بعد أكثر من 200 يوم من غليان AIGC ، توصل المستثمرون إلى ثلاثة إجماع رئيسي

المصدر: أول صوت جديد

مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة Unbounded AI

في 19 يوليو ، أطلقت شركة Meta ، الشركة الأم لـ Facebook ، نموذج Llama 2 الكبير ، والذي سيتم استخدامه مجانًا للأغراض البحثية والتجارية ، ويُعرف بأنه أقوى مصدر مفتوح بديل لـ GPT-4. سيؤدي هذا إلى تغيير الموقف الذي تم تطوير العديد من النماذج الكبيرة حول العالم بناءً على اللاما ، ولكنها محدودة بحقيقة أنه لا يمكن استخدامها للاستخدام التجاري المجاني.

حدثت تغييرات جديدة في هيكل سوق الذكاء الاصطناعي ، وتم إغلاق بؤرة دائرة رأس المال الاستثماري مرة أخرى. عندما يناقش الناس أن تفرد الذكاء الاصطناعي البشري يقترب وأن عصر AIGC قادم ، فإن الأمور تتغير ببطء مع تقدم AIGC بشكل كبير.

بادئ ذي بدء ، من حيث المدة التي يمكن أن تستمر فيها شعبية AIGC ، انقسمت دائرة الاستثمار تدريجيًا. قال بعض الناس إن الاستثمار يسعى إلى العودة واليقين ، في حين أن سيولة النموذج الكبير للأغراض العامة لا تزال غير واضحة. تهدأ السوق ، لذا عليك توخي الحذر عند الشراء.

يتبنى بعض الناس وجهة نظر معاكسة ، معتقدين أن تطوير AIGC قد بدأ للتو ، وسيصبح أكثر شعبية في العام المقبل. اليوم AIGC هو فقط في مجال النص ، والنموذج الكبير متعدد الوسائط لم يظهر بعد. بحلول نهاية هذا العام ، قد تحفز بعض الاختراقات في الصور بواسطة Open AI خيال الجميع.

ليس فقط الموقف هو ما يميز ، ولكن أيضًا البيانات غير المبالية التي يمكن أن تتناسب مع الاهتمام الكبير بالسوق. وفقًا للبيانات ذات الصلة ، من بداية هذا العام حتى مايو ، انخفض معدل نمو زيارات ChatGPT من 131.6٪ إلى 2.8٪. من منظور الإجراءات الفعلية ، هناك تباين كبير بين انخفاض عدد الاستثمارات من قبل المستثمرين والحماس لتمرير الشاشة في دائرة الأصدقاء.

يبدو أنه أصبح من قوانين الطبيعة أن ظهور الأشياء الجديدة دائمًا ما يكون مصحوبًا بمواقف "مستقطبة". خلال أكثر من 200 يوم من التخمر المستمر لـ AIGC ، ما الإجماع الذي توصل إليه المستثمرون؟ أين الفرص المتاحة لرواد الأعمال؟

اتصلت First New Voice بعدد من المستثمرين ، في محاولة لمعرفة ما الذي استقر في عملية AIGC المضطربة بناءً على الوضع الحالي؟ ماذا حدث للتمهيد؟ ومن المأمول أن يعزز ذلك بشكل إيجابي ويسهم في تطوير الصناعة.

** موجة AIGC تفتح الفرص للعصر التالي‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ **

أدى انفجار AIGC إلى إثارة دائرة الاستثمار.

وفقًا لتقديرات Qubit Think Tank ، من المقدر أنه بحلول عام 2030 ، سيتجاوز حجم سوق AIGC تريليون يوان صيني.

وفقًا للبيانات العامة ، في عام 2022 ، سيكون هناك أكثر من 500 حدث استثماري في صناعة AIGC في بلدي ، بقيمة استثمار تتجاوز 90 مليار يوان. وفقًا لإحصاءات غير مكتملة من Tianyancha و First Voice ، في الفترة من يناير إلى يونيو 2023 (اعتبارًا من 27 يونيو) ، بلغ إجمالي تمويل صناعة AIGC المحلية 4.959 مليار يوان ، وبلغ إجمالي عدد التمويلات 46 ضعفًا.

