2024年 AI 创投新趋势，甚至颠覆VC行业？
- 风险投资公司预测，2024 年将继续成为人工智能初创公司的主要投资年
- 开源大模型、效率工具类、医疗保健等领域受到重点关注
- 超级个体会大量涌现，甚至会颠覆VC行业本身
- 新的一年，AI领域的并购交易会大增，同时行业监管趋严
生成式人工智能和机器学习一直以来都是初创企业和风险投资家在今年这个充满了黯淡前景的一年中的一丝亮光。
尽管今年初创企业融资总体下滑，但2023年看到投资者争相将资金投入到人工智能和机器学习初创企业。生成式人工智能初创公司在2022年迅速崭露头角，凭借令科技社区内外惊叹的技术进步而闻名。
OpenAI推出ChatGPT后成为家喻户晓的名字，并从微软获得了100亿美元的投资，估值超过800亿美元。竞争对手Anthropic也从谷歌和亚马逊获得了数十亿美元的投资，用于支持一款名为Claude的竞争人工智能模型。
Coreweave、Hugging Face和LangChain等备受瞩目的人工智能基础设施初创公司也从知名投资者那里获得了资金支持。
明年会怎么样？我么一起来听听来自海外知名风险投资机构，包括Thomvest、M13、Insight Partners、Initialized Capital、Mayfield、Sapphire Ventures等机构对AI未来的判断。
风险投资将认真审视商业模式
OpenAI 的 ChaptGPT 向大众发布，在 2023 年催生了一大批人工智能初创公司。这基本上使得任何构建人工智能的初创公司——或者说他们正在构建人工智能或与人工智能一起构建——成为希望从中获利的投资者的目标围绕技术。
但包括 Sapphire Ventures（#010） 联合创始人兼合伙人 Jai Das 在内的许多风险投资家认为，围绕生成式 AI 的炒作“将让位于对结果的关注”，Das 说。
Das 补充道：“到 2024 年，一些热潮将会消散，投资者将开始关注那些通过 GenAI 创造实际收入的企业。”
大部分注意力将集中在真正利用人工智能进行创新的公司上；达斯预测，他们将“开始从该领域涌现的大量初创公司中脱颖而出”。
Everywhere Ventures 联合创始人兼执行合伙人珍妮·菲尔丁 (Jenny Fielding) 表示，对于那些在其产品中添加生成式人工智能的软件公司，风险投资公司将需要“看到支持这种附加技术成本的商业模式以及清晰的货币化路径”。
菲尔丁预计，随着产品变得更加强大，企业软件的标价将会上涨。 “归根结底，”她说，“总得有人为所有增强的技术买单。”
Air Street Capital 创始人兼普通合伙人 Nathan Benaich 解释道，随着过去一年掀起的生成式 AI 热潮，围绕 OpenAI 等大型语言模型公司建立了许多“无护城河企业”。 “如果我销售的是爵士乐 ChatGPT 套壳或微调服务，我现在会感到紧张，”他补充道。
菲亚特风险投资公司 (Fiat Ventures) 管理合伙人马科斯·费尔南德斯 (Marcos Fernandez) 基本同意这一观点。他说：“虽然人工智能技术的长期好处令人难以置信且可信，但到 2024 年，我们将看到‘生成式人工智能’等术语变得不那么频繁。”
像 OpenAI（或微软）这样的大型语言模型提供商可以通过更新的技术在很大程度上阻止该领域的新进入者。每家公司制定自己专有的人工智能战略也将变得更加普遍。
开源大模型的将逐渐成为主流
去年，开源大模型数量激增，投资者预测此类模型的受欢迎程度将会上升。 “开源”一词是指公众可以根据其特定目的检查、使用和修改代码和底层基础设施，许多开发人员和研究人员更喜欢开源，因为它的透明度。
Emergence Capital 普通合伙人 Jake Saper 表示：“开源生态系统将成为 2024 年企业采用 genAI 的关键推动因素。” “到目前为止，数据隐私问题一直是采用的障碍，成熟的开源模型和训练基础设施将使关注隐私的企业能够部署 genAI，同时将数据完全保留在企业内部。”
我们将进入大量超级个体时代
在不久的将来，人人都将能够使用虚拟助手——想想《钢铁侠》中的贾维斯——这使他们能够增强自己的能力。就如同我们之前介绍过的，将会有越来越多的独立创始人，甚至是1人公司，成为伟大产品的缔造者。
梅菲尔德管理合伙人纳文·查达 (Navin Chaddha) 表示，有两种动力正在发挥作用，将为人类开启新篇章。
“首先，我们与计算设备交互的主要形式将会改变。它将变成对话式的。虽然我们曾经依赖命令行，然后是 GUI、浏览器和移动设备，但现在我们将主要通过丰富且层次分明的对话与计算机进行交流，”查达说。
“这一变化带来的结果是：技术将首次能够执行增强我们自身能力的认知任务。人工智能将产生大量新事物，而不仅仅是加速和自动化重复性任务。就像人类一样。结果是，我们将能够通过类似人类的副驾驶、队友、教练、助理或精灵来增强我们自己的能力。”
Insight Partners 的合伙人巴勃罗·多明格斯 (Pablo Dominguez) 帮助投资组合公司实现销售和客户关系，他表示，这些智能助手将简化我们的个人和职业生活方式——“从我们的可穿戴健康数据到医生的互动，再到根据我们的饮食需求自动预订午餐。”
