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錦秋基金硅谷歸來:揭秘AI領域二十五條前沿認知與趨勢

   時間:2025-01-26 15:30 來源:ITBEAR作者:陸辰風

在2025年初,中國知名AI投資機構錦秋基金于硅谷成功舉辦了“Scale With AI”活動,匯聚了OpenAI、xAI、Anthropic、Google、meta等硅谷頂尖AI公司,以及眾多投資機構,共同探討了AI領域的最新進展與未來趨勢。

作為活動的主辦方,錦秋基金不僅積極投資北美活躍的AI基金,與全球AI市場緊密相連,還推出了Soil種子計劃,以靈活高效的決策機制,全力支持AI領域的早期創(chuàng)業(yè)者?;仡?024年,錦秋基金在AI領域頻頻出手,投資了如Aha Lab、造夢次元等多個項目。

此次硅谷之行,我們整理出了關于AI發(fā)展的二十五條重要見解,內(nèi)容涵蓋大模型、視頻模型、AI應用以及具身智能四大方面。

關于大模型,業(yè)界普遍認為,LLM的預訓練時代已基本落幕,但后訓練階段仍充滿機遇。預訓練投入有限主要源于資源約束,而后訓練的邊際效益更高。預訓練為模型打下堅實基礎,后訓練中的強化學習則讓模型具備創(chuàng)造能力。未來,模型架構或?qū)⒂瓉碜兏?,閉源與開源的差距將大幅縮小。合成數(shù)據(jù)成為訓練小模型的新途徑,但數(shù)據(jù)質(zhì)量是關鍵。硅谷的創(chuàng)新文化,如OpenAI的扁平化管理,為AI發(fā)展注入了強大動力。

在視頻模型領域,當前視頻生成技術尚處于起步階段,類似于GPT的早期版本。視頻生成面臨數(shù)據(jù)集稀缺、物理規(guī)律遵循難、生成效率低等挑戰(zhàn)。未來,隨著數(shù)據(jù)集的不斷豐富和模型架構的優(yōu)化,視頻生成技術將逐漸成熟。然而,視頻的scaling law遠未達到LLM的級別,技術路線仍有待探索。多家公司正嘗試不同的技術路徑,如基于GAN、AutoRegressive等,以應對不同場景的需求。

AI應用方面,硅谷VC傾向于認為2025年將是AI應用投資的大年。他們投資AI產(chǎn)品的標準包括:專注于一個方向,形成難以復制的競爭力;具備網(wǎng)絡效應,如獨特的洞察力、技術優(yōu)勢或壟斷資本。與美國不同,中國AI應用市場呈現(xiàn)出多樣化的特點。硅谷VC認為,AI產(chǎn)品公司是新物種,與SaaS有很大不同。它們一旦找到產(chǎn)品市場契合點,收入增長將非常迅速。硅谷VC正積極構建自己的投資策略,如Soma Capital通過建立長期友誼網(wǎng)絡來發(fā)掘投資機會。

在AI編程領域,公司可能一開始會依賴模型公司的API來取得更好的效果,但隨著客戶使用數(shù)據(jù)的積累,它們將逐漸訓練自己的小模型,以降低成本并提高效果。推理增強技術是AI編程的一個重要趨勢,盡管目前成本高昂,但它能顯著降低錯誤率。隨著語言模型的發(fā)展,這些成本預計將迅速下降。

具身智能方面,硅谷業(yè)界認為,具備人類泛化能力的機器人可能在我們這一代無法實現(xiàn)。機器人需要在物理世界中完成任務,這遠比虛擬語言生成文本復雜。具身智能的突破需要解決通用性、可靠性和可擴展性等核心問題。機器人數(shù)據(jù)閉環(huán)難以實現(xiàn),缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集和評估標準。仿真器雖然被視為解決數(shù)據(jù)閉環(huán)問題的重要工具,但仿真與真實世界之間的差距仍然顯著。未來,機器人智能需要在通用性和專用性之間找到平衡,如通過模塊化設計實現(xiàn)快速適配。

在投資方面,硅谷VC對中國創(chuàng)業(yè)者持開放態(tài)度,認為新一代中國創(chuàng)始人充滿活力,有能力打造獨特的商業(yè)模式。然而,這些創(chuàng)業(yè)者需要基于美國市場進行創(chuàng)業(yè)。中國及中國創(chuàng)業(yè)者在進行諸多新嘗試,但國際投資人對此了解有限,因此存在投資機會。

OpenAI研究員創(chuàng)辦的Leonis Capital對2025年的AI發(fā)展做出了幾個預測,包括AI編程應用的走紅、模型提供商開始控制成本、數(shù)據(jù)中心可能引發(fā)電力沖擊等。這些預測反映了AI領域未來的發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)。

總之,錦秋基金舉辦的“Scale With AI”活動為硅谷AI界提供了一個寶貴的交流平臺,讓我們對AI的未來有了更深刻的認識。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展,AI將在各個領域發(fā)揮越來越重要的作用。

 
 
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