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当AI生成视频的质量越来越高，人类创造力是否将被替代？

当AI像人一样思考，硅基智能是否将超越人类智慧？

当英伟达成为AI算力的巨头，中国版英伟达在哪里？

九合创投创始人王啸近期对话第一财经电视，分享了大模型应用层的投资机会、软件与硬件结合的发展路径，以及九合成立12年以来的自我更新与迭代。

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AI视频遍地开花， 

人类创造力或将被替代？

第一财经：感谢您接受第一财经专访，时间过得挺快，九合创投成立12年了，你们这些年投资的赛道一直比较聚焦，我看到你们投的一家AI公司制作的视频，据说从文案、制作、合成、配音都由AI完成，在这个过程中是否真的不需要人工参与，如果仍然需要的话，它给您的启发是什么？是否在未来相当长的时间之内，AI在视频这一领域中很难做到无所不能？

王啸：这个片子还是有相对比较多人工参与的过程。从总体片子的立意到策划，有一些文案是可以用大模型生成的，但是如何选择、如何调优还是靠人工。

在这个过程当中，视频片段和片段之间的剪辑、分镜也有人参与比较多的工作，但在分镜之后一些素材的生成，大模型做了很多工作，所以还是节省了大量的时间，最终制作出来的效果达到了我们对这部片子的要求。

除此之外，我们投的一家公司之前已经在AI视频广告制作方面有一些比较好的成效，简短的产品、服务介绍的视频，用AI来制作是没问题的。

对于一些大型影视作品的制作领域，还是需要大量人的精力投入其中。在一些具体的制作方面，在大模型之上再加一些流程、主体、分镜控制等应用层的能力之后，能生成蛮不错的片子。

现在这些片子可能动画类型的多一些，因为目前动画更容易生成，我们投的一家公司做的AIGC短片也在全球AI电影马拉松大赛获得了比较好的比赛奖项。

AI大模型加持，

百花齐放还是千人一面？

第一财经：如果AI在文案生成等方面都调用了大数据共享资源，我们会担心，这样生产出来的视频或内容会不会出现千篇一律、千人一面的情况？

王啸：我认为其实大模型生成的内容会更多样化一些。因为我们给它的提示词不同，每个要求也不同，它生成的画面差别会比较大，所以反而是大模型生成的短片、视频是更差异化、更有想象力的。

以前我们看到的短视频里很多是有模板的，经过套用模板，再由人来制作，我们会发现它的内容雷同性很高，我觉得当下AIGC生成的内容，它的想象力、差异化、甚至质量方面，是很有可能大幅提高的。

第一财经：对于文字工作者或者创意工作者，您认为最现实的可以用AIGC的服务给他们带来的具体帮助是什么？

王啸：我觉得AIGC无疑能够提高这些工作的生产效率。这当中的一些框架思考、核心观点的输入可能需要人来做，在这之后的环节、内容的具体生成，大模型可以生成得比人制作的效果更好，我认为人工智能在这一领域的应用非常有价值。

全球市值冠军，

中国版英伟达在哪里？

第一财经：英伟达的市值超过了苹果和微软，如果从投资的角度来讲，我们在国内能否找到类似于中国版的英伟达，如果有的话，这样的公司应该具有哪些特质？

王啸：中国也有一些做GPU计算的公司，而且已经有一些商业化的产品，包括像华为昇腾计算、百度的昆仑芯，还有一些国内的GPU创业厂商，当然这些公司如果想达到英伟达的体量和垄断地位，还有漫长的路要走。

我们也投了光计算的创业公司，在这一领域我认为可能存在新一波大算力之上，用光计算来替代电子计算的可能性。当然这一领域还是以10年作为周期的考量，英伟达已经成为 GPU和人工智能算力方面的巨头，中国公司要想在同样的道路上迅速赶超还是有困难的。

但在推理、训练等方面，有一些产品替代和硬件替代的机会，在未来是可能发生的。

软硬结合或将是方向

第一财经：英伟达除了GPU和芯片之外，也提供一些系统性服务，是否软件公司最终走向硬件，收益才能成几何倍数增长？

王啸：英伟达是从 GPU硬件、芯片开始，做到模组、服务器、服务器集群、算力服务，之后又做了开源大模型系统，它一步一步从底层硬件往上走，走到了软件甚至模型层面，这是一条发展路径，而且走这条路可以发展得很大。

但我认为软件和硬件本身不分家，做软件的公司可能会去做一些硬件，做硬件公司也可能做一些软件，实际上不能将软件硬件完全分开。

回到大模型领域，未来的公司的载体可能会是什么？有可能的一条路径是，硬件作为载体，它的服务本质上是个软件。比如我们和大模型聊天，它里边其实是大模型在跑，大模型是个软件，但是大模型推理这些服务很有可能在端侧要有个硬件来支持。比如说它可能有一个机器人的载体本体，所以软硬件不用分那么开。能不能提供更加完善的一体化服务，比如软件占多少比例，硬件占多少比例，这可能是我们更看重的部分。

