2024年可以说是大模型落地元年，从软件APP、智能终端乃至具身智能等等，AIGC开始席卷一切。
大模型玩家、互联网巨头、终端厂商、垂直场景玩家纷纷入场，办公、创作、营销、教育、医疗领域相继被渗透……一个万亿市场，正在酝酿。
去年，国内AIGC圈内一共至少包含5起代表性融资事件，其中智谱Al凭借智谱清言一年共获得了超过25亿元人民币融资，投资方囊括了社保基金中关村自主创新基金（君联资本为基金管理人）、美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、顺为、BOSS直聘、好未来、红杉、高瓴等多家机构及包括君联资本在内的部分老股东跟投。坊间流传，智谱AI正围绕200亿元估值进行又一轮新融资。
月之暗面（Moonshot AI）的Kimi智能助手是首个面向C端的产品，在A轮就吸引了超过10亿美元。过去一年，月之暗面成为了大模型赛道被VC争抢激烈的项目。
此外，今年3月，彭博爆出MiniMax新一轮融资估值将超25亿美元。据悉阿里和红杉中国已承诺将参与，其余跟投方还在洽谈中，相关条款可能会有所调整。此前，MiniMax已完成多轮融资，投资方包括米哈游、IDG资本、高瓴创投、云启资本以及明势资本、腾讯等。
李开复创办的AI公司——零一万物，正式发布了首款开源中英双语大模型“Yi”。彼时，零一万物新一轮融资由阿里云领投，估值已超10亿美元，跻身独角兽行列。
而与以上这些并列为“中国AI大模型五虎”的，是百川智能。日前业界获悉，由王小川创立的百川智能进行新一轮数亿美元融资，将成为国内2024年最大AI领域融资之一。来自参与的投资人证实，百川智能今年以来估值已超18亿美元（约合人民币130亿）。对此，百川智能并未回应融资传闻。另有知情人透露，目前融资尚未最终完成，具体估值会有出入。
早在成立之初，王小川就曾透露公司已获得5000万美元启动资金，来自自己与业内好友的个人支持。随后，百川智能在去年10月完成3亿美元的A1轮战略融资，阿里、腾讯、小米等科技巨头及多家顶级投资机构均参投了本轮融资，深创投也位列其中。由此，百川智能正式跻身科技独角兽行列，创下国内大模型初创企业晋升独角兽速度之最。
身处人工智能的蓝海，面对竞争激烈的投资环境，王小川有着属于自己的独特见解。他认为在当下，无论是投资者还是融资公司本身，最重要的是“做自己”。他直言现在业界最关心的问题就是能否做出超级应用。在没有超级应用的前提下进行了大量的投资，后续倘若结果不如意，那就要面临巨大的损失。因此，许多人认为，创业公司或体量较小的公司没有资格做大模型，也许最后的结局就是卖给大公司。
王小川对于这种观点不置可否，他表示大部分赞同，因为场景确实很重要，有场景才有落地或商业化，进而才会有钱赚。这是直观易懂的逻辑。同时，对于一些投资人来说，这也是对自己的LP负责任的做法，许多投资人现在只会投自己认为靠谱的项目，毕竟在当下的投资环境，保守而非冒险是大多数人的共识。上一个互联网时代，大家都是做让生产关系有变化的平台，滴滴、抖音，都是做连接匹配的，这是生产关系的变革。但今天的大模型，是直接提升生产力的，所以改变投资方法也很正常。
对大模型投资的颠覆性变化在于，一是模型越大效果越好，大模型能够掩盖掉小模型，所以这一领域的投资需要持续不断的投入，而不是说有一个固定投入后，就可以开始有收益。二是模型和应用的关系发生了变化。随着模型体量越大，很多应用也被碾压了。对于投资者来说，如果你没有对某个场景很有把握，那投资就是个无底洞。以前国内的习惯性做法是，美国把技术解决完了，技术已经不是问题了，再去做场景，现在的情况早已不同。也因此投资人会感到不适应，一些投资人会因技术而持观望态度。王小川同样对此有着独特的看法。
“我觉得做技术投资有两种角度，一种是高看技术，觉得技术有一种光环，能干这个能干那个。另一种视角是俯视技术，更多是看技术的价值、场景、PMF，能不能解决具体的问题。这种投法不会犯大错，不会投出一个特别不成功的企业。但在生成式AI会带来颠覆性机会的时代里，我认为这可能会错失很多机会。”
