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essendo un gruppo di imprese con forti capacità di innovazione e un enorme potenziale di crescita, il numero e il livello di attività delle aziende unicorn sono parametri di riferimento importanti per misurare le capacità di innovazione e l'ecologia dell'innovazione di un paese e di una regione. sono anche un fattore importante per migliorare la competitività internazionale e regionale tema dell'innovazione

testo |.il giornalista di "finanza" liu yiqin

redattore |. xie lilong

nel marzo 2024, 70 dipendenti della startup americana di intelligenza artificiale inflection hanno incontrato il ceo di microsoft satya nadella nell’auditorium di un hotel. questa start-up ha raggiunto la tendenza dei modelli di grandi dimensioni. negli ultimi due anni ha raccolto 1,5 miliardi di dollari e ha una valutazione di 4 miliardi di dollari. è la terza più grande azienda di modelli di unicorni di grandi dimensioni nella silicon valley. ora devono valutare se sono disposti a unirsi a microsoft dopo che la tecnologia di base dell'azienda sarà stata acquisita da microsoft.

un dipendente presente sul posto ha chiesto se, se entrasse in microsoft, molte delle sue azioni diventerebbero conservatrici perché l'azienda è troppo grande e il suo sviluppo è lento. nadella ha chiesto: "sei disposto a cambiare un'azienda da 3 trilioni di dollari?"

un investitore a lungo termine nella silicon valley ha affermato che il lavoro quotidiano di nadella è quello di essere responsabile di "un regno digitale", ma sarà comunque profondamente coinvolto nelle questioni specifiche degli investimenti in grandi modelli di intelligenza artificiale.

i giganti tecnologici americani sono desiderosi di competere per aziende tecnologiche promettenti. da quest’anno si sono verificate sempre più acquisizioni simili nella silicon valley. ad agosto, google ha acquisito character.ai per 2,5 miliardi di dollari, a luglio amazon ha acquisito la tecnologia principale di adept ai e la maggior parte dei suoi dipendenti;

la silicon valley negli stati uniti è leader in questo round di innovazione e imprenditorialità dell’intelligenza artificiale. ad oggi, ci sono 27 aziende unicorno legate a grandi modelli nella silicon valley (riferendosi a società non quotate che sono state fondate da meno di dieci anni e hanno. una valutazione di oltre 1 miliardo di dollari). la cina segue da vicino e ci sono state cinque nuove società di unicorni nel campo dei grandi modelli di intelligenza artificiale, vale a dire zhipu ai, baichuan intelligence, dark side of the moon, minimax e zero-one wagon. tra questi, zhipu ai ha la valutazione più alta, circa 20 miliardi di yuan (circa 3 miliardi di dollari usa); zero-one wanshi ha la valutazione più bassa, circa 7 miliardi di yuan (circa 1 miliardo di dollari usa);

esistono anche numerose aziende di unicorni legate a modelli di grandi dimensioni in europa, ma il numero è generalmente piccolo, in linea con le tendenze passate. compresa la società francese di gestione dei dati di intelligenza artificiale dataiku (del valore di 3,7 miliardi di dollari) e la società di modelli di base di grandi dimensioni mistral ai (del valore di 6 miliardi di dollari) la società britannica di dati di intelligenza artificiale quantexa (del valore di 1,8 miliardi di dollari) e la società di wenchengtu stability ai (del valore di stati uniti); $ 1,8 miliardi) del valore di $ 4 miliardi).

nell’ultimo ciclo di innovazione dell’ia guidato dal deep learning, cina e stati uniti erano i due poli del mondo. in questo ciclo di innovazione guidato dal grande modello aigc, cina e stati uniti sono ancora i due paesi più veloci, ma ci sono evidenti differenze.

nella silicon valley, l'imprenditorialità nel campo dei modelli di grandi dimensioni ha formato un ecosistema relativamente completo: ci sono startup leader rappresentate da openai, e ci sono concorrenti che possono competere con loro, ci sono società di applicazioni basate su modelli di grandi dimensioni, che possono anche ottenere rapidamente; utenti e finanziamenti; ci sono un gran numero di startup basate su strumenti che servono modelli di grandi dimensioni e le loro valutazioni sono in aumento; le società giganti delle piattaforme sono profondamente coinvolte. hanno i propri modelli, aprono i loro ecosistemi alle startup e forniscono anche finanziamenti e opportunità di acquisizione. l’importo totale dei finanziamenti nel campo dell’intelligenza artificiale negli stati uniti nel 2023 supererà i 50 miliardi di dollari.

in cina, il nuovo ciclo di rivoluzione tecnologica stimola attualmente un entusiasmo limitato per il capitale di rischio. i dati di it orange, un fornitore di servizi dati di capitale di rischio, mostrano che dopo il 2014, i finanziamenti nel campo dell’intelligenza artificiale in cina sono aumentati, con un finanziamento totale nel 2021 pari a circa 441,1 miliardi di yuan. scenderà a 157,9 miliardi di yuan nel 2022, con un calo del 64%. nel 2023, spinta dalla popolarità dei modelli di grandi dimensioni, si registra ancora una tendenza al ribasso, con un importo di finanziamento annuo pari a circa 110,1 miliardi di yuan. le principali startup cinesi si basano tutte su grandi modelli di base; le aziende giganti rappresentate da alibaba, tencent e meituan investono attivamente, ma la concorrenza supera la cooperazione, i collegamenti tra applicazioni e strumenti sono relativamente deboli e ci sono molte società collegate, ma il successo è su scala ridotta; .

secondo il rapporto del "people's daily", il 23 maggio di quest'anno, in un simposio di imprese ed esperti tenutosi nella città di jinan, nella provincia di shandong, xi jinping, segretario generale del comitato centrale del pcc, presidente dello stato e presidente del la commissione militare centrale, dopo aver ascoltato un discorso sull'innovazione e gli investimenti, ha chiesto: "qual è la ragione principale del calo del numero di nuove società di unicorni nel nostro paese?"

il 30 aprile di quest'anno, l'ufficio politico del comitato centrale del pcc ha tenuto una riunione presieduta dal segretario generale xi jinping per analizzare e studiare l'attuale situazione economica e il lavoro economico. l'incontro ha sottolineato la necessità di sviluppare attivamente il capitale di rischio e rafforzarlo capitale paziente.

