《AI未來指北》欄目由騰訊新聞推出，邀約全球業內專家、創業者、投資人，探討AI領域的技術發展、商業模式、應用場景、倫理及版權爭議。
Hugging Face是一家人工智慧（AI）公司，主要產品是一個開源的NLP模型庫和平臺，名為"Transformers"。這個庫包含了各種預訓練的深度學習模型，涵蓋了廣泛的NLP任務，如文字分類、情感分析、命名實體識別等。這些模型是基於Transformer架構構建的，這是一種強大的神經網路架構，廣泛應用於NLP領域。
Hugging Face的Transformers平臺為使用者提供了訓練、微調和部署自定義NLP模型的工具和資源。使用者可以使用平臺來加速NLP模型的開發和部署過程，同時還可以與其他開發者共享和探索各種NLP模型的最新進展。Hugging Face的願景是建立一個開放、協作和共享的AI社群，使機器學習和NLP技術更加可訪問和可應用。他們積極支援開源專案，並鼓勵使用者和開發者之間的知識交流和合作。
Clem Delangue是Hugging Face的聯合創始人兼CEO，在創立Hugging Face之前，他曾在兩家初創公司擔任產品和營銷職位，併成功將這兩家公司賣給了其他公司。
本月，Clem Delangue 做客 Harry Stebbings 的播客節目，分享了 HuggingFace的創業歷程、當前&未來的AI發展趨勢，以及 Delangue 的個人洞察，本期內容分為 9 個話題：
Clem Delangue:當你看到一個創始人正在經歷挑戰，你或許會覺得事情總會好轉，但事實上每個階段都有各自的挑戰。創業者需要認識到這一點，享受當下正在做的事，努力去構建自己心中的公司，而不是盲目追求B輪、C輪或IPO的快感。真正的快樂源自於投身其中，不是嗎？
Harry Stebbings:Clem，我對此感到非常激動，非常感謝你能加入我們。
Clem Delangue:非常感謝你的邀請，我對此也感到非常激動。
Harry Stebbings:這將會非常有趣。首先，我想了解一下Hugging Face的一些背景。名字的由來是什麼？公司的起源和創立都是如何發生的，就用兩三分鐘來簡單介紹一下吧。
Clem Delangue:是的，當我們創立Hugging Face時，我和我的聯合創始人Julia和Thomas是在開玩笑，我們說要成為第一家以表情符號而非三個字母程式碼上市的公司，我們覺得那些在納斯達克交易所的三字母股票程式碼有點無聊，是時候讓emoji表情符號登陸交易所了，所以我們想要的一個表情符號作為公司的名字。
我們選擇了“擁抱”的表情符號，就是那個兩人手牽手的符號，那是我們最喜歡的表情符號。於是我們說，就這個了。我們當初以為這個名字可能只會存在幾個星期，頂多幾個月。但後來社群開始在各處使用它，比如在社交媒體上、衣服上等等，簡直無處不在。於是我們說，哦，看來我們得保留這個名字了。現在它已經成為一個非常有品牌力且備受歡迎的品牌，很遺憾的是，我們現在很難去改變它了。
Harry Stebbings:聽起來，至少你們上市的時候，股票程式碼會是一個表情符號。所以，你們只需要達到那個階段。關於公司的創立，在你們決定投入10年、20年時間的這個想法上，你們為什麼會做出這樣的決定？
Clem Delangue:我們其實是從完全不同的東西開始。實際上，公司的創立是由於我和我的聯合創始人之間的一種職業契合，我們當時就說，我們一定要一起工作。再加上我們對AI的興趣，是的，那是七年前。那時候，人們對AI的關注程度還不像現在這樣高，沒有那麼多人在討論它。但我們對它非常熱衷，想看看它是否是一種新的技術正規化，能否把你帶入虛擬現實，讓你體驗到神奇的事物等等。
我在15年前工作的第一家創業公司已經在做AI了，儘管那時我們並不稱其為AI。所以我對這種技術的能力有一些瞭解。當我們開始構思Hugging Face時，我們想做的是一些科學上具有挑戰性的事情，因為我們的一位聯合創始人Thomas是科學家，我們都對科學很感興趣，同時我們也希望它具有娛樂性，我們實際上是開始做一些類似於Siri、Alexa或者ChatGPT，只是用於娛樂，而非提高生產力。
