文丨镜相工作室，作者｜赵一帆，编辑丨卢枕
中关村的咖啡馆，有时很难靠卖咖啡赚钱。
这里曾诞生过车库咖啡和 3W 咖啡。十年前，「海淀图书城商业步行街」 改名为 「中关村创业大街」，从 2011 年成立起就奔着 「孕育出中国的微软、谷歌」 去的车库咖啡，成了互联网科技创业的一个重要符号——越来越多的创业咖啡馆和孵化器聚集在附近，吸引了无数年轻人和创业者在这里畅谈，他们交换想法，想以此获得关注和启动资金。3W 是其中最负盛名的一家，背后站着一众知名投资人和明星公司创始人、高管。
年轻人和创业者大多抠抠搜搜，他们常常自带一瓶水，一坐就是一天，甚至有人在咖啡馆过夜，但咖啡馆也不管他们。这里不止售卖咖啡，才智、激情和梦想，才是主要的商品，总有手握重金的投资人愿意为此买单。当年张一鸣就是凭借咖啡馆餐巾纸上勾勒出的简单模型，拿到了今日头条的第一笔投资。
后来互联网创投落寞，中关村的创业咖啡馆也陆续倒下。但在每一波财富浪潮里，都需要一个类似的地方——「Meta Space」，就接过了车库和 3W 的衣钵，成了北京 Web3 和 AI 创业者最繁忙的一个集散地。
这家位于五道口附近的咖啡馆成立于 2021 年 7 月，见证了 Web3 从狂热到沉寂，和生成式 AI 从爆火到遇冷，短短三年，已是两个周期。
咖啡馆留下了许多曾让人激动的符号：门口玻璃展示柜里巨大的 「无聊猿」 雕塑，这是币圈最有名的 NFT 头像，朱啸虎也拿出过 50 万美金购入，并一度设置为微信头像；咖啡馆的装饰墙上挂满了知名的 NFT 头像，有 Mfers 火柴人、像素猫头鹰等等，每一个头像的背后，都是一个造梦的故事。
现在，咖啡馆里最显眼的是一块 Led 展示屏，上面根据调用量列出了国内外 AI 产品的月度排名，ChatGPT 高居第一，但国内的大模型产品一个都没能上榜。
这似乎与咖啡馆的冷清形成了一种互证。在这个工作日下午，一共只有 4 桌客人，但在 Meta Space 刚开业的那一年，伴随着 Web3 的造富浪潮，大量年轻人天天聚集在这里，聊项目，搞宣讲，或者把这里当办公室，一派热闹景象。而当下，国内大部分 AI 项目融资不畅，市场正在经历寒冬。
我点了一杯咖啡坐下，咖啡的名字是 「ALL in AI」，拉花都是 ChatGPT 的 logo。背后的一位中年大叔打了许多电话，他应该是某个机构的投资人，接连询问着创业者项目进展、产品的用户需求满足率。傍晚五点，他起身离开，和站在门口的老板聊了几句近况，离开时笑着大声说了一句：「我已经 All in AI 啦！」
在一家创业主题咖啡馆里，这样的场景早就习以为常。经历了两个风口，这家咖啡馆也成为了观察从 Web3 到 AI 发展的一个切口：那些从 Web3 赚到钱的人转型 AI 做了什么？与 Web3 相比，AI 创业有哪些不同？以及那些 All in AI 的人，后来都怎么样了？
我们和咖啡馆老板刘佳良聊了聊，他是日复一日的见证者，也是深入到行业变迁的亲历者。通过他的观察，我们得以一窥从 Web3 到 AI，那些激情与起伏，以及梦想与现实的碰撞。
以下是刘佳良的讲述：
高调的 Web3，低调的 AI
第一批接触 Web3 的人肯定是 Web2 的人，我就是属于这个类型。我最早在大厂做产品经理，2011 年在 3W 咖啡第一次接触到比特币，觉得挺好玩的，就买了一些，当时才 1300 人民币。后来从大厂离开后就去做 Web3 了。
而 AI 来了以后，追风口的还是同一批人。我有时开玩笑说因为他们有显卡，但实际上是，从 Web3 跑来做 AI 的这批人，大多数都是没挣到钱，要继续折腾，哪怕 Web3 后面出来的不是 AI，是 BI，还会是这批人。
为什么呢？因为他们对风口非常敏感，当时 Web3 行业有个词叫 「认知」，就是你如何去认知这个市场，为什么你能赚到别人赚不到，对你的认知要求会更高，所以大部分人对海外的资讯了解得比较丰富，就是每天刷 Twitter，最先看到海外的一些趋势，未来可能就是一个风口。
