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過去的2023年，ChatGPT和GPT-4吸引了大量關(guān)注，人工智能也因此掀起新一輪風(fēng)口。AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)和投資機(jī)會(huì)到底在哪里？什么是好行業(yè)、好公司和好團(tuán)隊(duì)？AI時(shí)代我們可做什么，又應(yīng)避免做什么？在本文中，中歐國(guó)際工商學(xué)院戰(zhàn)略學(xué)教授張宇將為大家深度解讀。（注：文中的分析討論是基于截至2023年11月初的已有信息所做。）

GPT的快速迭代

在分析AI行業(yè)的投資創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)前，我們先回顧一下GPT的發(fā)展歷程。

盡管ChatGPT目前在全球很火爆，對(duì)各行各業(yè)都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，但這一技術(shù)線路真正取得突破是在過去幾年，尤其是2022年。

2019年時(shí)，AI技術(shù)還很一般，甚至有人稱之為“人工智障”。當(dāng)時(shí)的大語(yǔ)言模型參數(shù)很少，功能也不完善。

2020年發(fā)布的GPT-3是一個(gè)通用性的大語(yǔ)言模型，包含1000多億個(gè)參數(shù)，可以進(jìn)行文本生成、翻譯和問答。2022年3月發(fā)布的GPT-3.5版本，在GPT-3的基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，提高了對(duì)話的效果和邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性。

2022年11月發(fā)布的ChatGPT，讓大家真正感受到了GPT模型的威力和魅力。這是一個(gè)專門用于生成對(duì)話的工具，可以基于截至2021年3月的資料庫(kù)回答提問。最開始的ChatGPT只是一個(gè)測(cè)試版，但很快在全球得到強(qiáng)烈反響。不到3個(gè)月時(shí)間，其活躍用戶達(dá)到1億，成為有史以來最快達(dá)到1億活躍用戶的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。

之后，GPT開始加速迭代。2023年3月發(fā)布的GPT-4是一個(gè)多模態(tài)大語(yǔ)言模型，不僅能生成文字內(nèi)容，還能理解圖像輸入內(nèi)容，讓用戶直接與圖片進(jìn)行對(duì)話。對(duì)開發(fā)者來說，GPT-4最激動(dòng)人心的是API接口同步發(fā)布。用戶可以用API的接口開發(fā)自己的應(yīng)用，去做各種各樣的連接。

真正的“王炸”是GPT-4 Turbo，這是GPT-4的重大升級(jí)。GPT-4 Turbo的參數(shù)文本的數(shù)量是128K，差不多是300頁(yè)的文本材料。它有更好的控制性和更多的知識(shí)庫(kù)，知識(shí)庫(kù)可更新到2023年4月，有更多的模態(tài)，包括文本、聲音、視頻和圖像，支持定制化和更高的并發(fā)數(shù)。

好行業(yè)、好公司、好價(jià)格

如何看待GPT快速發(fā)展所帶來的新一輪人工智能投資機(jī)遇？通常，一個(gè)好的標(biāo)的要滿足“三好原則”：好行業(yè)、好公司、好價(jià)格。

好行業(yè)

好行業(yè)由什么決定？歸根結(jié)底兩個(gè)維度：一是潛在規(guī)模是否足夠大；二是結(jié)構(gòu)是否足夠好。如果一個(gè)行業(yè)規(guī)模足夠大，結(jié)構(gòu)足夠好，那么投這個(gè)行業(yè)中的好公司，大概率會(huì)有較好的回報(bào)。

行業(yè)規(guī)模由需求和成本決定，除了需求大外，還必須要以足夠低的成本來滿足需求，行業(yè)才能做大。在經(jīng)濟(jì)學(xué)上，需求和成本的曲線決定行業(yè)的銷售額。在具體的業(yè)務(wù)上，要看產(chǎn)品和服務(wù)到底給用戶和合作伙伴創(chuàng)造了多少價(jià)值。行業(yè)大小跟產(chǎn)品和業(yè)務(wù)給顧客創(chuàng)造的價(jià)值大小、投入的要素、要素的機(jī)會(huì)成本等因素都相關(guān)。

AI到底創(chuàng)造了什么價(jià)值？以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型不僅可生成文本，還有圖像、聲音、視頻，極大地提高了內(nèi)容生產(chǎn)和應(yīng)用生產(chǎn)的效率，降低了成本。以文本交互為例，它生成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)文本的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類。至少在目前，AI可以取代人工進(jìn)行重復(fù)性的工作，雖然它并不完美，有時(shí)的回答并不正確，但的確對(duì)我們的工作、生活帶來了很大的變化。未來AI的智能、思維和推理能力還會(huì)不斷加強(qiáng)和改進(jìn)。

