今年以来，大模型的火爆带来了生成式AI的创业热潮。生成式AI也被认为是今年最主要的科技投资领域之一，一大批创业公司由此而生。

2023年6月，亚马逊云科技与28 家创投等产业机构合作，推出了“亚马逊云科技创业加速器”，从全球创投网络资源对接、前沿技术赋能、全球业务拓展、创新组织能力构建四方面，为初创企业提供技术和资源支持，帮助他们释放创新潜能。

据了解，首期创业加速器有30家初创企业入营，目前已经“毕业”。亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡介绍说，生成式AI热潮下初创企业的机会主要体现在三个方面，基础模型、生成式AI的应用、产业上下游对工具链的需求。其中后两者的数量最多，在此次所有生成式AI入营企业中，占到了95%。

基础模型进入收敛期

预训练基础模型是生成式AI的底层平台，也是最受公众关注的领域，国内的“百模大战”多集中在这个领域。然而，基础模型不应该成为初创企业的主战场，因为最后留下来的企业数量有限。

顾凡表示，单靠基础模型无法适用所有的业务场景，百模大战不会一直持续下去，也不会有一个大模型一家独大。基础模型领域已经开始进入收敛期，最终会有几个或一些赢家，为构建生成式AI应用的企业提供多样选择。

金沙江创投以科创企业的早期投资为擅长。主管合伙人张予彤认为，基础模型应该着重关注两个方面：一是生成式AI的通用泛化能力，二是创新的交互方式。前者正是新一波AI浪潮不同以往之处，可以带来规模效应，产生颠覆性变化；后者则带来了全新的使用体验，以“语言、对话框、提示词”为主的使用方式，迅速拉低了应用门槛。

行业应用需打造杀手锏

与其他新技术一样，生成式AI的未来最终还是取决于应用。我们已经能看到，各大互联网公司、初创企业、行业头部客户都在致力于推动大模型在行业中的应用落地。

顾凡认为，能够改变未来“游戏规则”的是对基础模型进行调优和定制化，服务于企业与行业的特定场景和领域。他建议初创企业抓住行业场景纵深发展的机遇，打造自己的“杀手锏”应用。

熵简科技专注在金融资管行业，利用生成式AI实现了金融行业智能投研方面的突破。熵简科技联合创始人兼CTO李渔介绍说，大模型加持下的生成式AI技术，帮助其把让此前想不到或技术上不可行的方法，转变成能够落地的产品和解决方案。

通过参加“亚马逊云科技创业加速器”，熵简科技也有机会利用亚马逊云科技的领先技术打磨产品，并通过加入亚马逊云科技合作伙伴网络，打造联合解决方案，探索更丰富的落地场景。

工具链需求呈现生态化

随着大模型应用的逐步落地，一个最初不太受关注的领域正在需求爆发，这就是生成式AI工具链。

在模型训练和应用的各个环节，无论是模型训练前的数据存储和清洗，还是模型的蒸馏和调优，以及提示词的优化等等，开发者都需要各种工具来完成工作。

成立于2020年2月的Jina AI，一直致力于多模态AI技术的研发，发布了Jina和DocArray等开源项目，赋能开发者开发基于多模态技术的应用。此外，其还推出了用于提示词优化和开发的PromptPerfect、用于图像标注和视频摘要生成的SceneXplain等SaaS工具。通过与亚马逊云科技合作，Jina AI还推出了Jina-Embeddings-v2向量模型和配套API服务。

Jina AI联合创始人兼CTO王楠表示，生成式AI真正在行业内应用落地，预期与现实之间有非常大的差距，要填补这一差距就需要很多工具链环节的完善。这对创业企业来说是一个很大的机会点，而且没有一家公司能够覆盖整个生成式AI的工具链，需要整个生成式AI生态的相互合作。