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強力なイノベーション能力と大きな成長の可能性を備えた企業グループとして、ユニコーン企業の数と活動レベルは、国や地域のイノベーション能力とイノベーションエコロジーを測定するための重要なベンチマークであり、国際的および地域的な競争力を向上させるための重要な要素でもあります。イノベーションの主題

テキスト | 「ファイナンス」記者 劉亦琴

編集者 | 謝立龍

2024 年 3 月、アメリカの ai スタートアップ企業 inflection の従業員 70 名がホテルの講堂でマイクロソフト ceo のサティア ナデラ氏と面会しました。この新興企業は、過去 2 年間で 15 億米ドルを調達し、シリコンバレーで 3 番目に大きい大型モデルのユニコーン企業です。彼らは現在、同社の中核技術がマイクロソフトに買収された後、マイクロソフトに入社する意思があるかどうかを検討する必要がある。

現場にいた従業員は、もし彼がマイクロソフトに入社したら、会社が大きすぎて発展が遅いため、彼の行動の多くは保守的になるのではないかと尋ねた。ナデラ氏は「3兆ドル規模の企業を変える気はあるのか？」と尋ねた。

シリコンバレーの長期投資家は、ナデラ氏の日常の仕事は「デジタル王国」を担当することだが、今後も大規模なaiモデルへの投資という具体的な事柄には深く関与するだろうと語った。

米国のテクノロジー大手は、有望なテクノロジー企業をめぐって競争に熱心だ。今年以降、シリコンバレーでは同様の買収が増えている。 8月にはgoogleがcharacter.aiを25億ドルで買収し、7月にはamazonがadept aiの中核技術と従業員の大半を買収した。

米国のシリコンバレーは、ai イノベーションと起業家精神のこのラウンドのリーダーです。現在、シリコンバレーには、大型モデルに関連する 27 社のユニコーン企業（設立して 10 年未満で、実績を上げている非上場企業を指します）が存在します。評価額は10億米ドル以上）。中国もそれに続いており、ai大型モデルの分野ではzhipu ai、baichuan intelligence、dark side of the moon、minimax、zero-one wagonの5社が新たなユニコーン企業となっている。このうち、zhipu aiの評価額は約200億元（約30億米ドル）で最も高く、ゼロワン万石の評価額は約70億元（約10億米ドル）となっている。

欧州にも大型モデル関連のユニコーン企業が多数存在するが、過去の傾向と同様に総じてその数は少ない。フランスの ai データ管理会社 dataiku (評価額 37 億ドル)、基礎的な大規模モデル会社 mistral ai (評価額 60 億ドル)、英国の ai データ会社 quantexa (評価額 18 億ドル)、wenchengtu 社の stability ai (評価額 60 億ドル) が含まれます。 18 億ドル）評価額は 40 億ドル）。

ディープラーニングが主導する ai イノベーション サイクルの最終ラウンドでは、中国と米国が世界の二極でした。 aigc 大型モデルが主導するこのイノベーション サイクルでは、依然として中国と米国が最も速い 2 か国ですが、明らかな違いがあります。

シリコンバレーでは、大規模モデルの分野での起業家精神が比較的完全なエコシステムを形成しています。openai に代表される有力なスタートアップ企業があり、それらと競合できる競合他社があり、大規模モデルをベースにしたアプリケーション企業もすぐに入手できます。ユーザーと資金調達、大規模なモデルを提供するツールベースのスタートアップが多数あり、その評価額は上昇しています。彼らは独自のモデルを持ち、自社のエコシステムをスタートアップに開放し、資金提供も行っています。獲得の機会。 2023年の米国におけるai分野の融資総額は500億ドルを超える。