好的行業(yè)結(jié)構(gòu)是什么？波特“五力分析模型”認(rèn)為，行業(yè)中存在著決定競(jìng)爭(zhēng)規(guī)模和程度的五種力量：供應(yīng)商的討價(jià)還價(jià)能力、購(gòu)買者的討價(jià)還價(jià)能力、潛在競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入的能力、替代品的替代能力、行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)者現(xiàn)在的競(jìng)爭(zhēng)能力。價(jià)值創(chuàng)造出來怎么分配？顧客、公司、供應(yīng)商都會(huì)拿到一部分。不管是投資還是創(chuàng)業(yè)，一定要思考你能從跟客戶、跟供應(yīng)商合作創(chuàng)造的價(jià)值中分到多少，要思考什么因素決定了我們創(chuàng)造和獲取的價(jià)值。

好公司

什么樣的公司是好公司？除了必須屬于好行業(yè)外，好公司、好團(tuán)隊(duì)還需要高增長(zhǎng)和高回報(bào)，最好要有護(hù)城河，例如品牌、專利、技術(shù)、轉(zhuǎn)換成本等。

另外，規(guī)模效應(yīng)或網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)也很重要。在投資或創(chuàng)業(yè)時(shí)，我們一定要思考：業(yè)務(wù)做好、用戶增多后，會(huì)不會(huì)吸引來更多用戶？如果用戶越來越多，成本能不能分?jǐn)?？我們所做的業(yè)務(wù)、所投的團(tuán)隊(duì)如果同時(shí)具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，那么絕對(duì)是好項(xiàng)目或好創(chuàng)意，不然就只是線性的增長(zhǎng)。

在可預(yù)見的將來，AI并不能取代專業(yè)人士的經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)意，因?yàn)榈讓铀惴ㄊ且粋€(gè)概率和統(tǒng)計(jì)的模型，只講關(guān)聯(lián)性而不是因果性，多少都會(huì)有問題，但這就是創(chuàng)業(yè)投資的機(jī)會(huì)。不管是哪一類公司，最后都要思考，在特定的場(chǎng)景、產(chǎn)品、應(yīng)用上，是否可能產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和經(jīng)驗(yàn)曲線效應(yīng)。

亞馬遜在這方面提供了很好的例子。它的增長(zhǎng)飛輪有兩個(gè)正反饋：用戶越多賣家越多，選品越多顧客體驗(yàn)越好，增長(zhǎng)帶來的成本及價(jià)格也會(huì)降低，同樣會(huì)帶來更多客戶，也會(huì)增加流量，這是兩個(gè)疊加。亞馬遜的市值在20年間增長(zhǎng)至原來的2500倍，這是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代現(xiàn)象級(jí)的增長(zhǎng)，就是因?yàn)檎答佇?yīng)。

這正是ChatGPT采用的策略。在用戶排隊(duì)搶購(gòu)時(shí)，其服務(wù)器并沒有漲價(jià)，這是為了讓大家都用上其服務(wù)。用戶量越大，效率越高，從而成本下降，性能和產(chǎn)品不斷改進(jìn)，最終搶占市場(chǎng)。

AI行業(yè)的好公司分為幾類。一類是有資金、有技術(shù)的大企業(yè)，它們有團(tuán)隊(duì)，可以買算力，可以重新微調(diào)或者改進(jìn)大模型，研發(fā)芯片，像OpenAI、英偉達(dá)、谷歌、臉書、亞馬遜等；還有一類企業(yè)在具體的場(chǎng)景、數(shù)據(jù)上有獨(dú)特的經(jīng)驗(yàn)。

如何與巨頭競(jìng)爭(zhēng)？第一是做它不能做且不打算做的事情；第二是做它不愿意做的事情。再?gòu)?qiáng)大的巨頭和企業(yè)，也有不能做或不愿意做的事情，而這些就是你投資和創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)。

好價(jià)格

最后一點(diǎn)是好價(jià)格。價(jià)格是內(nèi)在價(jià)值乘以市場(chǎng)情緒。市場(chǎng)在短期內(nèi)是“投票機(jī)”，而長(zhǎng)期則是“稱重機(jī)”。如果市場(chǎng)情緒亢奮，一致追逐熱點(diǎn)和風(fēng)口，那么，此時(shí)入局會(huì)付出很大的代價(jià)。

AI時(shí)代的“可做”與“不可做”

AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展剛起步，產(chǎn)業(yè)鏈的上游是數(shù)據(jù)，中游是模型、算法、算力，下游是應(yīng)用和分發(fā)。雖然上、中、下游的規(guī)模和潛力都很大，但我們要思考究竟什么可做，什么不可做。

目前中國(guó)國(guó)內(nèi)已經(jīng)是“百模大戰(zhàn)”。在這種情況下，要做相關(guān)的投資或創(chuàng)業(yè)，除非資金和技術(shù)實(shí)力雄厚，否則不要投芯片或大模型。大模型和算力是國(guó)家重要戰(zhàn)略，普通的投資創(chuàng)業(yè)者可能沒有特別的機(jī)會(huì)。相反，普通人的機(jī)會(huì)可能在應(yīng)用創(chuàng)造方面。因?yàn)楝F(xiàn)在ChatGPT依舊偏軟件，所以目前中國(guó)的投創(chuàng)機(jī)會(huì)可能主要在下游的應(yīng)用與分發(fā)或上游的數(shù)據(jù)供給。

