10 位投資者討論 AI 的未來及 ChatGPT 狂熱之外的事物
作者：Anna Heim
當我在最近一封給投資者的郵件中提到「AI 的崛起」時，其中一個投資者回覆了一條有趣的留言："AI 的崛起有點說法不準確。"這位投資者 Rudina Seseri 是 Glasswing Ventures 的合作夥伴和管理合夥人，他的意思是，像 AI 和深度學習這樣的先進技術已經存在很長時間了，而圍繞 AI 的所有熱潮都忽略了一個簡單的事實，那就是這些技術已經在發展了幾十年了。她指出："我們在 2010 年看到了最早的企業採用情況。"
盡管如此，我們不能否認，AI 正在受到前所未有的關注，世界各個行業的公司都在忙於思考 AI 可能對其行業和其他領域的影響。Earlybird Venture Capital 的合夥人 Dr. Andre Retterath 認為，有幾個因素同時作用，產生了這種動能。他表示："我們正在目睹一場完美的 AI 風暴，過去 70 年中的三個主要元素終於聚集到一起：先進的算法、大規模的資料集和強大的計算能力。"
然而我們對今年早些時候在 Y Combinator 的冬季 Demo Day 上出現的許多團隊提出了疑問，他們推銷的是「ChatGPT 用於 X」的版本。他們能否在幾年後仍然存在呢？Bloomberg Beta 的創始合夥人 Karin Klein 認為，與其坐視不管，不如參加競爭並冒著失敗的風險，因為這對公司來說是一個不容忽視的趨勢。她指出："雖然我們已經看到了一堆「[插入行業名稱] copilots」，但它們可能在幾年內消失，但忽視機會才是更大的風險。如果你的公司還沒有嘗試使用 AI，現在是時候了，否則你的業務將落後。"
對於新創公司來說這一點更為重要。不像一般公司，新創公司需要更加領先，而在某些 AI 領域，「現在」可能已經「太晚」。為了更好地理解新創公司在哪些領域仍有機會以及壟斷和先機優勢如何形成，我們向一群特定的投資者就 AI 的未來進行了調查，詢問他們在哪些領域看到最大的潛力，多語言 LLMs 和音訊生成可能如何發展以及專有資料的價值。這是一個三部分調查中的第一部分，旨在深入探討 AI 和整個行業的發展情況。接下來的兩部分將很快發表，您將會聽到其他投資者對 AI 拼圖不同部分的看法以及開放原始碼可能超越專有原始碼的領域。
我們與以下投資者進行了訪談：
- Manish Singhal：pi Ventures 的創始合夥人
- Rudina Seseri：Glasswing Ventures 的創始人和管理合夥人
- Lily Lyman、Chris Gardner、Richard Dulude 和 Brian Devaney：Underscore VC 的成員
- Karin Klein：Bloomberg Beta 的創始合夥人
- Xavier Lazarus：Elaia 的合夥人
- Dr Andre Retterath：Earlybird Venture Capital 的合夥人
- Matt Cohen：Ripple Ventures 的管理合夥人
- Manish Singhal：pi Ventures 的創始合夥人
現今的領先 genAI 模型及其背後的公司能否保持領先地位？
對於 LLM 應用領域的問題，這是一個動態變化的景觀。許多公司將在應用領域形成，只有少數幾個公司能夠實現規模化。就基礎模型而言，我們確實預計 OpenAI 將在未來面臨來自其他玩家的競爭。然而他們已經在技術上佔據了強勢地位，要推翻他們將不容易。
在 5 年內，您認為哪些與 AI 相關的公司不夠創新而在市場上不再存在？
在應用 AI 領域中，應該會有大量的整合。AI 正在變得越來越橫向化，因此建立在現成模型上的應用 AI 公司要保持競爭優勢將是一項挑戰。然而在應用前和基礎架構（工具和平臺）方面，仍然存在相當多的基礎創新。相對於其他公司，這些公司可能會做得更好。
開源是否是 AI 新創公司最明顯的市場進入途徑？
這取決於您要解決的問題。對於基礎架構層公司來說這是一個有效的途徑，但對於整個行業而言，可能不是那麼有效。根據他們所解決的問題，人們必須考慮使用開源是否是一條好路線。
您是否希望您投資的公司參與 AI 未來的遊說和/或討論組？
不完全是這樣。我們的公司更加注重解決特定的問題，對大多數應用而言，遊說是沒有幫助的。參與討論組是有益的，因為人們可以對事態的發展保持關注。
當今的領先 genAI 模型及其背後的公司能否保持領先地位？
基礎層模型提供者，如 Alphabet、Microsoft/Open AI 和 Meta，很可能在長期內保持市場領先地位，並形成一個壟斷市場。然而在提供顯著差異化的模型層面上，像 Cohere 和其他資金充足的玩家一樣，如果他們非常重視信任和隱私，則有競爭的機會。我們並未投資，並且也不太可能在基礎層的生成 AI 領域投資。基礎模型層可能會以以下兩種情況之一結束：一種情況是，基礎模型層會出現與雲市場相似的壟斷市場動態，其中少數幾家公司會獲得大部分價值。另一種可能性是基礎模型主要由開源生態系統提供。我們認為，應用層對於創業家和風險投資者來說是最大的機遇。那些為客戶提供有形、可衡量價值的公司可以取代現有類別中的大型領先者，並主導新領域。我們的投資策略明確專注於提供增值技術的公司，這些技術可以增強基礎模型。就像在雲端市場中，價值創造不僅僅存在於雲端計算基礎設施提供商，對生成 AI 堆疊而言，重要的價值創造還有待到來。
您認為哪些與 AI 相關的公司不夠創新而在 5 年內可能不再存在？
AI 的一些市場區段可能無法成為長期持續的業務。一個例子就是「GPT 外殼」類別，即圍繞 OpenAI 的 GPT 技術建立的解決方案或產品。這些解決方案缺乏差異化，容易受到現有市場中主導性玩家推出的功能的破壞。因此它們將在長期競爭中難以保持競爭優勢。同樣，那些不能為客戶提供顯著商業價值或不能解決高價值、昂貴空間中的問題的公司將難以成為可持續的企業。考慮一個情景：一個簡化實習生工作的解決方案將無法成為一個重要的企業，而一個能解決首席架構師的複雜挑戰並提供獨特和高價值利益的平臺，將成為一個重要的業務。最後無法無縫整合到現有企業工作流程和架構中，或需要大量前期投資的產品，將面臨實施和採用方面的挑戰。當行業需要改變行為和昂貴的架構改變時，這將是一個重要的障礙，成功實現有意義的投資回報率將變得更加困難。
開源是否是 AI 新創公司最明顯的市場進入途徑？
這取決於您要解決的問題。對於基礎架構層公司來說這是一個有效的途徑，但對於整個行業而言，可能不是那麼有效。根據他們所解決的問題，人們必須考慮使用開源是否是一條好路線。
您是否希望您投資的公司參與 AI 未來的遊說和/或討論組？
不完全是。我們的公司更加注重解決特定的問題，對大多數應用而言，遊說是沒有幫助的。參與討論組是有益的，因為人們可以對事態的發展保持關注。
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