金选·核心观点
投资逻辑
YCombinator是美国科技VC风向标，专注于硬科技公司的种子轮融资，其在人工智能领域的投资项目可以代表全美一级市场的总体动向。我们从YCombinator2023年参与的270个项目中筛选出了88个与AI相关的项目，涵盖企业服务、软件开发、教育、金融、娱乐、医疗等多个行业。其中，企业服务、软件开发两大赛道最为热门，项目数量约占总体的3/4。结合技术可行性及投资性价比，我们总结出3条主要的AI项目落地路径：
提供模型定制部署服务。AI模型部署应用需要专业企业进行技术支持，目前海外已有众多AI初创团队瞄准该赛道，提供模型快速部署、模型定制、模型迭代开发、模型监测管理等服务。其中YCombinator孵化的StackAI可提供无代码模型部署工具，在几分钟内完成模型设计、测试与部署。国内的极纳科技（JinaAI）提供类似的模型定制化开发部署服务，包括微调方案、prompts优化选择、模型集成等服务。
在静态知识领域替代部分人力，帮助企业降本增效。AI大模型生成内容的本质是对既有知识的归纳总结，在基于静态知识的行业中，大模型生成速度更快、成本更低，能够在一定程度上替代人力。目前海外厂商在企业服务、教育、商用图片生成、代码生成等领域已取得较好进展，国内在相应领域也有公司积极布局。
在商用图片生成领域，YCombinator投资的可以低成本生成高质量商业摄影。国内的虹软科技、商汤在图片生成领域亦有较为成熟的产品布局。
在代码生成领域，OpenAI合作GitHub推出代码自动补全工具GitHubCopilot，支持将自然语言转换成代码。YCombinator投资的多家初创公司选择切入代码编写的不同细分环节，包括代码测试、修改、审查等。
AI可在信息整合领域可提供优于人类的服务。AI在对繁琐信息进行分析归纳方面有更高的效率和准确率。比如将AI技术应用至创新药研发中，可以使药物早期发现时间缩短至1/3，成本降至1/200。AI还可以从客户基本信息、电子邮件、通话记录中识别有价值客户，帮助企业进行精准营销。此外，YCombinator投资的初创团队还覆盖金融、医保审核等多个场景，利用AI技术可实现远高于人类工作者的信息整合效率。
投资建议
风险提示
海外基础软硬件使用受限；骨干网络创新放缓；应用落地不及预期