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分野です。最近、数多くのプロジェクトとの交流を経て、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行う必要があると考え、過去数ヶ月の心の旅を振り返ります。
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）。
【壱】モデル#
AIGC の最初の投資次元はモデルです。
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。論理的に考えて、モデルは投資の視点です。
しかし、問題は明らかです。投資が過度に大きいです。モデルの単一の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。一部の非大手企業が優れた大規模モデルを提供しているものの、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ほぼ閉じていると言えます。
【弐】データ#
AIGC の 2 番目の投資次元はデータです。
データは品質と量の両方に注意を払う必要があります。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）、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から収集された大規模なデータセットで、テキストは異なる言語や領域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。つまり、「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、データがどこから来るかです。
公開データは良いですが、データの規制遵守に注意してください。そうでないと、「スクレイピングがうまくいけば、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？そ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「潜在的な資産」を現実化する能力です。
たとえば、「AIGC + デザイン」のチームは、大量の画像や映像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消費財ブランドの製品をオンラインで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 や 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、テストなどを担当し、最終的な目標は SHEIN のような小規模な迅速な反応を実現することです。
【参】スケール#
AIGC の 3 番目の投資次元はスケールです。
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競争上の優位性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 領域で現在スケールを形成しているプロジェクトは非常に希少です。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一つの収益を得ることは、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の価値があります。また、チームの現金フローを生み出します（売掛金の問題は一時的に無視します）。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 の視点から見ると、「プロジェクトベース」という言葉が頭に浮かぶと、非常に面倒なことになります。
さらに困難なのは、2 番目の罠です。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 を使用してこの SaaS を強化する方法に関係なく、あなたは本質的には SaaS です。
SaaS には 2 つの問題があります。
第一に、国内の小規模企業向けの 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らない場合、申し訳ありませんが、ほとんどお金を稼ぐことはできません。収益を増やすことだけが可能性があり、増加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、収益を増やすことができる場合、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すことになります。
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おり、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おり、機会があります。スケールはモデルを見ており、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、新しい小売りや新しい消費の戦略、戦術、考え方に焦点を当て、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。