埃森哲本季度在生成式人工智能领域投资超过6 亿美元（年化24 亿美元）
为了更直观地了解这个数字，OpenAI 在 2023 年全年的收入为16 亿美元。
大多数企业都看到了 GenAI 实验的早期成果，并计划在2024 年将其支出增加2 倍到5 倍，以支持将更多工作负载部署到生产中。
对于创建 AI 初创企业的创始人来说，这是一个巨大的机会：
1）预测企业的痛点，构建以人工智能为中心的战略
2）打造产品化服务，吸引新一轮投资
收入倍数衡量资产（例如公司）相对于其产生的收入的估值
控制和可定制性是企业关心开源和自托管 LLM 的原因。
Hugging Face 已经巩固了其在这个生态系统中的地位。
Llama 已成为 LLM 的事实标准，因为 Meta 是第一个提供强大 LLM 资源的公司，并且正在享受其带来的好处。
竞争对手也纷纷效仿，谷歌、苹果、Mistral、Stability、Databricks 等公司都开源了他们的模型。
到 2024 年 1 月，聊天机器人将占 LLM 应用的 46%。
– 客户支持聊天机器人和
– 推荐系统（通过聊天界面根据用户输入完善推荐）
这是企业正在关注的两个面向客户的主要用例。
最大的影响是生产率的提高——“省一美元就是赚一美元”
以上是常见的用例，以以下三种方式之一构建
- 内部团队构建解决方案
- 利用产品化服务的咨询公司
- 销售一体化解决方案的产品公司
ROI主要归功于AI带来的生产力提升。
这种情况将会改变，人工智能代理即将爆发。
2024 年，我们将超越简单的包装器，开始构建代理工作流，使用 AI 完成复杂的任务。
当今大多数人工智能应用程序都是工作流应用程序，它们执行一系列操作以达到最终状态。
简单地说，SaaS 应用程序是数据库顶层的工作流包装器。
我们需要大量的工作流程，因此我们构建了大量 SaaS 应用程序。
它们都接受用户输入并执行工作流程——这些工作流程是达到客户想要的结果的手段。
现在，有了可以执行工作流程的 AI 代理（很快就能完美地执行相当复杂的工作流程）
当 AI 代理能够提供所需的最终结果时，就不再需要 SaaS 应用程序来设计工作流程。
因此，代理进来，工作流程消失。
那么谁拥有护城河？
企业需要具备三项核心竞争力才能拥有强大的护城河
——产品创新
——卓越运营
——客户亲密度。
对于生成式人工智能应用，它可以是数据或基础设施。
如果您是像 Langchain、Pinecone 或 LlamaIndex 这样的 LLM Infra 公司，那么您就有很大的机会。
2023 年，企业在 LLM 基础设施堆栈上的支出超过 11 亿美元，使其成为生成式 AI 领域最大的新市场，也是初创企业的巨大机遇
截至 2024 年 3 月，筹集的资金总额为 100 亿美元以上（不包括 10 亿美元以上的融资）
或者是一家拥有别人没有或难以复制的数据的公司，比如 Character AI。
您还可以使用 GPT 包装器产品取得巨大成功。FormulaBot、SiteGPT 就是早期的优秀示例。
在移动应用领域，像 Character AI 这样提供陪伴功能的应用表现非凡
总体而言，ChatGPT 赢得了胜利，因为它是一款全能型工具。
综上所述，
- 如果你刚刚起步，手头资金有限，那么你应该押注人工智能服务，而不是产品化的人工智能服务和咨询
- 如果你有资金和经验，请验证你的想法，并根据特定用例构建强大的产品，始终以最终客户为中心
- 如果资金和人才不是你的问题，那么就投入巨额资金进行研发，获取高质量的数据，储备计算资源，探索软件和硬件领域的新奇架构
资料来源：
- https://a16z.com/generative-ai-enterprise-2024/
- https://a16z.com/how-are-consumers-using-generative-ai/
RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/3474