中国では現在、新たな技術革命サイクルがベンチャーキャピタルへの熱意を限定的に刺激している。ベンチャーキャピタルのデータサービスプロバイダーであるit orangeのデータによると、2014年以降、中国のai分野への融資は増加しており、2021年の融資総額は約4,411億元となっている。 2022年には64％減の1579億元に減少する。 2023年も大型モデルの人気に牽引され、年間融資額は約1101億元と依然として減少傾向にある。中国の主要なスタートアップはいずれも大規模な基本モデルに基づいており、アリババ、テンセント、美団に代表される巨大企業は積極的に投資しているが、競争が協力を上回り、アプリケーションやツールの連携は比較的弱く、関連企業は多いが成功の規模は小さい。 。

『人民日報』の報道によると、今年5月23日、山東省済南市で開催された企業と専門家によるシンポジウムで、中国共産党中央委員会総書記、国家主席、国家主席の習近平氏が発言した。中央軍事委員会は、イノベーションと投資に関する講演を聞いた後、「我が国における新規ユニコーン企業の数が減少している主な理由は何ですか？」と質問した。

今年4月30日、中国共産党中央委員会政治局は、現在の経済状況と経済活動を分析・研究する会議を開催し、ベンチャーキャピタルを積極的に発展させ、強化する必要性を強調した。患者の資本。

いわゆる「患者資本」とは、短期的な利益の追求を主目的とせず、長期的なプロジェクトや投資活動に重点を置き、リスク許容度の高い資本を指します。ペイシェント・キャピタルの「忍耐力」は、上場後の株式投資ではなく、企業成長初期の株式投資を重視しており、早期、少額、長期、ハードテクノロジーへの投資を核としています。会社が発展し成長すると、資本の使命も完了し、十分な投資収益率を伴って徐々に回収されます。

7月30日に開催された中国共産党中央委員会政治局会議では、ガゼル企業とユニコーン企業の発展に強力かつ効果的な支援を提供する必要があると指摘された。自然界では、ガゼルは体が小さく、速く走り、高くジャンプするという敏捷性で知られています。ガゼル企業は、強力なイノベーション能力、新たな専門分野、大きな発展可能性を有しており、主に技術革新やビジネスモデル革新に支えられて高度成長期に入った中小企業を対象としています。

ユニコーン企業とは一般に、設立10年未満で、評価額が10億米ドルを超え（評価額が100億米ドルを超える企業も少数あります）、独自のコア技術、独自の競争優位性、市場潜在力を有する非上場企業を指します。 。

ガゼル企業は一般にユニコーン企業のパイプラインであると考えられています。ユニコーン企業は、多くの場合、高い評価額、新興企業としての性質、および複製が困難なビジネス モデルという特徴を持っており、企業自体が業界に重要な影響を与えることがよくあります。

国際的な経験から判断すると、国内のガゼル企業の数は、その地域のイノベーション能力と発展速度をある程度反映しています。強力なイノベーション能力と大きな成長の可能性を備えた企業グループとして、ユニコーン企業の数と活動レベルは、国や地域のイノベーション能力とイノベーションエコロジーを測定するための重要なベンチマークであり、国際的および地域的な競争力を向上させるための重要な要素でもあります。イノベーションの主題。

caijingがインタビューした多くの起業家や投資家は、中国のai分野における現在の起業家エコシステムでは、より多くのガゼル企業やユニコーン企業の発展を支援するには十分ではないと考えている。しかし、いったい何が未熟であり、どのように改善すべきなのでしょうか？この質問に答えるには、段階的に分解して比較し、層ごとに深く掘り下げる必要があります。

aiユニコーンの成長状況

今回のシリコンバレーのai起業ラウンドでは、openaiに代表される基盤となるモデルイノベーションに加え、大規模モデルアプリケーションや大規模モデルツールに関連する企業も多く、高い評価を得ています。

microsoft と openai によって推進され、世界の ai 産業は過去 2 年間で急速に発展しました。現在、世界には生成ai関連のユニコーン企業が37社あり、この1年で新たに17社が加わった。このうち27人は米国、5人は中国である。中国の5社とは、zhipu ai、baichuan intelligence、dark side of the moon、minimax、zero-one wishです。中国で最も価値のあるaiユニコーン企業であるzhipuは、最新の事前投資ラウンドで約200億元（約30億米ドル）と評価されたが、今年9月5日の最新の資金調達ラウンドの投資後評価額はまだ上がっていない。まだ開示されていない。 zhipu は 2009 年の設立以来、11 回の資金調達を完了しました。

