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投資人AI修羅場:坐在風口焦慮風向,投入巨資何時盈利

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投資人AI修羅場:坐在風口焦慮風向,投入巨資何時盈利

足夠熱,且足夠卷。

攝影:界面新聞 匡達

文|時代周報  何珊珊

編輯|林銘銘

Selena(化名)是一位工作多年的資深風險投資財務顧問,她近日向時代周報記者描述目前投資界在AI賽道投資的狀態(tài)。

“大家都很焦慮,因為AI大模型發(fā)展快,壁壘高,每天都有非常多的新信息要理解?,F在投資人每天要花大量時間看論文,學習最前沿的技術發(fā)展情況,為了理解大模型迭代程度?!彼硎?。

自美國人工智能公司OpenAI在2022年11月推出聊天機器人ChatGPT,在全球范圍內點燃AI熱潮,截至2023年7月,全球已發(fā)布數百個大模型,僅我國年內就發(fā)布80多個,各大廠基本已躬身入局。

即便是百度、阿里、華為、微軟、Google 、Meta這樣走在AI技術前沿的公司,都在這場“終極玩家”廝殺賽中面臨難以回答的問題——“投資巨大,如何盈利?”

颶風刮了大半年,幾天前,微軟、Google 、Meta 相繼發(fā)布Q2財報,并宣布接下來將繼續(xù)加大對人工智能的投入以穩(wěn)固優(yōu)勢地位,但此前上百億美金的投資并未帶來及時的回報。此前憑借ChatGPT股價大漲的微軟,財報會后股價連續(xù)2日收跌。資本隱隱有躁動跡象。

AI大模型的投融資熱度看似前所未有的高漲,但真正出手的資方并不多,當前大多投資人更是困于無法出手的焦灼,看得到卻吃不著。

之所以難出手,第一是魚龍混雜,難以判斷項目前景;二是頭部玩家已站位,普通資方無法擠入賽道。

某資深風投財務顧問表示,當前投資更多是“熟人間投融資,高層對高層。”

另外一名具有外資背景的風投機構人士告訴時代周報記者,由于各種因素,盡管對AI領域一直有關注,但出手很謹慎。

事實上,多位投資人認為,當前圍繞AI大模型的首輪競爭與投資已然結束,接下來的競爭輪次中,只有解決商業(yè)化落地,才能緩解投融資難。第二第三梯隊是本輪未上車資方的出手方向。

商湯智能產業(yè)研究院院長田豐對時代周報記者表示:目前對大模型評測的題庫、排行榜已超過了40個,從技術角度講,大模型的基礎能力、涌現能力、專業(yè)能力(垂直領域)是考核重點。

前方行路難,AI大模型硝煙四起,卻仍然有太多問題等待解答。

看得見吃不著

AI大模型發(fā)展如火如荼,但找到應用方向與盈利模式的闖關難度之高,卻如達摩克利之劍,緊緊盤旋在每個相關人人上方。

即使是行外人也不禁產生一個疑問“大模型熱度帶來的究竟是泡沫還是未來?”畢竟,上一個令人如此興奮的概念還是元宇宙,但如今幾乎不聲不響。

“目前AI與各行業(yè)的結合都有企業(yè)公司在積極嘗試,之前的互聯網公司高管紛紛再度投入AI大模型創(chuàng)業(yè)領域中,但國內對AI大模型的投資出手并不多?!睂τ诋斍巴度谫Y情況,非凡產研聯合創(chuàng)始人吳畏總結道。

據時代周報記者此前梳理,今年上半年BAT除了自己發(fā)布AI大模型,也紛紛當下最熱門的AI領域。二級市場上,上半年A股AI板塊大漲,有32只股票漲超100%。

但與AI大模型在二級市場的熱度相反,一級市場的投融資情況卻相對低調。

6月底,美團以約20.65億元人民幣的價格收購美團聯合創(chuàng)始人王慧文打造的大模型創(chuàng)業(yè)公司光年之外100%股權。騰訊、好未來則出手入股一家清華系背景的AI公司深言科技(自然語言處理)。騰訊還參投了前商湯科技副總裁閆俊杰等人創(chuàng)立的專注通用大模型研發(fā)的人工智能企業(yè)Minimax,A輪融資2.5億美元。百度投資的西湖心辰、生數科技、渡鴉科技3家公司均為人工智能相關領域企業(yè)。其中,生數科技天使輪融資近億元人民幣。

天眼查一份統(tǒng)計數據能更好的體現投融資熱度。從2023年上半年的人工智能相關的融資事件的輪次分布來看,天使輪、A輪以及戰(zhàn)略融資事件數量位居前列,分別擁有59、57以及38起,共計154起。