戴尔科技资本 (Dell Technologies Capital) 负责人拉迪卡·马利克 (Radhika Malik) 认为，可以“看到”文本、图像和音频的多模态模型如何使用计算机视觉和语音识别等感官输入来制作新内容。这里会存在大量超级个体的创业机会。
即使在投资领域，人工智能也会让很多有意思的事情正在发生。 OMERS Ventures 的高级管理合伙人 Michael Yang 表示，该公司利用人工智能收集和分类找上门的交易，并将线索发送给匹配的投资者。Bryan Powell，Insight Partners的人才合伙人，看到了利用聊天机器人来撰写工作描述和发送给候选人的途径，而Eniac Ventures的普通合伙人Nihal Mehta则希望有一天能够让计算机程序与投资者一起投票决定交易。
医疗保健领域将出现大量突破
医疗保健领域一直是人工智能热门的垂直赛道。根据 SVTR AI数据库，2023年，全球 102 家AI+医疗初创企业获得机构投资。微软、谷歌和 AWS 等主要科技公司正在与 Epic 和 Mayo Clinic 等医疗保健巨头建立重要合作伙伴关系，推动大模型的采用。
M13 合伙人拉蒂夫·佩拉查 (Latif Peracha) 认为 2024 年将是人工智能和医疗保健的突破年，预计“消除系统效率低下的情况”，并预测“在改进诊断、早期检测和个性化治疗等领域将取得重大突破”。
艾莉莎·贾菲（Alyssa Jaffee），7wire的合伙人，表示生成式人工智能对医疗保健的影响可能会更加逐渐。贾菲说：“我们相信，genAI将是提高医疗效率的强大力量，但可能不会像2024年那样快。”“它还将加速护理交付的过程，但要让我们信任genAI能够提供实际护理还有很长的路要走。”
Lux Capital 合伙人 Deena Shakir 对人工智能如何影响医疗保健后端工作流程感兴趣，包括临床操作和临床试验优化。
人工智能将引发并购交易浪潮
根据 硅谷科技评论的 AI数据库，2003年是生成式 AI 迎来了突破性的一年，全球每周平均发生30起交易，其中硅谷的交易数量占比达到70%。
Thomvest Ventures 的巴特勒（Butler）预测，该行业可能会出现更多的整合和并购。
“构建更好系统的能力以及访问这种数据的难度将导致更多的并购，因为初创公司意识到成为拥有消费者数据和管理这类数据基础设施的大公司的一部分有好处，”巴特勒说。
“对于企业来说，我们认为初创公司在重新思考流程和应用程序方面带来的创新，以及获得顶尖人才的难度，可能会使人工智能生态系统中的许多初创公司成为有吸引力的目标，”巴特勒补充道。
FPV Ventures 联合创始人兼执行合伙人 Pegah Ebrahimi 认为，明年将是生成式 AI 初创公司清算之年。 “随着投资者的新鲜感逐渐消失，以数百或数千倍收入倍数筹集资金的初创公司可能会破产或低价被收购，而那些少数找到真正适合市场的产品的公司将成为新的垄断者。”埃布拉希米说道。
“卖铲子”的可能最先取得胜利
如果说上一波人工智能初创企业主要集中在应用程序上，那么下一个成熟的投资领域将是基础设施领域，该领域由几家大型企业主导。
Mayfield的查达（Chaddha）说：“每一种新技术范式都需要一层又一层的基础设施才能发挥作用。” “这些技术堆栈的中间层经常被忽视，特别是在技术转变的早期阶段。”
几位投资者表示，这种情况将在明年发生改变。企业大规模采用人工智能将需要对数据处理和分析方式进行重大升级。
"我相信那些愿意解决难题的创始人——模型信任与安全、安全、编排、数据摄取与集成、数据虚拟化、数据控制、可观察性、日志和开发者工具——将会因为成为先行者而获得超额回报。" Chaddha说。
人工智能将受到更严格的监管
安全和人工智能将继续成为讨论的话题，也是一些初创公司的潜在机会。 M13 合伙人 Anna Barber 表示，“AI 护栏”（AI guardrails）是 2024 年值得关注的平台，它是帮助消费者安全使用 AI 的平台。 “无论是保护个人数据、了解模型如何产生答案，还是确保遵守法律法规，我们认为这都是明年重点投资方向，”她说。
Thomvest Ventures 的巴特勒表示，其中一些护栏将由监管机构设置。他说：“我们预计，各州将针对生成人工智能制定立法，这可能会限制其使用方式。”特别是对于人才管理和招聘，立法者可能会要求人工智能模型在用于做出招聘决策时是可解释和可审计的。巴特勒补充说，考虑到可以使用人工智能来分析候选人面试，这将受到立法者和其他人的审查。
Insight Partners的鲍威尔（Powell）还认为，围绕人工智能在人才管理方面的应用，将会有更多的监管护栏。 “我们在 2023 年看到了这一点，随着纽约《自动就业决策工具法》（Automated Employment Decision Tool law）等法律的兴起以及平等就业机会委员会关于人工智能的规范。我们预计明年这些法规变得更加严格。”他说。