يعود الوقت إلى نهاية عام 2022. لاحظ Fang Zhenghao ، الشريك الإداري لشركة Xiaomiao Langcheng ، أن AIGC قد جذبت قدرًا صغيرًا من الاهتمام في دوائر التكنولوجيا والاستثمار. في مارس 2023 ، أصبح ChatGPT شائعًا في الدائرة. "يتم تمرير دائرة الأصدقاء بالمعلومات ذات الصلة كل يوم تقريبًا. وقد وصلت إثارة الناس والمخاوف المحتملة بشأن الذكاء الاصطناعي إلى ذروة غير مسبوقة." قال فانغ تشنغهاو.

نظرًا لأن إنتاج بعض صور الفيديو الاصطناعية حقق اختراقات في تطبيقات C-end ، أصبح الشعور بأن "تغيير نموذج الإنتاجية الجديد قد وصل" أقوى في قلب Fang Zhenghao. ويعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا أكثر أهمية في مختلف المجالات الرأسية وتطبيقات الصناعة في المستقبل.

لدى Bai Zeren ، نائب رئيس Linear Capital Investment ، مشاعر مماثلة ، "** AIGC هي فرصة طويلة الأجل جدًا ، مماثلة للإنترنت ، ويجب أن يكون اتجاه التطوير المستقبلي هو أن الذكاء الاصطناعي يتغلغل في سيناريوهات مختلفة مثل الشعيرات الدموية. **" إنه متفائل بشأن هذه الموجة من AIGC ، معتقدًا أنه يجب أن يكون هناك عدد كبير من فرص الاستثمار التي تتبعها.

"نحن نتطلع بشدة لرؤية المزيد من الابتكارات والتغييرات." قال وانج شياو ، مؤسس Jiuhe Venture Capital ، أنه عندما تأتي موجة جديدة من الذكاء الاصطناعي ، فإن وراء الانتشار السريع لتطبيقات مثل ChatGPT هو ظهور جيل جديد من قدرات الذكاء الاصطناعي التي يمثلها ظهور الذكاء.

"من الآن فصاعدًا ، سواء كنت تعمل أو تبدأ نشاطًا تجاريًا ، يرجى التأكد من أنك مرتبط بالذكاء الاصطناعي." يتمتع Lu Qi ، نائب الرئيس العالمي السابق لشركة Microsoft ، ورئيس Baidu COO ، ومؤسس Miracle Forum ، بموقف أكثر ثباتًا. "AIGC ليس اتجاهًا حاليًا ، واتجاهًا يعني الانتهازية. من المبالغة في التقليل من تأثير الذكاء الاصطناعي على تطور العالم."

تتكشف ببطء الفرص للسنوات العشر القادمة ، أو حتى الحقبة التالية.

** انظر فقط إلى النموذج الكبير ولا تقم بإلقائه ، فالمال الحقيقي ينتشر إلى النموذج الرأسي وطبقة التطبيق **

خلال أكثر من 200 يوم من التخمر المستمر لـ AIGC ، توصل المستثمرون إلى بعض الإجماع ، وهو ما ينعكس بشكل أساسي في ثلاثة جوانب:

** الإجماع 1: هناك فرص محددة للبنية التحتية للطاقة الحاسوبية ، والنموذج الكبير هو "لعبة" للأثرياء‍ **

‍ في البنية البيئية للموجة الجديدة لمنظمة العفو الدولية المكونة من طبقة البنية التحتية للطاقة الحاسوبية ، وطبقة النموذج (النموذج الأساسي ، ونموذج المصدر المفتوح ، والنموذج الكبير المصمم ذاتيًا) ، وطبقة التطبيق ، ظهرت بعض الفرص الحتمية.

