大模型在投资市场并没有想象中热。
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近期,根据小饭桌对AI大模型上半年融资情况的不完全统计,AI大模型领域在今年上半年发生的融资事件为107起,获得融资的AI创企不到百家,融资金额普遍在数千万到数亿之间。
*数据来源:企名片,统计周期:2023.01-2023.06.15(不完全统计,仅供参考)
很多时候,AI大模型获得的融资还不如自动驾驶、智慧物流、智能激光雷达、智能机器人等 AI 1.0 时代的人工智能项目。
而更进一步,我们还发现,对于AI大模型,红杉、高瓴、IDG、五源资本等头部VC一反常态出手较少。但另一方面,优质的AIGC应用项目,又能在短期内连获多轮融资,只是金额普遍在千万级别。
上亿元的大额融资基本来自政府基金对算力、AI芯片等基础设施的投资,或CVC对自研大模型的投资。
为什么头部VC对大模型的落子显得更加谨慎?优质AIGC项目融资能在短期获得多轮融资,为何金额却相对有限?政府基金和VC在大模型领域的投资为什么差异明显?
通过梳理上半年AI领域融资的实际情况,小饭桌试图探寻这些问题的答案。
头部VC去哪儿了?
与往年对比,根据火石创造数据,2022年全国人工智能版块共发生了971起融资事件,累计披露的融资金额1096.35亿元。其中最活跃的普遍是顶级投资机构: 高瓴创投(21起)、深创投(18起)、启明创投(18起)。
而在今年上半年对AI大模型创企的投资中,红杉、高瓴、深创投、启明创投等头部VC一反常态出手较少。
出手少并不意味着不关心。事实上,就 对于AI大模型商机的观察而言,头部VC一直非常领先。
比如2022年9月,红杉发布了一篇分析文章《Generative AI: A Creative New World》,在充分肯定生成式AI巨大商业应用潜力的同时,红杉大胆预测 “从现在开始,AIGC很快会出现杀手级应用。”在作者栏,除了两位全球合伙人SONYA HUANG和PAT GRADY之外,红杉还特别加上了GPT-3。
红杉旗帜鲜明甚至激进的态度,曾在投资圈一石激起千层浪,业内声音褒贬不一。 直到2022年11月30日ChatGPT发布,“AI杀手级应用”的预言似乎成为现实,更多机构才开始密切关注AI大模型赛道。
考虑到红杉的资金管理规模,以及对大模型的超前认知,今年上半年本应该是红杉“大丰收”的一年,但事实并非如此。
就公开的融资消息显示,在AI大模型包括AIGC领域,红杉在今年上半年仅有对Project AI 2.0、月之暗面、深言科技等少数几家公司投资。
对此,一位人民币基金投资人告诉小饭桌:“原因很简单, 头部VC在这波大模型火热之前,就已经完成了一定的布局,没必要再扫荡一遍赛道。”
最明显的例子,在AI 1.0时期,红杉就已经投资了李志飞的出门问问、第四范式等多家知名AI企业,“红杉中国的 AI Map”也红极一时。
而最近几年, 红杉的投资注意力更多集中到了AI制药领域。
比如专注AI制剂开发的剂泰医药,研究AI蛋白质设计的分子之心,研究药物晶型设计的晶泰科技等,都获得了红杉资本的投资。其中晶泰科技的D轮融资,金额达到了4亿美金。在时间上, 红杉对AI的一系列投资普遍早于2022年,也就是ChatGPT横空出世之前。
同样的例子还有高瓴资本,无论是领投小冰,还是投深度学习框架“一流科技”,或者做向量搜索的开源框架“Zilliz”、还有AI芯片企业“地平线”和“壁仞科技”,高瓴资本的投资动作都在2021年之前完成。即使是对充分看好的智慧农业企业爱科农,高瓴的连续三轮加注动作也在2022年完成。
在手握更多底牌的前提下, 头部VC自然可以更加耐心,优先在原有版图上查缺补漏,并等待大模型领域的“大鱼”出现。
当然,耐心并不意味着不敢出手。
在今年上半年,源码、真格基金对王慧文光年之外的数千万美金投资,经纬中国对衔远科技数亿元天使轮投资,腾讯对自研大模型企业Minimax和深言科技的投资,融资金额都达到了数千万美金。依靠融资,光年之外和Minimax在短时间内达到了独角兽规模。
相比于广撒网, 头部VC似乎更愿意“下重注”,即以更大份额的投入,把握自研大模型这样的系统性机会。
而另一方面,用上述投资人的话来说: “也是因为优质的AI应用项目,并没有想象中多。”
优质应用项目,市场抢着投
缺乏优质项目最直观的体现是, 相对优质的项目会在短时间内连获多轮融资。
