1. 這回美國是真的對AI瘋狂了，風投只愿意談AI，沒AI概念的不聊了。中國這邊比較看重制造業，不少人感覺生成式AI沒太大用，總體是將信將疑，覺得美國狂熱過頭了。
2. 過去一年，業界花了500億美元買英偉達GPU，而生成式AI收入是30億美元，還沒有找到殺手級應用。但應用剛起步一年，還在很早期階段，收入就相當于SaaS（軟件即服務，用年購服務費的方式用軟件）發展10年的收入了。
3. 芯片、軟件、PC、互聯網、云計算、移動互聯，看這些行業的快速發展，投資人自然會把生成式AI當作下一個希望。從發展早期跡象看，生成式AI的潛力比這些后來成功的產業一點不差。美國方面對AI的熱情，主要是對過去成功的產業印象很深，造富無數。
4. 直接投資動力是，只有ChatGPT一個APP達到了10億美元收入。移動互聯時代，有上百個APP收入超過10億。會有幾十個生成式AI的應用，成為“獨角獸”，這是美國風投看到的最大機會，別的吸引力遠遠不如。能這么想，是ChatGPT成功了，生成式AI不是空想了，有了一個先例，想象力就打開了。
5. 技術原理上，生成式AI也能說服投資人了。短時間，三個大突破。一是生成內容，而非查詢內容，有創造性；二是和人交互，理解對話和語音、流暢大段輸出，交互能力飛躍；三是能推理，一些很復雜的邏輯AI也能推。按高標準，這三項AI技能還有缺陷，一些對安全性要求高的領域不敢用。但是，已經有不少行業明顯發現，普通人這三項技能還不如AI。如AI客服、AI律師、AI女友、AI陪伴，就讓不少公司愿意掏錢。也就是說，生成式AI雖然營收還不高，但應用已經很廣泛了，代表了巨大的想象力。
6. 另一個投資邏輯是，主要的風投、大公司研發經費，投向的是基礎大模型，希望象Sora、Claude-3這樣，讓AI基礎能力躍升。美國資本相信，基礎能力提升，更容易找到PMF（Product Market Fit，產品市場契合點）?，F在不是急著找PMF的時候，即使小公司找到了，會被大公司用能力更佳的大模型滅掉。而中國和美國風氣是反的，用開源大模型找PMF熱，但大模型基礎能力提升不夠自信。
7. 經濟意義上，美國是服務業主導，大公司利潤來源主要是服務業。用IT提升效率一直是大公司利潤增長的主要方式，百萬美元營收需要的人力從30年前的7人降到了2人。用AI幫助降成本，大公司自然會想。美國勞動力不靠譜的太多，用機器提高生產力是基本思想。只不過這回美國想的是服務業，中國想的還是制造業。感覺美國對AI的狂熱是有道理的，有特殊的背景，不宜一味看衰。
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