notizia

Nel settore dell’intelligenza artificiale, il boom degli investimenti sembra attraversare un periodo di raffreddamento.

Sebbene la tecnologia AI sia ampiamente considerata come un fattore chiave del futuro, la realtà è che molti progetti di startup AI non risolvono i veri punti critici del mercato, con il risultato di uno squilibrio tra offerta di finanziamenti e domanda di progetti. Gli investitori stanno iniziando a valutare in modo più razionale il potenziale di mercato e il valore di applicazione pratica dei progetti di intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, i progetti modello su larga scala hanno maggiori probabilità di attrarre capitali a causa delle loro barriere tecniche e delle ampie prospettive di applicazione.

Tuttavia, anche questi progetti devono affrontare sfide quali l’incertezza nello sviluppo tecnologico, gli elevati costi di ricerca e sviluppo e le difficoltà di commercializzazione.

Qual è il futuro degli investimenti nell’intelligenza artificiale?

“Ora, nel campo dell’imprenditorialità basata sull’intelligenza artificiale, l’offerta di progetti sembra superare la domanda”, ha affermato un investitore in ALL-in AI.

Il processo ideale di startup basato sull’intelligenza artificiale dovrebbe essere quello di sviluppare una soluzione basata su una specifica esigenza del mercato, per poi dimostrare agli investitori l’ampiezza e l’urgenza di questa esigenza. Tuttavia, in realtà molti progetti vanno nella direzione opposta. Innanzitutto costruiscono una piattaforma di intelligenza artificiale multidimensionale cercando finanziamenti e determinando direzioni specifiche. Questo approccio rende difficile per gli investitori valutare lo specifico modello di profitto e il potenziale di mercato del progetto.

Dal punto di vista dell’offerta di capitale, sebbene i fondi in dollari statunitensi siano molto interessati ai progetti imprenditoriali dell’IA, quest’anno essi stessi hanno incontrato difficoltà nel raccogliere fondi, il che limita i loro investimenti nel campo dell’IA ad alto rischio e a lungo ciclo. Allo stesso tempo, anche alcuni fondi maturi in RMB si stanno concentrando sul campo dell’intelligenza artificiale, ma preferiscono investire in progetti che hanno superato la verifica del mercato e hanno ottenuto determinati risultati.

Prendiamo ad esempio la guida autonoma. Questo campo un tempo era considerato una delle applicazioni più potenziali dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, esiste un divario tra realtà e ideali. La guida autonoma non richiede solo una tecnologia potente, ma richiede anche il supporto di politiche, normative e promozione del mercato. Ad esempio, le regole stradali per i veicoli a guida autonoma e la definizione di responsabilità in caso di incidente devono essere gradualmente migliorate. Inoltre, anche la promozione delle case automobilistiche presso i consumatori è fondamentale per aumentare l’accettazione della guida autonoma. Questi fattori hanno prolungato il processo di commercializzazione della guida autonoma e influenzato l’entusiasmo degli investitori. Dall’inizio della mania della guida autonoma nel 2016, gli eventi di investimento e finanziamento e la portata nel settore nazionale della guida autonoma sono diminuiti entro il 2021 e diminuiranno in modo significativo nel 2022 e nel 2023.

Sebbene l’intelligenza artificiale abbia progetti innovativi in ​​molti campi come l’ufficio, la creazione e l’istruzione, molti investitori che sono stati coinvolti nell’hard technology per molti anni credono che quest’anno non ci sia stata una scena di innovazione sufficientemente accattivante. Ritengono che il modello AI+ richieda un’innovazione dirompente che possa davvero migliorare l’efficienza produttiva, non solo la decorazione superficiale.

La situazione degli investimenti nel campo dell’intelligenza artificiale mostra una certa differenziazione. È relativamente facile ottenere fondi per progetti modello su larga scala, mentre è più difficile ottenere finanziamenti per progetti di intelligenza artificiale mirati a scenari applicativi specifici. Un investitore nel settore dell’intelligenza artificiale ha sottolineato che il motivo principale è che questi progetti applicativi non riescono a risolvere in modo efficace i problemi pratici. Ad esempio, un progetto di correzione di un saggio sviluppato da un imprenditore di Chongqing è stato favorito dagli investitori perché ha risolto bisogni reali. Alcune persone sono addirittura andate all'aeroporto per intercettarlo a scopo di investimento. Allo stesso modo, il servizio di accompagnamento AI fornisce ai genitori una diagnosi rapida e un supporto decisionale medico quando i loro figli sono malati di notte, il che è visto anche come una soluzione ai punti critici pratici.

