当 AI “读光” 了所有东西后会发生什么

如果人工智能没有高质量的散文可供摄取,那么人工智能的梦想可能永远不会成为现实。而现在,高质量的散文已经没有多少了。

根据国外的一项研究,像 ChatGPT 这样的程序,将在 2027 年耗尽高质量的阅读材料。

和大家分享一篇文章:当 AI “读光”了所有东西后会发生什么?这是我在我的知识星球里推出的新栏目“大阅读”中的第一篇。以下是我的翻译简写。


近年来,人工智能已经证明自己是一个快速的学习者,尽管其教育方式让最残忍的校长也感到羞愧。

人工智能被锁在密不透风的博尔赫斯式的图书馆里数月,没有上厕所的时间,也没有睡觉时间。它们被告知:在完成人类文化的自学速成课程前不能出来。教学大纲上的内容是:我们人类曾产生过的所有现存文本中的相当一部分。

当人工智能从这些史诗般的学习课程中浮出水面时,已经拥有了令人惊讶的新能力。他们是拥有最灵活语言思维的人——超级多面手——可以可靠地在十几种语言间来回翻转;AI 现在可以实时翻译 100 多种语言;可以模仿各种文学风格写出合格的押韵诗。DeepMind 的 Ithaca 人工智能可以看一眼刻在大理石上的希腊字母,就猜出几千年前被破坏者凿掉的文字。

所有这些成功表明:人工智能的发展方向是有希望的。只要把越来越多人类创造的文本塞进它嘴里,然后,等待奇妙的新技能显现。有了足够数据,这种方法甚至可能产生一种更流畅的智能,或者类似于那些萦绕在我们几乎所有未来神话中的人类人工头脑。

但问题是,就像任何高端的人类文化产品一样,好的散文是已知宇宙中最难生产的东西之一。它不是无限供应的,而且对于人工智能,不是任何旧的文本都能够做到。

对书籍进行训练的大型语言模型,质量要比对大量社交媒体帖子进行训练的模型好得多。但当我们计算还有多少结构良好的句子可以被人工智能吸收时,数字并不令人鼓舞。

由 Epoch AI 的 Pablo Villalobos 领导的一个研究小组最近预测,像 ChatGPT 这样的程序,将在 2027 年耗尽高质量的阅读材料。如果没有新的文本进行训练,人工智能最近的热度可能会过早地结束。

……

本文剩余内容的主要摘要如下:

1,也许到最后,大数据的回报会越来越少。到时,就文本而言,该领域数据驱动的进展可能会大大放缓,使人工智能和所有其他东西都无法达到。

2,与此同时,人工智能中的视觉学习者,同样面临有一天训练数据可能会短缺的问题。

3,那么该如何为人工智能增加人类的文化生产呢?一种令人不安的方法是:在我们每个人的脖子上都戴上一种加密装置,以记录我们每个人的每一个语言行为。


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为什么我对 ChatGPT 是悲观的

前一阵身体不好,我休息了一阵,顺便“追溯”了一个我写过的人工智能软件。

真吓人,其收入比我预估的还要高。根据 ARK 团队引用 Sensor Tower 数据:其年均收入本来不到 1000 万美元,峰值时是约为 1600 万。但自从推出生成式 AI 功能,收入增长了约 100 倍。

也就是说:按年率计,其在 2.5 周内共创造了超过 12 亿美金收入。这还只是在 iOS App Store 一个应用商店里。

扫描下方二维码,到我的知识星球阅读这是一个什么 AI 软件

而这种飙升的销售额,不仅仅是因为用户群激增,还因为有了更高的货币转化率。

如下图,其日活用户数也因为推出生成式 AI 增加了 37 倍,每个用户的货币转化率则增加了约 3 倍。

这也让我想到了一些很有意思的话题。


(一)

第一个话题是:谁将会是这一波 AI 创业浪潮的主力军。

显然,要形成爆款,背后是需要产品和商业模式设计的。前两天,我看到美国最大独立风险资本家 Elad Gil 提出的一个观点,我觉得很有意思,特别摘抄给大家。如下:

“这一波 AI 创业浪潮的人才库将发生转变——将由(原来的)博士和科学家,转变为以产品、用户界面、销售和应用程序为中心的构建者。预计未来几年,将有大量以产品/应用程序/UI 为中心的创始人涌入该领域。”

第二个话题,则涉及到了我在上一篇文章中埋下的一个伏笔。当时我说:

“究竟,人工智能是会‘消除’我们的人性,还是会‘突显’我们的人性?

在 ChatGPT 案例中,它似乎是前者。因为创造无限规模看似独特且引人注目的声音的边际成本,现在是零。但是机器,不是在社会关系中具有真实身份的一个 ID。随着机器 ID 和机器信息的泛滥,我们真实人类的‘身份’也在消失,是谁说的话已经不重要,剩下的,只有信息本身。

而另一方面,类似我在前文中提到的这种人工智能软件却在告诉我们,我们的人性也许正在凸显。”


换句话说,作为一个个人消费者,而不是企业主,我对 ChatGPT 其实是悲观的。



(二)

我悲观是因为,

造成 ChatGPT 火爆的原因其实有两个:一是它的易用性;二是它免费。

但迟早,ChatGPT 是要收费的。

包括最近 OpenAI 已经为 ChatGPT 的免费与独角兽 AI 公司 Jasper 产生摩擦。

后者是前者的客户,付钱买 GPT-3 的使用权,它自己已有十万客户,其中 3/4 每月会向其支付 80 美金甚至更多。但 ChatGPT 突然横空出世,工作方式与 Jasper 的核心产品很像,并且还是免费的!

OpenAI 创始人奥特曼为此向 Jasper 保证:ChatGPT 不会永远免费:“我们不会试图去与我们的合作伙伴竞争。”

现在让我们来设想一下:那么一旦 ChatGPT 开始收费,事情将如何发展呢?


(三)

《大西洋月刊》最近有篇文章《金钱会扼杀 ChatGPT 的魔力》正好表述了这个观点,作者是乔治华盛顿大学媒体与公共事务学院的副教授大卫.卡普夫。

简单讲:

对于那些非常大的行业如教育、医疗等,ChatGPT 其实很难真正去改变他们的核心工作。而对于一些较小的、混乱的行业,如市场营销等等,一旦开始收费,则 ChatGPT 的“价值”势必会开始倾向于为公司服务,而不是为消费者个人服务——因为随时间推移,产业会朝着“钱”所在的方向发展。

《大西洋月刊》的几段原话如下:



“我们可以从早期网络的发展轨迹中吸取一些教训。我教的课程叫‘数字未来的历史’,每一个学期我都会给学生看一个1990年代的电影 <Hyperland>。1990 年代的软件代理,听起来很像是今天定义我们数字体验的算法推荐引擎以及新闻提要。

不过,这里的关键区别是,这些‘软件代理管家’在现实中是为了谁服务。

早期的软件代理,是为了由我们每个人亲自去控制和定制。但今天的算法,是根据开发和部署这些算法的公司的需求以及利益进行优化的。Facebook、Instagram、YouTube 和 TikTok,都在算法上试图增加你在其网站上花的时间,目的是为平台利益服务,而不是为公众和消费者利益服务。

如果以史为鉴,像 ChatGPT 这样的工具,其影响大多会在现有行业内产生,而不是以直接竞争的方式来颠覆现有行业。长期趋势是,新技术往往会加剧不稳定,而大型的、有利可图的行业通常会抵制新进入者,直到他们将新兴技术纳入现有工作流程中。

技术专家常宣称医疗保健、医药和教育即将被破坏,这不是因为这些行业特别容易受到新技术的影响,而是因为,这些行业是经济中如此庞大的部门。

DALL-E 2 可能是一个针对自由平面设计师的破坏球,但那是因为这个行业太小,而且没有组织,无法自我保护。美国律师协会和医疗保健行业则在设置进入门槛方面要有效得多。ChatGPT 不会是大学的终结,但它可能是大学论文出租业务的终结。它不会是《纽约时报》的终结,但它可能是重建地方新闻的又一障碍。而由自由职业者串联起来的职业可能会发现自己陷入了严重的麻烦。一个简单的经验法则是:越是不稳定的行业,中断的风险就越大。

