并非所有人都看好生成式AI的投资回报，但根据PitchBook的最新数据，许多投资者显然非常支持。2024年第三季度，风投公司向生成式AI初创企业投资了39亿美元，涉及206笔交易（这还不包括OpenAI的66亿美元融资）。其中，美国公司拿到了29亿美元的资金，涉及127笔交易。
在这一季度的融资赢家中，编程助手Magic在8月获得了3.2亿美元，企业搜索提供商Glean在9月筹集了2.6亿美元，商业分析公司Hebbia在7月完成了1.3亿美元的融资。而中国的Moonshot AI在8月获得了3亿美元，日本专注于科学发现的初创企业Sakana AI上个月也完成了2.14亿美元的融资。
生成式AI涵盖从文本和图像生成器到编程助手、网络安全自动化工具等广泛技术领域，尽管它的可靠性和法律问题（特别是未经许可训练模型的版权数据）仍备受质疑，但投资者似乎相信它将在大规模和高利润的行业中占据一席之地，且未来的增长潜力不会因当下的挑战而受阻。
或许他们是对的。Forrester的一份报告预测，60%的生成式AI怀疑者最终会接受这项技术，哪怕是无意识地，用于诸如摘要生成或创造性问题解决等任务。而Gartner早前的预测则较为保守，认为到2026年，30%的生成式AI项目将在概念验证阶段被放弃。
PitchBook的高级分析师Brendan Burke在接受TechCrunch采访时表示：“大型客户正在部署利用初创公司工具和开源模型的生产系统。最新一代的模型展示了其在科学领域、数据检索和代码执行方面的潜力。”
然而，生成式AI广泛应用的一大障碍是其巨大的计算需求。贝恩分析师在一项最新研究中预测，生成式AI将促使企业建设千兆瓦级的数据中心，这类数据中心的电力消耗是当前普通数据中心的5到20倍，加剧了本已紧张的劳动力和电力供应链。
实际上，生成式AI对数据中心电力的需求，已经延长了一些燃煤发电厂的寿命。摩根士丹利估计，如果这一趋势持续到2030年，全球温室气体排放量可能比没有开发生成式AI时高出三倍。
为应对这种不可持续的能源需求，微软、亚马逊、谷歌和甲骨文等全球最大的几家数据中心运营商已宣布投资核能，以抵消不断增加的不可再生能源使用。（微软在9月表示，将利用来自三里岛核电站的电力。）但这些投资可能需要数年才能见效。
尽管存在这些负面影响，生成式AI初创企业的投资热潮依旧不减。声音克隆工具ElevenLabs据称正在寻求30亿美元的估值，而图像生成工具背后的公司Black Forest Labs据传正在筹集1亿美元的资金。