Al contrario, i progetti che si basano solo su lacune informative, insegnamento o formazione imprenditoriale basata sull’intelligenza artificiale, o progetti che aggiungono solo tecnologie come l’intelligenza artificiale che cambia volto e contenuti generativi ai progetti originali, hanno meno probabilità di ottenere finanziamenti.

Nel giugno dello scorso anno, un progetto di ufficio collaborativo basato sull’intelligenza artificiale sviluppato da un team di dottorandi a Singapore ha ricevuto sostegno finanziario da singoli investitori. Xiaoyang (pseudonimo), uno dei membri del team, ha affermato che gli investitori nell'intelligenza artificiale sono cauti riguardo alla mania attuale. Se non ci sono barriere tecniche, solo un piano aziendale concettuale, nessun prodotto testato o il prodotto è facile da copiare, allora The. la probabilità di ottenere un finanziamento è prossima allo zero.

Xiaoyang ha anche spiegato che i membri principali del loro team provengono tutti dal team di dottorato dell'Università di Singapore e che è stato coinvolto in progetti di modelli linguistici per tre anni. Nella prima metà di quest’anno, i progetti sviluppati dal team hanno superato i test e gli esperti di marketing stanno stabilendo canali commerciali con le aziende del lato B. Poiché i membri del team sono tutti studenti di dottorato, spesso partecipano ai concorsi di innovazione della scuola e conoscono alcune risorse degli investitori attraverso i loro mentori. Uno dei singoli investitori ha mostrato un forte interesse per il progetto e ha investito due terzi del progetto, principalmente per coprire le spese di ricerca e sviluppo.

Xiaoyang ha sottolineato che il motivo per cui l'intelligenza artificiale ha attirato l'attenzione è perché i consumatori vedono il potenziale dell'intelligenza artificiale in più scenari applicativi. Ma per gli imprenditori e gli investitori che operano in questo campo da molto tempo, questo non è un punto di crescita nuovo o sostenibile. Pertanto, quando la maggior parte degli investitori riceve piani aziendali in mezzo a questa ondata di entusiasmo, esaminerà razionalmente il background del team e il tempo trascorso nel settore e sarà relativamente prudente in termini di importo dell’investimento, che di solito copre solo la fase successiva delle spese di ricerca e sviluppo. Ulteriori investimenti verranno effettuati una volta compiuti i progressi.

Negli ultimi anni sono emerse numerose società di unicorni AI, tra cui Zhipu AI, Baichuan Intelligence, Zero One Wish, ecc. Nei campi suddivisi, visione artificiale e imaging a livello tecnico, progetti di robot intelligenti a livello applicativo e guida intelligente / I progetti di guida autonoma sono i settori che ricevono più capitale di rischio.

Anche per quanto riguarda le società di intelligenza artificiale molto ricercate dal capitale negli ultimi due anni, ci sono alcuni punti in comune. I modelli di grandi dimensioni sono naturalmente una delle direzioni di investimento nell’intelligenza artificiale preferite dal capitale. Molte aziende di unicorni di intelligenza artificiale si concentrano sullo sviluppo e sull’utilizzo di tecnologie di modelli di grandi dimensioni, come Zhipu AI, Zero-One Everything, ecc. Hanno lanciato vari prodotti basati su applicazioni di modelli di grandi dimensioni, tra cui ma non limitato all'elaborazione del linguaggio naturale, alla generazione di immagini e video, ecc.

Inoltre, alcune aziende hanno anche sviluppato modelli cross-modali di text to visual (testo in visual), text to speak (testo in audio) e text to text (testo in testo), dimostrando la capacità dell'intelligenza artificiale nell'elaborare tipi diversi di dati.

Tra le aziende di unicorni AI, la collaborazione open source è spesso il metodo che spesso scelgono. Ad esempio, Zhipu AI ha reso open source il modello di conversazione bilingue cinese-inglese ChatGLM-6B, che promuove la condivisione e la collaborazione tecnologica e accelera lo sviluppo della tecnologia AI La Corner Beast Company indipendente si concentra sull'applicazione della tecnologia AI a settori specifici o scenari verticali, come la ricerca e lo sviluppo di Zhiyuan Robot nel campo dei robot umanoidi e l'innovazione di Mejia Technology nel campo delle parti intelligenti e collegate in rete delle automobili.

Inoltre, molte aziende di unicorni AI hanno team fondatori provenienti da aziende tecnologiche di punta o università rinomate. Questi membri del team hanno spesso una ricca ricerca ed esperienza pratica, fornendo una solida base per l'innovazione tecnologica dell'azienda.