il cosiddetto "capitale paziente" si riferisce al capitale che non ha come obiettivo primario il perseguimento di guadagni a breve termine, si concentra su progetti o attività di investimento a lungo termine e ha un'elevata tolleranza ai rischi. la "pazienza" di patient capital pone maggiormente l'accento sugli investimenti azionari nelle prime fasi della crescita di un'azienda, piuttosto che sugli investimenti azionari dopo che la società è stata quotata con successo. gli investimenti iniziali, piccoli e a lungo termine e gli investimenti in tecnologia sono il suo nucleo caratteristiche.quando l'azienda si svilupperà e crescerà, sarà paziente. anche la missione del capitale sarà completata e potrà essere gradualmente ritirata con un ritorno sull'investimento sufficiente.

la riunione dell’ufficio politico del comitato centrale del pcc tenutasi il 30 luglio ha sottolineato che è necessario fornire un sostegno forte ed efficace allo sviluppo delle compagnie di gazzelle e di compagnie di unicorni. in natura, le gazzelle sono note per la loro agilità, essendo di piccole dimensioni, correndo veloci e saltando in alto. le imprese gazelle hanno forti capacità di innovazione, nuovi campi professionali e un grande potenziale di sviluppo. coprono principalmente le piccole e medie imprese che sono entrate in un periodo di forte crescita supportata dall'innovazione tecnologica o dall'innovazione del modello di business.

le società unicorn generalmente si riferiscono a società non quotate che sono state costituite da meno di dieci anni, hanno una valutazione superiore a 1 miliardo di dollari (un piccolo numero di valutazioni supera i 10 miliardi di dollari) e dispongono di tecnologie core uniche, vantaggi competitivi unici e potenziale di mercato. .

le società gazelle sono generalmente considerate la pipeline delle società unicorno. le società unicorn hanno spesso caratteristiche di valutazione elevata, natura start-up e modelli di business difficili da replicare. le società stesse hanno spesso un impatto importante sui loro settori.

a giudicare dall’esperienza internazionale, il numero di aziende gazzella in un paese riflette in una certa misura la capacità di innovazione e la velocità di sviluppo della regione. essendo un gruppo di imprese con forti capacità di innovazione e un enorme potenziale di crescita, il numero e il livello di attività delle aziende unicorn sono parametri di riferimento importanti per misurare le capacità di innovazione e l'ecologia dell'innovazione di un paese e di una regione. sono anche un fattore importante per migliorare la competitività internazionale e regionale tema dell'innovazione.

molti imprenditori e investitori intervistati da caijing ritengono che l’attuale ecosistema imprenditoriale nel campo dell’intelligenza artificiale cinese non sia sufficiente per supportare lo sviluppo di più aziende gazzella e aziende unicorno. ma cosa è esattamente immaturo e come dovrebbe essere migliorato? per rispondere a questa domanda bisogna smontarlo e confrontarlo passo dopo passo e andare in profondità strato dopo strato.

stato di crescita degli unicorni ai

in questo round dell’imprenditorialità dell’ia nella silicon valley, oltre all’innovazione del modello sottostante rappresentato da openai, ci sono anche molte aziende legate ad applicazioni di modelli di grandi dimensioni e strumenti di modelli di grandi dimensioni, che hanno anche ricevuto valutazioni elevate.

spinto da microsoft e openai, il settore globale dell’intelligenza artificiale si è sviluppato rapidamente negli ultimi due anni. attualmente, ci sono 37 aziende di unicorni generativi legate all’intelligenza artificiale nel mondo, con 17 nuove aggiunte nell’ultimo anno. di questi, 27 sono negli stati uniti e 5 in cina. le cinque società in cina sono: zhipu ai, baichuan intelligence, dark side of the moon, minimax e zero-one wish. zhipu, la società cinese di unicorni ai più preziosa, è stata valutata circa 20 miliardi di yuan (circa 3 miliardi di dollari usa) nel suo ultimo round di pre-investimento. la valutazione post-investimento dell'ultimo round di finanziamento del 5 settembre di quest'anno non lo ha fatto ancora stato divulgato. dalla sua fondazione nel 2009, zhipu ha completato 11 round di finanziamento.

la valutazione stimata dell'ultimo round di finanziamento di openai raggiungerà i 100 miliardi di dollari. se il finanziamento andrà a buon fine, openai diventerà la seconda più grande azienda di unicorni al mondo, seconda solo a bytedance. il concorrente diretto di openai, anthropic, è stato valutato l'ultima volta 18,4 miliardi di dollari. nel marzo di quest'anno, amazon ha investito altri 2,75 miliardi di dollari nella società, il più grande investimento di venture capital nella storia di amazon. sebbene il divario di valutazione tra le due società sia evidente, anthropic è stata fondata solo da tre anni e openai da quasi dieci anni.

minimax, una società cinese di unicorni fondata nel 2021 come anthropic, è stata valutata l’ultima volta a circa 2,5 miliardi di dollari. tra i cinque grandi modelli di unicorni in cina, zhipu ai, baichuan intelligence e dark side of the moon hanno tutti un valore di circa 3 miliardi di dollari, e zero-one ha un valore di circa 1 miliardo di dollari.

le attività principali delle cinque società cinesi di unicorni sono tutte modelli di base su larga scala e attualmente sono tutte di piccole dimensioni. la valutazione combinata delle cinque società è inferiore a quella di anthropic.

attualmente, la silicon valley ha ispirato l’emergere di più aziende unicorno oltre il grande modello di base. midjourney, un’azienda di strumenti di pittura basata sull’intelligenza artificiale fondata nel 2021, è stata valutata lo scorso anno 10 miliardi di dollari, con un fatturato annuo di 200 milioni di dollari. gli strumenti di verniciatura sono anche tra le prime aziende di applicazioni di modelli di grandi dimensioni a diventare popolari.

glean, una società di servizi di ricerca aziendale fondata nel 2019, ha un valore di 4,5 miliardi di dollari nel suo ultimo round di finanziamento, un valore raddoppiato rispetto a sei mesi fa. l'attività di questa azienda non sembra complicata: aiuta principalmente i dipendenti aziendali a cercare informazioni interne, che sono software per ufficio aziendale basati su modelli di grandi dimensioni. secondo i resoconti dei media, le entrate di glean nel 2023 saranno di circa 39 milioni di dollari e le entrate nei primi sette mesi del 2024 saranno di circa 55 milioni di dollari.

tra il modello di base di grandi dimensioni sottostante e l'applicazione dello strato superiore, c'è un altro strato di "minerale ricco", che è lo strumento e il fornitore di servizi del modello di grandi dimensioni nello strato intermedio. molti investitori hanno detto a caijing che questo è lo strato più forte e maturo della silicon valley, ed è anche un anello relativamente debole nel campo tecnologico cinese.

