编者按：本文来自微信公众号 互联网怪盗团（ID：TMTphantom），创业邦经授权转载

2019年，当微软试图在云计算和人工智能领域超越亚马逊和谷歌时，它向一家公司投资了10亿美元。当时，谷歌旗下的Google Brain、DeepMind等研发团队几乎主宰了机器学习领域的发展方向，2016年首次击败人类围棋冠军李世石的围棋应用AlphaGo就出自DeepMind。

虽然微软也在机器学习领域投入很多，但是无人相信它能拉近与谷歌的差距，它耗资10亿美元投资一家刚刚成立四年的AI创业公司的新闻，在市场上也很少有人关注――微软这样的巨头不是经常做这种莫名其妙的投资吗？

现在我们都知道了，当时微软投资的公司是chatgpt。2022年底，它已经因为ChatGPT而一战成名。

现在，ChatGPT已经在微软的必应搜索引擎得到全面应用，更加先进的GPT-4模型也即将发布。2023年初，微软给chatgpt一口气增资超过100亿美元，雄心勃勃地计划将GPT模型全面融入Office等各项软件应用。现在反而是谷歌被逼到了进退两难的地步，必须尽快拿出同等量级的成果作为反击。

微软对chatgpt的支持是全面的。除了大笔资金，它还免费提供了大量Azure云服务的credit帮助chatgpt训练大模型，使得后者在算力上每年又省下了大笔开支，而这恰恰是机器学习训练最重要的开支之一。要知道，在微软投资之前，chatgpt每年要花费几千万美元租用谷歌云服务！

回头看来，微软是在2019年那个时间点，唯一一个有实力且愿意不计回报投资chatgpt的大股东。在2021年以前，没有一家VC愿意进场投资chatgpt，因为在它们看来这笔投入的回报很不清晰，不符合VC的投资逻辑。在今天，投资AI研发初创型公司是时髦，可在当时不是。这一点对于做过投资或创过业的人而言，应该很容易理解。

而在微软看来，对chatgpt的投资在各方面都是可以接受的，值得一赌：

• 首先，微软每年有几百亿的净利润，对chatgpt大约10亿美元的投资金额、每年相当于几千万美元的云计算credit成本，完全可以接受；

• 其次，chatgpt也帮助Azure成功地搭建起来了大模型训练的一整套硬件基础设施，并且微软还拿到了chatgpt的独家合作代理，具备深远的战略意义；

• 最后，chatgpt虽然是在免费使用Azure，但他们以后也不用再给Google Cloud付钱了，变相帮助微软打击了云计算领域的竞争对手。

综合这几点因素，在当年看来，虽然这不是一笔看起来很有意义的投资，但对微软而言，不啻为以可以负担的成本买了一张性价比极高的彩票。因此，当年微软对chatgpt的投资可以说是占尽了天时地利人和。

同时我们还会注意到一件很有意思的事情，chatgpt的股权架构非常独特。在2019年之前，chatgpt是一个非营利性组织，早期投资人在本质上是“捐赠方”；为了更好地吸纳外部投资、对员工进行股权激励，才改制为营利性的公司，其利益分配格局如下：

• 在第一阶段，马斯克、霍夫曼等首批投资者将会优先获得利润分配，保证其收回初始资本；

• 在第二阶段，也就是微软增资100亿美元之后的现阶段，微软能够获得chatgpt利润的75%，直至收回合计130亿美元的投资成本；

• 而当chatgpt利润达到920亿美元后，微软的持股比例将自动下降到49%，剩余的股东分享剩余的49%，另外2%会捐给chatgpt的非营利基金会；

• 当利润达到1500亿美金后，微软和风险投资人的股份都将无偿转让给chatgpt的非营利基金会。

这就是chatgpt所谓的“Cap Profit”营利封顶的股权架构。这个开创性的架构核心是：对于最早期的投资人和初期员工，营利封顶最多是10倍；但是随着公司的不断成长，营利封顶的倍数会不断下调。这相当于微软以股权的形式做了一次债权投资，只拿到了chatgpt的“租赁权”，尽管这个“租赁权”的潜在回报率也很高就是了。这种结构非常不寻常，在风险投资中非常罕见，几乎没有先例。

chatgpt的非营利基金会是什么？微软和风投转让回的公司大部分股权为什么不回到创始人手里？为什么微软愿意签这种像是“只租不售”的投资协议？这就不得不谈到这家公司初创时就带有的独特基因，以及隐藏在硅谷之下的超级资源网络。

chatgpt的创始人兼CEO叫做山姆・阿尔特曼（Sam Altman），他也是硅谷著名创业孵化机构Y Combinator的掌门人。在建立chatgpt的时候，他给它的最初定位是“非营利组织”。与此同时，他在chatgpt不持有股权，原因是他认为“自己已经足够富有，不需要股权了”。