當前大多數投資人“出手難”的關鍵,在于怎么找到適合自己的應用場景去落地,實現商業(yè)化,而大多數公司目前可能連過河的石子還沒摸到。

一個可供參考的信息是,OpenAI成立的前15個月,都沒有一個明確的研究目標。2016年5月,時任谷歌首席AI研究員參觀OpenAI,對其工作方式曾相當困惑。

即便到了現在,Meta仍在飽受AI盈利前景不明確的困擾,扎克伯格在幾天前的電話會中親口承認:“目前還不太清楚人工智能將如何轉化成有意義的收入來源”。

對于AI大模型話題火熱,國內投融資低調的情況, Selena判斷,當前階段來看,大家處于悶聲做事的時間點。各家都在找方向,不確定性很高,現在過多講自己的方向會招來更多的競爭對手。因此首要是先落地,小規(guī)模把商業(yè)模式跑起來,把相對領先位置確定。

除卻悶聲研究,少有破圈好產品也是問題。

“半年過去了,目前發(fā)布的100多個大模型,從界面設計到用戶使用體驗能有明顯變化的B端公司,相對而言太少,沒有破圈的存在。最近的妙鴨相機算是在GPT火了以后,國內C端應用第一個有破圈感知的小高潮?!盨elena說道。

有業(yè)內人士對于當前情況表示,“現在大模型公司挺多,90%都是魚目混雜,2023年成立的新公司很多是以前AI 1.0的公司穿個馬甲。今年百度等各大廠才公開入局,其他小廠怎么可能那么快?”而對于投資難,其表示,“基于上述原因,加上很多投資人不了解AI大模型,所以沒有足夠信息下判斷?!?/p>

無論如何,多名投資人認為,圍繞AI大模型的首輪競爭與投資已然結束,接下來的競爭輪次中,只有解決商業(yè)化落地,才能緩解投融資難。第二第三梯隊可能是本輪未上車資方的出手方向。

對話過程中,多名投資人對時代周報記者表示,投資一方面也就是投人,這幾乎是投項目的共識。然而對于投什么樣的人才會成功,鮮有人能體驗“見證偉大公司”的美妙Sense(感覺)。

“今年以來聊的AI項目確實非常多,但在看到好的項目之前,你不知道它具體長什么樣,所以更愿意多聊,聽他人的好想法,去篩選。”Selena說道。

深圳投控資本投資總監(jiān)楊帆相比之下顯得格外“幸運”。他于2021年投資國內的AIGC公司聯匯科技,早于該賽道火熱的2023年。

據楊帆回憶,他2016年就一直研究AI賽道,2020年開始重點關注Ai賽道,當時國內相關概念并不熱門。

他表示,當時首先看好的就是聯匯科技的團隊,據介紹,聯匯科技的創(chuàng)始人趙天成是CMU計算機博士,其三位導師分別是大模型預訓練處理、多模態(tài)表征、向量數據庫等前沿核心技術的提出者,趙天成是這些核心技術實現的重要實踐者,其僅用四年半時間就獲得了CMU7-8年的博士學位。

有趣的是,面聊當天,他注意到對方創(chuàng)始人前半個小時漫不經心,后來才知道,自己去之前已經去了10來家投資機構。一開始創(chuàng)始人非常熱情,最后大家沒了下文。當創(chuàng)始人對他再次講起當時世界最前沿的東西,逐漸發(fā)現楊帆能聽懂,兩人有來有回,最后從下午2點一直聊到晚上10點。

楊帆回憶起這段仍然十分激動,“當時我很興奮,心里有一個結論,我認為這家公司的技術跟之前的AI完全是兩回事。是顛覆式的,屬于0到1的創(chuàng)新。這和我12年接觸骨傳導領域的絕對龍頭時的感覺是一樣的,我知道優(yōu)秀的公司在行業(yè)、公司初期是什么樣的,要具備什么基因,這種感覺又回來了。”于是果斷出手。

對于當時敢于下判斷,楊帆表示,投資第一條先看人,特別是在AI領域,團隊需要具備足夠的認知高度,其次,是要有落地場景。如果人、技術方向、落地場景都是對的,為什么不投呢?

