去年,ChatGPT掀起的一片浪花,卷起了全球互聯(lián)網(wǎng)科技創(chuàng)新的浪潮,大模型成為當(dāng)之無愧的風(fēng)口,這也給近幾年略顯平靜和停滯的AI行業(yè)注入了新的活力,讓AI相關(guān)企業(yè)再次站在互聯(lián)網(wǎng)舞臺(tái)的中央。
圍繞大模型的創(chuàng)業(yè)潮流也在涌動(dòng),不少創(chuàng)業(yè)公司紛紛推出大模型相關(guān)產(chǎn)品,聚焦細(xì)分市場應(yīng)用的小型AI產(chǎn)品也層出不窮。
但一年時(shí)間過去了,這場大熱的生成式AI技術(shù)熱潮究竟給我國的AI 行業(yè)帶來了什么?AI企業(yè)在大模型的協(xié)助下獲得了哪些突破?是否為其在技術(shù)研發(fā)和商業(yè)化探索上提供了新發(fā)展?如果思考這些問題,我們或許會(huì)得到一個(gè)悲觀的回答。
年前的一場生成式AI閉門會(huì)上,一位前“AI 四小龍”之一的研發(fā)負(fù)責(zé)人表示,“2023 年的情況并沒有什么不同,過去AI公司碰見的問題,今天仍然沒有解決”。
融資熱潮來了又走
2023年,可謂名副其實(shí)的“資本寒冬”。根據(jù)PitchBook的數(shù)據(jù)顯示,美國風(fēng)險(xiǎn)投資公司在 2023 年籌集了670億美元,同比下降60%,為6年來的最低水平。我國也是如此,2023年上半年,創(chuàng)投市場共計(jì)披露融資事件4,367起,同比減少38.73%,披露融資金額3,010億元,同比減少24.92%。
在這種環(huán)境下,ChatGPT的火爆和大模型的技術(shù)風(fēng)口讓AI賽道聚攏了很大一部分資金。
據(jù)The information的Creator Economy Database最新數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)庫覆蓋的350多家全球創(chuàng)業(yè)公司中,2023年募得資金量繼續(xù)螺旋式下降,至約17億美元,其中人工智能初創(chuàng)企業(yè)在融資份額中占比最大,超3.24億美元。
AI賽道重新吸金,對(duì)我國的AI產(chǎn)業(yè)及相關(guān)企業(yè)來講可以說是一場及時(shí)雨。自2019年以來,我國AI賽道的投融資事件數(shù)下滑態(tài)勢明顯,2021年獲得過短暫爆發(fā),2022年卻驟然回落、幾乎腰斬,這讓還處在大規(guī)模燒錢階段的所有AI 企業(yè)都面臨生存的窘境,即使頭部也不例外。
如出門問問的七輪融資發(fā)生于2013年2月至2019年9月,近4年沒獲新融資;第四范式的十一輪融資發(fā)生于2015年8月至2021年6月,近2年未有新融資變動(dòng)。作為大模型創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域第一梯隊(duì)之一的智譜AI,去年完成了25億元的大筆融資,可在此之前,公司也經(jīng)歷了一段較長時(shí)間的融資冰點(diǎn)期。
過去投資人很少關(guān)注大模型領(lǐng)域,而ChatGPT出現(xiàn)后,大模型相關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司融資情況明顯轉(zhuǎn)好,連帶著蹭上大模型熱點(diǎn)的AI企業(yè)估值也水漲船高,重新有了新故事。但是,這種熱捧似乎有些短暫。
根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示,截至2023年11月24日,中國人工智能投資事件達(dá)531起,投資金額達(dá)660.48億元。其中5月、6月及7月相關(guān)投資事件數(shù)位居前列,分別有62起、60起及60起。但11月投資事件數(shù)量較少,至24日有26起。其中有5起戰(zhàn)略投資、B輪和Pre-A輪均有4起。
再從第三季度的投融資事件來看,Q3投融資熱門事件集中在新能源、半導(dǎo)體、醫(yī)療健康、企業(yè)服務(wù)、人工智能五大領(lǐng)域,分別為97起、154起、278起、155起、117起。而除了半導(dǎo)體有少量漲幅外,其余投融資事件均減少,與整個(gè)一級(jí)市場投融資數(shù)量呈下行趨勢相符。
一位接觸過幾個(gè)項(xiàng)目但最終還是沒出手的天使投資人表示,“基本上都不具備投資價(jià)值,市場里90%項(xiàng)目都是開源模型,但并沒有成熟的生態(tài)體系?!?/p>
多看少投甚至只看不投,資本的“寒冬”依然冷冽。
商業(yè)化,前進(jìn)還是后退了?
