェクトは長期間その評価水準を維持すると思いますし、資金調達も「横ばい」です。ドル。

**Tencent Technology: 包括的な要素を検討した後、モデルレベルで販売することが本当に難しい場合は、ミドルウェアやデータにどのような投資機会があるかなど、AIインフラレベルでいくつかの機会を検討することもできます。レベル？ **

Xiong Weiming: 急ぐべきではないと思いますし、投資のための投資はできません。現在の環境は、実は1995年のインターネット時代に似ており、当時は中国には光ファイバーもデータベースもありませんでしたが、2015年にはアプリケーション側が台頭し始め、以前のCopy to Chinaから現在のCopyへ移行しました。中国から。実際の大規模モデルは 2038 年まで完全に成熟しない可能性があり、これは長期的なものであると予測できます。

インターネットの発展の歴史を比較してみると、1995 年頃には、China.com、China Yellow Pages、Sina の前身など、.com ウェブサイトを運営する稀有な企業がいくつかありました。 .com、しかし結局本物が残った 彼らはこれを行う人々の第一波ではありませんでしたが、光ファイバーなどのインフラを構築し、インターネットユーザーの数を増やしました。当時、中国の多くの郵便ポストはまだ料金がかかり、誰もが Yahoo メールにのみ登録でき、多くの学校は電子メールを受け入れませんでした。アメリカの学校に入学するには、まだ何かを入力するためにブラザー ブランドのタイプライターが必要でした。今日の大型モデルはあの頃とちょっと似てる。

Yahoo が初期に中国語版をリリースしたように、ユーザーは徐々にこの種のサービスに慣れ、普及し、誰もがこれらのゲームプレイに慣れた後、中国語版が登場し、すべてが人気になり、徐々に誰もが追いつくことができるようになりました。

インターネット時代において、本当の中国式の自主イノベーションが生まれる瞬間は、ゲームやSPビジネス（Service Provider、サービスプロバイダーの略）が台頭するときであり、AIもその瞬間を待つ必要がある。その初期のユーザーは次のような人々である。最先端産業のユーザーが学生ユーザーから徐々に一般人になり、オフィスビルのサラリーマンがPPT作成に利用したり、年間数十ドルの製品も登場しました。中国市場も出てくるだろう。

少なくとも大型モデル時代の「SP」が登場し、この技術を利用するビジネスモデルが成熟するまでは待たなければなりません。米国ではユーザーサブスクリプションなど大型モデル向けの充電ポイントが多数あるが、中国ではまだ充電パスが開かれていない。

**Tencent Technology: 成熟したビジネス モデルが見つかるまで行動を起こさないでください。ポーカー テーブルに行く機会を逃すことになりますか? **

シオン・ウェイミン：それまで行動を起こすのは遅すぎると多くの人が考えているかもしれませんが、そうではありません。 2008年、友人がiPhoneを持った私に、「iPhoneが中国に来るのは遅すぎるのか？」と尋ねました。しかし実際には、2008 年当時、Apple の中国市場はまだ開設されておらず、現在の状況は当時と似ており、すべては始まったばかりです。

大型モデルがもたらす技術革新は長期にわたり、業界にさらに深い影響を与える可能性がある。インターネットは多くの業界を変えましたが、たとえば、小売業界はほぼ完全にインターネット上に構築されていますが、ソフトウェア業界では、中国にはまともな企業が存在しませんでした。インターネットがなかったら、中国のソフトウェア業界も同様の状況をたどる可能性があります。郵便決済モデルの出現など開発のスピードは速いが、インターネットの出現以降、多くの中間リンクが省略され、形成されるべきビジネスロジックの一部が未構築となっている。形成されました。

AI ユーザーベースが中国全人口の 5% に達すれば投資を開始できますが、15% に達した時点ですでに小さなクライマックスが形成されています。まだ便利ではありません。私は同僚に、GPT を使用してコンテンツを実行した方が効率的だと言いましたが、最初にインターネットにアクセスし、アカウントを登録し、Plus サービスを購入する方法を見つける必要があります。自分で書くのが効率的です。

