每次科技浪潮中，初創(chuàng)企業(yè)與成熟企業(yè)所獲取的價值、收入、市值、利潤和優(yōu)秀人才都有所不同。當(dāng)前的無監(jiān)督學(xué)習(xí)浪潮能給初創(chuàng)公司帶來哪些更具價值的成功？成熟企業(yè)又能從這波浪潮中捕獲哪些價值呢？本文作者分享了他對最近這波AI浪潮的思考，一起來看一下吧。

筆者最近參加了The Generalist的線上會議，也發(fā)現(xiàn)很多創(chuàng)業(yè)者和風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)在關(guān)注AI（人工智能），特別是生成式AI，機(jī)緣巧合又讀到一篇不錯的文章，本文的作者是Elad Gil，他最早在谷歌公司一直負(fù)責(zé)AI業(yè)務(wù)，之后創(chuàng)業(yè)的Mixer Labs 被Twitter收購，他也是AirBnB, Airtable, Coinbase, Flexport, Gusto, Instacart, Opendoor, Optimizely, PagerDuty, Pinterest等公司的投資人。本文寫了他對最近這波AI浪潮的思考，特別強(qiáng)調(diào)這波他所看到的機(jī)會到底在哪，和之前有什么不同。

*本文部分內(nèi)容由筆者和幾位領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行了注釋。

*本文版權(quán)歸Elad Gil所有，翻譯僅供大家學(xué)習(xí)。

內(nèi)容大綱&亮點(diǎn)：

1.AI領(lǐng)域初創(chuàng)公司與成熟巨頭的價值捕獲情況

相比之下，加密領(lǐng)域（Web3）基本是100%的初創(chuàng)企業(yè)（比特幣、以太坊、Coinbase、Binance、FTX等）捕獲行業(yè)里的所有價值，已有的成熟金融服務(wù)或基礎(chǔ)設(shè)施公司很少參與加密領(lǐng)域價值創(chuàng)造。

2.為什么之前AI浪潮中，初創(chuàng)公司捕獲的價值并不多？

3.這波AI浪潮的不同之處在哪，機(jī)會在哪？

不過，現(xiàn)在是否是AI初創(chuàng)企業(yè)起飛的時刻，一個關(guān)鍵點(diǎn)取決于GPT-4（或其他API平臺）是否比GPT-3/3.5有明顯的性能優(yōu)勢。

這一波人工智能的應(yīng)用場景，在哪些領(lǐng)域表現(xiàn)最好？例如具備高重復(fù)性、高報酬的任務(wù)（寫代碼、營銷文案、網(wǎng)站圖像等）。

4.市場規(guī)模

01 AI：初創(chuàng)企業(yè)與成熟企業(yè)的價值捕獲

人工智能：初創(chuàng)企業(yè)與成熟企業(yè)的價值

在每次科技浪潮中，初創(chuàng)企業(yè)與成熟企業(yè)所獲取的價值、收入、市值、利潤和優(yōu)秀人才都有所不同。在部分科技浪潮中，所有的價值都可以由初創(chuàng)企業(yè)捕獲，而在其他浪潮中，則大部分價值會歸成熟企業(yè)所有，或者會在初創(chuàng)企業(yè)與成熟企業(yè)之間進(jìn)行分配。

但是，令人出乎意料的是，盡管之前有很多人工智能的創(chuàng)業(yè)公司努力前行，但上一波人工智能的價值，大多都?xì)w于成熟企業(yè)而非創(chuàng)業(yè)公司。

本篇文章探討了這一動態(tài)，并試圖推斷當(dāng)前的無監(jiān)督學(xué)習(xí)浪潮（unsupervised learning wave of AI）將給創(chuàng)業(yè)公司帶來更具價值的成功，以及成熟企業(yè)能從這波浪潮中捕獲哪些價值。

什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)？什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)？

