投资大模型逻辑为何可能失败？

OpenAI

大模型本身不会失败，不过投资大模型的原有逻辑却有失败可能。当前，投资大模型的逻辑为：哪家大模型像OpenAI，哪家融资就多；哪家产品接近ChatGPT，哪家融资就多。这种逻辑源于对大模型的错误理解。大模型的产生不是模仿，并非越像某个模型就越好，它需要新的思路，要在大与像上突破。当前的大模型，参数量达百亿、千亿乃至万亿级。不过参数量仅是衡量大模型的一个维度，无法代表其性能。未来的大模型除参数量外，也需考量模型结构、算法、训练数据等因素。

未来的大模型要在像这一维度有所突破，从而理解和生成更复杂、更具意义的内容。大模型技术持续发展，投资大模型的逻辑或许很快就会调整。未来，大模型投资重点将集中于以下几个方面：

上图呈现了破坏性创新这一概念。破坏性创新即一种新技术或新业务模式，它以非传统方式满足原有市场需求，快速取代传统产品或服务，进而颠覆原有的市场格局。图中的纵轴代表性能，横轴代表时间。传统创新模型下，技术进步使产品或服务性能持续提升，进而满足消费者需求。而破坏性创新模型有所不同，新技术或新业务模式常从低端市场切入，以低成本、低性能的产品或服务满足部分消费者需求。随着技术发展，其性能逐渐提高，最终会取代传统的产品或服务。这一特征与大模型爆发行情相契合。图中的曲线体现了传统创新与破坏性创新的差异。传统创新曲线向上，意味着产品或服务性能持续提升。破坏性创新曲线先下后上，表明新技术或新业务模式从低端市场起步，逐步提升性能，最终取代传统的产品或服务。示例，除LLMs外，历史上还有这些具破坏性创新的产品：破坏性创新能颠覆市场格局并创造新机会，所以创业要知晓其概念，这样才能在竞争里保持领先地位。

ChatGPT

技术进步下，破坏性创新的产品或服务性能渐升，最终会将传统产品或服务取而代之。如下书籍是主要的应用场景参考。当前，大模型与LLMs相关应用在TO B和TO P（比普通个体规模更大的个体）应用里，付费能力与意愿都比移动互联网时代高不少。此外，TO C的超级/强应用将从TO P产品中产生。

大模型投资在人工智能领域很热门，不过投资者得留意，其投资逻辑正处于变化之中。愿这篇文章能给你带来帮助。

大模型、人工智能的投资逻辑。