专家传真－AI时代的创业价值定位

图／freepik

随着人工智慧（AI）产业成为备受期待的大趋势，AI投资、AI新创成为当下最夯的主题。从AI投资者角度，最关心的是要掌握哪些要诀以确保投资成功；从新创业者角度，则是关心如何找到对的商业模式让创业成功。虽然角度不同，实则有其共通性，想寻求的答案都是能在拥挤的AI赛道里找到／变成明日之星的价值。作为旅美长期科技投资者，我试着从全世界AI产业与投资最蓬勃的美国，分享个人观察。

所谓「科技投资」，其实就是投资趋势，是在投资的过程中借由不同产业的发展来发掘下一个值得投资的产业，就跟人类演变的过程一样，产业发展就是会走的下一个趋势，然后在这个趋势下，寻找适合的赛道，寻找赛道中的明日之星。

■AI产业投资与创业的成功关键在于「价值」

科技发展至今，应该没有人质疑AI的投资价值， 因此我们最常被问到的问题以及我们最常问自己的问题是：「基于现在以及未来即将到来的人工智慧能力，创业者们应该专注什么？什么会带来价值？」

要回答这个问题，有几个我们遵循的中心思想以及假设，我们必须认知，既有的科技巨头以及行业领导者，的确享有巨大的算力以及数据优势，在2022年OpenAI发布的ChatGPT，其参数就高达1,750亿，2023年 ChatGPT 4的参数已达1.76兆，大型语言模型以及生成式AI的巨大能力，是资本、算力以及数据的累积。

在这个认知下，AI产业的基本假设是，这些大型的基础模型将会发展得越来越好。基于这些基本的原则以及假设，我们观察商业模式的准则就简化成一个很简单的问题：「这家公司会因为这些基础模型更加强大而变得更好吗？」

■能创造客户共鸣差异性者，价值随之而来

当然，这不代表除却这些既有行业领导者，所有专注于基础模型发展的新创公司都没有机会跟价值。在生成式AI的领域中，有文字，有语言，有影像，有行为，有数据分析，每个领域中只要能够创造客户有共鸣的差异性，自然就会有其价值。

Databricks就是一个例子，相较AWS、Google，这家公司很好的建置了一个数据分析平台，简化了数据的分析与处理，对于他们面对的企业客户，他们的确减少了管理复杂数据基本设施的开销必且更快速的产出观察以及推断。但是，如果创业者想要产出属于自己的ChatGPT，这就跟我们的假设以及原则背离了。

■产品服务具商业价值并受惠基础模型长远发展

目前主要的LLM models（大型语言模型）包含了Claude、OpenAI、Llama，还有Mistral，都是市场中的佼佼者，他们之间的差异可能只有研究人员才能发觉，对使用者来说，其实差异不大，他们也多有不同程度的开放平台与不同企业合作，我们认为的价值，是站在这个一日千里的基础模型上，去创造出对自己客户具有商业价值的科技产品。

拿实际公司举例，就会是类似Cresta AI这样的公司，此公司透过与这些基础AI模型的合作来增强他们的即时客户互动分析，以及客服协助，可以即时的让第一线的服务人员，掌握客户资料的同时提供因应不同目的的应对，他们提供的服务对受众而言具有足够的商业价值，同时受惠于基础模型的长远发展。

AI产业的发展潜力吸引众多创业者与资金投入，然而，明日之星的闪耀永远来自于价值，而价值绝对来自于客户。