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并不是每个人都相信生成性人工智能的投资回报。但根据融资追踪器 PitchBook 的最新数据，许多投资者对此深信不疑。

在 2024 年第三季度，风险投资公司在 206 笔交易中向生成性人工智能初创企业投资了 39 亿美元，来自 PitchBook。（这还不包括OpenAI的 66 亿美元融资。）其中 29 亿美元的资金流向了美国公司，涉及 127 笔交易。

在第三季度，一些最大的赢家是编码助手 Magic（八月份获得 3.2 亿美元）、企业搜索提供商 Glean（九月份获得 2.6 亿美元）和商业分析公司 Hebbia（七月份获得 1.3 亿美元）。中国的 Moonshot AI 在八月份筹集了 3 亿美元，而专注于科学发现的日本初创公司 Sakana AI 上个月完成了 2.14 亿美元的融资。

生成性人工智能是一种广泛的技术交叉，包括文本和图像生成器、编码助手、网络安全自动化工具等，但它也有其反对者。专家质疑该技术的 可靠性，以及——在未经许可的情况下使用受版权保护的数据训练的生成性人工智能模型——其 合法性。

但风险投资公司实际上是在押注生成性人工智能将在大型和盈利丰厚的行业中站稳脚跟，并且其长尾增长不会受到今天面临的挑战的影响。

也许他们是对的。一个 Forrester 报告预测 60% 的生成性 AI 怀疑者将会接受这项技术——无论是有意还是无意——用于从总结到创造性问题解决的任务。这比 Gartner 在年初的 预测 要乐观得多，后者认为到 2026 年，30% 的生成性 AI 项目将在概念验证后被放弃。

“大型客户正在推出利用初创工具和开源模型的生产系统，”PitchBook 新兴技术高级分析师布伦丹·伯克在接受 TechCrunch 采访时表示。“最新一波模型表明，新一代模型是可能的，并可能在科学领域、数据检索和代码执行方面表现出色。”

广泛采用生成性人工智能的一大障碍是该技术巨大的计算需求。贝恩分析师在最近的一项研究中预测，生成性人工智能将推动公司建立千兆瓦级的数据中心——这些数据中心的电力消耗是当前平均数据中心的 5 到 20 倍——加剧了已经紧张的劳动力和电力供应链。

已经，生成性人工智能驱动的数据中心电力需求正在延长煤电厂的使用寿命。摩根士丹利估计，如果这一趋势持续到 2030 年，全球温室气体排放量可能是未开发生成性人工智能时的三倍。

世界上几家最大的数据中心运营商，包括微软、亚马逊、谷歌 和甲骨文，已宣布投资核能，以抵消他们日益增加的非可再生能源消耗。（在九月份，微软表示将利用臭名昭著的三里岛核电站的电力。）但这些投资可能需要数年才能见效。

对生成性人工智能初创公司的投资没有减速的迹象——负外部性算什么。ElevenLabs，这个病毒式的语音克隆工具，正在寻求以 30 亿美元的估值筹集资金，而 Black Forest Labs，这个 X 的臭名昭著的图像生成器背后的公司， 正在洽谈 1 亿美元的融资轮。

文章来自于“Z Potentials”，作者“ChatGPT”。