AI領域科學家和科技巨頭AI研究負責人至今占生成式AI創業企業創始人的三分之一左右。

　　“生成式AI太熱了，看看這3天參會的人數，從來沒有一個科技會議會有WAIC這么大的關注度。”7月6日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC）的論壇上，啟明創投主管合伙人周志峰表示，這么大的關注度下，AI有很多泡沫和炒作，但這些泡沫和炒作都是短期的，而創業、做投資是長期的。

　　周志峰表示，生成式AI目前有很多噪聲，但大家在噪聲中要沉下心、踏實想清楚、努力做事。生成式AI面臨幾個大的問題，但已能看到技術的潛力，且進度非常清楚。他判斷，人工智能再上一層樓、超級應用出現指日可待，但它不會像貝多芬的《命運交響曲》一般，像是突然有一天“命運來敲門”般激烈，我們需要更多耐心。

　　周志峰在WAIC上分享了啟明創投對于過去一年生成式AI創業的觀察。據介紹，在近一年時間里，生成式AI創業團隊的結構已發生一些明顯變化。

　　截至2023年上半年，啟明創投投資團隊深入交流過的200余家生成式AI創業企業中，做語言類、多模態應用和底層技術的企業占比分別為27%、44%、29%。彼時做生產力工具的企業占比達到46%。周志峰解釋，當技術還沒有很成熟的時候，會先出現一些生產力工具供專業人士使用。而截至今年6月底，啟明創投接觸的400多家AI創業企業中，做語言類應用的企業比例顯著下降至21%，多模態應用企業、底層技術企業比例分別上升至48%和31%。

　　之所以語言類應用創業企業比例下降、多模態創業企業比例上升，周志峰認為，這是因為去年業界還在消化OpenAI的GPT模型，一些企業在GPT之上套殼做簡單應用，而今天越來越多創業公司意識到多模態可以帶來更好的用戶體驗。此外，更多基于生成式AI的應用領域出現，包括AI搜索、AI游戲、AI社交等，還有更多創業公司深入具體行業場景。底層技術公司比例增加背后，去年更多底層技術公司在布局訓練相關的分布式計算框架技術，而今年出現了一些做推理優化加速的企業。

　　“AI應用場景深化和擴大，去年大會上，更多提到AI生成式應用是ChatGPT、Character.ai和Midjourney，今年生成式應用則有很多品類。啟明創投今年做了調整，重點專注7類生成式AI應用，包括對企業提供更好AI技術的應用、AI內容交互平臺、AI工具、AI游戲、AI硬件等。”周志峰表示。

　　AI創業團隊的創始人畫像也發生了變化。據啟明創投統計，與2023年上半年相比，今年上半年，生成式AI企業創始人中，AI領域科學家或科技巨頭AI研究負責人占比從35%下降至32%，行業專家、大型企業資深產品或運營高管占比從38%提升至45%，新銳創業者或技術“小天才”占比從27%下降至23%。

　　“每一個科技浪潮都會有‘一半新一半舊’的創業者投身其中。而AI領域科學家和科技巨頭AI研究負責人至今占比三分之一左右，證明AI技術發展仍處于早期階段。在技術底座仍在高速動態發展的時期，科學家類型的團隊更容易理解技術的邊界和可用性。”周志峰表示，通常在一個技術爆點（即2022年11月ChatGPT出現）后6~12個月內，行業專家類型的創始人會陸續下場。

　　就生成式AI目前遇到的問題，周志峰則表示，生成式AI應用落地還需解決成本和留存的問題。基于大語言模型的搜索與基于關鍵詞的搜索相比，前者成本還是后者的10倍以上。從去年到今年，每百萬Token（文本單位）的成本下降了上千倍，如果再下降1000倍，AI技術落地會更容易。此外，當前生成式AI應用相比移動互聯網巨頭的頭部應用，留存率還比較低。要如何讓用戶真正地經常使用，而不僅僅是嘗鮮，是需要解決的問題。

　　周志峰認為，國內企業在打造超級應用方面有很豐富的經驗，2010年以后推出且月活躍用戶數超5000萬的超級應用中，約30個由國內企業推出，7個由美國企業推出。國內企業在打造超級應用的經驗，將為國內引領新一波人工智能原生應用浪潮奠定基礎。

　　啟明創投在此次論壇上提出生成式AI十大展望，其中包括，大語言模型領域GPT和擴散模型兩大技術進一步融合，高質量數據獲取將顯著影響新一代模型，合成數據在預訓練中的占比將大幅提升。此外，端側推理需求將有巨大增長，AI將在多個數字化水平較高的行業占據主導地位。