EP 52. 一线亲历者对谈：生成式AI这一年，中美市场的异同、机会与未来

非常久违的两位主播的研究对谈来了！在 ChatGPT 诞生近一年半的时间里，生成式 AI 领域几乎每天都在发生激动人心的变化。从大模型到应用，从软件到机器人，从文字到图片、视频、声音，从全新的商业模式到对现有业务的赋能。比起很久之前那一期对谈，不只是 AI，两位主播也都分别开始了新的征程，过去一年有了很多机会在中美一线市场频繁穿梭，终于有机会分享一些我们沉淀下来的观察与思考。

Hello world, who is OnBoard!?

Monica 去年加入了另一家美元 VC，更聚焦地关注海外的早期投资机会。GN从美元机构离开，创立了 SaaS/AI 社区 Linkloud（公众号同名），帮助越来越多中国软件和科技公司走向全球。

AI 无疑是这个时代里边最大的变量之一，近两个小时，过去一年在中美频繁奔波的我们，探讨了你关心的各种问题：

• AI应用落地真的不及预期吗？
• 从应用到infra有哪些有意思的落地案例？
• 如何看待国内AI的进展和弯道超车的机会？
• 中美差异背后的原因是什么？
• AI公司出海有什么最佳实践与建议？
• 我们对AI短期和长期的期待，以及podcast/newsletter推荐！

一些拙见，抛砖引玉，希望对大家有一些些启发~！Enjoy!

我们都聊了什么

03:11 两位主播的自我介绍，以及最近半年日常使用的AI产品。

15:54 一年以来，哪些AI产品或落地超预期或不及预期？

20:24 为什么还在成长期的SaaS公司最容易将AI落地？

23:11 AI在全球其他地区的渗透有什么不一样的地方？

26:00 为什么在美国大模型和Infra层的进展会超预期？

30:16 对苹果Siri的预期，以及可能面临的限制在那里？

35:31 Soundhound是如何结合Voice AI来落地点餐场景，并完成商业化的？

40:42 EvolutionIQ是如何在保险领域结合AI并促进业务增长的？

49:08 Monica错过的一家初创公司是如何将AI融入销售人员工作流的？

55:47 为什么AI代码生成领域在今年会百花齐放？

65:38 国内AI的进展与美国有什么不同，为什么在C端会出现更多产品？

76:07 中美资本市场的差异在哪里，以及创业者该如何在市场下行时树立长期愿景？

81:58 为什么中美差异最大的是AI在B端的发展，以及机器人是否是个变量？

92:55 为什么“单点极致”可能是中国AI公司出海最重要的方式？

97:33 为什么出海第一步要走出国门，感受并融入开放的生态？

100:55 作为投资人，如何看待面对大模型公司下创业公司的壁垒和竞争力？

106:41 两位主播对今年AI的“大胆”预测和期待有哪些？

119:02 最后，奉上我们这一年新种草的播客和Newsletter，希望对听众有帮助！

我们提到的公司或产品

• Devin (by Cognition Lab): cognitionlab.com
• SWE-agent: swe-agent.com
• DBRX by Databricks: github.com
• Jamba: A Hybrid Transformer-Mamba Language Model
• Hume AI: www.hume.ai
• Monica.im: https://monica.im/
• Gemini Advanced: https://gemini.google.com/advanced
• Perplexity: www.perplexity.ai
• Kimi Chat:</