2018年,趙天成發(fā)表的多模態(tài)大模型方面的一篇論文(涉及零樣本啟動、人機交互、多模態(tài)大模型、向量數據庫),因為方向夠好,甚至讓微軟研究院只好把他們內部原本預發(fā)布的研究推遲,改方向重發(fā)。中位數7到8年才畢業(yè)的CMU博士,他4年半就畢業(yè)。2019年回國后,他把AI等世界最前沿的東西引回來,在2021年逐步實現大模型落地。

但不是人人都像楊帆如此幸運,如今,想要再投資一家類似團隊配備的公司十分困難。在ChatGPT火了之后,聯匯也火了,有多家再次找來洽談。

一名資深投資人認為,“當前很難有合適項目出手,在首輪競爭結束后,投融資洽談都是高層間的對話,想投的基本已站隊一兩家,其余的則認為當前標的過于龐大,不是自己可以投的?!?/p>

此外,創(chuàng)業(yè)也很難輕易進入該領域,據一名行內人透露,之前曾有位公司高管想要創(chuàng)業(yè)做AI相關項目,但最終被某微軟前高管的團隊收編。

找人與找方向

相比投資找人難,AI大模型賽道也面臨找人的困境。

楊帆對時代周報記者透露:“人工智能的人才非常稀缺。僅普通崗位,需求5個,只有1個人能匹配上,也就是有四個崗位招不到人,供需比1:5。做向量數據庫、多模態(tài)大模型、智能體,需要的是頂級的人才,不僅僅是執(zhí)行層。這就難上加難?!?/p>

但找人的難關絲毫不會影響大模型的熱度,更無法阻擋產研界的興奮。

多名業(yè)內人士都堅定對時代周報記者表示,“這次,一定會改變千行百業(yè)!”

在這次大模型概念爆火前,2021年擊敗人類圍棋世界冠軍,多次登上熱搜的Alpha Go,被打造出ChatGPT的OpenAI團隊劃入“弱人工智能”的范疇,換句話說,并不具備自主理解問題和解決問題的能力。

但這次不同,預訓練多模態(tài)大模型可能會改變一切。

落地場景方面,楊帆分析,之前AI 1.0時代是主要是落地在三個領域的高頻場景,圖像識別、自然語言處理、語音處理合成。還有大量的中低頻場景因收益太低、Ai落地成本太高導致無法落地。當弱人工智能轉向強人工智能,至少能降低90%的落地成本,中低頻場景也可以落地。因此,真正的AI 2.0強人工智能,可以克服成本,解決商業(yè)化的本質問題,就能改變千行百業(yè)。

受到當前AI大模型行業(yè)火熱態(tài)勢的沖擊,一些投資人產生焦慮感。一邊擔心投錯,一邊害怕投晚了無法“上車”,考慮到第一輪的投資基本結束,后續(xù)想再搶占市場很難。

Selena認為,之前已經有一年多,市場沒有一個相對達成共識的投資方向。但AI大模型這波從一開始就有很多機構在觀望,更多的頭部機構比較認定這個方向,算是小圈子里的共識,然后更快的出手。

“有些大的機構可能不止布局一家大模型,因為大家都認為這是類似安卓系統(tǒng)誕生的時代。布局多家則是認為里面大概率是有一家能跑出來,雖然目前還不知道是哪一家?!?/p>

對于大模型的能力評判,田豐院長認為,目前對大模型評測的題庫、排行榜已超過了40個,從技術角度講,大模型的基礎能力、涌現能力、專業(yè)能力(垂直領域)是考察的核心與重心。在商業(yè)模式創(chuàng)新方面,大模型可與傳統(tǒng)軟件(操作系統(tǒng)、OA、數據庫等)、互聯網平臺(電商/社交/廣告/游戲/搜索)、傳統(tǒng)硬件(例如3C)、新終端(智能車、AR眼鏡、機器人等)結合。

百舸爭流與一支獨秀

對于未來的AI大模型競爭的發(fā)展態(tài)勢,百團之戰(zhàn)究竟誰會勝出,多名業(yè)內人士均有相似的看法:雖然當前上百個大模型公司競爭,但最后能進入終極形態(tài)的玩家并不多。

大家都認為,未來通用大模型領域可能會一家獨大,而細分領域則出于數據保密性需要,要打造自己的垂直行業(yè)大模型。

在多位投資行業(yè)人士看來,“通用大模型領域,創(chuàng)業(yè)公司的技術、資金、數據支持無法與大廠競爭。對于投資人來說,投資中間層和應用層的AI項目,相對投資成功率和回報率更高一些?!?/p>

