人工智慧投資未來有哪些關注要點？｜專家論點【Howie Su】

作者：Howie Su（產業分析師）

一、Madrona

Madrona認為 2024 年將發布更多開源模型，而大型科技公司成為主要貢獻者之一，這方面的一些例子包括 Tesla、Uber 和 Lyft（歷史上都是開源專案的重要貢獻者），甚至是 Snowflake 等公司，另外，大型業者也可能讓這些語言模型分拆出另一家企業，能夠在運作彈性與募資上更為靈活。

二、Anzu Partners

OpenAI、Mistral、Google和其他提供開源模型的公司之間在生成式人工智慧定價方面激烈競爭，大多數使用現有的硬體基礎設施都遭受損失（以每個代幣的輸入/輸出成本來證明），並希望透過數量來彌補，生成式人工智慧公司的當務之急是明確的：找到獲利和可擴展性的途徑，基於這種需求，公司相信創投資金將用於協助業者開發高效的模型、利用新的人工智慧計算硬體以及提供增值服務，例如針對特定產業的模型微調與遵守合規性等。

三、Bain Capital Ventures

GPU 短缺持續破壞新創企業生態系統，使新公司難以將其產品推向市場。有兩種方法可以解決這個問題；要麼出現新的運算選項，打破 Nvidia 對人工智慧的壟斷，要麼出現新的模型/架構，以更有效地利用運算資源。我預計將有大量資金投入到以線性而非二次方時間運行的新穎模型架構上，例如Cartesia AI 的Mamba，此外還有基於擴散模型和液體神經網路建立的平台，作為更快、更便宜、性能更高的大型語言模型替代方案 。

四、General Catalyst

雖然許多機構認為2024年GPU將短缺，GPU 短缺並不一定像每個人想像的那樣嚴重或確定，更大的問題是現有基礎設施的利用率不足，General Catalyst相信這種情況將在 2024 年持續存在，同時供應鏈仍受到外部環境影響，修復人工智慧的底層軟體將是解決虛幻的 GPU「短缺」和更多實際利用率問題的關鍵。在那之前，唯一的短期解決方案就是更多的計算，公司預期GPU 的限制將在2024 年持續存在，世界各地的NVIDIA 都會經歷持續的積壓，而競爭對手（即AMD 和英特爾）由於需求端的降低，將各自獲得1-2% 的GPU市場占有率。

當然，在GPU短缺議題上也有其他看法，例如創投業者Decibel VC就認為NVIDIA和其他公司將擴大規模以滿足預測的需求，而微軟、Google、亞馬遜、Facebook 和許多主權國家仍將是大買家，使用者將從雲端提供者那裡租用它們，但會有大量的可租賃容量可供使用，使得大者恆大更加嚴重。

五、Anzu Partners

「邊緣到雲端」或「混合人工智慧」整合了雲端和邊緣設備（例如智慧型手機、筆記型電腦、車輛和物聯網設備），可在效能、個人化、隱私和安全方面帶來優勢。此外，隨著生成式人工智慧模型的縮小和設備上功能的提高，這種方法將變得越來越可行，對於擴展人工智慧以滿足全球企業和消費者的長期需求也至關重要。

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