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AI 浪潮下的创投新纪元：机遇与挑战并存
– 在人工智能技术飞速发展的今天，创投领域正经历着前所未有的变革。生成式 AI 的崛起，不仅为创投界带来了新的机遇，也带来了前所未有的挑战。如何精准捕捉 AI 技术发展的脉搏，布局大模型时代的创新应用和产品，成为创投界亟需解答的时代课题。
Scaling Law 的效用与局限
Scaling Law 指的是在大模型生命周期中，通过海量数据与强大算力的持续投入，来实现智能的飞跃式提升。简单来说，就是模型性能会随着参数量、数据量和计算量的增加而呈指数级增长。
尽管 Scaling Law 在早期取得了显著成果，但随着模型规模的不断扩大，其效用也逐渐显现出局限性。例如，增加算力并不一定能带来智能的提升，还需要关注算力投入能否有效转化成智能。
未来，Scaling Law 的研究方向将更加关注如何提升算力利用率和效率，以及如何将算力投入更有效地转化成智能。
超级应用的崛起
– AI 大模型的蓬勃发展，正成为推动超级应用创新与突破的关键引擎。它们不仅提供了坚实的技术基石，更注入了强大的创新动力，开辟了广阔的市场前景。
AI 超级应用将重新定义行业的服务标准，提供更加智能化、个性化的用户体验，并在全球范围内引领新的商业模式和市场趋势。
从医疗健康到金融科技，从智能制造到文化创意，AI 的应用潜力无限。
未来，AI 超级应用将从提高效率的应用向旨在获得愉悦的应用转变，并遵循从小规模应用开始逐步发展的原则。
具身智能的无限想象力
– 具身智能，是指将 AI 与机器人结合，赋予机器人感知、行动和学习的能力。
具身智能能够更好地适应现实世界，并解决一些抽象 AI 难以解决的问题。
具身智能有望在医疗、制造、服务等领域发挥重要作用。
未来，具身智能将朝着更加智能化、通用化和人性化的方向发展。
相关实例
优势劣势与影响
AI 大模型和具身智能能够提高生产力、创造新的产品和服务，并改善人们的生活质量。
AI 技术也存在一些潜在的风险，例如失业、隐私泄露、安全威胁等。
AI 技术将深刻改变人们的生活、工作和社会结构。
深入分析前景与未来动向
– AI 技术的快速发展，为创投界带来了巨大的机遇，但也带来了相应的挑战。
创投机构应关注以下领域：
- 大模型技术研发和应用
- AI 超级应用
- 具身智能
创投机构需要克服以下挑战：
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