openaiの最新の資金調達ラウンドの推定評価額は1,000億米ドルに達し、資金調達が順調に進めば、openaiはバイトダンスに次ぐ世界第2位のユニコーン企業となる。 openaiの直接の競合企業であるanthropicは、今年3月に前回の評価額が184億米ドルとされ、amazonは同社にさらに27億5000万米ドルを投資したが、これはamazon史上最大のベンチャー投資となる。両社の評価格差は明らかだが、anthropic は設立されてまだ 3 年であるのに対し、openai は設立されてから 10 年近く経っている。

ミニマックスはアンスロピックと同じく2021年に設立された中国のaiユニコーン企業で、前回の評価額は約25億ドルだった。中国の5大ユニコーンモデルのうち、zhipu ai、baichuan intelligence、dark side of the moonの評価額はいずれも約30億ドル、ゼロワンの評価額は約10億ドルである。

中国のユニコーン企業5社の主力事業はいずれも基本的な大規模モデルであり、現時点では5社を合わせた評価額はanthropic社の評価額を下回っている。

現在、シリコンバレーは、基本的な大規模モデルを超えて、より多くのユニコーン企業の出現を促しています。 midjourney は 2021 年に設立された ai ペイント ツール会社で、昨年の評価額は 100 億米ドル、年間収益は 2 億米ドルでした。ペイント ツールも、最初に人気を博した大規模なモデル アプリケーション企業の 1 つです。

2019年に設立されたエンタープライズ検索サービス会社であるgleanは、最新の資金調達ラウンドで評価額45億米ドルと評価されており、半年前から倍増している。この会社のビジネスは複雑そうには見えませんが、主に企業の従業員が内部情報を検索するのに役立ちます。これは大規模なモデルに基づいたエンタープライズ オフィス ソフトウェアです。メディア報道によると、glean の 2023 年の収益は約 3,900 万米ドル、2024 年の最初の 7 か月間での収益は約 5,500 万米ドルとなる見込みです。

基礎となる基本的な大規模モデルと上位層のアプリケーションの間には、中間層の大規模モデルのツールおよびサービス プロバイダーである「豊富な鉱石」の別の層があります。多くの投資家は財経に対し、これはシリコンバレーで最も強力かつ最も成熟した層であり、中国のテクノロジー分野では比較的弱いつながりでもあると語った。

2024 年 9 月 6 日、上海で開催された 2024 外灘会議で展示された大型モデル テクノロジーの一部: ant group (bailing ネイティブ マルチモーダル大型モデル)、shengshu (vidu ビデオ大型モデル)、baichuan intelligence (baichuan 大型モデル) など。映像・ic

ai の開発はデータと切り離すことができません。データをトレーニングに使用するには、データを処理してラベルを付ける必要があります。データ アノテーションは、ai 分野における「汚れ仕事」です。ai ブームが到来する前、中国にはデータ アノテーションに関連する企業がすでに多数ありましたが、規模を拡大できる企業はほとんどありませんでした。中国のテクノロジー企業の多くは、データ品質を確保するために独自のデータ アノテーション チームを結成することしか選択できません。

米国のデータ アノテーション会社である scale ai は 2016 年に設立され、最新の評価額は 138 億米ドルに達し、2023 年の売上高は約 3 億 3,000 万米ドルとなり、売上総利益率は約 53% になると予想されています。 2024年には約10億米ドル。米国の大手テクノロジー企業のほとんどが同社の顧客であるが、ai スタートアップの多くは依然として巨額の損失を抱えているが、損益分岐点に近づいている。

