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隨著AI人工智能的發(fā)展與市場的變化，現(xiàn)在，大模型的投資邏輯可能會出現(xiàn)轉(zhuǎn)向，投資大模型的重點也會發(fā)生一些具體的變化。具體可能會產(chǎn)生哪些轉(zhuǎn)向？不妨來看看本文的解讀和分析。

大模型投資邏輯要變了？

大模型不會失敗，但投資大模型的原有邏輯可能會失敗。

目前，投資大模型的邏輯是“誰家大模型像 OpenAI，誰家融資多！”“誰家產(chǎn)品靠近 ChatGPT 誰家融資多！”

這種邏輯是基于對大模型的誤解。大模型的誕生不是模仿，也不是越像誰家越好。大模型需要新思路，需要從“大”和“像”兩個維度突破。

一、大模型需要從“大”的維度突破

目前的大模型，參數(shù)量都在百億、千億甚至萬億級別。但參數(shù)量只是衡量大模型的一個維度，并不能代表大模型的性能。

未來的大模型，需要在參數(shù)量之外，還要考慮模型的結(jié)構(gòu)、算法、訓練數(shù)據(jù)等因素。

二、大模型需要從“像”的維度突破

目前的大模型，在生成文本、翻譯語言、寫不同類型的創(chuàng)意內(nèi)容等方面，已經(jīng)取得了突破性的進展。但它們?nèi)匀粺o法完全像人類一樣思考和理解世界。

未來的大模型，需要在“像”的維度上取得突破，能夠理解和生成更復雜、更有意義的內(nèi)容。

三、VC 可能會很快調(diào)整投資邏輯

隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，投資大模型的邏輯可能會很快調(diào)整。

未來，投資大模型的重點將會放在以下幾個方面：

1. 模型的創(chuàng)新性

上圖展示了破壞性創(chuàng)新的概念。破壞性創(chuàng)新是指一種新技術(shù)或新業(yè)務模式，它通過以一種非傳統(tǒng)的方式滿足了原有市場的需求，從而迅速地取代了傳統(tǒng)產(chǎn)品或服務，顛覆了原有的市場格局。

上圖圖中的縱軸表示性能，橫軸表示時間。在傳統(tǒng)創(chuàng)新模型中，隨著技術(shù)的進步，產(chǎn)品或服務的性能會不斷提高，最終滿足了消費者的需求。然而，在破壞性創(chuàng)新模型中，新技術(shù)或新業(yè)務模式往往會從低端市場開始，以低成本、低性能的產(chǎn)品或服務滿足了部分消費者的需求。隨著技術(shù)的進步，新技術(shù)或新業(yè)務模式的性能會逐漸提高，最終取代了傳統(tǒng)產(chǎn)品或服務。

這特征符合這波大模型爆發(fā)的行情。

上圖中的曲線表示了傳統(tǒng)創(chuàng)新和破壞性創(chuàng)新的不同。傳統(tǒng)創(chuàng)新的曲線是向上的，表示產(chǎn)品或服務的性能會不斷提高。破壞性創(chuàng)新的曲線是先向下，然后向上的，表示新技術(shù)或新業(yè)務模式會從低端市場開始，然后逐漸提高性能，最終取代了傳統(tǒng)產(chǎn)品或服務。

如圖示例除了LLMs歷史上還有如下破壞性創(chuàng)新的產(chǎn)品：

• 數(shù)碼照相機：早期的照相機性能很差，但價格很低，滿足了部分消費者的需求。隨著技術(shù)的進步，照相機的性能不斷提高，最終取代了傳統(tǒng)的膠片相機。
• 計算機：早期的計算機價格很高，只能在大型機構(gòu)使用。隨著技術(shù)的進步，計算機的價格逐漸降低，最終進入了家庭。
• 互聯(lián)網(wǎng)：互聯(lián)網(wǎng)最初只用于軍事和學術(shù)研究。隨著技術(shù)的進步，互聯(lián)網(wǎng)逐漸普及，改變了人們的生活方式。

破壞性創(chuàng)新可以顛覆現(xiàn)有的市場格局，創(chuàng)造新的機會。因此，創(chuàng)業(yè)需要了解破壞性創(chuàng)新的概念，才能在競爭中保持領(lǐng)先。

以下是一些關(guān)于上圖關(guān)于LLMs具體見解：

• 這張圖中的“性能”可以理解為大模型和LLMs產(chǎn)品或服務的滿足需求的能力,如：文生文、文生圖、圖生文、文圖生視頻等單模態(tài)和多模態(tài)。
• 這張圖中的“時間”可以理解為技術(shù)進步的速度，大模型和其應用的時間進步速度是毫秒ms計。
• 破壞性創(chuàng)新往往會從低端市場開始，因為低端市場往往是競爭最不激烈的市場，例如大模型中的替代客服的應用（一般客服被認為不需要很高學歷的崗位）。
• 破壞性創(chuàng)新往往會以低成本、低性能的產(chǎn)品或服務滿足部分消費者的需求（如大模型生成文案可用較低的成本替代160萬年薪的高手文案）。

隨著技術(shù)的進步，破壞性創(chuàng)新的產(chǎn)品或服務的性能會逐漸提高，最終取代了傳統(tǒng)產(chǎn)品或服務。

2. 模型的應用場景

應用場景主要看如下書籍：

3. 模型的商業(yè)化潛力

目前大模型和LLMs對應的應用在TO B 和 TO P （IP各種比C大的個人）應用中付費能力和意愿度都是比較高于移動互聯(lián)網(wǎng)時代，另外TO C的超級應用/強應用會誕生于TO P的產(chǎn)品。

AI For everyone：

小結(jié)

大模型投資是人工智能領(lǐng)域的熱門賽道。但投資者需要注意，投資大模型的邏輯正在發(fā)生變化。

希望這篇文章對你有所幫助。