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原文来源：融中财经

作者：张从祥

图片来源：由无界 AI? 生成

大模型的创业热潮中，又迎来一位互联网老兵。

近日，有媒体爆料，奈雪的茶CTO何刚已经离职，接下来或将参与大模型创业。随后，有媒体向奈雪的茶官方求证，确认何刚已经离职。公开资料显示，何刚于2020年6月加入奈雪的茶，负责公司的数字化战略及监督信息技术的管理。

人工智能一直都是创业的风口，而由ChatGPT引发的iPhone时刻，也彻底点燃了人们对于大模型以及大模型创业的热情。天眼查研究院发布的数据显示，截止到2023年上半年，月均融资事件48起，具体月度来看，5月融资事件数量最高，为61起，其次是6月的54起和3月的50起。一级市场的加注，也催生了各类的大模型诞生，据科技部《中国人工智能大模型地图研究报告》数据显示，中国已发布79个10亿参数规模以上的大模型。

风口的另一面，百模大战让赛道逐渐拥挤。国外视角看，第一批AI大模型独角兽Jasper宣布裁员、去年完成5000万美元B轮融资的Mutiny也裁员30%；国内的AIGC明星公司影谱科技被爆经营不善、王慧文因身体原因暂别光年之外。或裁员或艰难求生，大模型创业的神话要破了？

2020年7月17日，有消息爆出，原瑞幸咖啡首席技术官（CTO）何刚将近期加入奈雪的茶，担任CTO一职，并将于8月正式入职。何刚的到来，是为了帮助奈雪的茶作做进一步的上市准备。

时光荏苒，2年的时间过去，何刚选择离开，投身于大模型创业。

公开资料显示，何刚曾是中科大少年班的一员。2011年，何刚回国加入盛大云之前，曾在微软和亚马逊工作十二年，负责云计算相关技术。加入盛大后，何刚与原盛大在线首席安全官季昕华以联席CEO的身份，共同主政，曾任盛大云计算首席执行官和盛大集团副总裁。2012年3月，何刚从盛大云离职。并于当年4月加盟京东商城，担任技术副总裁兼首席科学家。2019年9月，何刚加入瑞幸咖啡，主要职责是管理信息中心，各个业务条线的技术总监和数据总监都要向其汇报。瑞幸咖啡爆出财务造假丑闻后，何刚成为第一个从瑞幸离职的高层。

在担任奈雪的茶CTO期间，何刚曾推动奈雪的茶前后端数字化建设与升级，包括前端点单小程序等线上渠道的升级，后端管理自研数字运营系统以及利用数字化驱动产品创新。疫情期间，奈雪的茶也通过数字化建设求生，依靠小程序点单、接入第三方外卖平台、建设线上微商城、直播、天猫旗舰店等线上渠道的方式，加速线上线下融合，打造数字新零售。这些措施也让奈雪的茶在2020年实现会员数量的激增。就连奈雪的茶创始人彭心当时也对外表示，奈雪的茶从2019年下半年开始打造自己的会员体系，平均每个月都会新增200万会员，并且复购率很高。

如今，奈雪的茶在数字化链路方面刚刚起步，何刚的离职或多或少会对奈雪的茶在供应链和数字化方面所积累的优势造成影响。

在彭心的规划中，奈雪的茶未来的数字化方向主要体现在供应链、门店的操作、经营管理等，通过一套系统加上自动化和半自动化设备，取代原先人工的重复性工作。数字化的作用在于，通过奈雪整体的业务流程变得简单。比如，从店员泡茶到半自动化机器泡茶，从让人记住配方到系统的主动提醒，从店长基于经验的配货到系统的决策，基于这些数字化系统，奈雪的茶整体管理和执行变得标准化和智能化。

在奈雪的茶近期发布的财报中可以看到，高质价比产品策略落地，加上原材料、租金、人力餐饮经营三大成本率同比下降了8.6%，奈雪的茶因此能在此时扭亏为盈。其中，门店层面人力成本率稳定在20%以内，实际租金成本率维持在15%以内。随着成本持续优化，门店的盈利能力有望继续提升。截至6月30日，奈雪的茶在全国93个城市开出1194家直营门店，净新增126家门店，会员数约6640万。

不可否认的是，何刚在奈雪的茶工作期间，确实通过一系列的数字化变革帮助奈雪从筹备IPO到如今的降本增效成果显著。而何刚基于过往在数据模型方面的经验，离开奈雪投身大模型创业后，也将引发人们对于人工智能领域的关注和期待。

大模型成为风口席卷而来之际，美团王慧文、搜狗王小川、李开复等互联网老人开始入局，随后国内互联网大厂百度、阿里、商汤、字节等纷纷跟进，其中也不乏有年轻创业者加入，比如华为天才少年稚晖君、李博杰等也参与大模型创业。

大模型狂飙的背后，需要有高精尖的行业人才，以及最不可或缺的资金。“通用大模型的训练成本，我们预估的大概10亿美金左右，这仅仅是算力部分，还没算另外两个很花钱的部分，一个是数据，一个是人力成本，现在全球大模型领域的人才，是非常稀缺的。”将门创投创始合伙人、前微软创投大中华区负责人杜枫博士曾公开说道。

事实确实如此。作为ChatGPT的研发企业，OpenAI为运营ChatGPT每天要消耗70万美金，需要持续投入大规模资金，这对于收益并不高的OpenAI来说，是巨大的资金支出，以至于OpenAI首席执行官山姆·奥特曼下半年远赴阿联酋首都阿布扎比等地寻求融资，而融资规模也是巨大的，金额不低于1000亿美元。