我們實際上花了差不多三年時間在這個專案上，我們在這個想法上籌集了Pre-Seed和Seed輪的資金，我們推出了一個產品，使用者之間交換了幾十億條訊息，那是Eguchi AI的時代。但正如你所知道的，有時候事情會發生變化。當我們開始分享一些底層技術和我們構建的底層平臺時，我們得到了來自社群、開源社群以及使用這些技術的公司的大量關注。所以這基本上導致我們從Eguchi AI轉變為現在的AI平臺。
Harry Stebbings:你剛才提到的很有趣，Hugging Face在過去一年裡崛起併成為該領域一個非常重要的品牌，但七年的時間確實很長。所以當你回顧過去時，對於現在對Hugging Face的炒作和興奮程度，在多大程度上是由投資者和炒作週期驅動的，而在多大程度上是真正的AI發展的基礎？考慮到你在這個領域有15年的經驗。
Clem Delangue:這個問題很有意思。感知和現實之間的差異有時可能存在延遲，甚至可能是完全不同的。在我看來，現在的情況是，風投和主流媒體的興趣其實在迎頭趕上現實。因為如果你看一下AI的使用情況，它已經非常廣泛，並且在過去幾年裡大幅增長。即使在諸如GPT模型這樣的新模型推出之前，它就已經被廣泛應用了。比如谷歌每天都在用AI為數十億使用者提供服務，Facebook用AI來排名你的帖子，Zoom用AI來移除背景。所以我認為，現在的AI熱潮，是風投和主流媒體在迎頭趕上實際的應用情況，並認識到AI如何成為構建舊產品、技術或工作流的新正規化。我不認為這是一種炒作，更像是他們正在迎頭趕上現實。
Harry Stebbings:在過去的12個月裡，有沒有一些突破性的時刻，讓AI達到了一個新的水平？還是說，正如你剛才所說，這只是對現有使用情況的延續和迎頭趕上，我覺得OpenAI和GPT向世界展示了這種意識。這是否是一種跳躍式的變化？還是隻是你提到的迎頭趕上的延續？
Clem Delangue:這是一個非常重要的問題，但我有我的觀點。你要記住的是，我們在AI領域看到的大部分進展都是基於開放科學和開源的原則。AI科學家們傾向於開放分享他們的研究成果，人們互相在彼此的基礎上建立，形成了一種非常有趣的正反饋迴圈，這加速了我們在AI方面的進步。
如果沒有開放科學，沒有開源，如果谷歌沒有分享他們的《Attention is all you need》論文，沒有分享他們的Bert論文，沒有分享他們的原生擴散論文，我們可能還需要再過30、40或50年才能達到今天的水平。在過去的幾個月裡，我們開始看到了一些主流的突破，比如你提到的ChatGPT，以及在底層技術棧上的一些突破。
我認為硬體正在變得越來越好，GPU的可用性正在增加，模型的最佳化也正在提升，比如量化、蒸餾等技術。這些技術使我們能夠執行更大的模型，為數億甚至數十億使用者提供服務。有時候，這些突破會成為AI進入主流的最後一塊拼圖，這正是我們現在看到的情況。
Harry Stebbings:在我們深入研究具體細節之前，我真的很想理解不同模型的運用方式。我確實進行了三次與AI相關的交易，但是任何一位卓越的投資者都會這樣做，這並不新鮮。所有人都提到AI是他們業務的核心，而這個核心是矽谷，我們需要將創始人帶到矽谷。你是否認同矽谷將成為下一代AI初創公司的中心地帶？還是你認為這只是個無稽之談？實際上，如我們在過去幾年中所見，它是一個全球化的分散人才網路？
Clem Delangue:毫無疑問，矽谷充滿了激動人心的活動。我對此沒有異議，因為兩週前我就在舊金山。我在推特上釋出了我在城裡的訊息，並建議與開源AI社群的成員碰個面，結果幾天之內就引爆了，最後有5000人參加了大型社群展示活動，人們稱之為AI的伍德斯托克。這個活動讓我真切地感受到矽谷在AI領域的活力。
同時，如果你看整個生態系統，特別是在早期初創公司領域，如果你看AI科學家，如果你看機器學習工程師，你會發現他們分佈全球。比如，LAMA是Meta釋出的最好的開源模型之一，我不確定具體的資料，但我認為LAMA的13個作者中有10個在巴黎的Meta AI實驗室。這是個明顯的差異，矽谷確實活躍，但並不是唯一的活躍地。
Harry Stebbings:所以，對於那些被告知需要搬到矽谷的AI創始人，作為一位創始人，你覺得這個建議公平嗎？還是你認為這並不必要？
