投資者眼中的“人工智能”_風聞

撰文 | 田小夢

編輯 | 李信馬

題圖 | IC Photo

2022年下半年到2023年初，ChatGPT吸引了大量的關注，它的出現，讓公眾迅速接納並開始使用生成式AI，人工智能也藉此掀起了新一輪的風口。

OpenAI報告稱，ChatGPT在發佈後的60天內就吸引了1億用户，相比之下，TikTok花費了九個月才達到這一里程碑。Dall-E 2每天有約150萬用户訪問。Google的Bard聊天機器人在7月份的頁面瀏覽量為1000萬次。

在國內，文心一言、通義千問、訊飛星火等大模型雨後春筍般湧現。受益於資本的推動，人工智能相關的企業融資的消息也接連不斷。如近日面壁智能完成新一輪數億元融資、內容商業AIGC視頻應用平台“筷子科技”完成近5000萬元B1輪融資、以生成式AI與語音交互技術為核心的出門問問正式啓動招股，並計劃於今年4月24日正式在廣交所主板掛牌上市等等。

2023年人工智能的討論度與李世石戰勝阿爾法狗時相比，有過之而不及。但據斯坦福大學人工智能研究所（HAI）的最新報告顯示，2023年全球人工智能投資連續第二年下降，人工智能相關併購從2022年的1171.6億美元下降至2023年的806.1億美元，下降31.2%;私人投資從1034億美元下降至959.9億美元。總體來看，去年人工智能的總投資降至1892億美元，比2022年下降了20%。

圖片來源：《2024 年人工智能指數報告》

值得一提的是，2023年生成式AI吸引了252億美元的投資，幾乎是2022年的9倍，是2019年的30倍。此外，2023年，生成式人工智能佔所有人工智能相關私人投資的四分之一以上。

圖片來源：《2024 年人工智能指數報告》

一、國內AI投資算力最吃香

世界5G看中國，人工智能也是如此，中國在人工智能領域的崛起同樣不可小覷。

數據顯示，2023年，在人工智能私人投資方面，美國以672億美元投資額佔據首位，緊隨其後的便是中國，其78億美元的投資額是英國38億美元投資額的17.8倍；在機器學習模型上，美國以61種著名的機器學習模型領先，中國以15種緊隨其後；在人工智能專利上面，中國佔61.1%，美國佔20.9%。

迴歸到國內市場，AI的投資已經經歷了幾波潮起潮落。

結合中商情報網統計的2018-2023年11月中國AI投融資情況及2023年各月份AI投融資數據來看，2018年和2021年是過去AI領域投資金額和投資筆數的相對高點，2023年的AI投資金額和出手次數實際低於2022年。

圖片來源：中商情報網

創享投資創始合夥人易麗君告訴DoNews, 2023年是生成式AI（ChatGPT）帶來的一波熱潮，但是實際出手的機構多數集中於產業資本和美元基金，投資上也主要集中在大模型和算力的投資上。AI+垂直模型和行業應用都在剛剛起步探索階段，所以是討論熱度高，實際投資低。

具體來看，AI算力基礎設施是國內市場資本最看重的，因為美國擁有英偉達和AMD等領先企業，而國產算力只佔全球的5%，但是中國對算力的需求佔比全球三分一，國產替代需求迫切，所以國內在算力基礎設施投資的額度是美國2倍。

AI大模型次之。原因在於，國內的初創企業與大廠基本上都在統一的起跑線上，初創企業都是採用開源模型進行預訓練，加上大廠所具備的數據優勢，所需要投入資本也是巨大的。

而在AI應用領域，從醫療診斷、金融服務到自動駕駛和智能製造，AI技術的應用範圍正在不斷拓展。資本市場傾向於投資能夠解決實際問題、提高效率、創造新商業模式的AI應用項目。這些應用不僅能夠帶來直接的經濟效益，還能夠推動整個行業的創新和發展。

