不同的行业直接受到大模型的影响，由于获取数据的难度不同，对大模型的需求也不同。本报记者|李彪在两个月内成为历史上增长最快的消费应用，4月份全球访问量达到17.6亿次。ChatGPT不仅吸引了前所未有的关注，也让“行业+GPT”成为各行各业畅想大模型应用的未来可能。“无论‘产业+AI’还是‘科学的AI’，我们都不相信大模型，而相信AI。”蓝驰创投管理合伙人朱天宇在5月11日举行的2023年度基金合伙人会议上指出，人工智能带来了一场生产力革命。目前行业都在思考在自己的传统服务接入模式中优化效率，可以在这一波爆发中获得短期红利。但对于垂直行业来说，完全依靠自己的数据建立专有模型，才是“X-GPT”时代需要的长期壁垒。亿元科技创始人高辉在圆桌论坛上用“兴奋”和“恐慌”来形容公司接入大模式后的心情。亿科技主要是企业客户销售管理(CRM+SaaS)的数字化服务商。经过几个月的体验，他发现Big Model非常擅长自动记录数据和整理客户反馈，在销售工作流程中处理客户行为数据的效率极高，是一个优秀的“企业决策大脑”。受益于大模式带来的生产力升级，过去公司只能服务几十个席位的中小微客户，也开始对接几百、上千个席位的大客户。“整个公司除了保洁阿姨、管理层、销售人员，甚至前台，日常工作都可能用到大模特”。因为数据获取的难度，不同行业直接受到大模型的冲击，对大模型的需求也不同。生命科学平台公司百图生科CEO刘伟认为，AI的本质是映射物理世界的科学，大型模型需要输入大量数据来增加对问题的理解。与ChatGPT背后的通用语言模型是为对话而设计的不同，生命科学作为一个专业领域，比如蛋白质、大分子等生物数据是极难量化的，数据标注的成本很高。数据的不足也是“AI+医疗”持续遇冷的症结所在。从“AI for Science”的角度来看，生成式大模型带来的最重要的变化是可以吸收、利用和预测大量已有的粗糙数据，同时降低了数据验证的成本门槛。这种变化将反过来鼓励行业发明新的传感器和新的数据采集方法，并促进更多专有数据库的建立。朱天宇认为，需求不是创造出来的，行业真正需要什么样的大模式值得认真思考。从这个角度来说，数据比模型更重要，因为我们倾向于专业门槛和细分度高的领域。当新一代人工智能时代到来时，如果中国能够很好地利用其比较优势，相当一部分仍处于低价值的产业将有机会得到提升，这必将给生产带来巨大的动力。蓝驰创投1998年在美国硅谷成立，今年是其进入中国的第15个年头。去年，在募资和投资双双大幅下滑的资本寒冬中，蓝驰创投完成了一只新双币基金的募资，总规模折合人民币55亿元。至此，蓝驰创投总管理规模超过150亿元人民币。蓝驰管理合伙人陈伟光表示，应对变化是创新投资永恒的主题。在复杂不确定的历史背景下，创新投资应兼具美元基金和人民基金的特点，注重从增长逻辑向盈利逻辑的转变，同时勇敢抓住新技术突破带来的发展动力。