這幾年,AI企業(yè)的普遍困境在于技術(shù)研發(fā)像個(gè)無底洞,而商業(yè)回報(bào)少得可憐,更糟糕的是,相較于難以盈利,很多企業(yè)根本找不到商業(yè)化出口。大模型概念的爆發(fā)固然給AI賽道帶來了融資,可大模型及生成式AI的創(chuàng)業(yè)公司面臨和較早那批AI企業(yè)相同的問題:商業(yè)模式在哪里?
2023年下半年,OpenAI商業(yè)化進(jìn)程明顯加速,先是推出C端付費(fèi)版,隨后推出企業(yè)用戶定制版。在這個(gè)過程中,不斷降低免費(fèi)版的運(yùn)行成本,優(yōu)化付費(fèi)版的能力來提升付費(fèi)率。
面向C端需求尋求商業(yè)變現(xiàn),在我國并不好走。
對(duì)于用戶來講,ChatGPT的爆火雖然刷新了他們對(duì)AI技術(shù)和能力的認(rèn)知,可大模型及生成式AI仍是一個(gè)相對(duì)模糊甚至遙遠(yuǎn)的概念。這主要是因?yàn)椤吧蓛?nèi)容”并不是大部分人的普遍的、核心的需求,因而,想要從用戶群體中通過收費(fèi)的方式獲得營收,本身就要面臨一個(gè)用戶愿不愿意付費(fèi)的問題。
當(dāng)然,如果是在強(qiáng)需求場景里嵌入大模型或生成式AI技術(shù),做出一款應(yīng)用層的爆款產(chǎn)品,未嘗不是更好的選擇??蛇z憾的是,直到年末,國內(nèi)依然沒有一款持續(xù)火爆的AI應(yīng)用出現(xiàn),即便是紅極一時(shí)的妙鴨相機(jī),也在上線僅兩個(gè)月后因多次付費(fèi)、用戶粘性不夠等漸漸淡出大眾視野。
很多業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為大模型更廣闊的應(yīng)用市場在B端,而大模型技術(shù)浪潮前的大多數(shù)AI企業(yè)也正是從B端找尋商業(yè)模式,如今大模型與其當(dāng)前業(yè)務(wù)的融合,帶來了新的想象力嗎?
不得不說,大多數(shù)AI企業(yè)的營收狀況仍然一塌糊涂。如商湯科技,2023年上半年,商湯集團(tuán)總收入為14.33億元,同比增長1.3%,期內(nèi)毛利為6.49億元,同比下降30.6%,期內(nèi)虧損凈額為31.43億元;寒武紀(jì)2023年前三季度,營業(yè)收入1.46億元,同比下降44.84%,歸屬于上市公司股東的凈利潤虧損8.08億元;云從科技前三季度,營業(yè)收入3.46億元,同比下降24.13%,凈虧潤4.01億元。
大模型及AIGC領(lǐng)域的投入和研發(fā)是一項(xiàng)長期性工作,這決定了AIGC、人工智能等業(yè)務(wù)產(chǎn)品尚未產(chǎn)生實(shí)際收入,預(yù)計(jì)對(duì)企業(yè)短期內(nèi)的財(cái)務(wù)狀況也不會(huì)產(chǎn)生較大貢獻(xiàn)。不過,根本的問題在于大模型尚且無法為AI企業(yè)此前在B端的商業(yè)化困境指明出路。
一方面,因?yàn)榇竽P图癆IGC技術(shù)本身就存在商業(yè)落地的難題;
作為較早就已開發(fā)大模型、AIGC技術(shù)及應(yīng)用程序的AI企業(yè),出門問問就是一個(gè)典型的例子。根據(jù)灼識(shí)咨詢的報(bào)告,按2022年AIGC產(chǎn)品和服務(wù)的收入計(jì),出門問問在中國的AI科技公司中排名第一,并在國內(nèi)推出了首款商業(yè)化AIGC應(yīng)用。但就收入結(jié)構(gòu)看,2020年至2022年,出門問問來自AIGC解決方案的收入占比分別為0.2%、1.7%、8%。
另一方面,在應(yīng)對(duì)和解決企業(yè)的多樣化需求上,大多AI企業(yè)基于當(dāng)前的技術(shù)提供的服務(wù)其實(shí)并沒有帶來質(zhì)的升級(jí),這也是為什么他們?cè)贐端商業(yè)前景越發(fā)受到質(zhì)疑的原因。大模型的出現(xiàn)或許是個(gè)新的助力,可它能起到的實(shí)際效用存疑。
“如果不能靈活使用大模型,或者不能完全適配自己的商業(yè)場景,可能在一定程度上很難完全實(shí)現(xiàn)降本增效的目的”,專業(yè)人士表示。
浪潮過后,“死”得更快?