2024年能否出現回升是牽動AI企業和投資者關心的話題，AI是否會像元宇宙概念出現後的VR/AR熱度那樣是曇花一現？

“大模型泛化一個通用的基礎能力，變成一個大腦，他可以應用在各行各業，使得機器具備越來越趨近於真實人類思考、創作、應變方式。所以整個AI的賽道規模，應用領域是遠勝於AR/VR的。”易麗君説道。整個行業雖然有小週期的波動，但是整體仍然是持續性發展、產業上升和投資長期關注的賽道。

但不容忽視的是，在某個時間點大家都在上，但是未來當新技術出來的時候，它可能會變成一種技術負債。

易麗君坦言稱，“技術負債”其實跟機構資金來源屬性和規模所決定的，當資金的屬性是偏好短期的財務回報，而不是以長期價值來看，就會選擇“賭”風口。“對我們而言，前面的投資都不會成為我們的負債而是一種資產，總説投資是認知的變現，很多時候技術的變革看上去是無序的，但其實都是有跡可循的，我們需要以往案列的經驗來判斷。”

二、AI技術革新TOB先行

“資本市場的喧囂並不一定代表着技術的成熟和實際的應用。”德勤中國管理諮詢事業羣總裁孟曉凡接受媒體採訪時説道。

雖然文生圖、文生視頻吸引了大量的眼球，但企業的AI方案還沒有到成熟的階段，只不過是在原有產品的窗口疊加AI的功能。對此，德勤中國管理諮詢企業技術與績效事業羣總裁周令坤也表示認同。他認為，按照技術成熟度模型來看，目前生成式AI處於期望膨脹期。

當然有期望才有創新的動力。如今AI不僅融入到手機，更是邁向了汽車，以及多個垂直領域。

AI究竟會讓哪些賽道先“爆”起來呢？

易麗君表示，技術的革新一般都是TOB先行，主要是因為企業用户對於提高效率、降低成本和增強競爭力有着迫切需求，而AI技術能夠有效地解決這些問題。隨着技術的進步和消費者對智能服務的期待日益增長，成本下探至消費者能承受的範圍的時候，C端才能爆發。

以OpenAI為例，他開始的產品也是TOB，比如應用在微軟的Copliot是協助企業編碼，GPTStore也是給企業用ChatGPT的插件來擴張應用程序的功能，目的是想打造像Apple store的生態，給開發者盈利，推動AI發展。

易麗君還指出：“現在無論是國內還是國外AI的企業，都面臨一個問題——如何盈利。”根據紅杉的數據，2023年全球投入研發生成式AI為500億美元，但營收只有30億美元。國內用户付費意願相對國外低，SaaS企業到現在都沒有幾家是盈利的，所以國內的落地場景肯定是先在TOB端。

“AI產品會在C端爆發，但現在最大的問題是需求。”易麗君説道，C端的需求不明確，C端用户對生成式AI所湧現出來的功能沒有明顯的應用場景，也不是一個痛點。“衣食住行的問題，已經被現存的產品滿足，所以我認為AI需要結合機器人，突破數字世界框架到物理世界，解決C端用户日常的需求。”

終端作為AI落地的重要介質，無論是TOB，還是TOC，易麗君表示已出現兩大趨勢。

一是更加強大的邊緣計算能力：隨着邊緣計算技術的發展，AI終端將擁有更加強大的本地處理能力。以AIPC為例子，隨着AI算法的優化和硬件性能的提升，越來越多的AI計算任務可以在個人計算設備上本地完成，這將減少對雲端計算的依賴，提高數據處理的速度和隱私性。

二是更加智能化的服務和交互能力：隨着機器學習和深度學習技術的不斷進步，AI終端將能夠提供更加智能化的服務，包括更加精準的語音識別、圖像處理、自然語言理解等功能，使得用户與AI終端的交互更加自然和高效。如小米su7，在使用者呼叫小愛同學後，可以直接通過語音識別、透過對話來控制設備和應用程序。

