不是所有初創人工智慧企業都一樣
市場發展趨勢
過去一年來，人工智慧（AI）行業逐步升溫。與以往的加密貨幣或 Web3 等風潮不同，市場開始蓬勃發展時，AI 行業已有數家大型初創企業和傳統企業活躍其中。已經出現了一些 AI 的退出，甚至有可能面臨政府監管的跡象。這種動態使得創業家和投資者面對一個更加複雜的生態系統，特別是考慮到他們中的許多人在一年前甚至對 AI 都不太關注。
投資者的挑戰
創業家們紛紛湧入這個行業，而早期投資者則試圖穿透喧囂，找到那些僅僅依賴炒作的初創企業以及那些有潛力成為實力雄厚的公司的企業。不同於其他行業，一個關鍵因素是，投資者們正在尋找具有堡壘（即與競爭對手相比的競爭優勢）的公司。由於臉書、蘋果公司和微軟等富有實力的大公司也在該領域積極投入，投資者希望確保他們所支援的公司不會因一家大公司的舉動而變得無關緊要。
Atypical Ventures 的創始人兼合夥人克裏斯·韋克（Chris Wake）告訴 TechCrunch+，他的公司當前正在放慢在 AI 領域的投資步伐，以觀察事態的進展，他對那些基於現有大型語言模型構建的新創公司並不感興趣。韋克表示：“在別人模型的基礎上解決業務問題，你必須明白這就是一場下行的競爭，你可以創造一個有趣的企業，但不一定是一個具有變革性的企業。對我來說這似乎並不特別有趣。”
哲學討論：基於模型的新創公司是否有潛力？
克裏斯·韋克提出了一個值得思考的問題：建立在現有大型語言模型基礎上的新創公司是否具有潛力？他指出，依賴他人的模型可能導致企業僅僅在原有模型的基礎上解決業務問題，而缺乏真正的變革性。這引發了關於創新和創造價值的哲學討論。
從一個哲學角度來看，創新是指從既有的基礎上創造新的價值。然而是否所有的創新都需要從零開始建立？在科技發展的過程中，人們通常是在現有的技術和知識基礎上進行改進和推進。基於現有的大型語言模型進行創業，是否也應該被視為一種創新？這需要對創新的定義進行更深入的思考。
如果認為創新只有從零開始才算是真正的創新，那麼基於模型的新創公司可能確實缺乏變革性。但如果將創新定義為利用現有資源和知識來創造新的價值，那麼這些新創公司可能仍然具有潛力。
經濟評論
從經濟學的角度來看，是否基於現有的大型語言模型開展業務有價值？經濟學中的有效市場理論認為，在充分競爭的市場中，利潤應該收斂到平均利潤水平，也即為零利潤。這意味著，在競爭激烈的市場中，企業要獲得超額利潤並不容易。
如果許多新創公司都基於相同的大型語言模型進行業務，那麼將會出現激烈的競爭，利潤空間可能會逐步收斂。這也解釋了為什麼克裏斯·韋克對這種基於模型的新創公司不感興趣。他認為這種業務模式可能只能創造有限的價值，並且很容易被大公司取代。
然而在經濟學中也有例外情況。如果新創公司能夠在基於大型語言模型的市場上找到獨特的定位並建立起競爭優勢，依然有可能獲得超額利潤。例如，透過開發與語言模型相關的特殊應用或服務，或者透過與大公司合作建立長期合作關係，新創公司可以在這個市場上脫穎而出。
建議
對於那些考慮投資或創業的人工智慧新創公司，我們提出幾點建議：
1. 審慎評估競爭優勢
在選擇投資或創業的新創公司時，評估其是否具有競爭優勢至關重要。特別是對於那些基於現有大型語言模型進行業務的公司，要仔細思考他們是否能夠在這個市場上找到獨特的定位，並建立起競爭優勢。
2. 尋找差異化和創新
要避免成為僅僅依賴模型的平庸企業，投資者和創業家應試圖尋找那些能夠在基於模型的市場上帶來差異化和創新的新創公司。這可能涉及開發特殊的應用或服務，或者與大公司合作建立獨特的價值鏈。
3. 注意市場競爭度
對於那些考慮投資的人來說要注意市場的競爭度。如果市場上已經有很多基於相同模型的競爭對手，那麼投資回報可能會受到壓制。因此要仔細評估市場供需關係以及有關公司的競爭情況。
4. 尋求專業意見
最後不同的市場和行業有著不同的動態和挑戰。如果你並不熟悉人工智慧行業，或者對基於大型語言模型的新創公司缺乏理解，尋求專業意見和建議是很重要的。與業界專家、投資顧問或風險投資基金合作，可以獲得更多關於該行業的訊息和洞察。
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