众所周知，由生成式AI（Artificial Intelligence Generated Content，也称AIGC）和大语言模型引发的人工智能热潮正在席卷全球。其给整个科技产业带来的巨大变革，不亚于当年云计算的横空出世。来自麦肯锡的《生成式人工智能的经济潜力》报告指出，生成式AI可以被用到16个业务部门的63个场景，解决具体的业务挑战，为企业带来2.6到4.4万亿美元的价值。而作为全球云计算技术的开创者和领军者，亚马逊云科技更是预言生成式AI将会重塑千行百业。那么对于广大初创企业和创业者来说，生成式AI又为他们带来了哪些机遇？生成式AI催生三大创业机遇“未来每一个To C或者To B的应用，都可以通过生成式AI去重新构建。一方面，各行各业的应用场景都有可能由大模型带来更新升级，另一方面，生成式AI还将带来诸多全新的应用场景。这些都给初创企业带来巨大的发展机遇。”谈到生成式AI带来的机遇时，亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡如是表示。顾凡指出，生成式AI的热潮，也给初创企业和创业者带来了以下三个方面的机遇：1、基础模型：基础模型是生成式AI底层的重要平台，然而亚马逊云科技CEO Adam Selipsky曾经在多个场合强调，不会有一个生成式AI基础模型适用所有业务场景。企业既需要通用性更广的大模型，也需要在专属领域能力更深入的模型。因此对于人工智能赛道的初创企业来说，基础模型领域将会是非常不错的机遇。2、生成式AI的应用：无论是To C还是To B，内嵌生成式AI能力的应用才是王道。因此初创企业应该打造自己的“杀手锏”应用，能够为企业与行业的特定场景和领域提供服务。考虑到企业的私有数据将会在生成式AI应用中扮演重要角色，初创企业既要充分利用这些数据帮助企业构建定制模型，为行业应用提供解决方案行业应用的具体问题，又要具备妥当地保护这些私有数据安全的能力。3、对生成式AI工具链的需求：伴随着基础模型的进化，公共数据和私有数据的交替使用，包括数据的清洗、存储、处理，形成定制化的模型，再到模型的蒸馏、性能调优等，产业链上下游会需要各种工具链对其进行串接，从而爆发出对生成式AI工具链的强烈需求，这也是初创企业的机会所在。亚马逊云科技创业加速器为创业者而生为了给初创企业深度赋能，亚马逊云科技联合了深圳天使母基金、上海临港科创投、启明创投、纪源资本、五源资本、高榕资本、金沙江创投、真格基金、梅花创投、香港科技园公司在内的28家中国顶尖的创投和产业机构，共同推出了“亚马逊云科技创业加速器”。近日，亚马逊云科技首期创业加速器项目在北京顺利收官，30家入营企业分享了各自的业务进展以及在加速器中的获益和体验。据悉，首期创业加速器关注“AI赋能行业变革”话题，提供了6个模块、28门定制课程，并邀请了40多位亚马逊云科技专家、创投机构和产业技术大咖，从前沿技术赋能、创投网络资源、全球业务拓展、创新文化赋能四个方面为初创企业提供了多维支持，助力初创构建生成式AI之旅。顾凡指出，亚马逊云科技希望通过大力推动生成式AI走向普惠，让千行百业的企业都能充分发挥生成式AI的潜力。而基础模型的选择、算力成本节约、数据安全保障的能力，是初创企业在生成式AI领域创业时的普遍需求，为此亚马逊云科技也特意针对这些方面为初创企业提供了多维赋能。与此同时，亚马逊云科技还与天使投资机构真格基金共同发起了“AI超新星计划”，让生成式AI领域的创业者可以通过该计划获得云资源，以及模型选择、微调、应用落地等技术支持，从而大幅降低启动门槛，快速启动生成式AI之路。亚马逊云科技还与上海人工智能产业投资基金合作，共同发起了上海人工智能开源产业集群，让初创企业也能有机会服务大企业客户，开拓生成式AI行业应用场景的快速落地。除此以外，亚马逊云科技还助力百川智能、面壁智能、RWKV等打造了一系列生成式AI黑客松活动，帮助更多人了解这些公司的基础模型，并共同探索基础模型在医疗健康、游戏娱乐等领域的前沿应用。亚马逊云科技创业加速器的三个连接顾凡表示，在亚马逊云科技设立创业加速器的背后，有着一个深层次的想法，那就是实现三个层面的连接：1、与亚马逊云科技的连接：俗话说“好钢要用在刀刃上”，亚马逊云科技希望通过创业加速器，用技术帮助初创企业选对工具，让企业将有限的人力和资金投入到自身的业务模式以及业务应用上，并把这些初创企业真正纳入到亚马逊云科技的生态合作伙伴中，帮助其渡过创业的早期和中期阶段，真正赢得一些头部的企业级客户。2、与大企业和创投及产业机构的连接：对于传统行业来说，要想真正自己生出数字化的能力，需要耗费大量的时间，大型企业更是如此。而如果将初创企业的既有能力与大企业的场景相结合，则可以显著加快这一进程，同时还能够加速产业的数字化。3、初创企业之间的连接：正如Adam Selipsky所说，没有一个生成式AI基础模型能适用所有业务场景。同样也没有一家企业能够单凭一个解决方案或产品，就能让客户的生成式AI应用的解决方案完全落地。因此亚马逊云科技希望通过初创企业之间的连接，能够形成优势互补，共同开发满足客户不同需求的解决方案。