il 6 settembre 2024, alcune delle tecnologie del modello di grandi dimensioni sono state presentate alla conferenza del bund del 2024 a shanghai: ant group (modello di grandi dimensioni multimodale nativo di bailing), shengshu (modello di grandi dimensioni video vidu), baichuan intelligence (modello di grandi dimensioni di baichuan), ecc. . immagine/ic

lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è inseparabile dai dati prima che i dati possano essere utilizzati per la formazione, devono essere elaborati ed etichettati. l’annotazione dei dati è il “lavoro sporco” nel campo dell’intelligenza artificiale. prima dell’ultimo boom dell’intelligenza artificiale, in cina esistevano già un gran numero di aziende legate all’annotazione dei dati, ma poche di loro avevano raggiunto una scala. molte aziende tecnologiche cinesi possono solo scegliere di formare i propri team di annotazione dei dati per garantire la qualità dei dati.

scale ai, una società americana di annotazione dei dati, è stata fondata nel 2016. la sua ultima valutazione ha raggiunto i 13,8 miliardi di dollari. i ricavi della società nel 2023 saranno di circa 330 milioni di dollari, con un margine di profitto lordo previsto di circa il 53%. circa 1 miliardo di dollari nel 2024. quasi tutte le principali aziende tecnologiche negli stati uniti sono suoi clienti. mentre la maggior parte delle startup di intelligenza artificiale stanno ancora subendo enormi perdite, sono vicine al pareggio.

oltre alle nuove società di unicorni, gli stati uniti hanno anche un gran numero di società di unicorni del passato che si sono trasformate in modelli più grandi. quella più rappresentativa è databricks, fondata da più di dieci anni.

databricks è stata fondata nel 2013. il team fondatore è un professore e dottorato di ricerca dell'università della california, berkeley. nei primi giorni della sua fondazione, la sua attività principale erano i servizi di analisi dei dati basati sul cloud computing. questa azienda è un unicorno tecnologico attualmente non quotato, con una valutazione seconda solo a bytedance e openai. il fatturato dell'azienda nel 2023 ammonta a 1,6 miliardi di dollari e la sua ultima valutazione è di 43 miliardi di dollari.

non costruisce la propria piattaforma cloud. ha collaborato inizialmente con amazon aws e nel 2016 ha iniziato a collaborare con microsoft azure.

dopo che openai è diventato popolare, molte persone nel settore credevano che le società di intelligenza artificiale della generazione precedente come databricks sarebbero state sostituite. all’inizio, i discorsi esterni del ceo dell’azienda ali ghodsi erano infatti più o meno conflittuali con l’emergere di nuove tecnologie. ha ripetutamente dichiarato che i modelli di grandi dimensioni non sono onnipotenti. sostituire gli strumenti di elaborazione dei dati esistenti con modelli di grandi dimensioni sarà molto costoso e impreciso. tuttavia, nel gennaio di quest'anno, databricks ha lanciato rapidamente il proprio modello di grandi dimensioni, costruito sulla base del modello llm open source di meta. il suo fondatore ha affermato che la caratteristica più importante di questo modello è che il costo è inferiore a gpt-3.5 e può essere coordinato con il proprio software open source per big data, che può offrire ai clienti più scelte e aiutare l'industria a ridurre il costo di grandi dimensioni modelli.

l’ecosistema imprenditoriale cinese basato sull’intelligenza artificiale è diverso. le cinque aziende leader di unicorni sono tutte concentrate nel campo dei modelli base di grandi dimensioni e non si sono ancora diffuse in altri ambiti. le principali aziende tecnologiche stanno infatti implementando vigorosamente modelli di grandi dimensioni. la maggior parte di loro gestisce qualsiasi cosa, dai modelli di base di grandi dimensioni alle applicazioni di livello superiore. ciò, in una certa misura, impedisce alla valutazione di tutti di aumentare rapidamente.

l'informazione trasmessa da molti investitori intervistati da caijing è che in questa fase, il mercato dei capitali cinese darà valutazioni più elevate ai modelli di base su larga scala, principalmente per tre ragioni: in primo luogo, la tecnologia viene ancora costantemente aggiornata e ripetuta se è puramente basata sull’applicazione del modello open source è facile da coprire con le nuove tecnologie; d’altro canto, l’attuale maturità tecnologica non ha ancora raggiunto lo stadio in cui può essere applicato su larga scala. inoltre, a causa dei costi elevati, le applicazioni del lato b dei modelli di grandi dimensioni precederanno le applicazioni del lato c, ed è attualmente difficile produrre in serie applicazioni del lato b nel mercato cinese.

nell'imprenditoria cinese su larga scala, lo strato intermedio è debole e gli utenti di fascia b non sono disposti a pagare. allo stesso tempo, se gli utenti aziendali cinesi hanno domanda di strumenti, daranno naturalmente la priorità a prodotti e servizi stranieri.

da dove nascono le differenze tra cina e stati uniti?

i modelli di business, la composizione degli utenti e la logica di investimento dei diversi mercati determinano congiuntamente la valutazione e la direzione di sviluppo di questo round di startup ai.

al momento, le questioni che preoccupano maggiormente gli ambienti del venture capital cinese e americano riguardo ai grandi modelli di intelligenza artificiale sono diverse. gli investitori cinesi hanno iniziato a preoccuparsi della commercializzazione degli unicorni basati sull’intelligenza artificiale, perché se non riescono a dimostrare le loro capacità di commercializzazione, sarà difficile continuare a ottenere finanziamenti e mantenere valutazioni elevate.

nella silicon valley, le aziende tecnologiche e gli investitori discutono per lo più in pubblico su come realizzare ulteriori progressi tecnologici e su come garantire la sicurezza dell’intelligenza artificiale. in privato, l’argomento di cui si parla spesso è che i dati per la formazione di grandi modelli sono quasi esauriti.

nel maggio di quest’anno, il ceo di openai altman ha affermato in una conferenza tecnica che le società di intelligenza artificiale esauriranno presto tutti i dati disponibili su internet. una persona che ha intervistato molte aziende tecnologiche negli stati uniti ha anche affermato che i dati insufficienti sono il problema menzionato più frequentemente.