行業(yè)脈絡上看,在楊帆看來,多模態(tài)大模型是下一個熱點,再下一個是向量數據庫,再下一個是智能體。

向量數據庫當前少有報道提及,最近也是最新一次,是騰訊云在7月4日發(fā)布國內首個AI原生向量數據庫。

楊帆認為,每一家有核心能力的大模型公司都應該有自己的向量數據庫,如果沒有向量數據庫,大模型就是空中樓閣。

據他介紹,簡單說向量數據庫是一種非結構性數據庫,具有速度快,存儲大,可隨時擴容三大特性。而之前的數據庫都是結構化數據庫。

假設數據庫是一個表格,在原本結構化數據庫中,要描繪定義一個蘋果,首先你得有數據標注(這需要標注人員具有相當經驗,知道什么特征需要標注),在AI 1.0的時代,80%成本和時間是花在人工標注上的。但是AI 2.0時代,最大特點在于無需人工標注,把人類幾千年的文明海量投給大模型,它就學會了。節(jié)約大量人力、時間、財力。

如果沒有自己的向量數據庫,將來要update大模型系統(tǒng)、數據庫,那如何保障客戶數據安全性、私密性就會是個問題。

楊帆認為,只有具備了預訓練多模態(tài)大模型和向量數據庫這些能力,才有可能做智能體。這里面任何一項不具備,都演化不到智能體。

至于對未來的應用趨勢,田豐院長從產業(yè)的角度考慮,認為參照Garnter技術成熟度曲線,AI大模型已經從“創(chuàng)新啟動期”進入“期望膨脹期”,在天使投資進入后,將在“多模態(tài)基礎模型”(例:GPT-4)、“領域大模型工具軟件”(例:Runway)、“垂直行業(yè)大模型解決方案”(例:BloombergGPT)三個方面,快速試錯,并在下一個階段校準產業(yè)價值型產品、淘汰非剛需性技術。

Garnter技術成熟度曲線

在通用大模型之外,是垂直領域的大模型。

有觀點認為,部分行業(yè)出于安全性、數據保密的需要,比如運營商、國家電網,沒法用通用大模型。因此這個行業(yè)的大模型,需要專精于垂直領域的大模型。而優(yōu)先進入私密行業(yè)的大模型公司,就具備先發(fā)優(yōu)勢,行業(yè)數據越多,客戶越用越好,兩者形成一個小循環(huán)的螺旋上升,越咬越緊,別的大模型公司就進不來了。

AI將去往何方?

如今的階段,無論投資還是融資,都需非常謹慎。

吳畏認為,“與往年相比,今年ChatGPT大火后推動了基于大模型的研發(fā)、投資及商業(yè)化落地進程。從國內外進程來看,美國硅谷今年的主要的投資方向都是與AI結合項目,中國內部的投資目前更加關注應用場景和商業(yè)化機會。而各國對AI的政策環(huán)境和法規(guī)有所不同,會影響投資者判斷,需要根據政策導向及時進行權衡和調整。

從投融資角度來看,Selena表示,“大多的資方在看到場景之前不知道自己想要什么,更多可能是看到國外有新形勢出來,在國內找對標項目,并且這個方向的公司剛好競爭者少,場景能夠實現降本增效,公司在相關應用有先發(fā)優(yōu)勢,可能會比較好拿到錢。如果找不到應用場景,大模型其實也只是空架子。”

而各大科技巨頭在享受AI紅利的同時,也在承受AI帶來的麻煩。

此前,OpenAI因泄漏用戶隱私信息在韓國、意大利等多地遭到監(jiān)管機構罰款。7月14日,OpenAI再因生成虛假信息遭FTC(美國聯邦貿易委員會)正式調查。Google Bard則接到來自加州的律師事務所向聯邦法院提起的集體訴訟,指責其竊取用戶數據,要求給予補償。

楊帆認為,當前國內頂尖的人才太少,最頂尖的團隊在海外是用美金投的,但回到國內,因為對應市場在國內,如果接受了美元的基金,市場和資本就錯配了。

Selena從融資角度分析,“對于公司接受人民幣還是美元的投資,第一是要考慮是否做海外市場,未來市場在哪里,第二就是最終在哪里上市。如果是考慮在國內上市,也主做國內市場,肯定接收人民幣投資?!?/p>

國外方面,今年Meta表示到2023年,人工智能相關總支出費用將達到880億至910億美元;而Google母公司Alphabet首席財務官表示2023年到2024年人工智能領域的投資都將繼續(xù)增加;微軟則預計2023年整個財年都會繼續(xù)增加資本投入人工智能研發(fā),支出將達到450~600億美元。

無論是否出手AI大模型,切實參與其中,大部分投資人都深切地相信:“這次AI是真的,與以往的人工智能不同,這次一定會改變千行百業(yè)!”(本報記者謝敏對此文有貢獻)

