（一）
几乎在每一次技术浪潮中，浪潮的价值创造，都会一部分流向创业公司，另一部分流向既有大公司。
如在移动浪潮中。
移动的价值创造，大部分都流向了既有大公司。像中国的腾讯；美国的苹果、谷歌、Facebook 等。这种大公司与创业公司的价值创造比，在移动中大约是 8:2。
而在 Web1 中，事情是反过来的。
Web1 的绝大部分价值创造，都归属于创业公司。像谷歌、亚马逊、Facebook、Netflix 等等，与甲骨文、IBM、微软、苹果等既有大公司的价值创造比，大约是 7:3 或是 6:4。
而相比之下，Web3 与人工智能是两个例外。截至目前，Web3 的全部价值创造，百分百都流向了创业公司。如以太坊、比特币、Coinbase、币安等。现有金融服务或基础设施公司基本上没有参与价值创造。
上周，《华尔街日报》还发表了一篇文章 <How Crypto’s Collapse May Have Done the Economy a Favor> 指出：
“加密公司在一个闭环中运作且深度互联，但与传统金融没有明显联系。这解释了曾价值约 3 万亿美元的资产类别如何可能损失其价值的 72%，著名的中介机构可能破产，但却对金融系统没有明显的溢出效应。”
与此同时，人工智能是另外一个极端。人工智能的第一波价值创造，基本上都流向了既有大公司。
（二）
以上这个理论模型，由美国最大独立风险资本家 Elad Gil 所提出。
Gil 认为：过去十年中，虽然有很多“AI 优先”的创业公司。但大致上，整个前一波 AI 优先的创业公司都做得不好。
原因可能有以下几个：
第一个是，上一波 AI 技术不够好，导致产品差异化方面没办法做出比现有产品好上 10 倍的产品。
第二是，在上一波 AI 浪潮中，“数据优势”很重要，因此初创公司无法战胜大公司。
第三是，许多上一波 AI 公司参与竞争的是“硬市场“——也就是像教育或者医疗保健这样的市场。在这种市场中，技术创新常常会被其他因素所打断，如——市场结构、监管或是既得利益者不关心最终用户的实际需求等等。
“有些市场很难。即便加入机器学习可以使某些东西好上 10 倍，也可能因为其他原因而无法被采用。”Gil 指出。随后，他提出了一个问题：
那么，这一次 AI 浪潮会不同吗？这一次 AI 创业公司能够大幅提高它的市场占有率吗？
（三）
需要注意的是：和吸睛的生成式 AI 创业公司一样，目前微软、Salesforce 等美国大公司都已经在生成式 AI 领域展开了全面的行动。……
本文剩余内容的主要摘要如下：
1，拥有全美最大“生产力软件”的微软已经将生成式 AI 嵌入到其整个生态系统中。微软是怎么做的？此外，Salesforce 也已经在尝试用生成式 AI 满足特定业务的需求，Salesofrce 又是怎么做的？
2，Gil 也指出：相比之前的许多 AI 创新，这一次 AI 浪潮确实让人感觉不同。为什么这一次不同？
3，AI 创业公司可以腾飞的关键是什么？让大量创业公司能够强壮到可以建立大公司的关键是什么？
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