财经新闻网消息：
“如果你不买概念股，就等广场舞阿姨教你怎么买吧。” 年初的这个笑话至今还在我耳边回响。
今年年初，犹如一道惊雷，让世人看到了生成式AI的力量，也让其背后的GPT火了一把，掀起了大规模创业热潮。 它刷新了很多数字，最令人印象深刻的是它是历史上用户增长速度最快的消费类应用。 上线仅两个月，月活跃用户已突破1亿。
然而，近一段时间以来，负面消息却不少。 最受热议的数据是两个数据。 一是访问量持续下降，6月份甚至可能出现负增长。 二是概念股纷纷下跌。 虽然7月7日开盘个股小幅上涨，但整个板块仍处于下跌趋势，跌幅为1.48%。
二级市场的波动瞬间传导至一级市场。 不少投资者表示，对相关投资变得谨慎起来。 毕竟，每个人都经历过互联网投资泡沫。 再次与投资者朋友交流时，他表示，“当前的人工智能投资浪潮让人想起21世纪初的互联网泡沫。 当时，大家都被互联网的力量所震惊，开始大力投资。 估值被夸大，导致随后的泡沫破裂。”
问题是，这真的只是昙花一现吗？ 人工智能又要走老路了吗？ 红了半年，就没有问题就死掉了吗？ VC/PE还该出手吗？
访问量持续下降前景堪忧
今年年初，C位出圈，1月份访问量环比增长率为131.6%。 但显然体力不足。 众人惊叹其威力的同时，可以说人气却是一天比一天差。 根据网站流量监测服务商的数据，下降趋势从2月到5月开始。 2月份为62.5%，3月份为55.8%。 4月份增速明显放缓，环比增速为12.6%。 到了5月份，这个数字已经变成了2.8%。 截至 6 月 20 日的最新数据显示，访问量比 5 月份减少了约 38%。 6月份最终数据尚未公布，但预计行业将陷入负增长。
•很多朋友会问，我们是不是高估了？
为什么才半年时间，访问量就出现断崖式下降。 事实上，影响数据下降的因素有很多，但主要有两个问题：
首先是《妈妈》的董事会成员海伦·托勒（Helen ）曾说过，“即使是创造它们的人也不知道自己能做什么、不能做什么。我预测我们真正理解什么是 GPT—— 4 可以做，不能做。” 一切，可能需要几年的时间。”各国对其安全性存在疑虑，之前德国、韩国三星都曾出现过核心数据泄露的情况，所以很多国家已经停止使用，这使得流量大大减少。
第二个是大家普遍的反馈变得愚蠢了，不再像刚出来时那么好用，并且对其给出的答案的准确性产生怀疑。
5月以来，不少用户感觉自己变“傻了”。 以前能做的事，现在却做不到了。 正确的评价是“不好用”。
例如，你想提供某个市场的预测数据，经过反复推拉，你仍然没有给出答案。 在写作方面，经过训练后，只是以官方的方式进行长篇大论的演讲，这并不是用户想要的。 用户希望它能写出有情感的文章。 这不仅没有提高用户的工作效率，反而增加了工作量。 如果不能获得想要的结果，用户的使用频率就会降低，逐渐被放弃。
其实这也不能全怪。 它之所以做不到，是因为它不识人情世故。
当然，这样的体验背后有很多综合影响因素，与用户是否询问过自己擅长的领域有关，也取决于用户是否找到了合适的沟通方式。
而且一些用户已经严重依赖，从上线以来就一直在对其进行培训。 日常用来整理学术研究思路、学习语言。 然而，准确性问题一直困扰着用户。 如果用户对它的答案提出疑问，它会按照用户的思路进行回答。 这样很难得到客观准确的答案。
6月初，开发者推广大使Logan回应称，自发布以来，大模型的本体一直是静态的，不存在大量外部数据污染模型的情况。 同时他也承认，大模型本身就不稳定，因此对于类似提示词的答案存在不一致的情况。 谷歌首席执行官萨姆·奥尔特曼也解释说，该程序会自信地声称某些事情是真实的，但实际上它是编造的。
总之，目前的天花板并不意味着GPT的天花板，而是作为当前趋势最强大的大型语言模型产品，它也可以成为观察GPT应用的一个窗口。
准确度实际上是很难达到的。 简单的理解就是它不依靠记忆来回答问题，而是依靠演绎推理能力来工作。 大语言模型依赖推理+拼字游戏，不可能像数据库那么准确。 然后是隐私方面，目前还没有给出明确的解决方案。