Clem Delangue:我認為這並不必要。Hugging Face的團隊是高度分散的，團隊遍佈全球。我是法國人，我們在巴黎有一個龐大的團隊，在紐約、舊金山以及全球其他地方都有人，你可以去矽谷，你可以在那裡旅行一段時間。
最重要的是，創始人應該在他們最快樂的地方創立公司，如果他們快樂，他們就能建立一家偉大的公司；如果倫敦讓你快樂，就應該在倫敦創立公司；如果矽谷讓你快樂，那就應該在矽谷創立公司，最重要的是快樂。
Harry Stebbings:我有同樣的經驗，我已經做這個工作八年了，每個人都告訴我，如果你想做投資，你必須去矽谷。但是，如何在矽谷找到快樂呢？我並不喜歡矽谷。我喜歡倫敦，所以我讓自己在倫敦找到了屬於我的一片天地。
聽著，我想深入探討一下這兩種世界觀，即有一種模型，這是 OpenAI 的觀點，一種模型主宰一切，另一種觀點，即存在許多開原始碼模型；首先，我們在討論個人觀點之前，能不能讓大家瞭解一下這些方法的區別？
Clem Delangue:是的，它們在AI構建者的分配上有很大的差異。如果只有一種模型可以主宰一切，那麼你可能會看到模型變得越來越大，具有更多通用的能力，而構建這些模型的人主要集中在一個或幾個組織中。另一種觀點則認為，會有很多不同的模型，你希望看到事情更加分散，所有公司都能構建和訓練模型。這種觀點基於一個簡化的理解，即模型或AI就像一個程式碼庫，儘管有一些區別，但基本上，它就是一個程式碼庫。因此，說這個程式碼庫比那個程式碼庫好，或者說有一個程式碼庫會主宰所有其他程式碼庫，這聽起來有些愚蠢。
實際上，程式碼庫的好壞取決於你的使用場景、約束條件和你想要實現的目標。所以如果你是Facebook，你有一個程式碼庫，可以按照你的想法服務你的使用者。如果你是Slack，你有一個程式碼庫，可以最佳化並服務你的使用者。我認為AI領域也是如此。如果你是一家消費品公司，你需要構建一個為你的使用場景最佳化的AI模型，它們會更快、更便宜、更高效，這就是你的差異化。
Harry Stebbings:好的，你剛提出了一些有關消費者的觀點。現在，假設我們已經有了一些消費者，我們可能需要運用AI模型來構建我們想要的產品。在這個過程中，我們可以選擇使用多種模型，或者只選用一種模型來統一整個產品。那麼，你如何判斷應該選擇哪種方式？這個選擇背後的原因又是什麼呢？
Clem Delangue:這確實是一個複雜的問題，因為它涉及到短期和長期之間的權衡。事實上，有時在專案初期，採用一個模型或一個API可能更加快速和簡單，但從長期來看，這種做法有很多風險，因為你沒有在內部建立自己的AI能力。你無法對這些模型進行最佳化，使用它們的成本較高，而且你面臨的競爭風險也會增大，因為你無法真正區分自己。
一個類比是，在網際網路的早期，你可以用像Squarespace這樣的工具來建立一個網站，這樣做的感覺很好，因為你能迅速地建立一個漂亮的網站，然後開始嘗試；在我看來，使用AI API就是這種情況。但是，如果你真的想要在競爭中脫穎而出，建立自己的能力，並且真正為你的使用者和使用場景定製一些東西，並能夠進行最佳化，你就需要像編寫程式碼構建技術產品一樣，在機器學習中訓練和最佳化模型。
Harry Stebbings:我完全同意你的觀點，但我也意識到，在企業採購和企業教育方面存在一些問題。當我們在巴黎使用它時，我正在倫敦，我們都知道大公司對新的創新浪潮的反應往往較慢且知識匱乏。實際上，如果你能為他們提供一種已經透過驗證、安全且易於使用的一站式服務，他們可能會選擇使用。那麼你認為，在未來3～5年裡，Ta 們會先選擇這種一站式解決方案，因為這很方便，然後才會意識到需要更個性化的解決方案嗎？
Clem Delangue:很可能是這樣，這也正是新公司顛覆現有格局的巨大機會。因為他們會先選擇更簡單的解決方案，而更深入理解AI的公司則可能選擇更具顛覆性的方式。許多創業公司已經在這麼做了，比如使用huggingface的創業公司，例如RunwayML、Stability AI或者巴黎的PhotoRoom，這些都是AI原生的公司，他們正在構建和訓練自己的模型，我認為他們有能力做出比只用API更好的產品。
