AI 领域科学家和科技巨头 AI 研究负责人至今占生成式 AI 创业企业创始人的三分之一左右。
“生成式 AI 太热了 ，看看这 3 天参会的人数，从来没有一个科技会议会有 WAIC 这么大的关注度 。”7 月 6 日 ，2024 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）的论坛上 ，启明创投主管合伙人周志峰表示，这么大的关注度下 ，AI 有很多泡沫和炒作 ，但这些泡沫和炒作都是短期的，而创业、做投资是长期的 。
周志峰表示，生成式 AI 目前有很多噪声 ，但大家在噪声中要沉下心 、踏实想清楚 、努力做事。生成式 AI 面临几个大的问题 ，但已能看到技术的潜力，且进度非常清楚 。他判断 ，人工智能再上一层楼、超级应用出现指日可待 ，但它不会像贝多芬的《命运交响曲》一般，像是突然有一天“命运来敲门 ”般激烈 ，我们需要更多耐心 。
周志峰在 WAIC 上分享了启明创投对于过去一年生成式 AI 创业的观察。据介绍 ，在近一年时间里，生成式 AI 创业团队的结构已发生一些明显变化 。
截至 2023 年上半年 ，启明创投投资团队深入交流过的 200 余家生成式 AI 创业企业中 ，做语言类 、多模态应用和底层技术的企业占比分别为 27% 、44%、29% 。彼时做生产力工具的企业占比达到 46%。周志峰解释，当技术还没有很成熟的时候 ，会先出现一些生产力工具供专业人士使用。而截至今年 6 月底 ，启明创投接触的 400 多家 AI 创业企业中，做语言类应用的企业比例显著下降至 21%，多模态应用企业 、底层技术企业比例分别上升至 48% 和 31% 。
之所以语言类应用创业企业比例下降 、多模态创业企业比例上升 ，周志峰认为 ，这是因为去年业界还在消化 OpenAI 的 GPT 模型，一些企业在 GPT 之上套壳做简单应用 ，而今天越来越多创业公司意识到多模态可以带来更好的用户体验 。此外 ，更多基于生成式 AI 的应用领域出现，包括 AI 搜索、AI 游戏、AI 社交等 ，还有更多创业公司深入具体行业场景。底层技术公司比例增加背后 ，去年更多底层技术公司在布局训练相关的分布式计算框架技术，而今年出现了一些做推理优化加速的企业 。
“AI 应用场景深化和扩大 ，去年大会上 ，更多提到 AI 生成式应用是 ChatGPT 、Character.ai 和 Midjourney，今年生成式应用则有很多品类 。启明创投今年做了调整 ，重点专注 7 类生成式 AI 应用 ，包括对企业提供更好 AI 技术的应用 、AI 内容交互平台、AI 工具 、AI 游戏 、AI 硬件等。 ”周志峰表示 。
AI 创业团队的创始人画像也发生了变化 。据启明创投统计，与 2023 年上半年相比，今年上半年 ，生成式 AI 企业创始人中 ，AI 领域科学家或科技巨头 AI 研究负责人占比从 35% 下降至 32%，行业专家、大型企业资深产品或运营高管占比从 38% 提升至 45% ，新锐创业者或技术“小天才”占比从 27% 下降至 23%。
“每一个科技浪潮都会有‘一半新一半旧’的创业者投身其中 。而 AI 领域科学家和科技巨头 AI 研究负责人至今占比三分之一左右 ，证明 AI 技术发展仍处于早期阶段 。在技术底座仍在高速动态发展的时期，科学家类型的团队更容易理解技术的边界和可用性。 ”周志峰表示 ，通常在一个技术爆点（即 2022 年 11 月 ChatGPT 出现）后 6~12 个月内 ，行业专家类型的创始人会陆续下场 。
就生成式 AI 目前遇到的问题，周志峰则表示 ，生成式 AI 应用落地还需解决成本和留存的问题 。基于大语言模型的搜索与基于关键词的搜索相比 ，前者成本还是后者的 10 倍以上。从去年到今年，每百万 Token（文本单位）的成本下降了上千倍 ，如果再下降 1000 倍 ，AI 技术落地会更容易。此外，当前生成式 AI 应用相比移动互联网巨头的头部应用，留存率还比较低 。要如何让用户真正地经常使用 ，而不仅仅是尝鲜 ，是需要解决的问题 。
周志峰认为，国内企业在打造超级应用方面有很丰富的经验 ，2010 年以后推出且月活跃用户数超 5000 万的超级应用中 ，约 30 个由国内企业推出，7 个由美国企业推出。国内企业在打造超级应用的经验 ，将为国内引领新一波人工智能原生应用浪潮奠定基础 。
启明创投在此次论坛上提出生成式 AI 十大展望 ，其中包括，大语言模型领域 GPT 和扩散模型两大技术进一步融合 ，高质量数据获取将显著影响新一代模型 ，合成数据在预训练中的占比将大幅提升 。此外，端侧推理需求将有巨大增长 ，AI 将在多个数字化水平较高的行业占据主导地位。
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