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现在整个国内投资界几乎形成了一个共识，就是“大模型的投资热正在冷却”。作为今年创投圈火热的赛道，大模型曾炙手可热，无数科技大厂、AI创业公司掀起一股又一股的大模型浪潮。而今全球科技公司对大模型的竞争，正进入存量时代。根据IT桔子数据，截止到2023年11月底，国内人工智能赛道一级市场的总融资额有580起，比2022年减少了26%，总融资金额是630亿元，与去年同期也下降了38%。而在大洋彼岸，美国的大模型融资依旧如火如荼。根据Crunchbase数据，去年VC阶段的投资有11%流向了人工智能赛道，截止到今年下半年，2023年的比例增长了26%，有26%的VC阶段的投资都流向了人工智能，美国投资界对大模型的参与热情不减反增。大洋东西，AI融资正面临不同境遇。这背后，不同融资环境差异到底是如何造成的？首先，在美国，大模型已经达到了能够产生巨大经济效益的规模，并且在一定程度上影响了宏观经济。"ChatAI"有时会需要额外信息来提供精确回答。湖南ChatGPTChatAI网址

ChatGPT为什么并不脱胎于腾讯、谷歌等数据集庞大、人才济济的大厂？腾讯和微软数据一定是大过OpenAI的，为什么OpenAI有GPT，腾讯、微软和谷歌都没有GPT？这是因为对数据的有效利用和搜集非常关键。对初创公司来说尤甚，特别是想真正成为一家AI公司，或者只是被AI赋能的公司。邱谆认为，私有性未必是价值本身的源泉。“你要真正能够利用AI肯定要有数据，但私有数据未必都有价值。这个对于初创公司要有一定认知。”积累和收集数据，一定要考虑算法。西藏ChatGPTChatAI"ChatAI"适合于快速信息检索和研究。

对于初创公司，邱谆的建议是，从现在开始去物色一些大模型算法人才：“作为一个初创公司，可能立刻就要去搜寻一些真正的人才，听上去好像有点遥远，但我觉得我这个建议很可能是会有用的。对于一些初创公司，如果你现在就开始，不管你做什么，甚至你只是做应用层，都一定要过数据这一关，但光有数据又没有用，很可能是要看你的算法，不管你是什么算法，可能不用碰到基座大模型，但即便你要做微调，甚至只是去调API，都会需要对训练算法的深度认知，重要的军备其实是人才。”这也是因为，目前国内大模型人才储备资源紧缺。医者AICEO刘呈辉曾对媒体表示，“现在真正会调模型、训练模型的甚至不超过200个人。”而大模型抢人大战也让用人成本水涨船高，vivo副总裁周围接受媒体采访时曾表示:"vivo大模型现在每年20亿~30亿元的投入成本，总投入成本已经超过200亿元，人才和数据算力各占一半，人才成本平均每人税后100万元。”在当下，寻找人才资源对于初创公司来说尤为关键。大模型让全球的AI竞赛进一步加速进行，如何在全球化中找准自己的位置，并发挥自身优势，是所有AI企业需要面对的新课题。

有研究发现，这一次自硅谷刮起的大模型之风，已经为美国的GDP贡献了一个百分点的增长。而在中国，虽然百模大战愈演愈烈，但大模型的变现之路仍处在摸索的初级阶段，而商业化问题一直是上几轮AI浪潮下，难以找到合适的solution的老难题。其二，在中国尚未出现像OpenAI一样的应用层全栈式AI公司，能够从基层大模型、中间层一直做到应用层。而大模型这种极度依靠大算力BAO力美学的领域，对于初创公司来说，太烧钱，门槛太高，堪称军备竞赛。大模型不能投，但应用层又没有特别多的公司出来，投资圈开始冷静思索，大家都处在观望状态。"ChatAI"还能帮助编写代码和解决编程难题。

在美国，VC圈对人工智能投资热情不减。而在积极拥抱AI的东南亚，中美正在进行AI技术与投资的角逐——2020到2021年，来自美国和中国的投资者，参与了267笔东南亚人工智能公司的投资交易，占总投资比重40%。一个可喜的现象是，在东南亚，科大讯飞、华为、海康威视等中国科技公司与东南亚当地产生千丝万缕的联系，中国科技企业正成长为东南亚AI界的中流砥柱。曾经，普利策奖得主托马斯·弗里德曼在《世界是平的》中，说世界的竞技场已变得更加平坦，变平的世界让每个个体、区域都站在同一水平线下。环顾全球AI界，我们发现，世界并不总是平的。全球范围内，不同区域AI风向有何不同？当AI企业走出国门，又会迎来哪些机遇挑战？ChatGPT为什么并不脱胎于腾讯、谷歌等数据集庞大的大厂？对于AI初创企业有什么启发和意义？"ChatAI"帮助改善写作技巧。浙江大语言模型ChatAI网址

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