Harry Stebbings:你剛剛提到了一個非常有趣的推文，Yamla Kuhn表示，公開模型面臨的最大問題實際上是訓練資料的法律地位。你對這個問題有什麼看法？他是對的嗎，這是最大的問題嗎？你覺得這樣的說法公平嗎？
Clem Delangue:是的，我認為他的觀點有一定道理。我覺得這也是對於AI原生方法的一個挑戰，因為他們同樣面臨這樣的問題。我不知道你是否注意到，但Elon Musk曾發推文說他要起訴OpenAI，原因是他們在訓練GPT-4時使用了他的推文。我認為這對AI原生領域是一個挑戰。
今年，我們可能會看到更多關於這個問題的法律明確性，我們將開始更清晰地瞭解如何公平使用資料，以及監管機構對AI公司的期待是什麼。我對更多的法律明確性感到興奮，我認為這對我們行業的成長和發展是好事。
Harry Stebbings:我想請教一下，你對內容訪問的未來有何看法？現在，我們看到Reddit開始探討如何將他們的內容和訪問許可權商業化，你覺得開源或封閉模型與內容提供商之間的關係會如何發展？在未來6～24個月，你預見會發生什麼變化？
Clem Delangue:其實很難有確定的答案，因為這將受很多因素影響。我希望我們能找到一種對所有人都更好的模式，但這需要激發內容創作者的創作熱情，同時也要激勵AI公司。
在這方面，我們有一些創新舉措。例如，我們正在訓練一個非常優秀的程式碼模型，它使用了一種名為decode的技術。我們首次訓練了一個完全剝離個人資訊的資料集，允許開發者自主選擇是否參與訓練。我們正在這個領域中盡力推動發展，我覺得這只是開始，無論是對我們huggingface，還是整個行業來說，接下來幾個月會有很多有趣的事情發生。
Harry Stebbings:在我們深入討論之前，我想問一下你對Elon Musk和OpenAI案件的看法？我注意到了這件事，想聽聽你的看法。
Clem Delangue:這是個好問題。我們很難知道背後究竟發生了什麼，畢竟他們的操作方式各不相同。Elon Musk是那種在一天之內可能表達出相反觀點的人。但我認為他在AI開放性問題上有一些觀念，我相信我們將會進一步探討這個問題，看看對AI和整個社會來說，開放性和透明性的重要性。所以，我很讚賞他把這個問題推到了大家的視線中。
Harry Stebbings:確實，我想要問的是，我在節目之前與你們的一些投資者進行了交談。他們希望我能更深入地瞭解hugging face的商業模式和盈利方式。你如何看待與內容提供商和出版商的關係？hugging face是如何盈利的？從長期角度看，你認為會發展成什麼樣？
Clem Delangue:我們的商業模式其實比你想象的更簡單，作為一個平臺，HuggingFace有相當多的使用者量，我們主要使用的是典型的免費增值模式，大多數公司可以免費使用我們的服務，目前已有15,000家公司在使用。
只有一小部分公司實際上為我們的服務付費，大約有3,000家。他們付費是為了獲取高階功能，如單點登入、高階技術支援以及更強大的計算資源，像Meta、Bloomberg、Grammerly等公司都是我們的付費使用者。
Harry Stebbings:所以你們是按照席位收費，還是按照查詢量收費？你們的定價模式和商業模式是否相符？
Clem Delangue:這實際上是各有差異的。我認為我們還沒有真正找到並最佳化最大收入的方式，因為我們現在更關注的是提高使用率和擴大平臺規模。
Harry Stebbings:你之前提到，當別人問你如何盈利時，你會感到煩惱麼？
Clem Delangue:我想說的是，這個問題並不是最關鍵的，對於我們這種帶有網路效應的平臺，吸引和使用量才是最關鍵的指標，這在早期就已經成為了我們的假設和立場，尤其考慮到我們更傾向於消費者層面，就像Facebook或Twitter這樣的平臺，首要任務就是吸引和使用；我們的假設是，使用量將轉化為延遲的收益，特別是在AI領域，人們已經開始期待為AI服務付費。
如果Hugging Face繼續成為公司首選的AI構建平臺，那顯然，我們會從中收益，並圍繞此建立一個成功的業務。然而，儘管盈利並非首要問題，但這個問題的確有趣。
