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原文作者：Matt Bornstein, Guido Appenzeller, and Martin Casado
原文翻译：阿法兔
A16Z最近又发了一篇有意思的文章，谈到他们以为的天生式 AI 价值捕捉问题，好比说现在天生式 AI 在商业化落地存在哪些问题？价值捕捉最大的部门在哪？笔者翻译后对部门内容举行了注解。
文章主要两部门：第一部门，包罗A16Z对天生式 AI 整个现在赛道的考察，以及存在什么问题；第二部门除了问题之外，还解说了到底哪块能捕捉最大的价值，无疑，得基础设施者的天下（请注重：这些大部门都是A16Z的 Portofolio，请人人本着客观理性的态度阅读，本文不组成任何投资建议或者对项目的推荐）
*本文版权归A16Z所有，翻译仅为供人人学习使用。
什么是天生式AI？
天生式 AI是机械学习的一个种别，盘算机可以凭证用户的输入/提醒，天生原创的新内容。现在这项手艺最成熟的应用主要在文本和图像领域，不外险些所有的创意领域都有类似的提高（天生式 AI 的手艺应用），笼罩动画、声音效果、音乐，甚至是对具备完整个性的虚拟人物举行原创。
第一部门：考察和展望
人工智能应用正在迅速扩大规模，而留存并没有那么容易，并不是所有人都可以确立起来商业规模。
天生式 AI 手艺的早期阶段已浮现：
好比说，数以百计的新兴 AI 创业公司正冲向市场，最先开发基础模子，构建 AI 原生应用程序、基础设施与工具。
固然，确实会有许多热门手艺趋势，会泛起过分炒作的情形。但天生式人工智能的蓬勃生长，已经能看到许多公司发生了实着实在的营收。
例如，像 Stable Diffusion 和 ChatGPT 这样的模子缔造了用户增进的历史纪录，有的应用在推出后不到一年，就到达了 1 亿美元的年营收，而且人工智能模子在部门义务中的显示要比人类的水平高几个数目级。
我们发现，手艺范式转型正在发生。然则，需要研究的要害问题在于：整个市场中，哪些地方会发生价值？
已往一年里，我们和几十位天生式 AI 创业公司的首创人和大公司 AI 领域的专家。我们考察到现在为止，基础设施供应商很可能是这个市场上最大的赢家，由于基础设施可以获得经由整个天生式 AI 客栈最多的流水和营收。
只管主攻应用开发的公司收入增进异常快，但这部门公司往往在用户留存、产物差异化和毛利率方面存在弱势。而大多数模子供应商现在还没有掌握大规模的商业化能力。
再说的准确一点，那些能够缔造最大价值的公司，好比说能够训练天生式人工智能模子，并将这种手艺应用于新的应用程序，现在还没有完全捉住行业中的的大部门价值。以是，现在想要展望后面的行业趋势并不是那么容易。
然则，想设施领会整个行业客栈的哪些部门能做到真正的差异化，和可防御化很主要，由于这部门可以对整个市场结构（即横向与纵向的公司生长）和耐久价值驱动力（如利润率和用户留存率）发生重大影响。
但迄今为止，除了现有公司传统意义上的营业护城河，很难在（天生式人工智能的）客栈上找到结构上可防御性。
我们看晴天生式人工智能赛道，也坚信这个领域对各个行业发生伟大影响。这篇文章的撰写目的，主要是为了描绘市场的动态，回覆一些关于天生性人工智能商业模式更为普遍的问题。
手艺栈：基础设施、人工智能模子和应用程序
想要领会天生式人工智能赛道和市场是若何形成的，首先需要界说现在整个行业的客栈：
整个天生式人工智能的客栈可分为三层：
,,www.326681.com采用以太坊区块链高度哈希值作为统计数据，联博以太坊统计数据开源、公平、无任何作弊可能性。联博统计免费提供API接口，支持多语言接入。
1.将天生式 AI 模子，与面向用户的产物应用集成，这种通常是运行自己的模子管道（"端到端应用"），或者依赖第三方 API
（阿法兔研究条记注释：这里我们说的模子管道，指的就是就是一个模子的输出作为下一个模子的输入）
2.为人工智能产物提供动力的模子，以专有 API 或开源检查点的形式提供（这反过来需要一个托管解决方案）