** أولاً وقبل كل شيء ، مع تطور الذكاء الاصطناعي ، أظهر الطلب على قوة الحوسبة توسعًا هائلاً. ** هناك فرص مؤكدة في طبقة البنية التحتية للطاقة الحاسوبية ، والتي أصبحت إجماعًا لأسواق رأس المال في الصين والولايات المتحدة.

أداء السوق الثانوية يدعم هذا الرأي. من نهاية أكتوبر 2022 إلى 17 يوليو ، ارتفع سعر سهم Nvidia من 123 دولارًا للسهم إلى 464 دولارًا للسهم. منذ بداية عام 2023 ، كانت أسعار أسهم شركات الذكاء الاصطناعي في طبقة البنية التحتية لطاقة الحوسبة المحلية مثل Cambrian و Sugon قوية.

** ثانيًا ، ستحدث النماذج الكبيرة تغييرات هائلة في نماذج البحث والتطوير والتطبيقات. ** يعتقد بعض المستثمرين أن آفاق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تهيمن عليها النماذج الكبيرة يمكن أن تقلل التكاليف بشكل فعال وتزيد من الكفاءة مما أثار حماس رواد الأعمال. وهذا أيضًا سبب اندلاع حرب المائة عارض.

أطلقت بايدو "Wen Xin Yi Yan" ، وأطلق علي Tongyi Qianwen ، ونموذج Xinghuo الكبير من Xunfei ، و Meituan ، و Baichuan Smart ، و Yunzhisheng ، وما إلى ذلك ، وقد انضموا أيضًا إلى مسار النموذج على نطاق واسع. وفقًا للإحصاءات ، اعتبارًا من يوليو ، تمتلك بلدي أكثر من 80 نموذجًا كبيرًا بمعلمات تزيد عن مليار.

اليوم ، اشتدت حرب المائة نموذج واستقرت تدريجياً. لقد توصل الناس تدريجيًا إلى إجماع حول طبقة النموذج: طبقة النموذج هي لعبة "للاعبين" الكبار. يشير هذا "اللاعب" إلى كل من رجال الأعمال والمستثمرين.

يتطلب استدلال النماذج الكبيرة وتدريبها بشكل مباشر قوة الحوسبة للشريحة وبطاقة الرسومات ، وتتطلب طبقة النموذج دعمًا فنيًا قويًا للغاية ، مما يجعل استثمار رأس المال ضخمًا للغاية.

بأخذ الذكاء الاصطناعي المفتوح كمثال ، وفقًا للإحصاءات ذات الصلة ، تبلغ تكلفة تدريب GPT-4 مرة واحدة حوالي 63 مليون دولار أمريكي ، مما يتطلب 1.8 تريليون معلمة ضخمة. هذا لا يشمل تكلفة جمع البيانات ، RLHF ، إلخ.

في التحليل النهائي ، تحتاج المواهب والرقائق الفنية المتطورة إلى حرق الأموال. "أهم شيء في هذه المرحلة هو معرفة من لديه قدرة تمويل قوية وقوة رأسمالية قوية ، وأيًا كان لديه احتمالية أكبر للنجاح." قال Fang Zhenghao إن الشركات الناشئة في المكتب تواجه مشكلة التعثر في نهاية قوة الحوسبة. وبالمقارنة مع الشركات الخارجية ، لا تزال هناك فجوة في النموذج الكبير. على أساس قوة الحوسبة والمواهب عالية التقنية ، من المنافسة لمعرفة أي استثمار في البحث والتطوير هو أكثر فعالية ومن يمكنه أن يحقق أداءً أفضل في مجال التكنولوجيا.

وينطبق الشيء نفسه على المؤسسات.