当然，王小川更愿意用一个人生哲学来解读自己的看法，八个字：盲人摸象、小马过河。何谓“盲人摸象”？比如画个图，一个圆柱体，当你从上往下看，它是个圆。但当你平视它，你所看到的又是个方形，但是到底它是方还是圆呢？它到底是什么东西？其实它是个圆柱体。每个人站在各自不同的立场，看到东西自然也有不同；那么，何谓“小马过河”？每个公司、投资机构都有自己的角色和选择，我们不是上帝，而是要做自己。王小川认为人们都是只看到各自世界的投影，但自己却会更完整地看到这只象，也会按照自己角色和选择去过河。
1996年，王小川被点招入清华大学计算机系，研究生毕业后便加入搜狐。从搜狐到搜狗，王小川在互联网时代留下了不少记忆。2021年，王小川宣布卸任搜狗CEO，这也代表着其与搜狗的正式告别。2023年4月，他宣布自己的大模型创业之旅，旨在打造中国版OpenAI。
创业一年来，王小川能够明显感受到市场的“推背感”，技术发展飞速，每天在学术领域都有新的论文，从Pretrain（预训练）到SFT（监督微调），数据从公开网络数据到合成数据，研发节奏很快。然而即便如此，王小川也直言“现在商业化远不在我们这样的关键词体系里面”。他在前往美国考察后将目标转变为加快落地。他认为落地不等于商业化，落地需要有应用导向、场景，在场景端先创造价值。
“我们今天最要解决的问题，就不是Money这个事，是TPF（Technology Product Fit），而不是PMF（Product Market Fit）。”王小川说道。也就是说，以技术驱动增长的团队在创业初期，团队需结合自身的技术特点能力和市场需求，不断打磨平衡两者之间的契合点，从而解决用户痛点，形成市场规模。大模型是之前的时代没出现过的问题。哪怕在美国，现在也还是只能让技术解决一切问题。而之前之所以重视PMF，是因为以前会默认技术不是难题，已经可以使用。本质上TPF和PMF是两种不同的做法。
目前，百川智能的C端产品第一重心是医疗方向，产品预计于今年上线，这也是王小川所选择的AGI场景方向。今年1月，百川智能已发布超千亿参数的大语言模型Baichuan 3，医疗数据集Token数超千亿。
王小川表示从2021年他告别搜狗的时候，他就希望做生命的数学模型。
“把物理学变成数学模型这个工作，是牛顿做的。今天的大语言模型（LLM）是把语言变成了数学，今天我讲的把生命变成数学这个事情，是不低于大模型的，它能帮助我们更好地通向更远的生命世界。”
王小川对于该方向的判断是，关键是要造有医疗知识的“人”。上一代互联网的本质，是在解决信息传递、改变生产关系的问题。而医疗领域最紧缺的资源是医生，当下的社会存在一个显著的问题是，平均给每个普通人的医疗资源是有限的，医生的供给是有限的，培养一个医生需要耗费大量的时间成本和培训成本，因此医疗系统无法有更大的供给，这也是为什么上一代互联网有做网上挂号这一类的服务，不过王小川认为这是无意义的，并不能根本上解决问题。
“我们就谈需不需要的问题，我们需要更多医生吗？如果需要，那剩下的就是技术问题。”王小川说道。
上一代AI也有做很多图像识别辅助诊断，但王小川认为这些都没有解决核心问题。过往的AI并没有解决机器的认知问题。例如，一个医生要和病人正常沟通，需要将学习到的知识和后来的经验融会贯通，靠以前的AI技术，在图像里学经验，AI是理解不了实际的概念和逻辑的。
相应地，要想做这一方向的场景落地，就需要大量的医疗数据。而王小川直言医疗是各个行业里数据量最充分的行业，没有之一。他认为医生其实就是初级的科学家，每天都要做科研写论文，医生的论文是在做临床干预性的实验后的成果，因此只要有几十例病人在里面，就算是很好的论文。从case study、RCT再到后面的META分析，以及大量的论文、医疗指南、专家共识等这些医学领域知识的总结都能够成为大模型的数据，这些数据对于以前的AI是看不懂的。
以上这些都是百川智能接下来主攻的问题，而基于未来产品的具象化，王小川设想了一个问诊的场景。即大模型能够有效地降低误诊率，这在很多小地方的基层医院，是个大问题。当用户出现身体不适，如果医生经验不够，可能会诊出不同的结果，影响治疗。但有了大模型，它可以按照诊断的SOP（标准化流程）来提问，这也是大模型在医疗方面专业能力的体现。
科记汇｜张子鹏 newsmedia007
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