实际上，OpenAI今年已经完成了一轮百亿美金的融资，估值也来到了近200亿美金，参与本轮融资的风投公司包括老虎全球管理、红杉资本、加州Andreessen Horowitz、纽约Thrive和K2 Global。但到8月10日，印度媒体Analytics India Megazine发布报道称，如果山姆奥特曼以目前的速度继续烧钱，OpenAI或将在2024年底被迫申请破产。

此外据美媒报道，因开发ChatGPT，OpenAI 2022年的亏损大约翻了一番，达到5.4亿美元，收入却只有300万美元。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼定下的今年营收2亿美元、明年营收10亿美元的目标，也将很难实现。

头部的大模型创业公司即是如此，国内入局的创业者更是难熬。国盛证券曾估算GPT-3 训练一次的成本约为 140 万美元，对于一些更大的大型语言模型，训练成本甚至在 200 万美元至 1200 万美元之间。如此高烧钱的游戏，没有持续的现金输入，大模型创业公司也将很难持续。

另一方面，人才也是大模型创业赛道中，不可逾越的鸿沟。从2个月前美团联合创始人王慧文的振臂高呼到后期因抑郁症离岗就医，要做中国版OpenAI的故事也就此收场，投资人纷纷清仓的原因也在于，他们看重了王慧文这个人，看重他的资源整合能力。然而，资本市场是现实的，一旦失去人的吸纳这个环节，光年之外也面临着估值缩水的困境。从刚入场时光年之外的估值10亿美元，到最后被美团以2.85亿美元的收购，大模型创业故事的神话似乎已经开始破灭了。

大模型是个硬科技赛道，其对算力、算法、数据的要求很高，而这些技术的背后，都需要有相应的人才支撑。从招聘市场来看，拉勾招聘发布的《2023第一季度AIGC人才供需报告》显示，2023年第一季度，AIGC人才招聘需求连续三月攀升，今年3月AIGC人才岗位需求量环比增加42%。在招聘平台上，不少企业甚至开出百万年薪以抢夺AI技术人才。

大模型的牌桌上逐渐拥挤，无论是最先入局还是想要参与的创业者们，面对人才和资金的两座大山时，也成为了大模型创业者们拉开差距的关键因素。

尽管行业呈现出无尽的热情，但从一级市场的融资来看，头部VC捂紧钱包，大模型创业的神话要怎么维继？

在今年上海的世界人工智能大会上，有超过30个大模型登上舞台，热闹之下能够获得较多融资的企业并不多。有媒体统计，AI大模型上半年融资情况的不完全统计，AI大模型领域在今年上半年发生的融资事件为107起，获得融资的AI创企不到百家，融资金额普遍在数千万到数亿之间。大模型的融资金额也远比前些年的技术风口，如自动驾驶、智慧物流、激光雷达等人工智能项目。更大视角来看，根据研究公司PitchBook的数据，今年前六个月，全球风险投资资金几乎减少了一半，下降48%至1739亿美元，交易数量也下降了19%。而在2021年，全球风险投资资金曾创下7451亿美元的年度纪录。

这就造成了一种奇特的现状：大模型创业的赛道很热，前赴后继的人们奔向其中，但能够出手参与投资的VC们却相对冷静，就连过去在AI领域毫不吝啬的头部VC，红杉、高瓴、IDG、五源资本等，出手次数也较少。

这是因为，头部VC对新风向新趋势的把握较早，嗅觉敏锐的VC们已经提前完成了布局，待到新创业者涌进来时，自然需要对其进行一定的观察和考量。42章经创始人曲凯透露，目前几乎所有的美元基金都在看AI，有些人民币基金也感兴趣。“很多机构看得很积极，但最后会出手的并不多，大概会有五六十家。”

大模型的创业风口一定程度上造成了行业的虚假繁荣，这是因为大模型本身就面临着投资金额大、回报周期长、成功率低等因素，再加上BAT等巨头们的大厂主导，一定程度上造就了大模型创业者们最终的命运结局。另一方面，行业各方对大模型的创业价值并未达成基础共识，比如金沙江创投主管合伙人朱啸虎和猎豹移动董事长傅盛就因为大模型的创业曾公开互怼。

二者分歧的点也是在于，究竟是通用大模型有前景，还是垂直类大模型有前景。实际上，目前行业中的主要观点是，底层的大模型本身在变，未来很有可能是大量开源，或者1-2个头部厂商实现赢者通吃。

当前全球大模型商业落地仍处于早期探索阶段。一方面，研发机构熟悉大模型基本技术，但缺乏有效落地场景，需要与下游场景企业合作建立大模型商业模式。另一方面，绝大多数下游场景的企业没有足够的算力和开发资源定制或者微调大模型。

面对着如此强大的吞金兽，大模型给人们带来的想象力似乎远没有它未来具体落地的商业模式清晰，都知道大模型商业化会很强，但如何实现商业化，成为横亘在创业者和投资者之间的难题。

尽管诸如OpenAI已经率先采取开放策略，与众多科技企业和研究机构共同研发推进技术的发展，以实现资源共享和共赢，同时尝试在医疗、金融、教育等多个领域落地应用，但如何在推进技术的过程中，保持自身的影响力和造血能力，都是持续发展的基础。

对于后期的大模型技术发展和产业应用，我们可以从当下几家大模型巨头开始考虑实现零星的商业化落地看出，未来的大模型发展趋势与过去的互联网科技史没有区别，会在泡沫、瓶颈、产业爆发的路径上继续。

或许，对于摸着石头过河的大模型企业来说，是时候重新思考商业模式的可行性了。