北美AI創(chuàng)業(yè)正在加速出清。

與2023上半年大模型公司如火如荼的融資相比，今年同期大模型公司的融資似乎有些啞火。‍‍‍‍‍‍2023上半年，大模型公司：‍‍‍‍‍‍‍‍‍- OpenAI融資百億美元；- Anthropic半年內(nèi)連續(xù)兩輪共融資7.5億美元；‍‍‍‍‍‍‍- Inflection融資13億美元；‍‍‍‍- Adept AI融資3.5億美元‍

2024上半年，Inflection團隊加入微軟，Adept AI團隊加入亞馬遜，一家背靠DeepMind聯(lián)創(chuàng)和Linkedin聯(lián)創(chuàng)，一家曾是Transformer論文兩位作者的創(chuàng)業(yè)起始點，今年均變相賣身。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍大模型創(chuàng)業(yè)，荊棘叢生。

無獨有偶，去年曾在風(fēng)口浪尖上的Stability AI和Humane AI，今年傳出賣身風(fēng)聲。‍去年資本的寵兒—— 接連完成兩輪共計1.01億美元融資的法律AI初創(chuàng)Harvey，今年融資和估值相較預(yù)期要縮水。（原計劃按照20億美元估值融資6億美元，目前最有可能實現(xiàn)的情況是按照15億美元估值融資1億美元）‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍頭部公司風(fēng)聲鶴唳，新創(chuàng)企業(yè)瑟瑟發(fā)抖。‍‍Pitchbook數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，2024Q1美國Pre-seed和Seed階段生成式AI風(fēng)險投資數(shù)量和金額大幅下降。相較2023Q3，投資金額下降76%，相較去年同期下降49%。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

數(shù)據(jù)來源：Pitchbook

與此同時，AI初創(chuàng)正在以前所未有的速度進行收并購整合。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍2022年成立、種子輪融資僅7個月后，打造銀行業(yè)垂直模型的初創(chuàng)Hyperplane被巴西頭部挑戰(zhàn)者銀行Nubank收購。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍AI模型開源社區(qū)Hugging Face聯(lián)創(chuàng)兼CEO認為：“總的來說，將會出現(xiàn)越來越多AI公司收并購整合，因為很多公司都下了很大的賭注，風(fēng)險很高，很多公司都快沒錢了。”‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍僅半年時間，AI市場情緒驟變。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍這樣的市場情緒變化，硅兔賽跑曾在2024年3月份發(fā)布的文章中預(yù)測過：

●“AI創(chuàng)業(yè)的馬太效應(yīng)越來越強，同時汰換速度會加快。” —— UpHonest Capital

● “考慮到目前的炒作，AI初創(chuàng)公司的估值過高，未來可能只有少數(shù)幾家能存活下來”。—— Khosla Ventures

●“大部分AI應(yīng)用處于概念驗證階段，大規(guī)模應(yīng)用還未到來。” —— 創(chuàng)業(yè)者

●AGI確實展示出無限的潛力，但回歸現(xiàn)實，AI真正的應(yīng)用和效益可能還沒實現(xiàn)。—— 硅兔編輯部

在這樣快速的冷熱交替中，創(chuàng)業(yè)者如何考慮自己的定位？投資人怎樣參與AI的投資建設(shè)？‍‍‍‍‍‍或許，我們可以再次回顧下三個月前的文章《AI “造神運動”終結(jié)，殺死，重生》，也許會有新的啟發(fā)。（以下內(nèi)容發(fā)布于2024年3月12日，enjoy，也歡迎評論留下你的觀點，和我們討論。）

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“專注AI技術(shù)迭代會讓我焦慮，關(guān)注業(yè)務(wù)我不會焦慮，有些問題十年前存在十年后還在，我現(xiàn)在就明確不卷模型，只思考如何讓產(chǎn)品能自我‘造血’。”

一位正卷在AI創(chuàng)業(yè)洪流里的硅谷創(chuàng)業(yè)者告訴硅兔君。

“我們的AI產(chǎn)品（ChatDesigner）4個月就上線了，第5個月我就開始思考如何‘造血’，10年前這是不可想象的，那時只要有增長就行，現(xiàn)在，燒錢換來的增長，燒完就結(jié)束了，沒有下一輪融資，AI也是一樣的。” 

