uutiset

Tekoälyssä investointibuumi näyttää käyvän läpi harkinta-aikaa.

Vaikka tekoälyteknologiaa pidetään laajalti tulevaisuuden avaintekijänä, todellisuus on, että monet tekoälyn käynnistysprojektit eivät ratkaise markkinoiden todellisia kipukohtia, mikä johtaa rahoituksen tarjonnan ja projektikysynnän väliseen epäsuhtaan. Sijoittajat alkavat arvioida tekoälyprojektien markkinapotentiaalia ja käytännön sovellusarvoa järkevämmin. Samaan aikaan suuret mallihankkeet houkuttelevat pääomaa todennäköisemmin teknisten esteidensä ja laajojen sovellusmahdollisuuksiensa vuoksi.

Näihinkin hankkeisiin liittyy kuitenkin haasteita, kuten teknologisen kehityksen epävarmuus, korkeat T&K-kustannukset ja kaupallistamisvaikeudet.

Mikä on AI-sijoittamisen tulevaisuus?

"Nyt tekoälyn yrittäjyyden alalla projektien tarjonta näyttää ylittävän kysynnän."

Ihanteellinen tekoälyn käynnistysprosessi on kehittää ratkaisu, joka perustuu tiettyyn markkinatarpeeseen, ja osoittaa sitten sijoittajille tämän tarpeen laajuus ja kiireellisyys. Todellisuudessa monet hankkeet menevät kuitenkin päinvastaiseen suuntaan. Ne rakentavat ensin moniulotteisen tekoälyalustan etsiessään rahoitusta ja määritellessään tiettyjä suuntia. Tämä lähestymistapa tekee sijoittajien vaikeaksi arvioida hankkeen erityistä voittomallia ja markkinapotentiaalia.

Pääoman tarjonnan näkökulmasta, vaikka Yhdysvaltain dollarirahastot ovat erittäin kiinnostuneita tekoälyprojekteista, heillä itsellään on ollut tänä vuonna vaikeuksia varojen hankkimisessa, mikä rajoittaa heidän investointejaan riskialttiille pitkän syklin tekoälyalalle. Samaan aikaan jotkut kypsät RMB-rahastot keskittyvät myös tekoälyn alaan, mutta ne sijoittavat mieluummin projekteihin, jotka ovat läpäisseet markkinatarkastuksen ja saavuttaneet tiettyjä tuloksia.

Otetaan esimerkkinä autonominen ajaminen. Tätä alaa pidettiin aikoinaan yhtenä tekoälyn potentiaalisimmista sovelluksista. Todellisuuden ja ihanteiden välillä on kuitenkin kuilu. Autonominen ajo ei edellytä ainoastaan ​​vahvaa teknologiaa, vaan myös politiikkojen, määräysten ja markkinoiden edistämisen tukea. Esimerkiksi itseohjautuvien ajoneuvojen tiesääntöjä ja onnettomuusvastuun määritelmää on parannettava asteittain. Lisäksi autonvalmistajien edistäminen kuluttajille on avainasemassa autonomisen ajamisen hyväksynnän lisäämisessä. Nämä tekijät ovat pidentäneet autonomisen ajon kaupallistamisprosessia ja vaikuttaneet sijoittajien innostukseen. Autonomisen ajamisen villityksen alkamisesta vuonna 2016 kotimaisen autonomisen ajoteollisuuden investointi- ja rahoitustapahtumat ja mittakaava ovat laskeneet vuoteen 2021 mennessä ja vähenevät merkittävästi vuosina 2022 ja 2023.

Vaikka tekoälyllä on innovatiivisia projekteja monilla aloilla, kuten toimisto-, luomis- ja koulutusalalla, monet kovan teknologian aloilla jo vuosia olleet sijoittajat uskovat, että tänä vuonna ei ole ollut tarpeeksi houkuttelevaa innovaatioskenettä. He uskovat, että AI+-malli vaatii häiritseviä innovaatioita, jotka voivat todella parantaa tuotannon tehokkuutta, ei vain pinnallista koristelua.

