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AIGC，可能是下个10年最重要的投资机遇之一( 二 )

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基础层的权力集中也成为了应用层初创公司的痛点 。这也就是为什么很多应用层公司都想开发自己的模型 。例如，Jasper.ai已经在Cerebras超算电脑上训练自己的模型 ， 从而减少对OpenAI模型的依赖 。自己训练模型也让应用层的公司可以更好地针对特定场景对模型进行微调 ， 并且自己保留模型生成的数据 。
与此同时，更通用的AI模型可能会超越以前垂直领域的应用模型 。OpenAI最近大火的ChatGPT（也称GPT 3.5）八成要比营销领域的专用模型，比如 Lavendar.ai 或 Smartwriter.ai ， 功能更加强大 。目前很多垂直领域的模型都是在GPT-3的基础上微调构建的 。大模型革命的一个关键趋势就是，新模型通常比专用模型表现得更好 。应用层的初创公司可能会在使用更强大的通用模型和构建自己的垂直模型之间进行迭代 。
基础层的通用模型与应用层的垂直模型之间应该会保持一种紧张但健康的竞争关系 。因为文本生成AI是研究最成熟和投资体量最大的领域，这种竞争形式会是最激烈的，市场变化也会是最快的 。
在视频、音频和代码生成等其他领域，虽然现在还没有现成的开源或基于API的模型，但初创公司已经设法使用与GPT-3和Stable Diffusion类似的架构来训练自己的 AI 模型 。视频生成公司 Rephrase.ai构建了一个专有的AI模型，可以将文本映射到语音和图像，使营销团队能够轻松创建超个性化的广告视频 。
在 Leonis Capital，我们相信AIGC将颠覆现有内容生产模式，这种颠覆将从文本生成辐射到其他的媒体形式 。至于初创公司如何打破既有公司的护城河在AIGC领域发光，我们觉得仍有待观察 。
让AIGC领域这么卷的另外一个因素就是， 这个技术几乎在起飞之后就已成为市场共识 。通常，技术革命进展很缓慢，因为大多数人一开始都持怀疑态度 。个人电脑和智能手机的发展就是很好的例子 。但就在GPT-3发布的两年多以来 ， 风投资本对AIGC的投资增长了 400% 以上 。今年达到了惊人的 21 亿美元 。

AIGC，可能是下个10年最重要的投资机遇之一

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生成式AI风险投资情况，来源：PitchBook
这可能是因为 AIGC超高的ROI创造出了很多新的（伪）市场类别 。（说这些市场是“伪新市场”的原因是，AI程序、公司解决的问题并不是新的问题，比如文案写作、销售、内容创建和编程 。只不过，AIGC采用更有效的方式打入已有的市场 ， 并且提供新型工具来拓展这个市场 。）
像 copy.ai 或 Jasper 这样的公司正在通过软件的可扩展性、可重复性和AI生成的低成本来助力文案写作、营销和销售 。同样，Midjourney和Stable Diffusion正在加速媒体/艺术/娱乐创作的速度 ， 而Mutable.ai和Github Co-pilot把程序员的生产力提高了一个数量级 。
这些类型的应用（其实很多都是炒作）是资本市场前所未有的 。这也就是为什么风投资本认定了AIGC是“下一个热门赛道” 。（ 有趣的是，随着这些AIGC公司的产品进入主流媒体市?。ˋI自拍、视频和聊天机器人），它们会引起更多的轰动和炒作，促使风投基金向这些领域投入更多资金 。）
也正因如此，投资者在为市场的火爆买单 。就在最近，Coatue和Lightspeed Ventures领投了 Stability.ai 1.01亿美元的种子轮（?。?，给该公司开出了超过 10 亿美元的超高估值 。Stability.ai就是广受欢迎的 Stable Diffusion 模型背后的公司，但这个估值是否合理还有待观察 。但事实是，Stability.ai在风投资本注入时只是一个开源程序 。
值得一提的是，并非所有AIGC公司都使用最先进的生成式AI模型 。因此，这些应用程序往往不如ChatGPT或者Stable Diffusion那么惊艳 。例如 ， 动作捕捉的初创公司在技术上并没有使用“生成人AI”，而许多视频生成公司也没有使用类似DALLE-2的扩散模型进行文本到视频的生成 。我们把这些公司纳入我们的AIGC市场生态地图中，是因为这些领域可能会被新模型颠覆 。

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