米国には、新しいユニコーン企業に加えて、より大きなモデルに転換した過去のユニコーン企業も多数あります。代表的なのは設立10年以上のdatabricksだ。

databricks は 2013 年に設立されました。創設チームはカリフォルニア大学バークレー校の教授および博士であり、設立当初はクラウド コンピューティング ベースのデータ分析サービスが主な事業でした。この企業は現在非上場のテクノロジーユニコーンであり、評価額はbytedanceとopenaiに次ぐものです。同社の2023年の収益は16億米ドルで、最新の評価額は430億米ドルとなっている。

独自のクラウドプラットフォームは構築しておらず、最初はamazon awsと連携し、2016年にはmicrosoft azureと連携し始めた。

openai が普及した後、業界の多くの人々は、databricks のような前世代の ai 企業が取って代わられると信じていました。確かに当初、同社の最高経営責任者（ceo）アリ・ゴドシ氏の社外での講演は、新技術の出現に対して多かれ少なかれ対立的なものであった。同氏は、大規模なモデルが万能ではないことを繰り返し主張しており、既存のデータ処理ツールを大規模なモデルに置き換えるのは非常にコストがかかり、不正確になります。しかし、今年 1 月、databricks はすぐに、meta のオープンソース llm モデルに基づいて構築された独自の大規模モデルを立ち上げました。その創設者は、このモデルの最大の特徴はコストが gpt-3.5 よりも低く、独自のビッグデータ オープンソース ソフトウェアと連携できることであり、これにより顧客により多くの選択肢が与えられ、業界が大規模データのコストを削減できると述べています。モデル。

中国の ai 起業エコシステムは異なります。ユニコーン大手5社はいずれもベーシックな大型モデルの分野に集中しており、他界への浸透はまだ進んでいない。実際、大手テクノロジー企業は大規模モデルを積極的に展開しており、そのほとんどが基本的な大規模モデルから上位レベルのアプリケーションまですべてを扱っています。これにより、全員の評価が急速に上昇することがある程度妨げられます。

財経が調査した多くの投資家が伝えた情報によると、現段階で中国の資本市場は基本的な大規模モデルに高い評価を与えるだろう。その理由は主に次の3つである。 まず、テクノロジーが依然として継続的に更新され、純粋に反復されている。オープンソースのモデルアプリケーションは新しい技術でカバーしやすいですが、その一方で、現在の技術の成熟度はまだ大規模に適用できる段階に達していません。また、コストが高いため、大型モデルのb面アプリケーションはc面アプリケーションよりも先行することになり、中国市場でb面アプリケーションを量産することは現時点では困難です。

中国の大規模起業家精神では、中間層が弱く、bエンドのユーザーはお金を払いたがらない一方で、中国のビジネスユーザーにツールの需要があれば、当然、外国の製品やサービスを優先することになる。

中国と米国の違いはどこから来るのでしょうか？

さまざまな市場のビジネス モデル、ユーザー構成、投資ロジックが共同して、このラウンドの ai スタートアップの評価と開発の方向性を決定します。

現在、中国と米国のベンチャーキャピタル界が大規模aiモデルに関して最も懸念している問題は異なっている。中国の投資家がaiユニコーン企業の事業化に関心を持ち始めているのは、事業化能力を証明できなければ資金調達を継続し、高い評価を維持することが困難だからだ。

シリコンバレーでは、テクノロジー企業と投資家が主に公の場で、テクノロジーをさらに進歩させる方法や、ai の安全性を確保する方法について議論していますが、彼らが頻繁に話題にするのは、大規模なモデルのトレーニング用のデータがほぼ枯渇しているということです。

今年5月、openaiの最高経営責任者（ceo）アルトマン氏は技術カンファレンスで、ai企業が間もなくインターネット上で入手可能なすべてのデータを使い果たすだろうと述べた。米国の多くのテクノロジー企業を調査したある人物も、データ不足が最も頻繁に指摘される問題であると述べました。

