在2024年第三季度，投资者对生成性人工智能初创公司的投资超过39亿美元，共涉及206笔交易。这一数据来自于融资追踪平台PitchBook。值得注意的是，这一数据不包括OpenAI的66亿美元融资轮。其中，29亿美元的资金流向了美国公司，涉及127笔交易。
第三季度的一些主要获利者包括编程助手Magic（8月获得3.2亿美元），企业搜索提供商Glean（9月获得2.6亿美元），以及商业分析公司Hebbia（7月获得1.3亿美元）。此外，中国的Moonshot AI在8月融资3亿美元，而专注于科学发现的日本初创公司Sakana AI则在上个月完成了2.14亿美元的融资。
尽管生成性人工智能在各个领域的应用日益广泛，包括文本和图像生成、编程助手以及网络安全自动化工具等，但仍有专家对其可靠性和合法性表示质疑，尤其是在未经授权使用版权数据进行训练的情况下。
然而，风险投资家们显然对生成性人工智能的未来持乐观态度，认为它将在大型和有利可图的行业中站稳脚跟，且其长期增长不会受到当前面临的挑战的影响。Forrester的一份报告预测，60%的怀疑生成性人工智能的专家将会接受这项技术，尽管Gartner早些时候预测到2026年，30%的生成性人工智能项目将在概念验证后被放弃。
PitchBook的高级分析师Brendan Burke表示，越来越多的大型客户正在推出利用初创公司工具和开源模型的生产系统。新一代模型的最新进展可能在科学领域、数据检索和代码执行方面表现出色。
然而，广泛采用生成性人工智能的一大障碍是其巨大的计算需求。Bain分析师在近期的一项研究中预测，生成性人工智能将促使公司建设千兆瓦级的数据中心，这些数据中心的能耗是当前平均数据中心的5到20倍，进一步加剧了已经紧张的劳动和电力供应链。
Morgan Stanley估计，如果这一趋势持续，那么全球温室气体排放在2030年前可能会比如果没有开发生成性人工智能要高出三倍。为应对日益增加的非可再生能源需求，包括微软、亚马逊、谷歌和甲骨文在内的多家大型数据中心运营商已宣布投资核能，但这些投资可能需要数年才能见效。
尽管存在负面影响，生成性人工智能初创公司的投资似乎没有放缓的迹象。报道称，病毒式传播的语音克隆工具ElevenLabs正在寻求以30亿美元的估值进行融资，而负责X平台上臭名昭著的图像生成器的Black Forest Labs也正在洽谈1亿美元的融资轮。