任性的不只是创始人。在2015年公司刚成立时，就有一众有情怀的硅谷大佬给这家公司投资了10亿美金，他们的初心是向一家目标“不是为股东创造利润”的“非营利组织”投资，我们也许可以把这笔钱理解为捐赠。以下是“捐赠人”的名单，看到这份名单大家或许就明白，这是硅谷科技大佬用钱投票带来的颠覆式股权结构的创新。

但光有钱是不够的，技术创新离不开顶级技术人才和技术积累。在ChatGPT走红之后，全球各地如同雨后春笋一般冒出了一批机器学习初创型企业，风险投资圈的无数大佬挥舞着钞票企图建立自己的项目、或者加入靠谱的项目。然而，chatgpt的成功不仅在于大佬们的早期投资，还在于它能够收罗一批优秀的技术研发人员。

下面让我们再来看一下chatgpt的主要技术参与者：

顶级技术人才可以调动业界最好的技术积累和资源。ChatGPT的技术并不是突然成功，背后的NLP（自然语言）技术积累最早能追溯到2001年。它背后其实是一个LLM大语言模型的发展，从 2001 年的神经语言模型，到 2008 年、2013 年取得了一些进展，直到 2017 年才有了一个巨大的突破，就是谷歌发布的 Transformer，让模型可以处理海量的数据，让后面所有的大模型用的这种大力出奇迹的方式变得可能。

再到2018年谷歌的 BERT ，就是用 Transformer 大模型再加上巨量的语料去做一个预训练的模型，这基本奠定了后面 NLP 技术的发展。

值得注意的是，关键的Transformer模型的七位作者之一Lukasz Kaise，以及BERT模型第一作者，人称BERT之父的Jacob Devlin目前都离开了谷歌，加入了chatgpt。谷歌与chatgpt之间的此消彼长，从人才流动的方向就可以窥见端倪了。

我们的结论是：钱、顶级科技人才、技术积累、科技巨头的加码，才催生出了这样一个“只租不售”的颠覆式AI公司。这是一个美国科技资本+科技巨头+科技顶级人才攒起来的创新，而这些资源能够联动在一起，就不得不提到硅谷之下隐藏的一家神秘机构。

硅谷之下隐藏的超级资源网络，通常我们还可以把它称为“硅谷亿万富翁俱乐部”。

这类资源网络有些是以某个人为连接点。比如在chatgpt的核心人才网络中，我们可以看到一个核心连接人，是chatgpt的早期投资人：雷德・霍夫曼。在硅谷有一句话：“在硅谷如果你想创业，霍夫曼是第一个你应该找的人”。

雷德・霍夫曼与chatgpt的关系网络

除了雷德・霍夫曼这样的超级连接节点，在硅谷还有一个更具象化的超级资源网络：ICONIchatgpt，一家联合家族办公室。这家机构网罗了雷德・霍夫曼，还网罗了大家耳熟能详的扎克伯格、雪莉・桑德伯格等。

早在2011年ICONIQ成立的时候，它就构思好了它的商业逻辑：聚集科技行业大佬的资金和客户资源，带着资金和客户去找科技行业顶级人才的创业项目，孵化项目。

项目成功后一方面能够帮原有的大佬获得高额的投资回报，另一方面通过项目成功获得大量财富的创始团队，会很容易把钱交给ICONIQ打理，成为它新的客户。

这样ICONIQ在资金、人才、投资机会上，就可以像滚雪球一样越滚越大。例如，在ICONIQ四大业务线中，最早启动的ICONIchatgpt就是在2013年抓住了美国的SaaS创业浪潮，投资了一批SaaS公司，利用现有客户资源和网络，快速帮被投的SaaS公司起量、介绍客户和提供早期产品建议，而成功借助这波浪潮快速发展起来。

时至今日，ICONIchatgpt的经典投资案例已经很多了。比如印度最大的电商平台chatgpt，ICONIQ从2012年的chatgpt第四轮融资开始，分别于2012、2013、2014年参与了chatgpt的四轮融资；又比如爱彼迎（Airbnb）也是ICONIQ参与的项目之一，有趣的是，爱彼迎在2009年最早的2万美元融资就是来自创业孵化器Y Combinator，而2010年的720万美元A轮融资则来自风投机构Greylock Partners的合伙人――雷德・霍夫曼。

根据ICONIQ官网的披露，它的Growth版块目前已投项目超百个，覆盖SaaS、消费互联网、金融科技和医疗四大领域，其中不乏Airtable、Uber、Zoom等耳熟能详的公司。

成立于2011年底的ICONIQ，到2021年底已经成为了管理着835亿美元资产的庞然大物。而它为客户带来的收益也非常可观，2021年ICONIQ共向LP分配收益55亿美元，MOIC（回报倍数）达到8.3倍。

