Kelvin的投资思路：
分为三层，应用层，赋能层，基础层
应用层：最大机会，消费，法律较快，教育，医疗较慢。寻找专有数据，差异化，体验创新的公司
赋能层：开源趋势和专有模型使此层重要性加强，寻找节约成本的公司
基础层：最感兴趣的是数据子层，硬件早期难投
原帖：linkedin.com/posts/kelvinmu…
分为三层，应用层，赋能层，基础层
应用层：最大机会，消费，法律较快，教育，医疗较慢。寻找专有数据，差异化，体验创新的公司
赋能层：开源趋势和专有模型使此层重要性加强，寻找节约成本的公司
基础层：最感兴趣的是数据子层，硬件早期难投
原帖：linkedin.com/posts/kelvinmu…
按模式和融资金额分类的生成式人工智能公司。
一些要点：
- 技术更成熟的模式（如语音/文本）比新模式（如视频和 3D/XR）筹集的资金更多。 与文本/语音转换器相比，NeRF 等技术仍然相对较新。
- 几乎一半的基础设施公司筹集了超过 100 万美元的资金。 基础模型仍然很大，而且训练起来计算量很大。
一些要点：
- 技术更成熟的模式（如语音/文本）比新模式（如视频和 3D/XR）筹集的资金更多。 与文本/语音转换器相比，NeRF 等技术仍然相对较新。
- 几乎一半的基础设施公司筹集了超过 100 万美元的资金。 基础模型仍然很大，而且训练起来计算量很大。
上述ppt的一些结论
对于人工智能的一些思考 P1
对于人工智能的一些思考 P2
原作者@kelvinmu87，他刚刚来到推特，请大家关注他
看完这些我感觉他是一个非常认真并且爱学习爱思考爱分享的VC。学到很多。
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以上就是全部，我希望你发现这个线程有帮助。
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