欢迎收听硅谷101
我是泓君
今天跟我在一起的两位嘉宾
一位是华映资本的合伙人Jonathan Qiu
hi Jon你好
听众朋友大家好
对还有一位是AgentQL的创始人Keith Zhai
哈喽翟老师你好
泓君你好
谢谢邀请
因为今天其实我们主要想聊一下
大模型方向的应用啊
就大家一直在提应用应用
但是投资人是怎么看这个市场的
包括创业者最终在这个市场里面
好不好难融资
好不好做商业化
待会我们可以具体的讨论一下Keith
你要不要跟我们介绍一下AgentQL
它是做什么的
对AgentQL的话
它其实我们是一种比较底层的一个语言
但其实核心的话
就是可以把所有的网页
和所有的document
很容易的变成structure data
就结构化数据
抓完结构化数据的话
你可以去来做分析
做商业分析也好
或者是做其他各种各样的东西也好
这个是一个非常简洁的一种方式
因为过去抓数据
其实是一个非常复杂的一个过程了
但是我们是把一个网页和文件
都以一种语义的方式
来结构这样的一种东西
嗯对
其实说到生成式AI的这几年
我们整个播客聊他的时间还比较早
大概从2022年
就是ChatGPT还没有发布
开始是扩散模型的时候
就文生图的时候
已经在报道它了
经过这几年啊
其实我觉得我自己的心态上
也一直是在发生改变的
大家最开始说在整个的这个市场里面
最大的应用就是ChatGPT对吧
其实我是前几天看到这个Notebook LM出来我觉得
它其实是比ChatGPT要更惊艳我的
因为我是做播客的
但是这个产品我们具体放到之后
我们可以再聊啊
那在之前的时候
我也想听一听
大家在投资跟创业的过程中
跟随AI这波浪潮
你们在心态上的一些改变
Keith你应该是这一轮中
才开始自己的创业的
对我们是从去年下半年开始的吧
这改变东西实在太多了
因为整个这行业实在是太早了
其实像泓君你们聊的时候
这个事其实更早嘛
但是整个这一波AI的话
对于绝大多数公司来说
应该是在就ChatGPT3.0前后吧
很多人开始往这方面去看的
在此之前的话
就比如说上一代嘛
现在大家都会说
上一代的AI和现在的AI
在很多人眼里
是完全不同的两种东西了
归根到底
它是一个非常年轻的小娃娃
可能就才两个月大这样的一个小娃娃
所以一切东西实在是太新了
而对一个小娃娃来说
它这个是日新月异的
每天都在成长
就比如说当时我们刚刚开始的时候
那个时候其实连agent这个词儿都没有
也就是中文讲的AI智能体
这个词儿当时是没有的
因为以前一说什么是agent呢
那你按照中文的这样一个转换过来
一个理解
那就是007
就什么邦德对吧
FBI这才是agent
那别的agent其实是就没有这个概念的
后来那我们刚开始的时候其实也不知道这叫什么
但是后来的话才慢慢发现哦
这个市场开始慢慢有了一个定义
叫agent
那这个时候已经有这个定义之后
OK这时候又发现一个问题
下一个演化呢
就是说当大家都在谈论agent的时候
大家在谈论什么
因为最开始当出现agent的时候
大家说哦
我们见面都会聊agent
agent right但是其实什么是agent呢
这东西是完全不一样的
我说的agent和你说的agent
可能咱们在讨论用一个词儿
但其实讲的是完全不同的两个东西
你可能说的是一个chatbot
就是一个聊天机器人
我可能讲的是一个动作的
一个范式的动作模型
对
或者是一个工作流程的一个自动化
所以说这就是很像村上春树啊
什么就当我在跑步的时候
你在想就是没有人知道你在说什么
这个其实就是当一个很多的事物啊
在他一个非常早期的时候的
我认为是一个很明显的体现
对Keith
如果听过我们播客的同学
可能对你之前聊到的一期爆款节目
就是我们讲东南亚诈骗的
还非常有印象啊对
那个时候
你的身份还是华尔街日报的记者
这次其实你是以一个AI创业者的身份
来继续参与我们的节目
就是我很想知道
当时你在选择AI这个赛道
来创业的时候
你是怎么想的
然后当时市场是什么样的
然后我们对比今天的这样的一个市场
就是你觉得这中间不管是
心态上还是融资
还是大家对这个行业的认知上
最大的变化是什么
当时的话
其实肯定有很多原因了
因为我之前那份工作
做了将近20年的时间
应该做的还OK的
但是离开的话
其实肯定有很多的原因在里面
但是我感觉其中一个让我跟本期话题
可能是最接近的一个原因吧
是当时我记得我问了一个不错的朋友
他应用一个非常成功的
国内某一家很大型上市公司的
一个创始人
之一因为当时我是想开始做了
然后我跟很多人去聊这个事情
聊AI啊大家怎么看
我记得当时呢
印象很清楚
我们是坐在一个酒吧里
他当时在开始跟我讲
