紅杉資本美國(guó)合伙人Pat Grady在最近的一次活動(dòng)中分享了他對(duì)人工智能（AI）未來(lái)發(fā)展的深刻洞察。Grady認(rèn)為，AI技術(shù)正處在一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，它將為服務(wù)行業(yè)帶來(lái)前所未有的變革性機(jī)遇，而非簡(jiǎn)單地復(fù)制現(xiàn)有的軟件公司。他強(qiáng)調(diào)，AI的真正潛力在于賦能服務(wù)行業(yè)，如法律、咨詢、會(huì)計(jì)和簿記等領(lǐng)域，這些行業(yè)的工作流程與AI技術(shù)高度契合。本文將詳細(xì)探討Grady的觀點(diǎn)，分析AI如何塑造新的商業(yè)模式和機(jī)會(huì)，同時(shí)指出人際關(guān)系和執(zhí)行的重要性。

紅杉資本美國(guó)合伙人 Pat Grady 在近日一場(chǎng)活動(dòng)對(duì)談科技媒體人 Eric Newcomer。Grady 強(qiáng)調(diào)，AI 技術(shù)正處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，將為眾多服務(wù)行業(yè)帶來(lái)變革性機(jī)遇，而不僅僅是復(fù)制現(xiàn)有的軟件公司。

他認(rèn)為，穩(wěn)定的基礎(chǔ)模型有助于整個(gè) AI 生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，因?yàn)樗茏屍髽I(yè)更合理地預(yù)測(cè)和構(gòu)建所需的應(yīng)用程序。

目前的模型能力已經(jīng)足夠強(qiáng)大，能夠創(chuàng)造出數(shù)萬(wàn)億美元的新業(yè)務(wù)，關(guān)鍵在于如何在模型之上進(jìn)行工程化優(yōu)化和認(rèn)知架構(gòu)設(shè)計(jì)。

AI 的真正潛力在于賦能服務(wù)行業(yè)，如法律、咨詢、會(huì)計(jì)和簿記等。這些行業(yè)的工作流程大多是文本輸入和輸出，非常適合 AI 技術(shù)的應(yīng)用。

Grady 認(rèn)為，AI 不會(huì)取代現(xiàn)有的軟件公司，而是會(huì)帶來(lái)新的服務(wù)模式和商業(yè)機(jī)會(huì)，但人際關(guān)系和實(shí)際執(zhí)行仍需依賴人工。

Eric Newcomer

紅杉資本被廣泛認(rèn)為是世界上頂尖的風(fēng)險(xiǎn)投資公司，總是領(lǐng)先于其他公司，而 Pat 是這家公司的領(lǐng)導(dǎo)之一。你們是何時(shí)開始注意到生成式 AI 的？或者你們是如何獲得這些信號(hào)的？什么時(shí)候你們感覺到，這可能是另一個(gè)浪潮？

Pat Grady

有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)答案是，早在 1993 年，我們就對(duì) Nvidia 進(jìn)行了A輪投資，雖然這是真的，但 Nvidia 是一個(gè)例外。

我們沒有一系列投資來(lái)提示我們發(fā)生了一些事情，但我可能會(huì)說(shuō)，大約在 2016、 2017、 2018 年。

當(dāng)時(shí)原始的 Transformer 論文問(wèn)世了，但那時(shí)對(duì)AI的發(fā)展并不那么關(guān)注。更多的是因?yàn)樵谠朴?jì)算和移動(dòng)領(lǐng)域沒有發(fā)生的事情。

從風(fēng)險(xiǎn)投資的角度來(lái)看，那時(shí)云計(jì)算和移動(dòng)已經(jīng)是一個(gè)相對(duì)晚期的周期。我們看到的很多想法都是衍生的，并沒有感覺到它們?cè)诮鉀Q一流的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

因此，我們開始花更多的時(shí)間掃描前景，尋找可能存在的其他東西。我們觀察到的一個(gè)現(xiàn)象是，許多重大的技術(shù)變革都是分發(fā)方式的革命，通過(guò)一個(gè)數(shù)量級(jí)增加了技術(shù)的可訪問(wèn)性。

隨著手機(jī)的普及，分發(fā)方式的革命已經(jīng)達(dá)到了極限，全球八十億人中有七十億人都在使用手機(jī)。

如果分發(fā)不是下一個(gè)維度，那么它一定是深度，這意味著它可能是計(jì)算能力的革命。我們看到的一些最有趣和最豐富的應(yīng)用體驗(yàn)都是由大量機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的。

