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

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據(jù)BusinessInsider報道，一家名為Tractable的人工智能和計算機視覺初創(chuàng)公司5月裁減了大量員工，理由是市場和風投正在關注增長轉為關注利潤，“必須為充滿挑戰(zhàn)的經(jīng)濟環(huán)境做好準備”。

生成式AI寫作工具開發(fā)公司Jasper今年7月宣布裁員并削減了收入預期，數(shù)據(jù)顯示，該工具的用戶增長在截至7月的連續(xù)4個月內(nèi)持續(xù)下降。

就連生成式AI的“明星公司”也狀況不佳。根據(jù)分析平臺Similarweb的數(shù)據(jù)，ChatGPT的每月在線訪問量在經(jīng)歷了數(shù)月的增長后，分別在6月和7月下降了10%。圖片生成式AI平臺Midjourney的月訪問量在截至7月的3個月內(nèi)連續(xù)下降。

指數(shù)風投（Index Ventures）合伙人Mark Goldberg表示，商業(yè)人工智能應用的出現(xiàn)曾經(jīng)被寄予“光速實現(xiàn)”的樂觀預期，但現(xiàn)在“出現(xiàn)了一種淺層次的幻滅感”：

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

投資者在這些產(chǎn)品尚未擁有客戶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)了對市場可能過熱的擔憂。

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

根據(jù)PitchBook的數(shù)據(jù)，今年以來，向專注于生成類人文本、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

風險投資者表示，他們?nèi)匀徊淮_定圍繞這項技術構建新產(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，并開發(fā)出現(xiàn)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“風投的大量宣傳”，以致對于這一賽道的情緒蓋過了所有有關生意模式的分析：

這是一種明確的樂觀情緒，無需問任何有關產(chǎn)品、用戶界面、分銷或終端市場的難題。

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(shù)據(jù)公司Snowflake首席執(zhí)行官Frank Slootman在八月份的財報電話會議上說：

我們不能在沒有商業(yè)模式的情況下就進軍人工智能。

很多高管把對語言模型的嘗試描述為實驗性的、探索性的，他們有點想知道這是一個多大的“面包盒”。

投資早期初創(chuàng)企業(yè)的風投機構Amplify Partners常務合伙人Sunil Dhaliwal表示，現(xiàn)在對于人工智能初創(chuàng)企業(yè)的關注點已經(jīng)發(fā)生了轉變：

我們已經(jīng)從“這有多大的潛力”的時刻轉向了“我們?nèi)绾巫屗鹱饔谩钡臅r刻。

初創(chuàng)公司的挑戰(zhàn)

大公司的AI業(yè)務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)務也在蓬勃發(fā)展。

對于初創(chuàng)公司而言，開發(fā)大模型需要獲得和分析大量數(shù)據(jù)，這一過程可能會耗費數(shù)十億美元的成本。考慮到盈利的不確定性和來自大公司的競爭，投資者開始猶豫是否應當繼續(xù)投資這些小公司。

隨著生成式AI行業(yè)行至幼稚期后期，行業(yè)壁壘逐漸顯現(xiàn)——數(shù)據(jù)。

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)品依賴專有數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)規(guī)模作為關鍵要素和關鍵差異化因素時，數(shù)據(jù)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，獨家訪問其各個探礦地點的歷史記錄，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必須贏得合適的聯(lián)邦合作伙伴才能訪問敏感數(shù)據(jù)。

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，更多的還有數(shù)據(jù)和云服務器使用權等看不見的資源。

隨著對于大模型訓練數(shù)據(jù)的監(jiān)管日漸完善，對于那些沒有大公司支持的初創(chuàng)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)的可獲得性將成為一個難題。

不過，a16z也提到，雖然“數(shù)據(jù)護城河”往往在人工智能公司的防御性討論中受到最多關注，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)絡效應，當用戶體驗產(chǎn)品時，這種使用情況會成為訓練數(shù)據(jù)，從而改善產(chǎn)品體驗。Midjourney 專注于開發(fā)性能最佳的專有基礎模型，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份額：

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

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界面，因為越來越多的人工智能軟件不僅是記錄系統(tǒng)，還是預測和執(zhí)行系統(tǒng)。

我們已經(jīng)看到這種轉變發(fā)生的速度非?？?，這意味著能夠吸引人工智能人才并迅速進行分發(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，最終是誰占領了市場價值，消費者最終將是最大的贏家。

鑒于已經(jīng)出現(xiàn)的許多有趣的消費者應用，從人工智能中產(chǎn)生的消費者剩余價值規(guī)模肯定會激發(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新的技術時代建立重要和持久的公司的方法。

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