在 ChatGPT 引發的人工智能繁榮大半年後，市場對於這一概念的熱情開始減退，一些 AI 初創公司甚至已經開始了裁員。
據 Business Insider 報道，一家名為 Tractable 的人工智能和計算機視覺初創公司 5 月裁減了大量員工，理由是市場和風投正在關注增長轉為關注利潤，“必須為充滿挑戰的經濟環境做好準備”。
生成式 AI 寫作工具開發公司 Jasper 今年 7 月宣佈裁員並削減了收入預期，數據顯示，該工具的用户增長在截至 7 月的連續 4 個月內持續下降。
就連生成式 AI 的 “明星公司” 也狀況不佳。根據分析平台 Similarweb 的數據，ChatGPT 的每月在線訪問量在經歷了數月的增長後，分別在 6 月和 7 月下降了 10%。圖片生成式 AI 平台 Midjourney 的月訪問量在截至 7 月的 3 個月內連續下降。
指數風投（Index Ventures）合夥人 Mark Goldberg 表示，商業人工智能應用的出現曾經被寄予 “光速實現” 的樂觀預期，但現在 “出現了一種淺層次的幻滅感”：
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ChatGPT 的初始用户增長激增，導致投資者高估了消費者將使用由生成式人工智能驅動的工具的速度。
投資者在這些產品尚未擁有客户或收入之前便急於支持正在建設這些產品的初創公司，這引發了對市場可能過熱的擔憂。
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不過，儘管第一批 AI 初創公司已有急流勇退者，整體而言，湧向這個賽道的熱錢還在增加。
根據 PitchBook 的數據，今年以來，向專注於生成類人文本、圖像和計算機代碼的 AI 初創公司的投資額增加了 65% 達到了 33 億美元。
<h2>商業模式不明</h2>
風險投資者表示，他們仍然不確定圍繞這項技術構建新產品的初創公司的獲勝商業模式是什麼樣的——許多初創企業尚未證明他們能否留住用户，並開發出現有公司難以輕易模仿的產品。
Founders Fund 投資人 John Luttig 表示，之前人工智能的投資潛力受到了 “風投的大量宣傳”，以致對於這一賽道的情緒蓋過了所有有關生意模式的分析：
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這是一種明確的樂觀情緒，無需問任何有關產品、用户界面、分銷或終端市場的難題。
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由於盈利模式不確定，一些公司已經對於向生成式人工智能的投資提出了懷疑。數據公司 Snowflake 首席執行官 Frank Slootman 在八月份的財報電話會議上説：
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我們不能在沒有商業模式的情況下就進軍人工智能。
很多高管把對語言模型的嘗試描述為實驗性的、探索性的，他們有點想知道這是一個多大的 “麪包盒”。
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投資早期初創企業的風投機構 Amplify Partners 常務合夥人 Sunil Dhaliwal 表示，現在對於人工智能初創企業的關注點已經發生了轉變：
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我們已經從 “這有多大的潛力” 的時刻轉向了 “我們如何讓它起作用” 的時刻。
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<h2>初創公司的挑戰</h2>
大公司的 AI 業務仍在如火如荼建設中——微軟、谷歌和其他大公司正在大舉投資 AI，英偉達的業務也在蓬勃發展。
對於初創公司而言，開發大模型需要獲得和分析大量數據，這一過程可能會耗費數十億美元的成本。考慮到盈利的不確定性和來自大公司的競爭，投資者開始猶豫是否應當繼續投資這些小公司。
隨着生成式 AI 行業行至幼稚期後期，行業壁壘逐漸顯現——數據。
正如科技投資公司 “a16z”（Andreessen Horowitz）近期發佈的報告所言，當人工智能產品依賴專有數據或數據規模作為關鍵要素和關鍵差異化因素時，數據提供了持久的競爭優勢：
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例如，貴金屬勘探公司 KoBold Metals 與主要礦業公司簽訂了商業協議，獨家訪問其各個探礦地點的歷史記錄，從而提供了一條有競爭力的護城河。
作為一家國防初創公司，Anduril 必須贏得合適的聯邦合作伙伴才能訪問敏感數據。
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到目前，那些最大的人工智能初創公司大部分接受了科技巨頭的資助，這種幫助不侷限於金錢，更多的還有數據和雲服務器使用權等看不見的資源。
隨着對於大模型訓練數據的監管日漸完善，對於那些沒有大公司支持的初創企業而言，數據的可獲得性將成為一個難題。
不過，a16z 也提到，雖然 “數據護城河” 往往在人工智能公司的防禦性討論中受到最多關注，但生成式人工智能的最新週期也引入了其他新的潛在防禦性向量。
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例如，Character.AI 具有產品網絡效應，當用户體驗產品時，這種使用情況會成為訓練數據，從而改善產品體驗。Midjourney 專注於開發性能最佳的專有基礎模型，以便在其之上創建最佳的應用程序層用例。
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基於以上案例，a16z 認為，相比基礎設施層面，初創公司在應用層面上更有可能從大公司手中奪取市場份額：
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現有企業可以推出具有衝擊力的生成式人工智能產品，即使這些功能實際上並不是新功能，而只是以新的方式呈現給用户。
我們認為人工智能將徹底重新定義軟件的工作流程和用户界面，因為越來越多的人工智能軟件不僅是記錄系統，還是預測和執行系統。
我們已經看到這種轉變發生的速度非常快，這意味着能夠吸引人工智能人才並迅速進行分發的靈活公司具備取勝的有利條件。
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當然，不論 “防禦力” 從何而來，最終是誰佔領了市場價值，消費者最終將是最大的贏家。
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鑑於已經出現的許多有趣的消費者應用，從人工智能中產生的消費者剩餘價值規模肯定會激發一波令人難以置信的創新浪潮。
如果軟件的歷史對創新有所啓示，那就是偉大的創業者總是能夠找到在每個新的技術時代建立重要和持久的公司的方法。
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AI 初創公司的 “制勝法寶”，或許在於應用層面，而非基礎設施層。

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