Tekoälyalan investointitilanne osoittaa tiettyä eroa Suurten mallihankkeiden rahoituksen saaminen on suhteellisen helppoa, kun taas tiettyihin sovellusskenaarioihin kohdistetuille tekoälyprojekteille on vaikeampi saada rahoitusta. Tekoälysijoittaja huomautti, että suurin syy on se, että nämä sovellusprojektit eivät ratkaise tehokkaasti käytännön ongelmia. Esimerkiksi Chongqingin yrittäjän kehittämä esseen korjausprojekti oli sijoittajien suosiossa, koska se ratkaisi käytännön tarpeet. Jotkut ihmiset jopa seurasivat sitä lentokentälle siepatakseen sen sijoitusta varten. Samoin tekoälyn oheispalvelu tarjoaa vanhemmille nopean diagnoosin ja lääketieteellisen päätöksenteon tuen lasten sairastuessa yöllä, mikä nähdään myös käytännön kipupisteiden ratkaisevana.

Sitä vastoin hankkeet, jotka perustuvat vain tietopuutteisiin, opetukseen tai tekoälyn yrittäjyyskoulutukseen, tai hankkeet, jotka lisäävät alkuperäisiin projekteihin vain teknologioita, kuten tekoälyn kasvoja muuttavaa ja luovaa sisältöä, eivät todennäköisesti saa rahoitusta.

Viime vuoden kesäkuussa singaporelaisen PhD-tiimin kehittämä tekoälyyhteistyöprojekti sai taloudellista tukea yksittäisiltä sijoittajilta. Yksi tiimin jäsenistä Xiaoyang (salanimi) sanoi, että tekoälysijoittajat ovat varovaisia ​​nykyisen villityksen suhteen. Jos ei ole teknisiä esteitä, vain käsitteellinen liiketoimintasuunnitelma, ei testattuja tuotteita tai tuote on helppo kopioida. rahoituksen saamisen todennäköisyys on lähellä nollaa.

Xiaoyang esitteli myös, että heidän tiiminsä ydinjäsenet ovat kaikki Singaporen yliopiston tohtoriryhmästä, ja hän on ollut mukana kielimalliprojekteissa kolmen vuoden ajan. Tämän vuoden ensimmäisellä puoliskolla tiimin kehittämät projektit ovat läpäisseet testauksen ja markkinoijat ovat perustamassa kaupallisia kanavia B-puolen yritysten kanssa. Koska tiimin jäsenet ovat kaikki tohtoriopiskelijoita, he osallistuvat usein koulun innovaatiokilpailuihin ja tutustuvat joihinkin sijoittajaresursseihin mentoriensa kautta. Yksi yksittäisistä sijoittajista osoitti suurta kiinnostusta projektiinsa ja sijoitti kaksi kolmasosaa hankkeen matkasta pääasiassa T&K-kulujen kattamiseen.

Xiaoyang huomautti, että syy, miksi tekoäly on herättänyt huomiota, johtuu siitä, että kuluttajat näkevät tekoälyn mahdollisuudet useammissa sovellusskenaarioissa. Mutta yrittäjille ja sijoittajille, jotka ovat olleet alalla pitkään, tämä ei ole uusi tai kestävä kasvukohta. Siksi, kun useimmat sijoittajat saavat liiketoimintasuunnitelman tämän innostuksen aallon keskellä, he tarkastelevat rationaalisesti tiimin taustaa ja alalla vietettyä aikaa ja ovat suhteellisen konservatiivisia investointien määrän suhteen, joka yleensä kattaa vain seuraavan vaiheen tutkimus- ja kehityskulut. Lisäinvestointeja tehdään edistymisen jälkeen.

Viime vuosina on syntynyt useita tekoälyn yksisarvisyrityksiä, mukaan lukien Zhipu AI, Baichuan Intelligence, Zero One Wish jne. Jaetuilla alueilla tietokonenäkö ja kuvantaminen teknisellä tasolla, älykkäät robottiprojektit sovellustasolla ja älykäs ajo / Autonominen ajoprojektit ovat alueita, jotka saavat enemmän riskipääomaa.