所谓山姆.奥特曼设想的问题是:即便计算机程序能提供准确的医疗建议,但它仍然无法开出药物、订购放射检查,或是提交说服保险公司支付费用的文件。美国的医疗费用不是由医生的工资直接驱动的。(同样,几十年来,高等教育的成本一直在飙升,但请相信我,这不是由教授加薪驱动的。)

作为一个指导性案例,我们可以来考虑一下生成式 AI 对公共关系行业可能意味着什么。让我们暂时假设,无论是现在还是很快,像 ChatGPT 这样的程序将能以现有成本的一小部分来提供平均广告副本。ChatGPT 的最大优势是,它产生陈词滥调的能力:只要稍加哄骗,就能找出经常被组合在一起的词语。大多数市场营销的材料都是完全可预测的,完全适合像 ChatGPT 这样的程序——只要试着要求它提供几句关于牙膏的美白特性。

这听起来像是一场全行业的大灾难。但是我怀疑,其影响将会是温和的,因为这里有一个采用的障碍。

请问,哪一位高管会选择向他们的董事会和股东传达一个伟大的成本节约措施,即:让一个神经网络来负责公司的广告工作?ChatGPT 将更可能发生的是被纳入到现有公司中。公关公司通过在生产过程中加入 GPT 类型的工具,这使他们能雇佣更少的人并收取相同费用。行业变化将是缓慢的,正是因为现有制度安排在设计上会引起摩擦。

然后,还有一些未解答的问题,即新旧法规将如何影响生成式 AI 的发展等等。

随时间推移,机构会适应新技术。新技术被纳入大型、复杂的社会系统。每一项革命性的新技术都会改变,并被现有社会系统所改变;它不是一种不可改变的自然力量。这些收入模式的形状在几年内都不会清晰,而我们集体拥有影响这些收入模型发展的机构。最终,这才是我们应该关注的地方。”


(四)

综上,回到文章最初开始的地方:

我想表达的是:对比 ChatGPT 和我在文章最前面提到的人工智能软件,

虽然后者的爆发式力量有可能是一次性的,但它在使用生成式 AI 的方式和思想方面——凸显了人性的部分,而不是消灭人性的部分,也就是“个性化的 AI 模型”部分,可能会在未来带来重要的商机。

至少,其采用生成式 AI 的方式已经证明了:我们消费者个人愿意去为个性化 AI 付费。而这可能也应该会激发许多消费级 AI 和企业级 AI 解决方案思路的涌现。

这个人工智能软件究竟是一个什么应用?AI 与 Web3 的关系又是什么?需要大家到我的知识星球第 370 节阅读。


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这一次 AI 浪潮会造就价值万亿美元的创业公司吗?

(一)

几乎在每一次技术浪潮中,浪潮的价值创造,都会一部分流向创业公司,另一部分流向既有大公司。

如在移动浪潮中。

移动的价值创造,大部分都流向了既有大公司。像中国的腾讯;美国的苹果、谷歌、Facebook 等。这种大公司与创业公司的价值创造比,在移动中大约是 8:2。

而在 Web1 中,事情是反过来的。

Web1 的绝大部分价值创造,都归属于创业公司。像谷歌、亚马逊、Facebook、Netflix 等等,与甲骨文、IBM、微软、苹果等既有大公司的价值创造比,大约是 7:3 或是 6:4。

而相比之下,Web3 与人工智能是两个例外。截至目前,Web3 的全部价值创造,百分百都流向了创业公司。如以太坊、比特币、Coinbase、币安等。现有金融服务或基础设施公司基本上没有参与价值创造。

上周,《华尔街日报》还发表了一篇文章 <How Crypto’s Collapse May Have Done the Economy a Favor> 指出:

“加密公司在一个闭环中运作且深度互联,但与传统金融没有明显联系。这解释了曾价值约 3 万亿美元的资产类别如何可能损失其价值的 72%,著名的中介机构可能破产,但却对金融系统没有明显的溢出效应。”

与此同时,人工智能是另外一个极端。人工智能的第一波价值创造,基本上都流向了既有大公司。


(二)

以上这个理论模型,由美国最大独立风险资本家 Elad Gil 所提出。

Gil 认为:过去十年中,虽然有很多“AI 优先”的创业公司。但大致上,整个前一波 AI 优先的创业公司都做得不好。

原因可能有以下几个:

第一个是,上一波 AI 技术不够好,导致产品差异化方面没办法做出比现有产品好上 10 倍的产品。

第二是,在上一波 AI 浪潮中,“数据优势”很重要,因此初创公司无法战胜大公司。

第三是,许多上一波 AI 公司参与竞争的是“硬市场“——也就是像教育或者医疗保健这样的市场。在这种市场中,技术创新常常会被其他因素所打断,如——市场结构、监管或是既得利益者不关心最终用户的实际需求等等。

“有些市场很难。即便加入机器学习可以使某些东西好上 10 倍,也可能因为其他原因而无法被采用。”Gil 指出。随后,他提出了一个问题:

那么,这一次 AI 浪潮会不同吗?这一次 AI 创业公司能够大幅提高它的市场占有率吗?


(三)

需要注意的是:和吸睛的生成式 AI 创业公司一样,目前微软、Salesforce 等美国大公司都已经在生成式 AI 领域展开了全面的行动。……

本文剩余内容的主要摘要如下:

1,拥有全美最大“生产力软件”的微软已经将生成式 AI 嵌入到其整个生态系统中。微软是怎么做的?此外,Salesforce 也已经在尝试用生成式 AI 满足特定业务的需求,Salesofrce 又是怎么做的?

2,Gil 也指出:相比之前的许多 AI 创新,这一次 AI 浪潮确实让人感觉不同。为什么这一次不同?

3,AI 创业公司可以腾飞的关键是什么?让大量创业公司能够强壮到可以建立大公司的关键是什么?


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大佬思想:为什么说生成式 AI 正在催生科技业的回升

美国顶级风投 Union Square Ventures 的管理合伙人弗雷德.威尔逊曾这样指出“投机狂潮”的关键,如下:

“尽管数量级不同,但它们在方向上通常是正确的,他们资助了自己在方向上的正确趋势。

如特斯拉公司的市值可能过高,但这使特斯拉筹集了 100 亿美元,又无需稀释几个百分点的股份。这 100 亿美元,将用于加速汽车业从碳基燃料到可再生能源的转化。这对社会来说是一件好事。

换句话说:投机泡沫,使新兴技术成为主流,并为自己筹集资金。”

推荐一篇刚刚发表的文章,关于如何看待现在正火热的生成式 AI 领域的投资,来自前 YC 合伙人、现 Magid & Co. 的联合创始人亚伦.哈里斯。以下是我的翻译简写:


How AI Is Generating a Tech Industry Upturn

过去九个月里,几乎每一个拥有 Twitter 账户、Blog 或是公司董事会席位的投资者,都在击打着一个统一不变的口号:蓬勃发展的时代已经过去。

创始人们被催促着建立起 36 个月的资金跑道,无论削减如此多成本是否真正可行。投资者们则一次又一次告诉我:尽职调查又开始了。我看到,一年前还能在几天内就产生出一份融资条款,现在却延长到了需要整整一个月的时间,其中还会来回进行几十次的推介。

然后,就是 OpenAI 的 Dall-E 2 公开发布。随后,迅速涌现出了大量狂热的技术。

这些事引发了一股现在正席卷整个风险投资领域的热潮。

我们看到,一些公司正在兜售基于生成式 AI 算法的产品,但其收入还不到 100 万美元,也没有成熟的商业模式,却获得了数十亿美元的估值。不久之前,同样行为被认为发生在 Web3 和即时交付上,并被认为对于风投是一个“过度投资”的警示故事。现在,我们又有了一个全新的繁荣时代。

但需要记住的是:首先,这种从黑暗的萧条,跌宕起伏到兴奋的转折能力,正是创业界创造未来的力量核心。

从另外一个角度看,这种鞭打看起来像是乐观主义,如果没有这种能力,VC 在几十年前就已经消失了。整个风投模式,实际上就是在:为失败提供资金,直到你找到了成功为止。曾有一段时间,整个行业似乎都在崩溃,只是后来,又咆哮着回来了。

我不会争辩说,每一个投资者或创始人都是这种坚韧不拔的希望的代表。有很多愤世嫉俗的人,通过拆穿别人的想法来抬高自己(遗憾的是,我在职业生涯的早期,也做过不少这样的事),还有很多人,除了想赚钱外,对未来没有特别的看法。不过,最好的投资者和创始人都是这种最纯粹的“乐观现实主义者”。这可能会被认为是无知或者天真,但是迟早,他们通常是正确的。