因此，我們開始考慮數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的完整過(guò)程。這引導(dǎo)我們進(jìn)入了現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧，但也引導(dǎo)我們了解了 HuggingFace 和 OpenAI 等公司。

Eric Newcomer

HuggingFace 是你們的第一個(gè)投資項(xiàng)目嗎？還是有其他的？

Pat Grady

我可以說(shuō)，我猜那是我們第一個(gè)投資項(xiàng)目。實(shí)際上有其他公司，它們?cè)诓煌螒B(tài)和規(guī)模上使用了AI，這些公司在一定程度上預(yù)示了這個(gè)浪潮的到來(lái)，比 HuggingFace 或其他一些公司要早。

Eric Newcomer

那么直接進(jìn)入這個(gè)問(wèn)題，從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，你們?nèi)绾卫斫饣A(chǔ)模型公司？我非常想知道。一個(gè)夢(mèng)想是它們像 AWS 或 Google。你怎么看？我本來(lái)打算展開我的數(shù)據(jù)庫(kù)類比。

Pat Grady

你已經(jīng)說(shuō)了，但這確實(shí)是正確的類比。如果你看看基礎(chǔ)模型的功能，它們都是信息處理工具，對(duì)吧？這基本上就是數(shù)據(jù)庫(kù)為你做的事情。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)或 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)和推理引擎之間的區(qū)別是，它們提供了不同的功能和輸出。但從根本上來(lái)說(shuō)，它們是相同的東西。

因此，如果你試圖從中推斷出來(lái)，好的，那么這些基礎(chǔ)模型公司會(huì)變成什么樣子呢？有些會(huì)成為 MongoDB。MongoDB 是一家了不起的公司，但它的 年收入只有幾十億美元，市值幾十億，而不是收入數(shù)百億、市值數(shù)千億的公司。所以我們可能正進(jìn)入一個(gè)世界，這些基礎(chǔ)模型公司主要以基礎(chǔ)模型本身聞名。

如果它們的主要產(chǎn)品是開發(fā)者 API，供人們?cè)谄渖蠘?gòu)建應(yīng)用程序，它們?cè)谝?guī)模上更像數(shù)據(jù)庫(kù)公司而不是其他任何東西?，F(xiàn)在， OpenAI 是一個(gè)特殊情況，因?yàn)槟憧梢哉f(shuō) OpenAI 已經(jīng)從開發(fā)者業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橄M(fèi)者業(yè)務(wù)，這使它在潛力方面進(jìn)入了一個(gè)不同的類別。

這家美國(guó)頭部對(duì)沖基金創(chuàng)始人，騰訊&字節(jié)跳動(dòng)早期投資人表示，在這些新浪潮的開端，新的贏家在 10 年或 20 年后，有些是現(xiàn)有的公司，有些是新的公司。但那些變大的新公司，每年可能只有一家，不會(huì)更多……

Eric Newcomer

是的，如果 Anthropic 的最好情況只是成為 MongoDB ，那確實(shí)是比較輕微的贊美。

Pat Grady

但故事尚未寫完，因?yàn)?Anthropic 也有不同數(shù)量級(jí)的潛力，有很多消費(fèi)者在使用 Anthropic ?？赡軙?huì)有商業(yè)產(chǎn)品成為殺手級(jí)應(yīng)用程序。這些基礎(chǔ)模型有機(jī)會(huì)進(jìn)入應(yīng)用層。是的，但我們必須看到它們的執(zhí)行情況。

Eric Newcomer

你認(rèn)為現(xiàn)在的模型是否足夠智能，能夠從根本上構(gòu)建出偉大的應(yīng)用程序？或者你認(rèn)為目前的模型在消費(fèi)者和企業(yè)兩個(gè)領(lǐng)域，是否已經(jīng)足夠先進(jìn)，能夠創(chuàng)造出具有變革性的應(yīng)用程序？

Pat Grady

我可能有一個(gè)相對(duì)獨(dú)特的觀點(diǎn)。我不確定，但這正是我們?cè)谶@里所做的事情。我的感覺是，很多人認(rèn)為我們真的需要 ?GPT-5 ，甚至 GPT-6，因?yàn)楝F(xiàn)在的模型還不夠好。我不這么認(rèn)為，因?yàn)槲覀兛吹降氖?，很多人在模型之上投入了大量的工程努力，可以稱之為認(rèn)知架構(gòu)，包括計(jì)劃和推理等。

