深圳：2023年集成电路产业收入预计突破2000亿元
06-06
由阿里云主办、IT橙子协办的《创业吧！创业动态·第一期“半年中国创业投资市场趋势回顾论坛暨镇江城市站新闻发布会”活动圆满结束。
本次活动邀请了多位行业投资者与阿里云一起回顾和展望2019年的中国创投市场。
继移动互联网之后，人工智能再次迎来新的技术浪潮，带来新的行业机遇。
围绕“上半年新技术下的创业机会·AIGC”主题，我们邀请了绿洲资本董事总经理胡本，阿里云智能副总裁、行业解决方案研发部负责人曾振宇，共同探讨AIGC技术带来的新创业机会。
趋势，我们来探讨一下创业者如何在B端和C端市场找到颠覆行业新价值的关键。
以下是本次对话内容的节选和总结，仅供学习和参考。
AIGC具有广阔的创业前景，创业者需要建立客观的技术知识。
从投资角度来看，新技术也带来新的创业趋势。
目前，越来越多的国内外企业家涌入AIGC领域。
“老中青”三代创业者纷纷加入，形成新的创业浪潮，甚至涌现了OpenAI这样的明星创业者。
胡本认为，优秀人才的涌入可以带来很多新的方向和机遇。
这是一个非常重要的指标，意味着AIGC行业拥有广阔的发展前景。
从技术角度来看，以ChatGPT为代表的AIGC已经展现出了优异的应用效果和发展潜力。
然而，当前人工智能领域对AIGC寄予厚望，可能已经超出了这项技术所能达到的水平。
曾振宇认为，随着时间的推移，无论是创业者还是市场都应该建立一个相对客观的认识：在实际应用中，需要更多地考虑现有技术路线能够达到的能力。
生成式AI可以解决过去用小模型难以解决的问题，在图像生成、视频生成等多模态领域具有很多优势。
然而，真正的通用人工智能现阶段尚未实现，并不能解决所有问题。
创业者需要更客观、理性地看待大语言模型和多模态技术。
目前AIGC应该作为服务业务场景的工具。
以AI小程序秒芽相机为例。
秒芽相机从C端业务场景出发。
所采用的AI技术并不是最先进的，但能够满足女性用户对于拍照的需求，得到了用户的广泛认可。
据公开资料显示，秒芽相机自上线以来，已吸引超过6万用户。
这也说明AIGC从技术落地到具体业务场景的过程中需要充分考虑用户需求和痛点。
只有提供针对性的解决方案，才能抓住突破机遇。
抓住创业机会：“基础大模式”不是必选项，场景应用很重要。
AIGC的基础是大模型，也称为“基础大模型”。
ChatGPT的出现使得多模态处理成为一种新的技术趋势，预计多模态处理将成为自然语言处理领域的标准。
过去，由于技术限制，文本、图像和视频需要分别处理；未来，不同方向的大模型最终将达到同一个目标，形成真正的“通用”大模型。
实现这一目标需要不断的技术进步。
当前人工智能的演变与计算机视觉（CV）技术过去的演变有很大不同。
计算机视觉开发对计算能力的要求较低，即使是小公司也可以通过领先的算法在市场上占有一席之地；在大模型领域，需要同时考虑数据、算力、资金等多个方面。
对于初创企业来说，开发“基础大模型”是一个巨大的挑战。
除了商业模式之外，开源模式近年来也得到了快速发展。
未来可能会形成商业模式主导、开源模式跟随的格局。
开源模型的出现促进了更多生态系统的形成，可以减少训练模型的巨大成本，为初创公司带来更多机会。
曾振宇总结道：“基础大模式竞争激烈，成本高，风险大，中小企业进入要谨慎。
但中小企业可以在基础模式的基础上发展创新，探索新的商机。
” ”他指出，与传统的业务模型相比，中心大语言模型（LLM）可以成为一种新的范式，并提供真正的智能引擎，从而使业务应用更加高效和智能。
与之前的白盒模型相比，大语言模型可以提供更灵活的架构，实现更复杂的业务逻辑和算法。
在这种模式下，中小型创业企业将能够获得更多创新工具和技术支持，帮助开拓新市场。
以射电望远镜为例。
作为一个非常重要的工具，当与天文应用场景结合时，不仅促进了天文学的进步，而且获得了良好的商业回报。
同样在人工智能领域，这样的技术融合点会在一些业务场景中催生新的生产模式和产业生态。
随着多模式技术向大型模型的发展，未来可能会有更多的可能性。
从投资的角度来看目前大模型的发展路径，虽然市场上存在很多不确定的声音，比如AI垂直模型是否还有机会、大模型上的应用层是否太单薄等等，有些人认为 OpenAI 过于激进。
但胡本认为：“现在是创业的更好时机。