这正是在理解了投资世界的泡沫边缘所发生的事情的关键:乐观主义。不去看生成式AI 的热潮是很容易的——毕竟,就在几年前,有一个人工智能和机器学习的热潮,但这并没有带来什么结果;再加上,正在进行的几波繁荣的崩溃——加密货币、快速交付、IPO市场,很难相信乐观主义会真正赢得胜利。

但是尽管如此,我仍然认为有四个主要原因,可以说明为什么生成式 AI 让风险资本家表现得像是 2021 年的第一季度。如下:

  • 它植根于一个典型的未来主义的技术类别,又称人工智能。
  • 有许多看似合理的路径会以丰厚的回报告终。
  • 媒体已经彻底炒作了整个空间,特别是少数几家公司。
  • 最重要的是,没有已经上市的生成式 AI 公司。因此,没有明显崩溃的倍数或是估值来拖累私人市场对这些公司的估值。

从 Covid-19 大流行初期的股市崩盘中走出来看看,世界确实发生了很多变化。我们的工作方式变了,购物习惯变了,风险投资的估值达到了天文数字的高度。私有化了十年的公司突然决定是时候大规模 IPO了,而华尔街也说:”该死,是的。” 这意味着:所有耐心等待退出机会的风险投资者,都获得了巨大的回报。随着回报率的飙升,新基金的规模激增,FOMO 循环在整个产业链中启动。

乐观起来,突然之间变得很容易,实际上是太容易了。只要有软件,甚至只是软件的概念,就会有快速致富的承诺。然后,许多大张旗鼓上市的股票迅速跌落悬崖,带走了一大批的乐观主义者。

到了今年春天,悲观主义似乎已经开始。

表面上看,这多少有点莫名其妙。因为好像并没有多少价值被摧毁——当然,比如 Coinbase 的估值自 IPO 以来已经下降了 80% 以上,但仍然有令人难以置信的 150 亿美元的市值。此外,正像我前面已经论证的,现在投资者手中其实有巨大的资金量,他们有义务进行投资。

而上个月发生的事情使这一切变得清晰:风投界古老的乐观主义并没有死,它只是在冬眠。

也许,你可以从不断关闭的新基金募资中看出这一点。如果你与正确的投资者交谈,你会发现他们仍在交易,只是悄悄进行。市场一直在等待一个“催化剂”,现在,它有了一个。

在思考风险投资如何随时间推移而运作时,重要的是,你要记住风投这个行业是由“讲故事”驱动的,而不是由“数据”驱动。这个行业是根据早期公司的承诺,而不是根据早期公司所做的事情来做评估。

此外,很多 VC 在孩提时代就喜欢看科幻小说,现在作为成年人,他们专注于新技术如何改变人类。即使我们还没有想出一个正电子大脑或者质子微桩,AI 也总是能够勾起他们童年时的那种迷恋。

而生成式 AI,尤其提供了诱人的可能性。

如果这种新东西可以写营销文案,它是否足以推翻世界上最大的广告公司?有可能,图像生成器将很快消除对商业摄影的需求。也许,我们最终会得到一个对话引擎,使客服不再那么糟糕,并使呼叫中心业务过时。每一个都是一个巨大的机会,而我们,几乎还没有触及表面。

除了风险投资行业其实是由“讲故事”驱动的之外,投资者还有另外一个障碍需要克服,那就是:同行压力。

一些投资者正在寻求真正新颖的赌注,但许多人想要随大流的安全。而生成式AI 同时满足了这两种愿望:既有奇特的吸引力,又有足够的媒体关注度,为胆小的投资者提供了掩护。

现在,对风险资本家和生成式AI 领域的创始人来说,以上这些,都是好消息。

但是这不会持续下去。不过,至少现在,我们很容易争辩说未来是光明和金色的。更重要的是,很难将这些新公司与最近二级市场上被重创的上市公司资产联系起来。生成式AI 不是软件即服务,所以它与 SaaS 的倍数不相关;它也不是一种代币,所以加密货币的冬天对它不重要。至少在目前,没有什么可以破坏这个聚会。

对于技术生态系统,以上所有这些都是好事,包括目前没有建立生成式 AI 公司的创始人们。

这不是说,你们公司应该开始向支付处理器添加随机图像生成器或是文案功能。这将是愚蠢的,尽管我见过更加糟糕的情况(不是每一个电子游戏都需要不可伪造的代币!)。

而是说:投资者正在寻找乐观的理由。有时,这意味着削减招聘或是控制增长计划,但是真正精明的创始人,会想办法让投资者相信他们的公司是可以逆流而上的。

让我们都希望生成式AI 至少能够实现人们以其名义做出的四分之一的承诺。同时,乐观情绪是可以传染的,这对每一个人都有好处。


相关阅读:你应该知道的 10 家生成式 AI 公司,这些工具太强大了


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你应该知道的 10 家生成式AI公司,这些工具太强大了

思想与表达之间,存在着一生。生成式 AI 的出现,压缩了思想与表达的距离。

整个上周日下午,我都在 Midjourney Discord 上与 AI 玩耍。先给大家看一张我家布偶猫 Billions 的照片。

接着,我在 Midjourney Discord 上输入了一组与猫相关的词语——“我的布偶猫在睡觉”,出来了下面这张图:

我又在 Midjourney 上输入了这样一组词——“我最好的肥胖的和沉默的朋友,我的猫咪”。不过,忘了输入“白色”,结果出来的东西还是有点儿宫崎骏作品里“龙猫与我”的感觉,如下:

这是输入“一只猫咪在手提电脑的左边睡觉,旁边一位女士正在打字”的效果,但是好像没有女士:

这是是输入“下雨天与黄色的光”的效果:

所有这些图,AI 都在几秒钟内生成。

给大家介绍几个最近我收集到的超级好玩和具有代表性的生成式 AI 公司,这些工具非常强大,有不少是刚刚冒出来的 Idea。让我们一起来看一下:


1,Midjourney 

  • 使用场景:图像生成
  • 收费:25 张免费,之后每月 10 美金

我的感受是:Midjourney 显然是将 AI 图像往“审美”这一维走的 AI 生成工具,它生成的图像不是最逼真的,但总是最诗意的,能一把抓住事物的“神”,在所有 AI 生成图像工具中以最具艺术性著称。

Midjourney 由前 NASA 研究员 Holtz 在 2021 年创立。Midjourney 目前没有网站,全都集成到了一个 Discord 频道中,现约有 300 万会员。

也就是说,它其实是一个“社交”的形态。也因此有人认为:生成式 AI 等新格式内容可能会催生出一个新的社交平台,因为新社交平台总以一种新的内容格式出现,比如说阅后即焚 Snap、用了滤镜的 Instagram 等等。但我个人在 Midjourney 上没有社交的想法。

2,Stable Diffusion 

我几个美国工程师朋友用这个,因为它是开源的 AI 软件,可以集成到自己电脑里免费使用。

但这也意味着:由 Stability AI 部分支持的 Stable Diffusion 对生成式 AI 采取了更自由放任的立场。

比如 OpenAI 的 Dall-E 2 对 AI 做了限制,像禁止处理带有公众人物姓名的提示(以防止媒体操纵和产生虚假信息)、限制生成暴力/仇恨以及成人图像的能力等等;再比如 Midjourney 做成社交其实也有这部分考虑,创始人认为:人在一个社群中会更加注意自己的言行。

但 Stability AI 的创始人、前对冲基金经理 Emad Mostaque 则认为:没有理由限制生成公众人物图像的能力:“我们认为这是一个开放平台,第一修正案保护模仿公众人物的权利。”


3, Jasper AI

  • 使用场景:营销写作
  • 收费:1 万字试用版免费,之后每月 24 美元(还有更贵的)。

上个月美国创投界爆出的一个好笑事情是:有人爆料称自己为超级明星 VC 机构代写 Twitter 内容,一年赚了 20 万美金。而且,他的几个客户基本都是原封不动把他写的东西发出去,基本不修改。

