《AI 未來與 ChatGPT 炒作追求的更多》：10 位投資者談論 AI 的未來與更重要的發展方向

<div><h2>AI 的崛起與 ChatGPT 熱潮背後的價值——10 位投資者論述</h2> <h3>背景</h3> <p>一位投資者對於「AI 的崛起」的回覆讓我深思：「『AI 的崛起』這個詞有些誤導人。」這位投資者 Rudina Seseri 是 Glasswing Ventures 的合夥人，她指出，像人工智慧和深度學習這樣的尖端技術已經發展了很長時間，AI 所帶來的熱潮無視了這樣一個簡單事實，即 AI 已經在發展數十年了。「我們在 2010 年就看到了企業最早的採用。」她指出。</p> <p>然而我們不能否認 AI 正在獲得前所未有的關注，世界各地的企業都在忙於思考 AI 對他們所在行業以及整個社會的影響。Earlybird Venture Capital 的合夥人 Dr. Andre Retterath 表示幾個重要因素共同作用，推動了 AI 的蓬勃發展。「我們正目睹 AI 的完美風暴，過去 70 年間發展起來的三個主要因素終於融合在一起：先進的算法、大規模資料集和強大的計算能力。」他說道。</p> <p>然而令人懷疑的是，今年初在 Y Combinator 的冬季 Demo Day 上，有許多團隊都提出了「X 領域的 ChatGPT」的版本。這些團隊在幾年後還能繼續存在的可能性有多大呢？Bloomberg Beta 的創始合夥人 Karin Klein 認為，與其坐以待斃，落後於時代，不如勇於嘗試，即使可能會失敗。「儘管我們見證了一些可能在幾年後就消失的『某行業的副駕駛』，但忽視機會存在的風險更大。如果你的公司沒有嘗試使用 AI，現在是時候了，否則你的業務將落後於競爭對手。」</p> <p>對於初創企業來說這一點更加明顯：當初創企業需要比普通企業更具前瞻性，而在某些 AI 領域，現在或許已經「太晚」了。為了更好地理解初創企業的機遇和優勢，我們對一些投資者進行了調查，詢問他們對 AI 未來的看法，哪些領域有最大潛力，多語言 LLMs 和音訊生成的發展趨勢以及專有資料的價值。這是一個分為三部分的調查的第一部分，旨在更深入地探討 AI 及其業界的未來發展。接下來的兩部分將很快發布，您將聽到其他投資者對於 AI 拼圖的不同觀點，初創企業在哪些領域具有最高的勝算以及開源可能超越專有原始碼的場景。我們與以下投資者進行了交談：pi Ventures 的創始合夥人 Manish Singhal、Glasswing Ventures 的創始人兼管理合夥人 Rudina Seseri、Underscore VC 的 Lily Lyman、Chris Gardner、Richard Dulude 和 Brian Devaney、Bloomberg Beta 的創始合夥人 Karin Klein、Elaia 的合夥人 Xavier Lazarus、Earlybird Venture Capital 的合夥人 Dr. Andre Retterath、Ripple Ventures 的管理合夥人 Matt Cohen、pi Ventures 的創始合夥人 Manish Singhal。</p> <h3>AI 領域的機遇和威脅</h3> <p>將來，今天領先的通用 AI 模型和背後的公司能否保持領先地位？這是一個不斷變化的應用領域。許多公司將在應用領域形成，其中只有少數公司能夠成功擴充套件。就基礎模型而言，我們確實預計 OpenAI 在未來將面臨來自其他玩家的競爭。然而他們有著強大的領先優勢，不會輕易被撼動。</p> <p>您認為哪些與 AI 相關的公司在未來 5 年內不具有創新能力而難以存活？對於應用 AI 領域來說應該會有大規模的整合。AI 越來越趨於水平化，建立在現成模型上的應用 AI 公司難以保持競爭優勢。然而在應用和基礎設施（工具和平臺）方面也正在進行許多重要的創新。他們可能比其他公司作得更好。</p> <p>開源是 AI 初創企業最常見的市場開拓路徑嗎？這取決於您要解決的問題。對於基礎設施層的公司來說這是一條有效的道路，但對於全面覆蓋，可能效果不佳。人們必須根據他們要解決的問題來考慮開源是否是一條好的路徑。</p> <p>除了英語以外，您是否希望有更多使用其他語言培訓的 LLMs？除語言差異之外，您認為還會有哪些型別的差異出現？