來源:融中財經(jīng)(ID:thecapital) 作者:呂敬之
在人工智能領(lǐng)域,投資熱潮似乎正在經(jīng)歷一次冷靜期。
盡管AI技術(shù)被廣泛認為是未來的關(guān)鍵驅(qū)動力,但現(xiàn)實情況是,許多AI創(chuàng)業(yè)項目并沒有解決市場的真正痛點,導(dǎo)致資金供應(yīng)與項目需求之間出現(xiàn)了不匹配。投資者開始更加理性地評估AI項目的市場潛力和實際應(yīng)用價值。與此同時,大模型項目因其技術(shù)壁壘和廣泛的應(yīng)用前景而更易獲得資本青睞。
然而,即便是這些項目,也面臨著技術(shù)發(fā)展不確定性、高昂的研發(fā)成本和商業(yè)化落地難度等挑戰(zhàn)。
AI投資的未來到底在哪里?
開始冷靜的AI投資人
“現(xiàn)在AI創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域,項目供應(yīng)似乎超過了需求。”一位ALL-in AI的投資人這樣說道。
理想的AI創(chuàng)業(yè)過程應(yīng)該是基于一個具體的市場需求來開發(fā)解決方案,然后向投資者展示這個需求的廣泛性和緊迫性。然而,現(xiàn)實中許多項目都是反其道而行之,他們首先構(gòu)建一個多維度的人工智能平臺,同時尋找資金和確定具體方向。這種做法讓投資者難以評估項目的具體盈利模式和市場潛力。
從資金供應(yīng)的角度來看,雖然美元基金對AI創(chuàng)業(yè)項目很感興趣,但今年他們自身在募資上也遇到了困難,這限制了他們對高風(fēng)險、長周期的AI領(lǐng)域的投資。與此同時,一些成熟的人民幣基金也在關(guān)注AI領(lǐng)域,但他們更傾向于投資那些已經(jīng)通過市場驗證并取得一定成績的項目。
以自動駕駛為例,這一領(lǐng)域曾被看作是人工智能最具潛力的應(yīng)用之一。然而,現(xiàn)實與理想之間存在差距。自動駕駛不僅需要技術(shù)的強大,還需要政策、法規(guī)的支持和市場宣傳的配合。例如,自動駕駛車輛的上路規(guī)則、事故責(zé)任的界定都需要逐步完善。此外,汽車制造商對消費者的宣傳也是提高自動駕駛接受度的關(guān)鍵。這些因素延長了自動駕駛商業(yè)化的進程,影響了投資者的熱情。從2016年自動駕駛熱潮開始,到2021年國內(nèi)自動駕駛行業(yè)的投融資事件和規(guī)模都有所下降,2022年和2023年更是顯著減少。
盡管AI在辦公、創(chuàng)作、教育等多個領(lǐng)域都有創(chuàng)新項目,但許多在硬科技領(lǐng)域深耕多年的投資者認為,今年還沒有出現(xiàn)足夠引人注目的創(chuàng)新場景。他們認為,AI+模式需要有顛覆性的創(chuàng)新,能夠真正提高生產(chǎn)效率,而不僅僅是表面的裝飾。
AI領(lǐng)域的投資情況呈現(xiàn)出一定的分化,大模型項目相對容易獲得資金,而針對特定應(yīng)用場景的AI項目則融資較為困難。一位AI投資者指出,主要原因在于這些應(yīng)用項目未能有效解決實際問題。例如,重慶一位創(chuàng)業(yè)者開發(fā)的作文批改項目,因其解決了實際需求而受到投資者的青睞,甚至有人追至機場攔截以求投資。同樣,AI陪診服務(wù)在孩子夜間生病時為家長提供快速診斷和就診決策支持,也被視為解決了實際痛點。
相比之下,那些僅依靠信息差、教學(xué)或AI創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)的項目,或者只是在原有項目基礎(chǔ)上加入AI換臉、生成式內(nèi)容等技術(shù)的項目,獲得融資的可能性較低。
去年6月,新加坡一個博士團隊研發(fā)的AI協(xié)同辦公項目獲得了個人投資者的資金支持。團隊成員之一的曉陽(化名)表示,AI投資者對當(dāng)前的熱潮持謹慎態(tài)度,如果沒有技術(shù)壁壘,僅憑概念性的商業(yè)計劃書,沒有經(jīng)過測試的產(chǎn)品,或者產(chǎn)品容易被復(fù)制,那么獲得融資的可能性幾乎為零。
曉陽還介紹,他們的團隊核心成員均來自新加坡大學(xué)的博士團隊,自己接觸語言模型項目已有三年時間。今年上半年,團隊研發(fā)的項目已經(jīng)通過測試,市場人員正在與B端企業(yè)建立商業(yè)化渠道。由于團隊成員都是在讀博士,他們經(jīng)常參加學(xué)校的創(chuàng)新大賽,并通過導(dǎo)師結(jié)識了一些投資者資源。其中一個個人投資者對他們的項目表現(xiàn)出濃厚興趣,在項目進行到三分之二時進行了投資,主要用于覆蓋研發(fā)費用。