盡管形勢如此殘酷與激烈，2023年全球仍然陷入了史無前例的AI“淘金熱”，輪番上演著不同的造富神話。 

GitHub前CEO出手投了老東家的競品1億美元。1年多前，AI編程助手Magic剛完成2300萬美元A輪融資，今年2月，該公司從上百家競品中脫穎而出，B輪融資額翻5倍，獲得AI Grant（由GitHub前CEO Nat Friedman和Daniel Gross創(chuàng)立）青睞。

在頭部明確（GitHub Copilot），谷歌、亞馬遜等大廠布局，還有一眾初創(chuàng)企業(yè)激烈競爭的AI編程領(lǐng)域，AI Grant的大手筆投資震驚業(yè)界。

一個個新名詞“ChatGPT Wrapper”（ChatGPT套殼應(yīng)用）、”Copilot” （聊天對話式AI助手）、“AI Agent（AI智能體）” 、“AGI”（通用人工智能）成為財富密碼，似乎只要和它們沾邊，就能搭上獨角獸的快車。

風(fēng)險投資的數(shù)據(jù)正在體現(xiàn)這一點，2023年美國全年風(fēng)險投資達1706億美元，相較2022年縮水了716億美元。然而其中進入AI的投資逆勢上漲，占全年投資額超過三分之一，累計626億美元，這個數(shù)字也遠超過去幾年的AI領(lǐng)域投資。

然而，造神的速度和跌落神壇的速度幾乎一樣快。

AI語音公司ElevenLabs僅僅1年多時間躋身獨角獸行列，成為今年風(fēng)頭正盛的AI應(yīng)用。

而去年此時人人熱議的成立1年多估值超10億美元的Jasper AI經(jīng)歷裁員、創(chuàng)始人退居幕后、估值下調(diào)，黯然失色。

圖源：Medium

類似這樣的故事在硅谷的創(chuàng)業(yè)熱土上相繼上演。

“AI創(chuàng)業(yè)的馬太效應(yīng)越來越強，同時汰換速度會加快。” 硅谷VC UpHonest Capital告訴硅兔君。

在過去1年多時間里，AI有關(guān)的技術(shù)迭代、商業(yè)應(yīng)用、資本投入達到了有史以來的巔峰，投資機構(gòu)Coatue認為，AI滲透50%的用戶所需的時間將比移動互聯(lián)網(wǎng)時代縮短一半（3年）。

經(jīng)歷了短時間內(nèi)的巨變，硅谷的創(chuàng)業(yè)者和投資人有了哪些新的思考？融資數(shù)字背后濃縮了怎樣的AI創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，AI創(chuàng)業(yè)有哪些機會和坑？作為VC，又應(yīng)該以何種姿勢參與到這次AI淘金中？

硅兔君與20多位創(chuàng)投和人工智能領(lǐng)域人士交流，試圖總結(jié)出如今在北美上演的AI淘金熱潮背后的經(jīng)驗和教訓(xùn)。

01

“碎鈔”的造“錘子”運動

2023年8月，為ChatGPT奠定技術(shù)基礎(chǔ)的論文《Attention is all you need》（注意力是一切）最后一位留在谷歌的作者Llion Jones宣布離開谷歌，并創(chuàng)立全新路徑的AI模型公司，估值2億美元，這個價錢是大多數(shù)AI初創(chuàng)企業(yè)估值的10倍多。

距離“谷歌八子”提出Transformer架構(gòu)已過去了6年。

Transformer是這一波生成式AI技術(shù)突破的源頭，簡單來說，相比以前只能一個接一個的序列化處理信息，Transformer在處理信息時可以一次性的“看見”所有信息，然后利用注意力機制將距離不同的單詞進行結(jié)合。

因為去掉了序列結(jié)構(gòu)，Transformer模型可以實現(xiàn)并行結(jié)構(gòu)，這就使得它可以利用大量的算力和數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。

