創科宇宙/中國AI市場湧現海量機遇\創業投資者聯盟召集人 梁頴宇
由生成式AI（Generative AI，又稱GenAI、生成式人工智能）與大模型引領的人工智能浪潮，自Stable Diffusion、ChatGPT等生產力應用面世，在全球引起了巨大回響。這是繼上世紀90年代中後期互聯網興起，徹底改變人類溝通、工作和生活模式後，又一劃時代的科技創新。敏銳的投資者、企業家及創業者預視到AI 2.0將會帶來又一次大變革，正紛紛布局搶灘。
AI（人工智能）的發展，不知不覺已經走了七、八十年，發展起起伏伏。四代底層技術架構變革催動了四波AI大機會，由小規模專家知識、淺層機器學習到深度學習引起的三波熱潮，雖未能做到真正普及；但是算力、演算法和資料在過去四十年的累積與發展，為當前一波基於大規模預訓練模型深度學習的AI 2.0熱潮奠下了穩固根基。
新一代大規模預訓練模型最大特點是通用性強、有比較強的泛化能力，經海量通用數據訓練出的底座模型，應用公司可以根據AI大模型公司提供的API（application programming interface，應用程式界面）快速構建應用。比起以往AI模型需要針對每一個任務、用特定資料去訓練特定的演算法，用AI技術將構建應用的難度降低了很多，小規模融資就能快速拉起團隊創業。
作為中國AI領域最活躍的創投機構之一，啟明創投為了解AI 2.0市場的最新發展狀況，今年以來對一批海內外企業深入調研。7月初發布的首份生成式AI洞察報告顯示，在今年一季度受訪的逾百家公司中，接近30%做語言類應用；企業數量最多是多模態應用方向，佔比57%。
應用場景滲透各行業
隨着市場快速發展，二季度又湧現出大量生成式AI初創，報告的調研對象增至近200家，結果出現明顯變化。更多新公司聚焦在底層技術的創新上，此領域的創業公司佔比從14%提升到了29%；而去年受到Stable Diffusion和ChatGPT刺激後，快速湧現出的生產力工具型的應用公司，佔比從65%下降到46%。
AI新浪潮同時帶來新的產品形態，新一代大模型不僅是技術基礎設施，也是觸達使用者的產品。ChatGPT、GPT-4、Stable Diffusion等模型，從誕生的第一天便給出了數十個使用參考案例，直面用戶向產品化的方向去發展。開發公司深明，產品化能力才是商業上能不能大規模化的關鍵，產品化能力成為了開啟AI 2.0時代的金鑰。
生成式AI的三層生態架構中，基礎架構層少不了提供算力的智算平台，往下一層是新一代AI晶片，目前已有不少人在搶灘。另外，隨着越來越多技術專家專注於提供軟硬體方案，做模型訓練和推理的優化，工具鏈方面也會有很多機會。大模型創業公司則開始分化，在通用大模型創業公司方興未艾的同時，許多面向特定行業的垂直大模型公司開始出現，主要聚焦在醫療、電商、科研、工業、自動駕駛和機器人等方向。
產品應用方面，文本與圖像是目前相對成熟的兩大模態。語言類公司按功能來分，可分為翻譯、對話、摘要、生成、推理等，可以用於構築智慧對話、智慧助手、智慧服務與生產力工具；按應用場景來分，比較多公司出現在社交、諮詢、招聘、健康、心理、金融、法律與行銷等領域。現階段而言，法律、金融與行銷領域存在明確的新機會，無論是搜索、翻譯、對話、摘要還是創作，都已有初創企業的身影。圖像類方面，遊戲、家裝、服裝等行業的概念圖設計，也正在交給生成式人工智慧。
中國目前也有較多的初創企業，正在尋找如何在文本與圖像應用中，融入視頻、3D、編碼等更多模態。中國龐大的互聯網、消費市場、實體經濟中，蘊藏着豐富的多模態資料；抖音、快手、微視等短視頻或直播應用，也可為中國的生成式AI應用公司提供了巨大資源和機會。部分原AI 1.0時代的初創企業正開始轉型，電腦視覺、語音辨識、自動駕駛乃至生物醫藥等企業，迅速結合業務資料與應用場景，將其融入了大模型，試圖用更泛化的能力解決更普遍的行業痛點。
大模型發布量超越美國
元宇宙、數位人等也嘗試通過AI 2.0獲得新的活力。如在中國實現首款大型人形機器人商業化落地的優必選科技，正在朝人形機器人和ChatGPT結合努力，期望借助AI 2.0提升其語言能力和智慧。人形機器則可以幫助ChatGPT超越文本處理和資訊空間，賦予其與物理世界交互的能力，未來可處理更複雜、更模糊的任務。
5月底，中國科技部旗下研究中心新發布的《中國人工智慧大模型地圖研究報告》統計顯示，最近5年來，中國研發的大模型數量排名全球第二，僅次於美國；2023年中國發布的大模型數量更超過了美國。筆者相信，到了2024年中國將出現比肩GPT-4的多語言通用大模型，隨此而至是更廣闊的空間，年輕創業者、垂直產業老兵、AI界大咖在工具鏈和應用等多個維度都有不同的創業機會。