大模型還沒掀動(dòng)變革,巨大的泡沫就已然產(chǎn)生。
2023年上半年,AI板塊中“牛股”層出不窮。其中,萬興科技榮膺“人氣王”,全年的股價(jià)漲超3倍,年內(nèi)最高漲幅更是一度達(dá)380%,昆侖萬維也不遑多讓,全年股價(jià)翻倍,最高漲幅超340%,因賽集團(tuán)、開普云、新國都等個(gè)股的全年漲幅同樣超100%。有不少AI概念股在相關(guān)技術(shù)上并沒有太多突破,甚至業(yè)績處于虧損狀態(tài),股價(jià)卻先突飛猛進(jìn),
正如Gary Marcus的調(diào)侃,“幾年前,如果你的初創(chuàng)公司域名中有.ai,那么你可以在你的估值后面加一個(gè)零?,F(xiàn)在呢,可能會(huì)是兩個(gè)零,尤其當(dāng)你說自己正在用生成式AI?!?/p>
但在將這些AI企業(yè)或大模型初創(chuàng)公司捧上高處后,一旦熱潮回落,進(jìn)行大模型燒錢式投入的AI企業(yè)是否會(huì)跌得更重?
一面是不斷增加的持續(xù)性投入成本;據(jù)悉,去年商湯科技投入1萬張GPU進(jìn)行大模型研發(fā),并把商湯SenseCoreAI大裝置的上線GPU數(shù)量提升至3萬塊,硬件成本的上升和折舊嚴(yán)重拖累了商湯科技的利潤。而像百川智能、Minimax、智譜AI等頭部創(chuàng)業(yè)公司,之所以加速融資,正是為了應(yīng)對(duì)后期更大的投入。
智譜AI CEO張鵬在采訪中曾表示,25億的融資根本不夠,并坦言,“我們現(xiàn)在不管融多少、掙多少錢,都是我們通向AGI這條路上的盤纏。”
而另一面,當(dāng)前資本對(duì)所投項(xiàng)目的耐心卻越來越少,他們迫切希望及早看到回報(bào),或者講清楚商業(yè)化路徑。如華創(chuàng)資本創(chuàng)始合伙人熊偉銘所說,現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)to VC已經(jīng)不行了,必須賺錢?!叭缃竦腁I創(chuàng)業(yè)不像以前可以拿到A、B、C、D多輪融資,現(xiàn)在基本就是兩輪——天使輪和A輪,所以我們?cè)谕顿Y時(shí)會(huì)非?,F(xiàn)實(shí),看這個(gè)項(xiàng)目能不能賺錢,能不能賺很多錢?!?/p>
當(dāng)然,公司在大模型領(lǐng)域布局的時(shí)間越長,需要的資本就越多,融資輪次越多,投資人對(duì)于企業(yè)在技術(shù)實(shí)力和盈利轉(zhuǎn)化能力方面的要求也越嚴(yán)苛。
在這種來自內(nèi)外部的共同施壓之下,AI企業(yè)很可能會(huì)陷入一個(gè)兩難的境地:注重技術(shù)能力提升而忽略商業(yè)化探索,或許會(huì)被資本直接拋棄,相反,在技術(shù)尚不成熟前,把精力放在商業(yè)變現(xiàn)上,則會(huì)影響技術(shù)的突破。
一旦未來某個(gè)節(jié)點(diǎn),錢都投進(jìn)去了,技術(shù)成果出不來,資本撤離,企業(yè)勢必面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)。
這一考驗(yàn)大概不會(huì)等太久,畢竟才不過半年,風(fēng)向已隱隱改變。
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