在ChatGPT引發(fā)的人工智能繁榮大半年后，市場(chǎng)對于這一概念的熱情開(kāi)始減退，一些AI初創(chuàng )公司甚至已經(jīng)開(kāi)始了裁員。

據Business?Insider報道，一家名為T(mén)ractable的人工智能和計算機視覺(jué)初創(chuàng )公司5月裁減了大量員工，理由是市場(chǎng)和風(fēng)投正在關(guān)注增長(cháng)轉為關(guān)注利潤，“必須為充滿(mǎn)挑戰的經(jīng)濟環(huán)境做好準備”。

生成式AI寫(xiě)作工具開(kāi)發(fā)公司Jasper今年7月宣布裁員并削減了收入預期，數據顯示，該工具的用戶(hù)增長(cháng)在截至7月的連續4個(gè)月內持續下降。

【資料圖】

就連生成式AI的“明星公司”也狀況不佳。根據分析平臺Similarweb的數據，ChatGPT的每月在線(xiàn)訪(fǎng)問(wèn)量在經(jīng)歷了數月的增長(cháng)后，分別在6月和7月下降了10%。圖片生成式AI平臺Midjourney的月訪(fǎng)問(wèn)量在截至7月的3個(gè)月內連續下降。

指數風(fēng)投（Index Ventures）合伙人Mark Goldberg表示，商業(yè)人工智能應用的出現曾經(jīng)被寄予“光速實(shí)現”的樂(lè )觀(guān)預期，但現在“出現了一種淺層次的幻滅感”：

ChatGPT的初始用戶(hù)增長(cháng)激增，導致投資者高估了消費者將使用由生成式人工智能驅動(dòng)的工具的速度。

投資者在這些產(chǎn)品尚未擁有客戶(hù)或收入之前便急于支持正在建設這些產(chǎn)品的初創(chuàng )公司，這引發(fā)了對市場(chǎng)可能過(guò)熱的擔憂(yōu)。

不過(guò)，盡管第一批AI初創(chuàng )公司已有急流勇退者，整體而言，涌向這個(gè)賽道的熱錢(qián)還在增加。

根據PitchBook的數據，今年以來(lái)，向專(zhuān)注于生成類(lèi)人文本、圖像和計算機代碼的AI初創(chuàng )公司的投資額增加了65%達到了33億美元。

商業(yè)模式不明

風(fēng)險投資者表示，他們仍然不確定圍繞這項技術(shù)構建新產(chǎn)品的初創(chuàng )公司的獲勝商業(yè)模式是什么樣的——許多初創(chuàng )企業(yè)尚未證明他們能否留住用戶(hù)，并開(kāi)發(fā)出現有公司難以輕易模仿的產(chǎn)品。

Founders Fund投資人John Luttig表示，之前人工智能的投資潛力受到了“風(fēng)投的大量宣傳”，以致對于這一賽道的情緒蓋過(guò)了所有有關(guān)生意模式的分析：

這是一種明確的樂(lè )觀(guān)情緒，無(wú)需問(wèn)任何有關(guān)產(chǎn)品、用戶(hù)界面、分銷(xiāo)或終端市場(chǎng)的難題。

由于盈利模式不確定，一些公司已經(jīng)對于向生成式人工智能的投資提出了懷疑。數據公司Snowflake首席執行官Frank Slootman在八月份的財報電話(huà)會(huì )議上說(shuō)：

我們不能在沒(méi)有商業(yè)模式的情況下就進(jìn)軍人工智能。

很多高管把對語(yǔ)言模型的嘗試描述為實(shí)驗性的、探索性的，他們有點(diǎn)想知道這是一個(gè)多大的“面包盒”。

投資早期初創(chuàng )企業(yè)的風(fēng)投機構Amplify Partners常務(wù)合伙人Sunil Dhaliwal表示，現在對于人工智能初創(chuàng )企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了轉變：

