VC對大模型望而生畏了？2023，資本投資AI的風向標有哪些？

作者：小岩

圖片來源：由無界 AI生成

2023年是AI實現大爆發的元年，特別是大模型賽道，因為ChatGPT的橫空出世，在全世界範圍內掀起了一波浪潮。

按理說，如今的AI備受矚目，正處於風口浪尖上，應該會有大量的熱錢湧入，是資本眼中的香餑餑。 不過，有意思的是，儘管AI領域，特別是大模型賽道一路發展的風生水起，可大部分的VC卻沒有選擇下場入局，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「十動然拒」，冷漠觀望，這背後邏輯究竟是什麼？

**為何對大模型望而生畏？有了OpenAI這一珠玉在前，大模型的選擇更要謹慎。 **

早在今年5月，作為AI領域的初創公司，OpenAI還是一枝獨秀般的存在。 但很快，在隨後的幾個月里，大量同類型的公司和產品開始出現。 譬如谷歌推出了Bard;Anthropic推出了Claude 2等等。 從技術性能上來說，這些模型都不及GPT 4優秀，但也並不存在明顯的差距。

在這種情況下，很多投資人會認為未來的發展趨勢應該是「開源和閉源共存」。。 所以對於大模型產品的選擇，會變得更加審慎。

此外，對於整個市場，特別是對美國市場而言，大模型賽道的發展愈發有變成紅海的趨勢。 先是包括谷歌，Meta，微軟，英偉達在內的核心選手紛紛下場，包括OpenAI，Anthropic，Cohere，Inflection，Stability AI以及馬斯克的xAI在內的頭部初創公司也運營的風生水起。 這些頭部力量基本網羅到了主要的AI人才，並且吸引到了主要戰略投資人與財務投資人的投資。 此時再來的創業公司，很難在市場上獲得足夠優質的人才，以及足夠多的資金的支援。 投資人更怕自己的錢就此打了水漂。

更重要的是，很多VC認為當下大模型公司的估值不夠合理，溢價嚴重，存在大量泡沫。 很多AI公司動輒就有30億美金以上的估值，其中OpenAI的估值已經達到了300億美金。 當然，這直接說明瞭這一類AI公司具有極大的發展潛力，但對投資人而言，卻不得不因此考慮“風險收益比不太理想”的問題。 特別是當你佈局的公司最多只能處於行業第3名第4名，行業的終局和商業化變現的前景就會變得很不明朗。

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%的市場份額，那麼微軟就可以輕鬆收回100億美金的投資成本。 英偉達也是如此，對英偉達來說，投資基礎大模型公司是非常划算的。 因為他投資1塊錢在這些公司裡面，如果能夠撬動5塊錢，而這5塊錢大部分會用來購買英偉達的晶元，變成英偉達的收入。

國內VC的普遍態度：太燒錢;專案大都在炒冷飯;專案根本投不起來…

事實上，在投資AI大模型賽道這一方面，國內的很多大佬並不手軟。

舉例來說，啟明攜手經緯，把數億元的天使輪投向周伯文創辦的銜遠科技;創新工廠孵化的AI 2.0 大模型瀾舟科技，也續上一筆數億元Pre-A輪，斯道資本和創新工廠也在持續加碼的進行投資。

但更多的VC則對AI大模型望而生畏，因為它實在是太燒錢了。 據統計，大模型每一次運算的成本在**450萬美元（約合3000萬元）左右。 **此外，這一行業的人員成本相當之高，基本在月薪2萬-月薪10萬的區間。 由此可見，如果自身不是具備極強的“鈔能力”，很難夠得上投資大模型的門檻。

更關鍵的點在於，正所謂「打鐵還須自身硬」，很多VC不願意出錢投資，大概率是因為過硬的項目不夠多，根本搶不起來。 究其原因，主要有兩點。 一是估值體系還不成熟，幾億一輪融資，釋放10到20個點的股權，公司的估值就立馬超過10億，這顯然違背了以商業價值去進行評估的原則。 二是因為國內AI的發展還不夠成熟，商業化落地的時機還不夠成熟。

**生成式AI仍舊是未來投資的主流。 **

根據權威統計來看，生成式AI在今年同樣實現了巨大的進步，很可能是VC即將追逐的重點賽道之一。

說到這裡，先來給大家解釋一下生成式AI與大模型之間的聯繫和區別。

首先，並非所有生成式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是一類人工智慧的廣義範疇，指的是任何可以創建原創內容的人工智慧。 其次，目前的大模型創建的是純文本輸出，不管是之前的大模型，還是在2022年一炮打響的OpenAI，都屬於這個範疇。 不過，隨著多模態大模型的發展，這些大模型還可以接受音訊，圖像等作為輸入。

但生成式AI和大模型一樣，都會徹底改變整個AI行業。 生成式AI可以改變我們進行3D建模，生成視頻輸出或創建語音助手和其他音訊的方式。 大模型將更多地關注基於文本的內容創建，並可能在語音助手等更廣泛的生成式AI選項中發揮作用。

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，尤是如此。 根據行業數據，23年上半年，美國生成式AI的融資總額140億美金，當然，這其中的大多數都流入了頭部公司。 其中，140億的融資額，但就OpenAI就佔了103億。

從某種程度上說，VC行業與加密貨幣市場類似，有牛熊市之分，會呈現顯著的週期性。 最典型的特徵可以概括為**好募的時候不好投，好投的時候不好募。 **所以，想要獲得好的投資收益，務必做到錯峰出手，在熊市就著手進行佈局。 如今，生成式AI的創業和投資週期剛剛開始，預計會在未來10年獲得產業加速和技術創新。 而那時，或許就是VC收穫投資收益的最佳時期。

反觀國內的投資市場，似乎更願意把籌碼押在垂直領域的細分範疇上。 有投資人認為，如今國內大模型出現可以對標ChatGPT的產品的概率不大，所以，還不如在一些垂直領域的細分里找機會，譬如3D大模型，視頻大模型，多模態大模型等中型模型等。 在垂直領域，只要你進入的足夠早，比別人優先積累到領域內的私有數據;只要市場規模足夠大，你就完全有可能發展成為行業一霸。

如今國際上AI發展風起雲湧，國內各大廠則百家爭鳴，這對資本而言未嘗不是一個利好，但對初創公司而言，則意味著更大的難度，更多的挑戰。 畢竟，在新一輪的AI浪潮下，找VC拿錢的門檻越來越高了。