曉陽指出,AI之所以受到關(guān)注,是因為消費者看到了AI在更多應(yīng)用場景中的潛力。但對于長期在這個領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者和投資者來說,這并不是一個新鮮或可持續(xù)的增長點。因此,大多數(shù)投資者在收到這波熱度下的創(chuàng)業(yè)計劃書時,會理性地考察團隊背景、在行業(yè)的深耕時間,并且在投資金額上相對保守,通常只覆蓋下一階段的研發(fā)費用,有進展后再追加投資。
被追捧的大模型們
近年來,涌現(xiàn)多家AI獨角獸公司,包括智譜AI、百川智能、零一萬物等,在細分領(lǐng)域中,技術(shù)層的計算機視覺與圖像、應(yīng)用層的智能機器人項目以及智能駕駛/自動駕駛項目是獲得風(fēng)險投資較多的領(lǐng)域 。
而要說起這兩年備受資本追捧的AI公司之間,也有些共性。大模型自然是資本最愛的AI投資方向之一,許多AI獨角獸公司專注于開發(fā)和利用大模型技術(shù),如智譜AI、零一萬物等,它們在大模型的基礎(chǔ)上推出了各種應(yīng)用,包括但不限于自然語言處理、圖像和視頻生成等。
此外,一些公司也開發(fā)了文本到視覺(text to visual)、文本到語音(text to audio)、文本到文本(text to text)的跨模態(tài)模型,顯示了AI在處理不同類型數(shù)據(jù)方面的能力。
在AI獨角獸公司中,開源協(xié)作往往是他們經(jīng)常選擇的方式,如智譜AI開源了中英雙語對話模型ChatGLM-6B,促進了技術(shù)的共享與協(xié)作,加速了AI技術(shù)的發(fā)展;一些獨角獸公司專注于將AI技術(shù)應(yīng)用于特定行業(yè)或者垂直的場景,如智元機器人在人形機器人領(lǐng)域的研發(fā)、鎂佳科技在汽車智能化和聯(lián)網(wǎng)化零部件領(lǐng)域的創(chuàng)新 。
此外,不少AI獨角獸公司擁有來自頂尖科技公司或知名高校的創(chuàng)始團隊,這些團隊成員往往具有豐富的研究和實踐經(jīng)驗,為公司的技術(shù)創(chuàng)新提供了堅實的基礎(chǔ)。
即使備受追捧,AI獨角獸公司在技術(shù)創(chuàng)新過程中面臨的最大挑戰(zhàn)主要源自技術(shù)發(fā)展的不確定性、研發(fā)成本的高昂,以及技術(shù)商業(yè)化落地的難度。
技術(shù)發(fā)展日新月異,AI公司需要不斷跟進最新的技術(shù)趨勢,這不僅要求公司有持續(xù)的研發(fā)投入,而且要求研發(fā)團隊能夠快速適應(yīng)技術(shù)變革,保持創(chuàng)新的活力。
高昂的研發(fā)成本是AI獨角獸公司面臨的另一個重要挑戰(zhàn)。尤其是在大模型和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,訓(xùn)練和部署這些模型需要巨大的計算資源和數(shù)據(jù)支持,而這些資源往往需要昂貴的硬件投資和運維成本。此外,AI技術(shù)的商業(yè)化落地同樣充滿挑戰(zhàn),如何將技術(shù)轉(zhuǎn)化為市場接受的產(chǎn)品,如何找到合適的商業(yè)模式和盈利途徑,都是AI獨角獸公司需要解決的問題。
數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)風(fēng)險也是AI獨角獸公司在技術(shù)創(chuàng)新過程中不可忽視的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)保護法規(guī)的日益嚴格,公司必須確保其數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用符合法律法規(guī)的要求,這不僅增加了合規(guī)成本,也對技術(shù)的設(shè)計和應(yīng)用提出了更高的要求。
苛刻的投資要求也讓投資人們對AI領(lǐng)域逐漸冷靜。
2023年中國人工智能行業(yè)在一級市場的融資情況顯示出一些變化。盡管整體投融資行業(yè)遇冷,人工智能領(lǐng)域融資形勢相對而言仍較為熱門。據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)顯示,截至2023年11月20日,人工智能賽道在一級市場的總?cè)谫Y事件數(shù)為530起,與去年同期相比減少了26%;總?cè)谫Y交易額估算為631億元人民幣,與去年同期相比下降了38% 。
困境與希望并存
