berita

Dalam bidang kecerdasan buatan, lonjakan investasi tampaknya sedang mengalami masa tenang.

Meskipun teknologi AI secara luas dianggap sebagai pendorong utama masa depan, kenyataannya banyak proyek startup AI tidak menyelesaikan permasalahan pasar yang sebenarnya, sehingga mengakibatkan ketidaksesuaian antara pasokan pendanaan dan permintaan proyek. Investor mulai mengevaluasi potensi pasar dan nilai penerapan praktis proyek AI secara lebih rasional. Pada saat yang sama, proyek percontohan skala besar lebih mungkin menarik modal karena hambatan teknis dan prospek penerapannya yang luas.

Namun, proyek-proyek ini pun menghadapi tantangan seperti ketidakpastian dalam pengembangan teknologi, tingginya biaya penelitian dan pengembangan, dan kesulitan dalam komersialisasi.

Bagaimana masa depan investasi AI?

“Sekarang di bidang kewirausahaan AI, pasokan proyek tampaknya melebihi permintaan.”

Proses startup AI yang ideal adalah mengembangkan solusi berdasarkan kebutuhan pasar tertentu, dan kemudian menunjukkan kepada investor betapa luas dan mendesaknya kebutuhan ini. Namun kenyataannya, banyak proyek yang berjalan ke arah sebaliknya. Mereka pertama-tama membangun platform kecerdasan buatan multidimensi sambil mencari pendanaan dan menentukan arah tertentu. Pendekatan ini menyulitkan investor untuk mengevaluasi model keuntungan spesifik dan potensi pasar proyek.

Dari sudut pandang pasokan modal, meskipun dana dolar AS sangat tertarik pada proyek kewirausahaan AI, mereka sendiri mengalami kesulitan dalam mengumpulkan dana tahun ini, sehingga membatasi investasi mereka di bidang AI yang berisiko tinggi dan memiliki siklus panjang. Pada saat yang sama, beberapa dana RMB yang sudah matang juga berfokus pada bidang AI, namun mereka lebih memilih berinvestasi pada proyek yang telah lolos verifikasi pasar dan mencapai hasil tertentu.

Ambil contoh mengemudi otonom. Bidang ini pernah dianggap sebagai salah satu penerapan kecerdasan buatan yang paling potensial. Namun, terdapat kesenjangan antara kenyataan dan cita-cita. Mengemudi secara otonom tidak hanya membutuhkan teknologi yang kuat, tetapi juga memerlukan dukungan kebijakan, regulasi, dan promosi pasar. Misalnya, peraturan lalu lintas untuk kendaraan tanpa pengemudi dan definisi tanggung jawab kecelakaan perlu ditingkatkan secara bertahap. Selain itu, promosi produsen mobil kepada konsumen juga merupakan kunci untuk meningkatkan penerimaan kendaraan otonom. Faktor-faktor ini telah memperpanjang proses komersialisasi kendaraan otonom dan mempengaruhi antusiasme investor. Sejak dimulainya tren mengemudi otonom pada tahun 2016, peristiwa dan skala investasi dan pembiayaan dalam industri mengemudi otonom dalam negeri telah menurun pada tahun 2021, dan akan menurun secara signifikan pada tahun 2022 dan 2023.

Meskipun AI memiliki proyek inovatif di banyak bidang seperti perkantoran, kreasi, dan pendidikan, banyak investor yang telah berkecimpung di bidang teknologi keras selama bertahun-tahun percaya bahwa belum ada inovasi yang cukup menarik pada tahun ini. Mereka percaya bahwa model AI+ memerlukan inovasi disruptif yang benar-benar dapat meningkatkan efisiensi produksi, bukan sekadar dekorasi dangkal.

Situasi investasi di bidang AI menunjukkan perbedaan tertentu. Relatif mudah memperoleh dana untuk proyek model skala besar, sementara lebih sulit mendapatkan pembiayaan untuk proyek AI yang menargetkan skenario penerapan tertentu. Seorang investor AI menunjukkan bahwa alasan utamanya adalah proyek aplikasi ini gagal menyelesaikan masalah praktis secara efektif. Misalnya, proyek koreksi esai yang dikembangkan oleh seorang pengusaha di Chongqing disukai oleh investor karena dapat memenuhi kebutuhan praktis. Beberapa orang bahkan mengikutinya ke bandara untuk mencegatnya untuk investasi. Demikian pula, layanan pendampingan AI memberikan diagnosis cepat dan dukungan pengambilan keputusan medis kepada orang tua ketika anak-anak mereka sakit di malam hari, yang juga dianggap sebagai penyelesaian masalah praktis.

