去年11月，非凡资本合伙人吴荻组织了一次美国硅谷游学活动，带领近20位AI创业者0距离探秘Open AI、英伟达等世界知名AI企业（游学回顾：亲历硅谷AI宫斗大剧、Gemini发布前夜，AI美国游学营探密），今年在非凡产研主办的“2024 AIGC应用发展高峰论坛“上，吴荻与游学同行者之一天风全球前瞻产业研究院联席院长孔蓉就此共同展开了一次对话，旨在从亲历角度，探讨中美AI差异。
以下是谈话实录：
硅谷游学实录
非凡资本 合伙人 吴荻：
孔院长有十几年的证券行业的研究经验，并且重点关注AI行业。天风研究院在孔院长的带领下，连续三年在海外市场研究新财富领域获得前三名，这是非常好的成绩。
去年12月初我们一起去了美国，做了一个AI游学。我们和孔院长一起去了硅谷和纽约，参观了meta 、NVIDIA、google，还有一些本地的、海外的初创AI公司。同时也去了一些一线的研究学院，包括罗格斯大学的AI实验室和机器人实验室等全美排名前三的科研机构。也去了斯坦福大学，跟他们学生会创新创业部的成员做了一些交流。首先请孔院长和我们分享一下这次的行程感想。
天风全球前瞻产业研究院 联席院长 孔蓉：
这次研学经历让我印象深刻。事实上，去年我不止一次去过美国，但是和非凡资本一起去之后，我的整体感受有了很大的改变。我对整个人工智能（AI）产业的相关公司有了更深入的了解，无论是科技公司还是一些相对传统的企业。
关于人工智能（AI）的整体观察，我得出了一些深刻的见解，主要集中在以下两个方面。首先，目前硅谷乃至整个美国的创新活动主要围绕着人工智能展开。从大型科技公司的工程师到斯坦福大学计算机科学专业的学生，几乎每个人都在围绕着人工智能开展项目。因此，我认为用“如火如荼”来形容当前的人工智能创业氛围毫不夸张，甚至可以说是“愈演愈烈”。这是我从创业环境的角度对人工智能的感知。
第二个方面是投资的维度。很多人问，去年美国硅谷银行倒闭后，对整个人工智能资本的支持是否足够？但是我们与不同的硅谷顶级风险投资公司以及其他多家投资机构进行了深入交流。实际上，现在大家都在围绕着人工智能进行投资，并认为这是未来十年最重要的机遇之一。这次机遇不仅仅是对于人工智能本身，还将深刻影响其他技术领域。
大家关注的苹果的Vision Pro里提到的空间计算与人工智能有很大的关系。后续我们将会看到机器人会变得更加智能化，能够具备学习能力，这都与人工智能相关。
另外，产业端也受到了很大影响，包括许多传统行业和领域。通过人工智能，产业的竞争力和企业的竞争力可以进一步提升，从而提高整个市场的份额。这是我从不同的创业者、产业和投资者的角度得出的一些感受。
非凡资本 合伙人 吴荻：
最近创投圈有一些笑谈，说创业者都已经不再to VC了，VC也已经不再to LP了，这反映出市场的低迷和普遍的悲观情绪。然而，在我们美国的学习之旅中，我们体验到了一种截然不同的氛围。在美国，有40%的风险资本集中在硅谷。
在投资者投放项目的过程中，我们注意到，许多创业者生活的还是挺好的，工作与生活之间达到了某种平衡。他们获得资金的渠道也相对容易。目前，特别是一些早期项目，流行采用一种被称为“Safe模式”的策略。这种模式下，投资者在早期投资时并不直接占据创业公司的股份，而是在下一个融资轮次中，享有一个折扣优惠的入场机会。这和国内传统的创投环境完全不一样，硅谷是由创业者主导的投资氛围。
在这种背景下，我想请孔院长分享一下，当前中国的AI创业环境与美国的AI创业环境有何不同。
天风全球前瞻产业研究院 联席院长 孔蓉：
观察当前的产业趋势，我们可以发现美国的AI创业在B2B领域有很强的先天优势。这与美国在SaaS和B2B基础设施方面的成熟有关，这些领域经过多年的发展已具备强大的SaaS化能力。
另外，今年大家对AI硬件领域的关注度也在不断提升。从最近结束的CES展会来看，AI的应用不仅局限于PC领域，手机端的AI技术和AI可穿戴设备也备受瞩目。
在我们的同行中，有一位AI硬件领域的创始人提到，中国公司在这一领域可能拥有独特优势，特别是在供应链和成本控制方面。这意味着尽管中美在AI领域的发展存在差异，但中国在硬件等特定领域拥有独到的发展机会。
非凡资本 合伙人 吴荻：
确实，孔院长提到硬件领域，我目前也正参与一个与AI硬件相关的项目，聚焦于陪伴功能。我国在硬件研发及供应链方面确实有一些优势。今年，AI与硬件的结合已经成为了一个重要的、不容忽视的趋势，比如前一段受到广泛关注的rabbit项目就充分展示了这一点。
