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欢乐斗地主发牌✭青岚资本康毅:AI让美元基金VC重新找到了投资方向

时间:2024-03-25 01:15 点击:193 次

在2024年英伟达GTC上,青岚资本创始合伙人康毅分享了中国市场AI行业的创业和投资机遇。他表示:“AI是一次新的产业革命,整个资本市场都在向AI聚集。对于投资机构来讲,尤其是以美元基金为主的VC欢乐斗地主发牌,在过去两三年里经历了消费互联网的低迷,如今重新找到了一个未来几年可以重金投入的方向。”

青岚资本是今年新成立的一家投资机构,投资方向包括AI的早期投资和传统行业的中后期并购,同时也关注AI对传统行业改造产生的机会。

以下观点基于康毅发言内容整理:

VC视角下,AI发展的6个维度

2023年最大的特点就是不管是企业还是投资机构,不再抽象地去讨论AI创新,已经开始逐步把AI应用到了产业和生活的方方面面。这一年大家见证了AI技术的广泛突破,是AI应用的一个新的起点。

未来AI领域会有哪些发展,要从几个维度来看:

第一是从基础算力层面,基础算力层面会有更多的企业出现,包括各种通用芯片和AI芯片,这里存在一波机会。

第二是大模型层面欢乐斗地主发牌,OpenAI目前的优势还非常明显,但国内未来一定会有自己的大模型跑出来。

第三是AI工具层面,值得注意的是偏向于通用型的AI工具会受到大模型升级之后带来的挑战。随着大模型的升级,整体能力其实是迅速完善的。比如说像Midjourney,可能就面临着 GPT的巨大挑战,今天来看它在文生图还有一些优势,但未来会怎么样有待进一步观察。对于投资机构来说,投资一个领域具体应用的AI工具非常需要注意的是,它和大模型相比,是否在这个领域有足够深的差异和优势。

第四是GPT的生态, OpenAI的GPT Store发布让我们看到了AI时代的Apple Store。随着围绕着GPT的各种创新应用的发布整个生态会迅速起来, AI应用层面上的创新能够很轻量级地去实现,像AI Agent这样的初步形态会逐步地展现出来。

第五是在新的 AI技术面前,整个软件行业将迎来巨大的变局。AI技术革命深入到软件行业将对整个行业带来全面的升级,从而进一步影响到各个传统行业,这是未来几年的趋势。

猫德在近战战斗中拥有更高的输出和生存能力,因此在打怪升级时更加占优势。而鸟德则擅长远程攻击和治疗,因此在团队副本中更加有用。在打怪升级时,猫德的优势更加明显。

1997年,光荣公司推出了第一代三国无双,这个版本可以说是开创了三国无双的先河。游戏以三国时期为背景,玩家可以扮演三国时期的名将,使用各种武器和技能来打败敌人。这个版本虽然画面简陋,但是操作简单、乐趣十足,成为了当时的经典之作。

比如AI工具的应用使得用户的交互方式产生改变欢乐斗地主发牌,过去很多工具软件的使用需要较高的门槛,通过AI可以实现用户不需要繁琐的操作指令和规则就能很好的交互。AI产品的应用有利于传统产业从数字化迅速实现到智能化的跨越。

AI给传统行业带来破坏性创新机会

AI工具的应用,会给传统行业造成两种改变:一种是渐进式创新,一种是破坏式创新。

渐进式创新就是从生产制造、研发生产制造到市场营销等产业链里的各个环节,通过AI工具的使用提升整个产业链的效率和价值。

比如本来需要大量用人的工作,可以在借助AI工具的情况下,只需要很小的团队就能实现,极大的降低年轻人创业成本,实现更轻量化创业。另一方面,每一个传统行业都有用AI重新升级的机会,AI工具渗透到每一个传统行业,通过引入高效率的工具,这部分传统企业就能够在激烈的竞争中脱颖而出。

随着AI工具应用的不断深入和广泛,会改变人们社交、消费等一系列的模式,从而产生破坏式创新的商业机会。

举个例子,在移动互联网之前,面向C端的企业是很难直接触达到每个消费个体,必须通过各种渠道一层层去分销产品。而移动互联网时代每个用户都有自己的智能手机,智能手机产生的数据可以代表这个用户的消费行为,通过用户的行为数据企业可以针对每个用户做差异化的营销,这是移动互联网给企业带来的一个巨大的创新工具。

时至今日,营销还是从企业端的角度去通过各种平台数据整合判断用户习惯。而AI工具逐步实现从用户的角度,帮助其去做出信息筛选和决策。这其实对于C端企业和用户之间的交互会是一个颠覆性的变革,也会伴随着非常多的机会。

大模型能力制约AI大规模实现商业化

从商业化的逻辑来讲,核心要解决的一个是有技术上的突破,另一个产品要有应用性。

从技术突破上来看,首先要有一个足够优秀的大模型。但目前国内的大模型相对于美国来讲还是落后的。这个现状的形成有多个因素,比如国内起步晚,过去国内AI公司的发力方向都是在视觉识别等等。国内现在不管是创业公司还是科技大厂都在奋起直追,相信未来会出现能够支撑商业化的大模型。

从应用性上来看,中国市场在互联网时代积累了大量的产品经理,这对于国内市场来说不存在问题,甚至AI产品带来的突破创新已经可以在脑海中想象到了,但是技术的突破仍需要一个过程。

要突破实现商业化的瓶颈,当下更多的是要等待,随着大模型一代一代版本的迭代,它能够替代人的工作能力从5% 、10%一直到能在更多的领域能够达到人类的平均水平或者是人类的专家水平,会立马有大量的产品经理把它变现。

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