引言
国外风投数据分析公司PitchBook数据显示,2023上半年全球AI领域共计发生融资1387件,筹集融资金额255亿美金,平均融资金额达2605万美金。
根据Crunchbase数据,2022年全球融资环境放缓,全球风险投资仅为4450亿元,相较于2021年同比下降35%。
• 2022年国内在AI领域的发展速度放缓,而人工智能赛道依旧保持稳定 •
自2012年至2023年上半年,中国一级市场从初创到上市前的AI公司总融资金额有7862亿元,交易数量为5423起,融资的公司数量有2000家。
• 中国AIGC赛道一级市场融资不减反增 •
从企名片的数据中我们了解到,AIGC赛道的融资事件出现于2016年,2016-2022年我国AIGC行业投融资规模及整体数量整体波动变化,呈稳步且缓慢的增长趋势。2021年行业内共发生投资时间共866起,投资金额总计2125.63亿元,达到近年内最高。直至2022年,我国AIGC行业共发生526起投资事件,投资金额达939.77元。
从2022年第四季度开始AI领域热度爆发,直到2023年6月,国内AIGC赛道企业融资规模达84.87亿人民币,占比2020-2022年总计融资额的116.28%,仅2023年上半年融资总额达73.99亿元,融资次数共计56次,均远超过往历年的全年。
• 随历史稳步增长后,2022年美国AI领域融资金额受到震荡 •
从历史维度来看,美国AI领域融资项目数及融资金额稳步增长。
• 美国AIGC一级市场在2023年上半年达到世界融资金额的55% •
据光锥智能不完全统计数据显示,2023年上半年美国AIGC一级市场中,硅谷在人工智能领域共完成了42起融资,总金额约140亿美元,占世界总融资金额的55%。平均轮次融资金额为3.3亿美元,是平均融资水平的近13倍之多。其中,8家人工智能明星独角兽公司拔地而起,平均轮次融资金额3.3亿美元。
来自Twitter一位KOL@chiefaioffice的数据统计,整个AIGC市场在 2023年5月诞生了23家独角兽,截至2023年6月新增至29家。
AI投融资:两国竞逐,谁更具偏好?
• 国内一级市场AI投资流向变迁,从基础层和技术层转向应用层 •
国内一级市场AI投资偏好大致遵循从基础层和技术层(如服务器、芯片、算法等)转向应用层(如智能客服、机器人、智能驾驶等)。根据私募通数据,近年AI领域通用与行业应用层单笔案例投资金额较高(19-21年热度期平均为6.87亿元,基础与技术层则平均小于5亿元)。
此外,截至2023年Q1,通用与行业应用层案例占比升至76%新高。与技术层、基础层比较,应用层领域研发成本低,商业场景丰富,研发落地周期短,更易受资本青睐。
• 从美国AI融资项目数来看,风险投资机构偏好AI软件、医药、机器人领域 •
根据Crunchbase数据库,2023年1-5月,AI融资项目中,AI软件、医药、机器人、 安防、金融占比依次为55.7%、13.4%、9.4%、6.7%、6.7%,目前美国风险投资机构仍聚焦于AI软件、医药和机器人三大领域。从历史变化来看,AI软件融资项目数占比持续提升,AI医药融资项目数占比有所下滑,机器人融资项目数占比基本维稳。
2020-2021年,美国AI领域大额投资主要聚焦于智能安防、智能客服、智能医疗等人工智能应用场景。2022年,AI领域的细分关注赛道逐步向AIGC、语义识别、智能交互等中游软件层转移。2023年,受AIGC热潮拉动,自然语言处理等底层技术同步受到关注。
• 美国风险投资机构较关注早期AI项目 •
根据Crunchbase数据统计,在美国AI融资项目中,种子轮、A轮和B轮项目占比依次为13.26%、41.34%、24.55%,合计占比达79.15%,美国风险投资机构投资早期AI项目的数量占比较多。
大量并购掀起浪潮:中美在人工智能领域将面临何种未来?