AI投資領(lǐng)域正經(jīng)歷著多方面的挑戰(zhàn)和困境。
隨著技術(shù)的不斷進步,投資者越來越關(guān)注AI項目的實際投資回報率(ROI)。盡管近年來AI項目的投資回報率有所提升,但市場對AI投資的效益預(yù)期已經(jīng)從單純的技術(shù)能力轉(zhuǎn)向了實際收益。此外,AI技術(shù)的快速迭代要求企業(yè)持續(xù)跟進最新技術(shù),這對投資者來說意味著需要對技術(shù)趨勢有深刻地理解和準確地判斷。
AI項目,尤其是大模型的訓(xùn)練,需要巨額且持續(xù)的研發(fā)投入,這對資金有限的創(chuàng)業(yè)公司來說是一個巨大的挑戰(zhàn)。同時,AI公司在商業(yè)化過程中需要找到可規(guī)?;穆涞貓鼍?,將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)價值,這一過程充滿不確定性。數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)風(fēng)險隨著數(shù)據(jù)安全法和個人信息保護法的實施而增加,給AI公司帶來更高的合規(guī)成本和風(fēng)險。
市場對AI投資的熱潮也引發(fā)了對金融泡沫的擔(dān)憂。有分析認為,目前對AI的巨額投資可能會導(dǎo)致金融泡沫,因為AI收益和支出之間的差距正在擴大,需要巨額的收入來保證投資產(chǎn)生預(yù)期的回報。此外,盡管AI技術(shù)在發(fā)展,但市場上缺乏帶來實質(zhì)性收益的AI產(chǎn)品,消費者真正使用的AI產(chǎn)品并不多。
在投資領(lǐng)域,一些AI公司的估值可能過高,導(dǎo)致一級市場難以接盤,且在持續(xù)虧損的情況下,二級市場也未必愿意買單。隨著頭部AI公司吸金能力增強,單筆巨額融資事件頻現(xiàn),這不僅拉高了行業(yè)整體平均融資額,也增加了投資的門檻。政策和監(jiān)管環(huán)境的不確定性也是投資者需要考慮的因素,政策的變化可能會影響AI公司的運營和投資回報,特別是在數(shù)據(jù)使用和隱私保護方面。
投資者在考慮AI投資時,需要綜合考慮這些因素,做出明智的決策。AI投資的復(fù)雜性和不確定性要求投資者具備深入的技術(shù)洞察力、市場分析能力和風(fēng)險評估能力。
在AI投資領(lǐng)域,投資者面臨著多方面的挑戰(zhàn),其中最大的挑戰(zhàn)包括技術(shù)發(fā)展的不確定性、商業(yè)化落地的難度、高昂的研發(fā)成本、數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)風(fēng)險、市場泡沫的擔(dān)憂以及估值過高等問題。面對這些挑戰(zhàn),投資者需要采取一系列策略來評估和管理風(fēng)險。
首先,投資者必須對AI技術(shù)的最新發(fā)展和未來趨勢有深刻地理解,這包括評估技術(shù)的成熟度和市場應(yīng)用潛力。了解技術(shù)趨勢對于預(yù)測行業(yè)的發(fā)展方向至關(guān)重要。其次,評估AI公司的商業(yè)模式是關(guān)鍵,特別是其產(chǎn)品或服務(wù)的市場需求、客戶基礎(chǔ)、收入來源和盈利能力。
考慮到AI項目通常需要巨額的研發(fā)投入,投資者需要仔細評估企業(yè)的資金狀況和融資能力,以及預(yù)期的投資回報率。同時,數(shù)據(jù)合規(guī)性審查也是必不可少的,以確保AI公司的數(shù)據(jù)收集、處理和存儲方式符合數(shù)據(jù)保護法規(guī)和隱私政策。
市場泡沫風(fēng)險的識別對于避免在市場高點進行投資至關(guān)重要。投資者應(yīng)該對AI公司的估值進行合理性分析,避免投資估值過高的項目。此外,通過多元化投資組合來分散風(fēng)險,包括投資不同技術(shù)領(lǐng)域、不同發(fā)展階段的AI公司,可以降低單一投資的風(fēng)險。
投資后的持續(xù)監(jiān)控和及時調(diào)整投資策略對于應(yīng)對市場變化至關(guān)重要。建立風(fēng)險管理機制,包括風(fēng)險識別、評估、監(jiān)控和緩解措施,可以幫助投資者更好地控制潛在的損失。在必要時,咨詢行業(yè)專家或?qū)I(yè)投資顧問可以提供更深入的市場洞察和投資建議。
總之,AI投資需要投資者采取全面和謹慎的方法來評估風(fēng)險,確保投資決策基于充分的信息和專業(yè)的分析。通過這些策略,投資者可以更好地應(yīng)對AI投資領(lǐng)域的挑戰(zhàn),實現(xiàn)穩(wěn)健的投資回報。