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Lightspeed Venture Partners近期发布了《AI Enterprise Market Map: Cutting through the hype》报告，主要探讨了人工智能（AI）在企业市场的现状和未来发展。
主要观点：
Lightspeed表示，人工智能市场至少有 200 多家初创公司，大致分为三个层次：基础模型、支持平台和应用程序。
基础模型是生成式AI应用的基础，不同开闭源的LLM基础模型及图像、音视频、代码等专有模型百花齐放，然而小语言模型（SLM）也开始崛起，展现其低成本和高精度能力；支持平台层通过中间件实现数据标注、训练、安全性及可解释性增强，帮助企业合规开发AI应用；应用层ToB、ToC类应用打通了基础模型与最终用户间的最后一公里，端到端的AI工作流将颠覆整个产业。
虽然人工智能的潜力明显，但其炒作也日益增多。目前AI仍处于早期发展阶段，模型是否能够为企业客户提供可衡量的价值仍待观察，还需解决准确性、可靠性和一致性等一系列问题。目前可得出以下结论：
1、 知识检索将提高企业员工生产力，生成式AI彻底唤醒企业沉睡的非结构化数据；
2、 厌恶科技的行业将开始采用人工智能；
3、 垂类应用的短期价值显现，但真正的长期效益在于系统集成和复合型AI；
4、 初创企业目前处于领先地位，但老牌企业也正在重塑；
5、 颠覆才刚刚开始，最好的想法尚未出现。
图片来源：Lightspeed
特定领域的应用程序为企业人工智能提供了最大的投资回报率。
技术应用本身具有周期性，而没有哪项技术比人工智能经历了更多的起伏周期。在经历了多个漫长的人工智能寒冬之后，这项技术现在正迎来一个火热的夏天，而且丝毫没有降温的迹象。
围绕这项技术的几乎所有热度都可以追溯到生成式人工智能的兴起——更具体地说，追溯到 2022 年 11 月 OpenAI 的 ChatGPT 3 在 18 个月前的首次亮相。从那时起，生成式人工智能就开始进入大众眼帘，为我们带来了许多新名词，包括提示词工程师、深度伪造和AI女友。现在，甚至连我们的祖父母辈都听说过 ChatGPT。
虽然这个“一夜成名”的公司实际上已经酝酿多年，但它的突然出现还是给世界上一些最大的科技公司带来了冲击。
从那时起，亚马逊、谷歌和 Meta 等公司就开始竞相追赶，并取得了不同程度的成功，也有一些显著的失误。
GenAI 的出现也为整个初创企业生态系统打开了大门，从大语言模型（LLM）到基础设施平台，以及不断扩大的消费者、企业和特定行业应用。
简而言之，人工智能产业正在迅速发展。今天占据头条的一些公司几年后可能就不复存在了。同样，在塑造这一新兴产业中发挥重要作用的初创公司可能还不存在。我们在这里的目的是简要介绍人工智能市场的现状、我们预计将塑造其未来的因素，以及我们认为市场的长期走向。
第一部分：拥挤嘈杂的人工智能市场
如今，人工智能市场上至少有 200 多家初创公司在争夺人们的注意力，它们分布在二十多个类别中。不过，它们大致可分为三层：基础模型层、平台层和应用层。
图片来源：Lightspeed
1. 基础模型层。这些是人工智能应用的基本构件。基础模型使对话式聊天机器人能够解析书面或口头提示，并产生文本、图像、音频、视频甚至代码等输出。
在过去的 18 个月里，基础模型的数量呈爆炸式增长，从 OpenAI 的 GPT4、Google Gemini 和 Anthropic 的 Claude 等专有 LLM，到 Mistral、Falcon 和 Llama 等开源模型，不一而足。还有一些模型经过训练，可以生成特定类型的输出，如图像（Midjourney、Stability.ai）、音乐和音频（Suno、Udio）、视频（Pika Labs、Sora）和代码（Codex、Github Copilot）。
值得注意的是，在过去一年中，我们看到了小语言模型（SLM）的兴起。这些模型在狭窄领域的表现几乎与大型模型相当，但成本更低，碳足迹更小。SLM 也是在较小、高度精选的数据集上进行训练的，因此不易出现幻觉和版权问题等问题，而且更适合有针对性的使用案例。
早在今年3月，国内企业星环科技就在英特尔商用客户端AIPC产品发布会上发布了其搭载本地无涯大模型的“无涯·问知”AIPC版，开启了国内大模型的个人应用时代。
2. 平台启用层。这一层由各种中间件平台组成，它们执行着重要的任务，尽管这些任务并不那么引人注目。从自动标注海量训练数据集到增强机器学习的安全性和可解释性，这些平台在人工智能生态系统的成功中往往扮演着默默无闻但却至关重要的角色。它们还有助于解决整个行业的 GPU 短缺问题，使企业能够以合规、隐私优先的方式开发自己的 LLM。
3. 应用层。绝大多数人工智能初创企业都在这一层运作，专注于基础模型与最终用户之间的 “最后一英里”。这些应用可进一步细分为消费者、企业和特定行业类别。
虽然面向消费者的应用往往会成为焦点，但我们相信企业应用将成为可扩展和持久的人工智能市场的支柱。虽然我们预计更多有限的垂直工具将率先获得更多关注，但端到端的工作流程自动化最终将通过从根本上颠覆整个软件类别，在几乎所有领域释放出数万亿美元的价值。
图片来源：Lightspeed
第二部分：我们对企业人工智能的看法
虽然我们认识到人工智能的巨大潜力，但也承认其炒作之风愈演愈烈。但人工智能产业仍处于早期阶段，让这些模型为企业客户带来可衡量的价值是一项正在进行的工作。在有关准确性、可靠性和一致性的问题得到解决之前，人工智能平台被企业广泛接受的障碍依然存在。
