混沌 AI 大会（7月8日）

混沌 AI 大会（7月8日） 第二天点这里：混沌 AI 大会（7月9日） 混沌 AI 大会（7月9日） 张颖（经纬创投） 具体内容可以看公众号文章，这里做几个核心观点摘要： 公众号文章 • 1.对AI发展的态度，不FOMO，也不JOMO • 2.可能成功的AI公司，都应该打造自身的数据飞轮 ◦ 对AI产业链的一个经典划分，是基础设施层、模型层、中间层和应用层，应用场景的横向划分可以主要分为ToC和ToB。在当下，我们认为未来真正能出现一家AI新公司，去挑战现有巨头，还得是敢于从ToC场景里寻求突破的，因为C端能带来的数据飞轮效应，可能是在AI早期决胜的关键； ◦ 对AI产业链的一个经典划分，是基础设施层、模型层、中间层和应用层，应用场景的横向划分可以主要分为ToC和ToB。在当下，我们认为未来真正能出现一家AI新公司，去挑战现有巨头，还得是敢于从ToC场景里寻求突破的，因为C端能带来的数据飞轮效应，可能是在AI早期决胜的关键； • 3.有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在 ◦ 前Google创始人Eric Schmidt有一个观点，他认为未来会是多个垂直模型或者多个垂直助理，包括各种高价值、专业化的AI系统。这是因为很多高价值、特定领域的工作流程，特别且必须依赖于丰富的专有数据集。 ◦ AI时代可能会颠覆SaaS时代的很多想法。我们在当下会去看一个AI应用有多少是GPT等大模型的能力，有多少是自己的能力。如果壁垒太低，很多产品可能活不过GPT的一次迭代升级。 ◦ 前Google创始人Eric Schmidt有一个观点，他认为未来会是多个垂直模型或者多个垂直助理，包括各种高价值、专业化的AI系统。这是因为很多高价值、特定领域的工作流程，特别且必须依赖于丰富的专有数据集。 ◦ AI时代可能会颠覆SaaS时代的很多想法。我们在当下会去看一个AI应用有多少是GPT等大模型的能力，有多少是自己的能力。如果壁垒太低，很多产品可能活不过GPT的一次迭代升级。 • 4.大模型产品的两个方向：个性化&场景化 ◦ 个性化：给它装上“记忆”，令AI可以真正成为人类的工作助理或是陪伴者 ◦ 场景化：给它装上“手”和“眼睛” ◦ 个性化：给它装上“记忆”，令AI可以真正成为人类的工作助理或是陪伴者 ◦ 场景化：给它装上“手”和“眼睛” • 实践尝试的意义永远大于坐而论道 ◦ 通过拥抱AI而获得实际的数据增长：Notion和Character.AI ◦ 专业化、垂直模型的先行场景：DoNotPay和法律应用 ◦ 虽然很小，但意义重大的例子：医疗领域的应用 ◦ 通过拥抱AI而获得实际的数据增长：Notion和Character.AI ◦ 专业化、垂直模型的先行场景：DoNotPay和法律应用 ◦ 虽然很小，但意义重大的例子：医疗领域的应用 • 关于AI创业的几点建议 ◦ AI的学习和应用，大家一定注意，用起来、有效迭代大于一切 ◦ 大家可以尝试形成正确的底层工作逻辑，或者设计正确的AI改变工作生活的流程，按节奏确定目标和复盘 ◦ AI浪潮在这个阶段，一定是技术驱动为先和定义产品为重的 ◦ AI创业，不但要能用好市面上的AI工具，更要从AI效率、变革的角度，去组织公司架构 ◦ 如果你是在做ToC产品，那数据飞轮带来的正反馈效应非常重要 ◦ 在当下AI相关如此火的状态，也对创始人提出了更高、更全面的要求 ◦ AI创业一定要把握好融资节奏 ◦ AI的学习和应用，大家一定注意，用起来、有效迭代大于一切 ◦ 大家可以尝试形成正确的底层工作逻辑，或者设计正确的AI改变工作生活的流程，按节奏确定目标和复盘 ◦ AI浪潮在这个阶段，一定是技术驱动为先和定义产品为重的 ◦ AI创业，不但要能用好市面上的AI工具，更要从AI效率、变革的角度，去组织公司架构 ◦ 如果你是在做ToC产品，那数据飞轮带来的正反馈效应非常重要 ◦ 在当下AI相关如此火的状态，也对创始人提出了更高、更全面的要求 ◦ AI创业一定要把握好融资节奏 李志飞（出门问问） 演讲PPT： 阮良（网易副总裁）