那么 Jasper AI 的出现,将大大节省 VC 们在为影响创始人方面所花的钱。而且实际上任何公司任何人,都可以用 Jasper AI 来撰写内容。

需要注意的是:Jasper AI 有一点非常不同,它能够生成引人入胜的“长内容”,而不是一般 AI 生成工具生成的“短内容”,甚至有人已经在 Jasper AI 帮助下完成第一部 12 万字长度的小说。Jasper AI 背后的技术是OpenAI 的 GPT-3。


4,XXXXX

  • 使用场景:室内设计
  • 收费:个人 5 次免费,之后每月 29 美金;团队每月 299 美金。

这个网站据说刚刚出炉,可以用 AI 迅速生成家具把房间填满。

根据美媒的报道:有旧金山室内设计师发现该网站后上传了几张客户需要设计的办公空间照片,然后,立刻把 AI 生成的设计图发给了客户。结果,客户大为兴奋,因为在零时间、零成本情况下就能让他看到所有设计可能性。我截取了这个网站自动生成的一些设计图。如下:

本文剩余内容的主要摘要如下:

这个生成式 AI 室内设计网站叫啥?还有哪七个好玩的生成式 AI 应用是你应该知道的?在内容领域、在营销领域、在游戏领域、在医疗领域?需要大家到我的知识星球阅读。


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红杉资本谈生成式AI:预计AI的杀手级应用将出现,比赛正在进行

13年前,我采访Wolfram|Alpha的创始人、美国计算机科学家史蒂芬.沃尔弗拉姆时,大吃一惊。

当时Wolfram|Alpha刚推出,使命是:让每一个人都可以在搜索引擎里搜出计算机计算的结果。比如说,输入”How many people in China”,这个搜索引擎会直接跳出目前中国的总人口数、人口密度、平均年人口增长率、预期寿命及平均年龄等直观数据。当时我意识到:

如果说,谷歌试图将人类智力活动的其中一维——记忆力,趋向于完美,那么,Wolfram|Alpha在致力的其实是人类智力活动的另一个维度——逻辑。但是当时,沃尔弗拉姆告诉我说,他更加渴望的是:最终能实现当用户向机器提问时,机器也能自动去其它地方寻找可能存在的纯计算空间,通过实时开发新的科学和方法去动态地发现新的答案。

也就是说,希望在逻辑的这个维度,拓宽人脑目前能够达到的能力。

最近在硅谷火热的生成式AI,则涉及到了人类的“创造力”领域。刚刚,红杉资本发表了他们对这一领域的分析,我们一起来读一下红杉资本对生成式AI梳理出来的框架。如下:



生成式AI还很早期。平台层刚刚好,而应用空间几乎还没开始。但预计AI的杀手级应用将出现,比赛正在进行

人类善于分析事物。机器甚至更好。机器可以分析一组数据,并在其中找到模式,将其用于多种用途,无论是检测欺诈邮件或垃圾邮件、预测你快递的ETA,还是预测下一步给你看哪个TikTok。机器在这些任务上越来越聪明,这被称为是“分析式人工智能”,或者是传统人工智能。

但是我们人类不仅擅长分析,也擅长创造。我们写诗、设计产品、制作游戏和编写代码。直到最近,机器还没有机会在创造性工作方面与人类竞争——它们被归为分析和死记硬背的认知劳动。但机器刚刚开始善于创造有意义和美丽的东西。这一新类别,被称为是“生成式人工智能”,意思是:机器正在生成新的东西,而不是分析已经存在的东西。

生成式 AI 正朝着不仅更快、更便宜的方向发展,而且在某些情况下,它还会比人类手工创造的东西更好。每一个需要人类创造原创作品的行业,包括从社交媒体到游戏、从广告到建筑、从编码到平面设计、从产品设计到法律、从营销到销售,我们认为都有可能被重新发明。

某些功能,可能会被生成性 AI 完全取代,而其他功能,则更可能是从人类和机器之间紧密的迭代创意周期中茁壮成长——但不管怎样,生成式 AI 应该在广泛的终端市场中释放出更好、更快、更便宜的创作。我们的梦想是:生成性 AI 将会把创造和知识工作的边际成本降至零,以产生巨大的劳动生产率和经济价值,以及相应的市场容量。

生成性 AI 所涉及的领域——知识工作和创造性工作——包括了数十亿的工人。生成性 AI 可以使这些工人的效率和/或创造性至少提高 10%:他们不仅会变得更快、更有效,而且会比以前更有能力。因此,生成性 AI 有可能产生数万亿美元的经济价值。


为什么是现在?

生成式 AI 和更广泛的 AI 都有这个问题:为什么是现在?答案是:更好的模型、更多的数据,和更多的计算。

由于这一类别的变化比我们能捕捉到的要快,值得我们回顾最近 AI 发展的历史,以便把当前时刻放置于上下文背景中。

浪潮 1:小模型至上(时间为 2015 年以前)

5 年多以前,小模型被认为是理解语言的”最先进技术”。这些小模型,擅长分析任务,并被部署在从预测交付时间到欺诈分类的工作中。然而,对于通用的生成任务,它们的表达能力还不够强。生成人类水平的写作或者代码,仍只是一个梦想。

浪潮 2:规模竞赛(时间为 2015 年到今天)

谷歌研究院的一篇里程碑式论文(Attention is All You Need)描述了一种用于自然语言理解的新神经网络架构,称为 transformers,可以生成质量上乘的语言模型,同时,具有更高的可并行性,需要的训练时间也大大减少。这些模型是少数的学习者,可以相对容易地针对特定领域进行定制。

当然,随着模型越来越大,它们开始提供人类的水平,然后是,超人的结果。从 2015 年到 2020 年,用于训练这些模型的计算量增加了 6 个数量级,其结果在手写、语音和图像识别、阅读理解以及语言理解方面,超过了人类性能的基准。其中,OpenAI 的 GPT-3 脱颖而出:该模型的性能比 GPT-2 有了巨大飞跃,在从代码生成到冷笑话写作的任务上,提供了诱人的 Twitter 演示。 

尽管有所有基础研究领域的进展,这些模型并不普遍。它们体积大、运行困难(需要 GPU 协调),不能广泛使用(不可用或仅有封闭的测试版),而且作为云服务使用的费用昂贵。但是尽管有这些限制,最早的生成性 AI 应用开始进入战场。 

浪潮 3:更好、更快、更便宜(2022 年开始)

计算变得更便宜。新的技术,如扩散模型,缩小了训练和运行推理所需要的成本。研究界继续开发更好的算法和更大的模型。开发者的权限从封闭测试版扩大到了开放测试版,或者在某些情况下,开放源代码。

浪潮 4:杀手级应用出现(现在)

随着平台层的稳固,模型继续变得更好、更快、更便宜,以及模型的访问趋向于免费和开源,应用层的创造力爆发时机已经成熟。

就像手机通过 GPS、相机和随身连接等新功能,释放了新类型的应用一样,我们期待这些大型模型能够激发新一波生成性 AI 应用。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了一个市场缺口,我们预计:AI 领域的杀手级应用也将出现。比赛正在进行。


市场格局 

下面是一个我们制作的示意图,描述了将为每一个类别提供动力的平台层,以及将建立在这些平台层上的潜在应用类型。

……

本文剩余内容的主要摘要如下:

1,红杉资本认为,这些平台层上的生成式AI的潜在应用类型是什么?哪一些是让红杉资本感到兴奋的应用?

2,生成式AI的应用会有一些什么特点?如在交互模式方面、形成因素方面、具有可持续性的品类领导者方面、障碍和风险方面等等。

3,目前,我们正站在生成式AI的哪一个阶段?时间表和进度条会如何发展?


