生成式人工智能创新：贯穿技术栈的价值捕获

生成式人工智能技术——其中ChatGPT或许最为引人注目——已以无法被归为炒作或狭隘应用场景的方式吸引了全球目光。这篇a16z文章描述了该技术领域正在形成的技术栈，重点指出当前生成式AI收入的相当一部分流向了基础设施供应商，而非那些提供面向终端用户解决方案的公司——而终端用户解决方案才是价值最显现的环节。 

然而，要明确人工智能技术中最具价值的部分可能并非易事。若稍作退步审视，过去十年的AI变革是由三个不同领域的协同进步所驱动：(1) 计算能力的提升及其普及；(2) 海量相关数据的获取渠道；(3) 模型及其他核心AI技术的持续优化。

如今，计算能力或许仍是限制生成式人工智能普及的关键因素，尤其考虑到GPT-3等模型的庞大规模及其训练所需的海量数据。 然而，这为新市场参与者提供了优化生成式AI模型的机遇，使其对计算力的依赖降低；同时，创新者可通过垂直领域专用解决方案，借助微调模型为客户创造更高价值，且无需（显著）增加计算资源成本。 换言之，即便当前生成式AI领域尚未形成"系统性护城河"，随着企业不断探索创新解决方案，技术栈中价值分配格局的重塑仍将持续演进。

换言之，创造最大价值的企业——即训练生成式人工智能模型并将其应用于新应用程序的企业——并未获得其中大部分价值。

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