大規模な ai モデルの品質は、主にモデル アーキテクチャ、コンピューティング能力、データの 3 つの要素によって決まります。現在、transformer は業界で主流のアーキテクチャとして認識されており、短期間でその地位が覆されることはありません。コンピューティング能力はパフォーマンスと規模に依存し、大きいほど優れています。データは比較的複雑であり、データの多様性、データの品質、量という 3 つの特性が必要です。

データ品質と商用化能力は、ある程度切り離せないものです。 huaying capital の海外パートナーである qiu chen 氏は、大規模モデルの時代にはデータが「閾値」であると考えており、中国に実際のアプリケーション能力を備えた大規模モデル企業が少ない主な理由は、データ能力の欠如であると考えています。データをどのように処理するか、データをアルゴリズムと組み合わせる方法はすべて強力な技術要件があり、非常に困難です。

シリコンバレーのユニコーン企業は、必ずしも順調なビジネス成功を収めてきたわけではありません。 inflection の創設者で microsoft に入社した mustafa suleiman 氏は、同社のビジネス モデルは成功していないと公に述べています。報道によると、openaiやanthropicなどの大手モデル企業の粗利率は約50％で、モデルのトレーニング費用は計算に含まれていないという。

このような粗利率が維持されている場合、企業が利益を上げることは困難であることを意味します。米国のベンチャーキャピタル機関であるメリテックキャピタルの統計によると、上場ソフトウェア企業の平均粗利率は77%です。 gitlab、adobe、uipath などの有名なソフトウェア会社の粗利益率はいずれも約 90% です。

米国の大型モデルのユニコーン企業の粗利益率が低い理由は、コストが高いだけでなく、ユーザーの多くが大手クラウドプラットフォームから来ており、クラウドベンダーがそこから手数料を取るという事実もある。粗利益が下がります。

アナログソフトウェア会社の計算方法は中国市場では普遍的ではありません。中国の ai 企業は常に、カスタマイズされたプロジェクトという独自のビジネス モデルを持っていました。

第三者データ機関であるidcのデータによると、中国の大型モデルプラットフォームと関連アプリケーションの市場規模は2023年に17億6,500万元に達すると予想されている。その中で、トップ 3 の市場シェアは、baidu、sensetime、zhipu ai です。

複数の広報プラットフォームによると、2024年上半期に中国では大型モデルの落札発表が230件以上あり、公開された総額は10億元を超えた（プロジェクトの約3割は金額未公開）。顧客は主に国有企業と政府であり、落札者も主に国有企業、ハイテク大手、チャイナテレコム、チャイナモバイル、iflytek、アリババクラウド、テンセントクラウド、ファーウェイクラウドなどの地元システムインテグレーターである。大手モデルユニコーン企業5社のうち、複数の入札を獲得したのはzhipu aiだけだ。

公募プロジェクトの中で、コンピューティング パワーとカスタマイズされたアプリケーションが絶対的な主力となっています。これは、起業家精神のある企業にとっては明らかではありません。

第三者市場分析機関のidcは、2023年に国内業界は早期に大型モデルへの投資を増やすか、あるいは多額の投資をせずに様子見をするだろうと述べており、そのため2023年の全体的な市場規模は大きくはないだろうという。 2024 年には、大手インターネット企業が大型モデルへの投資を増やし、価格競争を開始し、初期の大型モデルのスタートアップに一定の競争圧力をもたらすでしょう。

今年の初め、中国の大手ユニコーンモデル企業が数千万件の受注を獲得したが、その顧客は地方自治体だった。このユニコーン企業の投資家らは蔡京に対し、現在、業界で同様の規模の注文が政府顧客から来ていると述べ、過去数年間、地方自治体が多くのスマートシティプロジェクトを実施してきたため、関連サービスプロバイダーが多数存在すると述べた。政府は大型モデルを購入した後、サービスプロバイダーに配布して共同でエコシステムを構築します。