對我們這種平臺來說，盈利是一個需要逐步解鎖和學習的過程。我們從一開始的六位數收入出發，逐步學習其運作方式，然後再到七位數、八位數，甚至九位數的收入，每一步都在學習。特別是在AI領域，底層技術發展極快，我們今天的盈利方式或許在3～5年後就過時了，而進行這種盈利和收入的學習是非常有趣的。
Harry Stebbings:我可以問一下，你剛才提到了使用者接納率。我一直在思考一句話——問題在於已有的公司先買下創新，還是創業公司在已有公司獲得分銷渠道前就先得到分銷渠道？你提到的使用者接納率，讓我聯想到誰會是這個賽局的最大受益者。
我越來越覺得，像微軟那樣將AI快速整合進PowerPoint，或者像Adobe將AI整合進其全套產品的現有大公司，會獲得90%的收益，因為他們既有分銷能力，又能快速行動。你認同這種看法嗎？還是你認為實際上創業公司會在這一波浪潮中佔據更大的優勢？
Clem Delangue:這和我們剛才的討論是相關的。如果你只是將AI看作API，那麼我同意你的觀點。但如果你將AI看作一種更激進的技術構建方式，把AI創業公司視為那些實際上在訓練模型、創造新的架構、最佳化模型的公司，那麼情況就不同了，因為對於已有的公司來說，這很困難。
因此，我認為新興公司在這方面有機會做得比已有公司更好，甚至可以做到超過他們10倍、50倍甚至100倍。
Harry Stebbings:為什麼已有的公司會覺得這麼困難？對不起，我對此不是很瞭解。他們為什麼會覺得難以適應呢？
Clem Delangue:因為這是一種全新的技術構建方式，你需要讓科學家們花上6個月的時間來開發新的架構和模型，然後才能將其釋出，這是一種全新的軟體構建範疇。
根據我的經驗，這種差異足以讓大型團隊和大型公司難以適應；至少在我看來，這就是現狀；預測未來總是難度較大，但我認為，那些真正以AI為導向的創業公司，那些不僅僅使用API，而是真正自行構建AI，建立新的架構和模型並最佳化它們的創業公司，有著廣闊的機會。
Harry Stebbings:對於以AI為核心的創業公司，你認為他們面臨的最大挑戰或障礙是什麼？資料模型的獲取？還是招聘問題？有很多可能的挑戰，但你認為最大的是什麼？
Clem Delangue:我認為，最難的部分在於招聘。找到最優秀的人才，特別是那些科學和工程技能兼備的人才，是非常困難的；市場競爭激烈，很多公司籌集了大量的資金，因此對於真正優秀的人才來說，他們的薪酬是非常高的，在我看來這就是最大的挑戰。
Harry Stebbings:我們看到一些AI創業公司在早期就進行了大規模的融資，有的達到了1～2億美元，他們是否真的需要這些資金來獲取資料模型或其他特定內容？還是他們只是在利用現有的需求，儘可能多地籌集資金？我不太明白，構建以AI為核心的公司是否需要比構建上一代私營公司更多的資金？
Clem Delangue:確實，根據我的觀察，構建以AI為核心的公司確實需要更多的資金，比構建傳統軟體的私營公司要多，這是因為AI的計算成本比傳統軟體要高，同時我們之前提到的，招聘團隊的成本也比普通軟體工程師高，所以建立以AI為核心的創業公司需要更多的資金。
對於是否需要更多資金的模式持保留態度，特別是因為我們開始意識到，計算資源越多，並不一定足以解決問題，投入在訓練更大模型的回報開始下降，這改變了我們對籌集更多資金並將其用於計算資源的看法，這可能是一種障礙，但是就像所有的技術週期一樣，總會有公司進行投資。
如果投資者願意跟進，我認為這不是壞事，反而是好事，這並不意味著他們都會成功，也並不意味著這種方法一定有效，但我認為這是一種有趣的風險，一種有趣的公司構建方法，我非常期待看到這些公司將來能創造出什麼。
Harry Stebbings:我想問一個問題，Elon Musk 曾經說過，AI與大多數監管環境不同，不能等到事情發生了才去監管，到那時監管就已經無效了。你同意這個觀點嗎？你如何預測接下來6～24個月的監管格局會如何發展？
Clem Delangue:我對這個觀點持保留態度。我對AI非常熱衷，我認為這是技術領域的新正規化。但同時我們距離AI能夠自主執行、擁有自我意識、掌控世界，以至於毀滅人類的那一天還很遙遠。我認為這種恐懼觀念更像是科幻電影的情節，而非現實。
