吳世春 梅花創投合伙人、黑馬加速導師

AI大模型的戰場已經結束了，就幾個贏家。

阿里的千問3、 DeepSeek、字節跳動的豆包，還有推廣最猛的騰訊元寶，這四家應該是第一梯隊的。

現在 AI 的發展情況，相當于當年移動互聯網的什么階段呢？

相當于移動互聯網的 2011 年，那個時候字節跳動剛剛成立，滴滴、拼多多還沒成立，所以還有一波爆發應用的大機會。

我們認為現在市面上很多是“偽AI”，當大家出言必談 AI 的時候，其實 AI 還沒有深入到我們的工作和業務。

或許，只有大家不再提 AI 的時候， AI 反而已經與我們的工作、生活、業務的渾然一體了。

就像我們現在不會說，我正在做移動互聯網，不會的。

因為你已經具體到互聯網的某一環，而不是說提一個很大的概念詞。

所以，雖然AI 是個框，但也不是什么都能裝。

更不是你把這個PPT 改成 .AI，把那個 APP 改成 .AI，就覺得自己 AI 化了。

真正的 AI 化需要一個很長期的投入，更需要對未來的內容價值、技術趨勢、用戶喜好，做深度的研判和分析。

AI 挖的是什么“金礦”？

挖的是數據的金礦，因為“無數據不AI”。

現在很多人提到 AI ，都想到英偉達，想到算力。

其實，英偉達只是鐵鏟上面的那個鏟子，大模型則相當于裝了一個把子，裝上一些自動化的工具，準備去挖金礦。

真正有價值的AI金礦是什么？

是在垂直場景下的私有數據，是那些沒有被挖掘過的“臟數據”。

如果你的數據是公有數據，是別人都有的數據，那對不起，這個金礦不是你的。

這個金礦要么是大廠的，要么是別人的，是大家一起可以共享的。

所以，接下來我們看好什么樣的公司？

我們看好的，是那些在過往工作場景下累積出獨特私有數據的。

從這種私有數據中，可以訓練出小模型，去改變原有的客戶體驗，推出更好的產品服務，這是我們認為好的AI 服務。

所以，可能市面上 90% 的 AI服務都是偽AI，不過是原有項目上加了個AI做后綴。

6月19日-21日，跟我一起去無錫，深入梅花創投投資版圖，打開萬億賽道藍海，咱們邊游學、邊提高、邊拿錢！

對了，我這次還特意邀請了鹿明機器人的聯合創始人黃浩作為特邀嘉賓，平時很難請到。

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