科技獵傅盛對話朱嘯虎：AI四小龍的商業模式非常差！
2024年，在創業大佬間有一個熱門詞——和解。
與故人握手言和，既是跟正在落幕的舊時代告別，也是輕裝上陣擁抱AI大潮。
去年傅盛和朱嘯虎還在朋友圈互懟，今天下午，傅盛又和朱嘯虎秉承 “盡量說真話，保證不裝逼” 進行了一場面對面的激辯。
看完整個對話，其中最精彩的地方至少有五處：
第一， 對話一開始，朱嘯虎首次回應此前的“暴論”——“我們五年回本，靠的是分紅”；傅盛則“舊事重提，傷口撒鹽”，他認為這也是為什么朱嘯虎會會錯失投資“今日頭條”。
第二， 他倆一起回顧了去年在朋友圈為什么互懟，以及當時的分歧點。聊得正嗨時，傅盛還直接給朱嘯虎道了個歉。
第三， 傅盛再次回應周鴻祎此前拋給他的問題。他認為， 周鴻祎提出這樣的問題，是因為他對人工智能的理解可能還不夠深。
第四， 傅盛提出，“中國AI四小龍”可能是中國AI產業未來發展的下限；朱嘯虎則更為激進，認為“中國AI四小龍”是中國AI產業未來發展的上限，畢竟他們趕上了政府安防建設的大紅利。
第五， 關于大模型應用落地，朱嘯虎說道， “我感覺奧特曼在吹牛逼，GPT 5 肯定沒那么驚艷”； 傅盛表示贊同，他認為GPT5這么久不發布，要么是性能沒提高多少，要么是成本太高。
好了，廢話不多說，以下是他們的精彩對話內容：
01
朱嘯虎首次回應
五年回本靠的分紅
提問：朱總，上次你說“我們五年回本，靠的是分紅”，這話一出來，好多人說朱嘯虎又在發表“暴論”了。過程中有兩個反問：一是，如果要是企業現金流這么好的話，為什么要拿你錢？二是張穎認為，美元 LP 一定不會為你這個說法買單。這里想先聽聽傅總怎么看朱總的暴論？
傅盛： 如果從字面理解，風險投資沒有風險，那當銀行也挺好。所以，這樣的說法和風險投資的本質是相悖的。第二，科技行業的風險和收益是成正比的，只靠分紅可能就會錯過投資今日頭條這樣的企業。
朱嘯虎： 我說的分紅，主要是指消費行業的投資。 現在這個消費行業投資的分紅已是行業慣例，說實話，我說的分紅還是很溫柔的。我們要求的分紅，只是按照股東的股權比例來分紅，所以五年拿回本金還是有可能性的。
當然，這里還有很多假設條件，比如說利潤是每年增長50%。但是核心問題是，必須給投資人、 LP 持續穩定的現金流。現在政府也在講“耐心資本”，什么叫耐心資本？怎么才能有耐心？我們昨天晚上開會時就講，我是有耐心，但沒有資本。當然，這是在講笑話。
如果我投了你一個億，十年一分錢沒回來，你到底是不是騙子，這資產是真的還是假的，我都不知道，怎么可能有耐心？但是每年有穩定的現金流，大家都會比較放心一點，整個產業也有會有耐心建立起一個長期投資的觀念。
最主要是中美的 VC 差別很大，是美國 VC 在過去幾十年基本上都很明確， 十年一個周期，2000 年泡沫破裂，慢慢漲回來，到 2009年，又是金融危機，然后再慢慢漲回來。
中國 VC 過去 20 年都習慣短周期，每三年一周期，每兩三年就會講一次“冬天來了，現金為王”。 但那時候的冬天，大家還是不慌的，因為這個周期很短，堅持了一兩年，泡沫又來了。
所以，中國的 VC 過去 20 年都是拿住不舍得賣，后面還有更高的。但實際上， 過去 5 年任何一個賣出都是正確的，沒有人后悔，堅持的都是傻瓜，基本上都是喪失逃生的機會。 中國的 VC 肯定要習慣以十年的長周期來做投資。
提問：張穎認為，美元 LP 一定不會為你這個說法買單。你怎么看？
朱嘯虎： 我們現在和美元 LP 溝通，他們現在也開始逐步接受了我的看法。
