Quais são as palhetas de investimento de capital em IA em 2023?

Autor: Xiaoyan

Fonte da imagem: Gerado por Unbounded AI

2023 é o primeiro ano da explosão da IA, especialmente a pista de modelos em grande escala, porque o nascimento do ChatGPT desencadeou uma onda em todo o mundo.

É lógico que a IA de hoje está atraindo a atenção e está no limite, e deve haver um grande influxo de dinheiro quente, que é um ponto ideal aos olhos do capital. No entanto, o que é interessante é que, embora o campo de IA, especialmente a pista de modelos grandes, tenha se desenvolvido durante todo o caminho, a maioria dos VCs não optou por entrar no jogo, e mais estão assistindo como espectadores.

A pista de IA está subindo o tempo todo, mas o lado VC “se recusa a se mover” e espera indiferente, qual é a lógica por trás disso?

Por que você tem medo de modelos grandes? Com OpenAI na sua frente, você deve ser mais cauteloso na escolha de modelos grandes. **

Já em maio deste ano, como startup na área de IA, a OpenAI ainda se destacava. Mas logo, nos meses que se seguiram, um grande número de empresas e produtos do mesmo tipo começaram a aparecer. Por exemplo, o Google lançou Bard, Anthropic lançou Claude 2, e assim por diante. Em termos de desempenho técnico, nenhum desses modelos é tão bom quanto o GPT 4, mas não há nenhuma lacuna significativa.

Neste caso, muitos investidores pensarão que a tendência de desenvolvimento futuro deve ser “código aberto e coexistência de código fechado”. Por conseguinte, a escolha de produtos-modelo em grande escala tornar-se-á mais prudente.

Além disso, para o mercado como um todo, e especialmente para o mercado dos EUA, o desenvolvimento de pistas de modelos em grande escala está se tornando cada vez mais um oceano vermelho. Em primeiro lugar, os principais players, incluindo Google, Meta, Microsoft e Nvidia, deixaram o jogo, e as principais startups, incluindo OpenAI, Anthropic, Cohere, Inflection, Stability AI e xAI de Musk, também têm operado ao vento. Essas forças líderes basicamente recrutaram grandes talentos de IA e atraíram investimentos de grandes investidores estratégicos e financeiros. Neste momento, é difícil para as startups obter talentos de alta qualidade suficientes no mercado e apoio financeiro suficiente. Os investidores receiam ainda mais que o seu dinheiro seja desperdiçado.

Mais importante ainda, muitos VCs acreditam que a avaliação atual de grandes empresas modelo não é razoável o suficiente, o prêmio é sério e há um grande número de bolhas. Muitas empresas de IA têm avaliações de mais de US$ 3 bilhões em cada turno, e a avaliação da OpenAI chegou a US$ 30 bilhões. É claro que isso mostra diretamente que esse tipo de empresa de IA tem grande potencial de desenvolvimento, mas para os investidores, eles têm que considerar o problema da “relação risco-retorno abaixo do ideal”. Especialmente quando a empresa que você projeta só pode estar no 3º e 4º lugar no setor no máximo, o fim da indústria e a perspetiva de comercialização se tornarão muito incertos.

Por exemplo, se a Microsoft investir em OpenAI, desde que a OpenAI possa ajudar a ferramenta de pesquisa da Microsoft, Bing, a aumentar sua participação de mercado em 1%, então a Microsoft pode facilmente recuperar o custo de investimento de US $ 10 bilhões. O mesmo é verdade para a Nvidia, para a qual é muito rentável investir em uma empresa básica de grandes modelos. Como ele investe 1 yuan nessas empresas, se ele puder alavancar 5 yuans, a maioria desses 5 yuans será usada para comprar chips da Nvidia e se tornar a renda da Nvidia.

A atitude geral dos VCs nacionais: muito dinheiro, a maioria dos projetos está fritando arroz frio, e os projetos não podem ser investidos…

Na verdade, em termos de investimento na pista de modelos grandes de IA, muitos figurões domésticos não são moles.

Por exemplo, Qiming deu as mãos à Jingwei para investir centenas de milhões de yuans em rondas de anjos fundadas por Zhou Bowen, e a Lanzhou Technology, um modelo de IA 2.0 incubado pela Sinovation Works, também continuou a investir centenas de milhões de yuans em rondas Pré-A, e a Eight Roads Capital e a Sinovation Ventures também continuam a aumentar o seu investimento.