我認為在持有這個觀點時，你會意識到監管是必要的，因為AI是一種新的技術構建方式，它帶來了一些新的挑戰，但這些挑戰並不是AI失控、接管世界的問題，而是模型中的偏見、誤導或錯誤資訊的放大；這些問題需要解決，這與我們監管或限制傳統技術的方式可能有所不同，但並不是我們需要立即停下一切的問題，也不是因為AI可能會毀滅人類，我們就需要停止一切的問題。
我們可能會錯過技術的優勢，錯過進步，而且實際上並不能解決我們今天面臨的問題。所以，我的觀點與Elon Musk 以及OpenAI的觀點是不同的。
Harry Stebbings:我們的討論似乎還沒有涉及到一件事——融資。在你15年的經驗中，有沒有常常聽到的錯誤理解讓你特別惱火？畢竟，這個話題現在好像成了熱門，所有人都在談論你多年來的工作。你對這些都瞭如指掌，而且像AlphaGo這種話題，我希望你已經厭煩了。所以現在，有沒有什麼誤解讓你特別惱火？因為這些理解都是錯誤的。
Clem Delangue:是的，最讓我頭疼的誤解就是關於AGI和將AI人性化的討論，把AI想象成人，甚至宣稱我們即將看到AI控制世界，消滅人類的“機械戰警”情景；事實上，我們離這種情況還很遠。目前的AI只是一種新的技術構建方式，我們用機器學習來構建功能、產品和工作流程，而不是編寫數百萬行程式碼，這是一種重大的進步，但它並不代表我們已經創造出了半人半機器的生物，我們離這還有很長的路要走。
所以這就是我最不喜歡的誤解，我認為我們應該更多地關注這些問題。確實，我們需要有研究者在這個領域深入鑽研，但我們也不應讓這種討論主導公共話語。我們還需要解決當前技術中的一些AI挑戰，而不僅僅是討論長遠的科幻威脅——那種我們甚至不能確定是否真的會發生的威脅。
Harry Stebbings:我非常贊同你的觀點。另外，我聽說你有一個有關融資的趣事，我真的想不到。能分享一下那個故事嗎？
Clem Delangue:對於接觸的外部投資者，我為自己設定了一些規則，我發現這些規則對我很有幫助。其中一個規則就是，我在融資週期間不與任何外部投資者交流。當然，這次訪談是個例外。但除此之外，我基本不和他們交流。我覺得在融資週期間花時間與他們交談大部分是浪費時間，會分散我的注意力。
對我來說，建立公司已經足夠困難，我無法全身心投入，所以這就是我設定的其中一條規則。當我開始融資的時候，過程通常會進行得非常快，我會有一個時間視窗，在這段時間內我會和外部投資者進行交流；然後到了某個點，我開始收到投資意向，所以我就停止和其他投資者交流；當我覺得已經收到足夠多的投資意向，而且這些人都是真心實意的，我就不再和其他投資者交流。
這裡有一個趣事，有一位投資者在這個過程中稍微晚了一步。所以我告訴他，“很抱歉，已經過了一週。我現在已經開始接受投資意向，所以很遺憾，我不能再和沒有提供投資意向的投資者交流。”我原以為他會理解，畢竟他在其他條件上都非常符合要求。但他的回覆很有趣，他說：“好的，這是我的投資意向。”儘管在那之前，我從未與他電話溝通，甚至從未見過他。
Harry Stebbings:那麼，我要對你的觀點提出一些質疑，我在多年的經驗中也有了自己的觀點；我認為你的做法是錯誤的，之所以這麼說，是因為投資人看的是你的發展軌跡，而不僅僅是一個點。
如果你只在融資期間才接觸我，那麼這段時間可能無法建立起真實且尊重的關係，而這種關係對你來說非常重要，就像你過去15年的生活一樣。因此，我認為你應該謹慎選擇與誰交談，你可以選擇3～5個你尊重的投資者，然後與他們建立關係，而不是隨便找一個人交談，你在進行一場速配，你覺得我說得對嗎？
Clem Delangue:嗯，你的觀點確實有道理。但是，從創始人的角度看，選擇與誰交談是挑戰性的；事實上，當你不在融資時，所有的投資人都想和你交談，對嗎？但這並不意味著他們真正對你所做的事情、你正在構建的產品有興趣，或者他們和你有一樣的目標。
所以如何選擇投資者，特別是在像hugging face這樣快速發展的初創公司，我們在種子輪時候的消費者AI產品和我們在B輪時做的B2B AI平臺並不一樣，前後的投資人也完全不一樣的，所以如果我在輪次之間花時間和大量的消費者投資人交談，結果發現這完全是浪費時間。
另外，我發現投資人在融資期間和非融資期間的態度是非常不一樣的，當他們和你交談時，他們只是想讓你喜歡他們，這和他們真正成為投資人後的態度是非常不同的，所以很難說在他們成為投資人之前建立的關係能否真實地反映他們成為投資人後的關係。