人們用不同的名字來(lái)描述這些東西，但基本上就是你在模型之上所做的工程。當(dāng)人們?cè)谶@方面投入大量努力時(shí)，他們最終會(huì)創(chuàng)造出非常神奇的體驗(yàn)。

舉個(gè)例子，我知道 Meta 的團(tuán)隊(duì)就在這里，他們?cè)趧e人的基礎(chǔ)模型上進(jìn)行開發(fā)，但他們?cè)谡J(rèn)知架構(gòu)方面投入了很多精力。結(jié)果是，他們?cè)谝恢芮鞍l(fā)布了一個(gè)新的記錄，打破了很多人關(guān)注的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，我們?cè)絹?lái)越多地看到這種情況。

我們思考的一個(gè)平行宇宙的假設(shè)是，如果你凍結(jié)了今天的基礎(chǔ)模型功能，并將所有的增量精力投入到優(yōu)化、易用性、經(jīng)濟(jì)性和頂層工程上，或許將一些努力從大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)移到測(cè)試時(shí)計(jì)算上，進(jìn)行更多的計(jì)劃和推理，如果你這樣做了，你能改變多少行業(yè)？答案是所有行業(yè)。今天的能力足以構(gòu)建數(shù)萬(wàn)億美元的新業(yè)務(wù)。

Eric Newcomer

這種思路是否隱含了一個(gè)預(yù)測(cè)，即你認(rèn)為 GPT-5 及以后的版本不會(huì)有大的飛躍？或者你對(duì)它們會(huì)變得多智能有一個(gè)總體看法嗎？

Pat Grady

大家都在盡力猜測(cè)會(huì)發(fā)生什么，以及我們?cè)?GPT-5 中會(huì)看到什么。有些事情是已知的，有些是不知道的。人們認(rèn)為他們有訪問(wèn)權(quán)限，或者我確信一旦 GPT-5 發(fā)布，會(huì)讓人們大吃一驚，這是我的最佳猜測(cè)。是否這對(duì)生態(tài)系統(tǒng)有好處還是一個(gè)開放的問(wèn)題。

我之所以這么說(shuō)，是因?yàn)槲铱赡軙?huì)類比加密貨幣。很多加密貨幣創(chuàng)始人會(huì)說(shuō)，給我們提供監(jiān)管規(guī)則，這樣我們就知道游戲規(guī)則是什么。同樣在AI領(lǐng)域，給我們一個(gè)穩(wěn)定的模型，這樣我們每次新版本發(fā)布時(shí)就不需要重做我們的提示了。

我們不需要跟上不同模型不斷進(jìn)步的步伐，再次重新平臺(tái)化。在模型層面上的一些穩(wěn)定性對(duì)生態(tài)系統(tǒng)是有好處的，因?yàn)檫@樣你可以更合理地預(yù)測(cè)你需要構(gòu)建什么。

Eric Newcomer

在我們的歷史類比中，你如何看待現(xiàn)在的 Nvidia ？

Pat Grady

你是說(shuō)你是買家？你可能是對(duì)的。我的視角是尋找擁有幾百萬(wàn)客戶的公司。我喜歡尋找那些有幾百萬(wàn)收入的公司，看看它們是否能達(dá)到幾十億的收入。這更符合我的業(yè)務(wù)。我們回到互聯(lián)網(wǎng)過(guò)渡的分析。在 AI 領(lǐng)域，我們現(xiàn)在所處的階段感覺就像是 90 年代末。

Netscape 時(shí)刻是 1996 年，當(dāng)時(shí)人們意識(shí)到互聯(lián)網(wǎng)的力量。這類似于 20 22 年秋季的 ChatGPT 時(shí)刻。快進(jìn)幾 年，地球上最有價(jià)值的公司是思科，因?yàn)樗麄冊(cè)跒榛ヂ?lián)網(wǎng)鋪設(shè)軌道。今天思科的類比是 Nvidia ，它是AI的核心基礎(chǔ)設(shè)施提供商。

當(dāng)你為互聯(lián)網(wǎng)鋪設(shè)軌道時(shí)，這些軌道的使用壽命相當(dāng)長(zhǎng)。當(dāng)你進(jìn)行訓(xùn)練運(yùn)行時(shí)，GPU 在 24 個(gè)月內(nèi)折舊，其使用壽命有點(diǎn)不同。