したがって、投資の方向性に関しては、例えばゲーム業界が AIGC や財務レポートなどの基本的なライティングから恩恵を受ける可能性があるなど、どのようなビジネス チャンスがあるかを見極める必要があると思います。

**Tencent Technology: この新しいテクノロジーの波の中で、ゲーム業界はどのような新しい機会を生み出すと思いますか? **

Xiong Weiming: 大手ゲーム会社は、まずこのテクノロジーの波をうまく利用してイノベーションを起こすでしょう。たとえば、プレイヤーが部屋に入った後、システムが実際の対戦相手とマッチングするのを待つ必要はなく、代わりに AI を使用して自動的に対戦相手とマッチングするようになります。理論的には、より複雑な相互作用も実行できます。ゲームは常に新しいIT技術の試金石となるため、まずはゲーム業界の発展と変化を見ていきます。

**Tencent Technology: AIGC の影響を受ける他の業界はどれですか? **

Xiong Weiming: 電子商取引業界も影響を受けるでしょう、中国の電子商取引は非常に発達していますが、将来の電子商取引の分野では、タオバオや京東のような構造化されたデパートで買い物をするのは私たちのような「高齢者」だけになります。若者はテレビショッピングや商品を勧めるバーチャルショッピングガイドなどの電子商取引に興味を持つ傾向があります。

さらに、AI は SaaS 産業も一掃するでしょう。中国人は特にサービスに喜んでお金を払います。たとえば、速達の発送も喜んで行うため、中国の物流業界は非常に好調です。サービスとしての産業は特に適しています。中国でAIを使ってそれをやり直すことに。

もう1つの例は、規制向けSaaS製品です。毎年、大手保険会社は多額の罰金を課されています。税金の支払いが遅れたり、間違いを犯したりすると、多くの企業が罰金を科せられます。AIを使用して、疑わしい取引を自動的に捕捉したり、AIが企業に注意を喚起したりできる可能性があります。これにより、会社は何億もの罰金を節約できます。

さらに下位には、製造業や自動運転産業など、自然言語を使用して機械に命令を与えることができるマンマシン統合のビジネスがあります。

働き方の観点から見ると、企業の生産性単位もますます小さくなり、これまで従業員が 20 人しかいなかった会社が、今では 3 人か 2 人で非常に複雑なものを作れるようになるかもしれません。たとえば、Midjourney には 11 人しかいませんでした最初は社員ばかりでしたが、彼らは素晴らしい会社に成長しました。

**Tencent Technology: AIGC によって変革される可能性のあるこれらの分野において、Huachuang Capital はどのような投資レイアウトを行っていますか? **

Xiong Weiming: 上で述べたように、セグメンテーションの分野では、まず AI がゲームと純粋なデジタル コンテンツを変革すると思います。

しかし、これらの分野には既成の大規模プラットフォームが存在し、大規模プラットフォームは高度なテクノロジーを最も便利に使用するため、これら 2 つの分野に投資する予定はありません。テクノロジーをベースにしたコンテンツ。

私たちはエンターテイメントのものよりも生産性のものを好みます。ただ、生産性という意味では状況にもよりますが、例えばライブ中継の電子商取引は生産性が高いと思いますが、アーティスト仲介会社や交通プラットフォーム、MCN、タオバオには及ばないと思います。私たちは、生産性を向上させるために AIGC と組み合わせることができる新しい産業や新しい職業に今でもさらに注目しています。

荘晨超氏が便宜蜂として働いていたとき、7-11のパターンを変えようとしたが、人力をAIに置き換えると技術的コストがかかり、費用対効果が高くないと思われたため、警備には依然として生身の人間が必要であることが後に判明した。 。

AIGCが登場するとすぐに、顧客サービス業など、人的資源を完全に置き換えることができるようになるが、既存の企業の一部がすぐにAIを製品に飛び越えることができるようになる可能性も否定できない。 「今では 100 人で十分です。率はすぐに上昇しました。これは私たちが好きな業界であり、中国で盛り上がっていない業界を直接支援するために AIGC を利用しています。」

Tencent Technology: あなたが説明する新しい産業や新しい職業において、新しいネイティブ AI アプリケーションが生まれる可能性はありますか?

