【乌鸦智能说】本文编译自播客节目《Generative Now Podcast》的精彩，硅谷知名Solo VC投资人Elad Gil、前Greylock总合伙人及Conviction创始人Sarah Guo与Lightspeed合伙人Michael Mignano共同深度剖析AI投资领域的广阔前景。
    Elad Gil是硅谷投资界的翘楚，其投资组合包括Perplexity、Character.ai、Mistral、Harvey和Pika等一众备受瞩目的AI初创企业。2022年11月，Gil成功募集了个人第三支基金，规模超过10亿美元，创下了个人基金管理的新纪录，相较于2021年的6.2亿美元基金规模实现了77%的惊人增长。
    访谈中，Gil指出新型模型公司的崛起仍有巨大潜力，并预测部分基础模型将被通用模型吸收，而另一些则需在训练数据集和架构上进行精细化调整。他强调，AI公司应更聚焦于满足客户需求，而非过度关注模型构建本身。
    以下为本文核心探讨要点目录：
    1. AI领域即将迎来五波人力资本大潮
    2. 新型模型公司的诞生依然可期
    3. 下一波应用浪潮形态前瞻
    4. B端或C端，谁将在AI竞赛中胜出？
    5. 提供AI服务与利用AI服务：谁能成为最大赢家？
    6. 垂直整合的模型趋势分析
    7. 聊天界面是否会主导交互方式变革？
    8. 硬件与AI融合的未来展望
    9. Web3：通往真实性的可能途径
    10. AI监管未来的发展走向
    在第一波人力资本大潮章节中，Sarah Guo分享了她对AI投资领域当前状态的看法。尽管ChatGPT的爆火超出预期，但人工智能技术正以前所未有的速度向前推进，Transformer模型效能提升，长期悬而未决的开放性问题逐渐得到解决。Guo认为目前正处于AI发展的早期阶段，随着生态系统扩大、资金涌入，AI将迎来叠加式的能力跃升。
    Elad Gil回顾了自己的人工智能从业经历，从Google时期的研究到深度学习热潮，直至GPT-3出现带来质变。他预言AI还有大量增长空间，并提出了五波人力资本浪潮理论：原生AI建设者率先破局，随后极客开发人员跟进；ToB应用程序开发者紧随其后，紧接着ToC应用领域涌现创新，最后则是企业级大规模部署应用的爆发。
    针对新型模型公司的机遇，两位专家一致认为尽管大型模型如GPT-3已引发广泛关注，但不同模态模型、跨领域应用以及特定行业定制化模型仍有很大发展空间。下一轮应用浪潮中，预计ToB和ToC领域都将涌现出基于大型语言模型的应用创新，每一波新能力的解锁都预示着初创公司新的市场机会。
    对于AI未来的主战场，讨论聚焦于B端和C端市场的争夺。OpenAI和Midjourney的成功案例似乎表明消费领域蕴含巨大商机，但同时ToB应用层也正孕育着通过AI实现效率升级的巨大潜能。
    关于提供AI服务与使用AI服务的竞争优势，两人观点鲜明。他们认为虽然小公司在AI助力下取得显著成就，但夸大AI对人力资本的替代作用并不现实。AI工具和服务或许能帮助中小企业提升效率，但真正的价值在于如何有效结合AI技术与客户实际需求，创造独特的竞争优势。
    谈及AI公司是否需要自主研发基础模型，两位专家表示这并非终极优势。一方面，应用层面公司将根据自身护城河选择合适的基础模型进行微调；另一方面，垂直整合模型的策略更多取决于具体行业的特点和需求。
    此外，对话还深入探讨了聊天界面作为主要交互方式的可能性、硬件与AI结合的未来趋势、Web3在验证真实性上的潜在应用以及AI监管的未来方向等问题。在这些方面，嘉宾们均持开放态度，认为技术和用户采纳度将是决定AI产品能否脱颖而出的关键因素。