妹妹受不了我听到你再叫是什么歌大模型妹妹受不了我听到你再叫是什么歌的苦，创业的AI科学家最懂
大模型妹妹受不了我听到你再叫是什么歌的苦，创业的AI科学家最懂
剑桥科技以459.52%涨幅位居第二，公司主营业务是电信、数通和企业网络的终端设备，以及高速光模块产品的研发。在2022年集中研发资源支持重点项目如新一代100G单波产品系列、低功耗400GDR4/FR4产品系列，目前线性直驱光模块主要是400G和800G，下半年将进入样品和小批量发货阶段。
本文来自微信公众号：字母榜，作者：马舒叶，编辑：王靖，题图来自：AI生成创业9个月不到，李洋光是技术研发投入就烧光了2000万元，8月现金流断裂后，离开大厂，曾经想“用AGI改变世界”的李洋，创业未半，中道还背上了债务。“AI创业必须找靠谱的商业化负责人，创始人也得亲自跑市场。”李洋告诉字母榜（ID:wujicaijing），在离开大厂拿到2000万元天使轮融资后，他在团队组建起来的第3个月才开始寻找市场合伙人，但找到靠谱的商业化“搭子”，似乎比从投资人口袋里拿钱还难。动辄大厂某战略高P、某业务市场负责人，光鲜履历让李洋看的一愣一愣，但创业9个月，李洋的商业化搭子口条一流，但就是打动不了客户，李洋才发现，声称大厂市场负责人的搭子，不过负责过某条业务线，对AI产品的客户并不了解，甚至阐释不清技术逻辑。最终，李洋为了还债，不得不亲自下场跑客户。而从卷大模型到卷应用，国内科学家投身AI创业的技术大牛越来越多，李洋的搭子困惑实际上正揭示了，如今的AI科学家创业再度面临着刘自鸿难题。作为最早一批“科学家创业”的代表，刘自鸿的开局与杨植麟、稚晖君高度相似。作为柔宇科技创始人，斯坦福背景的刘自鸿归国创业，曾经创造了打破世界纪录的新型超薄彩色柔性显示屏，更吸引了包括IDG资本、深创投、中信资本等知名投资机构的追捧。但过于自信自身曲面屏技术的刘自鸿，身兼数职，在担任首席科学家的同时抓着商业化，撞上曲面屏难以量产、曲面屏手机销路受限的现实，在5月迎来破产清算，一手好牌打得稀烂，天才科学家创业的刘自鸿，做了太多超出自身能力的事。踩着刘自鸿的肩膀，稚晖君作为智元机器人的联合创始人，每次露面都只与新产品上线挂钩，找到商业化搭子，专注负责技术研发，成为了当前AI科学家们创业的一致选择。图源：AI制作不过，找搭子只是第一步。10月尚未结束，根据第三方APPGrowing数据，为了拉新，Kimi 10月前20天内投放金额已经高达1.1亿元，Q3总投放金额为1.5亿元；MiniMax旗下的星野Q3总投放也超过了6500万元。相比起背靠大厂的字节豆包Q3投放2个亿、腾讯元宝Q3投放8000万元，在这场AI烧钱大战中，AI创企们究竟还能打出多少子弹，不免令外界担忧。“现在AI产品拉新最难的就是保证用户长期留存，本质上是因为现在的AI产品都并不属于刚需，但拉新后，最重要也是最难的，是实现营收。”某明星AI创企产品拉新相关人员告诉字母榜，对于融资分分钟过亿，舍得花近亿元投流拉新的AI企业们而言，AI技术或许真的能改变世界，但创业的AI科学家们，首先得活下来。一同是科学家创业，AI创企们，无论出身大厂还是师承名校，都选择了与刘自鸿不同的入场姿势。在组建创始团队初期，创始人们就坚定地“不为爱发电”，把找商业化搭子刻进了基因。同是天才少年，创建折叠屏手机“鼻祖”柔宇科技的刘自鸿，身兼董事长、CEO、首席科学家数职，联合创始人刘姝威多次表示希望其退出管理层，专注于柔性技术研究，也遭到了刘自鸿的拒绝，“既要、又要”之下，却连柔宇曲面屏的量产问题都难以解决。自称“i人”的稚晖君则仅在智元担任CTO的角色，出现在智元机器人发布会上的他，更多承担着技术代言人的角色。而近期被OPPO收购的波形智能，其创始人姜昱辰也是典型的技术型创业代表，博士毕业于苏黎世联邦理工大学人工智能专业，她专攻自然语言生成，开发的“蛙蛙写作”也是首批国内用AI写小说的垂类AI产品。