la qualità dei grandi modelli di intelligenza artificiale dipende principalmente da tre fattori: architettura del modello, potenza di calcolo e dati. transformer è attualmente riconosciuto nel settore come l'architettura tradizionale e non verrà sovvertito a breve termine. la potenza di calcolo dipende dalle prestazioni e dalla scalabilità, più grande è, meglio è. i dati sono relativamente complessi e richiedono la tripla caratteristica di diversità dei dati, qualità e quantità dei dati.

in una certa misura, la qualità dei dati e le capacità di commercializzazione sono inseparabili. qiu chen, partner estero di huaying capital, ritiene che nell'era dei grandi modelli, i dati siano la "soglia". il motivo principale per cui in cina ci sono poche grandi aziende modello con reali capacità applicative è la mancanza di capacità di dati. come elaborare i dati e come combinare i dati con gli algoritmi hanno tutti forti requisiti tecnici e sono molto difficili.

gli unicorni della silicon valley non hanno sempre avuto un successo commerciale regolare. mustafa suleiman, il fondatore di inflection entrato in microsoft, ha dichiarato pubblicamente che il modello di business dell'azienda non ha successo. secondo i media, il margine di profitto lordo delle grandi società di modelli, tra cui openai e anthropic, è di circa il 50% e i costi di formazione dei modelli non sono inclusi nel calcolo.

se viene mantenuto un tale margine di profitto lordo, significa che è difficile per l'azienda realizzare un profitto. secondo le statistiche di meritech capital, un istituto di venture capital americano, il margine di profitto lordo medio delle società di software quotate è del 77%. i margini di profitto lordi di note società di software come gitlab, adobe e uipath sono tutti circa del 90%.

il motivo per cui i margini di profitto lordi dei grandi modelli di unicorni negli stati uniti sono bassi non è solo i costi elevati, ma anche il fatto che molti dei loro utenti provengono da grandi piattaforme cloud e i fornitori di cloud ricevono commissioni da loro, il che abbassa i profitti lordi.

i metodi di calcolo delle società di software analogiche non sono universali nel mercato cinese. le aziende cinesi di intelligenza artificiale hanno sempre avuto il proprio modello di business unico: progetti personalizzati.

secondo i dati di idc, un'agenzia di dati di terze parti, la dimensione del mercato cinese delle piattaforme di grandi dimensioni e delle relative applicazioni raggiungerà 1,765 miliardi di yuan nel 2023. tra questi, le prime tre quote di mercato sono baidu, sensetime e zhipu ai.

secondo diverse piattaforme di informazione pubbliche, nella prima metà del 2024, in cina sono stati annunciati più di 230 appalti vincenti per modelli di grandi dimensioni, con un importo totale dichiarato superiore a 1 miliardo di yuan (circa il 30% dei progetti aveva importi non divulgati). e i clienti erano principalmente imprese e governi di proprietà statale. gli offerenti vincitori sono anche principalmente imprese di proprietà statale, giganti della tecnologia e integratori di sistemi locali, tra cui china telecom, china mobile, iflytek, alibaba cloud, tencent cloud, huawei cloud, ecc. tra le cinque aziende di grandi modelli di unicorni, solo zhipu ai ha vinto più gare.

tra i progetti vincitori del pubblico, la potenza di calcolo e le applicazioni personalizzate sono la forza principale. la maggior parte degli ordini di grandi dimensioni riguardano servizi di potenza di calcolo. questo non è ovvio per le aziende imprenditoriali.

l’agenzia di analisi di mercato di terze parti idc ha affermato che nel 2023 l’industria nazionale investirà presto di più in modelli di grandi dimensioni, o addirittura aspetterà e vedrà piuttosto che investire pesantemente. pertanto, la dimensione complessiva del mercato nel 2023 non sarà significativa. nel 2024, le principali società internet aumenteranno gli investimenti in modelli di grandi dimensioni e avvieranno guerre sui prezzi, esercitando una certa pressione competitiva sulle prime start-up di modelli di grandi dimensioni.

all’inizio di quest’anno, una grande azienda cinese modello unicorno ha ricevuto ordini per decine di milioni e i suoi clienti erano i governi locali. gli investitori di questa società di unicorni hanno riferito a caijing che ordini di dimensioni simili nel settore provengono attualmente da clienti governativi. negli ultimi anni, i governi locali hanno realizzato molti progetti di città intelligenti, quindi ci sono molti fornitori di servizi correlati. dopo che il governo ha acquistato modelli di grandi dimensioni, li distribuisce ai fornitori di servizi per costruire insieme un ecosistema.

diversi modelli di business significano anche diversi metodi di valutazione. la valutazione di una startup è influenzata da molteplici fattori, che in ultima analisi si riflettono nel modello di business, ma il modello di business stesso è strettamente correlato alle caratteristiche del mercato in cui opera. negli stati uniti, gli investitori hanno già molta familiarità con il percorso di sviluppo delle società di software. le start-up possono concentrarsi sul perfezionamento dei loro prodotti e sul miglioramento del loro livello tecnico. se il prodotto è abbastanza buono, ci sarà naturalmente un aumento degli utenti un effetto di scala.

nella silicon valley, la maggior parte dei grandi modelli di unicorno stanno attualmente perdendo denaro e il mercato dei capitali è disposto a dare valutazioni elevate. oltre al modello di business consolidato, esistono anche canali di uscita relativamente ampi. fusioni e acquisizioni e ipo (offerte pubbliche iniziali) sono i principali canali di uscita. nella silicon valley, la stragrande maggioranza delle startup tecnologiche passa attraverso fusioni e acquisizioni. oggi, per stabilizzare le loro posizioni il più presto possibile, i colossi tecnologici americani hanno notevolmente accelerato il ritmo delle fusioni e acquisizioni.

in cina, molti investitori hanno affermato che se una startup dice di voler creare software, molto probabilmente non sarà in grado di ottenere finanziamenti. gli imprenditori verranno ripetutamente interrogati: se si tratta di software personalizzato, come perfezionare e iterare il prodotto? come misurare? possiamo superare la tecnologia del "collo bloccato"?

qiu chen ha affermato che molte società di intelligenza artificiale attualmente servono "utenti chiave" e devono essere "sul posto" per la consegna, il che significa che queste società di servizi di intelligenza artificiale potrebbero diventare un'azienda ad alta intensità di manodopera. "se tutte le tue capacità sono nella consegna, allora non devi essere un'azienda di software. le capacità di un'azienda di software dovrebbero essere nella ricerca e sviluppo e nei prodotti, e la consegna è solo una parte di ciò."

per gli investitori cinesi, ciò che apprezzano più del numero di clienti, del volume degli ordini e di altri dati è se una startup ha un background sufficientemente forte, compreso il background dei membri principali dell'azienda e il background dei clienti. ad esempio, se può ottenere ordini dalle amministrazioni comunali di primo livello o da grandi imprese centrali, se tra i dirigenti dell'azienda ci sono esperti noti o ex dirigenti di grandi aziende, ecc.