生成式AI是一场刚刚开始的马拉松针对广大企业对生成式AI与大语言模型的旺盛需求，亚马逊云科技推出了云托管服务Amazon Bedrock，让出海用户可以通过API访问从文本到图像，包括AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon Titan等在内的一系列强大基础模型。通过Amazon Bedrock，出海初创企业可以直接为大企业构建定制化模型，并且确保企业的私有数据不会被用于训练底层大模型，也不会离开企业在亚马逊云科技上的虚拟私有网络（VPC），充分保障了企业私有数据的安全。对于出海企业来说，安全合规的重要性毋庸置疑。而亚马逊云科技在安全合规领域近20年的经验，覆盖全球245个国家和地区的基础设施，以及超过300个安全合规服务和功能，都能够在安全合规方面为初创企业提供极佳支撑。如今，游戏初创企业正在通过Amazon Bedrock开发海外业务的用户聊天内容审核工具，探索收集、分析用户反馈数据，不断改进用户游戏体验；出海电商初创企业正在通过Amazon Bedrock探索广告营销文案生成，缩短广告制作时间，并快速优化广告；潞晨科技基于亚马逊云科技推出了面向海外业务的开源AI大模型解决方案Colossal-AI，在帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署大模型的同时，还实现了大模型应用的降本增效。“大模型是决定了能力的天花板，但是真正要解决业务方面生成式AI应用的路还非常长。而且对行业客户来说，它们主要关心的是自身业务的问题，大模型也只是一种技术和能力。它们所期待的是生成式AI技术能真正帮助降本增效、带来价值，但是这需要很多企业深入其中，把差距感填补上。”顾凡表示，“生成式AI的发展就像一场马拉松比赛，现在比赛才刚刚开始。对于初创企业而言，这也是一个全新的时代。”
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AI领域，我觉得分为两个方向：一类，本身做平台级的应用，做芯片或者是基于芯片做后面的一些算法或者是系统。二类是纵向的，能够在具体一个领域当中找到具体落地的场景，或者是能够在某一个方向深入发展的研究，虽然有人说人工智能领域里一定不能是泛泛的语音识别或者是图像处理，但我却认为，人工之鞥呢的发展始终绕不开数据，那我们为何不在数据这个方向努力，做数据处理，做数据审核，做数据工具平台，做数据的服务商昨天才有看到IDC的数据消息，说到2022年，人工智能市场价值将达4500亿美元，2021年我国人工智能数据采集、标注服务市场规模为30亿元左右。未来几年将保持快速增长，增速维持在20%以上，预计2025年市场规模将达到123.4亿元。IDC研究显示，在AI数据采集和标注服务市场，百度市场份额第一，其它厂商还有海天瑞声、云测、Appen、龙猫数据、数据堂、标贝数据等，但是呢对于许多的AI企业来讲他们觉得数据标注产业仍旧是一个劳动力密集的产业，因此呢这对于普通人来讲是一个很好地机遇，但同时呢在数据标注创业过程中肯定也会遇到各种各样的挑战和困难，所以如果你是新手入行或者是之前是做传统企业想要转型的，建议一定是要找一个可靠的甲方来建立一个长期的合作关系，他们有资源有经验还有已经探索果的运营模式，你呢刚好也有人有场地，有想法做这个，说不定你们就可以一拍即可的合作共赢呢}

1、从整个发展来看我们可以分为三类：一类是底层的基础构架；二是通用场景应用；三是专用应用。底层基础构架比如BAT、华为这些公司会利用自身服务器的优势，数据的优势，为各类创业公司或者传统的公司提供基础资源的同时，他会把自身的优势转化为通用和专业领域的一些研究，让自己形成闭环。这个是初创的公司比较难去touch的在基础的构建上面。2、还有一种我们在看在计算机视觉、语音视别这一类通用场景的应用方面，像FACE++,商汤，包括我们投的山世光老师的中科时拓这些都是用来提供某一类的通用场景的一些应用。但这一块从我现在看来，我们的初创企业没有特别的技术上的突破和优势的话，在这方面的机会也不会太多，因为已经不少明星的创业者已经拿到钱。3、专用应用领域里面目前看来是我们初创公司机会最多的一个领域，一定要想好如何把技术和应用相结合，完善应用场景。另外提一点，在基础算法这一方面，虽然我们看到的很多的基础算法都是二三十年前甚至是六十年前人工智能刚刚被提出这个概念的时候就已经有了一定基础。但最近大家也知道我们中国人在算法这个领域其实是非常强的，大家有志于算法研究的我觉得也可以进行一些研究。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html4.大数据人工智能领域，如何从菜鸟晋级为大神http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
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