CMC资本徐晨：VC为何在投数字技术

2023年6月8-9日，由南通市财政局、南通科创投资集团、中共南通市崇川区委、崇川区人民政府主办，南通市北高新区管委会、清科创业、南通宝月湖科创投资集团承办的“2023清科·南通宝月湖投资人大会”在南通举办。

大会以创投链接资源，以资源撬动产业，邀请创投、创新、创客各方头部力量齐聚南通，加快近悦远来的基金聚集建设。在丰富南通“万事好通”投资热力图的基础上，以创投之力剖析崇川科创机遇，助力南通打造创新高地，为谱写“强富美高”新南通现代化建设新篇章贡献创投力量。

会上，CMC资本合伙人徐晨发表《数字技术——创新的驱动力量》主题演讲。

以下为演讲实录，

经投资界（ID:pedaily2012）编辑：

非常感谢主持人，也感谢清科邀请我来到南通，南通的景色优美，天气也非常晴朗。今天，我想和大家简单分享下数字技术和创新的关系。当然我看了下，下午的重头戏应该在之后的环节，后面有一个大的圆桌讨论，届时各位嘉宾应该有非常多的观点和大家进行进一步的探讨，我这里抛砖引玉起一个头。

CMC资本是一家专注科技、消费、互联网领域的专业投资机构，我们投资的覆盖早、中、后期各阶段。今天这个主题是一个挺宏大的论题，当时我拿到这个主题的时候觉得相对来说可能比较难给大家做一个全面的分享。但是反过来想，今年是我在这个行业从业的第20年，从最早进入这个行业我们看到的一个现象就是，数据作为新型的资源在不断地推动着我们的行业向前行走。

原先有段时间我个人觉得数据好像是一种能源，是一种新时代的石油，但是最近经过几轮新技术变革之后，我觉得数据在某种程度上更像一种原材料，反而我们后面环节会更多讨论到的芯片及新型算力底座的基础设施更像真正意义上的能源，它们把原材料通过自己能量经过算法变成可使用的应用或者具体的产品。

另一方面数字技术的重要性我相信在座各位都会深刻地感受到，在现在这个时代多数数字技术已转化成可使用的应用产品，最近Apple的头显也刚刚发布，多数人或多或少都已经生活在所谓的物理和数字世界这样两条线并行运行的世界里。特别是当智能手机普及以后，大家会发现，不管是从C端老百姓日常生活当中也好，还是关注到行业端、企业端也好，数据这个事情就变成大家离不开、也无时无刻都在接触的维度。

从今天的话题来看，数字技术在今天这个时间点到底给我们带来怎样大的变化，我想和大家分享下。核心的点是，经过几轮大数字技术本身的进步，现在是一个全新时代的节点，其特征相比过往的历程来看，我们可能会进入一个新的完全不一样的工具和平台的时代，后面会讲到一个重要的点，过往会发现技术都是围绕着某个方向或者某个场景在演进，我们发现这轮变革很有可能会看到很多场景或者行业会沿着技术本身的底座出现而升级，这是今天大概的方向。

接下来我把话题稍微收拢一点，更多来谈一下数字技术当中的人工智能，因为这个话题可能很难规避。人工智能本身的应用大家也知道是从2014年最早出现在大家的广泛视野当中，最早是在视频安防这块，大家也已经感同身受，不管是漫步在街头，或者回到家中，或者进入商场里，视频安防已经成为随时随地可见的技术应用，同时它每天每分钟都在产生大量的数据。

另外一部分我们发现零售商业、整个人工智能落地其实是人工智能场景化落地的第一步，之后到了工业制造阶段，现在我们觉得人工智能已经慢慢从解决某个问题、解决某个行业的痛点或者小切入点技术变成真正意义上的底座平台。这对算力和芯片本身来说都带来了巨大的机会。

除了人工智能，其实数字孪生或者元宇宙带来的变革也是非常值得期待的。新加坡最近把整个城市用数字孪生的方式表现在了网络上，你会发现这不光是一个简单地供文娱、休闲用的技术，它还为城市管理的预测和城市的规则制定提供了更多维度的思考。所以这块是一个非常大的机会。