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

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投資人AI修羅場:坐在風口焦慮風向,投入巨資何時盈利

足夠熱,且足夠卷。

攝影:界面新聞 匡達

文|時代周報  何珊珊

編輯|林銘銘

Selena(化名)是一位工作多年的資深風險投資財務顧問,她近日向時代周報記者描述目前投資界在AI賽道投資的狀態(tài)。

“大家都很焦慮,因為AI大模型發(fā)展快,壁壘高,每天都有非常多的新信息要理解?,F在投資人每天要花大量時間看論文,學習最前沿的技術發(fā)展情況,為了理解大模型迭代程度?!彼硎?。

自美國人工智能公司OpenAI在2022年11月推出聊天機器人ChatGPT,在全球范圍內點燃AI熱潮,截至2023年7月,全球已發(fā)布數百個大模型,僅我國年內就發(fā)布80多個,各大廠基本已躬身入局。

即便是百度、阿里、華為、微軟、Google 、Meta這樣走在AI技術前沿的公司,都在這場“終極玩家”廝殺賽中面臨難以回答的問題——“投資巨大,如何盈利?”

颶風刮了大半年,幾天前,微軟、Google 、Meta 相繼發(fā)布Q2財報,并宣布接下來將繼續(xù)加大對人工智能的投入以穩(wěn)固優(yōu)勢地位,但此前上百億美金的投資并未帶來及時的回報。此前憑借ChatGPT股價大漲的微軟,財報會后股價連續(xù)2日收跌。資本隱隱有躁動跡象。

AI大模型的投融資熱度看似前所未有的高漲,但真正出手的資方并不多,當前大多投資人更是困于無法出手的焦灼,看得到卻吃不著。

之所以難出手,第一是魚龍混雜,難以判斷項目前景;二是頭部玩家已站位,普通資方無法擠入賽道。

某資深風投財務顧問表示,當前投資更多是“熟人間投融資,高層對高層?!?/p>

另外一名具有外資背景的風投機構人士告訴時代周報記者,由于各種因素,盡管對AI領域一直有關注,但出手很謹慎。

事實上,多位投資人認為,當前圍繞AI大模型的首輪競爭與投資已然結束,接下來的競爭輪次中,只有解決商業(yè)化落地,才能緩解投融資難。第二第三梯隊是本輪未上車資方的出手方向。

商湯智能產業(yè)研究院院長田豐對時代周報記者表示:目前對大模型評測的題庫、排行榜已超過了40個,從技術角度講,大模型的基礎能力、涌現能力、專業(yè)能力(垂直領域)是考核重點。

前方行路難,AI大模型硝煙四起,卻仍然有太多問題等待解答。

看得見吃不著

AI大模型發(fā)展如火如荼,但找到應用方向與盈利模式的闖關難度之高,卻如達摩克利之劍,緊緊盤旋在每個相關人人上方。

即使是行外人也不禁產生一個疑問“大模型熱度帶來的究竟是泡沫還是未來?”畢竟,上一個令人如此興奮的概念還是元宇宙,但如今幾乎不聲不響。

“目前AI與各行業(yè)的結合都有企業(yè)公司在積極嘗試,之前的互聯網公司高管紛紛再度投入AI大模型創(chuàng)業(yè)領域中,但國內對AI大模型的投資出手并不多?!睂τ诋斍巴度谫Y情況,非凡產研聯合創(chuàng)始人吳畏總結道。

據時代周報記者此前梳理,今年上半年BAT除了自己發(fā)布AI大模型,也紛紛當下最熱門的AI領域。二級市場上,上半年A股AI板塊大漲,有32只股票漲超100%。

但與AI大模型在二級市場的熱度相反,一級市場的投融資情況卻相對低調。

6月底,美團以約20.65億元人民幣的價格收購美團聯合創(chuàng)始人王慧文打造的大模型創(chuàng)業(yè)公司光年之外100%股權。騰訊、好未來則出手入股一家清華系背景的AI公司深言科技(自然語言處理)。騰訊還參投了前商湯科技副總裁閆俊杰等人創(chuàng)立的專注通用大模型研發(fā)的人工智能企業(yè)Minimax,A輪融資2.5億美元。百度投資的西湖心辰、生數科技、渡鴉科技3家公司均為人工智能相關領域企業(yè)。其中,生數科技天使輪融資近億元人民幣。

天眼查一份統(tǒng)計數據能更好的體現投融資熱度。從2023年上半年的人工智能相關的融資事件的輪次分布來看,天使輪、A輪以及戰(zhàn)略融資事件數量位居前列,分別擁有59、57以及38起,共計154起。

