Después de que Open AI lanzara el modelo grande GPT en 2022, hubo un auge en el emprendimiento de IA, pero la inversión se enfrió. Este artículo analiza las razones detrás de este fenómeno y presenta las sugerencias correspondientes. Un gran número de nuevas empresas de IA han inundado el mercado, pero la mayoría de ellas tienen procesos de comercialización lentos y son difíciles de atraer inversiones. Al mismo tiempo, los inversores se muestran cautelosos a la hora de afrontar el enorme número de proyectos de IA, y muy pocos proyectos han recibido realmente inversión. Además, la grave escasez de talentos básicos en el campo de la IA también se ha convertido en un factor importante que restringe la implementación de proyectos.
El artículo se centra en:
Después del lanzamiento del gran modelo GPT de Open AI en noviembre de 2022, la moda empresarial de IA siguió aumentando, pero los datos muestran que la escala de inversión y financiación en el campo de la IA está disminuyendo. La razón es que, por un lado, hay una gran cantidad de equipos empresariales de IA, pero el proceso de comercialización es lento y es difícil obtener el reconocimiento de los inversores. Por otro lado, los inversores reciben una gran cantidad de planes de negocios de conceptos de IA pero pocos; Se lanzan proyectos reales y hay una grave escasez de talentos centrales en el campo de la IA, todo lo cual restringe la implementación del proyecto. El artículo sugiere que los inversores deberían seleccionar cuidadosamente equipos de IA con validación de mercado y aumentar los esfuerzos en la formación de talentos.
En resumen, aunque el auge de la inversión en el campo de la IA continúa, enfrenta desafíos como la lenta comercialización, la escasez de talento y la cautela de los inversores. En el futuro, el desarrollo de la industria de la IA deberá prestar más atención a las aplicaciones prácticas y la formación de talentos para lograr un desarrollo sostenible. Los inversores deben ser más racionales, elegir proyectos que sean competitivos en el mercado y evitar seguir ciegamente la tendencia.