投资底层模型还是投资应用，过去一直是大模型投资的经典争论。大模型出来已经两年了，现在这些应用发展的到底怎么样？

在寻找大模型的落地场景的时候，以埃森哲为代表的咨询公司成为了AI“卖水人”，成为在这轮生成式AI浪潮中最赚钱的公司之一。根据埃森哲2024财年的财报，由生成式AI带来的新增订单金额已达30亿美元。在国内，字节、阿里和智谱等基座大模型供应商也扮演了类似的角色。

本期《硅谷101》我们邀请了大模型领域的投资人和创业者，探讨大模型应用落地的挑战，以及尝试从“人工智能”的定义出发，聊聊投资人眼里应用类公司的核心竞争力。

【主播】

泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

邱谆 (Jonathan Qiu)，华映资本海外合伙人

翟琦 (Keith Zhai)，AgentQL联合创始人

【你将听到】

大模型应用之困

05:09 创业者心态：范式革命到来时不需要思考要做什么，只需要开始做

08:45 投资人心态：纯应用没有护城河，需要垂直整合底层模型

11:29 创业公司商业化掣肘：有没有私有化的数据？

14:32 缺失的中间层：大模型时代的操作系统尚未出现

17:40 模糊的边界：回答问题的是底层大模型，还是上层的应用？

18:33 Notebook LM和Perplexity：短期靠产品力，长期靠数据和底层模型

24:10 “所有应用公司最后都会去拼自己的模型”

26:25 市场上的两类公司：赚钱的公司与投资人眼中的好公司

28:25 重新理解人工智能与三个关键人物：Alex Krizhevsky，李飞飞，吴恩达

35:49 获取数据是互联网领域的脏活儿

45:33 创业公司如何跟OpenAI拼底座训练：聚焦在垂类

49:12 Devon的教训：“见光死”应用遍地都是

50:46 大语言模型的另一个幻觉：误把生产工具当成了生产力本身

52:29 多模态产品的护城河：不依赖通用的底座模型

“埃森哲们”的挣钱之道

54:51 美国公司的AI应用：吆喝大，落地少，有事先找咨询

57:05 基础建设不完善让埃森哲吃到大量AI红利

01:02:13 “埃森哲杀不死埃森哲”：脑力密集型公司很难转型成功为中间层

01:04:17 如果某个基层建设环节能实现交钥匙工程，整个生态就会被打开

01:14:14 做基础模型的公司也会抢埃森哲的生意

01:17:12 RAG和微调的数据悖论：数据越多反而越难算出答案？

*数据说明：

56:06 此处嘉宾提到的“埃森哲营收”应为“由生成式AI带来的新增订单金额”，具体数据请参考埃森哲财报

【监制】

杜秀

【后期】

AMEI

【BGM】

Cold and Blue - Roy Edwin Williams

Looking for Sisters - Daniel Fridell

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Special Guests: Keith Zhai and 邱谆.