シオン・ウェイミン「いわゆる独自の産業というのはないと思います。あるのは人間がうまくいかない、あるいは不安定な産業だけです。AIのアウトプットでうまくいきます。たとえば、誰も電話に出たがりません」例えば、携帯電話が下水道に落ちた場合、人間は取り出すことができないかもしれませんが、AI はそれを取り出すことができます。 AI は、時間、領域、サイクルを超えてさまざまなことを行うことができます。

人間は AI に多くのヒントを提供する可能性があり、ヒントが提供された後、AI はタスクを完了します。原稿を書くのと同じように、私たちが話し終えた後も、レポーターは録音を整理したり、文脈を調整したりする必要があります。AI を使用すると、最初に自分の文章スタイルをマシンに入力し、自分のスタイルに従って整理させることができます。 、広報全体から広告まで、閉ループのプロセスでは、AI は人間よりも優れたパフォーマンスを発揮できます。

**Tencent Technology: あなたの説明を聞いて、今は「風を追う」時ではなく、「風を待つ」時です。常に次の革新点に注意を払う必要があります。不安を感じますか?このプロセス中に？ **

Xiong Weiming: 心配しないでください。結局のところ、風はまだ来ていませんし、風がどこまで吹くかわかりません。国内企業はまだコンピューティング能力に行き詰まりやすいと思います。今年の電源は大丈夫です、来年も大丈夫です。今年はどうですか? GPT-4に追いついた後、GPT-5やGPT-6に追いつくにはどうすればよいでしょうか？

**Tencent Technology: コンピューティング能力は業界全体の問題ですが、業界全体がこの困難な問題に直面するにはどのような心構えを持っていればよいでしょうか? **

Xiong Weiming: 業界全体が耐える必要があり、これは全員で解決する必要があるハードウェアの問題です。

**Tencent Technology: AIGC の波の中で、コンピューティング能力に加えて、他にどのようなことを心配していますか? **

Xiong Weiming: AI の発展についてはいくつかの懸念があります。

まず第一に、AI を生命と定義できるかどうかはわかりません。人間の生活に対する私たちの理解はまったく十分に深くありません。人間の存在には、タンパク質やATCGコードなど、AIには反映できない生物学的特徴が存在します。では、生命の定義において、私たちはAIと同等なのでしょうか？私が消えるのとAIが消えるのとでは同じ効果があるのでしょうか？これらは私には分かりません。

第二に、AIは自己認識を発達させるでしょうか？これも未知数です。 AIが自己認識を発達させれば、私たち人間も終わりを迎えるかもしれません。

第三に、AIはどのような形でこの世界に現れるのか、私たちはそれを生命の形として受け入れ、認識できるでしょうか。これは少し心配です。なぜなら、AI は明らかに私たちよりも賢く、国境やデータの融合、相互影響に関係なく統合された知性であり、その進歩は私たち人間よりもさらに速いからです。高等教育を受けているのは私たち人間の一部だけであることを考えると、AIは大学に行く必要はなく、全員が博士号を持っているとも言えます。これらすべてが私に少し不安を感じさせます。

**Tencent Technology: AI が自己認識を発達させたら、間違いなく人類に脅威をもたらすでしょうか? **

ション・ウェイミン：AIに感情がなくても、自意識があれば「存在したい」と考えるでしょうし、人間がその存在の邪魔になるなら、人間を滅ぼすかもしれません。