这也是为什么我们把店开在五道口这样一个以学术和科技为主的地方，年轻人很多，对新事物比较好奇，接受得快。GPT 刚出来的时候，我们第二天就都知道了，意识到这可能是下一个技术风口，当时大家都为 GPT 的恐怖效果所震惊，都在抓紧用各种方式注册 GPT 的账号，每天至少和它聊 2、3 个小时。
当时都想知道这是怎么回事，我们就第一时间邀请了搜狗输入法的创造者之一的马占凯老师来做演讲，他对人类的语言习惯以及大家的检索需求非常了解 （编者按：搜狗最早提出用输入法结合搜索引擎实现联想输入、快捷搜索等功能）。
活动是在下午，整整进行了 3 个小时。当时整个咖啡厅都挤满了人，我们只有 40 个座位，但最后一共来了 60 多个人，每个座位之间的间隔都不到一米，连咖啡都送不进去，晚来的人都是站在靠门的位置站着听。
那时候，其实大家都还不清楚 AI 能做什么，但活动当天已经能看出大家对 AI 的积极性。这在小程序的报名人数上也有所体现，咖啡馆的所有活动都会发在小程序上，但是这场活动的报名人数比以往 Web3 活动更高一些。
那次活动我们所有的 PPT、海报都是 Midjourney 做的，里面所有的文案，也是用 AI 写的。从那之后，我们自个的海报，几乎都是 AI 做的了。
那个阶段，大家的情绪都还停留在那种热情和亢奋上，就是我通过 AI 能达成什么目的，我能用 AI 做什么。后来微软在我们这儿搞了一场活动，告诉大家如何通过 AI 创业，像提供免费服务器和算力供大家使用，以及微软对 AI 创业的一些扶持，就有这种引导大家去创业的倾向。
很快，AI 的第一波创业浪潮开始了。但有意思的是，这波 AI 创业和 Web3 有很大的区别，Web3 会更张扬，而搞 AI 的非常谨慎。
Web3 的从业者是希望全世界都知道我在干什么，这样他才能达成宣传的目的。而 AI 行业的人，是就怕别人知道我在做什么，除非说我的项目到融资节点了，我才会告诉别人我的项目逻辑。但问题是，其实大部分项目都是套壳的，所以很多人也不敢正大光明地说。
这一点在咖啡馆办活动时也能看出来，相较于 Web3，AI 行业的嘉宾特别难约出来。
之前办 Web3 的活动时，想要去邀约一些机构或者公司的 founder、builder 是很容易的，包括伊能静过来办活动，只用了 20 分钟就把这件事定下来了。但现在办 AI 相关的活动，除了邀请公司里负责开发者平台的人，其他技术部门嘉宾就很难约了。像是刚才说的马占凯老师，去了 「光年之外」 就消失了，确实 AI 对技术内容的保密要求会比较高。
AI 的活动也是闭门分享居多，一般是举办活动的公司自己邀约，要不就是内部的合作伙伴，要不就是他们平台的开发者。
咖啡馆的客流量，也跟着一起变少了。在 Web3 行业的黄金时期，我们这里是圈内人首选的地方，甚至会有人天天过来，目的就是为了有机会结识行业内人，介绍自己的产品，寻找合作机会。做 AI 的人，除了比赛、培训、分享等活动，很少有人主动出来讲自己的产品。一些人从 Web3 进了 AI 圈，已经渐渐隐身了，很难找到他了。
我身边朋友的转变也是很明显的。做 Web3 的时候，他们出去的自我介绍都是某个项目的 builder 或者 founder，即使国内对这一行业管控这么严格的情况下，他们依然会高调地宣传自己。但是做 AI 之后，大家都很谨慎，对自己的 idea 也很保密。
这是因为 AI 有一个特别大的信息差。就算你有特别好的 idea，但其实在 AI 领域实现 idea 的成本是非常低的，所以如果你把 idea 告诉了别人，别人也能做得了。
高考那段时间，我在大厂认识的朋友用 「扣子」（字节开发的 AI 应用开发平台） 做了一个 AI 报考的小程序。从熟悉平台，到把学校的招生简章编进去，再到把程序编出来，前后也就花了两天半的时间。因为市面上常见的报考服务都要大几千一次，他的程序一次只收 50 元，高考结束的一周，他一共挣了 170 万。