02
回顧去年在朋友圈互懟
提問：咱們回溯一下，一年之前你倆在朋友圈抬的杠。你覺得當時你們倆是在討論什么？主要分歧是什么？
傅盛： 就那天晚上而言，肯定是有分歧的。那篇文章是我第三次見到朱總類似的發言了，說“大模型對創業者不友好”。 我當時有幾個點：
首先是立場問題，我把自己定義為創業者，創業者不喜歡投資人站著說話不腰疼，經常來指點，說這個可以做，那個不能做。那這樣就不要創業者，投資人自己干唄，對吧？創業之所以繁榮，就是因為有各式各樣的非共識。
第二，大模型剛出來那時候，大家其實是處在一種有點震驚的狀態中，關于大模型的能力邊界到底在哪里，是有爭論的。我當時認為，一個技術再好，都必須包裝成產品，被用戶去使用，這就是應用開發者的創業機會。
第三，任何時代只要技術變遷，就必然帶來各種產品變化，這也是創業者最好的機會，只是因為我們看不清。
當然，還有一個小因素，那天稍微有一點點喝了點酒，哈哈！稍微有點沖動，我后來也看了一下，發言也有點不遜，這里也跟朱總道個歉。
朱嘯虎： 實際上是媒體的標題黨造成了好多誤解。后來我們溝通過，很多關于AI的觀點都是一致的。說實話，至少我個人對明年AI應用爆發是非常非常樂觀的。
你看 Llama 3的兩個小模型，非常非常厲害。昨天晚iPad Pro 推了 M4 芯片，也是非常有意思的。一個幾百億參數的小模型，可能在端側就可以直接跑起來了。尤其今年下半年的新 iPhone ，可能也是類似的。這樣的話，我覺得明年AI在應用層絕對會爆發。
提問：你們兩位是不是現在都在等iPhone 裝大模型這個節點？
朱嘯虎： 我們一直在密切關注AI應用，目前只關注能夠商業化的、能夠達到實現 PMF 的 AI 應用，而且明年這個時間點上，AI 應用肯定會大爆發的。
03
奧特曼在吹牛逼
AI四小龍不是好模式
提問：之前有一個非常通用的說法，你們說國內大模型公司未來的下限是“AI四小龍”，說千億大模型、四小龍也很難，這里是不是要具體解釋一下？
傅盛： 第一個，AI 2.0 和 AI 1.0 有一個很大的不同。AI 2.0迅速在全社會達成了一個大共識，這一波會顛覆整個生產力革命，基本上沒什么分歧。
但 AI 1.0 并不是這樣，AI 1.0 最早只有幾個科技企業開始動，留給創業公司的時間差是夠的。你真正看四小龍做人臉識別的時候，互聯網大廠基本都沒怎么動。但 OpenAI 發布后， 幾個大廠都開始動了，隨后中小創業者才進來，他們的時間差留的不一樣。
第二個就比較得罪人了， 我到今天依然都不認為四小龍是個好模式。 因為我最近去看了一下某些上市公司財報收入 30 個億，虧損 70 個億。好的企業當然要前期要投入，但你 10 年都是這樣的話，我就不太認同了。
提問：AI 四小龍跟你們 獵豹比怎么樣？
傅盛： 怎么樣？我們至少錢是自己掙的，哈哈哈。雖然這兩年因為在美國被下架有一些虧損，但是都是在自己的資金池里量固為出的做。有一定的超前，但是并不是完全不計成本的投入。
今天大模型如果真要燒錢的話，你燒得過OpenAI嗎？ 而且，我跟朱總上臺前交流過 ，我們覺得 OpenAI 可能未來的商業化都是個問題。不要說未來，可能現在就是了。
今天所有大模型能力都在迅速拉齊，你做不出超過一年的技術壁壘，商業化再不去快速落地，怎么去跟這些已經有應用場景的大廠去比拼？所以，我是不看好只懟大模型能力的這種創意，很難跟大廠拉開差距。