我們已經(jīng)從“這有多大的潛力”的時(shí)刻轉向了“我們如何讓它起作用”的時(shí)刻。

初創(chuàng )公司的挑戰

大公司的AI業(yè)務(wù)仍在如火如荼建設中——微軟、谷歌和其他大公司正在大舉投資AI，英偉達的業(yè)務(wù)也在蓬勃發(fā)展。

對于初創(chuàng )公司而言，開(kāi)發(fā)大模型需要獲得和分析大量數據，這一過(guò)程可能會(huì )耗費數十億美元的成本?？紤]到盈利的不確定性和來(lái)自大公司的競爭，投資者開(kāi)始猶豫是否應當繼續投資這些小公司。

隨著(zhù)生成式AI行業(yè)行至幼稚期后期，行業(yè)壁壘逐漸顯現——數據。

正如科技投資公司“a16z”（Andreessen Horowitz）近期發(fā)布的報告所言，當人工智能產(chǎn)品依賴(lài)專(zhuān)有數據或數據規模作為關(guān)鍵要素和關(guān)鍵差異化因素時(shí)，數據提供了持久的競爭優(yōu)勢：

例如，貴金屬勘探公司 KoBold Metals 與主要礦業(yè)公司簽訂了商業(yè)協(xié)議，獨家訪(fǎng)問(wèn)其各個(gè)探礦地點(diǎn)的歷史記錄，從而提供了一條有競爭力的護城河。

作為一家國防初創(chuàng )公司，Anduril必須贏(yíng)得合適的聯(lián)邦合作伙伴才能訪(fǎng)問(wèn)敏感數據。

到目前，那些最大的人工智能初創(chuàng )公司大部分接受了科技巨頭的資助，這種幫助不局限于金錢(qián)，更多的還有數據和云服務(wù)器使用權等看不見(jiàn)的資源。

隨著(zhù)對于大模型訓練數據的監管日漸完善，對于那些沒(méi)有大公司支持的初創(chuàng )企業(yè)而言，數據的可獲得性將成為一個(gè)難題。

不過(guò)，a16z也提到，雖然“數據護城河”往往在人工智能公司的防御性討論中受到最多關(guān)注，但生成式人工智能的最新周期也引入了其他新的潛在防御性向量。

例如，Character.AI 具有產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò )效應，當用戶(hù)體驗產(chǎn)品時(shí)，這種使用情況會(huì )成為訓練數據，從而改善產(chǎn)品體驗。Midjourney 專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)性能最佳的專(zhuān)有基礎模型，以便在其之上創(chuàng )建最佳的應用程序層用例。

基于以上案例，a16z認為，相比基礎設施層面，初創(chuàng )公司在應用層面上更有可能從大公司手中奪取市場(chǎng)份額：

現有企業(yè)可以推出具有沖擊力的生成式人工智能產(chǎn)品，即使這些功能實(shí)際上并不是新功能，而只是以新的方式呈現給用戶(hù)。

我們認為人工智能將徹底重新定義軟件的工作流程和用戶(hù)界面，因為越來(lái)越多的人工智能軟件不僅是記錄系統，還是預測和執行系統。

我們已經(jīng)看到這種轉變發(fā)生的速度非?？?，這意味著(zhù)能夠吸引人工智能人才并迅速進(jìn)行分發(fā)的靈活公司具備取勝的有利條件。

當然，不論“防御力”從何而來(lái)，最終是誰(shuí)占領(lǐng)了市場(chǎng)價(jià)值，消費者最終將是最大的贏(yíng)家。

鑒于已經(jīng)出現的許多有趣的消費者應用，從人工智能中產(chǎn)生的消費者剩余價(jià)值規?？隙〞?huì )激發(fā)一波令人難以置信的創(chuàng )新浪潮。

如果軟件的歷史對創(chuàng )新有所啟示，那就是偉大的創(chuàng )業(yè)者總是能夠找到在每個(gè)新的技術(shù)時(shí)代建立重要和持久的公司的方法。

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