Sebaliknya, proyek-proyek yang hanya mengandalkan kesenjangan informasi, pengajaran atau pelatihan kewirausahaan AI, atau proyek-proyek yang hanya menambahkan teknologi seperti konten generatif dan pengubah wajah AI ke proyek aslinya, kecil kemungkinannya untuk mendapatkan pendanaan.

Pada bulan Juni tahun lalu, proyek kantor kolaboratif AI yang dikembangkan oleh tim PhD di Singapura menerima dukungan finansial dari investor individu. Xiaoyang (nama samaran), salah satu anggota tim, mengatakan bahwa investor AI berhati-hati dengan kegilaan saat ini. Jika tidak ada hambatan teknis, hanya rencana bisnis konseptual, tidak ada produk yang diuji, atau produk mudah ditiru, maka The kemungkinan mendapatkan pendanaan hampir nol.

Xiaoyang juga memperkenalkan bahwa anggota inti timnya semuanya berasal dari tim doktoral Universitas Singapura, dan dia telah terlibat dalam proyek model bahasa selama tiga tahun. Pada paruh pertama tahun ini, proyek yang dikembangkan oleh tim telah lulus pengujian, dan pemasar membangun saluran komersial dengan perusahaan sisi-B. Karena anggota tim semuanya adalah mahasiswa Ph.D., mereka sering berpartisipasi dalam kompetisi inovasi sekolah dan mengenal beberapa sumber investor melalui mentor mereka. Salah satu investor individu menunjukkan minat yang kuat terhadap proyek mereka dan menginvestasikan dua pertiga dari keseluruhan proyek, terutama untuk menutupi biaya penelitian dan pengembangan.

Xiaoyang menunjukkan bahwa alasan mengapa AI menarik perhatian adalah karena konsumen melihat potensi AI dalam lebih banyak skenario penerapan. Namun bagi pengusaha dan investor yang sudah lama berkecimpung di bidang ini, hal ini bukanlah titik pertumbuhan baru atau berkelanjutan. Oleh karena itu, ketika sebagian besar investor menerima rencana bisnis di tengah gelombang antusiasme ini, mereka akan secara rasional memeriksa latar belakang tim dan waktu yang dihabiskan di industri, dan relatif konservatif dalam hal jumlah investasi, yang biasanya hanya mencakup biaya penelitian dan pengembangan tahap berikutnya. . Investasi tambahan akan dilakukan setelah kemajuan dicapai.

Dalam beberapa tahun terakhir, sejumlah perusahaan AI unicorn telah bermunculan, termasuk Zhipu AI, Baichuan Intelligence, Zero One Wish, dll. Di area yang terbagi, visi dan pencitraan komputer di tingkat teknis, proyek robot cerdas di tingkat aplikasi, dan mengemudi cerdas / Proyek mengemudi otonom adalah area yang menerima lebih banyak modal ventura.

Terkait perusahaan AI yang banyak diburu permodalan dalam dua tahun terakhir, ada juga beberapa kesamaannya. Model besar tentu saja merupakan salah satu arah investasi AI favorit di ibu kota. Banyak perusahaan unicorn AI fokus pada pengembangan dan pemanfaatan teknologi model besar, seperti Zhipu AI, Zero-One Everything, dll namun tidak terbatas pada pemrosesan bahasa alami, pembuatan gambar dan video, dll.

Selain itu, beberapa perusahaan juga telah mengembangkan model lintas modal teks ke visual (teks ke visual), teks ke ucapan (teks ke audio), dan teks ke teks (teks ke teks), yang menunjukkan kemampuan AI dalam memproses berbagai jenis. data.

Di antara perusahaan AI unicorn, kolaborasi sumber terbuka sering kali menjadi metode yang sering mereka pilih. Misalnya, Zhipu AI telah menjadikan model percakapan bilingual Cina-Inggris ChatGLM-6B menjadi sumber terbuka, yang mempromosikan berbagi dan kolaborasi teknologi serta mempercepat pengembangan teknologi AI; Corner Beast independen berfokus pada penerapan teknologi AI pada industri atau skenario vertikal tertentu, seperti penelitian dan pengembangan Robot Zhiyuan di bidang robot humanoid, dan inovasi Mejia Technology di bidang komponen cerdas dan jaringan otomotif.

