风险投资公司 SK Ventures 绘制了一张图，试着归纳 ChatGPT 背后的大语言模型（Large Language Model，LLM）后续对白领职业的影响。
其用了一个 2x2 的矩阵，横轴是 “Grammatical 语法规则型 - Disordered 无序型”，纵轴是 “Predictable 可预测 - Ad hoc 特定和临时的”。
SK Ventures 认为软件工程师、税务安排、呼叫中心等位于右上角的白领岗位会面临更大的冲击。因为这些工作有相对大的比例是 “可预测” 和 “语法规则型”。
风险投资机构 a16z 描绘了生成式 AI（AGI）的技术栈层次。最底下两层是计算机硬件（服务器、GPU 等）和云平台（AWS、Google 云、Azure 等）；
底下两层可认为提供了算力网络的基础设施服务。深蓝色是模型层，包括闭源的模型（例如：OpenAI 的 GPT-3) 和开源模型。开源模型既包括模型算法本身，也包括托管和运行这些模型的平台。
最上层即应用。应用既可以是 Jasper 这种比较 “薄” 的应用，也包括 Midjourney 这种后台模型也自己做的应用。
从价值创造和风险投资角度，Jasper 类面临的质疑就是护城河问题，有风险投资机构认为其大量能力依赖 OpenAI。而 OpenAI 会把大部分价值拿走等。
但其实即便是比较 “薄” 的上层应用中，Github...
大模型 LLM 是生成式 AI 的技术核心。那就目前而言，企业在应用生成式 AI 时，会部署或引用多少个大模型呢？
Menlo Venture 针对北美和欧洲的企业调研显示，几乎所有的调研对象，无论组织大小，都会使用多个大模型。
越大的企业会同时使用多个大模型。这组调研数据，一定程度也反映了生成式 AI 在企业侧的格局还处于初期状态，格局还未形成。
格局未形成，如果大趋势又成立的话，这就意味着机会窗口。
BCG 针对 750 名咨询顾问使用 ChatGPT 的典型咨询工作实验发现，对于水平相对弱的分组，参与者借助 ChatGPT 可提升 43% 的效率；而高水平分组的提升效率为 17%。
注：针对产品创新创意类工作任务。