（注释：这块说的是，要么把整个模子的构建方式以及预训练的模子（又叫检查点）开放出来，要么需要把整个模子的构建方式以及预训练的模保密，只开放一个接口 API，若是是前者的话，你就要自己去跑训练/微调/推理，以是需要知道它能什么样的环境、什么样的硬件基础上跑，以是需要有人提供一个托管平台处置模子运行环境的事情）
3.为天生性人工智能模子运行训练和推理事情负载的基础设施供应商（即云平台和硬件制造商）
需要注重的是，这块我们讲的并不是整个市场的生态图，而是一个剖析市场的框架，本文在每个种别中都列出了一些着名厂商的例子，不外没有席卷列泛起在所有最厉害的AIGC应用，也没有深入讨论 MLops 或 LLMops 工具，由于这块还没有到达完全成熟的尺度化，有时机我们会继续讨论。
第一波的天生式人工智能应用最先形陋习模化，但在留存和差异化方面却不容易
在之前的手艺周期中，传统意义上的看法会以为，想要确立大型的、自力的公司，就必须拥有终端客户，这里的终端客户包罗小我私人消费者和 B 2B买家。
由于这种传统意义上的看法，人人很容易也以为：天生式人工智能中最大的时机也在于能够做面向终端用户的应用的公司。
然则到现在为止，着真相形并纷歧定会这样。
天生式人工智能应用的增进异常惊人，这种增进主要是由异常新颖和应用案例所驱动的，好比说图像天生、文案写作和代码编写，这三个产物种其余年收入已经跨越了 1 亿美元。
然则，光增进还不足以构建持久的软件公司，要害在于，这种增进必须是有利润，也就是说，用户和客户一旦注册就可以发生利润（高毛利），而且这种利润还需要能够耐久可延续（高留存率）。
若是公司之间不存在壮大的手艺差异化，B 2B和 B 2C应用程序只要通过网络效应，和数据优势，再或者构建愈发庞大的事情流程，从而获得乐成。
然则，在天生式人工智能领域，上述假设未必确立。在我们调研的做天生式人工智能 APP 的创业公司中，毛利率的转变局限很广，少数公司能到达 90% ，多数公司毛利率低至 50-60% ，这块主要由模子成本影响。
只管我们可以看到现在渠道顶端（Top-of-funnel ）的增进，然则，还不清晰现在客户获取计谋是否可以延续，由于已经看到了许多付费获取的效率和留存率最先下降。
现在市面上的许多应用程序也确实缺乏差异性，由于这些应用主要依赖于相似的底层人工智能模子，并没有发现显著能够具备独家网络效应、其他竞争对手很难复制的的杀手级应用和数据/事情流程。
因此，现在我们还不知道能够确立可延续的天生式人工智能商业化营业的最佳实践到底是什么，随着语言模子的竞争和效率的提高，利润率应该会提高。随着那波仅仅由于人工智能的热度才来的用户逐步冷却，脱离市场，用户留存率也许率会增添。而且，我们以为垂直整合的应用在制造差异化方面具备优势，然则许多还需要接下来的实践证实。
展望未来，天生式 AI 应用会晤临什么问题？
若是人工智能模子作为一种消费型服务，应用开发者可以用小团队模式快速迭代，并随着手艺的提高，逐步替换模子供应商。但尚有开发者差异意，他们以为，产物就是模子，重新最先训练是缔造可防御性的唯一途径，这里指的是不停地对专有产物数据举行再训练（re-training）。但这就需要更高的资源，而且需要稳固的产物团队为价值的。
天生式人工智能产物具备许多形式：桌面应用，移动应用，Figma/Photoshop 插件，Chrome 扩展应用...甚至还包罗 Discord 机械人。在用户已经在应用、有使用习惯的地方整合人工智能产物对照容易，由于用户界面较为浅易。然则，这些公司里有哪些会成为自力的公司？哪些会被微软或谷歌人工智能巨头所吸纳？
会和 Gartner 公司公布的炒作周期（hyper cycle) 一致？
尚且不清晰当前的用户流失率，是不是都是早期人工智能产物所必须面临的，仅仅是我们当前这批人工智能产物所固有的。再或者，市场对天生式人工智能的兴趣，是否会随着市场炒作的消退而下降。这些问题，对开发 APP 应用程序公司存在主要的影响，包罗何时选择融资的时机、设计用户获取计谋、对于用户群的思量有用户的优先度，以选择宣布产物市场匹配（Product Market Fit）时机。
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