根据最新的数据，2024年第三季度，风险投资（VC）对生成式 AI 初创企业的投资总额达到了39亿美元，参与的交易数量达到了206笔。这些数字虽然很惊人，但需要注意的是，这还不包括 OpenAI 那轮66亿美元的融资。

其中，美国的公司表现尤其突出，在127笔交易中获得了29亿美元的资金支持。值得一提的是，一些知名初创企业在这个季度获得了巨额融资。例如，编码助手 Magic 在8月获得了3.2亿美元，企业搜索提供商 Glean 在9月融资2.6亿美元，商业分析公司 Hebbia 在7月也获得了1.3亿美元。此外，中国的 Moonshot AI 在8月筹集了3亿美元，而日本的 Sakana AI 则在上个月完成了2.14亿美元的融资。

当然，生成式 AI 并不是没有争议的。尽管一些投资者信心满满，但专家们对这项技术的可靠性表示质疑，尤其是在涉及未经授权使用版权数据时的合法性问题。尽管如此，风险投资者似乎还是愿意为这项技术的未来下注，认为生成式 AI 将在许多大型和盈利的行业中扎根，并持续增长。

有数据显示，Forrester 预测，60% 的生成式 AI 怀疑者可能会逐渐接受这项技术，无论是用于信息摘要还是创造性问题解决，这一数字明显高于 Gartner 早前的预测，认为到2026年将有30% 的生成式 AI 项目在概念验证后被放弃。

不过，要想广泛应用生成式 AI 还有一个不容忽视的障碍，那就是这项技术对计算能力的巨大需求。根据 Bain 的研究，生成式 AI 可能迫使企业建设千兆瓦级的数据中心，而这些数据中心的能源消耗是现有平均水平的5到20倍，可能会对本已紧张的电力供应链造成压力。

为了应对这一挑战，许多全球最大的云服务商，如微软、亚马逊、谷歌和甲骨文等，都开始投资核能，以降低对不可再生能源的依赖。微软最近表示，计划利用著名的三里岛核电站的电力，不过这些投资可能需要数年才能见效。

尽管面临诸多挑战，生成式 AI 初创企业的投资热情依然高涨。比如，热门的语音克隆工具十一实验室正在寻求以30亿美元的估值进行融资，而背后是 X 平台臭名昭著的图像生成器的黑森林实验室也在进行1亿美元的融资谈判。