第一财经：是否对于一家软件公司来说，最终要生产一款硬件产品，才能够把软件服务更好的集合起来？

王啸：新一代的硬件是什么，目前并没有被完全定义出来，所以这时候需要软硬件一体的服务，更容易达到用户的需求。但我认为这是一个阶段性的过程，未来如果硬件平台慢慢的形成标准化和统一化，硬件之上的软件服务可能更容易规模化增长，也更有想象空间。

比如微软本质上是一个软件公司，操作系统加 office的软件公司，现在也提供了云服务，大部分还是一个软件能力为上的公司；英伟达本质上是个硬件公司，但实际上它里边的服务集群也慢慢在向软件领域发展；苹果是软硬一体化都很强的公司，它并不是一个单纯的硬件公司，它有软件生态、APP生态、支付等各种各样的服务，它如果只是一个硬件公司，实际上非常难做到这么好的生态能力和高毛利，所以软硬件是一体化的。

走向云端， 

硬件是否不那么重要了？

第一财经：我们是否可以认为，未来所有的服务在推向云端的时候，硬件可以忽略掉了，或者说依托于云端服务，可以实现对软件的驱动和使用。这是否是未来的一个投资方向？

王啸：按照目前的状态来讲，我认为云侧和端侧是要配合的，需要一个端侧的载体，而且很多的推理如果全部放到云端，实际上速度是比较慢的，至少目前的网络条件下，短期内还是端云配合的架构。

所以端侧的硬件能力也很重要，它的 TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）能不能达到大模型的要求。目前还是云端配合的逻辑，不会只有云侧没有端侧的能力，长期来看，如果端侧的硬件平台慢慢小型化、标准化之后，云侧能力和服务的价值会更凸显。

像人一般思考， 

硅基智慧将取代人类智慧？

第一财经：如果真的如马斯克所预言的那样，“碳基生命是硅基生命的启动程序”，我们站在投资、布局未来角度来看，你们有没有一些投资的方向和很清晰的目标？

王啸：我们最近两三年已经在布局一些基于大模型的应用开发，这些大模型之上的应用某种意义上表现出了一定的智能。不像以前它是一个软件，按照人的指令去运作，现在我们投的这些应用，背后是基于大模型的能力，某种意义上具备了相当程度的智能性。

从这个角度来讲，这些软件背后的服务就是一个“智能体”的概念，是一个硅基智能体。当然硅基是不是一个生命体，还不能确定，因为它还不太具备生命体的特征，但是硅基智能是可以确定的。

这次大模型智能的产生，是基于大量过去互联网上产生的数据加上Transformer的算法结构，再加上英伟达巨大的算力，产生了硅基智能的涌现过程，所以它来自于三个部分要素的叠加，其中最主要的是人在过去产生的数据，把它们应用在高维度向量空间的大参数，对几十亿、上百亿的参数集进行了一次再呈现。

当我们去提问时，会发现它能像人一样思考，所以硅基生命和碳基生命是一个递进式的生成关系。硅基的智能还有演进的空间，因为它突破了生命体天然属性的限制，它可能具备的潜力比单个生命体的智能潜力可能更大。但它的突破需要数据、算力、时间，还需要一些算法上的再突破，未来有可能会形成一个超级智能体。

不断迭代十二年， 

有意愿还要有方法论

第一财经：你们第五期的基金已经募集了8亿多，这些年产业投资行业变化太快，知识更新也很快，您怎么能够做到让自己一直保持迭代？

王啸：迭代本身就是一个价值观，人要不断的更新自己。首先、要有动力，想迭代、想不断做得越来越好，想对事物认知越来越深入，它首先是个动力问题。

第二、需要方法论，我们处在一个科技领域早期投资的前沿，每天聊的创始人都是各个领域中顶尖的选手，每天获取信息比较新鲜、有信息量。这要求我们信息源比较丰富。

还要有一套学习框架和方法，能够有一套对世界认知基本的框架，然后在这个基础上把每个框架当中的知识树不断的迭代。知识之间是有相通性的，比如说量子力学和很多领域相通，比如熵增熵减等常识，在物理、生命科学、社会科学等很多领域都有规律存在，并在各个领域之间相通。

如果你掌握了这些基础规律，再和当下的一些行业动态相结合，就会更好的更新自己的知识体系。我们团队也需要组织上的更新，吐旧纳新、不断升级，这些本质上都是在自我更新和迭代。

文章来自于“第一财经资讯”，作者“高远”