AIGC，可能是下個10年最重要的投資機(jī)遇之一 _谷歌

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本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構(gòu)成任何投資建議。
本文作者為硅谷Leonis Capital風(fēng)險投資基金Jenny Xiao(肖文泉)和Jay Zhao 。_原題為為：Generative AI: 詳解AIGC賽道的市場趨勢和創(chuàng)投機(jī)遇。編譯：Leonis Capital 原文鏈接： https://www.leoniscap.com/blo g /generative-ai-technological-trends-and-startup-opportunities
市場現(xiàn)狀
從 Stable Diffusion 到 ChatGPT，AIGC模型已經(jīng)成為硅谷的聚光燈焦點。當(dāng)web3和加密貨幣行業(yè)寒冬降臨，風(fēng)投資本爭先恐后涌入AI賽道。人工智能技術(shù)的近幾年的突飛猛進(jìn)讓AI算法可以在幾秒之內(nèi)編寫腳本，甚至生成藝術(shù)作品。在深受估值暴跌、大廠裁員和web3寒冬打擊的科技領(lǐng)域，AIGC賽道成為了罕見的例外。
（ 2020 年AI還沒有那么熱的時候，我們在Leonis Capital就很看好AI 。事實上，這個賽道從本質(zhì)上并沒有變。從長遠(yuǎn)來看，我們將AI和web3的去中心化協(xié)議都視為“超級周期技術(shù)”“supercycle technologies” 。我們在即將發(fā)表的下一篇文章中將更詳細(xì)地闡述這一論點，并解釋這些基礎(chǔ)技術(shù)如何為人類社會創(chuàng)造新的方式來生產(chǎn)、控制、存儲和驗證數(shù)據(jù)，從而在未來幾十年影響我們的社會。）
但AIGC（生成式AI）究竟是什么？AIGC的大熱又為創(chuàng)業(yè)者和投資人提供了什么樣的機(jī)會？

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在社交媒體上隨處可見這種AI生成的自拍。圖像來源：MIT科技評論
生成式AI應(yīng)用是由大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（又稱“foundation model”，大模型）的技術(shù)突破驅(qū)動的。這些模型與上一代 AI 模型的不同之處在于它們的參數(shù)量更大、在廣泛的任務(wù)（例如文本和圖像生成）上表現(xiàn)更好，并且擁有新的性能，例如視頻生成。了解這種底層技術(shù)對于理解這個領(lǐng)域初創(chuàng)公司的成敗至關(guān)重要。
在這篇文章中，我們想帶領(lǐng)大家了解AIGC賽道的現(xiàn)狀，包括該領(lǐng)域的應(yīng)用app、落地案例和初創(chuàng)企業(yè) 。我們還想給大家介紹一下大模型的技術(shù)基?。員懔私庹庀羆際醯納桃禱繃?。最后，我們會評估我們認(rèn)為在這個快速發(fā)展的領(lǐng)域中被高估或者忽視的機(jī)會。
AIGC的市場現(xiàn)狀

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帶星號（*）的是Leonis Capital投資的企業(yè)
自從GPT-3 API在2020年9月公開以來，AIGC初創(chuàng)公司呈爆炸式增長，AIGC應(yīng)用涵蓋文案編輯、營銷和知識檢索等眾多領(lǐng)域。Stable Diffusion（2022年4月）、DALLE-2（2022年4月）和 Midjourney（2022年7月）等圖像生成模型的發(fā)布進(jìn)一步推動了視覺設(shè)計和圖像創(chuàng)作領(lǐng)域初創(chuàng)公司和應(yīng)用程序的發(fā)展。（我們這里提供了他們的演示鏈接，大家有興趣可以自己試一下?。?
DeepMind開源其AlphaFold模型的決定也使蛋白質(zhì)折疊技術(shù)能為更多公司所用。很多科學(xué)家利用蛋白質(zhì)設(shè)計技術(shù)建立生物醫(yī)學(xué)初創(chuàng)公司。其中，生物技術(shù)初創(chuàng)公司Generate Biomedicines發(fā)布了一個名為 Chroma 的AI程序，并稱其為“生物學(xué)界的 DALLE-2” 。
當(dāng)前的AIGC的創(chuàng)業(yè)環(huán)境是由大模型的民主化驅(qū)動的。大模型API的公布和模型的開源使得資源有限的初創(chuàng)公司能用上最尖端的AI生成技術(shù) 。但這也讓這些公司之間產(chǎn)生了激烈的競爭，因為其他的開發(fā)公司可以使用相同的底層模型。即使是這個領(lǐng)域相對成熟的公司也不享有重要的技術(shù)、產(chǎn)品或數(shù)據(jù)護(hù)城河。在AIGC賽道上，不論公司大小都需要不斷創(chuàng)新以跟上新模型的發(fā)布。