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【如何投AI？#全球一线VC面临的“三大焦点问题”#】

当下，人工智能迎来“iPhone时刻”，其传播速度超过历史上任何技术革命。

然而，摩根士丹利在报告中指出，不可否定的是AI发展的不确定性很高，VC们敏锐地发现了这一点，并指出以下“三大焦点问题”。

AI增长显著，急需模块化
AI产业飞速发展，“技术扩散”速度超出互联网革命，其中模块化（Modularity)是AI实现更快增长的关键。

其中，模块化（Modularity 分模块专门处理不同方面的任务)是通过创新堆栈实现更快增长和颠覆的关键。如果没有广泛的互联网接入，人工智能的增长是难以持续的，而如果没有廉价电力的接入，这反过来也是不可能的。未来快速增长和中断的领域将在这些人工智能的大模型的基础上类似地模块化。

AI公司估值下滑并出现极端分化
AI企业的融资和估值中，也存在80/20法则（企业80%利润来自20%的项目），OpenAI最近又筹集了3亿美元，其估值在270-290亿美元之间。该公司在过去7轮融资中筹集的资金总额超过110亿美元。

目前还没有一个竞争对手能与OpenAI的ChatGPT相媲美，最近的平台数据显示，其月活跃用户数超过了Reddit、Netflix和Linkedin，接近20亿。

然而，平均而言，人工智能/ML公司的估值较它们2021年1月水平的估值水平低60%，当时AI/ML在处于炒作周期。尽管对人工智能的投资需求明显增长（占所有风险投资的10%），但只有少数私人人工智能公司的通过价值重估，OpenAI就是这样一家公司。

开源大模型可能挑战融资模式

最近几周讨论最激烈的问题是，面对开源模型，大模型公司的护城河到底有多大？

2023年，被投入AI领域的资金已经超过120亿美元（占市场风险投资总额的10%）。然而，再次达到上述帕累托点，目前80%的资金集中在大模型所有者，而不是下游的APP制造商手中。此后加速了向非科技行业的扩散。
而开源LLM的出现是否会导致这一资本部署比例在某个时候出现反转——无论是在公开市场还是在私人市场，融资是否有利于低成本的开源LLM的出现？

小蓝书上的好多内容，都是以前初中数学课一边摸鱼一边听的，学得漏洞百出。
读高中时经常学不明白，就让同桌帮我把某个初中知识再讲几遍，甚至很多物理化学的计算方法她也给我讲过很多遍。
同桌中考数学好像145，高考数学也130多，理综好像270多，最后总分比我低几分，留在福州读了医科大本硕。
幽默睿智的数学老师，时不时哄堂大笑的课堂，是那么美好却不知珍惜的初中时光啊，现在也还兴趣再翻翻，但终究感觉不一样。