姜昱辰告诉字母榜，在她参与蓝驰创投训练营时，彼时已经在准备创业的她，认识了出身腾讯产品经理的万磊。而对用户和商业化更为熟悉的万磊，也随后成为了波形智能的联合创始人。在CEO姜昱辰负责Weaver大模型技术迭代的同时，万磊则把时间都花在了沟通用户和对接需求上。“组一个AI创业团队很简单，找一间办公室，拉上初期几千万的融资就能马上把项目干起来，但找一个商业化负责人，得划上百份简历。”李洋亦表示，尽管奥特曼备受争议，但OpenAI的成功，离不开奥特曼的运作，无论是找到了微软这一大金主，还是持续营销造势，AI从技术到落地，离不开专业商务负责人的推动，国内90%以上的AI项目，在创业初期也必然会吸引有大厂产品或市场经验的合伙人入场。图源：AI制作而在创业伊始就找搭子的AI科学家们，也有着区别于刘自鸿理想主义式的实用主义思考。作为科学家，刘自鸿无疑是成功的，柔宇科技的柔性技术路径区别于三星等国外企业，自主知识产权下，造价也远低于业内同行。但完美主义的刘自鸿带领公司融资9轮，却迟迟未推出能带来现金流的产品，更没有拿到任何一家手机或平板大厂的订单，2019年，柔宇科技全柔性显示屏产量31.4万片，销量却仅有5.27万片。杨植麟作为国内科技领域技术信仰派的代表人物，2023成立月之暗面，今年3月就推出了长文本大模型kimi，即便融资额动辄过亿，公认不缺钱的杨植麟，5月就在Kimi小范围灰度测试打赏功能，金额从5.2—399元不等。同样拿到腾讯、阿里等大厂投资的MiniMax，创始人闫俊杰则分别在2023年6月和9月，推出主打海外的AI虚拟人物聊天的Talkie和主打AI陪伴的星野，据公开数据，Talkie累计下载近1400万次，总营收近83万美元，星野也有包括“抽卡”在内的虚拟礼物售卖。二从技术控的完美主义走入实用主义，AI科学家创业也一改科学思维，开始重视起工程思维。区别于刘自鸿时代，在资金更密集、人才更密集的AI创业赛道，从ChatGPT到GPT-4o，甚至OpenAI计划在12月前推出其下一个前沿模型Orion，国内中小AI创企们平均上线demo的时间从7—8个月压缩至3—4个月，牺牲一部分的产品体验换市场，成为了AI创业科学家们的共识。布尔向量的创始人王庆告诉字母榜，创业初期他总想着“把产品做到100分再推广”，团队花了很长的时间调整视频编辑器，产品大概延期了半年才发布，“其实错过了很多市场机会。”在今年大热的文生视频领域，王庆的布尔向量主要为海外的电商用户提供服务，经过两年的商业化尝试，王庆意识到，对于用户而言，60分的产品已经能够满足需求，而创始人花一年时间把80分的产品提高到100分，可能市场早就被80分的产品占据了。对于需要AI生成视频的电商用户来说，尽管Sora的视频效果极其炫酷，但能不能帮电商老板降低视频生产成本、提高效率，才是拿到To B订单的关键。不可忽视的是，当下AI科学家创业面临更大的商业化压力。刘自鸿之所以能坚持完美主义，迟迟不推出能打的量产产品，在2014年前后，融资额尚且以千万计，而AI领域单次融资额的计算单位变成了亿级，OpenAI甚至打出了需要千亿融资额的旗号。同时，大模型训练所需的AI芯片，如英伟达H20 AI芯片，性能不足原版15%，价格高达每颗11万元，李开复则提到，大模型厂商一次预训练成本达到300万美元，AI科学家们更需要来自投资人的输血，来自投资人的商业化审视也势必更加严苛。“不少开源算法下的视频模型，呈现效果好，但稳定性差，对于用户来说，如果尝试100次才能生成可用的视频，还不如直接在谷歌搜索，下载视频付版权费成本更低”，王庆说，目前已经积攒了几十万用户的布尔向量，如今会更关注用户的付费率，“知道用户是谁，知道用户会为什么功能付费，更重要。”