需要強(qiáng)調(diào)的是，如果只是把AI作為降本增效的工具，那最后的結(jié)果就是卷算力、卷成本。我們真正需要做的是打造獨(dú)到的經(jīng)驗(yàn)、創(chuàng)意和靈感，這些需要自己主動(dòng)思考和探索。事實(shí)上，真正優(yōu)秀的企業(yè)，在滿足顧客基本需要的前提下，通常還會(huì)考慮在情感、生活、自我實(shí)現(xiàn)和超越等方面為客戶提供價(jià)值。不管是做2C還是2B的產(chǎn)品，我們都要思考，如何為客戶實(shí)現(xiàn)個(gè)性價(jià)值。

個(gè)性價(jià)值源于客戶生活或工作中的痛點(diǎn)。以前為了解決這個(gè)痛點(diǎn)，可能需要8~10人的團(tuán)隊(duì)，現(xiàn)在在AI的賦能下，團(tuán)隊(duì)可能只需要做調(diào)試就行。未來可能會(huì)出現(xiàn)很多一人創(chuàng)業(yè)的團(tuán)隊(duì)或公司，這是過去二十年從來沒有出現(xiàn)過的情況，也是我們每個(gè)個(gè)體創(chuàng)造價(jià)值的機(jī)會(huì)。

在最先出來的成千上萬個(gè)ChatGPT助手和App中，未來真正能取得商業(yè)化成功或者能掘到這桶金的，很可能不是因?yàn)橛卸嗫臁⒂卸鄿?zhǔn)，而是因?yàn)槟軌蚪鉀Q某一個(gè)特定人群的需求。投資也是同理，你所投的團(tuán)隊(duì)不一定要有多么厲害的模型，但要真正對(duì)用戶的需求和價(jià)值有深入洞察。

有自己參與和沒自己參與，創(chuàng)造的價(jià)值是否會(huì)不同？如果自己所創(chuàng)建的公司、所在的團(tuán)隊(duì)不存在了，世界會(huì)不會(huì)不一樣？所做的業(yè)務(wù)、所在的公司和團(tuán)隊(duì)，在產(chǎn)業(yè)鏈的上下游有沒有額外的價(jià)值？在紛繁復(fù)雜的創(chuàng)業(yè)環(huán)境下，高科技領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈非常復(fù)雜，不管是投資還是創(chuàng)業(yè)，我們一定要想清楚以上問題，想清楚自己所做的業(yè)務(wù)是不是上下游中相對(duì)重要或相對(duì)獨(dú)特的環(huán)節(jié)。如果創(chuàng)業(yè)，一定要對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上下游有貢獻(xiàn)；如果投資，也一定要投這樣的團(tuán)隊(duì)、公司和企業(yè)。

很多人認(rèn)為AI是對(duì)人類的替代，其實(shí)AI更重要的作用是平權(quán)。它把原來可能需要八年、十年甚至十幾年時(shí)間產(chǎn)生和獲得的技能快速賦能給所有人。只要你在某一方面有無可替代的優(yōu)勢(shì)，你就有自己的價(jià)值。也許，當(dāng)所有人都去做AI時(shí)，為做AI的人提供好咖啡服務(wù)就是一門好生意；當(dāng)所有人都去做咖啡時(shí)，把煎餅果子做好就是一門好生意。創(chuàng)業(yè)和投資沒有貴賤之分，最重要的是不要過度出價(jià)，不要去投資擁擠的地方。

教授簡(jiǎn)介

張宇博士是中歐國(guó)際工商學(xué)院戰(zhàn)略學(xué)教授，戰(zhàn)略學(xué)及創(chuàng)業(yè)學(xué)系系主任。張教授從歐洲工商管理學(xué)院獲得管理學(xué)博士學(xué)位。加入中歐之前，他擔(dān)任加州大學(xué)歐文分校保羅梅拉吉商學(xué)院戰(zhàn)略學(xué)助理教授。他的教學(xué)領(lǐng)域主要包括戰(zhàn)略管理、產(chǎn)業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)分析、創(chuàng)新與競(jìng)爭(zhēng)、企業(yè)轉(zhuǎn)型與升級(jí)等。

張教授的研究興趣主要集中在戰(zhàn)略與資本市場(chǎng)的互動(dòng)。他的研究曾在國(guó)際頂級(jí)期刊《管理學(xué)會(huì)期刊》，《組織科學(xué)》和《戰(zhàn)略管理期刊》上發(fā)表。他曾應(yīng)邀在歐美和亞洲的知名商學(xué)院發(fā)表學(xué)術(shù)演講，并在知名的業(yè)界會(huì)議如全美公司董事協(xié)會(huì)年會(huì)上發(fā)表主旨演講。