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自助廣告服務(wù)“集體錯(cuò)過(guò)”DeepSeek后頂級(jí)VC的反思：顛覆性創(chuàng)新需全新投資模式
一手掌握市場(chǎng)脈搏
“我在一年多前找了三撥人，想通過(guò)他們找梁文鋒（DeepSeek創(chuàng)始人）見(jiàn)面，但都被拒絕了。拒絕見(jiàn)面的理由大概就是，認(rèn)為我們沒(méi)有創(chuàng)新精神，道不同不相為謀。”
“那我的待遇比你‘好點(diǎn)’，因?yàn)樾酒懔Φ木壒剩腋鶧eepSeek的人有過(guò)交流和后續(xù)溝通?！弊鳛閷Ｗ⒂谛袠I(yè)和領(lǐng)域的投資者，璞華資本管理合伙人陳大同緊接著打趣說(shuō)道。
在這場(chǎng)聚焦未來(lái)產(chǎn)業(yè)和青年科學(xué)家的活動(dòng)上，AI大模型技術(shù)和DeepSeek，不可避免地成為眾人討論的核心。
作為中國(guó)頭部VC的掌舵者，當(dāng)劉芹說(shuō)出自己的投資憾事時(shí)，投資圈集體“錯(cuò)過(guò)”DeepSeek的遺憾情緒，又一次在會(huì)場(chǎng)這個(gè)狹小場(chǎng)域中彌散開(kāi)來(lái)。
近年來(lái)鮮少在公眾視野露面的元禾璞華合伙人陳大同，也出席了這場(chǎng)大會(huì)并參與對(duì)談。
哪怕跟DeepSeek有過(guò)深度溝通，但陳大同依舊認(rèn)為，作為元禾璞華這類性質(zhì)的基金，也很難投進(jìn)DeepSeek，原因是基金和項(xiàng)目模式相差太遠(yuǎn)，對(duì)于目前的風(fēng)險(xiǎn)投資來(lái)說(shuō)，沒(méi)有產(chǎn)業(yè)落地和商業(yè)模式的DeepSeek很難成為投資標(biāo)的。
在陳大同看來(lái)，AI將對(duì)全球產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生巨大影響，但當(dāng)前的資本結(jié)構(gòu)可能無(wú)法有效支撐這種顛覆性創(chuàng)新范式，因此他呼吁建立新的資本結(jié)構(gòu)以支持前沿科技的發(fā)展。
北創(chuàng)始管理合伙人鄧鋒則相對(duì)樂(lè)觀，“我們確實(shí)錯(cuò)失了，但也不覺(jué)得這個(gè)后悔或者難受”。
鄧鋒看好具有商業(yè)思維的青年科學(xué)家、早期投資人與企業(yè)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合，并指出AI的應(yīng)用落地、數(shù)據(jù)獲取及與其他垂直領(lǐng)域的結(jié)合是未來(lái)投資的重點(diǎn)。
有關(guān)AI技術(shù)本身的討論，是這場(chǎng)前沿科學(xué)交流會(huì)的核心議題，其中之一便是推理能力。當(dāng)人們看著Deepseek是如何拆解問(wèn)題的，都會(huì)相信它是在“深度思考”。
“強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓大模型學(xué)會(huì)思考是自然而然的事，因?yàn)榧夹g(shù)已經(jīng)到了臨界點(diǎn)。”美國(guó)普林斯頓大學(xué)人工智能創(chuàng)新中心主任王夢(mèng)迪說(shuō)。
在DeepSeek-R1模型問(wèn)世前，她的團(tuán)隊(duì)用4張GPU訓(xùn)練出具備深度思考能力的32B大模型，全球范圍內(nèi)也有許多團(tuán)隊(duì)在推動(dòng)這一進(jìn)程。在她看來(lái)，DeepSeek的出現(xiàn)是一種必然。但在一年前，當(dāng)王夢(mèng)迪和朋友探討此事時(shí)，幾乎無(wú)人相信這一時(shí)刻會(huì)來(lái)得如此之快。
大模型的進(jìn)化一直遵循“Scaling laws”定律，即訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模越大，模型性能就會(huì)越來(lái)越好。隨著OpenAI、谷歌在AI模型開(kāi)發(fā)方面陷入瓶頸，越來(lái)越人意識(shí)到“數(shù)據(jù)墻”的問(wèn)題。
“AI未來(lái)可能會(huì)面臨數(shù)據(jù)瓶頸，尤其是數(shù)據(jù)收集和清洗的挑戰(zhàn)，以及大公司對(duì)數(shù)據(jù)的壟斷問(wèn)題，開(kāi)源社區(qū)需要共同努力解決這些難題?！蓖鯄?mèng)迪說(shuō)。
當(dāng)AI科學(xué)家苦于數(shù)據(jù)不夠用，也許能從物理學(xué)獲得靈感。北京大學(xué)博雅特聘教授、2023亞洲青年科學(xué)家項(xiàng)目物質(zhì)科學(xué)研究員朱華星表示，物理學(xué)其實(shí)是一門(mén)科學(xué)。
他舉例說(shuō)，大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)每秒產(chǎn)生4000萬(wàn)次粒子碰撞，受制于存儲(chǔ)空間，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)被舍棄了。這些原本被舍棄的數(shù)據(jù)能否成為“喂大”AI的養(yǎng)料呢？公眾科學(xué)家也許是一種可借鑒的模式，即開(kāi)源數(shù)據(jù)，讓有興趣的人一起來(lái)研究。
朱華星認(rèn)為，想要大模型變得和人一樣智能，必須賦予其認(rèn)識(shí)世界的能力。這一觀點(diǎn)與當(dāng)下火熱的具身智能不謀而合。相較于語(yǔ)料數(shù)據(jù)，動(dòng)作數(shù)據(jù)其實(shí)更多，但已采集的卻相當(dāng)有限。全球所有詞匯表加起來(lái)才1萬(wàn)多個(gè)，但動(dòng)作幾乎是無(wú)窮的，這也是當(dāng)下人形發(fā)展如此之快的原因。
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