文｜融中財(cái)經(jīng)

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(rèn)為是未來的關(guān)鍵驅(qū)動力，但現(xiàn)實(shí)情況是，許多AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目并沒有解決市場的真正痛點(diǎn)，導(dǎo)致資金供應(yīng)與項(xiàng)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(xiàng)目的市場潛力和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。與此同時(shí)，大模型項(xiàng)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(xiàng)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(xiàng)目供應(yīng)似乎超過了需求?！币晃籄LL-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(gè)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(gè)需求的廣泛性和緊迫性。然而，現(xiàn)實(shí)中許多項(xiàng)目都是反其道而行之，他們首先構(gòu)建一個(gè)多維度的人工智能平臺，同時(shí)尋找資金和確定具體方向。這種做法讓投資者難以評估項(xiàng)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(xiàng)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(xiǎn)、長周期的AI領(lǐng)域的投資。與此同時(shí)，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(yàn)證并取得一定成績的項(xiàng)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(shí)與理想之間存在差距。自動駕駛不僅需要技術(shù)的強(qiáng)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(fèi)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(jìn)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(gè)領(lǐng)域都有創(chuàng)新項(xiàng)目，但許多在硬科技領(lǐng)域深耕多年的投資者認(rèn)為，今年還沒有出現(xiàn)足夠引人注目的創(chuàng)新場景。他們認(rèn)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(xiàng)目相對容易獲得資金，而針對特定應(yīng)用場景的AI項(xiàng)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(xiàng)目未能有效解決實(shí)際問題。例如，重慶一位創(chuàng)業(yè)者開發(fā)的作文批改項(xiàng)目，因其解決了實(shí)際需求而受到投資者的青睞，甚至有人追至機(jī)場攔截以求投資。同樣，AI陪診服務(wù)在孩子夜間生病時(shí)為家長提供快速診斷和就診決策支持，也被視為解決了實(shí)際痛點(diǎn)。

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(xiàng)目，或者只是在原有項(xiàng)目基礎(chǔ)上加入AI換臉、生成式內(nèi)容等技術(shù)的項(xiàng)目，獲得融資的可能性較低。

去年6月，新加坡一個(gè)博士團(tuán)隊(duì)研發(fā)的AI協(xié)同辦公項(xiàng)目獲得了個(gè)人投資者的資金支持。團(tuán)隊(duì)成員之一的曉陽（化名）表示，AI投資者對當(dāng)前的熱潮持謹(jǐn)慎態(tài)度，如果沒有技術(shù)壁壘，僅憑概念性的商業(yè)計(jì)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(tuán)隊(duì)核心成員均來自新加坡大學(xué)的博士團(tuán)隊(duì)，自己接觸語言模型項(xiàng)目已有三年時(shí)間。今年上半年，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的項(xiàng)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(tuán)隊(duì)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(gè)個(gè)人投資者對他們的項(xiàng)目表現(xiàn)出濃厚興趣，在項(xiàng)目進(jìn)行到三分之二時(shí)進(jìn)行了投資，主要用于覆蓋研發(fā)費(fèi)用。

曉陽指出，AI之所以受到關(guān)注，是因?yàn)橄M(fèi)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(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者和投資者來說，這并不是一個(gè)新鮮或可持續(xù)的增長點(diǎn)。因此，大多數(shù)投資者在收到這波熱度下的創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書時(shí)，會理性地考察團(tuán)隊(duì)背景、在行業(yè)的深耕時(shí)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(fèi)用，有進(jìn)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(dú)角獸公司，包括智譜AI、百川智能、零一萬物等，在細(xì)分領(lǐng)域中，技術(shù)層的計(jì)算機(jī)視覺與圖像、應(yīng)用層的智能機(jī)器人項(xiàng)目以及智能駕駛/自動駕駛項(xiàng)目是獲得風(fēng)險(xiǎn)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(dú)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(dú)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(jìn)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(dú)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(jī)器人在人形機(jī)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(dú)角獸公司擁有來自頂尖科技公司或知名高校的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，這些團(tuán)隊(duì)成員往往具有豐富的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為公司的技術(shù)創(chuàng)新提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

即使備受追捧，AI獨(dú)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(jìn)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(tuán)隊(duì)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(dú)角獸公司面臨的另一個(gè)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(jì)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(yùn)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(dú)角獸公司需要解決的問題。

數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)也是AI獨(dú)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(hù)法規(guī)的日益嚴(yán)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(jì)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(jìn)步，投資者越來越關(guān)注AI項(xiàng)目的實(shí)際投資回報(bào)率（ROI）。盡管近年來AI項(xiàng)目的投資回報(bào)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(shí)際收益。此外，AI技術(shù)的快速迭代要求企業(yè)持續(xù)跟進(jìn)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(zhǔn)確地判斷。

AI項(xiàng)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(gè)巨大的挑戰(zhàn)。同時(shí)，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(shí)際的商業(yè)價(jià)值，這一過程充滿不確定性。數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)隨著數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法的實(shí)施而增加，給AI公司帶來更高的合規(guī)成本和風(fēng)險(xiǎn)。

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(rèn)為，目前對AI的巨額投資可能會導(dǎo)致金融泡沫，因?yàn)锳I收益和支出之間的差距正在擴(kuò)大，需要巨額的收入來保證投資產(chǎn)生預(yù)期的回報(bào)。此外，盡管AI技術(shù)在發(fā)展，但市場上缺乏帶來實(shí)質(zhì)性收益的AI產(chǎn)品，消費(fèi)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(qiáng)，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(yùn)營和投資回報(bào)，特別是在數(shù)據(jù)使用和隱私保護(hù)方面。

投資者在考慮AI投資時(shí)，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(xiǎn)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(xiǎn)、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(xiǎn)。

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(xiàng)目通常需要巨額的研發(fā)投入，投資者需要仔細(xì)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(bào)率。同時(shí)，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(hù)法規(guī)和隱私政策。

市場泡沫風(fēng)險(xiǎn)的識別對于避免在市場高點(diǎn)進(jìn)行投資至關(guān)重要。投資者應(yīng)該對AI公司的估值進(jìn)行合理性分析，避免投資估值過高的項(xiàng)目。此外，通過多元化投資組合來分散風(fēng)險(xiǎn)，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(xiǎn)。

投資后的持續(xù)監(jiān)控和及時(shí)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(xiǎn)管理機(jī)制，包括風(fēng)險(xiǎn)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(shí)，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(jǐn)慎的方法來評估風(fēng)險(xiǎn)，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(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的投資回報(bào)。