核心观点 - 每一代基础模型的发布都会让一些原本不可实现的AI应用迅速成为现实 这种现象被称为"GPT台阶效应" [1] - 随着GPT-5或Claude X等下一代基础模型即将发布 一批当前尚未成熟的新兴领域可能将迎来爆发 [2] - 创业者应尽早进入这些目前还相对"困难"的领域 深入理解市场需求 提前做好布局 [2] AI市场发展历程 - 4年前GPT-3问世时 扩展定律在AI文献中被公开讨论 可以推断到GPT-4、5等的进步速度 意识到一场革命即将发生 [3] - 当时很少有人在创立生成式AI公司 OpenAI似乎是唯一明确的基础模型公司 [3] - 随着更多人意识到这个机会 AI世界变得更加模糊 谁可能是赢家并不清楚 [4] - 现在第一批AI市场已经固化 一批可能的赢家已经出现 [4] 基础模型市场 - 基础模型通常由规模驱动 需要高度可用的资本 现在已经进入数十亿的规模 [5] - 核心LLM公司已经明确成为未来的持续参与者 经常与超大规模云服务商合作 [5] - 基础模型公司的收入在短短3年左右的时间里从0增长到数十亿美元 [5] - 主要云服务的"AI"云支出已达到每季度数十亿美元 [5] - LLM世界的核心参与者是Anthropic、谷歌、Meta、微软、Mistral、OpenAI、X.AI [6] - 中国公司也在积极开发开源模型 如Deepseek、阿里巴巴Qwen、Kimi [10] - 由于资本壁垒 不太可能有许多新的核心LLM公司成立 [11] 代码领域 - 代码是生成式AI和LLMs最早和最明确的大规模应用之一 [13] - 代码领域的收入增长在一些参与者的产品生命周期的前2年内从0增长到5000万美元 最高达到5亿美元 [13] - 核心可能赢家是显而易见的 包括Anthropic的Claude Code、Cognition/Windsurf、Cursor、谷歌/Windsurf、微软/Github、OpenAI等 [14] 法律领域 - 核心法律市场的核心参与者已经固化 Harvey和CaseText是当前的领导者 [15] - 其他在重叠领域或新领域工作的初创公司开始出现 如Legora、Crosby、EvenUp、Eve、Supio [15] - 在完整的工作流程自动化方面仍处于非常早期阶段 [15] 医疗记录领域 - 医生工具和记录领域具有明确主要参与者 市场已经整合到包括Abridge、Ambience、Commure/Athelas和Nuance [17] - 一些国际参与者也已经在这个领域出现 [17] 客户服务/体验领域 - 美国的客户体验市场在短期内似乎已经整合为几个核心初创公司参与者——Decagon和Sierra [19] - 商业模式从"按用户席位收费"向"按认知工作量收费"的转变 [20] 搜索和信息检索重塑 - 专注于此的参与者包括谷歌、OpenAI、Perplexity和Meta [22] - Perplexity是这个市场的主要初创公司 [22] 未来重要市场 - 下一批看起来非常有趣且适合生成式AI的市场包括会计、合规、金融工具、销售工具和agents、安全等 [24][25][26][27] - 这些领域中的每一个都有一批令人兴奋的公司 其中哪些会领先或获胜可能会在未来几个月或几个季度明确化 [28] Agents发展 - 一个正在进行的重大转变是从纯工具"AI聊天"转向agentic工作流程 [34] - Agents是代表你执行操作的AI软件 [34] - 像Devin这样的编码工具和像Decagon/Sierra这样的客户服务工具似乎是agentic工作流程的最早B2B采用者 [36] - 支持agentic部署和工作流程的新基础设施正在加速 [36] AI并购 - 从生成式AI的最早期开始 很明显这种基于扩展变压器的新形式AI非常擅长人类知识工作 [38] - 在AI驱动的并购中 购买一家公司而不是仅仅向他们销售软件可以带来比仅仅销售软件更快的采用和更大的经济效益 [38] - AI的采用不是技术问题 而是组织、流程和人员问题 [38] 终结市场的举措 - 随着市场整合 赢得市场的战略举措变得清晰 [39] - 应该很快看到大量的整合和并购 [39]