同时人工智能本身的发展其实带来了巨大驱动，最近有一家公司市值一直在飙升，就是做了算力底层的芯片。这块应该具有进一步巨大的市场机会，当这个模型或当数据越来越多的时候，随着算法的提升、随着数据本身结构的改进，我们会用更少的数据，用更加有效的模型，当我们把模型应用到更多场景的时候可能不可缺少的就是算力。如果做一个类比的话，比如以能源方面的电能来说，我们会发现，不管是新能源车也好还是储能市场的发展也好，电本身是一种最通用、最有需求的能源形式。算力也是一样，随着整个人工智能行业发展和相关传统产业不断接入人工智能，算力本身的需求还是会继续倍增。

还有本身数据量的增长，大家都观察到了就不用再举例。整个数据生产或者产生已经逐渐形成了非常大的闭环，越来越多的设备被接入以后，越来越多的设备被使用，包括使用设备的人数也变得越来越多，数据的增长其实是在不断变化的。

还有一个比较大的突破点，有时候我们觉得数据对我们来说是有好处也有坏处的，大量的数据往往使我们缺乏判断能力或者很难理清这些数据。随着人工智能模型本身的演进，大家也知道最近很多人都担心自己的职业被替代掉，有几个职业其实已经慢慢地从我们的视野当中开始消亡，其中有一个专门做数据治理和数据整理的工作，大模型可以逐渐替代这类工作职能。

还有就是高速扩张，数据行业某种程度上来说和很多人关注的新能源行业非常类似，有非常多的共同点。因为数据越多以后，包括模型本身越多以后，需要的存储和交互也就越来越多，这其实也是在整个行业发展当中产生的巨大机会。

推动整个事情的核心驱动力，在目前来看，我们称之为大模型。但是这个在英文里并不叫大模型，叫基础模型。我们可以看到，整个模型的数据量是在不断地加深的，当然大家会发现其中有一家公司数据人员超过其他家，它并不是大家熟知的OPENAI，而是之前阿里的M6，目前为止看起来参数级别是全球最大的。

反过来说，这时候就会出现一个非常有意思的现象，参数级最多的模型并不一定是最广为人知的模型，OPENAI从来没有在参数或者参数量上击败过其他人，但是他在用户使用具体落地应用和体验上远远超过其他人。前段时间Sam Altman在会上被人问了一个问题，你怎么看待这么多开源的大模型，OPENAI的优势到底在哪里，最后他没有回答出来，因为这个问题没有办法回答。

从我们的角度来看，就觉得基础模型这个行业唯一一个可以确认的是，我们不能确定五年、十年以后到底哪家会真正领先，但它作为一种技术的基本底座，作为技术的推动力，会逐渐地出现在更多人的生活里。这是不可逆的趋势。

我们经常会把这些技术比成一个人的不同部分，或者我们说整个数字技术本身的演进来说就是技术体系变得更像物理的人的过程，从最早的可以看到、听到，不管是视觉也好、NLP也好，基本上就是简单的我可以看到的东西，或者我可以进行语言描述的。到现在会发现，很多人会看到现在朋友圈的很多图其实并不是真正意义上自然拍摄的，都是模型生成的，例如Midjourney等等之类。我们最近内部做Review，团队几个小朋友ppt里做的插图都是自己Prompt出来的，不是像我们当初上百度搜一搜，然后把这个图插进去，他们现在都自己Prompt把图出来。

从这个例子看，你会发现随着模型的发展，它的形态越来越多，包括有声音的，包括视频。最近我们和一些研究机构在聊，其实很大程度上来说，这个模型本身也会产生一部分和人小脑一样的功能，它能够协调决策，能够做动作等等之类。

最近如果大家关注这个行业的话，大模型和机器人合作也是一个非常大的场景，这块其实也调动了更多新的不论是底层的硬件，还是算力芯片，还包括低功耗算力芯片的需求。

其实整个大模型的演进越来越像一个我们物理世界存在的人，从这点来看，的确是数字技术在改变世界，它的创新点在于使我们和技术本身的区隔变得越来越小，越来越窄。

当然国内永远是不会在这些大的方面落后全球的步伐，我们可以看到最近国内大模型已经有点数不过来，内部简单的统计一下，大概全国各种各样发布的大模型将近100个了吧。当然不能说这些大模型都有它的价值，但可以看出整个大模型已经成为我们整个行业的共识。

