“不看大模型了，我们现在更关注AI应用”。一位投资人机构合伙人在闭门研讨会上话音刚落，其余几位投资人纷纷点头。
　　上半年还一堆资本蜂拥而上的大模型赛道，到了下半年就成了过气网红。
　　投控东海代表表示，“现在能感觉到一夜之间特别多的东西出来，届时也一定会伴随泥沙俱下的问题。”
　　自OpenAI去中东融资超千亿美金消息出来后，投资人更加对大模型失去信念。“烧不起、等不起”是这群投资人不敢明说的心里话。为此，投资人开始转向有“真实需求”的AI应用。
　　非均衡医疗创始人李博对南方财经全媒体记者表示，中美之间的AI路径略有不同。他认为，西方是基于语义大模型往下探寻市场的路径，而中国是通过一个个生成式专家系统应用场景的叠加，搭建出一个有中国特色的AI金字塔。
　　其中，深圳的AI路径尤为如此。“GPT来了，我们有了‘电’。但光有‘电’不行，我们还要找到‘电灯’。而深圳就是一座适合找寻‘电灯’的城市。”李博说。
　　曾经被认为缺少绝对技术壁垒的公司，因为找准了场景，而收获了订单。一位投资人称，只有被市场认可、有订单去需求的产品，才能在这一波迭代中找到自己的位置。投资界的转变，让如今大模型从卷技术到卷产品。
　　逻辑生变，手握订单的公司正在成为香饽饽
　　不单投资界嗅到了逻辑变了的信号，创业者也迅速开始调整方向。
　　近期，南方财经全媒体记者在香港科技园深圳河套分园活动上，听到了一位做AI应用落地的初创企业创始人谈论大模型时如此说道：“大模型的优点在于大，缺点也在于大。大到与你的生活无关。因此我们要想办法把‘大’化‘小’”。
　　这位企业家是香港光云科技创始人兼CEO谢永明。目前香港光云科技（以下简称“光云科技”）的定位是一家“为AI大模型提供一双慧眼”的公司，通过在传感器芯片加上3D语义这一层“外挂”，帮助终端设备减少对计算资源的依赖，化解大模型在落地上的缺陷。
　　值得注意的是，谢永明团队并未直接下场造芯片。实际上，在大模型产业链上，光云科技充当的是一个Agency角色。其在上游通过获取Stable Diffusion和Facebook的大型模型LLaMA的授权和许可协议，接入了开源大模型生态圈。
　　下游则是根据不同行业客户的场景化需求，采用认证的方式与芯片制造厂合作。目前光云科技产品已经拿到电商平台的订单，同时谢永明还在考虑往3C产品和机器人赛道上拓展。
　　那么为什么大模型和芯片厂会愿意与谢永明合作呢？它们为何不直接下场自己做？
　　对此，谢永明表示，从芯片厂的角度来看，芯片的研发和生产周期相对较长，在没有明确的应用场景的情况下，试错成本很高。尤其在当前芯片受到上游3C电子疲软影响，正在穿越周期。因此，芯片厂自然更愿意与手握订单的企业合作。
　　其次，通过订单需求反推时下所需的规格、数量以及以及需要与哪些终端设备进行整合等信息，再去对通用型芯片做改进。这对芯片厂而言是最保险的做法。
　　同理，大模型也急需商业化回血，它们非常愿意与下游产生更紧密的连接，但却无法兼顾各行各业。因此，也需要Agency类型的公司做支持。
　　手握订单的Agency突然成为业界的香饽饽。就连投资人也会开始对agency公司另眼相看。
　　值得一提的是，不久之前，在大家都冲进去卷大模型的时候，这群投资人还对Agency公司抱有质疑。其中被提及最多的一点就是：“中间层缺少足够壁垒”。
　　谢永明称，在探索大模型领域的初期，确实很多人会对Agency公司抱有质疑。“他们担心芯片技术可能会限制生态系统的空间，同时大型模型又将压缩一部分公司的生存空间。”
　　但如今产业逻辑已然生变。“我们尤为关注AI大模型在应用场景里快速落地、快速长大的能力。也就是说，创业者应当思考如何利用大模型已经搭建出来的强大能力，在技术上尽快实现产品化、规模化。”恒邦资本副总裁杨华对南方财经全媒体记者说。
　　产品为王，门槛还是在芯片上
　　能够将大模型项目落地的公司，确实是现阶段的王者，但是依照中国市场的厮杀烈度，快速落地并不意味着能够笑到最后，可能只是先入场“交学费”。
　　中国的创业环境正在悄然生变。规模化“烧钱”扩张的时代已经过去，产品为王的时代正在到来。一位技术创业者表示，“未来只有通过产品化、品牌化的精细化运作，才能抓住愈来愈聪明的客户。”
　　值得注意的是，根据中国在SaaS上演进的历史经验，单纯销售SaaS软件产品的公司，往往生存艰难。此前一篇《中国不需要SaaS》的热文，引起很多从业者的共鸣和讨论。这也引申出部分投资人认为，AI大模型应用若是纯做软件，也将走向SaaS老路——容易被后浪拍死在沙滩上。
　　深度赋智创始人兼CEO吴承霖接受南方财经全媒体记者专访时表示，目前大家在AI软件端已经高度“内卷”。“业内所有人都在为这个新目标尽全力奔跑，接下来就该比谁睡觉睡得少了。”
　　他还提到，未来三年大家探索的关键是，如何在虚拟和物理世界中找一个结合的点。因此，借助硬件端探索智能体进行物理干预，将会是接下来几年很重要的事情，这将促使智能硬件的需求迎来一波快速增长，催生出一个更大的市场。
　　但从技术到硬件产品之间有着巨大的鸿沟等待被填平。以ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）技术为例，该技术2018年就曾被英特尔实验室在《Learning to see in the dark》论文中提出，可以通过AI加持，助力ISP技术突破传统成像系统天花板，最终做到在夜间全彩成像。
　　但目前业界能够将AI-ISP技术完全产品化的公司并不多。2017年成立的深知未来公司，花费了5年时间将技术开发成产品。
　　深知科技全球市场负责人Yufei在接受南方财经全媒体记者专访时强调称，“技术将是帮助我们突出产品核心优势很重要的一点，但最终在商业模式上公司一定是通过终端产品，而不是算法。”
　　同时，Yufei还称，在产品化上，深知科技打算To G、B、C端三线并行。也可以看出，如今AI创业团队对于技术到产品的一番思考。
　　值得注意的是，无论是光云科技还是深知科技，虽然两家初创公司都未真正下场造芯片，但他们都在与芯片厂保持着非常紧密的合作。
　　Yufei表示，“现阶段，我们的产品虽然不需要客制化高精尖芯片，但也还是需要基于量产的芯片方案，在成像中增加了自己的AI算法，进而保证高新全彩的夜视体验。”
　　国宏嘉信合伙人梁祝对南方财经全媒体记者表示，自己正围绕“大算力、大存储和大安全”这条主线方向找寻新机会。其中，首当其冲就是大算力。
　　“目前AI正在颠覆底层技术研发，比方说，新药研发AI化、新材料研发AI化等，而这些企业未来都将在算力上遭遇一定瓶颈。而这时候芯片将成为影响产品的关键，也将成为区隔好产品和坏产品的分水岭。”一位投资人如此说道。
　　大潮将起，那些曾经因为芯片周期长而等不起的投资人们，总有一天在AI应用走向卷市场之后，再度重视起芯片。
（文章来源：21世纪经济报道）