你可以說(shuō)這對(duì) Nvidia 是有利的，因?yàn)樗梢员３忠恍?GPU。你也可以說(shuō)這對(duì)那些購(gòu)買這些 GPU 的人是不利的，因?yàn)槟憧赡軣o(wú)法從所有這些資本支出中獲得回報(bào)。

Eric Newcomer

我們訓(xùn)練這些模型，然后在從中獲利之前就需要構(gòu)建下一個(gè)。這是一個(gè)大問(wèn)題，但我想說(shuō)，訓(xùn)練到推理的轉(zhuǎn)變有很多事情要考慮。我們是否會(huì)從大量訓(xùn)練轉(zhuǎn)向更多推理？

部分是因?yàn)槟Ｐ捅旧?，我們?xùn)練得少了，基礎(chǔ)模型之間的競(jìng)爭(zhēng)也少了？部分是因?yàn)橛杏玫膽?yīng)用程序正在運(yùn)行推理？你對(duì)訓(xùn)練到推理轉(zhuǎn)變的問(wèn)題有什么總體看法？

Pat Grady

總體而言，已經(jīng)進(jìn)行的訓(xùn)練量可能比我們需要的多?；氐轿覍?duì)優(yōu)化調(diào)優(yōu)的觀點(diǎn)，工程解決方案在基礎(chǔ)模型之上。今天早些時(shí)候的評(píng)論提到，PhD 已經(jīng)成為一種貨幣，很多人認(rèn)為他們需要垂直整合，自己訓(xùn)練模型。部分原因是這很有吸引力。

從實(shí)際的角度來(lái)看，已經(jīng)有足夠的模型被訓(xùn)練出來(lái)，你可以構(gòu)建各種偉大的體驗(yàn)。人們會(huì)開始意識(shí)到這一點(diǎn)。我們將很快從訓(xùn)練階段轉(zhuǎn)向推理階段。

Eric Newcomer

你是 Harvey 這家 AI 初創(chuàng)公司的大投資者。談?wù)勥@如何與你對(duì)最佳應(yīng)用程序所在領(lǐng)域的總體看法相契合。

Pat Grady

我們?cè)噲D從歷史中吸取教訓(xùn)?；ヂ?lián)網(wǎng)的類比在某些方面是好的，云計(jì)算的類比在某些方面也是好的。云計(jì)算的類比在這里很有用，因?yàn)榫拖裨朴?jì)算一樣，AI 是一種技術(shù)模糊地帶，能夠啟用新的分發(fā)模式和新的商業(yè)模式，但它本身并不是一個(gè)消費(fèi)者前端。雖然有像 ChatGPT 這樣的消費(fèi)者前端形式，但它本身并不是一個(gè)消費(fèi)者前端。

我提到 Harvey 時(shí)提到這一點(diǎn)，因?yàn)橛幸环N觀點(diǎn)認(rèn)為，如果我們要類比云計(jì)算的轉(zhuǎn)變，那么在云計(jì)算轉(zhuǎn)變中需要做的事情就是找到那個(gè)最初的本地軟件公司，構(gòu)建其云計(jì)算等效產(chǎn)品。而那確實(shí)在那個(gè)時(shí)代非常奏效。

今天需要做的事情非常不同。不是找到軟件公司并構(gòu)建其AI原生版本，而是找到服務(wù)行業(yè)并通過(guò) AI 賦能它。如果你列出那些從能力角度來(lái)看規(guī)模龐大的服務(wù)行業(yè)，法律是排在首位的。

僅在美國(guó)，法律行業(yè)的 TAM 就達(dá)到了 4000 億美元，而且法律界的大部分工作是文本輸入和文本輸出，這些正是這些模型擅長(zhǎng)的地方。

Eric Newcomer

我覺得我讀到了一份報(bào)告，說(shuō)麥肯錫似乎在生成式AI熱潮中賺的錢比其他任何人都多。

Pat Grady

但那正是重點(diǎn)。你有法律、有咨詢、有會(huì)計(jì)、有簿記，這些都是資本密集型的行業(yè)。我們會(huì)看到一波類似 Harvey 的公司，它們?cè)谀承┓矫媸禽o助駕駛員，作為現(xiàn)有行業(yè)的助手，在某些方面是自動(dòng)駕駛儀，作為擴(kuò)展 TAM 的服務(wù)。

