风口财经记者 谢文倩

近期，美国Open AI 公司旗下的AI聊天机器人ChatGPT火爆出圈，在全球范围内掀起新一轮人工智能浪潮。

这款现象级应用，引发业内广泛讨论，有人认为它是迄今为止最具智慧的人工智能应用；有人担忧它会来就业市场跟人“抢饭碗”；也有人认为它会像元宇宙一样，在短暂的爆火过后回归平静。ChatGPT到底是一款怎样的科技应用？它会带来怎样的行业变革和创业机会？近日，火凤资本创始人陈悦天接受风口记者采访，针对ChatGPT进行相关了探讨。

陈悦天是业内知名投资人，曾先后供职于Cyber Agent Ventures、创新工场、鼎晖投资和辰海资本，参与过SNH48、米未传媒、鱼子酱文化、蔚领时代等多个明星项目的投资。2021年，陈悦天成立早期投资机构火凤资本，专注投资青年文化、社群消费品和下一代网络等领域。

火凤资本创始人陈悦天

陈悦天：我现在看到的AI这一波浪潮，有一个非常明显的AI在从to B走向to C的趋势。

ToB这件事情在商业模型和产品形态上面评估不太scalable，它不能很快的通过资本投入或者大规模招聘等方式，来降低边际成本或者产生网络效应。之前AI to B这一波浪潮，为什么有很多VC没去投，也是不太看好商业模型和产品模式，对他们来说不是一个很兴奋的投资主题。

还有一个问题是，to B的商业模型和产品不是小型团队能做的。它需要往里投很多钱、需要有很多政府资源或者大企业背景，往往要求做定制开发。这些要求导致AI领域的创业一直门槛很高，所以市面上就没那么多标的，但是AI to C就完全不同了。

这几年DALL-E 2到Stable Diffusion，再到现在Chat GPT的陆续出现，让大家明确的知道AI现在可以to C 了。C端消费者能直接用，而且能对他们的日常生活、工作以及其他的一些行为有巨大的迭代和改变。

所以大家一下子认识到，这个东西会改变我们社会很多形态，AI to C可能会和2010年iPhone出现一样，带来一个像移动互联网浪潮那么大量级的机会。

陈悦天：我非常看好AI to C这一波，AI to C如果数据足够多的话，相当于能训练出一个人脑。

ChatGPT这样的大型语言模型是巨大的神经网络，虽然它是以计算机的语言和向量来表征的，但实际上它的作用原理跟你大脑的神经网络一样，如果它的节点数量真的能够达到人脑现在的神经元数量，理论上它的表现不会差。

陈悦天：我觉得这是个新技术、新产品，你可以类比以前产品的商业模式，但是不能直接套用。我们现在看到的ChatGPT属于技术底层，基于技术底层先得做应用，然后再放到场景里带来体验上面的改变，然后才能去想商业模式。

Chat GPT可以做很多事情，比如输入足够多的个人数据或者对话数据，理论上它就可以很好的替代个人助理工作，接下来说不定用户在互联网上还能对自己做个简单的复制，代替你去回回微信之类的，就算只基于这两个产品需求也许会衍生出来一些商业模式。

陈悦天：AI有一些东西是没有必要去解决的，对于情感和知识的需要，是你跟人类去沟通的时候才需要去考虑的问题。

如果纯粹从提升效率和“得到更好结果”的角度来看，可能emotion和knowledge就是不必要的因素，它所能取代的工作就是完全在工作效率上。

就拿我们投资工作举例子，传统的价值投资流派不是这么做的，传统的投资要考虑公司的基本面，我们要考虑行业大趋势，我们买卖一只股票有无数的理由，但是对于机器来讲的话，也就是已经在美国几十年，在中国十年左右的量化投资来讲，只需要知道关联性和前后时序，可能就能够赚钱，中间它省掉了很多因果链，但在结果准确率上一定是高的。因为它背后有大量的数据支撑，如果决策结果不对，它自己就会迭代。

深度学习中的神经网络是自迭代的，用的人越多训练的效果越好，这是一个典型的“正反馈自增强”模型。理论上如果你能把全世界的每时每刻所有的事情和信息完全配置到一个模型，且模型可以不断的迭代，它就会是最准确的，这个完全取决于训练集数据体量和运算速度（算力）以及驱动计算过程的能源是否足够。

陈悦天：复现ChatGPT这件事情门槛是很高的，问题无非就是大家敢不敢赌。你要是敢赌，而且最后发现你赌对了当然好，但是失败了成本很高。

这件事有点像半导体流片，做芯片最大的成本不在于设计，在于实际去产线流片，如果这个过程当中有一些东西没调好，流片就失败了，很多成本就白投了。

从头复现的成本是很高的，但如果企业们拿一个训练完的模型过来，基于这个基础上去做成本就低多了。之前Disco Diffusion和Stable Diffusion是可以的。现在的问题在于，如果直接搬一个ChatGPT现在已经训练完权重的模型，基于这个模型后续来投入的话，大家就相当于站在同一个起跑线。

陈悦天：这波AI to C发展的趋势，大家可以把它当做移动互联网那么大的浪潮去做的。大浪潮的出现，跟技术发展和技术产品突破新门槛分不开关系，具体要看这个门槛的突破对巨头的技术冲击到底有多大。

现在一个明确的信号是，谷歌认为这是一个巨大的威胁，所以它开始有所动作，微软某种程度上相当于抓到了一个产业机会，所以在重度投入。两大巨头的动作对硅谷其他科技企业，包括产业链上提供算力、云业务还有数据等服务的公司都有带动作用，美国已经出现这个趋势了，中国跟进的速度也非常快，硬科技投资可能无法摆脱物理限制和基础科学的研究成果，但软件行业不同，这是一个不那么容易被卡脖子的行业。

陈悦天：它俩还是不一样的，元宇宙更多还是一个概念，但是AI to C已经变成了一个产品，而且现在来看，不管是话题热度还是大家的反应，明显比元宇宙那一波还要大，就是因为ChatGPT所体现出来的成果是一个更看得见摸得着的东西。

我觉得在很多应用层面的话，如果用着用着用户在流失，说明体验感和它的需求度还不够好，不够高。但这个东西没法预判，只能观察了。