Selain itu, banyak perusahaan AI unicorn yang memiliki tim pendiri dari perusahaan teknologi ternama atau universitas ternama. Anggota tim ini sering kali memiliki penelitian dan pengalaman praktis yang kaya, sehingga memberikan landasan yang kuat bagi inovasi teknologi perusahaan.

Meski banyak dicari, tantangan terbesar yang dihadapi perusahaan unicorn AI dalam proses inovasi teknologi terutama berasal dari ketidakpastian perkembangan teknologi, tingginya biaya penelitian dan pengembangan, serta sulitnya komersialisasi teknologi tersebut.

Teknologi berkembang dengan pesat, dan perusahaan AI harus terus mengikuti tren teknologi terkini. Hal ini tidak hanya mengharuskan perusahaan untuk terus berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan, tetapi juga mengharuskan tim penelitian dan pengembangan untuk cepat beradaptasi dengan perubahan teknologi dan menjaga vitalitas perusahaan. inovasi.

Biaya penelitian dan pengembangan yang tinggi merupakan tantangan penting lainnya yang dihadapi oleh perusahaan-perusahaan AI unicorn. Khususnya di bidang model besar dan pembelajaran mendalam, pelatihan dan penerapan model ini memerlukan sumber daya komputasi dan dukungan data yang besar, dan sumber daya ini seringkali memerlukan investasi perangkat keras serta biaya pengoperasian dan pemeliharaan yang mahal. Selain itu, komersialisasi teknologi AI juga penuh tantangan. Bagaimana mentransformasikan teknologi tersebut menjadi produk yang dapat diterima pasar dan bagaimana menemukan model bisnis serta saluran keuntungan yang sesuai merupakan permasalahan yang perlu dipecahkan oleh perusahaan AI unicorn.

Risiko privasi dan kepatuhan data juga merupakan tantangan yang tidak dapat diabaikan oleh perusahaan AI unicorn dalam proses inovasi teknologi. Ketika peraturan perlindungan data menjadi semakin ketat, perusahaan harus memastikan bahwa pemrosesan dan aplikasi data mereka mematuhi persyaratan hukum dan peraturan. Hal ini tidak hanya meningkatkan biaya kepatuhan, namun juga memberikan persyaratan yang lebih tinggi pada desain dan penerapan teknologi.

Persyaratan investasi yang ketat juga membuat investor perlahan-lahan tenang di bidang AI.

Situasi pembiayaan industri kecerdasan buatan Tiongkok di pasar primer pada tahun 2023 menunjukkan beberapa perubahan. Meskipun industri investasi dan pembiayaan secara keseluruhan sedang mengalami penurunan, situasi pembiayaan di bidang kecerdasan buatan masih relatif panas. Menurut data IT Orange, pada 20 November 2023, jumlah total peristiwa pembiayaan jalur kecerdasan buatan di pasar primer adalah 530, turun 26% dibandingkan periode yang sama tahun lalu; diperkirakan 63,1 miliar yuan Yuan turun 38% dibandingkan periode yang sama tahun lalu.

Bidang investasi AI mengalami banyak tantangan dan dilema.

Seiring dengan kemajuan teknologi, investor semakin memperhatikan laba atas investasi (ROI) aktual dari proyek AI. Meskipun laba atas investasi proyek AI telah meningkat dalam beberapa tahun terakhir, ekspektasi pasar terhadap manfaat investasi AI telah bergeser dari kemampuan teknis murni menjadi keuntungan aktual. Selain itu, pesatnya perkembangan teknologi AI mengharuskan perusahaan untuk terus mengikuti perkembangan teknologi terkini, yang berarti investor perlu memiliki pemahaman mendalam dan penilaian akurat terhadap tren teknologi.

Proyek AI, terutama pelatihan model-model besar, memerlukan investasi penelitian dan pengembangan yang besar dan berkelanjutan, yang merupakan tantangan besar bagi startup dengan dana terbatas. Pada saat yang sama, perusahaan AI perlu menemukan skenario implementasi yang terukur dalam proses komersialisasi untuk mengubah teknologi menjadi nilai bisnis yang sebenarnya. Risiko privasi dan kepatuhan data telah meningkat seiring dengan penerapan undang-undang keamanan data dan undang-undang perlindungan informasi pribadi, sehingga menimbulkan biaya dan risiko kepatuhan yang lebih tinggi bagi perusahaan AI.

