美国对人工智能（AI）的热情日益高涨，吸引了全球的关注，尤其是在风险投资领域。近期，投资公司越来越关注AI项目，而对缺乏AI组件的项目兴趣有限。与此形成对比的是，中国依然将重心放在制造业，许多人对生成式AI的实际应用持谨慎态度，认为美国的兴奋可能有所过度。
过去一年，行业在购买NVIDIA GPU上投资了500亿美元，而生成式AI的收入仅为30亿美元，尚未出现“杀手级应用”。然而，考虑到该领域仍处于早期发展阶段，30亿美元的收入相当于软件即服务（SaaS）行业十年的收益，这表明了其巨大的潜力。
随着芯片、软件和云计算等多个领域的快速进步，投资者自然将生成式AI视为下一个重大机遇。早期的迹象表明，生成式AI的潜力与之前成功行业的潜力不相上下，这些行业曾创造了可观的财富。
推动投资的一个关键因素是像ChatGPT这样的应用的成功，它已实现了10亿美元的收入。与移动互联网时代数百个超过10亿美元销售的应用相比，生成式AI领域可能很快会出现更多的“独角兽”。这一充满前景的投资环境让风险投资家们对生成式AI的增长充满期待。
技术进步也增强了对生成式AI投资的信心，最近取得了三项重要突破：
1. 生成创新内容的能力。
2. 提升人机互动能力，改善对话和语音理解。
3. 加强推理能力，用于处理复杂的逻辑。
尽管这些能力仍需进一步改进，且尚未广泛应用于高安全行业，但许多行业已经意识到AI的优势。在AI客服、法律咨询和陪伴等应用下，企业纷纷加大对AI的投资。
另一项投资逻辑是，领先的风险投资公司和大型企业正在将研发资金投入到基础AI模型上，他们希望像Sora和Claude-3这样的技术能提升AI的基本能力。美国资本市场相信，改善这些基础能力将有助于寻找产品市场契合度（PMF）。然而，可能并不是急于追求PMF的合适时机，因为较小的公司可能被拥有更强大模型的大公司所掩盖。有趣的是，美国和中国的趋势迥异；美国公司推动基础改进，而中国则更倾向于开放源代码模型，以更好地应对PMF挑战，尽管对增强这些模型能力的信心较低。
从经济角度来看，美国主要以服务业为主，主要企业的利润主要来源于这一领域。在过去三十年中，通过信息技术提高效率对利润增长至关重要，生成每百万美元收入所需的员工人数已从七人减少到两人。AI的引入可以进一步降低成本并提高生产力。在这种背景下，美国对AI的热情是可以理解的，而中国仍然关注制造业。因此，在全球经济格局中，美国对AI的热潮不应轻易被忽视。
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