当然，这件事也是他挣完钱之后，才和我聊起来的。
7 月后，投资人拥有了防诈骗能力
转向 AI 后，我们一直在想 AI 的元素该怎么落地，能在实体店面上体现，就想出来实时调用量排行榜这样一个形式，还有人来跟我争论为什么他们的排行这么低。
确实能感受到，咖啡馆的客流量没有以前主打 Web3 时候那么高了，尤其是去年 8、9 月份以后，AI 方向的活动逐渐减少，在那之前一个月能有 8-10 场，后来变成一个月 3-5 场，还是以培训为主，像是交流、扫盲之类的。
我们不是靠咖啡挣钱的。咖啡其实不挣钱，咖啡店对我们来说，是一个成本单位，它会亏钱。我们更多的还是希望通过去举办活动，认识更多的年轻人以及创业者，通过这种陪跑，帮他去做孵化，去完成投资。在这里，我们可以把人和人的关系、人和项目的关系以及项目和资本的关系做一个链接，这个过程中我们大概完成了 14 个项目的投放。
● 白天是咖啡馆，晚上是酒吧。摄影：赵一帆
比如刚刚你遇到的投资人，他在我们这儿投了好多项目。有很多项目就是我先去聊的，我聊完之后，觉得这个项目不管是从人员架构也好，还是从市场方向也好，都还不错，如果投资人正好在，我就会说你们可以聊聊啊，好几个项目就是这么推进去的。
他是一位资深 LP，操盘着规模超百亿的母基金，现在依旧在一线看项目，跟很多年轻人聊，按理说在大的投资机构这都是下面的实习生在对接，为什么他亲自去聊？我跟他探讨过，他说如果实习生去聊，等小组讨论完汇报到公司的会上，再到他，他再去和创业者聊，三五个月就过去了，可能项目就死了。
GPT 出来的时候，在最一线的投资人自然不会错过这一风口。那时候，投资人都是 FOMO 心理，觉得投进去就是赚了，所以大家都疯狂地在外面找项目。
刚开始的时候，投资人其实也都很懵，他们也不知道 「什么是 Transformer」「Transformer 后面的底层逻辑是什么」，也不知道 「创业者为什么需要买显卡」。对于这一整套新的内容，他们也需要有一个学习的过程。
但这波 AI 的热潮，其实也只持续到了 2023 年 7 月份。在这之后，整个行业都进入一个冷静期，身边的人态度也谨慎了很多。虽然文生图火起来了，现象级产品"妙鸭"出现了，还有一些比如 AI 做装修、AI 做教育、AI 辅助诊断的医疗大模型等，但很多人发现，AI 对于创作的辅助作用并没有达到最初那么高的预期，专业的从业人员觉得用不了，业余的老百姓一般也用不上这些。
泡沫被一个个地戳破了。
这时候，投资人也开始具备了一定的防诈骗能力。他们意识到，创业者并不需要那么多的钱，另外很多产品其实是套壳做出来的。
最开始的时候，只要创业者说自己是做 AI 的，「我需要钱去买卡、买算力，我请了科学家一起创业」，就可以拿到投资了。后来一梳理，好多项目比如投了 2000 万美金，其中 1000 万拿去买卡去了，所以投资项目时，投资人也变得更加谨慎。
7 月之后，投资人也会对比不同项目的好坏和未来的风险了，比如说 「未来的大模型迭代，会对产品有什么影响」「产品现在在市场里的身位是怎样的」。之前还没有 AI 产品的排行榜，但现在大家突然发现，每个赛道上都站满了人，投资人就会对比你的产品和别人的差多少。
大家都在抢项目的时候，从看到这个项目、到了解、再到最后出手，只需要 3 个月。但现在大家直接不投了，因为有些基金已经没钱了，而且最新一期的募资也进行的不顺利。很多基金都非常着急汇款，就会催创始人说，到期的基金差不多给我点钱就行了。
这种情况下，投资人也转变了想法，觉得能快速回款的项目，它的生命周期反而会更长一点。
这也是 AI 行业最大的一个变化。GPT 刚出现时，投资人把投资 AI 当成一项事业，比如说过投钱进去支持创业者做出全中国最厉害的大模型。在这种投资逻辑下，投资人会参与第一、二、三轮的投资，为的是把创业公司扶持起来。
