这个问题在自动驾驶、法律和医药等高风险、监管严格的领域尤其严重 。自动驾驶技术其实已经非常成熟，但由于监管限制仍未得到充分利用 。最后 5% ， 甚至 0.001% 的性能提升对于 AI 模型来说总是最难实现的 。这就是FedEx放弃其“最后一英里送货机器人”的原因 – 99%AI送货省下来的钱根本弥补不了1%的错误带来的损失 。
拿着锤子找钉子 。
过于关注AI技术而忽视客户和市场规模的AIGC产品，本质上就是锤子找钉子 。它们一开始看起来很酷，但随着类似产品的出现或消费者习惯了这种AI模型，它们很快就会失去吸引力 。
一个典型的例子是AI Dungeon ， 一个最早基于GPT-3构建的应用程序之一 。AI Dungeon在2020年7月大火，主要原因是它是普通用户使用GPT-3的唯一途径 。但自 2021 年年中以来，该应用在 Google 商店的评分从之前的4.8高分直线下跌至2.6以下，原因是用户对其内容审核机制感到不满 。此后，很多AI Dungeon的用户纷纷迁移到了类似的、但无审查机制的平台上，例如由 GPT-Neo支持的AI故事生成软件NovelAI 。
没有产品的开源项目 。
投资者往往会高估复制AI模型的困难程度 。虽然Stable Diffusion是目前使用最广的图像生成AI模型之一 ， 其训练成本仅为60万美元左右 。这个价格区间意味着普通公司完全有能力训练自己的AI大模型 。随着越来越多的学术人员开始研发大模型，AIGC领域的人才基础也逐渐丰富 。这也意味着像Stability.aii这样的底层模型初创公司可能并没有什么护城河 。
事实上，一年多以前，一个叫做Eleuther.ai的独立研究团体训练并开源了语言模型GPT-J和GPT-Neo，两个性能和较小版本的GPT-3（Ada、Babbage 和 Curie ）类似的模型 。与 Stability.ai不同的是，Eleuther.ai团队没有大肆宣传，因此没有引起投资者的太多关注 。
被低估的机遇
基于现有产品的AI工具 。
不可否认，风险投资人都喜欢新的创业公司和新的应用程序 。这可能就是为什么知名公司开发的AI工具很少受到关注 。在硅谷对ChatGPT惊叹不已的同时 ， Notion的新AI写作助手受到的关注要少得多 。
然而 ， Notion.ai很有可能会成为AI写作创业公司的强劲竞争对手 。Notion的内置AI文本编辑器会比独立的app程序更加方便使用 。成为既有产品的插件对于创业公司来说也是个很好的切入市场的方式 。
在技术到来之前先建立起业务 。
一个新的创业策略是先建立公司，然后等待更强的AI模型的发布 。事实上，许多AIGC公司在其底层模型发布之前就已经成立了 。Lensa.ai在2018年的时候作为一个照片编辑工具成立，但在2022年4月Stable Diffusion发布的时候迅速采用了该模型 。
AI Dungeon于2019年推出 ， 最初使用 GPT-2，然后转用更强大的GPT-3 。创业者可以先在相关领域构建公司，然后再采用AIGC模型 。投资人可以预测AI技术的发展方向，并且成为先行者 。（Uber的投资者就是在预测到了打车软件的兴起才投资了Uber 。）
小众的垂类产品 。
在做行研的时候，我们很快就发现有些领域人满为患，而另外一些垂直应用领域却被创投社区给忽视了 。例如，教育是一个很明显可以用到AIGC模型的领域 。儿童教育和外语教育并不需要非常强大的AI模型 。GPT-3 的写作能力远远超过了儿童和外语学习者，Minerva（Google 2022 年 6 月发布）的推理和数学能力又远远超过普通儿童 。
话虽如此，对于创始人来说，意识到市场潜力也很重要 ， 特别是自己的公司是否能获得风险投资 。当然，借助人工智能技术，创业者不论有没有风险投资的支持 ， 都有机会创造出改变世界的产品 。
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