因此，AI終端需要更貼近用户需求的形態載體，屬於AI能力+滿足用户需求的產品和工藝的組合。

三、AI初創企業成長路上佈滿荊棘

生成式AI的魅力，讓企業爭相競逐。

據財富/Deloitte CEO Survey Insights2023年調研數據顯示，在受訪者中，80%認為生成式AI將會提高業務效率，55%表示企業正在評估或嘗試生成式AI，52%認為生成式AI將會提升業務增長的機會。

其中不乏出現了很多初創企業。市場研究機構Pitchbook的調查數據顯示，2023年生成式AI相關的創業公司融資總額達到270億美元，其中約180億美元左右的資金，來自微軟、谷歌、亞馬遜、英偉達等科技巨頭。

今年這些大廠的動作更是不斷。亞馬遜表示，將向人工智能初創公司 Anthropic 追加投資 27.5 億美元，完成去年達成的一項交易；與馬斯克關係密切的投資者正洽談幫助其AI初創公司xAI融資30億美元；OpenAI聯合創始人兼CEO薩姆·奧特曼和蘋果前首席設計師喬納森·伊夫正在為一個新的未披露的人工智能項目尋求10億美元的資金……

看似初創企業風光無限，但背後也承受着不少的艱辛。

舉例來説，GPT3.5需要1萬張A100芯片來訓練，但是購買卡的錢以及運營成本都不是初創企業能進入的。易麗君直言稱，“大家都認為市場上不會存在這麼多大模型的玩家，目前中國名單有100家以上，我想3-5年後只剩下大廠那幾家。”

因此，AI初創企業能不能在未來的幾年中，經受住大浪淘沙，還需要時間來證明。

此外，孟曉凡對企業使用AI技術提出三點建議。

一是儘快在企業級形成自身AI戰略，同時針對快速演進的AGI市場能夠形成AI構建結構，包括場景級、流程級、AI層面以及數據級，要考慮清楚AI在企業中能夠實現什麼樣的價值。

二是設立成為AI驅動的組織目標。AI要為員工提供工具，幫助他們提高和增強生產力知識和創造力，不斷推動企業的創新，而不要嘗試用AI去取代員工，也不要去嘗試強行把AI加到企業的流程當中去。

三是注重數據的重要性。企業為了建立自己的競爭優勢和比較優勢，必然會要建立部分的資源，但在有了AI以後，如果數據問題處理不好，會導致不容易溯源，它就可能變成咖啡之翼。

立足於技術的長期發展，周令坤錶示：“希望未來技術體系，不再是一個‘頭痛醫頭，腳痛醫腳’的系統替代架構升級調整，而是建立一個健康體檢的框架體系。”

結尾

不難看出，在喧鬧市場環境中，理性投資依舊是主旋律。

對於AI未來的發展， AI不僅要實現自身技術演進，還要與5G、雲計算等技術、各行業進行融合創新，實現商業化落地。可謂，路漫漫其修遠兮。

不得不提的還有，人們對AI的到來還存在的一些危機意識——人工智能會不會替代人。近日在採訪和參加活動的過程中，多方專家都持有積極樂觀的態度，這也給筆者吃下了一顆定心丸。

在易麗君看來，AI只是一種工具，兩者更多是共存關係。AI的角色更多是協助人類生產或者創作。首先，AI在特定任務上可能比人類更高效、更精確，特別是在處理大量數據、執行重複性工作或需要快速計算的場景中。但AI目前還缺乏人類的創造力、情感理解和道德判斷等能力，這些能力對於解決複雜問題，做出決策也很重要。

賽迪顧問總裁付長文在2024年IT市場年會上預測到，“AI在製造、教育、建築、醫療、金融裏面，既有消除，也有新增，在製造業會淨增200萬以上崗位，充分表明製造業和AI是正向的關係。”