你看谷歌最近股價還在漲，又漲回2萬億美金了。蘋果這一輪，把 M3 都丟掉了，直接上M4。財分析師質疑他說，你才花這么點錢買卡，蘋果說我用混合模型，把芯片和端做好，反正大模型已經太多了，我隨便用誰的效果都不差。你看全世界最有錢的公司都這么去思考。
我會覺得，真正能把一個東西用好的這種機會是一直存在，誰先趟出來，誰就像互聯網當年第一波特別熱的時候。最后死的都是狂歡公司，反而是那些比較土的公司活下來，最后變得很厲害。
提問：總結一下，一個是成本問題，一個是競爭問題，一個是商業模式的問題。這三個問題，對國內的千億大模型公司，可能是一個很非常難跨過去的挑戰。
朱嘯虎： 我比他還要更激進一點。我覺得四小龍不是下限，而是上限。四小龍運氣很好，碰上了安防大建設這個巨大的紅利，中國政府投了幾千甚至上萬億。我們當年為什么不投四小龍，就是覺得這技術沒有門檻，最多領先別人半年時間，今天的大模型更是一樣，我覺得更差。
問題是你技術沒有差異點，而且每一代技術你都要投，可能GPT 3.5 就幾千萬美金， GPT4 可能要幾億美金， GPT5 可能要幾十億美金。每一代模型你都要重新去砸錢，而且你變現周期可能就兩三年。這比發電廠還要差，發電廠投入一部分后，基本上不需要再投入更多錢。說實話，這是非常非常差的商業模式。
我前段時間和負責人聊天，我都感覺是他媽奧特曼在吹牛逼，我覺得 GPT 5 肯定沒有這么驚艷，或者 GPT 5 驚不驚艷不重要， GPT 4 已經滿足了絕大部分的商業需求，升級對于商業模式本身已經沒那么大的變化了。
傅盛： GPT 5這么久不發布，肯定要么是性能沒提高多少，要么是成本太高。
04
傅盛專攻百億大模型
這路子對嗎？
提問：傅總說他現在專攻百億大模型，你覺得這路子對嗎？
朱嘯虎： 我覺得特別好，邊緣端的小模型必然是未來方向，而且商業機會特別多。
傅盛： 我們幫一些公司做私有化模型落地，發現百億參數在絕大部分場景下夠了，甚至你如果給它規定的場景很清晰，會比 GP 4 還好。
朱嘯虎： 大部分工作都不需要清華本科、哈佛博士，只需要一個專科生就足夠了，這是現實情況。所以，百億小模型就是一個專科生，他能干了絕大部分的活。
傅盛： 對，只要你崗位定義的清晰，就是可以省人工。
05
周鴻祎對AI理解不夠深
提問：上回你和周鴻祎去做了一次對談，他提了一個非常尖銳的問題，說你為什么要同時要搞這么多事？又是 To B ，又是 to C ，還做機器人，你要是心里非常有譜的話，為什么不 all in 一個?
傅盛： 他當時的原問題是，你又做大模型又做機器人，為什么不只做具身智能？我覺得他提這個問題，可能是他對人工智能的理解還不夠深吧。
這兩件事不能對立著看。特斯拉的FSD 也好，具身智能也好，底層都是Transformer，基本構架就是大語言模型。我覺得大語言模型應該改個名字，叫大邏輯模型。語言知識庫豐不豐富不重要，知識庫豐富就是大語言模型，視覺能力豐富就是自動駕駛模型，當它和機械臂連接起來時，就是一個自我動作規劃模型。
我認為機器人最后拼的就是大腦，大語言模型就是機械的大腦。你可以把機器人看成是大模型的應用，現在我訓完大語言模型后，再去訓技師具身智能的模型，就比以前要簡單很多。
提問：朱總，假設你是他的股東，對他們公司現在的戰略方向認可嗎？
朱嘯虎： 我的理解是，傅總最近一直在嘗試在邊緣端側的小模型商業化應用，這是我現在覺得非常看好的。而且覺得在未來一兩年肯定會在這個方向爆發。我覺得確實現在必須聚焦在這個方向做事情，這里面有很多很多機會。
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