當前大多數投資人“出手難”的關鍵,在于怎么找到適合自己的應用場景去落地,實現商業(yè)化,而大多數公司目前可能連過河的石子還沒摸到。

一個可供參考的信息是,OpenAI成立的前15個月,都沒有一個明確的研究目標。2016年5月,時任谷歌首席AI研究員參觀OpenAI,對其工作方式曾相當困惑。

即便到了現在,Meta仍在飽受AI盈利前景不明確的困擾,扎克伯格在幾天前的電話會中親口承認:“目前還不太清楚人工智能將如何轉化成有意義的收入來源”。

對于AI大模型話題火熱,國內投融資低調的情況, Selena判斷,當前階段來看,大家處于悶聲做事的時間點。各家都在找方向,不確定性很高,現在過多講自己的方向會招來更多的競爭對手。因此首要是先落地,小規(guī)模把商業(yè)模式跑起來,把相對領先位置確定。

除卻悶聲研究,少有破圈好產品也是問題。

“半年過去了,目前發(fā)布的100多個大模型,從界面設計到用戶使用體驗能有明顯變化的B端公司,相對而言太少,沒有破圈的存在。最近的妙鴨相機算是在GPT火了以后,國內C端應用第一個有破圈感知的小高潮?!盨elena說道。

有業(yè)內人士對于當前情況表示,“現在大模型公司挺多,90%都是魚目混雜,2023年成立的新公司很多是以前AI 1.0的公司穿個馬甲。今年百度等各大廠才公開入局,其他小廠怎么可能那么快?”而對于投資難,其表示,“基于上述原因,加上很多投資人不了解AI大模型,所以沒有足夠信息下判斷。”

無論如何,多名投資人認為,圍繞AI大模型的首輪競爭與投資已然結束,接下來的競爭輪次中,只有解決商業(yè)化落地,才能緩解投融資難。第二第三梯隊可能是本輪未上車資方的出手方向。

對話過程中,多名投資人對時代周報記者表示,投資一方面也就是投人,這幾乎是投項目的共識。然而對于投什么樣的人才會成功,鮮有人能體驗“見證偉大公司”的美妙Sense(感覺)。

“今年以來聊的AI項目確實非常多,但在看到好的項目之前,你不知道它具體長什么樣,所以更愿意多聊,聽他人的好想法,去篩選?!盨elena說道。

深圳投控資本投資總監(jiān)楊帆相比之下顯得格外“幸運”。他于2021年投資國內的AIGC公司聯匯科技,早于該賽道火熱的2023年。

據楊帆回憶,他2016年就一直研究AI賽道,2020年開始重點關注Ai賽道,當時國內相關概念并不熱門。

他表示,當時首先看好的就是聯匯科技的團隊,據介紹,聯匯科技的創(chuàng)始人趙天成是CMU計算機博士,其三位導師分別是大模型預訓練處理、多模態(tài)表征、向量數據庫等前沿核心技術的提出者,趙天成是這些核心技術實現的重要實踐者,其僅用四年半時間就獲得了CMU7-8年的博士學位。

有趣的是,面聊當天,他注意到對方創(chuàng)始人前半個小時漫不經心,后來才知道,自己去之前已經去了10來家投資機構。一開始創(chuàng)始人非常熱情,最后大家沒了下文。當創(chuàng)始人對他再次講起當時世界最前沿的東西,逐漸發(fā)現楊帆能聽懂,兩人有來有回,最后從下午2點一直聊到晚上10點。

楊帆回憶起這段仍然十分激動,“當時我很興奮,心里有一個結論,我認為這家公司的技術跟之前的AI完全是兩回事。是顛覆式的,屬于0到1的創(chuàng)新。這和我12年接觸骨傳導領域的絕對龍頭時的感覺是一樣的,我知道優(yōu)秀的公司在行業(yè)、公司初期是什么樣的,要具備什么基因,這種感覺又回來了?!庇谑枪麛喑鍪?。

對于當時敢于下判斷,楊帆表示,投資第一條先看人,特別是在AI領域,團隊需要具備足夠的認知高度,其次,是要有落地場景。如果人、技術方向、落地場景都是對的,為什么不投呢?

