1. 這回美國是真的對AI瘋狂了，風(fēng)投只愿意談AI，沒AI概念的不聊了。中國這邊比較看重制造業(yè)，不少人感覺生成式AI沒太大用，總體是將信將疑，覺得美國狂熱過頭了。
2. 過去一年，業(yè)界花了500億美元買英偉達(dá)GPU，而生成式AI收入是30億美元，還沒有找到殺手級應(yīng)用。但應(yīng)用剛起步一年，還在很早期階段，收入就相當(dāng)于SaaS（軟件即服務(wù)，用年購服務(wù)費(fèi)的方式用軟件）發(fā)展10年的收入了。
3. 芯片、軟件、PC、互聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)，看這些行業(yè)的快速發(fā)展，投資人自然會把生成式AI當(dāng)作下一個希望。從發(fā)展早期跡象看，生成式AI的潛力比這些后來成功的產(chǎn)業(yè)一點(diǎn)不差。美國方面對AI的熱情，主要是對過去成功的產(chǎn)業(yè)印象很深，造富無數(shù)。
4. 直接投資動力是，只有ChatGPT一個APP達(dá)到了10億美元收入。移動互聯(lián)時代，有上百個APP收入超過10億。會有幾十個生成式AI的應(yīng)用，成為“獨(dú)角獸”，這是美國風(fēng)投看到的最大機(jī)會，別的吸引力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如。能這么想，是ChatGPT成功了，生成式AI不是空想了，有了一個先例，想象力就打開了。
5. 技術(shù)原理上，生成式AI也能說服投資人了。短時間，三個大突破。一是生成內(nèi)容，而非查詢內(nèi)容，有創(chuàng)造性；二是和人交互，理解對話和語音、流暢大段輸出，交互能力飛躍；三是能推理，一些很復(fù)雜的邏輯AI也能推。按高標(biāo)準(zhǔn)，這三項AI技能還有缺陷，一些對安全性要求高的領(lǐng)域不敢用。但是，已經(jīng)有不少行業(yè)明顯發(fā)現(xiàn)，普通人這三項技能還不如AI。如AI客服、AI律師、AI女友、AI陪伴，就讓不少公司愿意掏錢。也就是說，生成式AI雖然營收還不高，但應(yīng)用已經(jīng)很廣泛了，代表了巨大的想象力。
6. 另一個投資邏輯是，主要的風(fēng)投、大公司研發(fā)經(jīng)費(fèi)，投向的是基礎(chǔ)大模型，希望象Sora、Claude-3這樣，讓AI基礎(chǔ)能力躍升。美國資本相信，基礎(chǔ)能力提升，更容易找到PMF（Product Market Fit，產(chǎn)品市場契合點(diǎn)）。現(xiàn)在不是急著找PMF的時候，即使小公司找到了，會被大公司用能力更佳的大模型滅掉。而中國和美國風(fēng)氣是反的，用開源大模型找PMF熱，但大模型基礎(chǔ)能力提升不夠自信。
7. 經(jīng)濟(jì)意義上，美國是服務(wù)業(yè)主導(dǎo)，大公司利潤來源主要是服務(wù)業(yè)。用IT提升效率一直是大公司利潤增長的主要方式，百萬美元營收需要的人力從30年前的7人降到了2人。用AI幫助降成本，大公司自然會想。美國勞動力不靠譜的太多，用機(jī)器提高生產(chǎn)力是基本思想。只不過這回美國想的是服務(wù)業(yè)，中國想的還是制造業(yè)。感覺美國對AI的狂熱是有道理的，有特殊的背景，不宜一味看衰。
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