他说Keith
这是一个范式的革命
paradigm shift
什么是paradigm shift呢
就是像电器
像这样的一个不是一个行业的改变
它带来是整个社会的一场改变
这样的一种革命
他说你
当你认为这个是一场范式革命的时候
你不需要去想你要做什么
你需要做的是进去开始做
这就是为什么我最开始
当时的一个最主要的决定点之一吧
因为我自己作为一个知识的获取者
或者知识的产出者
我自己过去这些年啊
用过好多好多的其他的语言模型类的
就上一代的AI
我用过好多好多产品
但这些产品在我看来
根本还是距离
我自己写作都是没有办法去比的
就差的非常远
但是当我最开始用GPT-3的时候
就我自己心里那个震撼
应该是一个非常强烈的
那我随着推移
我能看到它是这样的一个范式的革命
那这个时候我是非常同意的
那这时候干嘛呢
你先跳进去
先扑棱扑棱在里面再说吧
基本是这样的一条逻辑
对那现在的感受呢
现在的感受
当然就一直在里面扑棱着了
作为创业
那不就一直在里面扑棱着吗
就是一直
就是我们去年开始到今年上半年
一直在stealth这个隐身模式
中文可能是就是到这样的一个时候
反正我们刚做完A轮
但是整个过程中
从来没有感觉一天是在上岸的
一直在水里扑窿着
因为像你刚才讲的泓君
整个这个行业
整个时代变化的实在是太快了
跟过去不是一个量级的改变
过去的这个十年来说
和现在的话
它在范式革命过程中
因为尤其是叫AI
它对效率是一个根本性的一个调整
那在这样的一个环境下
它这更新换代
整个迭代是非常快的
对我来说
在过去的一年多的时间里
适应这样的一个快速的更新换代
其实对创业的人来说
可能就要不断的在水里去扑腾
可能过去你做完a轮可能也会感觉哎
是不是上岸了
但现在的话
甭说做完a轮了
我们看到多少公司做的更大了
容了更多钱的
上百个million的
这样的一些公司
大家最后也都不行了
所以上岸
是一个很难去拿融资的阶段
来界定的事情
嗯对
其实在我来看
我觉得你们的融资已经是非常顺利了
也很快
是是
我感觉是这样的但是还是距离上岸
就是所以说感觉是不一样的
对就在这里面
一直在水里扑腾着
对对
那我们现场正好有一位投资人啊
Jon 你会怎么看
因为其实我知道
你最开始是学人工智能的
然后你一直都在这个领域
也在这个领域做投资
包括看项目
你觉得当时ChatGPT出来跟现在
你再去看
整个生成式AI引领的投资浪潮
你觉得这几年最大的一些变化是什么
首先我们从GPT刚开始出来到现在
其实并没有核心的转变
因为我们投资的最后
都是以商业化为目的
对吧
其实我们其实都是投以应用为导向的
但是有一个小的转变
就是我可能自己开始思考
是不是纯应用的
在今天会有一定的风险
所以它其实需要一定的整合
这个是我现在的一个思考
就ChatGPT自己
它其实应用个叫垂直整合的应用
它虽然是个应用
但是它是有很强的一个底层能力
因为刚才刚好也说到agent嘛
其实agent其实应用
刚好是在整个技术栈里面
非常重要的一块儿
刚才泓君也介绍了我
其实最早我是学AI
其实就是我事实上是agent的方向
就我补充一下
agent其实在90年代就有了
当时的agent是指什么
其实是一样一模一样
就是叫智能体
对我是叫Multi agent collaboration方向
说的更完整一些
就是叫多智能体协作
这么一个人工智能的一个分支
就人工智能其实有多个分支
包括深度学
那是不叫深度学叫机器学习
神经网络这个agent
自然语言处理及其视觉
其实都是人工智能的研究方向
我当时南加大的PHD方向嘛
我们选了其中一个
但是我没有选机器学习和神经网络
但后来发现机器学习加神经网络
深度学习就形成了
深度学习其实是
后来发现是整个的一个driver
所以跟那个时候比啊
那个时候的agent跟现在的相比
其实它一个核心的区别就在于说
现在都是在围绕深度学习
这个是我一直在总结的一个事情啊
就是说从第一波我们就要机器视觉嘛
包括无人驾驶
包括脸部识别
就中国有四小龙
五小龙开始到今天的大模型
其实都是围绕着深度学习展开的
所以在深度学习的这个范畴之内
其实我们现在对应用的要求
事实上会比原来要高
原来我们就是有种说法
就是分成两派嘛
就是看应用的或者看模型的
其实这两派事实上是一致的
就是我们其实两都一定会看
就底座模型
纯应用但是在看的过程当中
我们就意识到一个事情
就是说应用其实并没有大爆发
然后它导致了模型
其实也在面临一个挑战
就底座模型
因为上层应用不爆发
我就变得说
我的商业模式
似乎就没有完全体现出来嘛
我作为一个平台
我必须我上面的生态
然后都能够很大规模的
在各个垂直场景落地
