狗狗币专家观点VC对大模型望而生畏...

VC对大模型望而生畏了?2023,资本投资AI的风向标有哪些?

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作者:小岩

图片来源:由无界 AI生成

2023年是AI实现大爆发的元年,特别是大模型赛道,因为ChatGPT的横空出世,在全世界范围内掀起了一波浪潮。

按理说,如今的AI备受瞩目,正处于风口浪尖上,应该会有大量的热钱涌入,是资本眼中的香饽饽。不过,有意思的是,尽管AI领域,特别是大模型赛道一路发展的风生水起,可大部分的VC却没有选择下场入局,更多的,是以看客的身份在旁边观望。

AI赛道一路狂飙,VC方却“十动然拒”,冷漠观望,这背后逻辑究竟是什么?

为何对大模型望而生畏?有了OpenAI这一珠玉在前,大模型的选择更要谨慎。

早在今年5月,作为AI领域的初创公司,OpenAI还是一枝独秀般的存在。但很快,在随后的几个月里,大量同类型的公司和产品开始出现。譬如谷歌推出了Bard;Anthropic推出了Claude 2等等。从技术性能上来说,这些模型都不及GPT 4优秀,但也并不存在明显的差距。

在这种情况下,很多投资人会认为未来的发展趋势应该是“开源和闭源共存”。所以对于大模型产品的选择,会变得更加审慎。

此外,对于整个市场,特别是对美国市场而言,大模型赛道的发展愈发有变成红海的趋势。先是包括谷歌,Meta,微软,英伟达在内的核心选手纷纷下场,包括OpenAI,Anthropic,Cohere,Inflection,Stability AI以及马斯克的xAI在内的头部初创公司也运营的风生水起。这些头部力量基本网罗到了主要的AI人才,并且吸引到了主要战略投资人与财务投资人的投资。此时再来的创业公司,很难在市场上获得足够优质的人才,以及足够多的资金的支持。投资人更怕自己的钱就此打了水漂。

更重要的是,很多VC认为当下大模型公司的估值不够合理,溢价严重,存在大量泡沫。很多AI公司动辄就有30亿美金以上的估值,其中OpenAI的估值已经达到了300亿美金。当然,这直接说明了这一类AI公司具有极大的发展潜力,但对投资人而言,却不得不因此考虑“风险收益比不太理想”的问题。特别是当你布局的公司最多只能处于行业第3名第4名,行业的终局和商业化变现的前景就会变得很不明朗。

举例来说,微软投资OpenAI,只要OpenAI能帮助微软的搜索工具Bing提高1 %的市场份额,那么微软就可以轻松收回100亿美金的投资成本。英伟达也是如此,对英伟达来说,投资基础大模型公司是非常划算的。因为他投资1块钱在这些公司里面,如果能够撬动5块钱,而这5块钱大部分会用来购买英伟达的芯片,变成英伟达的收入。

国内VC的普遍态度:太烧钱;项目大都在炒冷饭;项目根本投不起来…

事实上,在投资AI大模型赛道这一方面,国内的很多大佬并不手软。

举例来说,启明携手经纬,把数亿元的天使轮投向周伯文创办的衔远科技;创新工场孵化的AI 2.0 大模型澜舟科技,也续上一笔数亿元Pre-A轮,斯道资本和创新工场也在持续加码的进行投资。

但更多的VC则对AI大模型望而生畏,因为它实在是太烧钱了。据统计,大模型每一次运算的成本在450万美元(约合3000万元)左右。此外,这一行业的人员成本相当之高,基本在月薪2万-月薪10万的区间。由此可见,如果自身不是具备极强的“钞能力”,很难够得上投资大模型的门槛。

更关键的点在于,正所谓“打铁还须自身硬”,很多VC不愿意出钱投资,大概率是因为过硬的项目不够多,根本抢不起来。究其原因,主要有两点。一是估值体系还不成熟,几亿一轮融资,释放10到20个点的股权,公司的估值就立马超过10亿,这显然违背了以商业价值去进行评估的原则。二是因为国内AI的发展还不够成熟,商业化落地的时机还不够成熟。 

生成式AI仍旧是未来投资的主流。

根据权威统计来看,生成式AI在今年同样实现了巨大的进步,很可能是VC即将追逐的重点赛道之一。

说到这里,先来给大家解释一下生成式AI与大模型之间的联系和区别。

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的一种形式。生成式AI是一类人工智能的广义范畴,指的是任何可以创建原创内容的人工智能。其次,目前的大模型创建的是纯文本输出,不管是之前的大模型,还是在2022年一炮打响的OpenAI,都属于这个范畴。不过,随着多模态大模型的发展,这些大模型还可以接受音频,图像等作为输入。

但生成式AI和大模型一样,都会彻底改变整个AI行业。生成式AI可以改变我们进行3D建模,生成视频输出或创建语音助手和其他音频的方式。大模型将更多地关注基于文本的内容创建,并可能在语音助手等更广泛的生成式AI选项中发挥作用。

说回主题。

生成式AI堪称今年“最靓的仔”,特别在美国的投资市场,尤是如此。根据行业数据,23年上半年,美国生成式AI的融资总额140亿美金,当然,这其中的大多数都流入了头部公司。其中,140亿的融资额,但就OpenAI就占了103亿。

从某种程度上说,VC行业与加密货币市场类似,有牛熊市之分,会呈现显著的周期性。最典型的特征可以概括为好募的时候不好投,好投的时候不好募。所以,想要获得好的投资收益,务必做到错峰出手,在熊市就着手进行布局。如今,生成式AI的创业和投资周期刚刚开始,预计会在未来10年获得产业加速和技术创新。而那时,或许就是VC收获投资收益的最佳时期。

反观国内的投资市场,似乎更愿意把筹码押在垂直领域的细分范畴上。有投资人认为,如今国内大模型出现可以对标ChatGPT的产品的概率不大,所以,还不如在一些垂直领域的细分里找机会,譬如3D大模型,视频大模型,多模态大模型等中型模型等。在垂直领域,只要你进入的足够早,比别人优先积累到领域内的私有数据;只要市场规模足够大,你就完全有可能发展成为行业一霸。

如今国际上AI发展风起云涌,国内各大厂则百家争鸣,这对资本而言未尝不是一个利好,但对初创公司而言,则意味着更大的难度,更多的挑战。毕竟,在新一轮的AI浪潮下,找VC拿钱的门槛越来越高了。

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