来源:作者:洪山

图片来源:工具生成。

生成式人工智能在我们的日常生活中越来越普遍。现在的绘画、文章、音乐、游戏甚至代码，任何需要人类原创能力的创作都可能出自生成性AI之手。但是，我们需要明白的是，生成式AI的出现并不是为了取代人类，而是为了帮助人们更快、更好、更低成本地创造。

在之前的文章《生成式AI:一个创造性的新世界|红杉交流内参》中，我们从生成式AI的发展历史、市场结构、应用解剖等方面介绍了这一新的技术趋势。今天我们继续拓展，了解在这个技术趋势中会出现什么类型的参与者，创业者应该如何在其中寻找机会。

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受生成式人工智能影响最大的行业

1.营销和文案

文案可谓是生成式AI最引人注目、最著名的用途之一。互联网营销的成本越来越高，难度越来越大——好的营销需要大量的时间、技巧和能力。生成式AI的出现让营销团队有了第三种解决方案，可以消除外包，建立团队——任何人都可以在这个强大的AI助手的帮助下流畅地撰写电子邮件、博客文章和社交媒体推文，速度比以前快了好几倍。特别是对于初创企业来说，这个方案会大大降低公司花费的成本和精力。

像jasper.ai或copy.ai这样的工具都使用类似于GPT-3的算法。但他们能做的远不止写文章，还能创造更多类型的内容，比如创意宣传和产品描述。从长远来看，这将对整个文案和营销行业产生巨大的影响。在未来，我们将看到人类和人工智能之间的新伙伴关系。

如果你想在这方面创业，需要注意的是，竞争会很激烈——像Jasper.ai这样的公司，如果不想被竞争对手压得喘不过气来，就应该迅速设立行业壁垒，因为新的有实力的竞争对手越来越多。事实上，这些公司使用的所有算法都非常不同，几乎都是GPT-3的变体，并且不是独立开发的。此外，这些算法在更广泛的话题的内容生成方面还远远不够完善，覆盖更大的人群可能还需要一点时间。或者说，当GPT-4出现时，它可能是我们真正需要的、可以大规模使用的技术产品。

此外，许多现有的工具和平台已经开始推出自己的AI助手。所以jasper.ai等一站式平台的发展可能会遇冷。可以说，留给这个领域新创公司的机会已经不多了。

2.视觉内容创作

生成式AI的另一个众所周知的应用领域是艺术和视觉内容创作领域，它们的应用远不仅仅是为了人们的娱乐。艺术家用它来获取灵感，快速检验设计效果，有些甚至生成100%计算机生成的艺术作品，我们看到了AI生成艺术的巨大发展，一种具有计算机科学技能的新型艺术家正在出现。但是这些工具远非完美，比如它们生成的结果大部分时候并不是我们真正想要的，使用过程中的交互相对麻烦，生成的结果无法进行本地修改和编辑。

对于创业者来说，也许这就是机会:为艺术家和设计师创造更好的辅助工具，以更好的方式将生成式AI融入他们的工作流程。比如一些针对设计行业特定领域的工具，在AI的加持下，结合可以在本地编辑修改的辅助工具，任何人都会成为更好更高效的设计师。我们也可能会看到使用这些工具的新设计机构的出现。

当然，这个行业还是有挑战需要解决的，尤其是在版权方面。此外，由于目前的算法都是用互联网上的公开数据进行训练的，所以在某个时候(比如著作权法有了新的进展，禁止我们直接使用现有的网络素材来训练AI)，我们将需要雇佣大量的设计师来制作开放AI、稳定AI等训练素材，以充分发挥AI的创造力。

3.游戏、虚拟现实和超宇宙

游戏、VR和元宇宙最重要的挑战之一就是内容创作。以游戏行业为例。在过去的十年里，大多数成功的游戏都得益于他们所创造的广阔而丰富的虚拟世界，但要知道，这部分也是游戏工作室最花钱的部分。同样，这也是VR和超宇宙公司目前面临的最大挑战之一——如果没有足够的内容吸引大量用户，收入就会减少，恶性循环就是可以创作的内容会逐渐减少。

在过去很长一段时间里，游戏公司一直在用一种接近生成式AI算法的方法来构建一个无限世界。其中最流行的一种方法是程序生成——游戏设计者提供了一套包含物体、景观元素和规则的算法，算法根据这些规则随机生成新的世界，比如《我的世界》和《无人深渊空》。这种方法很简单，但是局限性很大，普适性不高。

而生成式人工智能将改变一切。想象一下，你不仅可以要求计算机把你设计的多个内容组合起来生成一个世界，还可以用这些内容生成全新的内容，构建一个丰富百倍千倍的世界。通过微调3D生成算法，结合游戏设计师的设计，并与真实物体的虚拟副本相匹配，在未来，一些公司将能够生成令人难以置信的丰富的虚拟世界和游戏，成本和时间可能只需要以前的百分之一。但这还不是全部。由于文本和音频生成技术，我们可能能够创建真正智能的NPC和游戏角色，这是前所未有的突破。

