虎嗅 04月17日 15:03
投资人工智能的四个原则
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文章探讨了人工智能企业的关键特征,指出其通常规模较小,专注于模型而非功能。这类企业依赖海量数据和算力,商业模式清晰,通常采用RaaS模式,即人工专家服务与人工智能技术的结合。此外,文章强调了人工智能企业价值链的简洁性,关注用户侧的数据获取和供给侧的生态系统构建,并以MCP为例说明生态合作的重要性。

🧠 人工智能企业的规模通常较小,类似于“特种部队”,核心在于模型而非功能,即使是OpenAI这样的巨头,也仅有170多人。

💡 人工智能企业高度依赖数据和算力。缺乏海量数据和大量GPU卡消耗的企业,可能并非真正的人工智能公司。

💰 相比互联网创业初期,目前人工智能企业的商业模式通常较为清晰。由于技术限制,现阶段多采用RaaS模式,即人工专家服务与人工智能技术的结合。

⛓️ 人工智能企业的价值链相对较短。如果一个公司的价值链很长,可能并非真正的人工智能企业。价值链分析主要关注用户侧的数据获取和供给侧的生态系统构建,例如MCP模式。

(1)

人工智能企业都是小而精的特种部队。就连世界上最大的人工智能公司OpenAI才170多人。

因为人工智能的核心是模型,而不是功能。

所以如果有许多程序员,那就是伪人工智能公司。

(2)

人工智能企业都是极消耗数据和算力的。

如果数据也不海量,也没有消耗多少张GPU卡,那就是伪的人工智能公司。

(3)

现在创业的人工智能企业从一开始商业模式就很清晰,不像当年互联网创业时代都不知道怎么挣钱。

不过我也同意朱啸虎前段时间说的:目前当下人工智能技术还无法做到端到端,只能人工专家服务+人工智能技术,做到RaaS。

所以我也经常讲:

人工+智能=人工智能

西方智能+东方智慧

西方科学+东方玄学

(4)

人工智能企业的价值链都很短,不像企业软件公司需要经过很多环节才能发挥价值。如果一个公司的价值链很长,那就是伪的人工智能公司。

人工智能公司的价值链分析也很简单:

用户侧:能否卷入海量用户。有用户就有源源不断的新数据产生,就会走向良性正循环。

供给侧:能否卷入大量生态商。所以今年MCP特别火。

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