"non è che non riconosciamo i prodotti standardizzati, ma la realtà del mercato cinese costringe tutti a lavorare in questa direzione", ha affermato un investitore: "questo potrebbe essere l'ecosistema imprenditoriale unico della cina".

una start-up cinese di intelligenza artificiale ha iniziato a sviluppare un modello di struttura di grandi dimensioni nel 2017. il fondatore dell'azienda è impegnato a creare strumenti di intelligenza artificiale standardizzati e ha anche accumulato alcuni noti utenti aziendali e un gran numero di utenti sviluppatori si trova attualmente ad affrontare flussi finanziari ristretti. il fondatore ha affermato che ricerca e sviluppo, test e ottimizzazione richiedono costi elevati e non è riuscito a ottenere finanziamenti sufficienti. ha provato a formare un nuovo team per realizzare progetti personalizzati per guadagnare denaro per sostenere l'azienda, ma presto ha scoperto che doveva farlo bene; inoltre, una volta dispersa l'energia, il prodotto resterà indietro rispetto agli strumenti open source stranieri.

l’entità del finanziamento, il livello di valutazione, la direzione imprenditoriale, ecc. sono tutti una piccola parte dell’iceberg che emerge dall’acqua. ciò che può sostenerli è il più ampio ecosistema imprenditoriale sott’acqua.

l’importanza dell’apertura ecologica

anche l’ecosistema della silicon valley ha subito enormi cambiamenti negli ultimi due anni. la principale forza di investimento è passata da istituti di investimento a giganti della tecnologia, ma conserva ancora un ambiente ecologico aperto.

prima del 2023, scale ai, una società americana di annotazione dati, era in perdita da molto tempo e la crescita dei suoi ricavi è stata inferiore al previsto: la crescita dei ricavi nel 2022 sarà inferiore al 50%. si tratta di un'azienda tipica che ha beneficiato dell'esplosione del settore dei modelli di grandi dimensioni. l'azienda ha iniziato a collaborare con openai nel 2019. l'anno scorso le due società hanno anche discusso di una fusione, ma non è stato raggiunto alcun risultato.

il 10 giugno 2024, il ceo di openai sam altman (al centro) ha partecipato alla worldwide developers conference (wwdc) presso la sede apple in california, usa. immagine/ic

quando altre aziende iniziarono a mettersi al passo con openai, diventarono naturalmente clienti di scale, il che fece crescere rapidamente le entrate dell'azienda. questo è simile al percorso di crescita dell'azienda della catena di fornitura di apple. quando un'azienda iconica leader appare in un settore, spingerà altri anelli della catena industriale a crescere.

xu chenyang era un tempo direttore generale del siemens innovation center. ha investito nella silicon valley per otto anni. ha visto più di 3.000 start-up. ha lavorato anche in europa, cina e negli stati uniti orientali. la sua sensazione è che la silicon valley abbia ancora il miglior ecosistema imprenditoriale al mondo.

l’ecosistema di startup sembra una descrizione ampia. xu chenyang ha fatto un esempio. c'è una stazione di servizio che sta andando molto bene. altri che vogliono fare soldi andranno alla stazione di servizio per aprire mense, ristoranti, hotel, ecc., e gradualmente qui si formerà un piccolo villaggio. "questa è l'ecologia." in altri mercati, se una stazione di servizio diventa popolare, presto apparirà un gran numero di stazioni di servizio attorno ad essa. alla fine, gli affari di tutti andranno male e non sarà in grado di trasformarsi in un'“ecologia”.

una delle caratteristiche dell’ecosistema imprenditoriale della silicon valley è l’apertura. xu chenyang una volta ha organizzato una festa nella silicon valley con più di 20 partecipanti, principalmente ingegneri e dirigenti di aziende tecnologiche come apple, google, netflix e meta. tutti parlavano delle attuali tendenze tecnologiche e di cosa stanno facendo attualmente indicazioni a cui vale la pena prestare attenzione? puoi parlare di quasi tutto. uno dei pochi "valori anomali" nella silicon valley è apple, e apple non può parlare di nulla.

alcuni anni dopo, xu chenyang tornò in cina per avviare un'impresa e partecipò spesso ad alcuni forum e conferenze sull'intelligenza artificiale. riteneva che, sebbene tutti comunicassero frequentemente, il valore non era eccezionale. ciò di cui tutti parlavano erano contenuti autopromozionali o altro informazioni pubbliche.

l'apertura della silicon valley si riflette anche nel flusso di talenti. la california ha legiferato per vietare gli accordi di non concorrenza nel 1872, e un gran numero di aziende di intelligenza artificiale nella silicon valley hanno talenti provenienti da giganti della tecnologia.

nei primi anni, nei circoli del venture capital cinese era popolare parlare della cultura delle startup garage della silicon valley. alcuni giovani hanno avviato un'attività insieme. poiché non avevano soldi, lavoravano in un garage. il proprietario del garage non faceva pagare l'affitto e riceveva solo una piccola quantità di azioni. sembrava che la silicon valley fosse piena di angel investor.

dietro questo ci sono i servizi imprenditoriali della silicon valley. la tecnologia è stata integrata nella silicon valley. nella silicon valley, quasi tutte le aziende affermano di essere società tecnologiche. le società finanziarie devono aggiungere tecnologia, gli studi legali devono aggiungere tecnologia, le organizzazioni di consulenza devono aggiungere tecnologia e persino le risorse umane devono aggiungere tecnologia. . queste "tecnologie" significano in gran parte che accompagnano la crescita delle aziende tecnologiche nella silicon valley. una start-up tecnologica può scambiare azioni con questi servizi aziendali.

inoltre, il talento è il fulcro dell’ecosistema dell’innovazione. la maggior parte dei primi talenti della silicon valley provenivano dalla stanford university, dove si sono laureati i primi 100 dipendenti di google. la stanford university e l’università della california, berkeley, un’altra prestigiosa scuola della silicon valley, hanno entrambe un gran numero di corsi appositamente progettati per formare imprenditori, e i loro ex studenti operano in tutti i campi della tecnologia e degli investimenti.