那时大家都想知道，能做成事业的，到底是哪个方向，能让 AI 实现落地。但探索了一轮发现，做 AI 的根本不懂行业的 know how，不知道该怎么去落地。后来大家认识到，可能+AI 是一种方式，企业用 AI 去提升效率，但这就完全是 To B 的能力，不是大型互联网平台那样的项目，这种投资既不需要一个伟大的投资人，你也干不成一件伟大的事。
所以投资人期待的变成了固定的收益，他们不再追求孵化一个伟大的公司，或者是有几百倍、几千倍回报的项目，而是希望只投资一点钱，年底就能够挣回这些钱。
理想太远，不如去赚快钱
To B 的钱并不好赚。
今年以来，你会发现讲那种比较空的方向的创业者越来越少了，更多的都是结合着场景，要让大模型真正实现落地。这也是整个行业这段时间讨论最多的事，在这些方向里，C 端的没有多少，大都是 To B，其中最多是做 SaaS 或 AI 工具的。但后来慢慢发现，过度地去涉及行业内部的工作流、know how，这样的赛道并不好做，反而传统企业自己做会更容易，所以大量的创业者倒在这条路上。
现在投资人会问你，大概多久能盈利，规模是什么样，成本是什么样，成本控制得怎么样。如果答不上来，几乎是融不到钱的。只有 AI 五虎 （编者按：指 「百川智能」「月之暗面」「智谱 AI」「零一万物」「MiniMax」 五家大模型独角兽公司，排名不分先后） 的势头还是如火如荼，投资人都在抢着投。其实如果投资人手里还有钱的话，他们还想继续拿钱进去，因为他们能看到这几家公司的可能性，觉得很值得。
尤其是 ChatGPT 无法在中国使用，大家对于这 5 家公司的确定性变得更强了。会有观点认为，这几家公司有点类似于 Google 从中国退出后的百度，有明确的市场空间。
在有钱源源不断进账的情况下，这几家明星公司反而是不在意商业化的。
比如说月之暗面，他们公司以及创始人精力都放在研发上，没有放在变现上。我上个月想给他们介绍一个项目，是我朋友想和他们合作一个公司私有化的服务部署。但是他们对接的人说：「不好意思，我们不接这个。」 其实意思就是我们现在钱太多了，不需要客户、不需要赚钱。
比起 Web3，AI 的故事更难讲。在 Web3 行业有个说法，叫叙事，你需要讲清楚你的这个技术或产品，接下来的场景或趋势是什么，当这个故事讲不下去，基本就破灭了。比如当年比特币讲的是数字黄金，矿是有限的，挖完就完事了，很多人相信这个叙事，才会去参与其中。
● 墙上摆满了有名的 NFT 头像。摄影：赵一帆
另外，任何一个行业都需要有造富神话，当年挖石油、旧金山淘金热，再到最初的互联网，中国第一代互联网融资热，让许多人暴富，在 Web3，这种情况会更明显，但在 AI 行业目前还没有多少这样的故事。
现在 AI 只有一些能赚点钱的小生意。之前有很多 bot 用于 Web3 行业的交易，其实就是一个智能体机器人，你可以给它下达一些指令，它会给予反馈、帮你自动化处理任务。但是之前通常用于量化交易，AI 火起来之后，很多训练效果不错的机器人变成了涉黄的产品，因为这种方式赚钱非常快。
现在用 AI 制作的色情内容，比例其实越来越大。因为这种技术已经非常成熟了，而且收益很大，有的产品一天就能挣到一百多万美金。
还有一种就是搞 Web3 的人非常熟悉的模式，靠培训或卖课赚钱。之前有一个 Web3 领域的 KOL，在刚刚开放 ChatGPT，好多人还不知道怎么去访问的时候，她就做了一个小的国内端入口，通过微信群拉新，一个用户收费 90 块钱，最多的时候大概有 2 万人。
去年 7 月之后，随着市场变冷，这类培训明显多了起来。但是 Web3 这群人也都习惯了这种挣快钱的方式。我觉得大家在成功的路径上都是有依赖的，他过去在 Web3 就干这事，去消除人们之间的认知差距，也有人愿意付费。
如果定义一个 Web3 项目是否成功的标准是有没有赚到钱，即使用这个标准，现在谈论 AI 成功也过早了些。