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为什么生成式AI这么火?OpenAI刚刚被曝估值已接近200亿美金

“生成式 AI 提醒我们,很难做出有关于人工智能的预测。

十年前,传统观点认为:人工智能首先会影响体力劳动;然后,是认知劳动;然后,也许有一天它可以做创造性工作。

现在看起来,它会以相反的顺序进行。”——Sam  Altman

现在,生成式 AI 在美国投资界有压倒式的火热,我想给大家写一下这个领域的前世今生。


(一)

差不多是在七年前的这个时候,特斯拉创始人埃隆.马斯克和 YC 的前总裁萨姆.奥特曼等六个人,一共出资 10 亿美金,创建了一个人工智能公司 OpenAI。

但是大家都不知道 OpenAI 要干什么。

差不多大概又过了三年半,萨姆宣布抛弃 YC,正式出任 OpenAI 的 CEO。但是大家仍然不知道 OpenAI 要干什么。

萨姆在一些场合,简单地提及了他为什么要去帮埃隆实现 OpenAI。大概意思如下:

萨姆在 28 岁这一年,突然意识到人类不是独一无二的。因为很快,计算机就能复制他大脑。就某些方面,人类可能还有些特殊性,比如创造力、灵感、感受情绪的能力,但计算机,很快也会有自己的欲望和人生目标。

萨姆当时的原话如下:

“当我得知智能是可以被模拟时,我就不再认为人类有什么独特性了。而且相比于人类,机器还有很多优势——人类在输入和输出方面太慢,每秒只能学习两个 bit 数据。但对于计算机,这简直就是慢动作。”

2003 年,瑞典哲学家尼克.博斯特罗姆曾提出过这样一个著名假设:

如果你对一个全能的人工智能下命令,要求它制作尽可能多的回形针。那么在没有其他指令的情况下,它会耗尽地球上所有资源来制造回形针——包括你、我身体里的原子。

换句话说:AI会变得无比强大,但是它没有人类的价值观。

于是,为了帮助全人类做战略防御,萨姆决定和马斯克一起创立 OpenAI。

他们模拟的敌人,就是谷歌旗下的 DeepMind,因为如果世上只有一个 DeepMind,那么假设有一天 DeepMind 出了问题,也许就会出现一个不朽的超级独裁者。这个独裁者会杀光所有竞争对手的研究人员,就像修改一个程序的 Bug 一样。

而 OpenAI 的第一个任务,就是要从谷歌和 Facebook 等营利性巨头公司手里夺取 AI人才和研究人才。


(二)

不过,OpenAI 也有自己的问题。

因为它的出发点是完全“防御性”和”利他性”的,因此,没有人知道它自己想要什么——它的欲望是什么?(尤其是在威胁没有发生时)。

这就像是一个创业者,宣告天下说TA要创业了,但是TA整个行为方式却是在“带发修行”一样。

对啊!他们募集了 10个亿,雇了一支由 30 名研究人员组成的强大团队。但是他们自己想干嘛呢?

埃隆.马斯克后来提出了一个策略,如下:

最好的防御方式,就是让尽可能多的人拥有人工智能。因为,如果每一个人都有 AI 的能力,那么就没有任何一个人或一小部分人可以拥有 AI 的超能力。 

听上去有点儿Web3的去中心化的意思。

OpenAI 的第二个问题是:它需要很多很多钱,用于支付各种成本,而且顶级人才通常要股票期权,如果 OpenAI一直是一家非盈利公司,它如何从谷歌、Facebook手里抢到这些人才呢?

为解决这个问题,2019年OpenAI宣布重组公司结构——母公司为非盈利组织,子公司为盈利性公司,然后,开始采用“盈利上限”模式,即:

把早期投资者的回报,限制在其原始资本的 100 倍,以防止投资者驱动公司只关注利润。并且后面的投资者,回报上限只会更低。

去年年底,萨姆在和美国媒体透露这段历史时说道:

“我们在这个问题上进行了非常艰苦的斗争,因为我们知道,如果你真的制作了 AGI,基本上就像按下了一个按钮(水龙头),然后说出,你希望公司能够赚多少钱。”

几乎就在OpenAI 定下“盈利上限”模式的 2019 年 3 月,萨姆宣布卸任 YC 总裁,正式出任 OpenAI 的 CEO。

同年 7 月,OpenAI 接受了微软的 10 亿美金投资。

(三)

其实萨姆上面这句话,也为后来 OpenAI 深不可测的公司估值埋下了伏笔。

根据美媒刚刚曝出的消息:在去年的时候,OpenAI 的估值就已经接近于 200 亿美金(当时,红杉资本、老虎环球、A16z 从 OpenAI 几个老股东手里以这一估值买下了公司老股)。

一举击败 Grammarly,成为目前全球人工智能领域由自然语言 AI 提供支持的估值最高的公司。

此外,这批投资者对 OpenAI 的估值定价,是其远期销售额的 500-800 倍。因为埃隆提出的策略是——“让尽可能多的人拥有人工智能”,也就是说,OpenAI 会出售自己 AI 产品的许可。

接下来的故事,就是过去几个月大家看到的了。

今年 4 月,OpenAI 发布了自己开发的机器学习模型 Dall-e 2,专门用于从自然语言描述中生成数字图像。

7 月,OpenAI 正式开卖 Dall-e 2 的图像生成软件许可。其他创业公司可以通过购买这个许可来推出服务。

由此,Dall-e 2 正式掀开了硅谷这些机器人生成的艺术作品,在社交媒体上的一场 AI 生成艺术盛宴。


(四)

不过,让 OpenAI 始料未及的是:

实际上从 7 月开始,以及过去几个月里,整个硅谷和欧洲都出现了几家被疯狂关注的生成式 AI 公司,如下:

1,OpenAI 的 DALL-e 2:

2,Midjourney:7 月 12 日公测,8 月已经盈利,用户用 Discord 机器人命令通过 Midjourney 来创建艺术品,团队由 Leap Motion 的联合创始人 David Holz 领导,商业模式是使用免费增值业务模式。

3,Jasper AI:今年夏天融资时估值超过 15 亿美元。

4,Stable Diffusion:一个类似 DALL-e 2 的文本到图像创建平台。

5,Stability AI:英国公司,创始人是前对冲基金经理。与 OpenAI 不同,其利用开源 AI 技术,这也是他向客户和投资者推销的重点。8 月,该公司融种子轮时估值为 1 个亿,9 月跃升为 5 亿,上周一,宣布公司估值为 10 个亿。两个月内估值从 1 亿跃升到了 10 亿美金。

6,谷歌和 Facebook:扎克伯格刚刚秀完了自己的肌肉——公司“利用 AI 迅速生成视频”的能力,但目前不清楚这些大公司是否会将这些能力商业化。

需要注意的是:以上,公司 3 使用的技术是 OpenAI 的 DALL-e 2。

但让 OpenAI 意想不到的是:开源 AI 软件的兴起——尽管 OpenAI 在发布了 Dall-e-2 后激发了互联网的想象力,但之后公司 4——Stable Diffusion 的突然出现,让 AI 世界大吃一惊。通过使用 Stable Diffusion,包括 Stability AI 和 Runway 在内的初创公司,已经为他们的客户开发了内容创建工具。

而公司 5——Stability AI,其实已经激怒了很多 AI 初创公司和投资者,因为他创始人的一些言论,极端的如把自己描述成为是 Stable Diffusion 的“背后公司”。

真实情况是:Stable Diffusion 在 2021 年由德国学术研究人员和现视频编辑应用开发公司 Runway 的研究人员 Patrick Esser 创建并发布。包括 Runway 现在也在用 Stable Diffusion 的技术来为自己客户开发工具,并且 Runway 还捐赠了计算能力来制作 Stable Diffusion 的第一个版本。

然后,Stability AI 曾在今年早些时候联系 Esser ,并提出捐赠计算能力以进一步改善 Stable Diffusion 的想法,并因此提高了后者软件对文本的理解以及它可以生成的图像质量。

但这并不意味着它是 Stable Diffusion 的“背后公司”,并且实际上,其他创业公司也可以用 Stable Diffusion 的能力来卖类似的图像生成产品。

Stability AI 的 CEO 因此已激怒一些研究人员,并到处把自己与 OpenAI 做对比。

根据美媒的报道:为了应对竞争,目前 OpenAI 正与微软秘密洽谈新一轮的融资,如果成功,OpenAI 的估值可能又要跃升。


(五)

最后,上周其实是生成式 AI 的突破时刻。

除了有一堆公司融资新闻外,投资界的各大思想家也纷纷发表了自己对这一领域的看法。

我最喜欢的是下面这两段阐述。来自 Midjourney 的大卫.霍尔茨:

“我们不认为这真的是关于艺术或者制作深度伪造品,而是关于——我们如何扩展人类的想象力。因为当计算机的视觉想象力,比 99% 的人类更好时,这意味着什么呢?

