作者：小巖

2023年是AI實(shí)現(xiàn)大爆發(fā)的元年，特別是大模型賽道，因?yàn)镃hatGPT的橫空出世，在全世界范圍內(nèi)掀起了一波浪潮。

按理說，如今的AI備受矚目，正處于風(fēng)口浪尖上，應(yīng)該會(huì)有大量的熱錢涌入，是資本眼中的香餑餑。不過，有意思的是，盡管AI領(lǐng)域，特別是大模型賽道一路發(fā)展的風(fēng)生水起，可大部分的VC卻沒有選擇下場(chǎng)入局，更多的，是以看客的身份在旁邊觀望。

AI賽道一路狂飆，VC方卻“十動(dòng)然拒”，冷漠觀望，這背后邏輯究竟是什么？

為何對(duì)大模型望而生畏？有了OpenAI這一珠玉在前，大模型的選擇更要謹(jǐn)慎。

早在今年5月，作為AI領(lǐng)域的初創(chuàng)公司，OpenAI還是一枝獨(dú)秀般的存在。但很快，在隨后的幾個(gè)月里，大量同類型的公司和產(chǎn)品開始出現(xiàn)。譬如谷歌推出了Bard；Anthropic推出了Claude 2等等。從技術(shù)性能上來說，這些模型都不及GPT 4優(yōu)秀，但也并不存在明顯的差距。

在這種情況下，很多投資人會(huì)認(rèn)為未來的發(fā)展趨勢(shì)應(yīng)該是“開源和閉源共存”。所以對(duì)于大模型產(chǎn)品的選擇，會(huì)變得更加審慎。

此外，對(duì)于整個(gè)市場(chǎng)，特別是對(duì)美國市場(chǎng)而言，大模型賽道的發(fā)展愈發(fā)有變成紅海的趨勢(shì)。先是包括谷歌，Meta，微軟，英偉達(dá)在內(nèi)的核心選手紛紛下場(chǎng)，包括OpenAI，Anthropic，Cohere，Inflection，Stability AI以及馬斯克的xAI在內(nèi)的頭部初創(chuàng)公司也運(yùn)營的風(fēng)生水起。這些頭部力量基本網(wǎng)羅到了主要的AI人才，并且吸引到了主要戰(zhàn)略投資人與財(cái)務(wù)投資人的投資。此時(shí)再來的創(chuàng)業(yè)公司，很難在市場(chǎng)上獲得足夠優(yōu)質(zhì)的人才，以及足夠多的資金的支持。投資人更怕自己的錢就此打了水漂。

更重要的是，很多VC認(rèn)為當(dāng)下大模型公司的估值不夠合理，溢價(jià)嚴(yán)重，存在大量泡沫。很多AI公司動(dòng)輒就有30億美金以上的估值，其中OpenAI的估值已經(jīng)達(dá)到了300億美金。當(dāng)然，這直接說明了這一類AI公司具有極大的發(fā)展?jié)摿Γ�但�?duì)投資人而言，卻不得不因此考慮“風(fēng)險(xiǎn)收益比不太理想”的問題。特別是當(dāng)你布局的公司最多只能處于行業(yè)第3名第4名，行業(yè)的終局和商業(yè)化變現(xiàn)的前景就會(huì)變得很不明朗。

舉例來說，微軟投資OpenAI，只要OpenAI能幫助微軟的搜索工具Bing提高1 %的市場(chǎng)份額，那么微軟就可以輕松收回100億美金的投資成本。英偉達(dá)也是如此，對(duì)英偉達(dá)來說，投資基礎(chǔ)大模型公司是非常劃算的。因?yàn)樗�投資1塊錢在這些公司里面，如果能夠撬動(dòng)5塊錢，而這5塊錢大部分會(huì)用來購買英偉達(dá)的芯片，變成英偉達(dá)的收入。

國內(nèi)VC的普遍態(tài)度：太燒錢；項(xiàng)目大都在炒冷飯；項(xiàng)目根本投不起來…

事實(shí)上，在投資AI大模型賽道這一方面，國內(nèi)的很多大佬并不手軟。

舉例來說，啟明攜手經(jīng)緯，把數(shù)億元的天使輪投向周伯文創(chuàng)辦的銜遠(yuǎn)科技；創(chuàng)新工場(chǎng)孵化的AI 2.0 大模型瀾舟科技，也續(xù)上一筆數(shù)億元Pre-A輪，斯道資本和創(chuàng)新工場(chǎng)也在持續(xù)加碼的進(jìn)行投資。

