AI desencadeia novos modelos de negócio? Uma visão do quadro de investimento em IA do antigo diretor de pesquisa da OpenAI, Bob McGrew

曾担任 OpenAI 首席研究主管、也曾在 Palantir 担任核心领导角色的 Bob McGrew，从投资人的角度，谈他怎么看现在这波 AI 热潮。他直言，市场气氛很像泡沫时期，到处都是上亿美元募资、每份简报都一定要有 AI 领域的相关投资。但在这样的环境下，McGrew 并不是什么案子都投，而是有一套很明确的 AI 投资框架。

AI 热潮来袭，市场气氛宛如泡沫时期

访谈一开始，主持人就形容现在 AI 投资的氛围，很像过去泡沫年代再现。市场上不断出现一亿、两亿美元规模的募资案，几乎所有来简报的团队，都将在简报中安排一整段谈 AI。

主持人也分享自己的经验，他过去经营的一家法律科技 SaaS 公司，在与 OpenAI 合作、导入 AI 帮助法律助理处理工作后，价值大幅提升，最后被 Thomson Reuters 以「上一次募资估值八倍」的价格收购，显示 AI 确实正在快速改变许多产业。

在这样的背景下，主持人询问 McGrew，除了 OpenAI 之外，现在市场上的 AI 创业案，哪些方向真的值得投资，基础建设是否仍然是必要的布局。

(註：Thomson Reuters，是一家全球性的专业资讯与数据服务公司，主要提供给法律、金融、会计、税务、风险管理、媒体等专业人士使用。)

对 AI 基建保持距离，专注以前做不到的事

McGrew 坦言，他对专做 AI 基础建设的新创，一直抱持相对保留的态度。他的理由是，多数基础建设解决的，其实是「当下模型」所产生的问题，但随着 GPT-5 这类 LLM 出现，使用方式与需求结构很可能会出现根本性的改变，现在打造的基础设施，未来未必还适用。

相比之下，他更想看到的是，有人用 AI 去解决「过去根本无法解决的问题」，而不是只是把原本的流程加上 AI，变成「AI 版本」。

他也明确表示，自己最感兴趣的，其实是应用层的新创团队。

无限多个实习生的投资想象，新商业模式有望陆续诞生

谈到应用层的价值，McGrew 用一个很具体的比喻来说明他的投资逻辑。他形容现在的 AI，就像是突然拥有「无限多个注意力很短的实习生」。

在过去，许多事情之所以做不了，往往不是技术问题，而是因为人力太贵、速度太慢、管理成本太高，但如果突然出现一大群「实习生等级」的劳动力，很多原本不合理、不划算的工作，就突然变得可行。

他也用学生来形容模型能力的变化，认为 GPT-3 大致像高中生，GPT-3.5 像大一新生，GPT-4 像大三学生，而 GPT-5 会是另一个全新的层级。在他的投资判断中，关键从来不是模型本身有多强，而是创业者有没有想清楚，如果真的拥有这样一批「无限多的实习生」，新的工作分工方式会是什么，新的商业模式又会如何诞生。

不轻易对抗硬件与算力巨头，同时押注 AI 新技术

对于市场上大量资金涌入 GPU、资料中心与算力租赁的现象，McGrew 的看法相当务实。他指出，过去其实有不少人尝试开发新晶片，但目前看来，辉达因为掌握庞大的市场与资本优势，几乎能持续把产品做到更好，因此要直接赌辉达 (NVIDIA) 会输这场算力大战上，其实非常困难。

不过，他也没有完全排斥这类投资，而是认为，在投资组合中，保留一小部分资金去下注「成功概率不高、但一旦成功就会非常巨大」的新技术，依然是一种合理的投资策略。

投资框架的核心，AI 会重写什么值得去做

最后 McGrew 分享他的 AI 投资框架，框架核心并不在于追逐最热门的技术名词，而是在思考 AI 将如何改变「什么事情值得去做」。

他表示，真正有价值的创业题目，不是把旧流程变得更快一点，而是因为 AI 的出现，让一些过去因为人力、成本或规模问题而不可能存在的事情，第一次变得合理、可行，甚至可以变成全新的产业。

(AI 未来商业模式仍难预测，a16z 解析下一波 AI 科技与投资变局)

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