这不意味着我们将停止想象。汽车比人类快,但不意味着我们停止了步行。当我们在很远的距离上移动了大量东西时,我们需要飞机、轮船或汽车。因此,我们将这项技术视为是——‘想象力的引擎’。”

以及,来自于萨姆.奥特曼的这一段话:

“生成式 AI 提醒我们,很难做出有关于人工智能的预测。

十年前传统观点认为:人工智能首先会影响体力劳动;然后,是认知劳动;然后,也许有一天它可以做创造性的工作。

现在看起来,它会以相反的顺序进行。”

但就像为何我用了如此长的篇幅来讲 OpenAI 的诞生故事一样,我有一种不详的预感:

因为你知道:当一个有超能力的东西出现时,也许类似《指环王》的故事就要上演了。

相关阅读:如此简单的一个企业级应用Grammarly,估值高达130亿美金


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A16z的预测:将改变生物技术和医疗保健的 16 大趋势

以下是美国顶级风投机构A16z的预测:在后疫情时代,将驱动改变生物学、医学和医疗保健的 16 大趋势。

需要注意的是:2020年3月疫情爆发后,美国FDA发布了允许远程医疗或通过远程医疗进行某些临床结果评估的具体指南。之后仅用了1个月时间,美国就达到了 40% 的远程医疗使用率。

A16z 写在这 16 大趋势之前的话:

“新冠疫情,凸显了我们医疗系统中许多破损和僵化的方面,但整个生物生态系统,在很多方面,都做出了英勇而快速的反应。我们已经进入有史以来最伟大的创新时期之一,因为生物和医疗保健以令人难以置信的敏捷性和速度,适应并采用了新技术和新方法。

2020年之后,有关于生物和医疗的很多东西,将永远不会再有相同的面貌。”

本文摘取自我知识星球第 191-193 课的部分内容。以下是我的翻译简写:


第 1 大趋势:患者数据,超出了EHR(传统电子健康记录)。

我们终于到达了一个临界点,即:在传统电子健康记录(EHR)之外生成的患者数据,将比传统电子健康记录生成的数据更有价值。

在家中诊断,虚拟诊所,患者报告的结果,远程患者监测,社会决定因素……等等所有这些,都有助于对患者健康进行更全面和纵向的了解,进而将导致更精确的药物研发临床研究,更好地承保基于价值的护理的风险,等等。

或许最大的机会在于:彻底颠覆整个护理交付的范式——利用这些连续数据流的新兴的在线优先的护理模型,可以使我们对由病人主动接触的依赖,到以他们希望的方式真实地与他们会面。

第 2 大趋势:传染病方面的诊断和治疗,将再次吸引投资资金。

过去几年许多制药公司远离传染病项目,部分原因是一个困难的商业现实:

在慢性病治疗中,患者通常可能服药多年,但传染病项目不同,许多抗感染的疗法只需服用一个短期疗程,且药物开发商不会因制造出更好的疗法使患者避免住院或进ICU而获得“声誉”。

但此次大规模的疫情,使这些权衡成为公众讨论的焦点,也凸显了不受控的传染病对世界影响的规模。

许多科学家担心:日益严重的抗生素耐药性危机,将成为我们下一个大流行病。随着做好准备的必要性变得非常明显,各国政府也通过合同和激励措施加大了力度。

第 3 大趋势:虚拟护理成为第一类物件。

我们的医疗系统用了10年,才达到个位数的远程医疗使用率,但在疫情开始之后,只用了1个月时间,就达到了40%的使用率。

2020年最初的虚拟医疗浪潮,主要是围绕着交易性的、低急性的服务。现在,我们将开始看到:它被编织成为一套更为广泛的护理模式,覆盖整个急性病谱。

这种数字健康成熟的结果,将改变各种新的患者/临床医生、供/需动态。

传统医疗服务提供者的竞争将不再仅仅是本地性的。全国性的、虚拟优先的医疗服务提供商,将能够跨越州界,在一天中的任何时间接触到患者。

第 4 大趋势:(…)将会有自己的操作系统。

长久以来,我们一直在与过时、笨拙的医疗IT软件产品作斗争。但很快,我们就会让整个患者群体主要通过在线优先的护理模式进行治疗。

这些模式,将由专门为虚拟优先参与、基于价值的商业模式和以患者为中心的体验,构建的新型技术操作系统提供支持。

而这些新公司需要的基础设施工具是:想一想,由 Okta 和 Plaid 来处理患者的数据,由 Shopify 来建立覆盖全国的数字诊所,由 Instacart 来进行最后一公里的医疗产品配送。

当这些数字医疗公司整合到传统的医疗价值链中,并实现真正的规模化时,传统医疗机构将需要对其服务模式进行现代化的改造(否则,就会灭亡)。

而随着时间的推移,将推动这种现代技术堆栈注入到传统系统中。

第 5 大趋势:生物技术已进入工业时代。

由于生物学的复杂性和未知数,药物发现可能是高度定制的手工过程。但现在,新一代工业化生物平台已准备好实现“即插即用”药物,或是利用共同基础并重复使用可编程组件的新疗法。

例如,Moderna成立于2010年,但这家公司的首个获批产品是COVID-19 mRNA疫苗,其开发速度空前。

第一种疗法代表了一长串其他疗法的蓝图,这些疗法将受益于相同的潜在创新。随着像这样的平台生物技术公司不断走向成熟,它们将对药物发现的时间表产生巨大影响。 

这在生物技术的几乎所有领域都如此:小分子发现、蛋白质工程、基因组编辑、基因传递、细胞治疗等等。

第 6 大趋势:Illumina for X。

即将到来的一批工具,将使我们能够以经济实惠的方式全面阐明生物学的新方面,就像 Illumina(指:基于测序和阵列的遗传学解决方案)对 DNA 所做的那样。

我们已经知道:蛋白质、代谢物、DNA、RNA和细胞中的许多其它成分,都以复杂、动态、甚至是空间调节的方式相互作用。

我们还知道,它们在疾病中会变得失调。新研究工具将使我们能够以更高的精度和更低的成本来研究生物学,这对基础研发来说非常有价值,对未来我们能够更好地诊断、调节和干预疾病来说,也非常有价值。

这将导致一波又一波工具的发展,使我们能够以现在几乎无法想象的方式,量化生物学、健康和疾病。

……

需要大家到我的知识星球阅读剩余的 10 大趋势。星球用户请翻阅之前的第 191-193 课。


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被羞辱了的孙正义和愿景基金

我对孙正义的全部兴趣,其实只有一个:

愿景基金背后,是孙正义对人类的300年构想。也就是说:如果以我们现在所在的2020年为例,它其实是在要求一个生活在1720年的人,以300年的增量,来预测今天。

这听上去就很荒谬。

但这不仅仅是孙正义的构想,他还有追求这一构想的“方法”。换句话说:孙正义实际上已经是人类几百年来少有的能够对技术与社会的未来产生“全球性影响”的决策者之一。

鉴于软银在中国投了这么多公司,包括今日头条、滴滴出行、商汤科技等,以及软银集团最近大事频发,我觉得终于到了一个时间点,可以给大家厘一下孙正义、愿景基金以及软银集团。

(一)

第一,愿景基金其实不是一支基金。它实际上是软银的一种极端融资工具。并且为此,孙正义已经欠下了巨额债务。请看下图:

在愿景基金的资本结构里软银以股权形式,出资了331亿美金。

而在沙特阿拉伯的450亿美金中,有275亿,是软银的借款(Debt)。
阿布扎比的150亿中,有92亿,是软银的借款。

其它投资者(包括苹果公司等)的55亿中,有34亿,是软银的借款。
也就是说:愿景基金的总债务达到了约400亿美金。此外利息部分,请仔细看:

一个由40%的债务,和60%的股权组成的资本结构。

其中,优先股形式的债券,约占400亿,在愿景基金12年的期限里,票面利率是7%。也就是说:光光利息这一块,每一年,愿景基金要支付的利息就高达28亿美金。

总结:孙正义做的不仅仅是投资公司。

因为投资人永远是“被动”的,投资人可以拍桌子可以大喊大叫,但创业者听不进去。而愿景基金从一开始,就是一个非常主动的、要引领方向的、有强烈孙正义个人“商业意志”的东西。

这一商业意志是指:

孙正义相信人工智能将改造所有行业。为此,他需要一大笔钱,拼凑出“致力于这一目的”的一批公司。最终,这些公司可能会以某种方式合并,形成一个接管人类所有生活场景的人工智能生态系统。

很少有这样无所畏惧的人。

因为像愿景这样的结构,虽然能够帮孙正义快速融资,但也决定了它有点像一个危险的经营实体,其背后的巨大隐患即:孙正义的债务负担是可控的吗?