因此，GPT的成长还有很长的路要走，解决好以上两个核心点，其实才能实现质的飞跃。 有业内专家也指出，迭代研发一般需要6-10个月的时间。 因此，广大用户不必太着急。 毕竟-4才发布4个月。 相信明年一定会让大家眼前一亮。
概念股涨不起来，还能投资一级吗？
端午假期结束以来，概念股开始呈现下跌趋势，不少个股跌幅超过14%。 截至7月7日，虽然出现反弹走势，云从科技-UW涨幅超过12%，但整体跌幅为1.48%。 腾讯控股(00700)跌2.94%，腾讯控股(00700)跌1.71%。
• 那么很多朋友会问，既然二级市场不好，我们还应该投资这个赛道吗？
事实上，股票波动很正常，概念股不可能一直上涨。 而目前来看，其自身也存在不少问题，负面影响还在继续。 相关个股可能很难大幅上涨。 但退出方式多种多样，投资者不一定非得靠上市才能退出。 而且，随着注册制的全面推行，即使上市，也会存在破产的风险。
中信证券研报指出，短期内ToB热度大幅下滑，中长期来看ToC泡沫破裂是大概率事件。 聚焦ToB更适合当前大语言模型的优势和特点。 中长期来看，预计大语言模型将在ToB侧形成从底层硬件、到云服务商、到模型开发维护、再到下游应用的新生态。 该行继续看好全球人工智能产业的发展进程。
自引发的大语言模型（LLM）成为点燃投资者兴奋的火花以来，大语言模型（LLM）/生成人工智能（AIGC）的淘金者们就像“鲫鱼过河”。 在我日常与投资者朋友的交流中，我提到了LLM/AIGC/这个赛道。
为何投资者如此热衷于这条赛道？ 简单来说，无论创业还是投资，都需要有市场红利或者技术红利，否则就是“搬石头上山”。 互联网和移动互联网的蓬勃发展离不开市场红利，目前LLM/AIGC拥有非常明显的技术红利。 它的出现确实可以提高效率和产能。 我们说的不是一倍、一倍的提升，而是几十倍的提升。 而其研发周期、培训成本、资金投入等都是非常高的壁垒。 研发成本从-3时的约460万美元飙升至GPT-4时的1亿美元。 先进的大语言模型运算所需的计算能力将增加一倍，这意味着硬件投资的大幅增加。 并且迭代一次需要6-10个月。 此外，有专家指出，最快到2026年，训练大型模型所需的高质量数据和内容可能会耗尽。
市场需求+技术壁垒，让投资者很难受诱惑而投资这个赛道。
• 但如果这样一大群蜜蜂涌入，互联网时代会不会出现泡沫？ 是否会导致项目估值上升？
这取决于如何定义泡沫。 互联网投资泡沫产生了BAT，移动互联网投资泡沫产生了TMD。 中国肯定会有自己的。 而且投资人也不再像以前那样，你给我一个PPT，我就付钱给你。 现在你要有一个模型、一个产品、一个客户，你必须给出一个合理的估值。 毕竟现在融资难，退出就更难了。 不管项目有多好，如果估值过高，即使上市，也会面临破产的风险。
结语
纵观市场，其实我们应该对大语言模型还是有信心的。 毕竟它才诞生了半年时间，整个行业还处于非常早期的阶段，现在还需要一些时间来观察。 也欢迎观众留言，谈谈你的看法。
值得一提的是，致信研资资管云平台有幸邀请到国内VC TOP20 AIGC投资合伙人创始合伙人梁宇做客于2019年11月12日晚8:00“体验畅谈”直播间。 7月11日（周二）与您分享“从投资的角度”分享，为您带来投资策略和行业趋势的见解。 欢迎来到直播间观看交流。
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嘉宾介绍
梁宇 | CCV合作伙伴
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直播时间：7月11日（周二）20:00
直播
01 为什么被称为人工智能的第二次飞跃？
02 目前国内主要语言模型和产品的发展现状如何？ 与国际有什么区别？
目前的核心应用场景有哪些？ 哪些行业的生产经营模式将首先发生改变？
产业链如何梳理？ 未来3年哪些子赛道最具爆发力？ 哪些有风险？
将对金融业产生怎样的影响？
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