6月26日同日,金融自动化平台Ramp收购了OpenAI对手Cohere.io。Ramp表示,该交易旨在将AIGC引入金融领域,帮助实现客户工作流程自动化,改善用户体验,为企业降本增效。
对比中美Al产业,中国的优势主要在于人才储备和数据量方面,而总体而言与美国存在明显差距,主要体现在:
1)国内AI相关企业数量、融资规模以及计算力指数低于美国;
2) 国内互联网头部企业在AI专利、AI芯片方面弱于美国;
3) AIGC方面,国内模型开发历史晚于美国、现有模型的参数量偏低,且国内AIGC产业的变现模式尚不清晰。
• 国内AI领域追赶维度 •
商业实体基于企业对AI赋能的理解能力,从而制定清晰的战略路线来实施和扩展AI,实现自生生态更好的发展。由此也可见垂直领域利益相关体达成定义新标准和合作生态,才能抓住人工智能的机会。
展望中美AIGC领域未来:趋势预测
• 中美AGI领域:市场格局和生态差异,硅谷更偏向中间层和垂直应用层 •
在硅谷,基础大模型并不像预期那样炙手可热,唯独OpenAI垄断了这一领域,只有谷歌和Meta等大公司才有实力对其发起挑战,而创业公司很少涉足基础大模型方面。相反地,硅谷更加关注中间层和垂直应用层的发展。然而,在国内的AI创业领域,情况却相反,很少有公司除了大模型以外的创新,而更多的是中等或大型规模的企业。
硅谷重视技术,埋头升级大模型能力,而国内则更看重商业模式。
• 当下硅谷对AI关注的主要集中在三个方向:一是基础大模型层;二是开发工具、数据库等所在的中间层;三是垂直应用层 •
在硅谷,除了OpenAI、Anthropic两家公司在基础大模型领域,其他众多的初创企业则致力于开源模型的研发;在工具层,所有的初创公司都在集结精英人才,共同努力建设开源社区。其核心优势在于,他们正在创造一个极具创新性的开发者生态。应用层主要吸引了两类创业公司,一类是针对法律和招聘等垂直领域的公司,另一类则是从事与文案、文生图、文生视频等通用服务相关的公司。这两类公司在B端市场占据主导地位,而C端产品相对较少,他们正在努力在大公司的竞争压力下,实现自己的产品创新。
2023上半年,硅谷基础大模型层有8起融资,中间层有12起融资,垂直应用层面有23起融资。不过,在融资金额上却呈现反比,分别融资金额为110.8亿美元、3.5亿美元和25.2亿美元。原因是,基础大模型层实际上完全由OpenAI一家撑起来,如果把OpenAI的103亿美元巨额融资剔除,整个垂直大模型层的融资占比就直接从79%骤降至21%。
目前垂直应用层面是硅谷最热的投资领域,融资次数多,但单次融资金额不高;基础大模型层OpenAI占据绝对的领先地位,其他大模型公司虽然单轮次的融资较高,但难以与OpenAI相匹敌,其业务范畴也在弥补OpenAI的不足;中间层是VC们近期发掘的新大陆,目前,已投出了估值7.5亿美金的向量数据库公司Pincone,半只脚已踏入了独角兽行列。
• 大模型引发了交互革命和生产力革命 •
无论是美国硅谷,还是国内市场,最先受益的是自然语言驱动的行业,所以,智能客服、售前咨询、写作、翻译、垂直领域的法律、HR招聘等将成为交互革命爆发后的第一波受益者,这些易于摘取的“果实”在一开始就吸引了创业者们的注意。
中国AI领域企业创业方向大多是瞄准了企业服务的一个垂类 ,并跟AI结合,思路是先有了应用场景,找准客户,再去想怎么利用AI去提效,
在AI1.0时代,首先找到业务,再去反推需要什么技术,这个思路是完全正确的。但在AIGC的新时代,它是一场新的技术革命,会颠覆所有行业,带来很多倍的效率提升。在这个时代里,就会有技术驱动创新的创业空间。在阿尔法公社举办的Alpha Founders Club(AFC)中,HiDream.ai创始人兼CEO梅涛提到以上观点。
包含OpenAI在内的大模型巨头公司,如今也来到了自身的发展瓶颈期。国外开源模型社区Hugging Face技术工程师尹一峰在接受光锥智能采访时提到,“至少半年内,技术可能很难有新的突破,这将极大地限制应用的大规模落地。”
• 数据是AIGC时代的唯一壁垒 •
模型和算力都不是AIGC时代的护城河。无论模型训练的打榜分数有多高,最终都要落到实际应用中,在场景中积累的用户分布数据会被纳入到企业的微调模型数据集,经过不断的迭代,就会在企业端形成数据飞轮,在这基础上被微调训练的大模型也会越来越精准,形成正向的反馈效应。
随着LLaMA2的开源,大模型的技术壁垒被进一步打破,正如傅盛所言“AI创业公司在半夜笑醒”,技术补齐的步伐加快,数据的竞争也会更加激烈。
• 不是复制硅谷,而是中国式AI •
目前在硅谷,技术的发展已接近天花板,因此其不得不重新审视和加强中间层的技术实力。对于中国来说,这无疑是一次补齐产业链中关键环节的绝佳机遇。
若是将研发大模型类比为“盖房子”,那么AI Infra(AI基础设施)就相当于“工具箱”。参考硅谷的发展趋势,数据工具的研发、企业和移动端模型部署、AI助手的实践与应用,都是接下来的发展领域。
产业链中存在能够创造财富的聚宝盆,AI基础设施领域的聚宝盆正在发生转变,从集成式结构的平台化解决方案AutoML(以性能为主)转向模块化(灵活、速度、便利为主)。企业试图打破“黑盒化”,希望能够灵活调整模型和构建工作流程中的每一个组件,从而得到最适合其特定需求的系统和分析结果。
- END -
作者 | 化佳
审核 | 斯基
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