ビジネスモデルが異なれば、評価方法も異なります。スタートアップ企業の評価は複数の要因の影響を受け、最終的にはビジネスモデルに反映されますが、ビジネスモデル自体は、その企業が事業を展開する市場の特性と密接に関係しています。米国では、投資家はソフトウェア企業の開発プロセスをすでによく知っており、新興企業は自社の製品を磨き、技術レベルを向上させることに集中できます。製品が十分に優れていれば、当然ユーザーも増加します。スケール効果。

シリコンバレーでは、大規模モデルのユニコーン企業のほとんどが現在赤字であり、資本市場は喜んで高い評価を与えようとしている。確立されたビジネスモデルに加えて、比較的広範な撤退チャネルもあります。シリコンバレーでは、合併と買収および ipo (新規株式公開) が主な出口チャネルです。現在、できるだけ早く地位を安定させるために、アメリカの巨大テクノロジー企業は合併と買収のペースを大幅に加速させています。

中国では多くの投資家が、新興企業がソフトウェアを開発したいと言った場合、融資を受けられない可能性が高いと述べている。起業家は、ソフトウェアがカスタマイズされている場合、製品をどのように磨き、反復するかという質問を繰り返し受けるでしょう。測定方法は? 「スタックネック」テクノロジーを突破できるか？

qiu chen 氏は、現在、多くの ai 企業が「主要ユーザー」にサービスを提供しており、提供のために「オンサイト」に行かなければならないため、これらの ai サービス企業は人的資源を大量に消費する企業になる可能性があると述べました。 「すべての能力が納品にあるのであれば、ソフトウェア会社であるべきではありません。ソフトウェア会社の能力は研究開発と製品にあるべきであり、納品はその一部にすぎません。」

中国の投資家にとって、顧客数や注文量などのデータよりも重視するのは、そのスタートアップ企業が企業のコアメンバーの背景や顧客の背景など、十分なバックグラウンドを持っているかどうかだ。例えば、一流都市政府や中央大企業から受注できるか、役員に著名な専門家や大企業の元経営者がいるかなど。

「標準化された製品を認めていないわけではないが、中国市場の現実は誰もがこの方向に努力することを強いている。これが中国独特の起業家エコシステムなのかもしれない」と投資家は述べた。

中国の ai スタートアップ企業は、2017 年に大規模なモデル フレームワークの開発を開始しました。同社の創設者は、標準化された ai ツールの作成に尽力しており、著名なエンタープライズ ユーザーと多数の開発者ユーザーも獲得しています。は現在、厳しい資金繰りに直面している。創業者は、研究開発、テスト、最適化には高額のコストが必要であり、十分な資金を得ることができなかったと述べ、カスタマイズされたプロジェクトを実行して会社をサポートするためのお金を稼ごうとしましたが、すぐにこれをうまく行う必要があることに気づきました。エネルギーが分散されると、製品は外国のオープンソース ツールに遅れを取ることになります。

資金調達の規模、評価水準、起業家の方向性などはすべて、水面から現れる氷山のほんの一部であり、これらをサポートできるのは、水面下にあるより大きな起業家のエコシステムです。

生態学的開放性の重要性

シリコンバレーのエコシステムも過去 2 年間で大きな変化を遂げましたが、主な投資勢力は投資機関からテクノロジー大手に変わりましたが、依然としてオープンなエコロジー環境が保たれています。

米国のデータ アノテーション会社である scale ai は、2023 年以前から長い間赤字状態にあり、収益の伸びは予想よりも低く、2022 年の収益の伸びは 50% 未満になる見込みです。同社は大型モデル業界の爆発的な恩恵を受けた典型的な企業で、2019年にopenaiとの協力を開始した。昨年には両社は合併についても協議したが、結果は得られなかった。

2024年6月10日、openai ceoのサム・アルトマン氏（中央）は、米国カリフォルニア州のapple本社で開催されたworldwide developers conference（wwdc）に出席した。映像・ic

