AI領(lǐng)域科學(xué)家和科技巨頭AI研究負責人至今占生成式AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)始人的三分之一左右。

　　“生成式AI太熱了，看看這3天參會的人數(shù)，從來沒有一個科技會議會有WAIC這么大的關(guān)注度。”7月6日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC）的論壇上，啟明創(chuàng)投主管合伙人周志峰表示，這么大的關(guān)注度下，AI有很多泡沫和炒作，但這些泡沫和炒作都是短期的，而創(chuàng)業(yè)、做投資是長期的。

　　周志峰表示，生成式AI目前有很多噪聲，但大家在噪聲中要沉下心、踏實想清楚、努力做事。生成式AI面臨幾個大的問題，但已能看到技術(shù)的潛力，且進度非常清楚。他判斷，人工智能再上一層樓、超級應(yīng)用出現(xiàn)指日可待，但它不會像貝多芬的《命運交響曲》一般，像是突然有一天“命運來敲門”般激烈，我們需要更多耐心。

　　周志峰在WAIC上分享了啟明創(chuàng)投對于過去一年生成式AI創(chuàng)業(yè)的觀察。據(jù)介紹，在近一年時間里，生成式AI創(chuàng)業(yè)團隊的結(jié)構(gòu)已發(fā)生一些明顯變化。

　　截至2023年上半年，啟明創(chuàng)投投資團隊深入交流過的200余家生成式AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)中，做語言類、多模態(tài)應(yīng)用和底層技術(shù)的企業(yè)占比分別為27%、44%、29%。彼時做生產(chǎn)力工具的企業(yè)占比達到46%。周志峰解釋，當技術(shù)還沒有很成熟的時候，會先出現(xiàn)一些生產(chǎn)力工具供專業(yè)人士使用。而截至今年6月底，啟明創(chuàng)投接觸的400多家AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)中，做語言類應(yīng)用的企業(yè)比例顯著下降至21%，多模態(tài)應(yīng)用企業(yè)、底層技術(shù)企業(yè)比例分別上升至48%和31%。

　　之所以語言類應(yīng)用創(chuàng)業(yè)企業(yè)比例下降、多模態(tài)創(chuàng)業(yè)企業(yè)比例上升，周志峰認為，這是因為去年業(yè)界還在消化OpenAI的GPT模型，一些企業(yè)在GPT之上套殼做簡單應(yīng)用，而今天越來越多創(chuàng)業(yè)公司意識到多模態(tài)可以帶來更好的用戶體驗。此外，更多基于生成式AI的應(yīng)用領(lǐng)域出現(xiàn)，包括AI搜索、AI游戲、AI社交等，還有更多創(chuàng)業(yè)公司深入具體行業(yè)場景。底層技術(shù)公司比例增加背后，去年更多底層技術(shù)公司在布局訓(xùn)練相關(guān)的分布式計算框架技術(shù)，而今年出現(xiàn)了一些做推理優(yōu)化加速的企業(yè)。

　　“AI應(yīng)用場景深化和擴大，去年大會上，更多提到AI生成式應(yīng)用是ChatGPT、Character.ai和Midjourney，今年生成式應(yīng)用則有很多品類。啟明創(chuàng)投今年做了調(diào)整，重點專注7類生成式AI應(yīng)用，包括對企業(yè)提供更好AI技術(shù)的應(yīng)用、AI內(nèi)容交互平臺、AI工具、AI游戲、AI硬件等?！敝苤痉灞硎尽?/p>

　　AI創(chuàng)業(yè)團隊的創(chuàng)始人畫像也發(fā)生了變化。據(jù)啟明創(chuàng)投統(tǒng)計，與2023年上半年相比，今年上半年，生成式AI企業(yè)創(chuàng)始人中，AI領(lǐng)域科學(xué)家或科技巨頭AI研究負責人占比從35%下降至32%，行業(yè)專家、大型企業(yè)資深產(chǎn)品或運營高管占比從38%提升至45%，新銳創(chuàng)業(yè)者或技術(shù)“小天才”占比從27%下降至23%。

　　“每一個科技浪潮都會有‘一半新一半舊’的創(chuàng)業(yè)者投身其中。而AI領(lǐng)域科學(xué)家和科技巨頭AI研究負責人至今占比三分之一左右，證明AI技術(shù)發(fā)展仍處于早期階段。在技術(shù)底座仍在高速動態(tài)發(fā)展的時期，科學(xué)家類型的團隊更容易理解技術(shù)的邊界和可用性?！敝苤痉灞硎荆ǔＴ谝粋€技術(shù)爆點（即2022年11月ChatGPT出現(xiàn)）后6~12個月內(nèi)，行業(yè)專家類型的創(chuàng)始人會陸續(xù)下場。

　　就生成式AI目前遇到的問題，周志峰則表示，生成式AI應(yīng)用落地還需解決成本和留存的問題?；诖笳Z言模型的搜索與基于關(guān)鍵詞的搜索相比，前者成本還是后者的10倍以上。從去年到今年，每百萬Token（文本單位）的成本下降了上千倍，如果再下降1000倍，AI技術(shù)落地會更容易。此外，當前生成式AI應(yīng)用相比移動互聯(lián)網(wǎng)巨頭的頭部應(yīng)用，留存率還比較低。要如何讓用戶真正地經(jīng)常使用，而不僅僅是嘗鮮，是需要解決的問題。

　　周志峰認為，國內(nèi)企業(yè)在打造超級應(yīng)用方面有很豐富的經(jīng)驗，2010年以后推出且月活躍用戶數(shù)超5000萬的超級應(yīng)用中，約30個由國內(nèi)企業(yè)推出，7個由美國企業(yè)推出。國內(nèi)企業(yè)在打造超級應(yīng)用的經(jīng)驗，將為國內(nèi)引領(lǐng)新一波人工智能原生應(yīng)用浪潮奠定基礎(chǔ)。

　　啟明創(chuàng)投在此次論壇上提出生成式AI十大展望，其中包括，大語言模型領(lǐng)域GPT和擴散模型兩大技術(shù)進一步融合，高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取將顯著影響新一代模型，合成數(shù)據(jù)在預(yù)訓(xùn)練中的占比將大幅提升。此外，端側(cè)推理需求將有巨大增長，AI將在多個數(shù)字化水平較高的行業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位。