Sarah Guo总结2024年AI现状：应用层的价值被低估了

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原标题：Sarah Guo总结2024年AI现状：应用层的价值被低估了
文章来源：Founder Park
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Conviction Capital解读2024年AI五大关键主题及投资机会

本文总结了Conviction Capital创始人Sarah Guo和合伙人Pranav Reddy在NeurIPS 2024大会上关于AI创业公司现状的分享要点，该分享深入探讨了2024年AI领域的五大关键主题，并对未来投资机会进行了展望。

1. 底层模型竞争加剧

底层模型的竞争已远超2023年，OpenAI的市场主导地位不再稳固。Chatbot Arena的数据显示，谷歌等公司模型的性能已与OpenAI模型不相上下，并且开源模型也快速崛起。模型API的切换成本降低，企业对模型供应商的选择也更加多元化，OpenAI的token市场份额已从去年的近90%下降到60%左右。

2. 开源模型快速进步

开源模型的进步速度令人惊叹。SEAL排行榜显示，在数学能力、指令遵循和鲁棒性等方面，开源模型（如Llama）表现出色，甚至与闭源模型的差距正在缩小。700亿参数的开源模型已接近最先进模型的水平，这颠覆了此前关于“规模效应”的认知。

3. 小模型性价比优势凸显

大模型和小模型之间的性能差距正在缩小，同时模型训练成本大幅下降。OpenAI旗舰模型的API成本在一年半内下降了80-85%，使得构建AI应用的成本显著降低，为更多创业公司提供了机会。

4. 多模态技术突破

多模态技术成为未来发展的重要方向。低延迟语音、代码执行、视频生成等多模态应用不断涌现，为用户提供了全新的交互体验。这些新兴应用的出现，也催生了大量新的创业机会。

5. Scaling Law的突破与局限

尽管Scaling Law存在局限性，但新的扩展范式正在出现。OpenAI等公司似乎找到了突破Scaling Law限制的方法，但如何将这种方法应用于目标不明确或评估标准模糊的领域，仍然是一个开放性问题。

投资环境趋于理性，应用层价值被低估

AI投资环境正逐步趋于理性，资金流向应用层公司的趋势日益明显。虽然底层模型实验室获得大量融资，但应用层公司的融资规模更为合理。Conviction Capital的投资组合公司案例显示，许多专注于特定应用场景的AI公司展现出快速增长的潜力。第一波服务自动化、更优搜索体验、生产力提升等方向，都展现出巨大的市场机会。

应用层创业机会

过去普遍认为AI价值主要集中在底层模型，应用层机会有限。但Conviction Capital认为这种观点是错误的。应用层创新层出不穷，不同类型的模型各有所长，市场竞争激烈，开源项目也蓬勃发展。应用层公司通过提供高价值服务，能够创造和获取价值，证明了自身潜力。

未来展望

Conviction Capital认为，AI生态系统的机会远不止于底层模型，应用层同样大有可为。“软件3.0”时代正在到来，这将为新一代公司带来巨大优势。市场机遇也发生了变化，价值万亿美元的市场等待开发。创业公司需要在产品、商业模式和分销渠道方面展现创新，才能在与巨头的竞争中胜出。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。