來源：經濟觀察報
經濟觀察網 記者 鄭晨燁 「我們認為，美國的許多大模型仍處於‘從0到1’的階段，主要聚焦於一些C端套用領域，更偏向於虛擬經濟或線上經濟。相比之下，中國大模型的優勢在於能夠在首次落地後不斷完善和壯大。同時，依靠較為完整的積累，中國在實體經濟中進行垂直領域的大模型套用具有顯著優勢。」在7月19日舉辦的中歐國際工商學院第六期「灣區會客廳」上，談及中美在AI大模型領域的差異，商湯集團執行總監、國際業務CTO伊帥表示。
在伊帥看來，當前這一波AI浪潮與此前的根本區別在於：過去的人工智能主要是單點套用或單點場景，而現在的人工智能已經從小模型或垂域模型逐漸轉變為通用模型，不再需要為每一個場景訓練巨大的模型或收集海量數據。在AI具備了一些通用能力之後，就可以逐漸套用於對話聊天機器人、文生圖演算法以及各種具身智能場景。
「我們過去一直強調三要素（數據、算力、演算法），但許多AI創業公司和機構往往忽視了場景套用。實際上，AI並不是一個單純的行業，它需要透過技術來幫助各行各業在原有模式下實作變革和突破。」伊帥進一步補充說。
而站在投資人的視角看，現階段夯實AI的基礎設施又可能是比關註大模型本身更具確定性的事。深圳市鼎心資本管理有限公司創始合夥人胡慧就在現場的分享中表示：「到目前為止，AI殺手級的套用還沒有出現。對於AI未來的殺手級套用到底在哪裏，應該投哪個大模型，我覺得還是存在很多不確定性。但我們認為現在確定性非常高的是AI的基礎設施建設，如果你想跑AI的大模型，你想跑AI的套用，都必須有AI算力的基礎設施。」
基礎設施先行
ChatGPT面世還不到兩年，生成式AI已經開始深度重塑各行各業。
在剛剛結束的2024世界人工智能大會上，十八金剛人形機器人、阿裏通義靈碼、聯想集團筆記本YOGA Book 9i AI元啟、螞蟻集團基於螞蟻百靈大模型的「支付寶智能助理」、商湯Vimi可控人物影片生成大模型、特斯拉Cybertruck、智譜AI基座大模型等產品集中亮相，從自動駕駛到AI終端，從大模型到人形機器人，各家參展企業百花齊放的產品展現了AI正快速向各行業套用場景滲透的趨勢。
伊帥也在「灣區會客廳」現場介紹了商湯正在開發的一些行業大模型案例。例如在金融領域，其正在開發的模型能夠進行金融文件的檢索和問答，包括英文報表的智能分析和投研報告的生成。使用者可以透過模型查詢證券賬戶辦理流程，獲得海量數據庫的詳細答案，還能找到相關法律法規的參照，這些都依托於先進的大語言模型技術。在醫療領域，商湯的大模型可以生成並分析體檢報告，幫助使用者解析數據，推薦復診科室及關註事項，並輸出過去5至10年的報告以分析指標變化。
「（人工智能的演算法）正在從傳統的單一場景演算法研發模式，逐步發展到更為行業化的端到端大模型演算法研發模式。」伊帥指出。
而演算法的叠代又有賴於算力和數據底座的支持，胡慧在現場分享中就分析稱：「2023年時，我們看到亞馬遜、Meta（Facebook）、谷歌、微軟四家公司資本性支出創下歷史紀錄，達到1357億美元，同比增長達到47%，主要用於AI相關的基礎設施。什麽叫AI的基礎設施？主要就是買輝達GPU芯片，買以輝達GPU芯片為主的整個AI相關交換機、AI數據中心。輝達是非常大的受益者，今年5月份公布2024年一季報，凈利潤同比暴增6倍，達到148.8億美元，營收超越特斯拉，達到260億美元，同比增長262%。」
「我們得出的一個結論就是，AI的基礎設施建設先行於AI的套用。結合我們在半導體領域的積累，我們2024年的核心投資策略就是關註AI基礎設施帶來的系統性機會，一個新的（投資）周期已經開始啟航了。」胡慧強調說。
胡慧還表示，現階段，人工智能是中美科技競爭最核心的領域，中美兩國都必須建立自己的AI基礎設施。輝達的創始人黃仁勛提出了「主權AI」概念，指出各國需要構建自己的AI算力基礎設施和大模型，以便處理本國的數據。