"لا يمكن الاستمرار في استغلال فرص الاستثمار على مستوى النموذج إلا بين بعض الجهات الفاعلة ذات رأس المال القوي". ولاحظ فانغ زينغهاو أنه بالنسبة للمؤسسات الاستثمارية التي لا يكون حجم إدارتها كبيرًا بشكل خاص ، إذا لم يتم نشرها مبكرًا قبل ازدهار الصناعة ، فمن غير المرجح أن تشارك في نموذج استثمار واسع النطاق في هذه المرحلة الزمنية.

قد يكون الوقت مناسبًا لوضع نماذج واسعة النطاق العام الماضي ، لكن هذا العام ليس نافذة زمنية مناسبة لمعظم مؤسسات الاستثمار المبكرة والمتوسطة الأجل.

بالإضافة إلى التكلفة الباهظة ، هناك العديد من العوامل التي تدفع المستثمرين إلى البيع بحذر ، مثل أفضل نافذة زمنية وسيولة تجارية وما إلى ذلك.

"لو كنت أنا ، لما اخترت الاستثمار في المشاريع ذات الصلة بالنماذج واسعة النطاق هذا العام." قال شي ماو ، الشريك الإداري المؤسس لـ Changlei Capital ، إنه بعد فقده أفضل نافذة زمنية للاستثمار في مسار النموذج الأساسي واسع النطاق ، لاحظ أن هناك حاليًا فجوة كبيرة في الجمع بين طبقة النموذج وطبقة التطبيق ، ولا يزال تحقيق تقنية النموذج على نطاق واسع غير واضح.

تجدر الإشارة إلى أن النماذج الرأسية ذات الاحتياجات الواضحة وسيناريوهات الهبوط قد جذبت اهتمام رأس المال. **

في بداية هذا العام ، توصلت Xiaomiao Langcheng إلى إجماع داخلي على عدم الاستثمار في النماذج واسعة النطاق ، ولكن لمراقبة النماذج واسعة النطاق في عشرات المليارات من الصناعات. "مقارنةً بالشركات الكبيرة التي سبق لها التعويم على المياه ، ستتاح للشركات الناشئة المزيد من الفرص في تقسيم المجالات الرأسية. لأنه بعد الهبوط في صناعة معينة ، يسهل على الشركات الناشئة تجميع مجموعات بيانات عالية الجودة فيها."

هذا يتوافق مع رأي Zhu Xiaohu ، الشريك الإداري لشركة GSR. GSR Ventures هي واحدة من أوائل المؤسسات التي قامت بأكبر استثمارات AIGC رأسية في الصين. صرح Zhu Xiaohu مرة علانية أنه بالنسبة لمعظم رواد الأعمال ، يجب عليهم "السيناريو أولاً والبيانات هي الملك" وتدريب نماذجهم الرأسية بدلاً من الإيمان بالخرافات بشأن النماذج الكبيرة العامة.

** الإجماع 2: في طبقة التطبيق ، تتمتع "القوى القديمة" في بعض المجالات الرأسية بفرص أفضل‍ **

الحقيقة هي أن المستثمرين يهتمون أكثر بالنموذج الكبير ولا يستثمرون فيه ، ويستثمرون المزيد من الأموال الحقيقية في طبقة التطبيق.

"نحن أيضًا قلقون للغاية بشأن التقدم والتغييرات في النموذج الكبير نفسه. وبالنظر إلى نمط المنافسة الحالية في السوق وعتبة رأس المال ، سنميل إلى الاستثمار في الفرص مثل طبقة التطبيق والبنية التحتية الجديدة عند إجراء عملية بيع." قال باي زيرين إن شركة Linear Capital مهتمة بشكل أكبر بكيفية تنفيذ التقنيات الجديدة في الصناعة لحل المشكلات الصناعية بشكل أكثر فعالية وتحقيق قيمة تجارية ضخمة لهذه الصناعة. هذا هو الاستثمار الخطي المستمر.

