評估生成式人工智慧新創公司的風險與機遇
引言
生成式人工智慧（generative AI）的崛起將我們的世界推向了 AI 時代，這對科技產業來說是一個劃時代的事件。自從 2022 年 11 月 ChatGPT 的推出以來，我看過的每一份投資方案都把 AI 放在前兩頁。然而和任何新興技術一樣，像我這樣的風險投資家必須迅速發展一種策略，以區分高潛力的新創公司和那些大多為炒作或面臨不可逾越挑戰的公司，這些挑戰將阻礙它們實現資本規模。
理解這個區別需要對生成式人工智慧價值鏈的各個層次熟悉，確保哪些層次適合投資，並建立一個盡職調查策略，評估給定新創公司的風險與機遇。具體而言，生成式人工智慧由以下部分組成：資料、中介軟體、精調專業模型、雲和基礎設施層、基礎模型和應用層。
在這個技術構架中，有一些領域我們認為特別適合投資，而其他領域對於種子階段的公司來說更具挑戰性。以下是我們對此的分析。
我們感興趣的領域
資料
生成式人工智慧面臨的最大挑戰之一，也是其中一個最大的機會，是提供準確可靠的資訊。現今，生成式人工智慧模型是建立在龐大的資料集上的，其中既包含相關有用的訊息，也包含大量其他的資訊。我們相信，在未來幾年將出現更精確的資料，或者是不同更專門模型的組成部分，這些專門模型將利用某個特定領域的專有資料，有助於個性化應用的輸出並確保準確性。
擁有專有資料並與基礎模型結合的能力，再加上合適的中介軟體架構，將產生這些專門模型。我們認為這些專門模型將驅動使用者和企業互動的應用層。對於新創公司而言，擁有專有資料並將其與生成式模型結合，具有競爭優勢。
中介軟體
在生成式人工智慧技術構架中，中介軟體是指支援開發新生成式人工智慧應用的工具和基礎設施，並且是我們在該領域的投資策略的第二部分。具體而言，我們看好能夠評估並確保模型輸出的安全性、準確性和隱私性的基礎設施和工具公司；能夠在多個模型之間進行推論的基礎設施和工具公司；以及能夠將專有資料最佳化融入大型語言模型（LLM）的基礎設施和工具公司。
總結與建議
生成式人工智慧是一個充滿潛力的領域，對於投資者來說深入理解不同層次的價值鏈，確保有潛力的領域和挑戰多的領域至關重要。資料和中介軟體是我們認為最有機會投資的領域，這些領域在生成式人工智慧的應用中發揮著關鍵作用。
對於新創公司，擁有專有資料並能夠與基礎模型結合以及具備中介軟體的能力，是贏得戰局的關鍵。同時新創公司應該專注於提高資料的準確性和特化性以及開發能夠確保模型輸出安全、準確和隱私的工具和基礎設施。
綜上所述，對於投資者來說生成式人工智慧領域擁有巨大的投資潛力和風險，而新創公司則需要在資料和中介軟體方面具備競爭優勢。
延伸閱讀
- 荷蘭新創公司 QuantWare 加速量子計算技術的革命之路！
- 長壽專家彼得·阿提亞創立的新創公司終於揭開面紗！
- 巴西牙科服務 BNPL 新創公司 Capim 獲 2670 萬美元 A 輪融資！
- Yope 推出類似 Instagram 的私密社群應用，吸引 Z 世代與風投熱烈關注！
- 「尋找不存在的創業夢想：風投 Mike Ghaffary 的 AI 新創之旅」
- "這家新創公司的小型核反應堆能革新癌症檢測技術嗎？"
- 「為何智商測試不適合評估人工智慧的實力？」
- 新創公司面臨困境！高估值與收益帶來轉機希望
- 《8 年拼搏與 2000 萬資金投入，金融科技新創公司 Cushion 宣告關閉！》
- 「AI 音訊新星 ElevenLabs 獲 1.8 億美元 C 輪融資，估值高達 33 億美元！」
