链接: https://pan.baidu.com/s/1UQlnOKITCUcdeiTVnDTjBA?pwd=qx4n 提取码: qx4n
这份文件是关于AI创业和投资逻辑的演讲资料，主要内容包括以下几个方面： AI创业现状： - C端杀手级应用仍处于早期阶段，例如ChatGPT和Midjouney的用户增长已基本停滞。
- 用户对AI生成图像的使用频次不高，且刚需场景缺失。
- 图像生成质量的领先优势正在降低，同时定价过高也是问题之一。
- Gemini通过引入价格战，Leonardo针对游戏美术进行垂直优化，提升了质量可控性。
AI在B端企业的应用： - 生成式AI在销售营销、客户运营、产品研发和软件工程等关键职能中释放巨大价值潜力。
- 预计全球10亿白领，平均年产值4万亿美元，AIGC提高20%效率是近期就可实现的。
AI创业的挑战： - 没有良性商业模式的持续输血，单独的大模型公司很难走远。
- 缺乏专有数据和用户场景来形成数据闭环，难以形成持久的防御壁垒。
- 大厂可能只为人才进行并购，不会给出很高的溢价。
开源AI的影响： - 对开源AI的投资已超过80亿美元。
- GitHub贡献者同比增长超过148%，GenAI项目数同比增长248%。
- HuggingFace上超过40万个模型，AIGC创业者必须聚焦垂直应用，场景优先，数据为王。
AIGC在垂直应用层的创新： - 垂直应用层的创新具有很强的盈利能力。
- 垂直场景中高度容错且易于衡量绩效的任务是AIGC最容易迅速突破的案例。
- 通过数据闭环建立长期壁垒，强化垂直模型。
AI即服务（AIGC+）： - 可控的商业化质量比追求酷炫的技术更重要。
- 科研和工程化落地商业实践需要不同的技能和基因。
- 所有企业软件都需要用AIGC重做一遍。
AI在销售和客户关系管理中的应用： - AI可以自动生成销售电话记录、客户意向分组、销售会议记录等。
- AI视频面试进入L5时代，很快成为校招的主流。
AI创业的商业化落地： - 紧抓用户痛点，实现一个数量级的价值提升。
- 通过见面签单（POC）的方式快速实现商业化落地。
这份文件强调了AI创业需要聚焦于垂直应用和数据的重要性，同时也指出了AI创业面临的挑战和开源AI的影响。此外，还提到了AI在销售、客户关系管理和企业软件中的应用前景。
| 