(二)

第二,这不是孙正义第一次玩类似“企业并购债务性融资”的东西。

2016年7月,当孙正义拿下愿景基金人工智能系列投资组合拳中最好的标的之一——英国芯片设计商ARM,就是软银以股份作为抵押、借贷进行的大型收购。

让我们来回顾一下历史。

2016年中,ARM的CEO西蒙.塞加斯与许多人一起,被邀请前往孙正义在美国的庄园。当塞加斯坐下来吃饭时,他不知道这是他一生中最重要的事件之一。
他原本想:可能会从孙正义手中拿到一些业务。比如说,软银同意把ARM的芯片植入到软银电信业务销售的手机里。

但当他和孙正义谈起人工智能以及ARM可以把一切连网时,孙正义明显变得激动起来。他施压道:“如果不考虑钱的问题,你的技术可以造多少台设备?”

ARM是一家上市公司,塞加斯从未被要求以这种方式思考。他的眼神,突然变得十分宽广。

几天后,他接到了东京的电话。孙正义要马上见他和ARM的董事长斯图尔特.钱伯斯。这个时候,后者正在土耳其海岸附近的一艘游艇上度假。

但孙正义想等。

他派出私人飞机去接塞加斯;另一方面,说服钱伯斯把船停在东地中海岸。

接下来的一切,就像电影《007》:

当塞加斯降落在土耳其马尔马里斯村附近的一个小型飞机跑道上,两名保安把他抱了起来,送往一家餐馆,而餐馆里的客人早已被清空。“一切都是超现实的。”塞加斯后来告诉美国媒体。

最后,软银以320亿美元的价格收购了ARM,比ARM的市值整整溢价43%,并且,这是一项“全现金”交易。

孙正义只用了两周,结束交易。在后来他展示给愿景基金最大LP——沙特阿拉伯的融资PPT中,ARM成为了一切的底层。

需要注意的是:这一交易早于愿景基金组建之前。

之后,应愿景基金LP要求,孙正义把部分ARM股份,转卖给了愿景基金。而这一交易,也被视为是愿景基金/孙正义人工智能系列组合拳中最好的交易之一。

孙正义狮子座,做事不喜欢拖沓,思维的世界里是一片草原。

收购ARM的过程,也清楚勾勒了他的投资风格:

知道自己想要什么,然后,为此付出代价;永远不值得在细节上迷失;以及,无论使用什么手段,他的要求都是交易。

紧接着很快,孙正义就在硅谷心脏展开了全面的闪电战。

(三)

第三,”公共市场的风险,现在是由风险投资机构在承担,而不是创业公司。能力越大,责任越大,这是一个全新的世界。”

需要注意的是:

如果我们把愿景基金的影响力,与美联储做一比较,那么,就类似于本.伯南克或是珍妮特.耶伦,用宽松的货币充斥市场,孙正义也使全球的创投世界,出现了扭曲、失衡,以及通胀的幽灵。

孙正义的每一笔投资,都在一亿美元或以上,持股比例在20%至40%之间。

一般来说,传统晚期投资者都会非常注重财务指标,但孙正义的风格,截然不同。他愿意先于财务指标做出巨大赌注。甚至,他都不在乎“市场”是否准备好了。

愿景基金引发了美国资本圈的全面紧张。

为防止软银一统硅谷,2017年底,美国排名第一的投资机构——红杉资本被迫应战,传出其正计划募集超大基金的消息。

但几个月之后,红杉就失去了自己的公关总监。

孙正义挖走了红杉历史上第一位首席沟通官,让安德鲁.科瓦克斯来帮他向美国公众解释愿景基金每笔超大交易背后的思想。

红杉第一位首席沟通官安德鲁.科瓦克斯

实际上不止是红杉,几乎美国所有的Old-Guard风投,都被迫卷入了与软银的战斗;而硅谷的创始人们则惊慌地发现:只要软银进入某个细分行业,这个领域创业公司的创始人就会发现自己特别缺钱(需要融资)。

2018年,全美国VC的总投资额是1320.9亿美金,软银,一个基金就达到了近1000亿。而愿景基金,还只是软银系列复杂投资和控股公司中的其中一员。实际上,软银还在亚洲推出了以愿景为蓝本的其它基金,包括SoftBank Venture Asia等。

但与其说孙正义是一级市场“通货膨胀”的始作俑者,倒不若说,孙正义只是抓住了时代潮流的那只最大鲨鱼。

如果你不在硅谷,你很难看清事情的全局:

2015年下半年,美国VC开始大规模地喊——“冬天要来了”。2016年,冬天真的来了:这一年,美国的VC投资速度放慢、公司估值下降、公司烧钱率大幅放慢。也就是说,美国的VC收手了。

但就在这个时候,大量外国资本冲了进来(包括中国资本),一下子就把美国VC收手的资金缺口给补上了。

泡沫,没有破裂。实际上,泡沫不仅没有破裂,钱还多得要“满”了出来:

2016年底,红杉与YC的掌门人——罗洛夫.博塔与萨姆.奥特曼——双双坐在斯坦福做了一段演讲。他们说:

“硅谷现在最大的问题,就是有太多钱涌入到高科技创业公司。而一些创业公司,本是不该继续存在的。他们继续存在,也把人才误导到了错误地方进行囤积。科技行业会变得更好,如果最弱的公司没有得到那么多钱。”

五个月后,Upfront Ventures的合伙人马克.苏斯特则干脆抛出了一个预测——“全世界的钱都会涌向硅谷,只要特朗普不干出什么蠢事。”

这一年,正好是愿景基金组建的年份,也是特朗普正式就任美国总统的第一年。

那么,这些钱涌到硅谷来做什么呢?

越来越多的私人公司不愿意上市,转由巨大的晚期私人融资轮代替——这在硅谷,早就是一个明显的信号。

而这也正是红杉募集超大基金的另一个重要原因:更多现金,将能够帮助它把投资重点,从早期和成长型投资转向“IPO 前的融资”。

引用红杉、A16z的LP——TrueBridge Capital的联合创始人埃德温.波斯的一句话作为结尾:

“投资行业正不断变化,风险投资者正试图找准自己的位置。公共市场的风险,现在实际上是由风险投资机构在承担,而不是创业公司。能力越大,责任越大,这是一个全新的世界。”

(四)

第四,但用极端融资方式成为全球最大晚期投资基金操盘手的孙正义,也不是不可阻挡的。

经济低迷、地缘政治危机、政府监管机构等等,都可能颠覆他的最佳计划。

孙正义面临的第一个政治风险,就来自美国政府。

根据美媒报道:

软银把ARM部分股票转让给愿景基金的计划,至少最早截至去年底,还没有被通过,因为还在接受美国审查外国收购交易是否构成潜在国家安全风险的CFIUS机构的审查。

(是的,CFIUS不仅仅针对中国)

而在软银大笔投资了Uber两年多之后,甚至Uber都已快上市一年,但最早截至去年底,软银还没有拿到它在Uber公司的两个董事会席位。(也是因为CFIUS的审查)。

当然,作为一个投资人,孙正义还非常有可能赌错。

“也许会犯错,也许会支付过高的价格,但这些,都不是重点。”曾任富达亚洲增长伙伴负责人、阿里巴巴与软银的一位早期投资者在接受美国记者采访时称:

“孙正义把整个事情看作是一个战场,如果必须牺牲掉几只爪子。那就这样吧。一些交易,将成为被吃掉的棋子。”

(五)

第五,不过,如果牺牲掉几只爪子不是问题,目前看,什么是孙正义面临的真正问题呢?

需要注意的是,愿景基金的投资组合非常注重交通运输、物流以及房地产等与“现实世界”接轨的公司。这揭示出了孙正义面临的第一个真正问题,即:

科技化“传统行业”,与过去的科技化“软件行业”,是不一样的。这个时候,拥有压倒性的资金优势还有那么大作用吗?