成立于2021年的 西湖心辰就是典型例子。
3月27日,西湖心辰刚刚官宣获得了由BV百度风投领投、凯泰资本、西湖教育基金会跟投的Pre-A轮融资,紧接着4月22日,西湖心辰就又获得了汤姆猫、蓝驰创投联合投资的Pre-A+轮融资。其中蓝驰创投还是西湖心辰的天使轮领投方。
作为一家AI初创企业,获得多家VC投资的西湖心辰拥有一定竞争优势。创始人蓝振忠2020年加入西湖大学担任深度学习实验室负责人、博士生导师,此前曾任谷歌研究科学家,也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。
同时,相比单纯研发AIGC应用的企业,西湖心辰的能力比较全面,对大模型、中间层、产品应用三个层面都有覆盖。
但是, 尽管西湖心辰能力全面,且获得融资的速度很快,公布的融资金额仅为数百万美元。这与市场上众多研究图文生成、音视频生成、AI数字人的创企获得的融资金额相当。
另一个相似案例是AI图像生成技术服务商 Tiamat。从去年10月到今年5月,Tiamat从天使到A+的三轮融资,在不到七个月内完成。 但三轮融资总金额为1200万美元,平均每轮数百万美元。老股东DCM中国和绿洲资本持续加注。
据一位美元基金投资人透露: “业内普遍认为,现在投底层大模型要5000万起步,而投AI应用端一般就在千万到数千万之间。”因此,即便项目比较优质,也基本不会超出这个范围。
与此同时,这位投资人还指出, 尽管机构已经明确AI将是近期投资的主线,也专门划出了数千万美金的资金,但由于优质项目已经被头部VC扫过一圈,剩下值得投资的项目并没有那么多。
他甚至认为:“现阶段AIGC应用很难形成技术壁垒,随着大模型按周迭代,这个月的头部AIGC应用,下个月可能已经是烂大街的产品。因此机构只能集中去投一些优质项目。”
通用大模型的需求确定,但投资成本极高,应用端投资门槛较低,但不确定性更高。既要保险,又要在这波AI变局中留在牌桌, 一些中小型VC只能选择“跟着头部VC投,跟着市场风向投”。
国家队与VC路线分明
在数量有限的AI融资事件中,政府基金与VC的投资路线也有较为明显差别。
VC更专注于投文生图、AI数字人、AI生成声音等AI应用型企业,国家队则偏好投AI芯片、AI算力等大模型基础设施。
比如今年第一笔较大金额的AI融资,就是1月6日人工智能芯片研发商知存科技的B2轮融资。本轮融资金额2亿,由国投创业领投,水木春锦资本、领航新界跟投,主要用于存内计算芯片的量产和新产品开发。
据小饭桌了解,知存科技成立于2017年,其研发的WTM2101芯片与主流数字NPU、DSP相比,能在同等功耗水平下,将算力提高数十倍,主要运用于智能语音、智能健康和轻量级视觉市场。
同时除了知存科技,如海飞科、创芯慧联、昆仑芯、中昊芯英、时识科技等AI芯片公司,也分别在今年上半年获得了中信集团、国中资本、深圳智信创富、中关村科学城等机构的大额投资。
政府基金对AI芯片、AI算力加重投入,与市场需求的变化有关。
随着大模型参数量指数级上升,对算力的要求一直水涨船高。
以ChatGPT为例,目前OpenAI进行AI训练主要依靠英伟达的AI加速卡,而要达到ChatGPT级别的训练效果,至少需要1万张A100加速卡。
但根据一份来自商汤科技的纪要显示, 国内能达到ChatGPT算力要求的企业只有6家,分别是商汤、百度、腾讯、字节、阿里和幻方。
这意味着,随着大模型技术继续迭代,国内市场对AI芯片、AI算力等基础设施,还有很大的市场需求。
知存科技创始人兼CEO王绍迪就在一次对外分享中表示:“AI算力市场短期规模预计可达15亿美元”
而从长期角度, 随着未来方案的成本优化及计算算力成本降低,王绍迪预测未来AI算力市场长期规模会超过1000亿美元。
面对未来千亿美金规模的AI算力市场,一位美元基金投资人告诉小饭桌:“(算力)就像通用人工智能时代的水电煤,虽然规模庞大,但研究成本高昂,因此更多可能还是政府基金的市场。”
而对于VC来说,这位投资人赞同智源研究院院长黄铁军的说法,“未来全球可能只需要三、四家大模型作为基建。” 围绕基础大模型,发展上下游软硬件与应用,以形成新的AI产业生态,同样拥有巨大的投资机会。
丨以下是小饭桌不完全统计的企业融资情况,仅供参考:
*数据来源:企名片,统计周期:2023.01-2023.06.15(不完全统计,仅供参考)
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