監(jiān)督學(xué)習(xí)是根據(jù)已有數(shù)據(jù)集，知道輸入和輸出結(jié)果之間的關(guān)系，然后根據(jù)這種已知關(guān)系訓(xùn)練得到一個最優(yōu)模型。也就是說，在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)該既有特征又有標(biāo)簽，然后通過訓(xùn)練，使得機(jī)器能自己找到特征和標(biāo)簽之間的聯(lián)系，然后在面對沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)時可以判斷出標(biāo)簽。在監(jiān)督學(xué)習(xí)的范疇中，又可以劃分為回歸和分類。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)最大的不同是監(jiān)督學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)是帶有一系列標(biāo)簽。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們需要用某種算法去訓(xùn)練無標(biāo)簽的訓(xùn)練集從而能讓我們我們找到這組數(shù)據(jù)的潛在結(jié)構(gòu)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)大致可以分為聚類和降維兩大類?！獏⒖假Y料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376931561

在第一次互聯(lián)網(wǎng)浪潮中，大部分價值被初創(chuàng)企業(yè)（谷歌、亞馬遜、Paypal、Ebay、Salesforce、Facebook、Netflix）獲取，而成熟企業(yè)（微軟、蘋果、IBM、甲骨文、Adobe）獲取了其他部分的價值，上一波的成熟科技企業(yè)，將自己的獨(dú)特經(jīng)營能力延展到互聯(lián)網(wǎng)大潮之中，初創(chuàng)企業(yè)與成熟企業(yè)獲取價值的比例大概是60:40或70:30。

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，大部分價值都?xì)w于今天的成熟企業(yè)（蘋果、谷歌，以及成熟企業(yè)所打造各類應(yīng)用的移動版本，例如Salesforce公司這樣的移動應(yīng)用，仍需要依托iPhone的Appstore，而創(chuàng)業(yè)公司（Whatsapp、Uber、Doordash、Instagram、Instacart等）仍然會有一些價值捕獲機(jī)會，這里的價值捕獲比例，創(chuàng)業(yè)公司和成熟公司大概占的比例為20:80。

相比之下，加密領(lǐng)域（Web3）基本是100%的初創(chuàng)企業(yè)（比特幣、以太坊、Coinbase、Binance、FTX等）捕獲行業(yè)里的所有價值，已有的成熟金融服務(wù)或基礎(chǔ)設(shè)施公司很少參與加密領(lǐng)域價值創(chuàng)造。

當(dāng)然，也許加密貨幣中最大的成熟企業(yè)參與者是AMD或NVIDIA這樣的芯片公司，其芯片有時被用于加密挖礦。

(請注意，我們這里指的”初創(chuàng)公司 “一詞，是指基于特定的科技浪潮而開始的新公司，或由特定的浪潮加速發(fā)展的新公司。因此，相對于諾基亞公司來說，蘋果是移動領(lǐng)域的顛覆者，但它并不是一個開始制造移動設(shè)備的全新公司）

02 為什么之前的人工智能浪潮之中，初創(chuàng)企業(yè)捕獲的價值并不多？

為什么之前的人工智能浪潮之中，初創(chuàng)企業(yè)捕獲的價值并不多？

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在一個奇怪的現(xiàn)象，第一波價值（例如機(jī)器視覺、RNNs、CNNs、early GANs、深度學(xué)習(xí)）基本完全由已有的成熟科技企業(yè)捕獲。

盡管雖然過去十年有許多號稱 “頂尖人工智能”的公司（prior to the current transformer and unsupervised learning revolution），但是，真正大規(guī)模的人工智能應(yīng)用落在了谷歌、Facebook（新聞和廣告）、Tiktok（Bytance）、Netflix（視頻推薦）、亞馬遜（Alexa）的市場和領(lǐng)域。

迄今為止，第一波人工智帶來的最大成果可能是自動駕駛汽車公司，其中許多是目前以及非常發(fā)達(dá)的科技公司的子公司（分別是谷歌、通用和特斯拉），或在新冠疫情大流行時代的產(chǎn)生的金融狂熱通過SPAC上市的公司。我們發(fā)現(xiàn)，除了其他幾家值得注意的公司之外，整個之前一波人工智能浪潮之上的公司，表現(xiàn)都相對平淡：

