阿爾法公社許四清：具身智能的“ChatGPT時(shí)刻”還未到來

12月18日，網(wǎng)易傳媒主辦的“2025新一代人工智能創(chuàng)業(yè)大賽”頒獎(jiǎng)典禮在北京網(wǎng)易大廈成功舉辦。

“2025新一代人工智能創(chuàng)業(yè)大賽”聚焦“AI基礎(chǔ)設(shè)施”、“AI應(yīng)用和智能體”和“AI硬件”三大前沿賽道，旨在挖掘頂尖創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。下午的AI投資論壇系列活動(dòng)從往屆獲獎(jiǎng)?wù)叩膶?shí)戰(zhàn)分享，到聚焦AI全球化與商業(yè)化路徑的深度剖析，再到圍繞具身智能、Agent等前沿議題的“圍爐夜話”思辨，層層遞進(jìn)，探討了AI從技術(shù)探索走向產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵命題。

現(xiàn)場(chǎng)，阿爾法公社創(chuàng)始合伙人、CEO許四清做了《天使投資破局AI產(chǎn)業(yè)化落地》主題演講。許四清指出，大模型發(fā)展的“Scaling Law”已經(jīng)從早期依賴大規(guī)模算力的模式，轉(zhuǎn)變?yōu)楦⒅厮惴ㄐ实穆窂健Ｋ硎荆珼eepSeek等中國(guó)團(tuán)隊(duì)通過技術(shù)創(chuàng)新，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)、MoE、優(yōu)化底層通信等方面取得了突破，確立了多維度的、擺脫單純依賴算力的多維度scaling law模式。

在討論AI產(chǎn)業(yè)化落地時(shí)，許四清指出了當(dāng)前模型的局限性。大模型在定性、邏輯任務(wù)上已趨成熟，但在需a要高精度、高精度、高確定性落地執(zhí)行中仍面臨挑戰(zhàn)。

他特別提到，具身智能領(lǐng)域的“ChatGPT時(shí)刻”還未到來，在“感知、策略、執(zhí)行三部曲中，其“策略”部分的突破因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足而進(jìn)展緩慢，是未來發(fā)展的關(guān)鍵難點(diǎn)。

對(duì)于未來發(fā)展方向，許四清提出，基于“歸納法”的當(dāng)前技術(shù)路徑可能只是階段性方案，業(yè)界需要探索更高效、基于“演繹法”的新范式。他還指出，天使投資應(yīng)基于第一性原理決策，敢于探索、勇于承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

以下為演講原文，經(jīng)不改變?cè)獾木庉嫞?/p>

大家下午好！感謝網(wǎng)易給我這個(gè)機(jī)會(huì)讓我跟大家分享一下我們做天使投資的思考。人們說硅基智能和碳基智能開始有競(jìng)爭(zhēng)了，這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)表現(xiàn)在硅基智能在某些方面有強(qiáng)大的爆發(fā)力，但是同時(shí)也有某些缺陷，但是進(jìn)步的幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過碳基智能進(jìn)步幅度，好消息是這種進(jìn)步還掌握在人類手里。

這是最早Open AI訓(xùn)練這個(gè)模型之后發(fā)布的Chart，當(dāng)時(shí)用了99%的GPU時(shí)長(zhǎng)做預(yù)訓(xùn)練，基于這個(gè)現(xiàn)象Open AI提出一個(gè)說法叫“Scaling-law”，就是用大煉鋼鐵的方式燒GPU做預(yù)訓(xùn)練，通過預(yù)訓(xùn)練催生了LLM的巨大進(jìn)步。但是實(shí)際上這個(gè)只堅(jiān)持了一年，這個(gè)情況就被改變了，被一批中國(guó)的小伙子改變了。

之前Scaling-law靠算力規(guī)模化，DeepSeek用各種各樣的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的手段，用多專家系統(tǒng)、FP8、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法取得了突破。熟悉英偉達(dá)的朋友們都知道，GPU的性能靠Scale up、Scale out。但是DeepSeek上來就繞過了Cuda用更底層的語(yǔ)言，利用GPU的內(nèi)存管理GPU之間的通訊，獲得了效率的大幅度提升。他們用各種各樣的方式，用算法的工程創(chuàng)新替代簡(jiǎn)單算力疊加，實(shí)現(xiàn)了另一個(gè)方向上的Scaling-law。因?yàn)镈eepSeek的貢獻(xiàn)，全世界大語(yǔ)言模型的Scaling-law開始綜合的發(fā)展，不再單純依賴堆算力。這是特別好的現(xiàn)象，從那開始中國(guó)的大語(yǔ)言模型確定了重要的江湖地位。