OpenAI發(fā)現(xiàn)當數(shù)據(jù)量、參數(shù)規(guī)模和算力達到一定規(guī)模，模型出現(xiàn)了“涌現(xiàn)”能力（在小規(guī)模模型中不存在，但在大規(guī)模模型中存在的能力），從GPT-3、3.5到GPT-4，OpenAI訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)量、模型參數(shù)規(guī)模和算力不斷放大，模型擬人程度越來越高。但這也意味著模型訓(xùn)練成本指數(shù)級提升。

“造錘子”，在這一波浪潮中最熱，也最吸金。

2023年大部分AI風(fēng)險投資被基石模型吸收，最引人注目的故事就是，OpenAI和Anthropic兩家基石模型初創(chuàng)公司共計融資170億美元，占AI投資總額的近1/3。

圖源：Web3Cafe

現(xiàn)在看來，這種砸錢的做法還會在基石模型中繼續(xù)下去。這本就是一種“暴力美學(xué)”的產(chǎn)物，以Transformer架構(gòu)為代表的大模型，本就是在數(shù)據(jù)量越大、質(zhì)量越高的情況下效果越好，這意味著需要大量的GPU支撐數(shù)據(jù)運算。

根據(jù)GPT-3披露的技術(shù)概要至少需要1024張GPU支撐其訓(xùn)練，花費大約價值500萬美元。而GPT-4的參數(shù)規(guī)模有可能是GPT-3的10倍還要多，坊間傳聞OpenAI使用了大約2.5萬張GPU訓(xùn)練，僅硬件成本投入就有可能超過1億美元。

現(xiàn)階段，基于Transformer架構(gòu)的基石模型還遠未達到上限，Scaling law（規(guī)模定律）并沒有被打破，持續(xù)擴大模型參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算力的實驗會持續(xù)下去。一位在全球市值排名前七的科技公司工程師告訴硅兔君，“想要線性提升模型能力，所需的資本投入需要指數(shù)型增長。” 

OpenAI計劃融資千億美元，另一家大模型公司Anthropic計劃未來4年融資50億美元。

將來，花費10億美元訓(xùn)練基石模型也不是不可能。 

在基石模型公司的碎鈔能力面前，VC的“鈔”能力似乎微不足道，因此在基石模型中，VC參與的并不多，畢竟，沒有多少VC的基金規(guī)模高達10億美元，顯然這是屬于巨頭的游戲。 

微軟Azure云一周的收入就有20多億美元，所以投資OpenAI 100億美元只消耗了這家科技巨頭6周多的收入。

相比VC要等到項目退出才能看到回報，Azure因為整合了OpenAI的服務(wù)，僅2023年二季度收入就增長了6%，比原先增加了50億美元到60億美元收入。 

這筆經(jīng)濟賬，對于巨頭們來說，不可謂不劃算。

從資本和業(yè)務(wù)的角度來看，或許只有云廠商和科技巨頭才是基石模型公司的長期伙伴。

除了OpenAI，微軟近期宣布與Mistral戰(zhàn)略合作并投資1600萬美元；亞馬遜和谷歌共同支持了Anthropic；甲骨文和Salesforce共同支持了企業(yè)級大模型Cohere；英偉達是所有企業(yè)戰(zhàn)投中最激進的，2023年一口氣投資了11家基石模型公司（占AI總投資數(shù)量的40%），涵蓋多個大語言模型、視頻和3D生成基石模型。 

圖源：UC Today

而另一面，基石模型的公司也在分化出不同的格局。

目前，北美的基石模型格局已基本形成OpenAI、谷歌、Anthropic、X.ai等幾家公司指引閉源模型最新進展，Meta、Mistral等引領(lǐng)開源生態(tài)進步。 

一位在英偉達參與大語言模型開發(fā)的研究人員與硅兔君分享他所理解的企業(yè)進行大語言模型部署和應(yīng)用的路徑。首先，頭部玩家一定會構(gòu)建自己的大語言模型，以便擁有絕對的主導(dǎo)權(quán)；其次，基于目前已知的開源模型、根據(jù)自己的業(yè)務(wù)領(lǐng)域進行增強和研發(fā)；第三，調(diào)用通用基石模型的API接口和提示工程，將前端做厚，將特定業(yè)務(wù)需求與基石模型的語境適配，可以低成本更快地搭建出一些具體領(lǐng)域的應(yīng)用。 