Mitä tulee tekoälyyrityksiin, jotka ovat olleet pääoman haluttuja viimeisen kahden vuoden aikana, on myös joitain yhtäläisyyksiä. Suuret mallit ovat luonnollisesti yksi pääoman suosituimmista tekoälyn sijoitussuunnista. Monet AI-unicorn-yritykset keskittyvät kehittämään ja hyödyntämään suuria malliteknologioita, kuten Zhipu AI, Zero-One Everything jne. He ovat tuoneet markkinoille useita suuriin malleihin perustuvia tuotteita mutta ei rajoittuen luonnollisen kielen käsittelyyn, kuvien ja videoiden luomiseen jne.

Lisäksi jotkut yritykset ovat kehittäneet myös crossmodaalisia malleja tekstistä visuaaliseksi (teksti visuaaliseksi), tekstistä puheeksi (tekstiksi ääneksi) ja tekstistä tekstiksi (teksti tekstiksi), mikä osoittaa tekoälyn kyvyn käsitellä erilaisia ​​​​tyyppejä. tiedoista.

Tekoälyyrityksissä avoimen lähdekoodin yhteistyö on usein heidän valitsemansa menetelmä. Esimerkiksi Zhipu AI on avoimen lähdekoodin kehittänyt kiina-englannin kaksikielisen keskustelumallin ChatGLM-6B:n, joka edistää teknologian jakamista ja yhteistyötä sekä nopeuttaa tekoälyteknologian kehitystä riippumaton Corner Beast keskittyy tekoälyteknologian soveltamiseen tietyillä toimialoilla tai vertikaalisissa skenaarioissa, kuten Zhiyuan Robotin tutkimukseen ja kehitykseen humanoidirobottien alalla ja Mejia Technologyn innovaatioihin autoteollisuuden älykkäiden ja verkkokomponenttien alalla.

Lisäksi monilla tekoälyyrityksillä on perustajatiimejä huipputeknologiayrityksistä tai tunnetuista yliopistoista. Näillä tiimin jäsenillä on usein runsaasti tutkimus- ja käytännön kokemusta, mikä antaa vankan perustan yrityksen teknologiselle innovaatiolle.

Vaikka ne ovatkin erittäin kysyttyjä, ne suurimmat haasteet, joita tekoälyyksisarvisyritysten kohtaavat teknologisen innovaation prosessissa, johtuvat pääasiassa teknologian kehityksen epävarmuudesta, korkeista tutkimus- ja kehityskustannuksista sekä teknologian kaupallistamisen vaikeudesta.

Teknologia kehittyy nopeaa vauhtia, ja tekoälyyritysten on jatkuvasti seurattava uusimpia teknologiatrendejä. Tämä ei edellytä vain jatkuvaa tutkimus- ja kehitysinvestointia, vaan myös T&K-tiimin nopeaa sopeutumista teknologisiin muutoksiin ja elinvoimaisuuden ylläpitämiseen. innovaatio.

Korkeat T&K-kustannukset ovat toinen tärkeä haaste tekoäly-yksisarvisille yrityksille. Erityisesti suurten mallien ja syvän oppimisen alalla näiden mallien koulutus ja käyttöönotto vaatii valtavia laskentaresursseja ja datatukea, ja nämä resurssit vaativat usein kalliita laitteistoinvestointeja sekä käyttö- ja ylläpitokustannuksia. Tekoälyteknologian kaupallistaminen on myös täynnä haasteita Se, miten teknologiaa muutetaan markkinoiden hyväksytyiksi tuotteiksi ja kuinka löytää sopivia liiketoimintamalleja ja voittokanavia, ovat kaikki ongelmia, jotka tekoälyn yksisarvisyritysten on ratkaistava.