Mas mais VCs são intimidados por grandes modelos de IA, porque é muito caro. De acordo com as estatísticas, o custo de cada operação do modelo grande é de cerca de 4,5 milhões de dólares americanos (cerca de 30 milhões de yuans). Além disso, o custo de pessoal desta indústria é bastante alto, basicamente na faixa de 20.000 yuan por mês - 100.000 yuan por mês. Pode-se ver que se você não tem uma forte “capacidade monetária”, é difícil atingir o limiar do modelo de investimento.

O ponto mais crítico é que, como o chamado “ferro deve ser duro”, muitos VCs estão relutantes em investir, muito provavelmente porque não há projetos excelentes suficientes para agarrar. Há duas razões principais para isso. Primeiro, o sistema de avaliação ainda é imaturo, uma rodada de financiamento de centenas de milhões, a liberação de 10 a 20 pontos de patrimônio, a avaliação da empresa ultrapassou imediatamente 1 bilhão, o que obviamente viola o princípio do valor comercial a avaliar. Em segundo lugar, o desenvolvimento da IA doméstica não está maduro o suficiente, e o tempo para a comercialização não está maduro o suficiente.

A IA generativa ainda é a base para investimentos futuros. **

De acordo com estatísticas oficiais, a IA generativa também fez grandes progressos este ano, e é provável que seja uma das principais trilhas que os VCs estarão perseguindo.

Falando nisso, vamos primeiro explicar a conexão e a diferença entre IA generativa e modelos grandes.

Primeiro, nem todas as ferramentas de IA generativa são construídas em modelos grandes, mas todos os modelos grandes são uma forma de IA generativa. A IA generativa é uma categoria ampla de uma classe de inteligência artificial que se refere a qualquer inteligência artificial que possa criar conteúdo original. Em segundo lugar, o modelo grande atual cria saída de texto simples, seja o modelo grande anterior ou OpenAI, que foi um sucesso em 2022, pertence a esta categoria. No entanto, com o desenvolvimento de grandes modelos multimodais, estes grandes modelos também podem aceitar áudio, imagens, etc. como entrada.

Mas a IA generativa, como grandes modelos, revolucionará toda a indústria de IA. A IA generativa pode transformar a forma como fazemos modelagem 3D, gerar saída de vídeo ou criar assistentes de voz e outros tipos de áudio. Grandes modelos se concentrarão mais na criação de conteúdo baseado em texto e podem desempenhar um papel em opções mais amplas de IA generativa, como assistentes de voz.

Voltar ao tópico.

A IA generativa é indiscutivelmente o “menino mais bonito” do ano, especialmente no mercado de investimentos dos EUA. De acordo com dados da indústria, no primeiro semestre de 23, o financiamento total da IA generativa nos Estados Unidos foi de US$ 14 bilhões e, claro, a maior parte disso foi para as principais empresas. Entre eles, 14 bilhões em financiamento, mas a OpenAI respondeu por 10,3 bilhões.

Até certo ponto, a indústria de capital de risco é semelhante ao mercado de criptomoedas, com um mercado de alta e baixa, que mostrará uma natureza cíclica significativa. As características mais típicas podem ser resumidas como: ** Não é fácil investir quando é bom levantar, e não é fácil levantar quando é bom investir. Portanto, se você quer obter um bom retorno de investimento, você deve fazer uma foto escalonada e iniciar o layout no bear market. Hoje, o ciclo empresarial e de investimento da IA generativa acaba de começar, e espera-se que ganhe aceleração industrial e inovação tecnológica nos próximos 10 anos. Nesse momento, pode ser o melhor período para os VCs colherem retornos de investimento.

Por outro lado, o mercado nacional de investimentos parece estar mais disposto a apostar na subdivisão de campos verticais. Alguns investidores acreditam que a probabilidade do surgimento de grandes modelos nacionais que podem comparar produtos ChatGPT não é grande, por isso é melhor encontrar oportunidades na subdivisão de alguns campos verticais, como modelos grandes 3D, modelos grandes de vídeo, modelos multimodais grandes e outros modelos médios. No campo vertical, desde que você entre cedo o suficiente para acumular dados privados no campo antes dos outros, desde que o tamanho do mercado seja grande o suficiente, é completamente provável que você se torne um líder do setor.

Hoje em dia, o desenvolvimento da IA no mundo está em alta, e as grandes fábricas nacionais estão contendo, o que não é uma coisa boa para o capital, mas para as start-ups, significa maior dificuldade e mais desafios. Afinal, sob a nova onda de IA, o limiar para encontrar VCs para obter dinheiro está ficando cada vez mais alto.