2018年,趙天成發(fā)表的多模態(tài)大模型方面的一篇論文(涉及零樣本啟動、人機交互、多模態(tài)大模型、向量數據庫),因為方向夠好,甚至讓微軟研究院只好把他們內部原本預發(fā)布的研究推遲,改方向重發(fā)。中位數7到8年才畢業(yè)的CMU博士,他4年半就畢業(yè)。2019年回國后,他把AI等世界最前沿的東西引回來,在2021年逐步實現大模型落地。

但不是人人都像楊帆如此幸運,如今,想要再投資一家類似團隊配備的公司十分困難。在ChatGPT火了之后,聯匯也火了,有多家再次找來洽談。

一名資深投資人認為,“當前很難有合適項目出手,在首輪競爭結束后,投融資洽談都是高層間的對話,想投的基本已站隊一兩家,其余的則認為當前標的過于龐大,不是自己可以投的?!?/p>

此外,創(chuàng)業(yè)也很難輕易進入該領域,據一名行內人透露,之前曾有位公司高管想要創(chuàng)業(yè)做AI相關項目,但最終被某微軟前高管的團隊收編。

找人與找方向

相比投資找人難,AI大模型賽道也面臨找人的困境。

楊帆對時代周報記者透露:“人工智能的人才非常稀缺。僅普通崗位,需求5個,只有1個人能匹配上,也就是有四個崗位招不到人,供需比1:5。做向量數據庫、多模態(tài)大模型、智能體,需要的是頂級的人才,不僅僅是執(zhí)行層。這就難上加難。”

但找人的難關絲毫不會影響大模型的熱度,更無法阻擋產研界的興奮。

多名業(yè)內人士都堅定對時代周報記者表示,“這次,一定會改變千行百業(yè)!”

在這次大模型概念爆火前,2021年擊敗人類圍棋世界冠軍,多次登上熱搜的Alpha Go,被打造出ChatGPT的OpenAI團隊劃入“弱人工智能”的范疇,換句話說,并不具備自主理解問題和解決問題的能力。

但這次不同,預訓練多模態(tài)大模型可能會改變一切。

落地場景方面,楊帆分析,之前AI 1.0時代是主要是落地在三個領域的高頻場景,圖像識別、自然語言處理、語音處理合成。還有大量的中低頻場景因收益太低、Ai落地成本太高導致無法落地。當弱人工智能轉向強人工智能,至少能降低90%的落地成本,中低頻場景也可以落地。因此,真正的AI 2.0強人工智能,可以克服成本,解決商業(yè)化的本質問題,就能改變千行百業(yè)。

受到當前AI大模型行業(yè)火熱態(tài)勢的沖擊,一些投資人產生焦慮感。一邊擔心投錯,一邊害怕投晚了無法“上車”,考慮到第一輪的投資基本結束,后續(xù)想再搶占市場很難。

Selena認為,之前已經有一年多,市場沒有一個相對達成共識的投資方向。但AI大模型這波從一開始就有很多機構在觀望,更多的頭部機構比較認定這個方向,算是小圈子里的共識,然后更快的出手。

“有些大的機構可能不止布局一家大模型,因為大家都認為這是類似安卓系統(tǒng)誕生的時代。布局多家則是認為里面大概率是有一家能跑出來,雖然目前還不知道是哪一家?!?/p>

對于大模型的能力評判,田豐院長認為,目前對大模型評測的題庫、排行榜已超過了40個,從技術角度講,大模型的基礎能力、涌現能力、專業(yè)能力(垂直領域)是考察的核心與重心。在商業(yè)模式創(chuàng)新方面,大模型可與傳統(tǒng)軟件(操作系統(tǒng)、OA、數據庫等)、互聯網平臺(電商/社交/廣告/游戲/搜索)、傳統(tǒng)硬件(例如3C)、新終端(智能車、AR眼鏡、機器人等)結合。

百舸爭流與一支獨秀

對于未來的AI大模型競爭的發(fā)展態(tài)勢,百團之戰(zhàn)究竟誰會勝出,多名業(yè)內人士均有相似的看法:雖然當前上百個大模型公司競爭,但最后能進入終極形態(tài)的玩家并不多。

大家都認為,未來通用大模型領域可能會一家獨大,而細分領域則出于數據保密性需要,要打造自己的垂直行業(yè)大模型。

在多位投資行業(yè)人士看來,“通用大模型領域,創(chuàng)業(yè)公司的技術、資金、數據支持無法與大廠競爭。對于投資人來說,投資中間層和應用層的AI項目,相對投資成功率和回報率更高一些?!?/p>