為什么上一波人工智能初創(chuàng)公司的市場占有率這么低？這里探討一些假設(shè)：

1. 技術(shù)可以創(chuàng)造0.5-3倍好的產(chǎn)品，而沒有做出來10倍優(yōu)秀的產(chǎn)品（？）

有一種假設(shè)是，盡管上一波人工智能浪潮確實(shí)創(chuàng)造了更好的產(chǎn)品，但并沒有好到可以擊敗成熟企業(yè)已經(jīng)構(gòu)建好的剛性市場格局。作為初創(chuàng)公司，要想打敗成熟企業(yè)，通常需要建立一些具備顯著優(yōu)勢的產(chǎn)品，以克服成熟科技企業(yè)在資本、渠道、現(xiàn)有產(chǎn)品護(hù)城河的強(qiáng)大優(yōu)勢，或者創(chuàng)業(yè)公司需要專注于全新的客戶群或渠道，打造自己的護(hù)城河。

也就是說，如果成熟企業(yè)出于某些原因無法提供細(xì)分服務(wù)，就可以嘗試去切這塊空白的市場。一般來說，初創(chuàng)公司需要打造一個10倍優(yōu)秀的產(chǎn)品。上一波人工智能浪潮，在某些情況下是好的，但在產(chǎn)品改進(jìn)方面優(yōu)勢并不是足夠明顯，或者創(chuàng)造了足夠的差異化。

2. 數(shù)據(jù)差異化和優(yōu)勢，在過去比現(xiàn)在更重要（？）

迄今為止，人工智能技術(shù)的諸多大規(guī)模的應(yīng)用場景是在以消費(fèi)者為中心的公司，這些科技公司（谷歌、Facebook、Uber等）擁有大量的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行訓(xùn)練。也許成熟科技公司通過自己的數(shù)據(jù)優(yōu)勢而獲勝，但是，這種優(yōu)勢現(xiàn)在正在逐漸消失。

因為很多公司開始使用更廣泛的互聯(lián)網(wǎng)作為初始訓(xùn)練集，并且正在趨向切換到相較使用小數(shù)據(jù)模型、且更具魯棒性的模型。也許在之前的人工智能時代，數(shù)據(jù)集更重要，但是今天想要訓(xùn)練出來一個像GPT-3這樣的模型，斷網(wǎng)自己埋頭訓(xùn)練是非常難的。

為什么？因為超大數(shù)據(jù)的成本太高，高到投產(chǎn)比已經(jīng)不是線性關(guān)系，是指數(shù)關(guān)系。

也許在之前的人工智能時代，數(shù)據(jù)集更重要，而且今天想要訓(xùn)練出來通用模型例如GPT-3，是非常困難的。

（*本段感謝張博士和汪工的注釋）

3. 難以挑戰(zhàn)的市場格局（？）

許多（但不是全部）公司選擇競爭的領(lǐng)域要么已經(jīng)有的成熟老牌企業(yè)，可以“直接在已有業(yè)務(wù)+AI”，要么從市場結(jié)構(gòu)角度，并不容易突圍，已有的成熟企業(yè)可以只做到50%的好就OK，只要這些老牌企業(yè)將AI與已有的核心的受歡迎的產(chǎn)品捆綁在一起，因為他們客戶基數(shù)龐大，仍然可以獲勝（例如，Teams與Slack）。

許多之前的人工智能創(chuàng)業(yè)公司面對的市場還是很難進(jìn)入的，例如包括教育或醫(yī)療保健等行業(yè)，在這些市場中，技術(shù)創(chuàng)新往往被已有的市場結(jié)構(gòu)、監(jiān)管或已經(jīng)進(jìn)入該領(lǐng)域的老牌企業(yè)打壓，他們不一定會重視實(shí)際的最終用戶需求。

舉個例子，1970年代斯坦福大學(xué)的Mycin項目很能說明這個問題：程序員開發(fā)了一個專家系統(tǒng)，在預(yù)測病人感染了什么疾病方面可以勝過斯坦福大學(xué)的傳染病醫(yī)務(wù)人員，但盡管這個系統(tǒng)性能優(yōu)越，卻沒有被應(yīng)用。進(jìn)入有些市場本身就充滿困難的，即使加入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠使效能等要素優(yōu)化10倍，它也可能因為各式各樣的原因而沒有被采用。