oltre alla formazione dei talenti locali, c'è anche un gran numero di persone provenienti da tutto il mondo nelle startup e nei giganti della tecnologia della silicon valley. la base del grande modello odierno è l'architettura transformer proposta nel documento "l'attenzione è tutto ciò di cui hai bisogno", scritto in collaborazione da otto scienziati di google nel 2017. gli otto scienziati provengono da otto paesi diversi.

il 4 settembre 2024, l'area espositiva dell'esperienza tecnologica dell'intelligenza artificiale iflytek ai learning machine si è tenuta all'expo internazionale dei prodotti meccanici ed elettronici della cina 2024 e all'expo internazionale industriale di wuhan. immagine/ic

quando xu chenyang arrivò per la prima volta nella silicon valley più di dieci anni fa, gli imprenditori tecnologici della silicon valley non erano molto disposti ad accettare investimenti da grandi aziende. il motivo principale è che le decisioni di investimento delle grandi aziende sono relativamente complesse. ci vuole un periodo relativamente lungo dal contatto iniziale alla conferma dell'investimento. la persona responsabile degli investimenti deve segnalarlo al gruppo e discutere con il dipartimento commerciale se esiste una sinergia aziendale, ecc. negli istituti di investimento, in molti casi, i fondi possono essere ritirati immediatamente solo con il consenso dei partner.

non solo, dopo aver accettato investimenti da giganti, di solito ci sarà cooperazione commerciale, e il processo di cooperazione sarà molto lento, ha detto che c'erano molti esempi simili nella silicon valley allora, e molte startup non sono riuscite a crescere e sono morte a causa di ciò di questo. i giganti di solito non si preoccupano molto del ritorno sull'investimento. ad esempio, se investi 100 milioni di dollari e ottieni un rendimento di 1 miliardo di dollari, si tratta di un investimento di grande successo per i normali istituti di investimento, ma 1 miliardo di dollari è solo un miliardo di dollari. piccola somma nel reddito complessivo del gigante.

negli ultimi dieci anni, i giganti della silicon valley hanno apportato modifiche ai loro modelli di investimento estero, consentendo ai dipartimenti di investimento di prendere decisioni indipendenti e ottimizzando i processi. da un lato, questi aggiustamenti hanno semplificato il loro meccanismo per attirare potenziali unicorni, rendendo i giganti della tecnologia una forza importante negli investimenti in capitale di rischio tecnologico, dall’altro hanno anche dato alle startup maggiori opportunità di diventare unicorni;

l'impatto di complesse relazioni di capitale di rischio

quando le entità di venture capital diventano giganti della tecnologia, il rapporto tra le due parti diventa più complicato.

i tre ruoli più importanti nell’ecosistema imprenditoriale sono imprenditori, investitori e imprenditori. lo stato ideale è che questi tre tipi di persone svolgano ciascuno i propri compiti. gli imprenditori sono responsabili dell'innovazione e della violazione delle regole; gli imprenditori forniscono piattaforme, cooperano apertamente ed espandono l'ecosistema; gli investitori forniscono fondi per aiutare gli imprenditori durante il periodo di avvio e periodo di sviluppo rapido e ottenere ricompense. in un buon ecosistema imprenditoriale, i protagonisti sono gli imprenditori o, in altre parole, solo gli imprenditori che sanno essere protagonisti possono apportare vere innovazioni.

in questa ondata di modello imprenditoriale su larga scala negli stati uniti, la lotta tra i leader è condensata nel collegamento della "battaglia di palazzo" di openai.

prima del novembre 2022, quasi nessuno si aspettava che l’industria tecnologica globale avrebbe inaugurato una nuova ondata di shock, inclusa la stessa openai. a metà novembre dello stesso anno, altman tenne un incontro con diversi dirigenti per discutere come risolvere i problemi tecnici di gpt-4. durante l'incontro, altman decise improvvisamente che avrebbe rilasciato una versione più debole di chatgpt. all’epoca, i dipendenti di openai pensavano che questa sarebbe stata una notizia a cui nessuno avrebbe prestato attenzione.

in effetti, prima di questo, nel settembre 2022, meta aveva rilasciato un chatbot ai che poteva aiutare gli utenti a scrivere articoli e risolvere problemi di matematica. è stato chiuso tre giorni dopo essere andato online. meta ha dichiarato che doveva modificare la sua strategia di prodotto. a quel tempo, l'attenzione di meta era ancora sulla realtà virtuale.

il 30 novembre 2022 è stato lanciato chatgpt. poiché c'erano troppe persone registrate e non c'era stata alcuna preparazione in anticipo, il server aziendale di openai si è bloccato quasi immediatamente. cinque giorni dopo essere andato online, contava più di 1 milione di utenti e poche settimane dopo il numero di utenti superava i 100 milioni.

i giganti della tecnologia della silicon valley come google, meta, amazon e xai hanno tutti avvertito il grave impatto, ad eccezione di microsoft. secondo i resoconti dei media, due mesi prima del lancio di chatgpt, nadella ha mostrato gpt-4 ai dirigenti microsoft e ha chiesto all'intera microsoft di effettuare un cambiamento strategico attorno a questa tecnologia.

da allora, openai e il suo fondatore altman sono diventati le star più seguite nel campo della tecnologia globale. da un lato, le scoperte tecnologiche, ma dall'altro, anche la serie di tendenze drammatiche dell'azienda sono altrettanto accattivanti. l'anno scorso altman è stato licenziato dal consiglio di amministrazione della compagnia e ha messo in scena un "dramma di lotta di palazzo". nadella è stato profondamente coinvolto e ha risposto e risolto vari problemi il prima possibile.

a questo punto nadella, in quanto investitore e proprietario della piattaforma, è diventato un altro protagonista di questa storia. e il suo atteggiamento sta cambiando leggermente.

secondo quanto riportato dai media nell'agosto 2023, microsoft prevede di avviare una nuova collaborazione con databricks per vendere il suo software sulla piattaforma azure. questo software può aiutare gli utenti a sviluppare i propri modelli di grandi dimensioni da zero o a utilizzare meglio i modelli di grandi dimensioni open source. non solo, microsoft ha anche creato un chatbot utilizzando la tecnologia openai per servire specificamente gli utenti che non sono molto tecnici nell'utilizzo del software databricks.

l’industria ritiene che la mossa di microsoft sia quella di impedire ai suoi utenti di fare eccessivo affidamento su openai. fondamentalmente non c'è alcun problema con questo giudizio. tuttavia, microsoft fa molto di più oltre alle azioni di cui sopra.