「在AI時代，數據是非常重要的資產，透過不斷地積累和完善，能夠在大模型時代發揮非常大的價值，所有AI的能力都是構建在數據資產之上的，無論是從國家政策層面還是到具體的企業層面，都在不斷強化數據資產的要素概念。類似於土地資產一樣，我們可以預見在不久的未來，數據資產會作為非常重要的資產要素在全球交易。」伊帥補充說。
資本市場助力
「我的結論是，要讓新質生產力得到發展，讓中國的經濟結構轉型、升級完成，必須有一個更發達的資本市場。換句話說，中國金融行業發展得不夠，結構相對比較單一，應該更豐富，這樣才能不光把創新部份做好，同時還能把整合部份做好，還能把傳統產業部份的升級和轉型也做好。」中歐國際工商學院金融學教授、中歐企業與資本市場研究中心主任黃生在分享時指出，當下新興產業的發展與資本市場存在著一定的脫節現象。
黃生認為，資本市場存在三個方面的問題。首先，國內資本市場的參與者過於註重IPO在結束策略中的作用。在他看來，無論是投資方還是企業，許多都對IPO抱有強烈的信仰，很多中國創業者將公司上市視為最高的理想，機構投資者也往往以IPO結束作為主要的投資目標，最終比較投資機構的標準就是其手中有多少成功的IPO。
其次，國內有相當一部份企業在上市時，未來的發展空間就已經很有限了。他指出，在國內，企業通常在已經比較成熟的階段才會選擇IPO。這與美國不同，因為中國的監管條件更為嚴格，尤其是新「國九條」中提到要加強市場準入的監管，提高了門檻，意味著許多公司不大可能在早期階段上市。因此，企業在上市前必須達到最佳狀態。這也導致在一級市場上，企業的估值被不斷推高，而在IPO後估值無法再進一步提升，甚至可能出現估值倒掛。
「如果你是IPO市場的投資人或者二級市場的投資人，這家企業留給你的收益空間已經不大了。這也解釋了為什麽二級市場很難做好。」黃生說。
最後，黃生還指出，眼下在國內的一級市場上，投資主要集中在創新端（VC），而後端的整合以及傳統企業轉型和升級（PE）的投資則非常少，換句話說，並購基金的作用有待加強。
黃生認為，中國在創投生態的兩端都存在不足：一端是天使甚至種子階段的投資，另一端是相對後期的並購基金。目前，天使端的短板有一些政府主導的基金在補充，而VC整個產業生態相對繁榮，但在後期的PE，尤其是並購基金這一端，是最缺乏的。
「我手上的數據顯示中國的PE行業中，大概只有11%的錢是用來做並購基金的，而這跟美國市場上並購基金占PE行業60%的資金量形成鮮明的差別，我們還聚焦在前端創新層面，後端比較少。我們即使有並購基金，結束途徑也絕大部份局限在二級市場，即需要把它推向IPO。」黃生強調說。
此外，在他的觀察中，眼下各地政府興起的天使母基金和產業基金，投的都是早期階段的專案，而很少有政府基金專註於產業整合。盡管有些地方政府基金專註於產業投資，但數量不多。
黃生認為，這種投資方式帶來了一個顯而易見的問題：「如果每個地方政府都做同樣的事情，盡管在每個個體層面是合理、理性的，但最終形成合力，會帶來什麽結果？創新創業的企業數量有限，資金一直追逐這些企業，各地都會追逐相同的行業和企業，導致這些企業估值迅速提升，也帶來產能過剩的問題。因為各地政府投的是類似的行業和企業，導致同質化投資和產能過剩。」
在他看來，新「國九條」落地後，上述問題在一定程度上得到了改善：首先，在上市公司市值管理中，新「國九條」鼓勵企業圍繞主業進行並購重組，這可以解讀為對產業並購的鼓勵；其次，關於退市途徑，新「國九條」特別強調了完善多元退市渠道，鼓勵頭部企業吸收合並產業鏈上的上市公司。
「這一點非常重要，因為‘主動退市才是真正的退市’。目前，監管更多關註應退盡退，包括面值退市、財務退市、市值退市等情況。今年截至目前已有40多家企業退市，全年預計可能達到100家左右。然而，僅靠‘應退盡退’無法提升上市公司整體的質素和市值，因為還有很多並不觸發被動退市條件、但發展前景和市值不高的企業占用了大量市場資源。因此，大量企業應該主動退市，這才是市場生態最佳化的關鍵。在美國市場，高峰時每年有約8%的上市公司透過私有化或被收購的方式主動退市，主動退市是美國市場上退市方式的主流。」黃生稱。
鄭晨燁經濟觀察報記者
深圳采訪部記者
