幻想最多的可能不是大模型，而是 AIGC 本身
文 / 王子威 @零售威观察
AIGC、または「生成式 AI（Generative AI）」は、現在非常に人気のある投資領域です。最近、大量のプロジェクトとのコミュニケーションを行い、一部の早期プロジェクトに投資した後、私はいくつかの反省をする必要があると考え、過去数ヶ月の心の旅を振り返りたいと思います。
この記事の内容は個人のまとめと個人の意見であり、必ずしも偏見や誤りが含まれている可能性があります。他の投資の指針として使用しないでください。DYOR（自己責任で調査してください）。
【壹】モデル#
AIGC の最初の投資の視点はモデルです。
生成式 AI の爆発は、ChatGPT が 2022 年 11 月に登場したこととともに始まりました。その後、多くの大規模言語モデル（LLM）が市場に進出してきました。論理的に考えると、モデルは投資の視点です。
しかし、問題は明らかです。投資額が膨大すぎます。モデルの単発トレーニングコストは非常に高く、人材要件も非常に高いため、国内では基本的に大手企業（例：Baidu、Alibaba、iFlytek など）が取り組んでいます。一部の非大手企業も優れた大規模モデルを提供していますが、その評価額はほとんどが数十億元に達しており、一般的な VC が受け入れることはできません。
言い換えれば、国内では、モデルへの投資の窓口は現在ほぼ閉じていると言えます。
【贰】データ#
AIGC の 2 番目の投資の視点はデータです。
データは品質と量の両方に注意する必要があります。たとえば、Chat GPT のデータソースには、ウィキペディア、特定の書籍やジャーナル、Reddit の選りすぐりのコンテンツ（WebText）、および特定のウェブクローリングコンテンツ（Common Crawl、これは 2008 年から現在までのウェブサイトの大規模なデータセットであり、テキストはさまざまな言語や分野から取得されています）が含まれます。これは典型的な品質と量のあるデータであり、優れた大規模モデルと組み合わせることで、非常に良い効果を発揮することができます。
国内の生成式 AI 産業にとって、特定のデータソースを持つ企業は注目に値します。つまり、特定の業界のデータを持っている場合、モデルは特定の業界に特化したものになります。これはいわゆる「一メートル幅、百メートル深さ」のロジックです。特定の業界やセグメントの特定のモデルを作成します。
問題は、データをどこから入手するかです。
公開データは良いですが、データのコンプライアンスに注意してください。そうでない場合、「クローラーをうまく使えば、食事に困ることはありません」となります。
プライベートデータや内部データはどこから来るのでしょうか？これはチームの蓄積に依存します。これは、チームが過去数年間に蓄積した「隠れた資産」を現金化する能力です。
たとえば、「AIGC + デザイン」のチームは、大量の画像やビデオの著作権を持つプラットフォームから来るかもしれませんが、このデザインビジネスの最終顧客は電子商取引で消費財ブランドを販売する可能性があります。
また、「AIGC + 電子商取引」のチームは、Alibaba、JD.com などのトップ電子商取引企業から来るかもしれず、企業の電子商取引カスタマーサービスや商品選定、テストなどをサポートし、最終的な目標は SHEIN のような小規模な反応型ビジネスを構築することです。
【叁】スケール#
AIGC の 3 番目の投資の視点はスケールです。
スケール、または収益、は投資家が最も注目する指標です。スケールは必ずしもモート（护城河）を意味するわけではありませんが、少なくともあなたが重要なプレーヤーであることを証明します。
実際、生成式 AI 領域で現在本当にスケールを形成しているプロジェクトは非常に少ないです。ほとんどのプロジェクトはまだ早期段階にあり、これらの早期プロジェクトは 2 つの罠に陥り始めています。
第一に、プロジェクトベースのビジネスモデルです。一つのプロジェクトでお金を稼ぐことは、早期のチームにとってはベンチマークのケースを作り、顧客のニーズを理解するために価値があります。また、チームの現金フローを生み出すこともあります（売掛金の問題は一旦置いておきます）。ここでの罠は、将来的にプロジェクトベースではなくなることをどのように証明するかです。VC の視点からすると、「プロジェクトベース」という言葉が頭に浮かぶと、非常に厄介な状況になります。
さらに厄介なのは、2 つ目の罠です。多くの起業家は、自分たちがプロジェクトベースではなく、将来的にはサブスクリプション + オンデマンド支払いに移行すると言っていますが、このサブスクリプションは本質的にはほとんどが SaaS です。AI を使ってこの SaaS を強化する方法についてはどうであれ、本質的には SaaS です。
SaaS の問題は 2 つあります。
第一に、国内の小規模・中小企業向けの SaaS は、本質的には相対的に偽の命題です。これは米国市場と本質的に異なります。また、本当に SaaS をやっている場合は、CAC、LTV、ARPU、NDR などのさまざまな主要な指標に注意を払って、自社の成長をリアルタイムで監視してください。
第二に、あなたの SaaS がコスト削減と効率化にしかなっていない場合、申し訳ありませんが、お金を稼ぐことはほとんどありません。収益を増やすことだけが可能性があり、増量から手数料を抽出し、長期的に手数料を抽出することができます。
実際、増収できるようになると、あなたは単なる SaaS ではなく、ビジネスやサプライチェーンに参入する BaaS になる可能性があります。これはあなたのチームに新たな要件をもたらします。
最後にまとめると、AIGC 領域の投資において、モデルは技術を見ていますが、現在の投資の窓口はほぼ閉じています。データはチームの過去の蓄積を見ていますので、チャンスがあります。スケールはモデルを見ていますが、進むべき道を外れないようにする必要があります。
「零售威观察」は、グローバルな視点で、新しい小売り、新しい消費の戦略、戦術、思考に焦点を当て、スーパーメンバーシステム、国内外の新しい小売りの事例について深く研究しています。プラットフォームの創設者である王子威は、独立した小売りアナリストです。