molte persone prestano attenzione ai dettagli della "battaglia giudiziaria" di openai. in effetti, l'andamento dell'incidente ruota attorno alla competizione tra giganti della tecnologia e imprenditori per il dominio. nel novembre 2023, in qualità di principale sponsor e beneficiario di openai, microsoft ha iniziato a preoccuparsi dei rischi derivanti dall’affidarsi in anticipo a un unico modello.

il metodo per risolvere i rischi è in realtà molto convenzionale: spargere le uova in cesti diversi. microsoft riunì rapidamente un nuovo team per sviluppare modelli più grandi, più piccoli e più economici da gestire. inoltre, microsoft sta dando più traffico ad altri prodotti di grandi dimensioni sulla sua piattaforma cloud azure, compresi i modelli dei concorrenti openai, l’unicorno ai canadese cohere e l’unicorno ai francese mistral.ai.

nel gennaio 2024, nadella ha affermato al forum di davos che lo sviluppo di piccoli modelli di intelligenza artificiale è un modo per "controllare il proprio destino" e che "avremo molteplici funzioni e modelli in futuro".

da allora, microsoft ha ottenuto la licenza tecnologica di inflection e ha reclutato la maggior parte dei dipendenti dell'azienda in microsoft, aiutando microsoft ad aggiungere un altro nuovo peso alla ricerca e allo sviluppo dei propri modelli.

il rapporto tra colossi e startup è sempre complicato. a causa della loro forte forza, le grandi aziende tecnologiche di solito hanno identità multiple come investitori, parti della piattaforma e concorrenti. spesso sono sia “arbitri” che “atleti”.

in cina, è spesso difficile rispondere alla domanda se le startup debbano accettare investimenti da aziende giganti. dieci anni fa, la maggior parte degli imprenditori cinesi erano disposti ad accettarlo. credevano che i giganti non solo fossero generosi in termini di valutazione, ma portassero anche risorse e clienti, prendendo più piccioni con una fava. ma presto gli imprenditori hanno scoperto la contraddizione: ai loro occhi, investire in start-up è un nuovo "carburante" per lo sviluppo del proprio business o un mezzo per prevenire in anticipo la concorrenza futura.

sia in cina che negli stati uniti, non è un’attività economicamente vantaggiosa per le grandi aziende acquisire una startup con solo dozzine di persone a un prezzo elevato. un investitore di un colosso tecnologico cinese ha detto a caijing che, oltre alla struttura del settore, quando si investe in grandi aziende modello, un'altra considerazione è che possono osservare da vicino i progressi di queste start-up: "se sono preziose, possono seguirle il più presto possibile."

soggetti a una rigorosa protezione antitrust e tecnologica, i giganti tecnologici statunitensi di solito pagano prezzi elevati per acquisire startup. una società start-up in cui xu chenyang ha investito ha rischiato la bancarotta a causa dello scarso sviluppo, ma è stata comunque venduta a meta a un prezzo elevato perché la società aveva una tecnologia di base che meta riteneva potesse essere utilizzata in futuro.

le valutazioni delle startup di grandi dimensioni stanno crescendo rapidamente. microsoft ha ricercato e implementato nuovi modelli di acquisizione, acquisendo la tecnologia principale di inflection e un team con una valutazione di 4 miliardi di dollari per soli 650 milioni di dollari. google e amazon hanno acquisito le altre due società le acquisizioni seguono lo stesso percorso.

sia in cina che negli stati uniti, la cooperazione tra startup e aziende giganti è importante e pericolosa. è importante che gli imprenditori comprendano i vantaggi della collaborazione così come i lati oscuri. anche gli imprenditori in cina e negli stati uniti hanno riassunto esperienze simili: la cooperazione con più aziende giganti può ridurre efficacemente i rischi.

secondo quanto riportato dai media, oltre a microsoft, anche nvidia e apple avrebbero partecipato alle discussioni sul recente nuovo round di finanziamento di openai.

focus del momento

“la più grande differenza tra gli ecosistemi dell’innovazione della silicon valley e della cina è il numero di cicli che hanno vissuto”

l'ecosistema imprenditoriale della silicon valley nel campo dell'innovazione tecnologica è migliore di quello cinese, ma ciò non significa che la silicon valley sia sempre stata all'avanguardia.

anche la silicon valley ha vissuto un “periodo buio” nel finanziamento imprenditoriale. intorno al 2000, la silicon valley cadde nella crisi della “bolla internet”. l'importo degli investimenti in capitale di rischio è aumentato da 8 miliardi di dollari nel 1990 a 100 miliardi di dollari nel 2000. nel 1999, il 55% dei progetti di capitale di rischio erano progetti internet. nel 1999 sono stati elencati più di 150 progetti internet. dal 2000 al 2002, circa 1.000 aziende internet hanno chiuso i battenti e più di 3.800 sono state fuse. durante quel periodo, quasi tutti i nuovi investimenti sono scomparsi.

il mercato cinese dei capitali di rischio ha iniziato a raffreddarsi nel 2019, per poi attraversare il periodo epidemico e il ritiro degli investimenti esteri. secondo i dati dell'agenzia di dati terza business card, il mercato primario cinese ha completato un totale di 861,7 miliardi di yuan di finanziamenti. 2022, un calo del 38% su base annua. ha continuato a diminuire del 13% su base annua. “rispetto al periodo buio della silicon valley, il mercato cinese non è poi così male”, ha detto un investitore a caijing. “la differenza più grande è il numero di cicli che ha vissuto”.

se contiamo dalla fondazione dell'università di stanford nel 1891, la silicon valley è diventata un centro globale di innovazione tecnologica per più di 100 anni. da allora, a metà del secolo scorso, sono nate qui molte aziende tecnologiche, principalmente di semiconduttori. intel, amd, apple, oracle, cisco, molte aziende di innovazione tecnologica come google e tesla si sono sviluppate e ampliate qui. queste società giganti hanno creato rendimenti elevati per gli investitori dopo essere diventate pubbliche e c’è molto capitale nel mercato per esplorare nuovi progetti tecnologici.

