创业公司机遇1：发掘垂类行业需求
　　通用性场景几乎已被巨头占据，但仍有垂类场景下的B端客户需求仍未被满足。
　　例：Harvey：OpenAI投资的法律领域Copilot，提升律所生产效率
　　23年4月至年底收入增长十倍，已和多家顶级律所合作
　　行业空间较大：据Mordor Intelligence，2023年全球法律服务市场规模7525亿美元。
　　相对蓝海的竞争格局：传统法律行业SaaS局限于电子签名、合同管理两个环节，相关企业包括Docusign、CSDisco等，但帮助律师起草合同、为法官提供判决建议等的效率提升类需求仍未被满足。
　　Harvey产品功能：类似法律行业Chatbot，能力包括法律文书写作、回答复杂的法律问题、合同文件的处理，以及定制公司特有的模型等。
　　Harvey公司亮点：1）大模型训练能力：Harvey在22H2就获得了GPT4的优先使用权，在此基础上用大量法律专业数据进行finetune；
　　2）行业专业数据库：与Allen&Overy等头部律师事务所、普华永道等头部审计公司绑定合作，以获取大客户资源、以及优质训练数据；
　　3）深入了解行业工作流程：公司CEO曾是DeepMind科学家，联合创始人则有著名律所的职业背景，使得团队既拥有丰富的法律实践经验，又深入了解大模型的能力、知道如何训练模型。
　　风险：汤森路透等老牌法律巨头收购AI公司Casetext，普华永道也在打造自己的LLM工具，巨头的陆续进入可能影响竞争格局。
　　风险提示
　　技术发展不及预期风险：
　　AI大模型相关技术仍不完善,底层Transformer存在架构缺陷，使得大模型存在回答不准确、易产生幻觉等问题，技术升级迭代可能较慢，影响相关应用规模落地。
　　竞争加剧风险：
　　行业参与者众多，除了头部大厂还有众多中小企业以及创业公司，导致行业竞争激烈。
　　AI安全、隐私风险：
　　AI生成内容可能存在暴力、政治敏感、低俗等问题，同时AI发展可能导致大量数据收集和分析，可能包含个人隐私信息，会对个人隐私造成较大隐患。