硅谷VC UpHonest Capital從早期投資視角觀察到，第一條路徑的門檻太高，目前鮮有新創(chuàng)業(yè)者涉足。第二條和第三條路徑是目前創(chuàng)業(yè)者的普遍選擇，許多創(chuàng)業(yè)者可能在前期先選擇調(diào)用基石模型API快速試錯，有了更多資本、算力和人才資源后再嘗試基于開源模型微調(diào)，加深自己的護城河。 

打造法律行業(yè)大語言模型的Harvey就是走的第三條路，他們先與OpenAI聯(lián)合開發(fā)，2023年12月完成8000萬美元B輪融資，加強自研模型。

另一個特定業(yè)務(wù)需求的大模型開發(fā)公司Magic AI則是基于更早之前的LSTM架構(gòu)開發(fā)針對代碼生成的基石模型，以便突破Transformer的輸入字符長度限制。

吸引了General Catalyst和A16Z 5000萬美元投資的Hippocratic，使用專業(yè)醫(yī)護人員提供的數(shù)據(jù)和反饋進行RLHF訓(xùn)練，用于診斷以外的病患服務(wù)場景。

這些垂直行業(yè)/特定任務(wù)場景LLM初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展，也印證了谷歌前CEO Eric Schmidt，Databricks首席科學(xué)家Matei Zaharia、AI初創(chuàng)Samaya AI創(chuàng)始人Maithra Raghu的共同觀點—— 未來的AI生態(tài)中，通用大模型負責(zé)解決長尾問題，高價值的業(yè)務(wù)場景將由專業(yè)AI系統(tǒng)來解決 。

02

“釘子”會變得更細、更窄

雖然AI Grant的兩位創(chuàng)始人信心滿滿，“未來12~18個月會有AI應(yīng)用年收入突破百億美元！”

但哪怕是1年估值超過10億美元的生成式AI內(nèi)容營銷工具也還在尋找PMF。

“大部分AI應(yīng)用處于概念驗證階段，大規(guī)模應(yīng)用還未到來。”多位創(chuàng)業(yè)者、從業(yè)者向硅兔君如此反饋。 

但這并不影響創(chuàng)業(yè)熱情。硅谷VC UpHonest Capital告訴硅兔君，他們在過去一年接觸了比以往更多的輟學(xué)創(chuàng)業(yè)者和PhD學(xué)術(shù)研究創(chuàng)業(yè)者，這些創(chuàng)業(yè)者或是將之視為”一生一次的機會“，或是受到Transformer論文八位作者全部創(chuàng)業(yè)的激勵，一頭扎進AI賽道。這是在2016年那一次AI繁榮期也未發(fā)生過的景象。 同時，圍繞AI的創(chuàng)業(yè)項目數(shù)量更是前所未有。 

以硅谷孵化器YC為例，2023年孵化的項目中接近一半是AI公司（約231家），再加上考慮到許多創(chuàng)業(yè)公司轉(zhuǎn)型，實際數(shù)量可能更多，“有許多公司在我們投資一個月之后轉(zhuǎn)型做新的AI方向” ，YC的一位投資合伙人感慨，自從他在YC工作以來，從未見過像現(xiàn)在創(chuàng)始人這么快的找到/轉(zhuǎn)型新方向。

一個明顯的轉(zhuǎn)型趨勢是，場景從寬泛到聚焦，從通用任務(wù)向具體任務(wù)細化。

例如YC上半年孵化的Fintool，這個創(chuàng)業(yè)團隊之前創(chuàng)立了AI驅(qū)動的法律資料檢索工具Doctrine。Fintool一開始想做金融領(lǐng)域的LLM（“Bloomberg GPT”），經(jīng)歷半年時間，目前聚焦到機構(gòu)投資者的助手Copilot（人參與到回路中）方向，幫助投資者總結(jié)、分析財報，更高效的梳理投資決策相關(guān)的信息。 

圖源：Fintool

另一家AI驅(qū)動的SEC（美國證券交易所）合規(guī)自動化公司Hadrius，它的創(chuàng)始人認為AI創(chuàng)業(yè)者在銷售時應(yīng)該”聚焦在垂直場景本身“，他們曾在銷售時強調(diào)產(chǎn)品“具有AI功能”，結(jié)果發(fā)現(xiàn)沒有實際用處，因為他們的客戶大概率不是極客，強調(diào)AI的概念不如講清楚如何解決客戶痛點。