Anche se sono molto ricercate, le maggiori sfide affrontate dalle aziende di unicorni di intelligenza artificiale nel processo di innovazione tecnologica derivano principalmente dall’incertezza dello sviluppo tecnologico, dagli elevati costi di ricerca e sviluppo e dalla difficoltà di commercializzare la tecnologia.

La tecnologia si sta sviluppando rapidamente e le aziende di intelligenza artificiale devono seguire costantemente le ultime tendenze tecnologiche. Ciò non solo richiede che l’azienda abbia continui investimenti in ricerca e sviluppo, ma richiede anche che il team di ricerca e sviluppo si adatti rapidamente ai cambiamenti tecnologici e mantenga la vitalità dell’innovazione.

Gli elevati costi di ricerca e sviluppo sono un’altra importante sfida affrontata dalle aziende di unicorni IA. Soprattutto nel campo dei modelli di grandi dimensioni e del deep learning, la formazione e l’implementazione di questi modelli richiedono enormi risorse di calcolo e supporto dati, e queste risorse spesso richiedono costosi investimenti hardware e costi operativi e di manutenzione. Inoltre, anche la commercializzazione della tecnologia AI è piena di sfide. Come trasformare la tecnologia in prodotti accettati dal mercato e come trovare modelli di business e canali di profitto adeguati sono tutti problemi che le aziende di unicorni AI devono risolvere.

Anche la privacy dei dati e i rischi di conformità sono sfide che le società di unicorni di intelligenza artificiale non possono ignorare nel processo di innovazione tecnologica. Poiché le normative sulla protezione dei dati diventano sempre più rigorose, le aziende devono garantire che l’elaborazione e le applicazioni dei dati siano conformi ai requisiti legali e normativi. Ciò non solo aumenta i costi di conformità, ma impone anche requisiti più elevati in termini di progettazione e applicazione della tecnologia.

I rigorosi requisiti di investimento hanno anche fatto sì che gli investitori si calmassero gradualmente nel campo dell’intelligenza artificiale.

La situazione finanziaria dell’industria cinese dell’intelligenza artificiale nel mercato primario nel 2023 mostra alcuni cambiamenti. Sebbene l’intero settore degli investimenti e dei finanziamenti stia attraversando una fase di recessione, la situazione finanziaria nel campo dell’intelligenza artificiale è ancora relativamente calda. Secondo i dati di IT Orange, al 20 novembre 2023, il numero totale di eventi di finanziamento nel percorso dell'intelligenza artificiale nel mercato primario era 530, in calo del 26% rispetto allo stesso periodo dell'anno scorso; stimato in 63,1 miliardi di yuan Lo yuan è diminuito del 38% rispetto allo stesso periodo dell'anno scorso.

Il campo degli investimenti nell’intelligenza artificiale sta attraversando molte sfide e dilemmi.

Poiché la tecnologia continua ad avanzare, gli investitori prestano sempre più attenzione all’effettivo ritorno sull’investimento (ROI) dei progetti di intelligenza artificiale. Sebbene il ritorno sull’investimento dei progetti di intelligenza artificiale sia aumentato negli ultimi anni, le aspettative del mercato sui benefici degli investimenti nell’intelligenza artificiale si sono spostate dalle pure capacità tecniche ai rendimenti effettivi. Inoltre, la rapida iterazione della tecnologia AI richiede che le aziende continuino a stare al passo con le tecnologie più recenti, il che significa che gli investitori devono avere una profonda comprensione e un giudizio accurato delle tendenze tecnologiche.

I progetti di intelligenza artificiale, in particolare la formazione di modelli di grandi dimensioni, richiedono ingenti e continui investimenti in ricerca e sviluppo, il che rappresenta una sfida enorme per le startup con fondi limitati. Allo stesso tempo, le aziende che si occupano di intelligenza artificiale devono trovare scenari di implementazione scalabili nel processo di commercializzazione per trasformare la tecnologia in un reale valore aziendale. Questo processo è pieno di incertezze. I rischi per la privacy e la conformità dei dati sono aumentati con l’implementazione delle leggi sulla sicurezza dei dati e delle leggi sulla protezione delle informazioni personali, comportando costi e rischi di conformità più elevati per le società di intelligenza artificiale.