最後，也許我不會花1年的時間和投資人交談，但是當我在融資的時候，我會投入大量的時間，我會花至少3天的時間，這已經是非常多的時間了，和投資人一起度過，並且我會做很詳細的背景調查；雖然這段時間可能比較短，但是非常密集。
我認為這可以給我一個很好的訊號，告訴我這是否會是一個好的關係，我們是否在願景、期待等方面達成一致，並不是說我的方式是完美的，但對我來說它確實是有效的。
Harry Stebbings:我明白了，你提出了一些很有說服力的觀點。
我認為你對轉型的看法是完全正確的。在hugging face這一點上是非常獨特的，你說得對，你可以花時間與面向消費者的投資人交流，也許他們是不同型別的投資人，Lena完全理解你的意思，至於誰來指導你？你看看你的投資人，股東名單上有很多厲害的人物。
對於正在傾聽的創業者來說，這將是你的早期投資人非常關鍵的引導者，我想說的是，抱歉Clem，我並不是想反駁你，但這樣也挺好的。
Clem Delangue:我不確定，我覺得這更接近於創始人和投資者之間的關係，而不是你和我這樣的對話，我們不瞭解彼此，任何一種融資都需要時間，人們也會在頭腦中考慮一些事情，這也是一種不同的關係，與他們成為hugging face的投資人時的關係是不同的。
Harry Stebbings:我很願意成為你的投資人。
Clem Delangue:因為我不與融資外的投資人交流，所以如果我這樣做，就意味著你可以成為投資人，否則就不會起作用。
Harry Stebbings:我在節目之前與Brandon Reeves交談過，他是我們的共同朋友，也是hugging face的投資人，他說你對風險投資領域有一些有趣的看法，請問你對風險投資有什麼有趣的觀點？
Clem Delangue:我的意思是，我認為投資人首先是投資人，這意味著他們的主要價值是在你的輪次中提供幫助，幫助你處理財務問題。例如，當一家公司走下坡路時，他們會幫助你，然後幫助你正確地為公司融資，這是投資者的95%的價值，對你的財務支援，幫助你為公司融資。
我認為現在的投資人完全忘記了這一點，他們將大部分時間都集中在其他事情上；有時候他們幾乎像一位CEO或者像企業家一樣行事，而在我看來，這並不是他們的工作。
更糟糕的是，我覺得有時候企業家在為投資人而建立公司，而投資人在行事時像企業家一樣，有時候這實際上會摧毀公司，因為與企業家相反，不幸的是，投資人有很多不同的公司，所以他們只能在每個公司上花很短的時間，即使他們是世界上最聰明的人，時間也是有限的，所以對於像技術這樣的事情，他們的理解有時可能比較簡單。
Harry Stebbings:我完全同意。我認為一個很大的問題是，創業者為了迎合投資人或者以他們認為投資人想要的方式來建立公司；我完全同意你的看法。
最後一個問題，關於你的股東名單，你是法國人，你在巴黎，我只是想知道你對歐洲的風險投資生態系統有什麼看法？因為你的股東名單中沒有歐洲的風投。
Clem Delangue:是的，我有法國的天使投資者，我們剛開始時，我們的第一批投資人是一些法國天使投資人；關於歐洲風投，我沒有太多的經驗，因為之後我們只有美國的投資人，所以我不確定我是否是一個好的評判者。
Harry Stebbings:我完全理解。最後，你已經從業內頂尖的投資人那裡籌集到了資金，假設回到一開始，你希望對當時的自己或者其他創始人什麼樣的建議？
Clem Delangue:對於公司建設，我認為我希望我早點知道的一件事是，事情不會變得更容易，當你是一個早期創業者時，你正在苦苦掙扎，你會覺得，哦，一切都會好起來的，然後1～2年後，你成長更多，事情會變得更容易。
抱歉，事實是每個階段都有各自的挑戰，我認為重要的是讓創業者意識到這一點，享受他們現在所做的事情，並儘量找到他們喜歡建設的公司，而不是強迫自己遭受痛苦，而是從建設中獲得樂趣，享受從事創業的樂趣，我覺得這完全改變了你的冒險之旅。
Harry Stebbings:曾經有人跟我說過，事情並不會變得更簡單，只會呈現出不同的形態，我認為這就是個很好的例子，你能不能談談你的融資經歷，之後我們進行一輪快速問答？
