財聯(lián)社5月30日訊（編輯 史正丞）被譽(yù)為“互聯(lián)網(wǎng)女皇”的互聯(lián)皇科技趨勢分析權(quán)威瑪麗·米克爾（Mary Meeker）周五發(fā)布了AI產(chǎn)業(yè)趨勢報告，其中特別點(diǎn)出OpenAI這類“燒錢巨頭”的網(wǎng)女商業(yè)模式恐將面臨挑戰(zhàn)。

米克爾由于在摩根士丹利任職期間精準(zhǔn)預(yù)測谷歌、蘋果等公司的商得起成功而被喻為“互聯(lián)網(wǎng)女皇”。后續(xù)她在2010年加入風(fēng)投機(jī)構(gòu)凱鵬華盈，業(yè)模驗(yàn)又在2019年創(chuàng)辦了自己的式經(jīng)投資機(jī)構(gòu)邦德資本。

周五接受媒體采訪時，價格米克爾對AI產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)考機(jī)會不乏溢美之詞。她表示人工智能的互聯(lián)皇突破將催生“多家市值達(dá)10萬億美元的企業(yè)”，而且這些企業(yè)不會“全部來自北美”。網(wǎng)女她補(bǔ)充道：“這將創(chuàng)造驚人的發(fā)問財富。我們從未見過一個擁有50億用戶、商得起卻又如此容易觸達(dá)的業(yè)模驗(yàn)市場。”

然而在最新報告中，式經(jīng)她對OpenAI等目前領(lǐng)跑產(chǎn)業(yè)的價格公司提出了一個問題：你們的商業(yè)模型能經(jīng)得起“價格戰(zhàn)”的考驗(yàn)么？

米克爾在報告中指出，在OpenAI、谷歌訓(xùn)練新尖端模型的成本持續(xù)攀升的背景下，來自美國同行和海外低價模型的競爭也在加劇，同時硬件的進(jìn)步（算力成本下降）也客觀加劇了低成本競品的優(yōu)勢，頭部企業(yè)的定價權(quán)正在不斷被削弱。

報告指出，過去八年里頂級AI通用大模型的訓(xùn)練成本翻了2400倍，與此同時AI推理成本在過去兩年里下降了99.7%。兩者結(jié)合，使得頂尖AI產(chǎn)品的成本自問世后迅速下跌。這對于消費(fèi)者而言是好事，但這也意味著那些希望充分利用技術(shù)獲取商業(yè)利益的公司，將需要更加雄厚的資金實(shí)力——同時投資人也得更加耐心。

（相較于電燈泡、電腦內(nèi)存，ChatGPT的成本自問世后更快下跌）

報告表示，目前AI產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式正處于劇變期。隨著專為定制化場景開發(fā)的輕量化廉價模型涌現(xiàn)，通用大模型的萬能模式開始遭遇質(zhì)疑。短期內(nèi)很難忽視這樣一個現(xiàn)實(shí)：通用型大語言模型的經(jīng)濟(jì)模式看起來像是“產(chǎn)品同質(zhì)化的行業(yè)”，卻伴隨著“風(fēng)險投資級別的巨額燒錢”。

自2022年底OpenAI推出ChatGPT以來，生成式AI工具市場呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。眼看ChatGPT上線兩年就實(shí)現(xiàn)月活5億人的成就，刺激風(fēng)險投資人對這個行業(yè)瘋狂押注。

目前美國最大的三家AI初創(chuàng)公司OpenAI、xAI和Anthropic估值之和已經(jīng)達(dá)到4000億美元。同時刺激美國6大科技巨頭2024年的資本支出同比激增超60%，達(dá)到2000億美元門檻。

而在芯片和算法的升級加持下，模型運(yùn)行成本顯著降低，為一眾競爭對手推出更便宜、更高效的模型打開了大門。

目前OpenAI、xAI和Anthropic的“預(yù)期年化總收入”已經(jīng)達(dá)到120億美元，但為此他們總共籌集了950億美元的資金。

米克爾也直白地表示，OpenAI的估值與收入相比“看上去貴了”。

但是，過去幾十年里美國互聯(lián)網(wǎng)賽道跑出來的許多大贏家，或多或少都經(jīng)歷過這樣的“燒錢”時期。

米克爾指出，出行平臺優(yōu)步在2016至2022年期間總共燒掉了170億美元，直到2023年才實(shí)現(xiàn)自由現(xiàn)金流轉(zhuǎn)正。而特斯拉在2009至2018年期間，總共燒掉92億美元。隨后在2019至2024年，特斯拉通過賣掉670萬輛汽車，凈掙400億美元。

所以米克爾表示：“現(xiàn)在這批投身AI的玩家，最終能不能賺錢、靠哪一端賺錢，還得交給時間來驗(yàn)證。”

對于投資者，米克爾的建議則是“只投資你愿意損失的金額”。她說道：“把所有雞蛋放在一個籃子里是很冒險的，因?yàn)楝F(xiàn)在一切都在上漲，看起來無往不利——直到某一天情況突然反轉(zhuǎn)。”

本文來源：http://iv82.cn/news/61c0299936.html

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