投資者眼中的“人工智慧”

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投資者眼中的“人工智慧”

來源:廈門玩樂 釋出時間:2024-04-27 17:56

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,人工智慧也藉此掀起了新一輪的風口。

OpenAI報告稱,ChatGPT在釋出後的60天內就吸引了1億使用者,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150萬用戶訪問。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,人工智慧相關的企業融資的訊息也接連不斷。如近日面壁智慧完成新一輪數億元融資、內容商業AIGC影片應用平臺“筷子科技”完成近5000萬元B1輪融資、以生成式AI與語音互動技術為核心的出門問問正式啟動招股,並計劃於今年4月24日正式在廣交所主機板掛牌上市等等。

2023年人工智慧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慧研究所(HAI)的最新報告顯示,2023年全球人工智慧投資連續第二年下降,人工智慧相關併購從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,去年人工智慧的總投資降至1892億美元,比2022年下降了20%。

圖片來源:《2024 年人工智慧指數報告》

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,生成式人工智慧佔所有人工智慧相關私人投資的四分之一以上。

圖片來源:《2024 年人工智慧指數報告》

一、國內AI投資算力最吃香

世界5G看中國,人工智慧也是如此,中國在人工智慧領域的崛起同樣不可小覷。

資料顯示,2023年,在人工智慧私人投資方面,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;在人工智慧專利上面,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投融資資料來看,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,加上大廠所具備的資料優勢,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慧製造,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應用專案。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。”易麗君說道。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,總說投資是認知的變現,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著技術的成熟和實際的應用。”德勤中國管理諮詢事業群總裁孟曉凡接受媒體採訪時說道。

雖然文生圖、文生影片吸引了大量的眼球,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視窗疊加AI的功能。對此,德勤中國管理諮詢企業技術與績效事業群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,主要是因為企業使用者對於提高效率、降低成本和增強競爭力有著迫切需求,而AI技術能夠有效地解決這些問題。隨著技術的進步和消費者對智慧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的外掛來擴張應用程式的功能,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:“現在無論是國內仍是國外AI的企業,都面臨一個問題——如何盈利。”根據紅杉的資料,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。國內使用者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。”易麗君說道,C端的需求不明確,C端使用者對生成式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端使用者日常的需求。”

終端作為AI落地的重要介質,無論是TOB,仍是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:隨著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,隨著AI演算法的最佳化和硬體效能的提升,越來越多的AI計算任務可以在個人計算裝置上本地完成,這將減少對雲端計算的依賴,提高資料處理的速度和隱私性。

二是更加智慧化的服務和互動能力:隨著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慧化的服務,包括更加精準的語音識別、影象處理、自然語言理解等功能,使得使用者與AI終端的互動更加自然和高效。如小米su7,在使用者呼叫小愛同學後,可以直接透過語音識別、透過對話來控制裝置和應用程式。

因此,AI終端需要更貼近使用者需求的形態載體,屬於AI能力+滿足使用者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年調研資料顯示,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的調查資料顯示,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,將向人工智慧初創公司 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慧專案尋求10億美元的資金......

看似初創企業風光無限,但背後也承受著不少的艱辛。

舉例來說,GPT3.5需要1萬張A100晶片來訓練,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層面以及資料級,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。

三是注重資料的重要性。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,如果資料問題處理不好,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’的系統替代架構進級調整,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——人工智慧會不會替代人。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,特別是在處理大量資料、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,做出決議計劃也很重要。

賽迪顧問總裁付長文在2024年IT市場年會上猜測到,“AI在製造、教育、建築、醫療、金融裡面,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。”

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,人工智慧也藉此掀起了新一輪的風口。

OpenAI報告稱,ChatGPT在釋出後的60天內就吸引了1億使用者,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150萬用戶訪問。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,人工智慧相關的企業融資的訊息也接連不斷。如近日面壁智慧完成新一輪數億元融資、內容商業AIGC影片應用平臺“筷子科技”完成近5000萬元B1輪融資、以生成式AI與語音互動技術為核心的出門問問正式啟動招股,並計劃於今年4月24日正式在廣交所主機板掛牌上市等等。

2023年人工智慧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慧研究所(HAI)的最新報告顯示,2023年全球人工智慧投資連續第二年下降,人工智慧相關併購從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,去年人工智慧的總投資降至1892億美元,比2022年下降了20%。

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