從0到1的突破是最值得尊重的，今天大家在談的所有事情，奠基石是Google Deep Mind的一片論文 – Attention Is All You Need。這個(gè)文章的題目像小作文，這里面八個(gè)作者，七個(gè)都是Google的科學(xué)家，這是詩(shī)史般的進(jìn)步，非常值得尊重。

我們統(tǒng)計(jì)了一下，這篇文章的8為如今已經(jīng)全部都離開了Google，而且都去了創(chuàng)業(yè)公司。創(chuàng)新存在于今天上午在臺(tái)上這樣的創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，大廠的創(chuàng)新還是慢的，大廠是為效率而生，不是為創(chuàng)新而生的。今天我們看到網(wǎng)易做創(chuàng)業(yè)比賽很有意義，希望看到通過這個(gè)舞臺(tái)有更多的創(chuàng)新展現(xiàn)出來。

再往下講怎么辦？多維度的Scaling-law還有很多進(jìn)步，比如說最近Google的Gemini3非常好，實(shí)際上還是沿用現(xiàn)在在Transformer這個(gè)路徑上用歸納法，也就是在統(tǒng)計(jì)中模仿，而不是像人類思考在理解中學(xué)習(xí)。

我個(gè)人認(rèn)為Transformer的路徑只是階段性產(chǎn)物，非常期待像Yan LeCun等所謂“理想學(xué)派”在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难堇[路徑上實(shí)現(xiàn)突破，就像牛頓第一第二定律一樣有精準(zhǔn)的解析解的探索獲得突破。一旦這條路走通，人工智能將再次實(shí)現(xiàn)一次里程碑式的突破，那時(shí)我們需要的算力和參數(shù)的規(guī)模就是線性關(guān)系，而不是類指數(shù)關(guān)系了，也就是說用比現(xiàn)在低成百上千倍的算力和電能，或等更精準(zhǔn)的結(jié)果。

我們看看創(chuàng)新背后的資本。用數(shù)據(jù)說話，這個(gè)是在2020年到2024年四年期間中國(guó)和美國(guó)在人工智能領(lǐng)域里面的投資， 要冷靜地看到美國(guó)在人工智能資本的投入比中國(guó)差不多大一個(gè)數(shù)量級(jí)。最值得關(guān)注的是，我們?cè)谠缙诘耐顿Y領(lǐng)域還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。對(duì)比一下，美國(guó)每100筆投資里，大約有45筆投到天使輪的，大家知道在中國(guó)是多少？7.5筆左右，是一個(gè)匯率差甚至兩節(jié)差距，這是系統(tǒng)性的錯(cuò)配，我們追隨有方、原始創(chuàng)新不足，其結(jié)果就是一直在追趕的路上。

對(duì)天使投資和產(chǎn)業(yè)的結(jié)合我們有幾點(diǎn)觀察。

第一，人工智能，這是人工智能的Stack，從硬件算力到平臺(tái)存儲(chǔ)、模型、工具和應(yīng)用。我們看全世界的錢被最底層這幫兄弟賺走了，算力、算能的供給側(cè)獲得的最大的收益，這也是新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)的合理現(xiàn)象，但是我們希望這個(gè)三角很快倒過來做應(yīng)用的人成為經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)場(chǎng)的主角，那個(gè)時(shí)候人工智能才會(huì)被真正證明超級(jí)有效。

從整體發(fā)展看，目前的模型已經(jīng)呈收斂的趨勢(shì)，具身智能在發(fā)展的早期，還有一段路要走。

AI硬件應(yīng)用里硬件是中國(guó)創(chuàng)業(yè)者的天下，我們的硬件包打天下，中國(guó)有工程師紅利疊加科學(xué)家紅利，應(yīng)用層靠產(chǎn)品創(chuàng)新，我們很強(qiáng)。中國(guó)企業(yè)創(chuàng)新的三大場(chǎng)景，第一個(gè)就是出海，第二個(gè)是軟硬結(jié)合，第三個(gè)是結(jié)果遞交，前兩種潛力巨大，第三種主要是to B場(chǎng)景，在國(guó)內(nèi)這個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)要艱難很多。