孔院长还提到一点，我们不需要妄自菲薄。在许多细分领域，特别是在数字人这样的领域，我国的AI发展和美国相比差不了多少。无论是在研发、运营层面，还是从商业化的成熟度来看，国内的市场其实都不逊于海外的市场。
我自己也观察到，AI这轮的创业，团队都非常的小，在硅谷确实人才密度很高，基本上随便拉出来一个都是名校的博士。但是国内在商业化，在市场容量上和应用上也并不弱。这是我对这一领域的一些观察与看法。
天风全球前瞻产业研究院 联席院长 孔蓉：
当前，大家可能更关注2024年GPT-5的发展。据了解，GPT-5可能在理解能力上有所提升，包括理解视频和生成视频的能力。从当前及明年一年的视角来看，GPT-5推出后将带来哪些新的应用场景，是一个值得关注的事情。
在近期和过去的几次访谈中，Sam Altman提到了AGI在未来25年中是最核心的，可能会有的变化就是AGI。原来，许多人认为AGI的实现可能需要十年的时间，甚至有人对此怀疑。但是现在随着计算能力和性能的持续提升，以及大模型本身的不断进化，有一部分人开始认为AGI的实现可能会比预期更快，可能在3到5年内实现。还有一派观点认为，到2028年，我们就有50%的概率实现AGI。
从更中期的时间维度来看，未来几年大模型的迭代速度和AI的发展速度很可能会持续加快，而不是在GPT-5之后会遇到瓶颈。从目前的情况来看，除了期待GPT-5的发展，大家更加期待AGI的进展。到了25年，我们可能会看到具有里程碑意义的突破，24年就可以视为AGI的元年。
非凡资本 合伙人 吴荻：
这次在硅谷游学，我们发现在那边普遍大家都会认为AGI在三年左右，3到5年左右的时间会实现。特别是最近meta的扎克伯格也是非常强调了这点。关于通用人工智能AGI，他们预计会触达10亿用户，并未来会实现开源。对于AGI的开源，他们准备了充足的算力资源，目前GPU总数已达到60万个，为“AI for everyone”的目标做好准备。
请孔院长分享一下，通往AGI之路应该是一个什么样的历程？
天风全球前瞻产业研究院 联席院长 孔蓉：
通往AGI的路上，我们目前可能处于一个中期阶段，这也是中长期内我们比较关注的问题之一。如果有更好的AGI和人工智能技术，它们将带来更多的应用场景和实际落地。当然，也有一些人担忧这一过程中可能存在的对人类的潜在风险。
所以，“超级对齐”成为了许多公司，特别是核心公司以及伊利亚等学派所关注的议题。但是我觉得除了关注应用场景的落地，我们还应从更长远的角度看待这个问题。到2024、2025年，我们可能会更加关注AI视频工具的成熟度和应用发展。
站在24年的时间维度上观察，过去的几年间图片生成领域的发展速度，23年的音乐生成领域也展现出了迅猛的发展势头。到了24年，视频类工具的发展速度会更快。不仅限于动画类内容，随着一致性和保证度的不断提高，真人类视频以及它的长度可能也会提升，同时整个产品的迭代速度也将加快。所以从二次元的角度来看，我们更加看好AI视频类工具在未来的应用前景及其落地实现。
我个人对AI社交产品的未来发展是很看好的。前段时间，北美推出的DJ AI在推特上引发了广泛关注和高热度的讨论。这背后不仅归功于它和动漫阿凡达的互动，它的音频和音乐的声音也做的特别拟真。所以往AGI的道路上，是一个中长期的目标。我们也密切关注着在2024年和2025年能够落地的产品，包括视频类和社交类等产品。
此外，B2B领域的确定性很强。这个观点我们在美国和一些顶级风险投资公司交流时也提到了。尽管许多人都期望能找到爆款应用，但实际上，爆款应用的产生，具有一定的随机性，尤其是在实现时间方面。在产业落地的过程中，通过结合用户数据和具体场景，我们能够发现更具确定性的机会。这类机会可能并不是特别新颖的场景，但它们带来的商业价值是相对明确的。从中长期来看，特别是在今年和明年，我认为这是一个值得与大家分享的。
非凡资本 合伙人 吴荻：对于多模态，孔院长是如何看待的？
天风全球前瞻产业研究院 联席院长 孔蓉：
去年年末，关于GPT-5的多模态能力有部分信息在推特上流传，尽管后来Sam Altman对此进行了澄清。然而，他确实提到了多模态技术，这种技术在未来的GPT-5大型模型中可能会显现其潜力。
从今年起，多模态技术的发展势头将持续加强，并预计将在未来几年内持续推动技术进步。特别值得关注的是，多模态技术与产品的实际应用结合，这将是一个重点领域。这包括探索如何在增强视频功能后有效地将其与产品集成，以及在产品设计过程中如何与AI代理和多模态技术融合。这些进展都值得我们未来密切关注。