Tietosuoja- ja vaatimustenmukaisuusriskit ovat myös haasteita, joita tekoälyyksisarvisyritykset eivät voi jättää huomiotta teknologisen innovaation prosessissa. Tietosuojamääräysten tiukentuessa yritysten on varmistettava, että niiden tietojenkäsittely ja sovellukset ovat lakien ja säädösten mukaisia. Tämä ei ainoastaan ​​lisää vaatimustenmukaisuuskustannuksia, vaan asettaa myös korkeampia vaatimuksia teknologian suunnittelulle ja soveltamiselle.

Tiukat sijoitusvaatimukset ovat myös saaneet sijoittajat vähitellen rauhoittumaan tekoälykentässä.

Kiinan tekoälyteollisuuden rahoitustilanne ensimarkkinoilla vuonna 2023 näyttää joitain muutoksia. Vaikka koko investointi- ja rahoitusala on taantumassa, on tekoälyn alan rahoitustilanne edelleen suhteellisen kuuma. IT Orangen tietojen mukaan 20.11.2023 rahoitustapahtumien kokonaismäärä tekoälyradalla ensimarkkinoilla oli 530, mikä on 26 % vähemmän kuin viime vuoden vastaavaan aikaan arviolta 63,1 miljardia juania Juan laski 38 % verrattuna viime vuoden vastaavaan ajanjaksoon.

AI-sijoitusalalla on monia haasteita ja ongelmia.

Teknologian kehittyessä sijoittajat kiinnittävät yhä enemmän huomiota tekoälyprojektien todelliseen sijoitetun pääoman tuottoon (ROI). Vaikka tekoälyprojektien sijoitetun pääoman tuotto on kasvanut viime vuosina, markkinoiden odotukset tekoälyinvestoinnin hyödyistä ovat siirtyneet puhtaasta teknisestä kyvystä todelliseen tuottoon. Lisäksi tekoälyteknologian nopea iteraatio vaatii yrityksiä jatkamaan uusimman teknologian perässä, mikä tarkoittaa, että sijoittajilla on oltava syvällinen ymmärrys ja tarkka arvio teknologian trendeistä.

Tekoälyprojektit, erityisesti suurten mallien koulutus, vaativat valtavia ja jatkuvia T&K-investointeja, mikä on valtava haaste startupeille, joilla on rajoitettu määrä rahaa. Samaan aikaan tekoälyyritysten on löydettävä kaupallistamisprosessissa skaalautuvia toteutusskenaarioita muuttaakseen teknologian todelliseksi liikearvoksi. Tämä prosessi on täynnä epävarmuustekijöitä. Tietosuoja- ja vaatimustenmukaisuusriskit ovat lisääntyneet tietoturvalakien ja henkilötietojen suojaa koskevien lakien käyttöönoton myötä, mikä on nostanut noudattamiskustannuksia ja -riskejä tekoälyyrityksille.

Markkinoiden innostus tekoälysijoituksiin on myös herättänyt huolta rahoituskupista. Jotkut analyytikot uskovat, että nykyinen valtava investointi tekoälyyn voi johtaa rahoituskuplaan, koska tekoälyn tulojen ja menojen välinen kuilu kasvaa ja tarvitaan valtavia tuloja, jotta investointi tuottaa odotetun tuoton. Lisäksi vaikka tekoälyteknologia kehittyy, markkinoilla on pulaa merkittäviä hyötyjä tuovista tekoälytuotteista, eivätkä kuluttajat käytä monia tekoälytuotteita.

Sijoitusalalla joidenkin tekoälyyritysten arvostus voi olla liian korkea, mikä vaikeuttaa ensimarkkinoiden haltuunottoa, ja jatkuvan tappion tapauksessa jälkimarkkinat eivät välttämättä ole valmiita maksamaan. Kun johtavat tekoälyyritykset lisäävät kykyään houkutella rahaa, valtavia yksittäisiä rahoitustapahtumia tapahtuu usein, mikä paitsi lisää alan keskimääräistä rahoitusmäärää, myös nostaa investointikynnystä. Epävarmuus politiikassa ja sääntely-ympäristössä on myös tekijä, joka sijoittajien on otettava huomioon. Politiikan muutokset voivat vaikuttaa tekoälyyritysten toimintaan ja investointien tuottoon erityisesti tiedonkäytön ja yksityisyyden suojan kannalta.