in cina, il primo istituto di venture capital orientato al mercato ad entrare in cina è stata la statunitense idg capital. nel 1989, idg capital ha investito nel suo primo progetto in cina. da allora, un gran numero di fondi in dollari americani sono entrati nel mercato cinese, il che ha in una certa misura stimolato il rapido sviluppo dell’industria cinese di internet. dopo il 2000, il settore del capitale di rischio cinese è stato quasi un punto caldo dopo l'altro, da internet a internet mobile, a "internet +", "imprenditorialità e innovazione di massa" e "tecnologia dura". fino al 2019, un gran numero di istituti di investimento ha incontrato difficoltà nel reperire fondi e ha attraversato un breve periodo di minimo.

oggi, al di fuori del campo dell’intelligenza artificiale, la cina e gli stati uniti rappresentano ancora i due altopiani dell’innovazione tecnologica e dell’imprenditorialità globale, con enormi vantaggi rispetto ad altri paesi. attualmente ci sono circa 2.000 aziende di unicorni nel mondo, 714 negli stati uniti e 675 in cina. il divario tra le due parti non è grande. l’india, che è al terzo posto, ha 86 aziende di unicorni, e il regno unito, che è al quarto posto, ne ha 64.

avere più aziende “unicorno” significa che una regione ha maggiori capacità di innovazione e migliori prospettive di sviluppo, ma incubare e coltivare una tale azienda non è facile e richiede un ambiente ecologico migliore. soprattutto l’ambiente degli investimenti e dei finanziamenti.

dopo il 2022, il mercato primario cinese ha subito un cambiamento strutturale: è dominato dal capitale di proprietà statale. influenzato dalle politiche e dalla geopolitica, il tema degli investimenti è cambiato da scala, reddito e profitto a “specializzazione, specializzazione, innovazione” e “offerta”. sicurezza della catena", "produttività di nuova qualità" e "risoluzione del problema del 'collo bloccato'", ecc., le direzioni di investimento si concentrano nei semiconduttori, nei nuovi materiali, nella produzione intelligente, nelle nuove energie, nell'aerospaziale e in altri campi. in cina, l’orientamento al mercato e l’orientamento politico quasi si sovrappongono, e anche i policy maker partecipano al mercato.

negli stati uniti, la responsabilità principale dell’ecosistema ai spetta a colossi come microsoft, google e amazon. forniscono fondi, piattaforme, scenari applicativi e clienti. li jiaqing, presidente di legend capital, ha detto a caijing che in cina è il governo ad avere responsabilità simili, in particolare i governi di pechino e shanghai. si tratta di due modelli diversi, determinati da sistemi economici e modelli di sviluppo diversi. è difficile dire quale sia il migliore. "ma da una prospettiva graduale, dobbiamo ammettere che gli stati uniti sono in vantaggio".

xu chenyang ha scoperto che prima del 2022, quando il capitale di rischio cinese si stava sviluppando rapidamente, gli investitori cinesi e americani avevano stili di investimento molto diversi nelle società tecnologiche. gli investitori americani non solo prestano attenzione alle capacità tecniche delle startup, ma prestano anche maggiore attenzione al modello di business e al team esecutivo specifico, e spenderanno molte energie per studiare attentamente tutti gli aspetti dell’azienda.

molti investitori in cina sono passati dagli investimenti nel settore internet agli investimenti nella tecnologia. spesso prestano particolare attenzione al background del fondatore. ad esempio, il fondatore è un accademico o è tornato in cina da una prestigiosa scuola all'estero. alcuni investitori diranno addirittura direttamente: "se puoi reclutare un accademico, investirò".

ma nella silicon valley, anche se i tre fondatori dell'azienda sono vincitori del premio nobel, gli investitori la esamineranno dentro e fuori prima di decidere se investire e come valutarla.

negli ultimi due anni, la popolarità dei finanziamenti nel mercato primario cinese è diminuita, così come la portata complessiva degli investimenti. gli investitori osserveranno invece una startup tecnologica in modo più dettagliato.

gli investitori imparano e si adattano ai nuovi modelli ciclicamente, e lo stesso fanno gli imprenditori. gli investitori nella silicon valley credono che la maggior parte degli imprenditori eccezionali abbia la capacità di andare da 0 a 1, e un'azienda ha bisogno che i manager abbiano capacità diverse nelle diverse fasi da 1 a 10 e da 10 a 100. così come gli insegnanti si dividono in docenti delle scuole elementari, medie, superiori e universitari, è quasi impossibile trovare docenti in grado di accompagnare gli studenti dalle scuole elementari fino alla laurea.

pertanto, nella silicon valley, dopo che le startup hanno raggiunto un certo stadio, vengono acquisite da grandi aziende o subiscono importanti cambiamenti nel senior management. nel corso del tempo, nella silicon valley sono emersi molti talenti imprenditoriali con capacità complete: hanno molte esperienze imprenditoriali e sono preparati per i problemi che possono essere incontrati nelle prime fasi dell'imprenditorialità; alcune persone che hanno venduto società startup passeranno agli investimenti o quando; ti unisci a un acquirente, acquisisci gradualmente una prospettiva di investimento e una prospettiva di grande azienda nel processo.

anche un altro attore importante nell’ecosistema imprenditoriale, le grandi aziende, hanno bisogno di un periodo di tempo più lungo per crescere. tutte le grandi aziende concordano sul fatto che un’unica azienda non può fare tutto e che l’ecosistema deve essere costruito insieme. solo con più partecipanti la piattaforma può essere dinamica. una persona di una grande azienda ha detto a caijing che i grandi produttori cinesi generalmente provano un senso di ansia e non possono fare a meno di "rotolarsi" e spesso hanno il bisogno di farlo da soli. ciò è determinato dalla realtà del mercato: da un lato, l’ecologia del software cinese non è sufficientemente ricca e, dall’altro, le dimensioni della loro piattaforma non sono abbastanza grandi se viste nel mercato globale; e non hanno la fiducia necessaria per farlo. quindi basta.

è difficile per le persone avere “pazienza” quando sono molto giovani e hanno sempre bisogno di un feedback immediato. è difficile per un’azienda nata dieci anni fa fare veri piani a lungo termine. sulla base della situazione attuale, per coltivare più società unicorno, la guida del governo, gli investimenti diversificati, il funzionamento del mercato e l’iniezione di sempre più capitale a lungo termine e capitale paziente sono l’unica strada da percorrere.

e da dove verrà la maggior parte del capitale a lungo termine e del capitale paziente? è urgente accelerare la costruzione di un sistema di servizi finanziari scientifici e tecnologici che sia altamente compatibile con lo sviluppo di industrie innovative e aprire canali per convertire i fondi sociali in capitale paziente e confluire efficacemente verso le imprese di innovazione scientifica e tecnologica.