当今的企业人工智能市场充满变数，每天都在发生变化，有时甚至每小时都在变化，这意味着人们对未来的“预期”存在一定程度的模糊性。不过，从目前的情况来看，我们还是可以得出一些可靠的结论：
1. 知识检索将提高企业员工生产力，生成式AI彻底唤醒企业沉睡的非结构化数据
虽然人们一直在猜测人工智能有可能消除成千上万知识工作者的工作岗位，但生成式人工智能将给企业带来的最大好处是增强其现有的劳动力，而不是将其自动化。最近的研究预测，大约十分之八的美国工人将有百分之十的工作被人工智能取代[1]，而其余的人则可能看到至少一半的现有任务被自动化。
目前，绝大多数企业的基本用例仍然是提供便捷的信息访问。80%到90%的企业数据都是非结构化或半结构化的[2]，如电子邮件、聊天记录、视频、网页等。LLM 擅长分析这些数据，并使其易于访问。
能够安全访问企业数据的对话式工作助手将提高工程师、销售人员、营销团队、法律部门和后台人员的工作效率。未来五年，使用人工智能可为专业人士每周节省多达12个小时的时间[3]。到 2030 年，这项技术可为全球经济贡献超过 15 万亿美元[4]，其中几乎全部来自生产力的提高。
因此，在可预见的未来，人机协作和直观的用户界面将成为企业追求的模式，而在特定领域提供垂直细分能力的解决方案将最先被采用。
2. 技术厌恶型行业也将开始采用人工智能
Abridge和Ambience（健康）、Harvey和EvenUp（法律）、Inceptive和Cradle（生物技术）、Avalara和Anaplan（金融）等垂直应用程序以及其他平台都是人工智能能够解决特定行业问题的有力例证。
随着我们对 LLM 的优势和局限性以及它们最适合的用例类型有了更深入的了解，我们将开始看到更多针对特定领域的应用出现并主导企业的发展。特别是，我们希望看到生成式人工智能渗透到制造业、建筑业和制药业等传统上对软件有抵触情绪的行业——我们认为，这些行业代表着一些让人着迷的投资机会。
3. 垂类应用的短期价值显现，但真正的长期效益在于系统集成和复合型AI
当技术在划定清晰边界的狭义空间内运行时，其功能最为强大。精调的模型与高质量语料能够提供可衡量的投资回报，同时能够避免LLM的大多数缺陷。
但目前，大多数企业都是在独立应用中部署人工智能。因此，人们往往过于关注个体性能。当这些应用集成在一起并作为一个有凝聚力的系统工作时，更有趣的功能就会出现。我们相信，当企业转向复合人工智能，将不同的模型结合到更广泛的人工智能架构中时，最大的转型就会发生。
4. 初创企业目前处于领先地位，但老牌企业也正在重塑
当前的人工智能初创企业格局充满了噪音，这主要是因为许多新创企业几乎没有独特的创新。进入当前人工智能领域的门槛仍然很低，这一点已经开始显现。许多早期应用并不包含大量原创知识产权；由于无法获得专有数据或深厚的领域经验，这些企业无异于在流沙地基上建造大楼。
老牌软件巨头将自己重新塑造成人工智能公司，使这种情况变得更加复杂；然而，这些公司中的许多只是将人工智能功能添加到现有产品中，并没有实质性的整合或愿景。
好消息是，很多真正有思想、有产品意识的人还没有对这些问题进行第一次真正的尝试。
与云计算热潮一样，我们相信最有前途的初创公司，无论是现在还是将来，都会将拥有深厚领域专业知识的创始人与打造基因人工智能解决方案的工程师结合起来。特别是，我们预计强大的产品思维和以用户为中心的理念将把真正的创新者与跟风者区分开来。
5. 颠覆才刚刚开始，最好的创意尚未出现。
大多数组织仍处于试验阶段——摸着石头过河，但并未全速前进。
许多组织仍在努力解决一些基本问题，如：我们是否拥有正确的数据？我们是否有合适的数据来使这项技术发挥作用？是否有足够的防护措施来避免潜在的版权侵权、数据泄露、缺乏透明度或潜在偏见等问题？我们该如何重新定义工作，让我们的员工与这项新技术合作而不发生冲突？当这些底层模型达到 AGI 时，会对这些应用产生什么影响？
这是人工智能市场令人兴奋的时刻，但仍处于早期阶段。
来源：
Lightspeed Venture Partners《AI Enterprise Market Map: Cutting through the hype》
Lightspeed Venture Partners是一家多阶段风险投资公司，致力于加速企业和消费者领域的颠覆性创新和趋势。在过去的二十年中，Lightspeed团队支持了数百名企业家，并帮助在全球建立了350多家公司，包括Snap，Nest，Nutanix，AppDynamics，MuleSoft，OYO，Guardant，StitchFix和GrubHub。Lightspeed目前在全球Lightspeed平台上管理79亿美元的资金，在硅谷，以色列，印度和中国设有投资专家和顾问。
参考文献：
[1] https://arxiv.org/pdf/2303.10130 《GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models》
[2] https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data
[3] https://www.thomsonreuters.com/en/press-releases/2024/july/ai-set-to-save-professionals-12-hours-per-week-by-2029.html
[4] https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html