Sijoittajien on otettava nämä tekijät kattavasti huomioon voidakseen tehdä tietoisia päätöksiä harkitessaan tekoälysijoituksia. Tekoälysijoittamisen monimutkaisuus ja epävarmuus edellyttävät sijoittajilta syvällisiä teknisiä näkemyksiä, markkina-analyysivalmiuksia ja riskinarviointivalmiuksia.

Tekoälysijoittamisen alalla sijoittajat kohtaavat monia haasteita, joista suurimpia ovat teknologian kehityksen epävarmuus, kaupallistamisen vaikeudet, korkeat T&K-kustannukset, tietosuoja- ja vaatimustenmukaisuusriskit, huoli markkinakupista ja arvostusongelmat, kuten liiallinen arvo. Näiden haasteiden edessä sijoittajien on otettava käyttöön erilaisia ​​strategioita riskien arvioimiseksi ja hallitsemiseksi.

Ensinnäkin sijoittajilla on oltava syvä ymmärrys tekoälyteknologian viimeisimmästä kehityksestä ja tulevaisuuden trendeistä, mikä sisältää teknologian kypsyyden ja sen markkinasovelluspotentiaalin arvioinnin. Teknologian trendien ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää, jotta voidaan ennustaa, mihin toimiala on menossa. Toiseksi on tärkeää arvioida tekoälyyrityksen liiketoimintamalli, erityisesti sen tuotteiden tai palveluiden kysyntää markkinoilla, asiakaskuntaa, tulolähteitä ja kannattavuutta.

Koska tekoälyprojektit vaativat yleensä valtavia T&K-investointeja, sijoittajien on arvioitava huolellisesti yrityksen taloudellinen tilanne ja rahoitusmahdollisuudet sekä sijoitetun pääoman odotettu tuotto. Samalla tietojen vaatimustenmukaisuuden tarkastelut ovat myös välttämättömiä sen varmistamiseksi, että tekoälyyrityksen tiedonkeruu-, käsittely- ja tallennusmenetelmät ovat tietosuojamääräysten ja tietosuojakäytäntöjen mukaisia.

Markkinakuplariskien tunnistaminen on tärkeää, jotta vältytään sijoittamasta markkinoiden huipulle. Sijoittajien tulisi tehdä tekoälyyritysten arvon rationaalinen analyysi ja välttää sijoittamista hankkeisiin, joiden arvostus on yliarvostettu. Lisäksi sijoitussalkkujen hajauttaminen riskien hajauttamiseksi, mukaan lukien sijoittaminen eri teknologia-aloilla ja eri kehitysvaiheissa oleviin tekoälyyrityksiin, voi pienentää yksittäisen sijoituksen riskiä.

Jatkuva seuranta investoinnin jälkeen ja sijoitusstrategioiden oikea-aikainen säätäminen ovat ratkaisevan tärkeitä markkinoiden muutoksiin reagoimiseksi. Riskienhallintamekanismin perustaminen, mukaan lukien riskien tunnistaminen, arviointi, seuranta ja lieventämistoimenpiteet, voi auttaa sijoittajia hallitsemaan mahdollisia tappioita paremmin. Tarvittaessa konsultoivat alan asiantuntijat tai ammattimaiset sijoitusneuvojat voivat tarjota syvempiä markkinanäkemyksiä ja sijoitusneuvoja.

Lyhyesti sanottuna tekoälysijoittaminen edellyttää sijoittajilta kokonaisvaltaista ja varovaista lähestymistapaa riskien arvioinnissa ja sen varmistamisessa, että sijoituspäätökset perustuvat riittävään tietoon ja ammattimaiseen analyysiin. Näiden strategioiden avulla sijoittajat voivat paremmin selviytyä tekoälysijoittamisen haasteista ja saavuttaa vankkaa sijoitustuottoa.