ICONIQ参与投资的部分项目

前美团联合创始人王慧文显然看出了chatgpt这种创新融资模式的价值。2月13日，他发布了一条朋友圈，出资5000万美元占股25%，个人肉身不占股，用剩余的75%股权邀请AI领域的顶尖研发人才，并且已确定下轮融资由源码资本等顶级美元VC投资2.3亿美元。随后在2月14日，他又发布了对剩余75%股权的规划：

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原标题：百度李彦宏匆匆发布文心一言，是勇敢还是“鲁莽”？

国人对于百度文心一言的期待，像极了当年对于华为鸿蒙的期待。而百度在发布会之前的预热阶段，也在一定程度上吊足了外界“胃口”。

不同于华为发布鸿蒙时的那抹悲壮色彩，百度或许原本可以不那么着急地发布。说句略显“摆烂”的话，别说文心一言暂时无法和GPT-4抗衡，就连谷歌、Meta的大模型目前也落后于OpenAI。

面对孤独求败的GPT-4，在国内一众互联网大厂里，百度多年来在AI上积累的家底，让它有自信去打造中国第一个类ChatGPT的产品。

试想，不久前当百度跳出来挑战OpenAI时，为何不见国内其他大厂一起上？固然有其他大厂想“闷声发大财”的因素，但是否也在一定程度上说明在AI技术上，其他几家大厂的积累可能真的没有百度那么多？

当然另一个重要原因在于，在中文互联网搜索上百度独占大头，而ChatGPT类大模型的最佳应用场景便是搜索。因此，在国内搜索产品市占率上拔得头筹的百度，颇有一些舍我其谁的味道。

而在3月16日，当这场中规中矩的发布会结束之后，或许其他厂商稍稍舒口气――原来号称第一个要吃螃蟹的百度，也没有那么厉害。尽管李彦宏强调文心一言不是中美科技PK的工具。但是放眼全球AI领域，基本就是美国位居第一遥遥领先、中国积极追赶暂居第二的局面。

是否想干掉OpenAI登上宝座？百度就算有这样的雄心，然而却不得不面对眼下骨感的现实。要知道，李彦宏的起家业务――搜索，一定程度上和他在美国留学工作、以及部分借鉴西方技术是密不可分的。

当然，中国科技并非完全没有傲居全球第一的领域，比如宁德时代这样一家来自中国福建的企业，也能在电池细分领域做到世界第一。然而，就计算机科学来说它发源于美国，并一直由美国引领。所以，国内的很多互联网巨头产品，基本都是以借鉴美国产品为开端。

也因此，作为百度创始人的李彦宏、以及作为百度CTO的王海峰为何会在发布会中直言文心一言还不完美，甚至流露出一些不自信，因为确实实力还有待提高。

再加上过去百度的一些负面影响，就像一层阴影一样蒙在不少网友的心里。本身好感就不多，结果发布会上只播放了录屏demo，观众自然会感到失望。

当然，李彦宏放录屏肯定是不希望出现像谷歌那样直播翻车、股价大跌的情况。要是早知道放录屏也会挫落股价，或许不如在现场玩真的，哪怕翻车也起码勇气可嘉。不过这也是后话，相信从发布会舞台下来之后，李彦宏也很快关注到了外界反应，也一定会开会复盘此次发布会的得与失。

尽管产品不占优势，但是今天中文科技圈被文心一言强势“霸屏”，基本已经让这款大模型完全“出圈”，尽管当下还不够完美。然而，软件的优势就在于可以随时迭代、随时优化。

但是，中国AI干不过美国AI的真正原因，的确要更加重视。今天在网上看到一位技术大牛写的话，他之前在国内大家大厂都干过。他说，（大意是）美国AI和中国AI相比，前者更像一个富家子弟可以无忧无虑地从小学AI一直学到博士，家里也不指望他立马赚钱，因此可以心无旁骛地搞创新；但是中国AI往往只是高中毕业后学了几年，就要落地到应用上赚钱，疲于现实的后果便是顾不上思考远方。

尽管这种对比并不完全公平，毕竟美国是AI的发源地，但也大致反映出中国AI有时的确还不够沉下心来，这里面既有“先要吃饱饭”的客观诉求，也有不够重视原始创新的原因。针于此，中国学界和业界也已经觉醒，比如学界已经成立被认为是对标OpenAI的智源实验室，业界也有不少大厂纷纷成立研究院。

另外，尽管OpenAI目前暂时领先，但是它也很担心“王位不保”，其研发人员甚至不敢对媒体说太多，原因是“外面到处都是竞品”。那么，OpenAI的担心到底是否多余，也要看包括百度在内的厂商有多努力。以上。

作者： 吕底娅，脚踪佳美，作光作盐。返回搜狐，查看更多

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