”无论是在中国还是美国，都有很多创业者进入这个领域，有的竞争甚至变得激烈。
如果企业家完全依赖外部信号来做出判断和决策，他很可能会错失机会。
因为人工智能领域的这场革命与移动互联网的过程不同。
移动互联网从2008年开始兴起，但大多数大公司直到2016年左右才意识到其重要性。
面对2018年的AIGC浪潮，全球企业的反应更加迅速。
科技巨头都高度重视人工智能技术的研发、应用和布局。
不少企业创始人甚至开始回归致力于AI开发。
这是前所未有的。
选择进入B端还是C端市场？ AIGC生态中创业机遇与挑战并存。
在过去十年的移动互联网热潮中，出现了多种商业模式，包括软件应用、SaaS服务等。
回顾今天iPhone的发展，我们可以发现，苹果在移动互联网创造的价值领域主要来自于其背后的ios生态系统。
这个生态系统链接了很多供应链厂商，让很多创业者找到了机会。
同样，人工智能领域大模型的发展也在催生类似的生态系统。
在这个人工智能的“iPhone时刻”，本胡和曾振宇都认为AIGC的创业机会和挑战在B端和C端场景并存。
我们先来看B端市场。
近年来，市场上有一些关于B2B公司的讨论，比如中国的SaaS产品做得好不好。
针对这些声音，创业者可以结合AIGC的能力，比如文本生成、图像生成等，或许能够弥补SaaS软件和服务中缺失的元素，重新发现产品和市场的结合点，实现更好的场景落地。
AI技术的应用还可以降低企业的部署和实施成本，有效增加利润。
B端市场广阔，但高度分散、离散。
每个行业都有自己的特点和挑战。
创业者只有深入了解行业本身的特点和趋势，才能找到“真正的需求”。
大模型展现出了超越以往编程语言和架构设计的能力，很多B端业务问题可以通过多模态处理来解决。
然而，一些行业问题目前很难以非常有效的方式解决。
例如，供应链问题涉及销售、库存、生产环节。
本质是提高运营效率。
如果能够引入新的人工智能生产范式，生产数据能够普遍链接，还可以进一步减少人工投入。
除了供应链之外，许多行业都需要类似的解决方案。
例如，在电力行业，很多检查都需要专业知识。
如果能够用大模型代替专家来辅助或完成这些任务，或许可以在这个垂直行业中找到新的价值来源。
我们再来看看C端市场。
目前国内一些专注于C端应用的AI创业者给了市场很大的信心和启发。
当一个产品满足了用户的需求，用户就会产生强大的自我传播能力。
一些AI应用虽然可以在短时间内获得大量用户和关注度，但随着热度下降，也会失去用户。
即使ChatGPT也会面临这个问题。
想要获得长远发展，创业者需要找到真正解决用户需求的商业逻辑，通过技术提高用户生产力。
如何保持用户关注度和粘性是AI应用能否长久发展的关键。
另一方面，不少C端应用创业者正在积极出海。
虽然出海会面临很多困难，比如合规安全、收款管理、人事管理等，但随着越来越多的中国企业出海，这方面会越来越成熟。
中国企业家应该具有全球视野，不仅关注中国市场，更要关注全球市场。
这样，达到的视野就会变得更广阔，这也是一个很好的机会。
从市场需求分析回到AI的生态架构，我们可以看到AIGC分为算力层、框架层、模型层、中间层、应用层。
在从底层“基础模型”到应用层的过程中，有云服务提供强大的驱动力。
不同生态层级的玩家如何抓住创业机会？曾振宇认为：“在当今的AI领域，人工智能的基础模型和上层应用的开发具有重要意义。
在底层基础模型的开发中，有的专注于模型本身，有的则做基础模型训练“在上层大机型应用生态中，更多人关注生态垂直行业的发展。
从未来价值来看，上层业务场景空间很大，蕴藏着很多创业机会。
”直接开发底层模型困难重重，要回归B端和C端的业务本质一方面，把人工智能作为一种新的工具，初创公司想要涉足大模型生态的垂直行业，需要明确自己的定位和位置。
过去的计算机视觉技术，最终的着眼点一定是回归商业，要基于大模型构建完整的产品体系，创业者必须深入思考业务场景、业务价值和业务环节，找到真正有价值的商业模式。
胡本也表示：“大型车型的发展是必然趋势。
市场上，像OpenAI这样的领先AI公司正在力推大模型的能力，这意味着大模型与应用层的关系将越来越紧密。
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