誰擁有生成式 AI 平臺？
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技術(shù)棧早期階段出現(xiàn)在生成人工智能 (AI) 中。新創(chuàng)業(yè)公司正涌入市場，開發(fā)基礎(chǔ)模型、構(gòu)建 AI 原生應(yīng)用程序并建立基礎(chǔ)設(shè)施/工具。
許多熱門技術(shù)趨勢在市場趕上之前就被過度炒作了。生成式人工智能的繁榮伴隨著真實市場的實際收益，以及來自真實公司的真正吸引力。
Stable Diffusion 和 ChatGPT 等模型正在創(chuàng)造用戶增長的歷史記錄，多個應(yīng)用程序在推出后不到一年的時間就達(dá)到了 1 億美元的年化收入。
人工智能模型在某些任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于人類多個數(shù)量級。
市場的價值將增長點(diǎn)
基礎(chǔ)架構(gòu)供應(yīng)商可能是該市場迄今為止的最大贏家，占據(jù)了流經(jīng)堆棧的大部分資金。
應(yīng)用程序公司的收入增長非?？?，但往往在留存率、產(chǎn)品差異化和毛利率方面苦苦掙扎。
模型提供商（大多數(shù)），雖然負(fù)責(zé)這個市場的存在，但尚未實現(xiàn)大規(guī)模的商業(yè)規(guī)模。
換句話說，創(chuàng)造最大價值的公司——即訓(xùn)練生成式 AI 模型并將其應(yīng)用于新應(yīng)用程序——并沒有獲得大部分價值。
非?？春蒙墒饺斯ぶ悄?，相信它將對軟件行業(yè)及其他行業(yè)產(chǎn)生巨大影響。
這篇文章的目的是描繪出市場動態(tài)，并開始回答有關(guān)生成式 AI 商業(yè)模式的更廣泛問題。
技術(shù)棧：基礎(chǔ)架構(gòu)、模型和應(yīng)用程序
生成式人工智能市場的形成，分析市場的框架。
技術(shù)棧可以分為三層：
Applications：將生成的 AI 模型集成到面向用戶的產(chǎn)品中的應(yīng)用程序，運(yùn)行自己的模型管道（“端到端應(yīng)用程序”）或依賴第三方 API
Models：為 AI 產(chǎn)品提供動力的模型 ，可以作為專有 API 或開源檢查點(diǎn)（反過來，這需要托管解決方案）提供
Infrastructure venors：為生成人工智能模型運(yùn)行訓(xùn)練和推理工作負(fù)載的 基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商（即云平臺和硬件制造商）
生成式 AI 應(yīng)用程序留存率和差異化方面舉步維艱
在純粹的新穎性和大量用例的推動下，生成式 AI 應(yīng)用程序的增長一直是驚人的。 至少三個產(chǎn)品類別的年收入已經(jīng)超過 1 億美元：圖像生成、文案撰寫和代碼編寫。
增長必須是有利可圖的——從某種意義上說，用戶和客戶一旦注冊，就會產(chǎn)生利潤（高毛利率）并長期堅持（高保留率）。
已經(jīng)看到付費(fèi)獲取的有效性和保留率開始下降。 因為它們依賴于類似的底層人工智能模型，并且沒有發(fā)現(xiàn)競爭對手難以復(fù)制的明顯網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)或數(shù)據(jù)/工作流。
銷售終端用戶應(yīng)用程序是建立可持續(xù)的生成式 AI 業(yè)務(wù)的唯一甚至最佳途徑尚不明顯。
隨著語言模型的競爭和效率的提高，利潤率應(yīng)該會提高。
垂直整合的應(yīng)用程序在推動差異化方面具有優(yōu)勢。
生成式 AI 應(yīng)用程序公司面臨的一些問題
垂直整合（模型+應(yīng)用程序）。
將 AI 模型作為服務(wù)使用，可以讓應(yīng)用程序開發(fā)人員與小團(tuán)隊快速迭代，并隨著技術(shù)進(jìn)步交換模型提供商。
認(rèn)為產(chǎn)品就是模型，通過專有產(chǎn)品數(shù)據(jù)不斷地重新訓(xùn)練。 但這以更高的資本要求和更不靈活的產(chǎn)品團(tuán)隊為代價。
構(gòu)建功能與應(yīng)用程序。
生成式 AI 產(chǎn)品有多種不同的形式
桌面應(yīng)用程序、移動應(yīng)用程序、Figma/Photoshop 插件、Chrome 擴(kuò)展程序，甚至是 Discord 機(jī)器人。
通過炒作周期進(jìn)行管理。
目前尚不清楚流失是當(dāng)前批次的生成式 AI 產(chǎn)品固有的，還是早期市場的產(chǎn)物。