具身智能現(xiàn)在有很多底層的東西有待突破，大家都看到了機(jī)器人做Demo特好，你看機(jī)器人展會(huì)非常精彩，到運(yùn)動(dòng)會(huì)就拉跨了，但是這種現(xiàn)象已經(jīng)在快速改但是在感知、策略、執(zhí)行三部曲里，策略依賴大腦，這方面有待突破，這個(gè)領(lǐng)域的Chat GPT現(xiàn)象還沒出現(xiàn)。究其原因，是原始數(shù)據(jù)的匱乏，我們現(xiàn)在大量的機(jī)器人公司融了錢要做數(shù)采，是因?yàn)闆]有足夠的數(shù)據(jù)可以用，語(yǔ)言模型不一樣，全人類的出版物都可以用的數(shù)據(jù)。

具身智能的突破還留了挺大的懸念，到底需要多久能突破現(xiàn)在還不知道。如果突破的快，我們今天領(lǐng)跑的具身智能公司就成功了，誰(shuí)融錢多誰(shuí)獲勝機(jī)會(huì)就大，假如需要五年以上甚至更長(zhǎng)，結(jié)果完全另外一個(gè)故事，我們對(duì)這個(gè)也得保持清醒的頭腦。

做天使我們有幾個(gè)感悟。首先，技術(shù)往往是最簡(jiǎn)單的，我們很容易陷到技術(shù)里，我們做十多年天使投資，最后發(fā)現(xiàn)技術(shù)往往最簡(jiǎn)單的。第二需要極大的勇氣，投天使和投成長(zhǎng)期不一樣，處在探索未知的前沿，需要勇氣。第三，遵從第一性原理，排除所有噪聲，噪聲對(duì)人的影響非常大。什么是噪聲呢，我們經(jīng)常遇到這種現(xiàn)象，就是幾乎每天看到有很多投資發(fā)生，也有各種不同的論點(diǎn)，也會(huì)有原來看過但沒投資的項(xiàng)目融資容得不錯(cuò)。這些應(yīng)該當(dāng)做是參考而不要成為判斷的噪聲。要相信自己的判斷，你一旦判斷就要敢于做決定，哪怕輸也認(rèn)了，這是天使投資人的秉性，敢于承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。好消息是天使投資容錯(cuò)能力比較強(qiáng)，投對(duì)一個(gè)就能彌補(bǔ)很多次錯(cuò)誤的決定。

我們有幾個(gè)例子給大家參考。剛才說到具身智能缺數(shù)據(jù)，我們投資了聚焦具身智能數(shù)據(jù)的諾亦騰機(jī)器人，創(chuàng)始人戴若犁的創(chuàng)業(yè)公司做動(dòng)作捕捉，在全世界占了七成市場(chǎng)份額，我們跟諾亦騰的兩位創(chuàng)始人商量，從母公司里面拆出來成立了諾亦騰機(jī)器人，領(lǐng)投了第一筆，公司專攻具身智能數(shù)據(jù)，現(xiàn)在沖在前面的機(jī)器人公司很多都是他的客戶，他們的目標(biāo)是做全世界最大的人類動(dòng)作數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集能夠高效低成本地泛化到本體上，這是躲不開的風(fēng)口。

這我們做的另外一個(gè)天使投資，光帆科技創(chuàng)始人董紅光是小米澎湃OS的一號(hào)位，在工業(yè)界，只有極少數(shù)人能做操作系統(tǒng)級(jí)的工作做好，我理解他們做的是人工智能硬件的安卓，簡(jiǎn)單說就是賦能華強(qiáng)北的硬件全部人工智能化。前面一代的操作系統(tǒng)只做了底層的連接，沒有面向人工智能優(yōu)化，他們解決了這個(gè)問題，非常值得期待。

我們另一個(gè)天使投資的人工智能硬件公司做了一款很可愛的小硬件Looki，應(yīng)該是AI智能化最早跑出來的硬件之一，這是很好玩的東西，掛在胸前，把行為記錄和總結(jié)做得很好，可以根據(jù)你的所有活動(dòng)，自動(dòng)生成VLOG的集子，起標(biāo)題起得非常準(zhǔn)確，連你的性格是什么都了解得的一清二楚，創(chuàng)始人孫洋和團(tuán)隊(duì)是卡內(nèi)基梅隆的同學(xué)、美團(tuán)、Momenta硬件出身的團(tuán)隊(duì)。

這些是我們和創(chuàng)始人共同做的一些探索，這些探索有可能對(duì)，也有可能錯(cuò)，但目前看肯定是領(lǐng)跑了，拿出來分享給在座創(chuàng)業(yè)者和投資人，這些探索沿著我們的思緒做得比較深，初見成效。人工智能這個(gè)星辰大海值得我們所有人all in，博取技術(shù)和商業(yè)突破的機(jī)會(huì)。

謝謝大家！