4. 其他原因（？）這塊我們可以繼續(xù)探討。

03 本次這波人工智能浪潮會有所不同嗎？

那么，本次的人工智能浪潮會有所不同嗎？

筆者已經(jīng)在人工智能產(chǎn)品領(lǐng)域工作了很長時間。15年前，我在谷歌從事廣告定位工作（除此之外，我還在那里開辟了許多移動互聯(lián)網(wǎng)方面的工作），然后有一段時間在Twitter從事搜索產(chǎn)品的工作。我也是Color公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，我們一開始專注于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等等，并且筆者在10多年前就開始投資了人工智能相關(guān)的公司。

本次浪潮的不同之處：

1. 更具備優(yōu)勢的技術(shù)正在多個領(lǐng)域涌現(xiàn)

當(dāng)前AI技術(shù)浪潮的一個顯著特點(diǎn)，是許多領(lǐng)域的創(chuàng)新速度在加快。未來類似GPT的語言模型(GPT-4?GPT-N?)大概率會以深入的方式提高消費(fèi)端（C端）和To B端的自然語言的能力、保真度和覆蓋面，并有可能改變從人類互動（例如基于對話的互動？）到人們?nèi)粘９ぷ鳎ㄍㄟ^垂直方式，為任何觸及文本的事物提供輔助駕駛）等等場景。

與此同時，圖像生成、語音到文本、文本到語音、音樂、視頻和其他領(lǐng)域的創(chuàng)新進(jìn)展也在同步進(jìn)行。大家可以發(fā)現(xiàn)例如圖像生成的4-5個明確的商業(yè)用例，不管是從各類設(shè)計工具的迭代版本，再到電影制作的工具。

在這些應(yīng)用案例中，哪些是初創(chuàng)公司能與現(xiàn)有公司的競爭中勝出的，還有待觀察，但大家可以根據(jù)目前成熟公司的實(shí)力或靈活性來嘗試預(yù)測未來的格局。

我們發(fā)現(xiàn)，這次AI技術(shù)能力和優(yōu)勢正在大大增強(qiáng)了，這就意味著更容易創(chuàng)造出10倍以上優(yōu)勢的產(chǎn)品，來滿足現(xiàn)有需求。

不過，現(xiàn)在是否是AI初創(chuàng)企業(yè)起飛的時刻，一個關(guān)鍵點(diǎn)取決于GPT-4（或其他API平臺）是否比GPT-3/3.5有明顯的性能優(yōu)勢。盡管GPT-3似乎很有用，但還沒有 “突破性”地發(fā)展到可以讓大量初創(chuàng)企業(yè)能發(fā)展成為巨頭企業(yè)的程度。

當(dāng)然，這也可能只是意味著自它目前還處于早期。然而，一個比GPT-3好5-10倍的模型應(yīng)該能夠創(chuàng)造一個全新的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，同時也可以賦能現(xiàn)有的產(chǎn)品。但是僅僅對GPT-3有1.5到2倍的改進(jìn)，可能不足以引起真正的擇時投資節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)變。

2. 新技術(shù)意味著初創(chuàng)公司可以為行業(yè)的其他部分提供有價值的基礎(chǔ)設(shè)施

與之前的人工智能創(chuàng)業(yè)浪潮不同，目前有一組明確的以基礎(chǔ)設(shè)施為中心的公司，具有廣泛的采用和快速增長的應(yīng)用場景：包括OpenAI，Stability.AI，Hugging Face，Weights and Biases等等。

盡管這類公司的收入的優(yōu)秀表現(xiàn)還不是特別明顯，但它們的商業(yè)模式還是很有潛力的。

例如，OpenAI現(xiàn)在是市場的領(lǐng)袖之一，4年前，谷歌的優(yōu)勢更為明顯。但是，谷歌并沒有利用自己在人工智能方面的許多優(yōu)勢，這一點(diǎn)非常令人震驚，盡管谷歌擁有所有的人才、數(shù)據(jù)和各種各樣的優(yōu)勢，為整個行業(yè)奠定了開創(chuàng)性市場，然后出現(xiàn)了一家叫做的OpenAI初創(chuàng)公司出現(xiàn)，它好像蘋果公司對手機(jī)行業(yè)一樣，繼續(xù)推動行業(yè)的發(fā)展。