我們已經看到了其他語言的 LLMs，但當然英語是最廣泛使用的。根據當地的使用情況，使用不同語言的 LLMs 絕對有意義。除了語言差異之外，我們預計將看到專門在某些領域（如醫學、法律和金融）進行專門化的 LLM 變體，以提供更準確、更相關的訊息。在這個領域已經有一些相關工作，比如 BioGPT 和 Bloomberg GPT。當您希望在實際的生產應用中使用 LLMs 時，它們可能會出現幻覺和相關性不足的問題。我認為在這方面將會有相當多的工作，使它們更容易使用。</p> <p>AI 模型是否注定會產生幻覺？當前的 LLM 神經網路構建方法在未來的季度或月份內是否會受到顛覆？這肯定是可能的，儘管可能需要更長的時間。一旦量子計算變得主流，AI 的格局將再次發生顯著變化。鑒於 ChatGPT 的熱潮，與生成音訊和影象生成等其他媒體型別相比，是否被低估了？多模態生成 AI 正在加速發展。對於大多數嚴肅的應用，我們需要這些來構建影象和文字。音訊是一個特殊情況：正在進行音樂和語音克隆的自動生成方面有重要的研究工作，這具有廣泛的商業潛力。此外程式碼的自動生成越來越受歡迎，生成影片也是一個有趣的方向——我們很快就會看到由 AI 完全生成的電影！</p> <p>在您看來，擁有專有資料的初創企業如今是否比 AI 崛起之前更有價值？與世界上一些人的觀點相反，專有資料確實可以起到良好的起步作用，但最終保持資料的專有性非常困難。因此技術優勢來自智慧設計的算法和根據應用場景進行產品化和改進的結合。如果不深思熟慮地融入當前企業工作流程和架構，或需要大量的前期投資，那麼儘管開始時有專有資料作為起步，企業在實際實施和運營中也會面臨困難。這將對有意生成有意義的投資回報的企業造成重大挑戰，因為行為改變和昂貴架構改變所面臨的壁壘更高。</p> <h3>對於 AI 的政府遊說和/或討論小組的參與，您是否認爲這對您投資的公司重要？</h3> <p>不完全如此。我們的公司更注重解決特定問題，對於大多數應用，遊說並無助益。參與討論小組則很有用，因為這樣可以瞭解事物的發展動態。</p> <h2>評論和建議</h2> <p>綜合以上投資者的觀點和看法，我們可以得出以下幾點評論和建議：</p> <h3>1. AI 的發展已經開始並且持續發展多年</h3> <p>投資者表達了對於「AI 的崛起」這一詞語所帶有的誤導感到擔憂。他們指出，AI 和深度學習等高階技術已經發展多年，並非現在才開始。然而 AI 當前正以前所未有的速度和關注度發展蓬勃，企業無法忽視 AI 對行業和社會的影響。</p> <h3>2. AI 的應用將持續擴充套件並帶來新的商業價值</h3> <p>投資者一致認為，AI 的應用領域將持續擴充套件，為企業帶來新的商業價值。初創企業應該敢於嘗試，不怕失敗。儘管某些應用在幾年後可能會消失，但忽視 AI 所帶來的機遇更加危險，因為這將使企業落後於競爭對手。</p> <h3>3. 理解 AI 的不同領域和趨勢</h3> <p>投資者指出，理解 AI 的不同領域和未來趨勢是投資者和創業者必須做的功課。投資者調查了對 AI 未來發展的看法，特別是在多語言 LLMs、音訊生成和專有資料價值等方面的看法。理解 AI 的不同領域和趨勢將為初創企業提供更多機遇。</p> <h3>4. 初創企業應該專注於增值技術</h3> <p>投資者建議初創企業應該專注於提供增值技術，與基礎模型相結合，為客戶提供有價值的解決方案。並且，初創企業應該考慮如何與現有企業融合，如何將自己的產品無縫地整合到現有的企業工作流程和架構中。</p> <h3>5. 技術的演進和變革</h3> <p>投資者認為，隨著技術的演進和變革，AI 模型可能會面臨幻覺等問題。隨著量子計算的普及，AI 的格局將再次發生顯著變化。此外對於生成音訊和影象等其他媒體型別，多模態生成 AI 的發展將持續加速。</p> <h2>結論</h2> <p>無論 AI 的崛起是否是誤導性的，我們不能忽視 AI 已經帶來的巨大影響和無限潛力。對於投資者和初創企業來說理解 AI 的趨勢、掌握發展機遇和應對挑戰是至關重要的。投資者的觀點和建議為我們提供了有價值的參考，這將幫助我們更好地把握 AI 的未來。</p></div><div>ArtificialIntelligence-AI 未來,ChatGPT,炒作,投資者,未來發展,AI 發展,技術趨勢,人工智慧,</div>