咨詢公司PwC的一份數(shù)據(jù)調(diào)查顯示：61%的CEO表示2024年，他們期望看到AI對產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量的幫助，期望看到AI投資的收益回報。

由此可見，今年ROI（投資回報率）將成為AI應(yīng)用產(chǎn)品不得不面臨的考驗。

科技VC Madrona同樣認為“AI產(chǎn)品的用戶心態(tài)將從「試一試」變成「追求ROI」”，去年問"我們的GenAI戰(zhàn)略是什么？"的CEO今年將面臨完全不同的問題“我們的GenAI ROI是多少？”，因為隨著深入使用AI，人們將發(fā)現(xiàn)應(yīng)用AI的最大成本可能不是訓(xùn)練模型而是模型一次次運算產(chǎn)生的推理成本。因此，更容易測算和產(chǎn)生ROI的應(yīng)用場景將更受用戶的歡迎。

從頭部應(yīng)用的收入增長軌跡我們可以初步判斷有哪些這樣的應(yīng)用場景。

開發(fā)者網(wǎng)站 GitHub 的Copilot 2023年ARR（經(jīng)常性年度收入）超過1億美元，微軟2024年Q2財報數(shù)據(jù)顯示，目前付費開發(fā)者人數(shù)超過130萬、企業(yè)用戶超過5萬，Copilot產(chǎn)品為GitHub帶來了40%的年收入增長；AI法律助手Harvey表現(xiàn)出了快速增長趨勢，半年多時間ARR增長了10倍達到1000萬美元；ChatGPT 2023年12月收入約1.67億美元，年化收入約20億美元；GPT4驅(qū)動的Microsoft Copilot收入更加可期，The Futurum Group分析師預(yù)測該產(chǎn)品2024年收入達到23.9億~92億美元。 

考慮清楚這個前提條件之后，新創(chuàng)業(yè)者在選擇方向時還要小心翼翼的避開與巨頭正面競爭，因為今天的巨頭有資本、有人才、有完善的AI基礎(chǔ)設(shè)施還有充足的GPU卡。 

VC UpHonest早期投資的一家生成式AI公司HuHu AI的創(chuàng)始人Tianqiang經(jīng)歷了2016年的AI創(chuàng)業(yè)熱潮，公司成功被亞馬遜收購，再次選擇AI創(chuàng)業(yè)。他認為“2012年以AlexNet為標志引發(fā)的AI浪潮中，大廠沒有人才、沒有成規(guī)模體系的AI架構(gòu)，2012年-2016年期間，AI初創(chuàng)的商業(yè)模式同時退出方式可以說主要靠賣給大公司，經(jīng)過這個時期的收并購，大廠補上了AI基礎(chǔ)設(shè)施和團隊短板。

所以，“十年前，大廠沒有什么，初創(chuàng)企業(yè)就可以做什么；十年后，大廠什么都可以做。在這樣的形勢下，創(chuàng)業(yè)公司就得做大廠顧不上或者不屑于做、偏垂直的事情。” 

硅谷VC a16z的一位合伙人同樣認為，2024 年將看到范圍更窄的人工智能解決方案。雖然 ChatGPT可能是一款出色的通用人工智能助手，但它不太可能 勝任所有任務(wù)。他預(yù)計，我們將看到一個專為研究員打造的人工智能平臺，一個專為記者打造的寫作生成工具，以及一個專為設(shè)計師打造的渲染平臺，這只是其中幾個例子。

從長遠來看，人們?nèi)粘Ｊ褂玫漠a(chǎn)品將根據(jù)他們的用例量身定制——無論是專有的底層模型，還是圍繞它構(gòu)建的特殊工作流程。這些公司將有機會“擁有”新技術(shù)時代的數(shù)據(jù)和工作流程；它們將通過鎖定一個領(lǐng)域，然后進行擴展來實現(xiàn)這一目標。對于最初的產(chǎn)品來說，范圍越窄越好。 