Clem Delangue:融資的方式更多取決於你的具體情況，比如市場反應、動力和成就等等，所以你可能會在C輪融資中遭遇很大的困難，可能需要6個月的時間，辛辛苦苦地掙扎，而初期可能會相對輕鬆。
反之亦然，你可能在1周內就能完成C輪融資，工作量很小，非常輕鬆。你可能在初期融資中經歷一場艱難的鬥爭，6個月的掙扎，這對我來說是個有趣的發現，因為作為創始人，我或許天真地以為隨著公司的成長，融資會變得更簡單，或者我會得到更多支援性的資料，但實際情況並非如此；融資最終總是落在合同雙方的協商上，這個過程可能非常快，也可能非常複雜，簡單或繁瑣，它更多的取決於合同雙方的權力對比。
Harry Stebbings:有什麼是別人不知道的，而你卻知道真相？
Clem Delangue:嗯，我們之前討論過一些，但我認為最重要的是，我相信所有的公司都會擁有自己的AI模型，就像所有的公司都會有自己的GPT。
Harry Stebbings:我喜歡這個觀點，我剛看到有人說一個孩子從0～5歲接受的關愛程度將決定他們長大後的行為方式，我問你同樣的問題，你的回答非常出色，我很喜歡。對Hugging Face來說，最大的風險是什麼？你是否與團隊和合作夥伴坐下來討論過這個問題？
Clem Delangue:嗯，對我們來說，最大的市場風險是如果AI作為一個平臺無法達到我們的期望，那麼對Hugging Face來說就行不通；無論如何，如果AI不能達到我們的期望，對Hugging Face來說都無法成功。
因此，我們採取了以社群為中心、開源的方式，並積極支援整個生態系統，因為從根本上說，如果AI成功了，我們也會成功，所以最重要的是對社群和生態系統做出貢獻，以達到我們的目標。
Harry Stebbings:你說Brandon是你最喜歡的風險投資家，那你最喜歡的天使投資家是誰？對你影響最大的天使投資家是誰？
Clem Delangue:你這個問題可能會讓我陷入困境，但我必須選擇一個，我想到很多優秀的天使投資人，但我會選擇Richard Souter，他是自然語言處理領域最知名的科學家之一，也是一位喜劇演員，他在自然語言處理方面一直是最具影響力的研究者之一，後來他加入了Salesforce，擔任首席科學家多年；現在他又創辦了u.com，一家顛覆性的搜尋引擎公司，他是我最喜歡的天使投資人之一，幾乎從一開始就一直支援我們，並在很多不同領域給我們提供了幫助，因為他在科學、商業和創業方面都有豐富的經驗，我非常欣賞他能一直陪伴我們在這個冒險旅程中。
Harry Stebbings:他真是個了不起的人，是個很好的答案；那麼你最痛苦的一次教訓是什麼？你為這次教訓付出了很多努力，你從中學到哪些東西？
Clem Delangue:對我來說，最大的教訓是事情不會變得更容易，這改變了我的思維方式，一旦我認識到事情不會變得更容易，我開始更加關注過程，不只是建立一個大公司或者最大的公司，而是建立我喜歡建立的公司，以及我認為有必要建立的公司，這對我的思維方式有了很大的改變，證明非常有用，我對此感到非常感激。
Harry Stebbings:倒數第二個問題，你認為生活中或者現在最困難的角色是什麼？
Clem Delangue:我認為最困難的角色是機器學習工程師，指的是那些真正構建新架構、能夠訓練最先進模型的人，在過去的50～100年裡，全球能夠做到這一點的人非常少，可能只有幾百人，希望現在能有更多的人能夠做到，也有很多以前從未做過的人現在能夠做到。但是這樣的人非常非常稀缺，目前很難招聘到。
Harry Stebbings:最後一個問題，如果一切順利，Hugging Face未來有多大？十年後它會變成什麼樣的公司？
Clem Delangue:我不知道這個問題對我來說是否合適，因為我認為我們的目標並不是構建最大的公司，我更看重的是構建對所有人有影響力和有用的東西。
事實上，我經常給我遇到的很多創業者的建議是要確保記住建立自己想要建立的公司，以及自己認為有必要建立的公司，即使這意味著並不明顯地成為最大的公司；所以希望10年後，Hugging Face會成為AI領域最具影響力的組織和公司，在這個新的AI正規化中發揮重要作用。那麼Hugging Face成為最大的公司可能只是副產品，而不是我們的首要目標。