他の企業が openai に追いつき始めると、当然のことながら scale の顧客となり、それが同社の収益を急速に成長させました。これは、apple のサプライチェーン企業の成長経路と似ており、業界に象徴的なリーディング企業が出現すると、業界チェーン内の他のリンクも上昇することになります。

xu chenyang は、かつてシーメンス イノベーション センターのゼネラルマネージャーを務めていました。彼は 8 年間シリコンバレーに投資してきました。彼はヨーロッパ、中国、米国東部でも働いてきました。彼の感覚としては、シリコンバレーには依然として世界で最高の起業家エコシステムがあるということです。

スタートアップのエコシステムというと、大まかな説明のように聞こえます。徐晨陽氏は、非常にうまくいっているガソリンスタンドがあると例を挙げ、お金を稼ぎたい人たちがガソリンスタンドに行き、食堂、レストラン、ホテルなどを開き、徐々に小さな村がここに形成されます。 「これが生態学だ」他の市場では、ガソリンスタンドが人気になると、すぐにその周りにたくさんのガソリンスタンドができてしまい、結局はみんなの経営が悪くなり、「エコロジー」として成長することができなくなります。

シリコンバレーの起業家エコシステムの特徴の 1 つは、オープンであることです。 xu chenyang 氏はかつて、apple、google、netflix、meta などのテクノロジー企業のエンジニアや幹部を中心とした 20 名以上の参加者を集めてパーティーを開催しました。皆が現在のテクノロジーのトレンドや、現在取り組んでいることについて話し合っていました。方向性は注意を払う価値がありますか? ほとんど何でも話すことができます。シリコンバレーにおける数少ない「外れ値」の 1 つは apple ですが、apple は何も語ることができません。

数年後、xu chenyang は起業するために中国に戻り、ai のフォーラムやカンファレンスによく参加していましたが、誰もが頻繁にコミュニケーションをとっているにもかかわらず、その価値はあまり高くないと感じていました。公開情報。

シリコンバレーのオープンさは人材の流れにも反映されています。カリフォルニア州は1872年に非競争協定を禁止する法律を制定しており、シリコンバレーのai企業の多くはテクノロジー大手から人材を集めている。

初期の頃、中国のベンチャーキャピタル界では、シリコンバレーのガレージスタートアップ文化について話すのが流行っていました。お金がなかったため、数人の若者が一緒にビジネスを始めました。ガレージのオーナーは家賃を請求せず、わずかな株だけを受け取りました。シリコンバレーにはエンジェル投資家がたくさんいたようです。

その背景にあるのがシリコンバレーの起業家的サービスだ。シリコンバレーでは、テクノロジー企業であると主張するほとんどすべての企業がテクノロジーを追加する必要があり、金融​​会社もテクノロジーを追加する必要があり、コンサルティング会社もテクノロジーを追加する必要があり、さらには人事部門もテクノロジーを追加する必要があります。 。これらの「テクノロジー」は主に、シリコンバレーのテクノロジー企業の成長に伴うものであることを意味しており、テクノロジーの新興企業はこれらの企業サービスのために株式を交換することができます。

さらに、人材はイノベーション エコシステムの中核です。シリコンバレーの初期の人材のほとんどは、google の最初の 100 人の従業員全員が卒業したスタンフォード大学の出身です。シリコンバレーのもう一つの名門校であるスタンフォード大学とカリフォルニア大学バークレー校には、どちらも起業家を育成するために特別に設計されたコースが多数あり、卒業生はテクノロジーと投資のあらゆる分野にいます。

地元の人材育成に加えて、シリコンバレーのスタートアップ企業や巨大テクノロジー企業には世界中から多くの人材が集まっています。今日の大規模モデルの基礎は、2017 年に 8 人の google 科学者が共著した論文「attention is all you need」で提案された transformer アーキテクチャです。 8 人の科学者は 8 つの異なる国から来ています。

2024年9月4日、2024年中国国際機械電子製品博覧会および武漢国際産業博覧会でiflytek ai learning machine人工知能技術体験展示エリアが開催されました。映像・ic