但更多的VC則對(duì)AI大模型望而生畏，因?yàn)樗鼘?shí)在是太燒錢了。據(jù)統(tǒng)計(jì)，大模型每一次運(yùn)算的成本在450萬美元（約合3000萬元）左右。此外，這一行業(yè)的人員成本相當(dāng)之高，基本在月薪2萬-月薪10萬的區(qū)間。由此可見，如果自身不是具備極強(qiáng)的“鈔能力”，很難夠得上投資大模型的門檻。

更關(guān)鍵的點(diǎn)在于，正所謂“打鐵還須自身硬”，很多VC不愿意出錢投資，大概率是因?yàn)檫^硬的項(xiàng)目不夠多，根本搶不起來。究其原因，主要有兩點(diǎn)。一是估值體系還不成熟，幾億一輪融資，釋放10到20個(gè)點(diǎn)的股權(quán)，公司的估值就立馬超過10億，這顯然違背了以商業(yè)價(jià)值去進(jìn)行評(píng)估的原則。二是因?yàn)閲鴥?nèi)AI的發(fā)展還不夠成熟，商業(yè)化落地的時(shí)機(jī)還不夠成熟。

生成式AI仍舊是未來投資的主流。

根據(jù)權(quán)威統(tǒng)計(jì)來看，生成式AI在今年同樣實(shí)現(xiàn)了巨大的進(jìn)步，很可能是VC即將追逐的重點(diǎn)賽道之一。

說到這里，先來給大家解釋一下生成式AI與大模型之間的聯(lián)系和區(qū)別。

首先，并非所有生成式AI工具都建立在大模型之上，但所有大模型都是生成式AI的一種形式。生成式AI是一類人工智能的廣義范疇，指的是任何可以創(chuàng)建原創(chuàng)內(nèi)容的人工智能。其次，目前的大模型創(chuàng)建的是純文本輸出，不管是之前的大模型，還是在2022年一炮打響的OpenAI，都屬于這個(gè)范疇。不過，隨著多模態(tài)大模型的發(fā)展，這些大模型還可以接受音頻，圖像等作為輸入。

但生成式AI和大模型一樣，都會(huì)徹底改變整個(gè)AI行業(yè)。生成式AI可以改變我們進(jìn)行3D建模，生成視頻輸出或創(chuàng)建語音助手和其他音頻的方式。大模型將更多地關(guān)注基于文本的內(nèi)容創(chuàng)建，并可能在語音助手等更廣泛的生成式AI選項(xiàng)中發(fā)揮作用。

說回主題。

生成式AI堪稱今年“最靚的仔”，特別在美國的投資市場(chǎng)，尤是如此。根據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)，23年上半年，美國生成式AI的融資總額140億美金，當(dāng)然，這其中的大多數(shù)都流入了頭部公司。其中，140億的融資額，但就OpenAI就占了103億。

從某種程度上說，VC行業(yè)與加密貨幣市場(chǎng)類似，有牛熊市之分，會(huì)呈現(xiàn)顯著的周期性。最典型的特征可以概括為好募的時(shí)候不好投，好投的時(shí)候不好募。所以，想要獲得好的投資收益，務(wù)必做到錯(cuò)峰出手，在熊市就著手進(jìn)行布局。如今，生成式AI的創(chuàng)業(yè)和投資周期剛剛開始，預(yù)計(jì)會(huì)在未來10年獲得產(chǎn)業(yè)加速和技術(shù)創(chuàng)新。而那時(shí)，或許就是VC收獲投資收益的最佳時(shí)期。

反觀國內(nèi)的投資市場(chǎng)，似乎更愿意把籌碼押在垂直領(lǐng)域的細(xì)分范疇上。有投資人認(rèn)為，如今國內(nèi)大模型出現(xiàn)可以對(duì)標(biāo)ChatGPT的產(chǎn)品的概率不大，所以，還不如在一些垂直領(lǐng)域的細(xì)分里找機(jī)會(huì)，譬如3D大模型，視頻大模型，多模態(tài)大模型等中型模型等。在垂直領(lǐng)域，只要你進(jìn)入的足夠早，比別人優(yōu)先積累到領(lǐng)域內(nèi)的私有數(shù)據(jù)；只要市場(chǎng)規(guī)模足夠大，你就完全有可能發(fā)展成為行業(yè)一霸。

如今國際上AI發(fā)展風(fēng)起云涌，國內(nèi)各大廠則百家爭(zhēng)鳴，這對(duì)資本而言未嘗不是一個(gè)利好，但對(duì)初創(chuàng)公司而言，則意味著更大的難度，更多的挑戰(zhàn)。畢竟，在新一輪的AI浪潮下，找VC拿錢的門檻越來越高了。

       原文標(biāo)題 : 新火種AI｜VC對(duì)大模型望而生畏？2023，資本投資AI的風(fēng)向標(biāo)有哪些