曾担任OpenAI 首席研究主管、也曾在Palantir 担任核心领导角色的Bob McGrew，从投资人的角度，谈他怎么看现在这波AI 热潮。他直言，市场气氛很像泡沫时期，到处都是上亿美元募资、每份简报都一定要有AI 领域的相关投资。但在这样的环境下，McGrew 并不是什么案子都投，而是有一套很明确的AI 投资框架。

AI 热潮来袭，市场气氛宛如泡沫时期

访谈一开始，主持人就形容现在AI 投资的氛围，很像过去泡沫年代再现。市场上不断出现一亿、两亿美元规模的募资案，几乎所有来简报的团队，都会在简报中安排一整段谈AI。

主持人也分享自己的经验，他过去经营的一家法律科技SaaS 公司，在与OpenAI 合作、导入AI 帮助法律助理处理工作后，价值大幅提升，最后被Thomson Reuters 以「上一次募资估值八倍」的价格收购，显示AI 确实正在快速改变许多产业。

在这样的背景下，主持人询问McGrew，除了OpenAI 之外，现在市场上的AI 创业案，哪些方向真的值得投资，基础建设是否仍然是必要的布局。

(注：Thomson Reuters，是一家全球性的专业资讯与数据服务公司，主要提供给法律、金融、会计、税务、风险管理、媒体等专业人士使用。)

对AI 基建保持距离，专注以前做不到的事

McGrew 坦言，他对专做AI 基础建设的新创，一直抱持相对保留的态度。他的理由是，多数基础建设解决的，其实是「当下模型」所产生的问题，但随着GPT-5 这类LLM 出现，使用方式与需求结构很可能会出现根本性的改变，现在打造的基础设施，未来未必还适用。

相比之下，他更想看到的是，有人用AI 去解决「过去根本无法解决的问题」，而不是只是把原本的流程加上AI，变成「AI 版本」。

他也明确表示，自己最感兴趣的，其实是应用层的新创团队。

无限多个实习生的投资想像，新商业模式有望陆续诞生

谈到应用层的价值，McGrew 用一个很具体的比喻来说明他的投资逻辑。他形容现在的AI，就像是突然拥有「无限多个注意力很短的实习生」。

在过去，许多事情之所以做不了，往往不是技术问题，而是因为人力太贵、速度太慢、管理成本太高，但如果突然出现一大群「实习生等级」的劳动力，很多原本不合理、不划算的工作，就突然变得可行。

他也用学生来形容模型能力的变化，认为GPT-3 大致像高中生，GPT-3.5 像大一新生，GPT-4 像大三学生，而GPT-5 会是另一个全新的层级。在他的投资判断中，关键从来不是模型本身有多强，而是创业者有没有想清楚，如果真的拥有这样一批「无限多的实习生」，新的工作分工方式会是什么，新的商业模式又会如何诞生。

不轻易对抗硬件与算力巨头，同时押注AI 新技术

对于市场上大量资金涌入GPU、资料中心与算力租赁的现象，McGrew 的看法相当务实。他指出，过去其实有不少人尝试开发新晶片，但目前看来，辉达因为掌握庞大的市场与资本优势，几乎能持续把产品做到更好，因此要直接赌辉达(NVIDIA) 会输这场算力大战上，其实非常困难。

不过，他也没有完全排斥这类投资，而是认为，在投资组合中，保留一小部分资金去下注「成功机率不高、但一旦成功就会非常巨大」的新技术，依然是一种合理的投资策略。

投资框架的核心，AI 会重写什么值得去做

最后McGrew 分享他的AI 投资框架，框架核心并不在于追逐最热门的技术名词，而是在思考AI 将如何改变「什么事情值得去做」。

他表示，真正有价值的创业题目，不是把旧流程变得更快一点，而是因为AI 的出现，让一些过去因为人力、成本或规模问题而不可能存在的事情，第一次变得合理、可行，甚至可以变成全新的产业。

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