下面我讲一下整个新一轮数字技术带来的核心创新机会。在过去AI服务场景中，我们觉得最大的一个缺点或者说最大的一个挑战，其实还是“头痛医头，脚痛医脚”，我们按照一个具体问题来解决这个具体的问题。

但是大模型的场景下，我们会发现原来很多传统产业，特别是在中国，有机会的得到巨大的改变。在过去的信息化过程中，我们会发现很多时候有一些技术在国外用的很好的产品，在中国却很难落地，这是因为中国特殊的行业特色，非常多的知识和流程都沉积在我们所谓的Know-how，也就是历史经验里。而这些不容易标准化的信息，其实很难把它们归集起来，对于上一代的产品也就无法做到落地了。但就像前面说到的一样，大模型本身变得越来越像人，所以在很多传统产业发展过程当中，不管我们以前讲的是工业4.0也好，或者说传统产业的数字化也好，之前碰到的困难很有可能在将来的一段时间内因为大模型本身的发展，它和人的强互动包括它本身自己能力的迭代，变得可以解决。当然这个事还需要挺长时间，但是我们觉得可以观察到创新在往这个方向发展。

这个图我们发现大模型本身提供了一个新的底座，除了大模型本身的创新以外，它提供了一系列创新的机会。大模型本身通用型的底层模型和一个具体的上层应用，中间通过什么样的方法来解决，可能是一个我们称之为类似于PaaS或者SaaS的东西。但是我们也不知道、也很难去想象，在这套全新体系里未来会出现什么。

最重要的一点是，我们觉得创新本身来说离我们非常近的主要原因和这张图所描述的情况一样，过去有个东西叫AI+场景，比如说AI+工业、AI+机器人或者AI+商业，这么说的原因是什么呢？其实我们是更多地想办法把AI这个技术实现到某个场景当中，我们是拿着这个工具，拿着锤子去找钉子。但现在的情况发生了一个比较大的变化是一个场景+AI的情况。现在在通用模型当中，我们会看到更多的是这个场景当中的问题如何更好地被AI解决。在整个过程当中最大的点是说通用的工具和通用的平台可能会成为新一代传统产业的新的基础，除了它的物理设施和整个所谓传统的一些基础投入以外，可能会成为另外一个我们看到的新的数字底层。

这个可能比较难理解。但是大家可以想象一下，过去我们的手机的核心功能是电话。当你要用别的功能的时候，你必须要去思考，要去想我要买一个什么样功能的手机，是买一个带有一定游戏功能的手机还是相对来说通话时间更长的手机。它其实很难实现非常多的功能和维度，中间还出现过拍照手机，大家可能都还有印象。

但现在我觉得很少有人用一个具体的功能来定义一个手机或者多数的手机已经具有了通用的功能。它已经能够完成我们想要完成的几乎所有任务。我自己个人的体会，这个体会还是很深刻的，原来的工业场景中，我们想象过用各种各样的终端来完成这个行业的初步数字化和数据收集的过程。后来发现自从手机出现以后，这个问题自然而然就迎刃而解了。因为它作为一个新的工具，新的采集的维度，它变成一个非常简单易用的事物，而且我觉得多数人其实也是在开始使用类似于微信这样的应用之后，慢慢感受到了所谓的数字化和这个工具本身的力量。

原来很多公司其实内部从来不相信内部通讯软件等等之类，但我们看到现在越来越多的公司，很多国企、央企内部都在用类似飞书、钉钉这样的工具，这是一个非常大的转变。但是我觉得客观讲，这个习惯其实某种程度上来说并不是钉钉或者飞书做了完全扭转和教育市场的动作，而是他们的确是在基础功能变得更成熟之后适时的出现，解决了我们一直以来想解决的问题。

还有一点比较值得期待的，不知道大家对微软的系统有多熟悉，以前微软的系统每次更新的时候，我们往往是处于一种很复杂的心态，会觉得这个东西更新完以后，不知道还是不是好用，但是从大模型现在的发展进度来看，它每一次迭代基本很少带给我们失望的体验，带给我们的是更多的希望和更多的惊喜。