我作为一个平台的价值来体现出来了
但是现在GPT为什么
所以他其实他自己
现在真正用的最多的
反而还是他自己的这几个应用
他其实power的这些东西
事实上
现在还没有看到一个特别清晰的
所以这个可能算是一个转变
就是回到泓君的问题
其实我们是
至少我自己是会更多的看一些
能够从纯应用的角度跨越出去的
这样的一种应用
这种应用
跟以前的互联网应用确实不太一样
在互联网的这个时代里面
是有纯应用的
它可以不用考虑太多的底层架构的
这些因为我的底层平台
比如说浏览器
比如网络协议
其实都是已经ready了
就是establish
我在上面
所以我具备很强的产品能力
互联网产品经理
我就能够做出一个很好的产品运用
最早的时候是一个网页
后来变成一个APP
它是能够在这个上面很快的铺下去
但在AI年代
其实跟互联网是有一些不同的
是或者说它加了一个维度
就同样它应用一个产品
它必须有产品的形态
但是呢
同时它有一条我称之为叫数据线
就回到刚才叫深度学习嘛
因为我们现在都是围绕深度学习的
深度学习其实一个最重要的基本点
包括我们现在今天的agent
跟当年的agent很不同的一个点
就是现在所有的都是需要数据驱动
数据定义的
所以我们在我刚才说的
相当于有一个叫产品
但在产品这条线
只是互联网的一个角色
但是我们在产品这条线的平行的
还会有一条数据这条线
所以我必须得问我自己
我做这个事情
即便我是个应用公司
纯应用公司
我有没有真正的数据
这个在以前是会说
但是没有那么的变成个潜质
相当于是一个不是可有可无的这个说
你对这个问题的回答
很可能是你的一个生死回答
我是不是真的有数据
然后我最后我的数据是怎么用的
对吧现在很多人做RAG也好
做微调也好
我是怎么样真的能把数据
最后能够融合到我
最后的这么一个垂直模型里面
真正然后再跟我的产品合在一起
所以现在相当于是有两条线
是互联网产品这条线
还是再加上AI的数据这条线
所以比起当年的互联网创业
其实在应用侧使门槛多了一层
所以现在的难度事实上是加大了
对我觉得
我们可以一层一层的往下去深剖啊
就是产品跟数据线
但是在此之前
我注意到刚刚两位
其实你们都有提到一个观点
就是觉得他离大爆发
或者像Keith的表述
就是说离上岸还很早嘛
也就是说
其实我们现在界定这些应用
它是不是真的对我们有帮助
这个可能是存在争议的
而且Jon你记不记得
之前其实我们有一次在咖啡馆聊天
你有问我用着怎么样
我其实自己的感受就是
我现在还很难用ChatGPT
让他帮我去写采访提纲
去写shownotes
因为他问出的问题不够好
他整理的shownotes
我觉得跟我们所要求的
他达到的一个水准还差很多
你觉得这个是跟AI的能力有关系的吗
是的这跟AI能力是有直接的关系的
所以我们看一个浪潮吧
或者一个大的时代
从我的观点
我觉得至少有三块
就刚才说的
我们是叫底层能力
这块是非常重要的
对应互联网年代
我们可以理解成就是当时
因为我在硅谷第一份工作是思科嘛
我从那个南加大毕业
思科其实当时提供的
就是这种底层能力
互联网最核心的就是连接嘛
这就叫网络嘛
它就是用网络协议对吧
那是叫TCP IP
后台的路由器交换机帮你连接在一起
这个是最重要的
但在今天的大模型或者人工智能时代
最重要的
其实还是我们把叫做涌现能力
或者叫做是底座模型
叫foundation model
底座模型的这个能力
这个能力其实还在迭代
就你刚才说的这个层面
其实还在这一块
它的底座还没有完全
就像当年思科
可能我就有点像
我的协议都还没有完全的稳定
就是你觉得基础设施还没有好
就是我们即使看美国最先进的模型
它的基础设施还是不够
还没有完全ready
但事实上它已经很不错了
实话说就是它已经能做很多工作了
这是一块
然后适当今天还缺失的
就是我刚才想说的有一块
其实在基础设施之上
其实还有一个东西叫做操作系统
叫OS这个在今天其实是非常缺失的
在今天大模型时代
大模型时代的操作系统跟OS是什么呢
其实首先OS的定义是什么
就OS跟基础设施
Infra Infra的定义是什么
Infra更像是工具
就你拿来可以实现
就可以帮助你
这就是今天你做的上面的这些应用啊
Developer啊
它都可以用Infra
但是OS一个很重要的点
就是我可以把底层的细节
跟上层的应用很充分的隔离开
这样应用该说的
你就可以就是个产品经理
你就是一个应用场景
垂直领域的一个专家
你就可以来做事情了
所以在互联网时代的OS
其实就是浏览器
所以在互联网时代
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