對(duì)于 Harvey 和可能很多這樣的公司來(lái)說(shuō)，你不會(huì)用 Harvey 替代 Kirkland and Ellis，但有數(shù)以億計(jì)的人無(wú)法獲得Kirkland and Ellis的服務(wù)，他們希望有一天能夠獲得 Harvey 的服務(wù)。

Eric Newcomer

最好的最好的。你在回答中提到了一點(diǎn)，即將替代風(fēng)險(xiǎn)投資。我今天和 Marco Egoldman 談過(guò)，他的意思是，我們認(rèn)為它會(huì)有助于交易，但目前還不能取代交易。今天的交易決策和獲取 alpha。作為一家風(fēng)險(xiǎn)投資公司，你們?cè)谑褂谜Z(yǔ)言模型來(lái)更成功地投資方面處于什么位置？

Pat Grady

很多 年前，我們意識(shí)到，如果軟件能吞噬世界，它可能也會(huì)吞噬我們?，F(xiàn)在，AI可能也會(huì)吞噬我們。所以很多 年前我們決定試圖弄清楚這會(huì)是什么樣子，并成為一家 AI 或軟件賦能的風(fēng)險(xiǎn)投資公司，而不是被其他這樣做的人所打敗。因此，我們有一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的系統(tǒng)，類似于一個(gè)智能CRM系統(tǒng)。

舉個(gè)例子，我們對(duì)一個(gè)從未見過(guò)的公司的了解比 15 年前做出最終投資決策時(shí)的信息還要多，因?yàn)橛泻芏嘈畔⒖梢垣@取。例如，如果你是一個(gè)投資者，你的主要工作之一是研究不同的公司，你可能需要花幾天時(shí)間閱讀互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于公司的所有信息，以了解業(yè)務(wù)。

我們不需要花幾天時(shí)間，因?yàn)槲覀冇?LLM 來(lái)為我們做這些，這就是為什么我們只需在系統(tǒng)中查找公司，就可以自動(dòng)總結(jié)所有已知的信息，不僅是公共互聯(lián)網(wǎng)，還包括我們?cè)L問(wèn)的一些付費(fèi)墻后的信息，因此我們可以自動(dòng)說(shuō)出這家公司做了什么，為什么人們喜歡它，為什么人們不喜歡它，我們發(fā)現(xiàn)的一些指標(biāo)，以及解釋這些指標(biāo)的一些事情。

通過(guò)一個(gè)基于聊天的界面。我們建立了各種不同的界面。大部分就像是一個(gè)豐富的公司檔案，你可以從那里開始查詢。

Eric Newcomer

你認(rèn)為 AI 有可能顛覆風(fēng)險(xiǎn)投資的哪些部分？

Pat Grady

基本的價(jià)值鏈大致分為：發(fā)現(xiàn)、挑選、贏得、建設(shè)和收獲。發(fā)現(xiàn)階段，你不能要求LLM在任何有意義的方式上建立與創(chuàng)始人的關(guān)系，但你可以要求 AI 做很多其他部分的工作。所以這是一個(gè)價(jià)值鏈的一部分，隨著時(shí)間的推移，大部分將是程序化的。

這也有助于挑選，因?yàn)楹芏鄬?duì)發(fā)現(xiàn)有用的東西有助于優(yōu)化你的決策。所以這部分也會(huì)是程序化的。贏得部分是人與人之間的交流，這部分不太可能被自動(dòng)化。建設(shè)部分可能是半自動(dòng)化，有些事情你可以在那里做，有些事情是人類的，然后是收獲階段可能不多。

對(duì)于漏斗的前端，自動(dòng)化將占很大一部分。今天也是如此。很少有公司能進(jìn)入我們的合伙人會(huì)議而沒有在關(guān)鍵路徑上以某種有意義的方式被觸及。

Eric Newcomer

回到歷史教訓(xùn)，我們談到了比較公司，你也稍微提到了，但任何周期的自然炒作浪潮。我們經(jīng)歷了加密貨幣熱潮。

非常不同，因?yàn)槲蚁嘈?AI 的許多技術(shù)變革，而我不太相信加密貨幣。不僅僅是加密貨幣，還有互聯(lián)網(wǎng)泡沫和金融危機(jī)。你認(rèn)為我們現(xiàn)在處于這個(gè)興衰周期的哪個(gè)階段？

