PitchBook
尽管并非所有人都相信生成式AI的投资回报，但许多投资者显然对此持乐观态度。根据融资追踪机构PitchBook的最新数据，2024年第三季度，风险投资公司在生成式AI初创公司中投资了39亿美元，涉及206笔交易。（这还不包括OpenAI的66亿美元融资）其中，29亿美元流向了美国公司，涉及127笔交易。
在第三季度，一些最大的赢家包括代码助手Magic（8月获得3.2亿美元投资）、企业搜索提供商Glean（9月获得2.6亿美元投资）和商业分析公司Hebbia（7月获得1.3亿美元投资）。中国的Moonshot AI在8月筹集了3亿美元，而专注于科学发现的日本初创公司Sakana AI则在9月完成了2.14亿美元的融资。
生成式AI技术涵盖了文本和图像生成器、代码助手、网络安全自动化工具等多个领域，尽管存在质疑其可靠性和法律问题的声音，但投资者普遍认为生成式AI将在未来几年内成为多个行业的关键技术。
根据Forrester的报告，60%的生成式AI怀疑者将在未来几年内接受这一技术，用于从摘要到创意问题解决等各种任务。这与Gartner早些时候的预测形成鲜明对比，后者预计到2026年，30%的生成式AI项目将在概念验证阶段后被放弃。
PitchBook的高级分析师Brendan Burke表示：“大型客户正在推出利用初创公司工具和开源模型的生产系统。最新一代的模型表明，新的模型在科学领域、数据检索和代码执行方面可能表现出色。”
然而，生成式AI的广泛采用面临一个巨大的障碍：其巨大的计算需求。Bain分析师在最近的一项研究中预测，生成式AI将推动公司建设规模庞大的数据中心，这些数据中心消耗的电力是今天普通数据中心的5到20倍，这将给已经紧张的劳动力和电力供应链带来压力。
目前，生成式AI对数据中心电力的需求已经延长了燃煤电厂的寿命。摩根士丹利估计，如果这一趋势持续下去，到2030年，全球温室气体排放量可能会比没有生成式AI的情况下高出三倍。
为了应对这一挑战，包括微软、亚马逊、谷歌和甲骨文在内的全球最大数据中心运营商已宣布投资核能，以抵消其不断增加的非可再生能源消耗。然而，这些投资可能需要数年时间才能见效。
尽管存在负面影响，生成式AI初创公司的投资似乎没有减速的迹象。ElevenLabs一个流行的语音克隆工具，据报道正在寻求以30亿美元的估值筹集资金，而Black Forest Labs（X公司著名的图像生成器背后的公司），据说正在洽谈一笔1亿美元的投资。