L’entusiasmo del mercato per gli investimenti nell’intelligenza artificiale ha anche sollevato preoccupazioni riguardo alle bolle finanziarie. Alcuni analisti ritengono che l’attuale enorme investimento nell’intelligenza artificiale potrebbe portare a una bolla finanziaria, perché il divario tra entrate e spese legate all’intelligenza artificiale si sta ampliando ed è necessario un reddito enorme per garantire che l’investimento produca il rendimento atteso. Inoltre, sebbene la tecnologia dell’intelligenza artificiale sia in fase di sviluppo, sul mercato mancano prodotti di intelligenza artificiale che apportano vantaggi sostanziali e non molti prodotti di intelligenza artificiale vengono effettivamente utilizzati dai consumatori.

Nel campo degli investimenti, la valutazione di alcune società di intelligenza artificiale potrebbe essere troppo alta, rendendo difficile la presa del sopravvento del mercato primario e, in caso di perdite continue, il mercato secondario potrebbe non essere disposto a pagare. Man mano che le principali aziende di intelligenza artificiale aumentano la loro capacità di attrarre denaro, si verificano frequentemente enormi eventi di finanziamento singoli, che non solo aumentano l’importo medio complessivo del finanziamento nel settore, ma aumentano anche la soglia di investimento. Anche l’incertezza nel contesto politico e normativo è un fattore che gli investitori devono considerare. I cambiamenti politici possono influenzare le operazioni e i rendimenti degli investimenti delle società di intelligenza artificiale, soprattutto in termini di utilizzo dei dati e protezione della privacy.

Gli investitori devono considerare questi fattori in modo completo per prendere decisioni informate quando considerano gli investimenti nell’intelligenza artificiale. La complessità e l’incertezza degli investimenti nell’intelligenza artificiale richiedono che gli investitori dispongano di approfondite conoscenze tecniche, capacità di analisi di mercato e capacità di valutazione del rischio.

Nel campo degli investimenti nell’intelligenza artificiale, gli investitori devono affrontare molte sfide, le più grandi delle quali includono l’incertezza nello sviluppo tecnologico, la difficoltà nella commercializzazione, gli elevati costi di ricerca e sviluppo, la privacy dei dati e i rischi di conformità, le preoccupazioni sulle bolle di mercato e problemi di valutazione come il valore eccessivo. Di fronte a queste sfide, gli investitori devono adottare una serie di strategie per valutare e gestire il rischio.

In primo luogo, gli investitori devono avere una conoscenza approfondita degli ultimi sviluppi e delle tendenze future della tecnologia AI, compresa la valutazione della maturità della tecnologia e del suo potenziale di applicazione sul mercato. Comprendere le tendenze tecnologiche è fondamentale per prevedere la direzione che prenderà il settore. In secondo luogo, è fondamentale valutare il modello di business dell’azienda di intelligenza artificiale, in particolare la domanda del mercato per i suoi prodotti o servizi, la base di clienti, le fonti di reddito e la redditività.

Considerando che i progetti di intelligenza artificiale richiedono solitamente ingenti investimenti in ricerca e sviluppo, gli investitori devono valutare attentamente lo stato finanziario e le capacità di finanziamento dell’azienda, nonché il ritorno atteso sull’investimento. Allo stesso tempo, anche le revisioni della conformità dei dati sono essenziali per garantire che i metodi di raccolta, elaborazione e archiviazione dei dati dell’azienda di intelligenza artificiale siano conformi alle normative sulla protezione dei dati e alle politiche sulla privacy.

L’identificazione dei rischi di bolla di mercato è fondamentale per evitare di investire ai massimi di mercato. Gli investitori dovrebbero condurre un’analisi razionale della valutazione delle società di intelligenza artificiale ed evitare di investire in progetti con valutazioni sopravvalutate. Inoltre, diversificare i portafogli di investimento per diversificare i rischi, compresi gli investimenti in società di intelligenza artificiale in diversi campi tecnologici e in diverse fasi di sviluppo, può ridurre il rischio di un singolo investimento.

Il monitoraggio continuo dopo l’investimento e l’adeguamento tempestivo delle strategie di investimento sono fondamentali per rispondere ai cambiamenti del mercato. L’istituzione di un meccanismo di gestione del rischio, che comprenda misure di identificazione, valutazione, monitoraggio e mitigazione del rischio, può aiutare gli investitori a controllare meglio le potenziali perdite. Se necessario, la consulenza di esperti del settore o consulenti professionali in materia di investimenti può fornire approfondimenti di mercato e consigli sugli investimenti.

In breve, gli investimenti nell’intelligenza artificiale richiedono che gli investitori adottino un approccio globale e prudente per valutare i rischi e garantire che le decisioni di investimento siano basate su informazioni sufficienti e analisi professionali. Attraverso queste strategie, gli investitori possono affrontare meglio le sfide nel campo degli investimenti nell’intelligenza artificiale e ottenere robusti rendimenti sugli investimenti.