Antusiasme pasar terhadap investasi AI juga menimbulkan kekhawatiran mengenai gelembung finansial. Beberapa analis percaya bahwa investasi besar pada AI saat ini dapat menyebabkan gelembung finansial, karena kesenjangan antara pendapatan dan pengeluaran AI semakin lebar, dan diperlukan pendapatan yang besar untuk memastikan bahwa investasi tersebut menghasilkan keuntungan yang diharapkan. Selain itu, meskipun teknologi AI semakin berkembang, namun masih kurangnya produk AI di pasaran yang memberikan manfaat besar, dan tidak banyak produk AI yang benar-benar digunakan oleh konsumen.

Di bidang investasi, valuasi beberapa perusahaan AI mungkin terlalu tinggi, sehingga menyulitkan pasar primer untuk mengambil alih, dan jika kerugian terus berlanjut, pasar sekunder mungkin tidak bersedia membayar. Ketika perusahaan-perusahaan AI terkemuka meningkatkan kemampuan mereka untuk menarik uang, peristiwa pembiayaan tunggal yang besar sering terjadi, yang tidak hanya meningkatkan rata-rata jumlah pembiayaan secara keseluruhan di industri, namun juga meningkatkan ambang batas investasi. Ketidakpastian dalam kebijakan dan peraturan juga merupakan faktor yang perlu dipertimbangkan oleh investor. Perubahan kebijakan dapat mempengaruhi operasi dan hasil investasi perusahaan AI, terutama dalam hal penggunaan data dan perlindungan privasi.

Investor perlu mempertimbangkan faktor-faktor ini secara komprehensif untuk mengambil keputusan yang tepat ketika mempertimbangkan investasi AI. Kompleksitas dan ketidakpastian investasi AI mengharuskan investor untuk memiliki wawasan teknis yang mendalam, kemampuan analisis pasar, dan kemampuan penilaian risiko.

Di bidang investasi AI, investor menghadapi banyak tantangan, yang terbesar mencakup ketidakpastian dalam pengembangan teknologi, kesulitan dalam komersialisasi, biaya penelitian dan pengembangan yang tinggi, risiko privasi dan kepatuhan data, kekhawatiran terhadap gelembung pasar, dan masalah penilaian seperti nilai yang berlebihan. Menghadapi tantangan-tantangan ini, investor perlu mengadopsi serangkaian strategi untuk menilai dan mengelola risiko.

Pertama, investor harus memiliki pemahaman mendalam tentang perkembangan terkini dan tren masa depan teknologi AI, termasuk menilai kematangan teknologi dan potensi penerapan pasarnya. Memahami tren teknologi sangat penting untuk memprediksi arah industri ini. Kedua, penting untuk mengevaluasi model bisnis perusahaan AI, terutama permintaan pasar terhadap produk atau layanannya, basis pelanggan, sumber pendapatan, dan profitabilitas.

Mengingat proyek AI biasanya memerlukan investasi penelitian dan pengembangan yang besar, investor perlu mengevaluasi dengan cermat status keuangan dan kemampuan pendanaan perusahaan, serta laba atas investasi yang diharapkan. Pada saat yang sama, tinjauan kepatuhan data juga penting untuk memastikan bahwa metode pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan data perusahaan AI mematuhi peraturan perlindungan data dan kebijakan privasi.

Identifikasi risiko gelembung pasar sangat penting untuk menghindari investasi pada harga tertinggi pasar. Investor harus melakukan analisis rasional terhadap penilaian perusahaan AI dan menghindari investasi pada proyek dengan penilaian yang terlalu tinggi. Selain itu, mendiversifikasi portofolio investasi untuk mendiversifikasi risiko, termasuk berinvestasi pada perusahaan AI di berbagai bidang teknologi dan pada tahap pengembangan berbeda, dapat mengurangi risiko investasi tunggal.

Pemantauan berkelanjutan setelah investasi dan penyesuaian strategi investasi secara tepat waktu sangat penting untuk merespons perubahan pasar. Menetapkan mekanisme manajemen risiko, termasuk identifikasi risiko, penilaian, pemantauan dan langkah-langkah mitigasi, dapat membantu investor mengendalikan potensi kerugian dengan lebih baik. Bila diperlukan, berkonsultasi dengan pakar industri atau penasihat investasi profesional dapat memberikan wawasan pasar dan saran investasi yang lebih mendalam.

Singkatnya, investasi AI mengharuskan investor mengambil pendekatan yang komprehensif dan hati-hati dalam menilai risiko dan memastikan bahwa keputusan investasi didasarkan pada informasi yang memadai dan analisis profesional. Melalui strategi ini, investor dapat mengatasi tantangan di bidang investasi AI dengan lebih baik dan mencapai hasil investasi yang kuat.