"** نشجع جميع الشركات المستثمرة على التفكير في إمكانية دمج أعمالها مع AIGC في المستقبل ، على الأقل من منظور إدارة الشركات ، يجب عليهم أيضًا التفكير في كيفية تحسين الكفاءة البشرية الداخلية من خلال الذكاء الاصطناعي. **" قال باي زيرين.

لا يوجد حاليًا إجماع في دائرة الاستثمار على الفرص الحتمية في طبقة التطبيق. ومع ذلك ، قال العديد من المستثمرين أنه من منظور الشركات ، فإن اللاعبين المخضرمين في مختلف المجالات الرأسية من To B لديهم مزايا واضحة.

قارن Fang Zhenghao الشركات التي دخلت مجال الذكاء الاصطناعي على التوالي بـ "القوى القديمة" و "القوى الجديدة". بدأت "القوى القديمة" بالشبكة العصبية العميقة في عام 2016. في ذلك الوقت ، ولدت الدفعة الأولى من شركات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك AI Four Tigers وبعض الشركات الناشئة. تعتبر شركات الذكاء الاصطناعي التي ظهرت في السنوات الأخيرة قوى جديدة.

"لقد أتقنت" القوى القديمة "في بعض المجالات الرأسية احتياجات العملاء وسيناريوهاتهم ، وفي نفس الوقت يمكنها أن تأخذ زمام المبادرة في تلبية تكرار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي."

أعرب بعض المستثمرين عن وجهات نظر مماثلة ، فبالإضافة إلى الشركات الناشئة الجديدة ، هناك بالفعل عدد من شركات الذكاء الاصطناعي في طبقة التطبيق في مختلف المجالات الرأسية ، وقد تطورت من ست إلى سبع سنوات ، وقد تصبح مجموعة من الأبطال بين شركات الذكاء الاصطناعي على جانب التطبيق في الفترة الزمنية المقبلة. "لأن لديهم عملاء وسيناريوهات في أيديهم ، سيكون لديهم ميزة تنافسية أكثر."

قال وانغ شياو ، مؤسس Jiuhe Venture Capital ، إن الذكاء الاصطناعي سيغير جميع مناحي الحياة ، بما في ذلك SaaS ، وبرامج الأدوات ، ومن المتوقع أن يستخدم الجيل السابق من شركات الذكاء الاصطناعي هذا التكرار التكنولوجي لإجراء ترقيات هيكلية. "Xiaoduo Technology ، التي استثمرناها في عام 2015 ، تعتمد على تقنية نموذج اللغة الكبيرة ، وأطلقت مؤخرًا نموذج Xiao XPT في المجال الرأسي للتجارة الإلكترونية. بمساعدة النماذج الكبيرة وبيانات الصناعة المتراكمة في الماضي ، ستعمل على تمكين المزيد من سيناريوهات أعمال التجارة الإلكترونية وتقديم حلول أفضل."

** الإجماع 3: ينتبه المستثمرون إلى الفريق والتسويق **

في هذه الموجة من AIGC ، يستثمر المستثمرون بشكل أساسي في الأشخاص والاتجاهات ، وأصبحت الخلفية غير المرئية أحد الاعتبارات المهمة.

"ما الذي يراه المؤسس في المستقبل ، وما هو الدور الذي يأمل أن يلعبه في المستقبل؟ نستخدم المستقبل الذي وصفه رائد الأعمال والمستقبل الذي يراه لإيجاد نقطة صدى في الوسط. ثم نحكم على ما إذا كان رائد الأعمال يمكنه فعل ذلك حقًا من منظور خلفية نموه ومستواه التقني." هذا هو المنطق الأساسي لـ Zhang Jinjian ، الشريك المؤسس لـ Oasis Capital ، في عملية الاستثمار.

