今天小編分享的互聯網經驗：全球1229個獨角獸的總價值高達3.8萬億，相當于德國GDP，歡迎閱讀。
钛媒體 App 3 月 25 日消息，近日，研究機構 CB Insights 發布了一份最新的全球獨角獸市場地圖報告。
報告顯示，目前全球有 1229 家獨角獸公司，覆蓋 53 個國家和地區，這些企業的總價值高達 3.8 萬億美元，大致相當于德國全年的 GDP（國民生產總值）。
其中，2023 年全球僅誕生了 71 家新的獨角獸企業，是 2021 年的八分之一，有所下降。
具體來說，從地區分布來看，美國擁有一半以上 ( 占比 53% ) 的獨角獸企業，包括 Discord、1Password 等，其中有有兩個行業的份額相對于全球平均水平較高——企業科技，占美國獨角獸企業的 39%；以及醫療保健與生命科學，占比 13%。
緊随美國之後的是中國，其中包括小紅書、喜馬拉雅、小冰、零一萬物（01.AI）、曠視科技、晶泰科技、數坤科技等公司。從行業看，中國的獨角獸企業尤其集中在工業和消費零售領網域，占比分别為 31% 和 30%。
從行業來看，企業科技是最具代表性的行業，占所有獨角獸企業的 31%，包括針對一般 B2B 用例或向廣泛行業銷售的技術公司；其次位居第二的是，18% 份額的金融服務業；第三是消費品和零售業，占比 17%。
CB Insights 稱，企業科技集團最近增長尤為強勁。過去 6 個月誕生的獨角獸企業中大約有一半屬于這一類别，包括零一萬物、印度的 Krutrim 和美國的 ElevenLabs 等。
但與此同時，大多數其他行業的獨角獸數量卻停滞不前，甚至有所下降。數據顯示，截至 2023 年，在數字健康領網域初創企業退出、融資輪次減少和關閉等綜合因素的推動下，醫療保健和生命科學領網域的獨角獸總數從 122 家減少到 117 家。
此外，平均時間而言，很多獨角獸公司從成立之初到市值達到 10 億美元大關只用了 7 年多的時間——從金融服務業的 6.6 年，到醫療保健業的 7.7 年。
然而，如今随着 ChatGPT 風靡全球，有 34 家生成式 AI 獨角獸公司達到獨角獸地位的平均時間總共只有 3.9 年，比所有其他獨角獸公司少 45%。
實際上，過去一年，整個世界範圍 AI 領網域風起雲湧，一年所取得的技術突破遠遠超過了過去 10 年甚至幾十年。人類正站在技術變革爆發點，Exascale 超級電腦每秒進行百億億次級計算，AI 發現的晶體結構數量是科學史上發現的 45 倍以上，僅用 30 天就研發出潛在抗癌新藥，烏拉圭工業機器人數量比人口還多等。
3 月 21 日，美國銀行發布的一份深度報告中指出，2024 年将是 "AI 賦能一切 " 的一年，AI 和其他技術發展之間形成一個巨大的正反饋，包括 AI、計算、機器人、通信、醫療保健、能源等 30 個技術領網域或将迎來突破。而實現突破的技術商業化十分關鍵，美銀預計相關市場規模約為 16 萬億美元。
報告中強調，AGI 作為人工助理，它将具備在廣泛任務上達到或超過人類水平的一般認知能力，能夠實現自我學習，并且能夠解決未被預先編程的任務。随着數據的增長、計算能力的提高和技術的創新，AI 可能在未來十年内達到 1500 的智商，是人類平均智商的 18 倍。
美銀補充稱，盡管 AI 帶來了許多好處，但也存在挑戰，如端側設備 AI 的功耗、成本、算法 / 軟體優化和安全性問題。整體而言，美銀報告預測，到 2030 年，AI 可能會為全球增加 15%-20% 左右的經濟價值。
美國國家工程院院士、ImageNet 創建者、斯坦福大學計算機科學系首任紅杉講席教授、前谷歌副總裁李飛飛在英偉達 GTC 大會中表示：" 今天的 AI ，基本上都是從好奇心驅動的學術研究課題開始的，這是我們社會不斷創新的入口。随着像 OpenAI 這樣的公司開始在 AI 的發展中占據主導地位，需要相關的法規去約束這些公司，以便讓公眾受益。"
上海人工智能實驗室領軍科學家林達華教授表示，過去 AI 發展有兩個非常重要的驅動力量：一是源于所有大模型的研究者和從業者對于 AGI 技術理想的追求，我們在不斷地突破邊界尋求越來越接近 AGI 的大模型；二是，但同時產業界也看到了大模型帶來了產業革命的這種憧憬這種可能性，所以無數的企業投入巨大的資源幾十億幾百億投入這個賽道裡，才促成了整個行業的迅猛發展。
" 一個是應用，一個是對技術邊界的追求，這兩股力量交織在一起形成了我們今天的這種波瀾壯闊的發展局面。" 林達華表示，但無論是主觀，還是客觀來說，GPT-4 都是領先全球的，國内比較頭部的商業模型離 GPT-4 仍然有一定的差距，但是他們也都超過了 GPT-3.5 的水平。
随着 AI 科技不斷發展，算法語言表達的高級程度已逼近人類水平，機器人正在逐漸學會應對真實的環境。
林達華強調，" 在這樣一個 AI 浪潮時代，企業和從業者不需要所有卷到 " 大模型 " 的基礎模型當中，而是要清楚的理解自己的資源禀賦和優勢，選擇自己差異化的路徑，如果很多的從業者都能夠基于這樣的思考，去尋找自己的發展路徑，中國大模型的產業最終會一路繁花、前程似錦。"
（本文首發钛媒體 App，作者｜林志佳）