它将为游戏和元宇宙领域开启一个新的时代，让梦想不再遥远。

当然，它不仅会影响电子游戏，还会影响整个3D领域。另外，受此影响，娱乐行业、教育行业甚至医疗行业都会发生变化。

4.代码和软件工程

GitHub Copilot是一款生成式AI工具，可以自动生成代码。它可以在你输入几个简单的单词后自动为你补充剩下的代码。是不是听起来很震撼？但目前只对非专业开发人员有帮助，对开发工程师来说非常不足。

非专业开发人员不熟悉指令的确切表达，尤其是从一种编程语言切换到另一种编程语言时，AI可以帮助他们弥补这个错误。对于非开发岗位的员工，即使不使用生成式AI工具编程，也可以用于数据库查询等工作。

但是对于开发工程师来说，现阶段AI工具生成的代码在结构和准确性上存在很多问题，仍然需要人工审核。所以只帮助工程师提高了1.5倍的生产力——看起来是很大的提升，但相对于从C语言切换到Python的5-10倍的效率提升，真的是杯水车薪。

简而言之，目前，生成式AI在开发和编程行业的主要影响如下:

新手和程序员可以更高效的写出中等质量的代码；

将旧代码从旧语言转换成语言会更容易；

更多的扩展和集成开发环境将更好地集成这些技术，以帮助开发人员变得更加高效。更具体地说，一些工具可能允许公司用现有的代码和优秀的用例来训练这些算法，并创建智能助手等工具来协调所有库的代码并指导新员工。

通过将这些类型的算法与无代码平台集成，我们将能够更容易地构建非常强大的网络应用程序。

5.其他人

这些用例可能只是冰山一角，还有许多其他已经测试或即将进入测试阶段的变更用例:

使用生殖人工智能创造新的分子和药物。由于其潜在的计算能力，生成式AI模型可以用来生成人类想不到或花时间测试的新分子和药物。这是生成性人工智能最重要的领域之一。

网络安全。黑帽黑客已经使用生成式人工智能来产生攻击和破坏系统的新方法。白帽方面，一些公司正在用它来防止攻击，保护企业。它可能会成为一个巨大的市场，因为网络安全是21世纪最重要的事情之一。威胁是巨大的，对于“白帽子”来说，巨大的机会应该随之而来。

图片和视频优化。这个领域已经出现了很多伟大的演员，他们利用AI来优化特定图片和视频的应用。

生成性人工智能未来参与者的特征

1.全球参与者关注巨大的市场，

并且在一个产品中解决多个问题。

首先，可以肯定的是，未来10年将会出现一些以生成式AI为核心的“十角兽”(估值超过100亿美元的公司)。

但也要注意，这样的decapod公司数量永远不会太多，因为没有那么多市场能让生成的AI产生100亿美元以上的收益。另外，生成式AI的大部分公司或多或少都在使用相同的算法。如果创业者真的想成长为行业巨兽，就必须具备构建巨大行业壁垒的能力，比如形成足够的网络效应，收集专有数据，优化其工具的使用体验或者将生成式AI与其他专有技术相结合。

2.使用生成人工智能瞄准非常具体的

利基或应用公司

这可能是生成式AI能够创造最大价值的地方。生成式AI将对我们所知的大多数行业产生巨大影响，真正的改变者应该是那些专注于驱动生成式AI工具升级，并结合行业专业性开发功能性工具的人。如果你想做这方面的创业，建议你仔细想想，你喜欢的行业有哪些主要问题是可以通过AI解决的。

此外，在某些情况下，有些企业可能因为其生成式AI的小众市场过于细分而无法成为独角兽企业，但可能会成为非常赚钱的小企业。Tweet Hunter就是一个很好的例子。这家公司似乎雇用了不到四名员工，但其年度经常性收入超过120万美元。将生成性AI应用于非常特定的细分市场，可能是目前创造有利可图的副业的最佳机会之一，并且不需要大量的技术和时间投入。

3.现有企业使用生成式AI来改进工具。

即使生殖式AI领域的大部分创新可能来自初创公司，但我们每天使用的大部分产品应该来自一些老牌的大型科技公司。现在，大型技术公司和大型公司已经开始进入市场，其中许多公司正在试图将GPT-3或稳定性的功能集成到他们现有的产品中。

这些创新可以来自企业内部，公司可以自己开发工具，也可以通过收购从外部获得。所以，未来5到10年，我们会看到很多大企业收购AI公司，这将为创业者提供绝佳的机会。

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