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硅谷VC王金林在《AI未来指北》中指出,随着Sora、Kimi等生成式AI产品的崛起,大语言模型引发投资热潮,但对VC来说挑战增大。他认为早期投资应关注AI基础设施,如AI芯片、边缘计算等“卖水人”角色,而非直接竞争的初创公司,尤其是那些依赖大模型但缺乏自身壁垒的企业。数据壁垒成为AI应用层的关键,尤其是对于拥有独特数据资源的公司。王金林强调,VC的投资焦点在于硬件、基础设施层和工具平台,以及具有数据壁垒的垂直应用,而非大模型本身。此外,他还看好电池储能技术和脑科学发展,特别是AI在这些领域的应用。在未来5-10年,大语言模型有望全方位赋能企业,但同时需警惕技术安全和监管问题。

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