隨著炒作的消退，對生成式人工智能的興趣是否會下降。
模型提供商尚未達(dá)到大規(guī)模商業(yè)規(guī)模
谷歌、OpenAI 和 Stability 通過新穎的模型架構(gòu)和擴(kuò)展訓(xùn)練管道所做的出色研究和工程工作，使得生成式 AI 高速發(fā)展。大型語言模型 (LLM) 和圖像生成模型的功能令人驚嘆。
與使用量和口碑相比，與這些公司相關(guān)的收入仍然相對較小。
在圖像生成方面，Stable Diffusion 在用戶界面、托管產(chǎn)品和微調(diào)方法的生態(tài)系統(tǒng)的支持下出現(xiàn)了爆炸性的社區(qū)增長。核心原則免費(fèi)提供。
在自然語言模型中，OpenAI 以 GPT-3/3.5 和 ChatGPT 占據(jù)主導(dǎo)地位。但到目前為止，基于 OpenAI 構(gòu)建的殺手級應(yīng)用相對較少。未來順利集成到 Microsoft 的產(chǎn)品組合中，將帶來大規(guī)模收入。
閉源模型也有其優(yōu)勢
由 Anthropic、Cohere 和 Character.ai 等公司構(gòu)建的 LLM 更接近 OpenAI 的性能水平，在類似的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練并使用類似的模型架構(gòu)。
Stable Diffusion 的例子表明，如果開源模型達(dá)到足夠的性能水平和社區(qū)支持，那么專有替代品可能會發(fā)現(xiàn)難以競爭。
對于模型提供商來說，最明顯的收獲可能是商業(yè)化可能與托管有關(guān)。
對專有 API的需求正在迅速增長。
開源模型的托管服務(wù)正在成為方便共享和集成模型的有用中心。（例如 Hugging Face 和 Replicate）
可以通過與企業(yè)客戶的微調(diào)和托管協(xié)議來獲利。
基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商是目前的最大贏家
生成式 AI 中的幾乎所有內(nèi)容都在某個時刻通過云托管 GPU（或 TPU）。無論是運(yùn)行訓(xùn)練工作負(fù)載的模型提供商/研究實驗室、運(yùn)行推理/微調(diào)的托管公司
最具顛覆性的計算技術(shù)的進(jìn)步第一次受到大規(guī)模計算的限制。
生成人工智能市場的大量資金最終流向了基礎(chǔ)設(shè)施公司。大約 10-20% 流向了云提供商。
三大云：亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) (AWS)、谷歌云平臺 (GCP) 和 Microsoft Azure。特別是在生成式 AI 中，他們還受益于供應(yīng)限制，因為他們可以優(yōu)先使用稀缺硬件（例如 Nvidia A100 和 H100 GPU）。
在幕后，運(yùn)行絕大多數(shù) AI 工作負(fù)載的可能是迄今為止生成 AI 領(lǐng)域的最大贏家：Nvidia。通過數(shù)十年來對 GPU 架構(gòu)的投資、強(qiáng)大的軟件生態(tài)系統(tǒng)以及在學(xué)術(shù)界的深入使用，他們圍繞這項業(yè)務(wù)建立了強(qiáng)大的護(hù)城河。
系統(tǒng)性的護(hù)城河
今天生成式人工智能似乎沒有任何系統(tǒng)性的護(hù)城河。
應(yīng)用程序缺乏很強(qiáng)的產(chǎn)品差異化，因為它們使用相似的模型
模型面臨不明確的長期差異，因為它們是在具有相似架構(gòu)的相似數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的
云提供商缺乏深度的技術(shù)差異化，因為他們運(yùn)行相同的 GPU
甚至硬件公司也在同一家工廠生產(chǎn)芯片
標(biāo)準(zhǔn)的護(hù)城河：
規(guī)模護(hù)城河（“我擁有或可以籌集到比你更多的錢！”）
供應(yīng)鏈護(hù)城河（“我有 GPU，你沒有！”）
生態(tài)系統(tǒng)護(hù)城河（“每個人都已經(jīng)在使用我的軟件了！”）
算法護(hù)城河（“我們比你聰明！”）
分銷護(hù)城河（“我已經(jīng)有一個銷售團(tuán)隊和比你更多的客戶！”）
數(shù)據(jù)管道護(hù)城河（“我在互聯(lián)網(wǎng)上的爬行比你還多！”）
無論如何，我們可以肯定的是，生成式 AI 會改變游戲規(guī)則。我們都在實時學(xué)習(xí)規(guī)則，將會釋放出巨大的價值，因此技術(shù)領(lǐng)域?qū)⒆兊梅浅７浅２煌Ｎ覀優(yōu)榇硕鴣恚?/p>