** بالإضافة إلى الاستثمار ، من حيث اعتبارات محددة ، تركز المؤسسات المختلفة بشكل أكبر على القدرة التجارية للمشروع. **

من منظور رأس المال الخطي ، تنعكس قدرات التسويق بشكل أساسي في ثلاثة جوانب: حواجز الدخول ، مثل التمايز الكافي للتكنولوجيا ، والتكيف الجيد مع سيناريوهات محددة ، أو الحاجة إلى معرفة المجال في السيناريو نفسه ؛ الإنتاج السريع ، الذي يمكن أن يدمج بسرعة قدرات LLM لصنع منتجات في نقاط الألم ؛ تشكيل حلقة مغلقة فعالة من البيانات والتعليقات.

تمتلك شركة Jiuhe Venture Capital ، التي استثمرت في مشاريع النجوم مثل Eagle Eye Technology و Tanji Technology ، وجهة نظر مماثلة لـ Linear Capital. قال وانغ شياو إنه بالإضافة إلى النظر في عامل المؤسس في الاستثمار ، من الضروري أيضًا النظر في سيناريوهات واحتياجات هبوط واضحة ، والتي يمكن أن تقلل التكاليف وتزيد من الكفاءة للعملاء.

تركز إستراتيجية استثمار Xiaomiao Langcheng على الاختيار والمواقف الثقيلة. بالنسبة لـ 5٪ من المشاريع التي لا يمكن تفويتها ، سنقوم بالتصوير بنشاط ، وبالنسبة لـ 95٪ من المشاريع ، سنبدأ من منظور الصياد ونقوم بعمل جيد للبحث بصبر. "جوهر الاستثمار هو التعبير عن فهمك لأمر ما بقلبك. إذا فهمته ، يجب أن تستثمر لفترة طويلة وتستمر في الاستثمار."

** اهتمامات مختلفة: سرعة تطوير التكنولوجيا ، التقييم ، نموذج الأعمال **

كانت أول موجتين من الذكاء الاصطناعي في عامي 2012 و 2016 على التوالي.

في عام 2012 ، فاز برنامج AlexNet القائم على التعلم العميق والذي طوره البروفيسور جيفري هينتون وطالبان بالبطولة في تحدي التعرف البصري على نطاق واسع ImageNet. منذ ذلك الحين ، وضع التعلم العميق الأساس التقني الأساسي للذكاء الاصطناعي.

في عام 2016 ، في مسابقة Go بين الإنسان والكمبيوتر ، تغلب AlphaGo على بطل العالم Go Lee Sedol ، والذي أشعل بسرعة نار رأس المال الاستثماري العالمي للذكاء الاصطناعي.

** الحقيقة التي يجب مواجهتها هي أنه في أول موجتين من طفرة الذكاء الاصطناعي ، خسر 90٪ من الشركات الناشئة الأموال. وكسب المستثمرون الأموال فقط إذا دخلوا مبكرًا. **

قال أحد المستثمرين في CVC إنه قبل ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي ، كان حماس الناس للاستثمار في الذكاء الاصطناعي منخفضًا للغاية ، لأن الأداء التجاري لهذه الشركات كان أقل بكثير من ثقة المستثمرين. "الكثير من أعمال التخصيص وتنظيف البيانات وإعدادها ، والكثير من ضبط النماذج ، وكل سيناريو عمل تقريبًا هو نظام مشروع غير قياسي ، كما أن هيكل تكلفة المواهب في الصناعة غير معقول ، مما أدى إلى أقل من 1٪ من الشركات المربحة في الموجتين الأخيرتين من الذكاء الاصطناعي."

وصف كاي فو لي الموجة الثالثة الحالية من الذكاء الاصطناعي بأنها تقدم "من الجزيرة المعزولة إلى البر الرئيسي". بالمقارنة مع الموجتين السابقتين ، فإن هذه الموجة من الذكاء الاصطناعي تجعل من الممكن لشركة جنرال موتورز بناء عالم جديد بقدرات متعددة المجالات. بمجرد أن يتم دعم نموذج قوي ببيانات كافية ، في سيناريو مناسب ، سيخلق الذكاء الاصطناعي إنتاجية تفوق إنتاجية البشر.

