在 ChatGPT 引发的人工智能繁荣大半年后，市场对于这一概念的热情开始减退，一些 AI 初创公司甚至已经开始了裁员。
据 Business Insider 报道，一家名为 Tractable 的人工智能和计算机视觉初创公司 5 月裁减了大量员工，理由是市场和风投正在关注增长转为关注利润，“必须为充满挑战的经济环境做好准备”。
生成式 AI 写作工具开发公司 Jasper 今年 7 月宣布裁员并削减了收入预期，数据显示，该工具的用户增长在截至 7 月的连续 4 个月内持续下降。
就连生成式 AI 的 “明星公司” 也状况不佳。根据分析平台 Similarweb 的数据，ChatGPT 的每月在线访问量在经历了数月的增长后，分别在 6 月和 7 月下降了 10%。图片生成式 AI 平台 Midjourney 的月访问量在截至 7 月的 3 个月内连续下降。
指数风投（Index Ventures）合伙人 Mark Goldberg 表示，商业人工智能应用的出现曾经被寄予 “光速实现” 的乐观预期，但现在 “出现了一种浅层次的幻灭感”：
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ChatGPT 的初始用户增长激增，导致投资者高估了消费者将使用由生成式人工智能驱动的工具的速度。
投资者在这些产品尚未拥有客户或收入之前便急于支持正在建设这些产品的初创公司，这引发了对市场可能过热的担忧。
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不过，尽管第一批 AI 初创公司已有急流勇退者，整体而言，涌向这个赛道的热钱还在增加。
根据 PitchBook 的数据，今年以来，向专注于生成类人文本、图像和计算机代码的 AI 初创公司的投资额增加了 65% 达到了 33 亿美元。
<h2>商业模式不明</h2>
风险投资者表示，他们仍然不确定围绕这项技术构建新产品的初创公司的获胜商业模式是什么样的——许多初创企业尚未证明他们能否留住用户，并开发出现有公司难以轻易模仿的产品。
Founders Fund 投资人 John Luttig 表示，之前人工智能的投资潜力受到了 “风投的大量宣传”，以致对于这一赛道的情绪盖过了所有有关生意模式的分析：
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这是一种明确的乐观情绪，无需问任何有关产品、用户界面、分销或终端市场的难题。
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由于盈利模式不确定，一些公司已经对于向生成式人工智能的投资提出了怀疑。数据公司 Snowflake 首席执行官 Frank Slootman 在八月份的财报电话会议上说：
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我们不能在没有商业模式的情况下就进军人工智能。
很多高管把对语言模型的尝试描述为实验性的、探索性的，他们有点想知道这是一个多大的 “面包盒”。
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投资早期初创企业的风投机构 Amplify Partners 常务合伙人 Sunil Dhaliwal 表示，现在对于人工智能初创企业的关注点已经发生了转变：
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我们已经从 “这有多大的潜力” 的时刻转向了 “我们如何让它起作用” 的时刻。
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<h2>初创公司的挑战</h2>
大公司的 AI 业务仍在如火如荼建设中——微软、谷歌和其他大公司正在大举投资 AI，英伟达的业务也在蓬勃发展。
对于初创公司而言，开发大模型需要获得和分析大量数据，这一过程可能会耗费数十亿美元的成本。考虑到盈利的不确定性和来自大公司的竞争，投资者开始犹豫是否应当继续投资这些小公司。
随着生成式 AI 行业行至幼稚期后期，行业壁垒逐渐显现——数据。
正如科技投资公司 “a16z”（Andreessen Horowitz）近期发布的报告所言，当人工智能产品依赖专有数据或数据规模作为关键要素和关键差异化因素时，数据提供了持久的竞争优势：
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例如，贵金属勘探公司 KoBold Metals 与主要矿业公司签订了商业协议，独家访问其各个探矿地点的历史记录，从而提供了一条有竞争力的护城河。
作为一家国防初创公司，Anduril 必须赢得合适的联邦合作伙伴才能访问敏感数据。
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到目前，那些最大的人工智能初创公司大部分接受了科技巨头的资助，这种帮助不局限于金钱，更多的还有数据和云服务器使用权等看不见的资源。
随着对于大模型训练数据的监管日渐完善，对于那些没有大公司支持的初创企业而言，数据的可获得性将成为一个难题。
不过，a16z 也提到，虽然 “数据护城河” 往往在人工智能公司的防御性讨论中受到最多关注，但生成式人工智能的最新周期也引入了其他新的潜在防御性向量。
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例如，Character.AI 具有产品网络效应，当用户体验产品时，这种使用情况会成为训练数据，从而改善产品体验。Midjourney 专注于开发性能最佳的专有基础模型，以便在其之上创建最佳的应用程序层用例。
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基于以上案例，a16z 认为，相比基础设施层面，初创公司在应用层面上更有可能从大公司手中夺取市场份额：
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现有企业可以推出具有冲击力的生成式人工智能产品，即使这些功能实际上并不是新功能，而只是以新的方式呈现给用户。
我们认为人工智能将彻底重新定义软件的工作流程和用户界面，因为越来越多的人工智能软件不仅是记录系统，还是预测和执行系统。
我们已经看到这种转变发生的速度非常快，这意味着能够吸引人工智能人才并迅速进行分发的灵活公司具备取胜的有利条件。
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当然，不论 “防御力” 从何而来，最终是谁占领了市场价值，消费者最终将是最大的赢家。
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鉴于已经出现的许多有趣的消费者应用，从人工智能中产生的消费者剩余价值规模肯定会激发一波令人难以置信的创新浪潮。
如果软件的历史对创新有所启示，那就是伟大的创业者总是能够找到在每个新的技术时代建立重要和持久的公司的方法。
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AI 初创公司的 “制胜法宝”，或许在于应用层面，而非基础设施层。

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