同樣，HuggingFace、Weights and Biases和其他公司正在為人工智能行業(yè)提供工具，而現(xiàn)有的開發(fā)工具公司至今還沒有做到他們這個程度。

3. 有明確的應(yīng)用案例，但市場上成熟企業(yè)在這些應(yīng)用領(lǐng)域并不強(qiáng)大（有空白市場）

一些最早的應(yīng)用案例和初創(chuàng)公司，例如營銷文案（Copy.AI或Jasper）、圖像生成（Midjourney、Stable Diffusion等）和代碼生成（Github Copilot、Replit）正在看到不錯的應(yīng)用和業(yè)務(wù)增長，這種趨勢，在之前的AI浪潮中是不存在的。

總的來說：這一波人工智能的應(yīng)用場景，在以下領(lǐng)域表現(xiàn)最好：

• 具備高重復(fù)性、高報酬的任務(wù)（寫代碼、營銷文案、網(wǎng)站圖像等）。
• 不完美的保真度也是可以接受的，因為存在對于訓(xùn)練集的反饋和循環(huán)中，盡管人工不是必須的，但是目前在各種AI應(yīng)用中也比較常見。
• 工作流工具目前還相對不發(fā)達(dá)，所以人工智能功能會成為更廣泛的工作流工具的核心部分。

總結(jié)或生成文本、圖像對推廣產(chǎn)品應(yīng)用是必要的，由新的AI技術(shù)以高保真的方式實(shí)現(xiàn)，而這種情況在以前的AI浪潮中是不存在的。

到目前為止，具有以上這些特征的創(chuàng)業(yè)公司，是這一波人工智能浪潮的關(guān)注熱點(diǎn)。其他如語音轉(zhuǎn)錄、機(jī)器人、視頻等也都在逐步發(fā)展，這將共同擴(kuò)大下一代人工智能的應(yīng)用場景和案例。

04 專注應(yīng)用場景和市場需求

注意，所有這些看似偉大技術(shù)的關(guān)鍵，是要避免拿著錘子找釘子的問題。重要的是要確定實(shí)際的終端用戶需求到底是什么？有哪些服務(wù)和產(chǎn)品市場是可以進(jìn)入的點(diǎn)？這些將從這一波技術(shù)浪潮中受益。隨著市場上的建設(shè)者從技術(shù)專家科學(xué)家轉(zhuǎn)變?yōu)橐援a(chǎn)品為中心的建設(shè)者（當(dāng)然也包括一些有產(chǎn)品意識的研究人員），我們應(yīng)該能夠看到新的AI驅(qū)動的應(yīng)用開花結(jié)果。

雖然之前的許多人工智能創(chuàng)新是引人注目和令人興奮的（AlexNet、CNN、RNN、GAN等），但這次確實(shí)感覺不同，有幾個原因。

我們有理由相信，雖然現(xiàn)有的成熟科技公司應(yīng)該在這一浪潮中捕獲大量的價值，但初創(chuàng)公司這次將在人工智能產(chǎn)生的價值中占據(jù)更大的份額。

05 規(guī)模

在考慮初創(chuàng)公司與成熟企業(yè)的價值時，重要的是要記住成熟科技企業(yè)的規(guī)模：

例如，谷歌的市值增加10%，目前它市值是1300億美元，或相當(dāng)于幾乎7個Figmas，4個Snowflakes，17個Githubs，或130個Stability.AI!

現(xiàn)有公司的市值已經(jīng)變得很大了，以至于即使是有一點(diǎn)小變化，也可以增加整個生態(tài)系統(tǒng)或細(xì)分市場。

參考文獻(xiàn)：

1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/376931561

2.http://blog.eladgil.com/2022/10/ai-startup-vs-incumbent-value.html