作为2024年的“当红炸子鸡”，月之暗面分别在2月、5月、8月分别拿到超10亿、8亿、3亿美元的融资，作为闭源大模型的拥护者，杨植麟曾经坚定表示专注To C，却在几个月后表示，“我们To B倒也不是说完全不做，但是我们最主要的还是会去聚焦和发力C端。”8月，Kimi不仅发布了企业级API，5天后，月之暗面再次宣布Kimi开放平台的上下文缓存Cache存储费用降低50%，由10元/1M tokens/min降低至5元/1M tokens/min。不管是坚定做To C业务的零一万物，还是布局B端市场的智谱AI，同时入局To C、To B的MiniMax，明星AI科学家们，都在To C和To B的商业化上反复摇摆。三下海创业的AI科学家们，无疑面临着比刘自鸿时期多得多的考验。“年收入破千万的AI创企，可能明年也会死掉。”李洋告诉字母榜，在商业化面前，AI科学家不仅需要变得实用主义，还需要“卷”实用性。即便是对于已经凭借订阅、拓展B端客户实现年营收破千万的AI企业而言，几十倍的融资差距也让李洋们轻松背上负债，“今年的客户不一定明年仍然有需求，而想要做大规模，就必须通过投流等做好数据，向投资人证明商业化能力。”而在今年，这个能让AI科学家们拿到下一轮融资的营收数额，已经达到了6000—8000万。这或许也解释了Kimi在20天内花1.5亿元投流的一部分原因。有投资人告诉字母榜，去年Kimi平均获客成本要12—13元/人，单日投流成本为20万元，甚至一度将B站变成了自己的广告部，今年在Kimi、豆包的争夺下，AI产品平均获客成本卷到了20—30元/人。据36氪报道，月之暗面在B站的单个用户转化报价高达30元左右。Kimi每通过B站获得一名注册用户，月之暗面起码要支付30元的费用。但高投流并不意味着高营收。“目前国内的明星AI创企仍然停留在拉新阶段。”上述国内头部AI创企产品拉新相关人员告诉字母榜，现在的AI产品上新太急，对于用户来说并非刚需，长期留存弱，投入产出比并不高。“明年不赚钱的AI企业会死，正在赚钱的AI企业可能也会死。”李洋直言，对于投资人来说，千万级别的营收，几十万用户的样本量太小，在更高幅度的商业化数据的要求下，AI科学家们要面对更重的商业化压力。同时，大厂的探入，不仅加剧了卷度，也让AI科学家们的团队协作性受到了更大的考验。3月，曾经筹集了13亿美元的明星AI创企Inflection官方发文宣布，公司三位联合创始人中的两位Mustafa Suleyman和Karén Simonyan将加入微软；无独有偶，8月，零一万物技术联创黄文灏被爆加入字节，随后阿里通义千问大模型负责人周畅也被曝出在7月离职后，低调加入了字节。而当钱包丰厚的大厂卷起价格战，大厂带头降价，随着字节豆包pro-32k模型推理输入降幅比行业价格低99.3%，阿里云宣布旗下9款大模型全面降价，腾讯云也宣布混元-lite免费，其他模型的降幅最高达到87.5%。据《财经》杂志报道，阿里云、百度智能云等多位负责人曾透露，今年5月以前，国内大模型推理算力毛利率高于60%，和国际同行基本一致，但在5月接连降价后，毛利率则跌至负数。对于赶场下海的AI科学家们来说，当AI竞争进入泡沫化的竞争阶段，谁更早实现商业化，就能更早回收成本。“欲戴皇冠必承其重”，投资人铺设的鲜花大道并非一路通途，落地，成了2024年必须要过的关。（文中李洋为化名）本文来自微信公众号：字母榜，作者：马舒叶，编辑：王靖本内容为作者独立观点，不代表虎嗅立场。未经允许不得转载，授权事宜请联系 hezuo@huxiu.comkoa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:郑义
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