人工智能行业的机遇与挑战

人工智能行业的机遇与挑战。
增长最快的软件母公司OpenAl现在的估值已达860亿美元。在收入方面据说该公司通过研究合作许可API访问和伙伴关系已经创下了超过10亿美元的收入，由此可见这个新兴行业的利润有多丰厚。
但是如何才能进入这一领域并从中分得一杯羹？必须动用大量资金和计算能力从零开始建立一个大型语言模型(LLM)吗？当然不是！因为现有的LLM可以为您带来优势。例如据OpenAl网站介绍，Chat GPT API允许开发人员将该模型集成到自己的应用程序产品或服务中，当然这是有代价的。



图像生成器Mid journey就是一个计算机能够通过简单的文本提示生成高质量图像的例子。该模型将文本转化为矢量，然后使用扩散模型将随机噪音转化为美丽的艺术。我们不知道Mid journey究竟使用了哪种语言模型。



该公司是一个10人团队在没有投资者的情况下年收入达2亿美元。他们的服务是通过订阅聊天平台Discord提供的，套餐价格在每月10美元到120美元之间(in S millions，except per share amounts)，Adjusted Income per Share-diluted(2)，Free Cash但其大部分收入都用于获得更强的计算能力。



另一个在人工智能领域大放异彩的是人工智能视频生成器Pika Labs，这是一个由四人组成的团队制作的人工智能视频生成器能够编辑三维动画、动漫和电影风格的视频，目前它的估值已接近2亿美元。
所谓的"下一个皮克斯"是一种多模态模式，几乎可以根据你的要求将任何提示--无论是文字描述图片，甚至是视频--转换成剪辑。Metabob是一款由人工智能驱动的软件，可以帮助开发人员进行代码审查。不过这个由10人组成的初创团队从零开始制作了自己的模型。



该模型基于图神经网络(Graph Neural Networks)，看来生成式人工智能领域仍未饱和，有相当大的空间供更多企业进入。你只需要找到一个足够细分的领域并训练出足够好的模型让市场接受就可以了。



数据来源：赛迪顾问整理，2023.07。人工智能的限制与监管与其他企业一样，人工智能企业也有风险。目前的人工智能虽然比前几年先进得多，但仍面临一定的局限性，人工智能仍然会产生很多错误，因此只要任务过于精细它就还不够好。



该行业必须制定很多合规性规定，然而快速发展也给法律框架带来了挑战，人工智能的整个轨迹和整个架构已经完全转变了，也许有时候我们的监管框架(也应该)转型适应这种人工智能新型技术。如果想加入这场竞赛，让自己的模型符合监管框架是必须考虑的问题。



开发者的责任在于：第一开发能够区分人工智能生成内容的技术。其次要想在医疗司法审判或金融等高风险场景中部署生成式人工智能工具，就应该提高门槛确保信息的准确性和可靠性。尽管存在这些风险，但人工智能企业的潜在回报是巨大的，加入这一行业的企业很可能在未来走在创新和变革的前沿。