硅谷深思：GPT应用迟未爆发，大模型泡沫根源初探丨华映资本全球化观察

这篇内容对OpenAI的GPT模型及更广泛的大型模型人工智能行业面临的挑战和未来发展方向进行了批判性分析。文章讨论了当前GPT更像是一个超级应用而非平台的状态，这被视为其商业化的障碍。文章深入探讨了大模型行业泡沫的根本原因，包括数据整合问题和高昂的计算成本，主要是由于依赖NVIDIA的GPU。文章建议，专注于垂直整合应用和完整技术堆栈的发展可能是该领域取得突破的关键。内容还涉及投资策略，指出短期投资应该针对专注于垂直整合应用的公司。此外，文章探讨了人工智能技术堆栈的演变，包括基础设施和芯片，以及OpenAI需要将第三方应用纳入到扩展定律过程中。这种分析对于理解人工智能行业当前的限制和未来的机遇至关重要，特别是对于寻求在大模型时代中探索的投资者和公司。- 大模型行业泡沫正在显现，但GPT应用迟未爆发。 - OpenAI的ChatGPT已实现大模型的Scaling law和通用能力涌现。 - OpenAI的年经常性收入已达到41亿美元，但在高昂的成本和发展问题下，仍难称为顺利。 - GPT目前更像是一个超级APP，而非一个类似IOS的底层平台。 - 目前各垂直场景尚未看到真正全面爆发的趋势。 - 大模型行业泡沫的根源是GPT无法进行平台型商业化。 - 数据困局是限制GPT平台型商业化的重要原因。 - 算力成本是大模型行业投入的僵局。 - 垂直整合应用公司是一个潜在的破局方案。 - 互联网时代的思考可以为大模型行业提供启示。 - 短期投资策略建议关注垂直整合应用公司。 - 多模态和具身智能也是值得关注的投资方向。 - 完整技术栈、Infra和芯片也是未来的机会。 - Data Infra包括底座模型自身和其他各层的Ops、各类toolchain。 - AI芯片是解决算力困局的终极手段。 - 需要对底座大语言模型自身有相当深入的理解和经验。 - OpenAI需要通过改进技术架构和商业生态，让其他拥有数据的第三方应用场景方参与到scaling law的进程中来。 - 新的后训练方法和持续优化的RL方法出现。 - 预训练及推理成本和门槛大大降低。 - 彻底改变预训练+后训练的模式的难度较大。 - 目前大模型的应用层和底座层尚未解耦，需要观察平台/操作系统的出现。 - 数据在技术栈内的强耦合制约了scaling law的发展和大模型的规模化商业落地。