UpHonest Capital認為，在生成式AI時代創(chuàng)業(yè)，垂直、解決具體問題比提出一個寬泛的方向更好�；ヂ�(lián)網(wǎng)巨頭、SaaS公司，他們在AI以及業(yè)務(wù)領(lǐng)域的積累，一定程度上使之可以更快的疊加新技術(shù)。

因此創(chuàng)業(yè)者必須找到自己的差異化并10倍放大。創(chuàng)業(yè)者需要更快的迭代速度，底層基石模型持續(xù)更新，甚至每次更新都能引發(fā)地震，因此需要更快的學(xué)習(xí)能力跟上技術(shù)迭代。

03

大模型正在“殺死” SaaS

在與UpHonest Capital交流的過程中，他們所投資的一家初創(chuàng)企業(yè)引發(fā)了筆者興趣。這家YC孵化、拿到AI Grant投資的公司致力于為家政服務(wù)行業(yè)提供AI接線員服務(wù)，保證客戶不會漏聽電話，并完成服務(wù)預(yù)約。

美國家政行業(yè)每年因為漏接電話造成的損失高達數(shù)百萬美元，Sameday的創(chuàng)始人曾是全美增長最快的家政服務(wù)公司Ardent Servicing的CMO，了解家政行業(yè)的痛點，其AI產(chǎn)品上線半年后快速增長，ARR（Annual Recurring Revenue，年度經(jīng)常性收入）接近百萬美元。

談及Sameday的投資理念，UpHonest創(chuàng)始人表示他比較關(guān)注傳統(tǒng)行業(yè)跳過SaaS（軟件化）階段，直接進入生成式AI時代的相關(guān)機會。 

無獨有偶，a16z也看好傳統(tǒng)行業(yè)的AI跨越。其醫(yī)療健康方向的投資人表示“正如新興市場從使用現(xiàn)金直接轉(zhuǎn)向移動支付（完全’跨越‘信用卡）一樣，醫(yī)療行業(yè)也將從傳真機直接轉(zhuǎn)向人工智能（跨越傳統(tǒng)的垂直軟件）。” 

美國的醫(yī)療行業(yè)非常傳統(tǒng)，2023年美國醫(yī)療行業(yè)討論的話題是AI與傳真技術(shù)對醫(yī)療行業(yè)的效率提升。而且在美國市值前100的上市軟件公司中，只有一家是服務(wù)醫(yī)療行業(yè)的，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化程度之低可見一斑。

而現(xiàn)在，一些創(chuàng)業(yè)者跟硅兔君反饋他們認為醫(yī)療行業(yè)有可能成為美國最先擁抱AI立法的行業(yè)，他們在等待更明確的信號出來后加入AI+醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)行列中。 

2024年YC冬季孵化營的AI項目方向也反映出醫(yī)療從業(yè)者對AI的期待，今年AI+醫(yī)療的應(yīng)用格外多，甚至細化到牙醫(yī)的AI接診員，放射科醫(yī)生、家訪護士和住院護士的助手等。

此外，AI產(chǎn)品“殺死”SaaS不僅體現(xiàn)在對傳統(tǒng)行業(yè)的滲透，還有可能從商業(yè)模式角度顛覆SaaS現(xiàn)在的訂閱制。 

雖然目前大部分的AI應(yīng)用還是延續(xù)SaaS的商業(yè)模式，提高員工的生產(chǎn)效率，按照使用的賬戶數(shù)量訂閱制付費，定價參考員工的雇傭成本。

咨詢公司PwC和Benchmark投資人提出了一個新的觀點“未來的AI產(chǎn)品很有可能演變?yōu)榘凑战Y(jié)果付費”，“Sell work, not software（售賣結(jié)果，而非軟件）”。

例如服務(wù)人身意外傷害律師的AI助手EvenUp，B輪融資5050萬美元，幫助人身傷害律師為客戶準備索賠文件，例如案件摘要、醫(yī)療費用（包括誤工費）估算等。

圖源：SignalFire

如果EvenUp采用的是SaaS銷售思維，它的產(chǎn)品形式可能是為人身傷害律師提供一款軟件，例如在準備文件流程的某個環(huán)節(jié)使用AI生成工具，訂閱收費，但這樣一來，EvenUp期望的是客戶為提升的效率付費（難以衡量且有限）。 