因为在过去的那一拨创业浪潮里,最关键的要素,其实是“市场”,大规模的资金优势,能够帮创业者快速获得市场规模,而不用受太多物理成本的限制。但自2016年开始,全球实际上已进入第三波互联网浪潮,当科技下沉到传统行业,利润率就成为了问题。

换句话说:如果最终,愿景基金的大部分投资都不是科技公司,那么,至少就资本回报率而言,愿景基金的盈利能力,将承受巨大压力;甚至,整个基金的生存能力,都将承受巨大压力。

孙正义面临的第二个真正问题是:

去年9月,当大家看《独角兽清算开场,WeWork上市给所有公司敲响警钟》时,有多少人注意到了WeWork命运的真正转折点?这个转折点是:愿景的LP们包括沙特阿拉伯,对投资更多房产项目,犹豫不决。

这直接导致了孙正义撤回160亿美金的承诺。转而,软银用自己的钱,投了20亿美金。由此,WeWork的现金流整整少了140亿。

换句话说:如果完全由孙正义决定,WeWork可能根本不需要去IPO(它可能也没准备好)。WeWork本来可以用这笔钱,继续走同样的路,哪怕估值要低很多。

这很可能就是当时的一种实际情况,即:WeWork实际上没有准备好IPO,但是又没有其它融资渠道,于是迫不得已下,匆匆忙忙把公司包装一番,推向公开市场。结果,美股破发,故事转了180度的弯

而孙正义与WeWork的创始人亚当.纽曼,也双双被羞辱了。

愿景基金的转折点,其实是在孙正义给了沙特阿拉伯“否决权”时成立的。沙特作为基金最大LP具有“否决权”的这一愿景基金的基本结构,也意味着:孙正义的个人商业意志,永远无法实现。

而这也正是为什么:

当今年2月,美国亿万富翁、对冲基金经理、激进投资者保罗.辛格强势进场,我觉得故事开始变得如此好玩的原因。

保罗.辛格,今年76岁,因旗下“埃利奥特管理公司”对不良债务的投资又被称为是——“秃鹰投资者”。

他认为:相比拥有的资产,软银的股价被严重低估了。在宣布已入股软银集团近30亿美金之后,保罗表示将协助孙正义做好软银集团的治理工作。

而两者的分歧仅在于:1)要不要出售软银手上的阿里巴巴股份?2)软银要不要直接控制愿景基金?

(六)

第六,这里插个题外话,到底怎么做投资才能够带来超额回报呢?

下面观点,引用自硅谷的顶级风投Benchmark Captical的前合伙人安迪.雷切莱夫的《风险投资经济学解析》一文:

1,前20家的VC机构,创造了整个VC行业超过95%的总体回报。

2,一个基金超过80%的回报,都由其20%的项目带来。而这20%的投资回报必须在5年10倍以上,才能带来超过15%的年收益回报(LP对VC的一般要求)。

3,你要与众不同。

风险投资产生回报的唯一方法,就是冒险。实际上,投资行为可以通过矩阵的两维来描述。

第一个维度,你可能对也可能错。而在另一维度,你和大家一样或你与众不同。

那么很明显,当你错的时候你不可能赚钱,但大部分人不知道的是:如果你对了,或与大家观点一致,你不可能赚大钱,因为机会已经太明显。

所以赚大钱的唯一方式是:你是对的且与众不同。但这很难,因为当你投资时,你只知道你和别人不一样,但你不清楚自己是对还是错。

Again,带来超额回报的唯一手段,就是与众不同且判断正确。但当你投资时,你只能做到与众不同,你不知道自己是对还是错,但是如果你想的和大家一样,那么你肯定带不来超额回报。


(七)

第七,孙正义命运改变的迹象。

2月中,本是愿景基金在一系列困境中复苏的时间点。

这个时间点,孙正义等待已久的Sprint与T-Mobile合并案终于获批;这个时间点,Uber的股价开始飙升(虽然仍比发行价低了约24%);这个时间点,保罗.辛格入股软银近30亿美金的股票,软银市值为此暴涨了60亿美元以上,孙正义的个人股票市值也上升了10亿美元以上。

并且,埃利奥特管理公司还向孙正义提出了一系列建议,包括:希望软银回购200亿的股票以提高软银股价,方式是减持对阿里、Sprint等的投资。

  • 希望软银提高董事会的独立性与多样性;
  • 希望软银成立特别委员会,以审查愿景基金的投资程序。(软银已经批准,这意味着:软银集团正朝着更大的责任制迈出一步)。
  • 希望愿景基金提高透明度,如进一步披露股权规模或进行投资时的公司估值。
被称为“秃鹰投资者”的保罗.辛格

2月中,孙正义在收益简报中称:他同意保罗提出的有关回购股票和提高股价的观点。

但是对其他建议,他表示不那么接受。这些建议是:出售更多的阿里巴巴股份,以及控制愿景基金。

(八)

第八,3月全球疫情肆虐,孙正义的“坏运气”再次一泻千里——

尽管疫情的突然发生与孙正义的投资决策无关,但因为愿景基金很大一部分投资组合业务,都与“现实世界”相连,全球疫情重创愿景基金。

路透社的一项分析显示:愿景基金一半以上的资金,都投向了那些遭受病毒影响,或是在疫情爆发前就已表现出压力的创业公司。

此外,由于病毒,软银股票自2月下跌了50%以上。曾因为埃利奥特管理公司入股拔高的软银股价收益,也因为疫情统统灰飞烟灭。

随后,软银股票出现反弹,但因为公布了二季度亏损,软银股价再次应声下跌。

甚至,软银集团的股价还闹出了这样的笑话——在最近的某个时刻,它在阿里巴巴所持的股份价值,比整个软银集团的市值还要高。

孙正义终于同意:出售约410亿美金的资产(包含出售部分阿里股票),以抬高软银股价,并拯救愿景基金投资组合的资产负债表。这比保罗的提议,还多出了200亿美金。

颇具讽刺的是:这个时候,如果孙正义对市场大喊一声,他决定放弃愿景基金,那么软银的股价可能马上就会上涨,根本不需要动用这么多资源。

但是,孙正义丝毫没有动摇的迹象。

这位亿万富翁对于自己的信仰,似乎没有受到市场一丁点儿的影响。

4月中,软银发布2019年财报:受愿景基金拖累,2019年软银集团亏损880亿人民币,愿景基金的亏损则达到了约1162亿人民币。

尽管愿景基金投资组合公司的许多问题,在疫情大流行之前就已出现,但因为疫情导致的经济崩溃,毫无疑问进一步暴露了孙正义所采用战术的极高风险。这一策略即:将巨额资金投入到未经证实的公司,以期望他们能在新的大市场中独占鳌头。

“在战术上,我有遗憾。”孙正义在接受媒体采访时称:“但从战略上讲,我没有变化。”

也许孙正义的战术反思还应该包括:不要在美国资本圈树敌太多。

(九)

第九,愿景基金是一个PE,观察期为10-12年,尽管愿景基金让很多人大失所望,但要说“孙正义已经失败”,现在还为时尚早。

换句话说:软银的下注是否合理,目前看,仍是一个开放性的问题。那么,接下来的故事会如何发展呢?有两种可能:

第一,做着做着,孙正义自己不想做了。或者,孙正义在保罗.辛格的劝说下,逐步放弃愿景基金。这也是市场希望看到的。

第二,某个时间点,事情突然向另外一个方向飞去。

因为创业公司只要能活过低迷期,复苏,就可能随之而来。而愿景基金,仍有一些投资亮点(尽管很少),

包括:字节跳动和短视频TikTok;订单激增的韩国电商Coupang;年初股价已上涨一倍的中国平安好医生;刚刚同意让三星生物生产潜在冠状病毒治疗药物的生物技术公司Vir Biotechnology。

最后,也许生活的真相,就是曲折多变。以及,你永远不知道什么是悲剧,什么是喜剧。

此次疫情,也很可能带来的一种结果是:最终,加速了地球上更多机器人的出现,以及,对所有的AI企业,成为一个大的时间“推进”节点。因为所有的经济大衰退,都会提高自动化的程度和数字化进程。

(这将有利于孙正义)。就像布鲁金斯学会大都会政策计划的高级研究员兼政策主管马克.穆罗,最近对疫情影响做出的一个预测:

“任何与新型冠状病毒相关的衰退,都可能带来‘替代性劳动’的自动化高峰。这一次危机的潜在规模,不仅会让我们失去很多工作,还会带来新一轮更大的结构性变化,无论是对技能的需求,还是劳动力市场。我们可能会跳回到一个由技术驱动的结构性变革时期,它可能会突然插入新的技术平台,而这些平台,将会改变并真正地改变过去我们认为的一些Normal的状态。