當下，人工智能迎來(lái)“iPhone時(shí)刻”，其傳播速度超過(guò)歷史上任何技術(shù)革命。

(資料圖片僅供參考)

然而，摩根士丹利在報告中指出，不可否定的是AI發(fā)展的不確定性很高，VC們敏銳地發(fā)現了這一點(diǎn)，并指出以下“三大焦點(diǎn)問(wèn)題”。

AI增長(cháng)顯著(zhù)，急需模塊化

AI產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展，“技術(shù)擴散”速度超出互聯(lián)網(wǎng)革命，其中模塊化（Modularity)是AI實(shí)現更快增長(cháng)的關(guān)鍵。

“技術(shù)擴散”（Tech Diffusion）是近年來(lái)最重要主題之一，是一項技術(shù)從首次得到商業(yè)化應用，經(jīng)過(guò)大力推廣、普遍采用階段，直至最后因落后而被淘汰的過(guò)程。

而人工智能的技術(shù)擴散速度，即向非技術(shù)鄰近領(lǐng)域的溢出效應，是前所未有的。為了更清楚地表明這一點(diǎn)，大摩下圖比較了1885年后電力革命、2007年后互聯(lián)網(wǎng)革命和2022年后的人工智能革命的技術(shù)擴散速度。

其中，模塊化（Modularity 分模塊專(zhuān)門(mén)處理不同方面的任務(wù))是通過(guò)創(chuàng )新堆棧實(shí)現更快增長(cháng)和顛覆的關(guān)鍵。如果沒(méi)有廣泛的互聯(lián)網(wǎng)接入，人工智能的增長(cháng)是難以持續的，而如果沒(méi)有廉價(jià)電力的接入，這反過(guò)來(lái)也是不可能的。未來(lái)快速增長(cháng)和中斷的領(lǐng)域將在這些人工智能的大模型的基礎上類(lèi)似地模塊化。

(注：模型訓練無(wú)法覆蓋所有場(chǎng)景，當遇到越來(lái)越多種不同的任務(wù)時(shí)，AI表現變得越來(lái)越糟糕。這也是大部分主流AI產(chǎn)品依賴(lài)提示詞才會(huì )給出相對符合邏輯答案的原因，而“模塊化”，即分模塊專(zhuān)門(mén)處理不同方面的任務(wù)，是解決泛化問(wèn)題的方案之一。）

比如，擁有大模型的公司開(kāi)源插件，如OpenAI新發(fā)布的數據分析工具“代碼解釋器”，受益于這種模塊化的擴展方法，會(huì )創(chuàng )造更大的使用廣度、深度和粘性。然而，相對于歷史上任何技術(shù)，采用速度之快也意味著(zhù)Generative AI的s曲線(xiàn)只需幾個(gè)月，而不是過(guò)去預期的幾年或幾十年。

AI公司估值下滑并出現極端分化

AI企業(yè)的融資和估值中，也存在80/20法則（企業(yè)80%利潤來(lái)自20%的項目），OpenAI最近又籌集了3億美元，其估值在270-290億美元之間。該公司在過(guò)去7輪融資中籌集的資金總額超過(guò)110億美元。

目前還沒(méi)有一個(gè)競爭對手能與OpenAI的ChatGPT相媲美，最近的平臺數據顯示，其月活躍用戶(hù)數超過(guò)了Reddit、Netflix和Linkedin，接近20億。

然而，平均而言，人工智能/ML公司的估值較它們2021年1月水平的估值水平低60%，當時(shí)AI/ML在處于炒作周期。盡管對人工智能的投資需求明顯增長(cháng)（占所有風(fēng)險投資的10%），但只有少數私人人工智能公司的通過(guò)價(jià)值重估，OpenAI就是這樣一家公司。

開(kāi)源大模型可能挑戰融資模式

最近幾周討論最激烈的問(wèn)題是，面對開(kāi)源模型，大模型公司的護城河到底有多大？

2023年，被投入AI領(lǐng)域的資金已經(jīng)超過(guò)120億美元（占市場(chǎng)風(fēng)險投資總額的10%）。然而，再次達到上述帕累托點(diǎn)，目前80%的資金集中在大模型所有者，而不是下游的APP制造商手中。此后加速了向非科技行業(yè)的擴散。

當然，有一個(gè)很好的理由——訓練越來(lái)越大的LLM成本昂貴，而利用那些具有API的模型來(lái)創(chuàng )建下游應用程序比較便宜，現在的現狀似乎也是如此。

而開(kāi)源LLM的出現是否會(huì )導致這一資本部署比例在某個(gè)時(shí)候出現反轉——無(wú)論是在公開(kāi)市場(chǎng)還是在私人市場(chǎng)，融資是否有利于低成本的開(kāi)源LLM的出現？

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