Pat Grady

感覺我們經(jīng)歷了一個(gè)炒作周期的收縮階段。以云計(jì)算為例，云計(jì)算沒有一個(gè)“網(wǎng)景時(shí)刻”。所以云計(jì)算是一個(gè)非常長(zhǎng)的建設(shè)過(guò)程，一個(gè)公司接一個(gè)公司將一個(gè)工作負(fù)載接一個(gè)工作負(fù)載移到云端。而互聯(lián)網(wǎng)有一個(gè)公開的“網(wǎng)景時(shí)刻”。AI有一個(gè)公開的 ChatGPT 時(shí)刻。

結(jié)果是，炒作周期被壓縮到一個(gè)更短的時(shí)間段內(nèi)。我們已經(jīng)經(jīng)歷了膨脹的期望高峰。我們會(huì)預(yù)測(cè)今 年 年初是訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，很多東西會(huì)開始進(jìn)入生產(chǎn)。它還沒有真正發(fā)生。所以我們正在看到人們?cè)谂[脫失望的低谷，進(jìn)入另一個(gè)階段。所以現(xiàn)實(shí)正在顯現(xiàn)。

我實(shí)際上不認(rèn)為有很多炒作，明確說(shuō)，AI 領(lǐng)域的資金存在泡沫，我明確表示這一點(diǎn)。但，人們對(duì)使用它的現(xiàn)實(shí)非常清醒，他們現(xiàn)在理解我們實(shí)際上在談?wù)摰氖侨绾谓鉀Q工程挑戰(zhàn)，使這些東西有用，而不是談?wù)撃Хê凶印?/p>

Eric Newcomer

你在 AI 領(lǐng)域最看好的兩家公司，不在你們投資組合里的。

Pat Grady

我不太會(huì)想到我們投資組合以外的公司。Heygen 不在我們的投資組合中。Joshua 非常出色，該產(chǎn)品有廣泛的適用性。所以我會(huì)給出這個(gè)例子。然后另一個(gè)公司 ?Augment，它們有不同的方式來(lái)接近這個(gè)一般類別，那是一個(gè)非常好的團(tuán)隊(duì)，而且在很多方面我很欽佩那個(gè)業(yè)務(wù)。

Eric Newcomer

你個(gè)人追逐消費(fèi)者業(yè)務(wù)嗎？

Pat Grady

我盡量不這樣做。在我們的眾多浪潮中，整個(gè) SaaS 浪潮是否有摧毀者出現(xiàn)？你怎么看我們的社區(qū)？他們會(huì)覺得AI在某些方面掩蓋了一個(gè)殘酷的低迷。

這其實(shí)是——我們每?jī)赡昱e行一次 LP 會(huì)議，幾個(gè)月前剛開過(guò)。LP 們最常問(wèn)的問(wèn)題是，AI 會(huì)不會(huì)對(duì)現(xiàn)有的投資組合造成影響？因?yàn)槲覀兊耐顿Y組合中有很多軟件公司。

因?yàn)檎缥抑八f(shuō)，這不是 AI 要去消滅當(dāng)前一代的軟件公司，而是AI將去追逐服務(wù)行業(yè)。這是一個(gè)更大的機(jī)會(huì)。但同時(shí)，如果你看看現(xiàn)有的 SaaS 公司，它們已經(jīng)有數(shù)據(jù)了，它們已經(jīng)有分發(fā)了。

這些產(chǎn)品的大部分功能在開源世界中是免費(fèi)提供的，通過(guò)其中一個(gè)基礎(chǔ)模型。所以，如果創(chuàng)業(yè)公司和現(xiàn)有公司的經(jīng)典斗爭(zhēng)是創(chuàng)業(yè)公司能否在構(gòu)建酷產(chǎn)品之前建立分發(fā)，那么在大多數(shù)情況下，答案是不能，現(xiàn)有公司能很快地構(gòu)建酷產(chǎn)品。但話雖如此，很多人喜歡談?wù)摤F(xiàn)有公司的數(shù)據(jù)和能源。

對(duì)于大多數(shù)這些元素來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)幻覺。因?yàn)樗鼈兊膬?nèi)部系統(tǒng)一團(tuán)糟。它們的合同寫得這樣，使它們可能實(shí)際上不能像你希望的那樣處理它們所有的數(shù)據(jù)。

OpenAI 投資方 Thrive Capital 合伙人表示，開源與閉源很快得到結(jié)論；其中，小模型與終端存在巨大機(jī)會(huì)，下一個(gè)千億美元公司將是 toC……