相反，EvenUp選擇了銷售“Work Product”，即整個索賠文件資料。這樣，EvenUp的定價參考的是律所使用外包團隊撰寫這樣一份資料的成本，因為EvenUp可以完全取代這樣的人力勞動。

從這個角度，Benchmark的投資人認為凡是需要外包團隊的工作，都有可能由AI產(chǎn)品取代，因為這樣的工作普遍意味著枯燥、重復(fù)和基礎(chǔ)。不過，有關(guān)AI的一切仍在瘋狂的進化中，創(chuàng)業(yè)者和投資人對此有無限的想象，也是因為這些想象，AI創(chuàng)業(yè)不可避免的陷入狂熱和泡沫中。 

反思2023年的AI投資，Khosla Ventures創(chuàng)始人認為AI創(chuàng)業(yè)投資過熱了。

“考慮到目前的炒作，AI初創(chuàng)公司的估值過高，未來可能只有少數(shù)幾家能存活下來”。YC合伙人也發(fā)現(xiàn)去年很多人陷入“Checkbox”心態(tài)，因為看到其他人在創(chuàng)業(yè)或者布局AI戰(zhàn)略，所以也要跟著做，他認為這種心態(tài)很容易使人陷入“Tarpit ideas”陷阱，即看起來有前景但是坑的方向。

并且，去年的環(huán)境加劇了陷入“Tarpit ideas”的概率，因為人人都想布局AI戰(zhàn)略，一些AI Copilot概念產(chǎn)品可能很容易吸引用戶試用、甚至轉(zhuǎn)化一定的付費用戶，但他們可能只是認為自己需要，還沒搞清楚到底需要AI干啥。

“很多AI應(yīng)用并沒有找到 PMF，它們似乎獲得了一些traction（業(yè)績），但當我們仔細探究時，有人真正在使用嗎？實際用例是什么？創(chuàng)始人一頭霧水。”

AGI確實展示出無限的潛力，但回歸現(xiàn)實，AI真正的應(yīng)用和效益可能還沒實現(xiàn)。摩根斯坦利的AI助手并未被財富經(jīng)理采用，因為客戶想跟真人交流。

試圖用AI撰寫的文章取代記者的新聞業(yè)務(wù)難以進行，因為這些文章是錯誤的或無用的。

OpenAI的COO Brad Lightcap也不得不出來讓大家冷靜下，他告訴CNBC記者，人工智能無法大幅降低成本，也無法讓陷入困境的公司恢復(fù)增長。

Brad Lightcap｜圖源：Fast Company

在AI應(yīng)用高速發(fā)展、野蠻生長的階段，有許多看不清、回答不了的問題。

超級個人投資者Elad Gil最近在博客中表示，“在大多數(shù)市場中，時間越久，事情越清晰。而在生成式AI領(lǐng)域，情況恰恰相反。時間越久，我就越不覺得自己真的懂了。”

YC CEO Garry Tan也承認現(xiàn)在很難確定的說有哪些方向一定會成為AI “Tarpit ideas”。

但相信有一點是硅谷投資人的共識，一位a16z合伙人曾表示，消費類人工智能應(yīng)用將通過圍繞獨特的使用案例提供最佳用戶體驗而實現(xiàn)突圍，而不是僅僅依靠模型性能。

LLM可以成為差異化的源泉，可能會提供先發(fā)優(yōu)勢，但網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、高轉(zhuǎn)換成本、規(guī)模和品牌等老式護城河仍將是長期取勝之道。

2020~2022，在生成式AI熱潮之前我們經(jīng)歷了元宇宙和加密數(shù)字貨幣浪潮，泡沫很快刺破。很難說，AI熱潮不會步入前者后塵。

但每次泡沫破裂之后，總會有真正的信道者堅守，默默推動技術(shù)進步。

正如OpenAI CEO 山姆·奧特曼所言：”AGI正在來臨，但它對世界的改變可能并沒有我們想象的那么多。”

但我們相信不論如何演變，尋找真實用例、打造可持續(xù)的商業(yè)模式的本質(zhì)是不會改變的。

       原文標題 : 我三個月前那篇《AI“造神”之死》，預(yù)言成真了