行業(yè)脈絡上看,在楊帆看來,多模態(tài)大模型是下一個熱點,再下一個是向量數據庫,再下一個是智能體。

向量數據庫當前少有報道提及,最近也是最新一次,是騰訊云在7月4日發(fā)布國內首個AI原生向量數據庫。

楊帆認為,每一家有核心能力的大模型公司都應該有自己的向量數據庫,如果沒有向量數據庫,大模型就是空中樓閣。

據他介紹,簡單說向量數據庫是一種非結構性數據庫,具有速度快,存儲大,可隨時擴容三大特性。而之前的數據庫都是結構化數據庫。

假設數據庫是一個表格,在原本結構化數據庫中,要描繪定義一個蘋果,首先你得有數據標注(這需要標注人員具有相當經驗,知道什么特征需要標注),在AI 1.0的時代,80%成本和時間是花在人工標注上的。但是AI 2.0時代,最大特點在于無需人工標注,把人類幾千年的文明海量投給大模型,它就學會了。節(jié)約大量人力、時間、財力。

如果沒有自己的向量數據庫,將來要update大模型系統(tǒng)、數據庫,那如何保障客戶數據安全性、私密性就會是個問題。

楊帆認為,只有具備了預訓練多模態(tài)大模型和向量數據庫這些能力,才有可能做智能體。這里面任何一項不具備,都演化不到智能體。

至于對未來的應用趨勢,田豐院長從產業(yè)的角度考慮,認為參照Garnter技術成熟度曲線,AI大模型已經從“創(chuàng)新啟動期”進入“期望膨脹期”,在天使投資進入后,將在“多模態(tài)基礎模型”(例:GPT-4)、“領域大模型工具軟件”(例:Runway)、“垂直行業(yè)大模型解決方案”(例:BloombergGPT)三個方面,快速試錯,并在下一個階段校準產業(yè)價值型產品、淘汰非剛需性技術。

Garnter技術成熟度曲線

在通用大模型之外,是垂直領域的大模型。

有觀點認為,部分行業(yè)出于安全性、數據保密的需要,比如運營商、國家電網,沒法用通用大模型。因此這個行業(yè)的大模型,需要專精于垂直領域的大模型。而優(yōu)先進入私密行業(yè)的大模型公司,就具備先發(fā)優(yōu)勢,行業(yè)數據越多,客戶越用越好,兩者形成一個小循環(huán)的螺旋上升,越咬越緊,別的大模型公司就進不來了。

AI將去往何方?

如今的階段,無論投資還是融資,都需非常謹慎。

吳畏認為,“與往年相比,今年ChatGPT大火后推動了基于大模型的研發(fā)、投資及商業(yè)化落地進程。從國內外進程來看,美國硅谷今年的主要的投資方向都是與AI結合項目,中國內部的投資目前更加關注應用場景和商業(yè)化機會。而各國對AI的政策環(huán)境和法規(guī)有所不同,會影響投資者判斷,需要根據政策導向及時進行權衡和調整。

從投融資角度來看,Selena表示,“大多的資方在看到場景之前不知道自己想要什么,更多可能是看到國外有新形勢出來,在國內找對標項目,并且這個方向的公司剛好競爭者少,場景能夠實現降本增效,公司在相關應用有先發(fā)優(yōu)勢,可能會比較好拿到錢。如果找不到應用場景,大模型其實也只是空架子?!?/p>

而各大科技巨頭在享受AI紅利的同時,也在承受AI帶來的麻煩。

此前,OpenAI因泄漏用戶隱私信息在韓國、意大利等多地遭到監(jiān)管機構罰款。7月14日,OpenAI再因生成虛假信息遭FTC(美國聯邦貿易委員會)正式調查。Google Bard則接到來自加州的律師事務所向聯邦法院提起的集體訴訟,指責其竊取用戶數據,要求給予補償。

楊帆認為,當前國內頂尖的人才太少,最頂尖的團隊在海外是用美金投的,但回到國內,因為對應市場在國內,如果接受了美元的基金,市場和資本就錯配了。

Selena從融資角度分析,“對于公司接受人民幣還是美元的投資,第一是要考慮是否做海外市場,未來市場在哪里,第二就是最終在哪里上市。如果是考慮在國內上市,也主做國內市場,肯定接收人民幣投資?!?/p>

國外方面,今年Meta表示到2023年,人工智能相關總支出費用將達到880億至910億美元;而Google母公司Alphabet首席財務官表示2023年到2024年人工智能領域的投資都將繼續(xù)增加;微軟則預計2023年整個財年都會繼續(xù)增加資本投入人工智能研發(fā),支出將達到450~600億美元。

無論是否出手AI大模型,切實參與其中,大部分投資人都深切地相信:“這次AI是真的,與以往的人工智能不同,這次一定會改變千行百業(yè)!”(本報記者謝敏對此文有貢獻)

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