بالطبع ، في هذه العملية ، ستكون هناك مخاوف أيضًا.

اهتمام شركة Linear Capital للشركة هو أن الفريق ليس قوياً بما يكفي لمحاولة ارتكاب الأخطاء بمرونة في البيئة التكنولوجية والتجارية المتغيرة بسرعة ؛ سيناريوهات القطع الضحلة للغاية لتشكيل حلقة مغلقة فعالة ، وسوف يقعون في منافسة البحر الأحمر في المستقبل.

لدى Xiao Miao Langcheng شاغلين: أولاً ، سيؤدي التطور السريع لنماذج وخوارزميات المصدر المفتوح إلى خفض عتبة الحصول على التكنولوجيا ، مما سيؤدي إلى أن يصبح الاستثمار التكنولوجي لشركات الذكاء الاصطناعي الكبرى في الماضي استثمارًا غير صالح.في ظل المنافسة الشرسة للتجانس ، سيفشل نموذج الأعمال الذي يتوقعه المستثمرون في النهاية في العمل.

ثانيًا ، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بقدرة معينة على التعميم في الوقت الحالي ، لتحقيق دقة عالية ، فمن الضروري معرفة المعلمات وضبطها لكل مشهد. العملاء لديهم طلب كبير على الخدمات المخصصة. وهذا يعني أنه حتى لو كانت الوحدة الرئيسية شائعة على مستوى النموذج ، فلا يزال هناك عدد كبير من المكونات الإضافية الوظيفية التي يجب تخصيصها ، مما سيؤدي في النهاية إلى اضطرار الشركات الناشئة إلى تقديم خدمات مخصصة ، وبالتالي الوقوع في معضلة صعوبة التوسع.

في هذه الموجة ، كيف يغتنم رواد الأعمال الفرص؟ قدم العديد من المستثمرين النصائح.

"إذا كان هناك منشئ محتوى في العالم ، فقد أصدر الأمر بالفعل." يعتقد Zhang Jinjian ، الشريك المؤسس لـ Oasis Capital ، أنه في الموجة الكبيرة ، يجب على رواد الأعمال أن يتبنوا بنشاط ، ليس لرسم خريطة ، ولكن انتظار بندقية البداية للركض ودخول الصناعة في أقرب وقت ممكن.

"قبل الثورة الصناعية ، لم يكن لدى الناس إنتاجية زائدة عن الحاجة ، لذلك لم تكن هناك سلع ، ولم يكن هناك تداول للسلع. بعد الثورة الصناعية ، مع تداول السلع ، كان هناك تطور في صناعة النقل وصناعة التجزئة. الآن في عصر الذكاء الاصطناعي ، من الناحية النظرية ، يمكن لأكبر 500 شركة في العالم إعادة ذلك."

ينصح Fang Zhenghao رواد الأعمال بالاستفادة الجيدة من نافذة سوق رأس المال لإكمال التمويل ، وفي الوقت نفسه ، لا تحرق الأموال بشكل يائس بعد إكمال التمويل ، ويجب أن تتخذ قرارًا قبل اتخاذ أي خطوة. "نظرًا لأن لحظة انفجار تطبيقات الذكاء الاصطناعي لم تحل بعد ، يحتاج رواد الأعمال إلى تحديد أي منها يمثل فرصًا حقيقية للشركات الناشئة ، ثم صقل منتجاتهم وأعمالهم للاستفادة من هذه الموجة من الفرص للمضي قدمًا."

من وجهة نظر المستثمرين ، فإن أي صناعة في العالم لديها دورة تطوير ، ورجال الأعمال الحقيقيون هم مجموعة الأشخاص الذين يتمتعون بمرونة قوية يمكنهم تحمل الإغراء واختبار الصعود والهبوط في دورة الصناعة ، ولا يستسلموا أبدًا. **