專家傳真－AI時代的創業價值定位

圖／freepik

隨着人工智慧（AI）產業成爲備受期待的大趨勢，AI投資、AI新創成爲當下最夯的主題。從AI投資者角度，最關心的是要掌握哪些要訣以確保投資成功；從新創業者角度，則是關心如何找到對的商業模式讓創業成功。雖然角度不同，實則有其共通性，想尋求的答案都是能在擁擠的AI賽道里找到／變成明日之星的價值。作爲旅美長期科技投資者，我試着從全世界AI產業與投資最蓬勃的美國，分享個人觀察。

所謂「科技投資」，其實就是投資趨勢，是在投資的過程中藉由不同產業的發展來發掘下一個值得投資的產業，就跟人類演變的過程一樣，產業發展就是會走的下一個趨勢，然後在這個趨勢下，尋找適合的賽道，尋找賽道中的明日之星。

■AI產業投資與創業的成功關鍵在於「價值」

科技發展至今，應該沒有人質疑AI的投資價值， 因此我們最常被問到的問題以及我們最常問自己的問題是：「基於現在以及未來即將到來的人工智慧能力，創業者們應該專注什麼？什麼會帶來價值？」

要回答這個問題，有幾個我們遵循的中心思想以及假設，我們必須認知，既有的科技巨頭以及行業領導者，的確享有巨大的算力以及數據優勢，在2022年OpenAI發佈的ChatGPT，其參數就高達1,750億，2023年 ChatGPT 4的參數已達1.76兆，大型語言模型以及生成式AI的巨大能力，是資本、算力以及數據的累積。

在這個認知下，AI產業的基本假設是，這些大型的基礎模型將會發展得越來越好。基於這些基本的原則以及假設，我們觀察商業模式的準則就簡化成一個很簡單的問題：「這家公司會因爲這些基礎模型更加強大而變得更好嗎？」

■能創造客戶共鳴差異性者，價值隨之而來

當然，這不代表除卻這些既有行業領導者，所有專注於基礎模型發展的新創公司都沒有機會跟價值。在生成式AI的領域中，有文字，有語言，有影像，有行爲，有數據分析，每個領域中只要能夠創造客戶有共鳴的差異性，自然就會有其價值。

Databricks就是一個例子，相較AWS、Google，這家公司很好的建置了一個數據分析平臺，簡化了數據的分析與處理，對於他們面對的企業客戶，他們的確減少了管理複雜數據基本設施的開銷必且更快速的產出觀察以及推斷。但是，如果創業者想要產出屬於自己的ChatGPT，這就跟我們的假設以及原則背離了。

■產品服務具商業價值並受惠基礎模型長遠發展

目前主要的LLM models（大型語言模型）包含了Claude、OpenAI、Llama，還有Mistral，都是市場中的佼佼者，他們之間的差異可能只有研究人員才能發覺，對使用者來說，其實差異不大，他們也多有不同程度的開放平臺與不同企業合作，我們認爲的價值，是站在這個一日千里的基礎模型上，去創造出對自己客戶具有商業價值的科技產品。

拿實際公司舉例，就會是類似Cresta AI這樣的公司，此公司透過與這些基礎AI模型的合作來增強他們的即時客戶互動分析，以及客服協助，可以即時的讓第一線的服務人員，掌握客戶資料的同時提供因應不同目的的應對，他們提供的服務對受衆而言具有足夠的商業價值，同時受惠於基礎模型的長遠發展。

AI產業的發展潛力吸引衆多創業者與資金投入，然而，明日之星的閃耀永遠來自於價值，而價值絕對來自於客戶。