徐晨陽氏が10年以上前に初めてシリコンバレーに来たとき、シリコンバレーのテクノロジー起業家たちは大企業からの投資を受け入れることにあまり積極的ではなかった。その主な理由は、大企業の投資決定が比較的複雑であるためです。早期の連絡から投資が確定するまでには比較的長い期間がかかります。投資担当者はグループに報告し、事業シナジーの有無等を事業部門と協議する必要があります。投資機関では、多くの場合、パートナーの同意があった場合にのみ、資金をすぐに引き出すことができます。

それだけでなく、巨大企業からの投資を受け入れた後は通常、ビジネス協力が行われるが、その協力プロセスは非常に遅いと徐晨陽氏は、当時のシリコンバレーではそのような例が多く、多くのスタートアップが成長できずに消滅したと述べた。これの。巨人は通常、投資収益率をそれほど気にしません。たとえば、1 億米ドルを投資して 10 億米ドルの収益が得られた場合、それは一般の投資機関にとっては非常に成功した投資ですが、10 億米ドルはほんのわずかです。巨人の総収入に占める割合は少ない。

過去10年間、シリコンバレーの大手企業は、投資部門が独立した意思決定を行えるようにしたり、プロセスを最適化したりするなど、海外投資モデルの調整を行ってきた。こうした調整により、一方では潜在的なユニコーン企業を自社に引き入れるメカニズムが合理化され、テクノロジー大手がテクノロジーベンチャーキャピタルへの投資において重要な勢力となった一方で、スタートアップ企業がユニコーンに成長する機会も増えた。

複雑なベンチャーキャピタル関係の影響

ベンチャーキャピタル企業がテクノロジーの巨人になると、両者の関係はより複雑になります。

起業家エコシステムにおける 3 つの最も重要な役割は、起業家、投資家、起業家です。理想的な状態は、これら 3 つのタイプの人々がそれぞれの役割を果たし、革新とルールの破りに責任を負い、起業家がプラットフォームを提供し、オープンな協力を行い、エコシステムを拡大することです。急速な開発期間を経て、報酬を獲得します。優れた起業家エコシステムでは、起業家が主人公です。つまり、主人公になれる起業家だけが真のイノベーションを起こすことができます。

この米国における大規模モデル起業の波において、リーダー間の争いはopenaiの「宮殿の戦い」リンクに凝縮されている。

2022 年 11 月までは、openai 自体を含め、世界のテクノロジー業界に新たな衝撃の波が訪れるとはほとんど誰も予想していませんでした。その年の 11 月中旬、アルトマンは gpt-4 の技術的問題を解決する方法について話し合うために数人の幹部と会議を開き、その会議中に突然、chatgpt の弱いバージョンをリリースすることを決定しました。当時、openai の従業員は、これは誰も注目しないニュースだろうと考えていました。

実際、これに先立つ 2022 年 9 月に、メタはユーザーが記事を書いたり数学の問題を解いたりできる ai チャットボットをリリースしていましたが、メタは製品戦略を調整する必要があると発表してから 3 日後に閉鎖されました。当時、meta はまだ仮想現実に焦点を当てていました。

2022 年 11 月 30 日、chatgpt が開始されました。登録者が多すぎて事前の準備がなかったため、openai の社内サーバーはほぼ瞬時にクラッシュしました。オンラインになってから 5 日後にはユーザー数が 100 万人を超え、数週間後にはユーザー数が 1 億人を超えました。

google、meta、amazon、xai などのシリコンバレーのテクノロジー大手は、microsoft を除き、すべて深刻な影響を感じています。メディアの報道によると、chatgpt が開始される 2 か月前、ナデラ氏は microsoft 幹部に gpt-4 を示し、microsoft 全体にこのテクノロジーを中心とした戦略的転換を求めました。

それ以来、openai とその創設者アルトマンは、技術的な進歩により世界のテクノロジー分野で最も注目されるスターになりましたが、その一方で、同社の一連の劇的なトレンドも同様に注目を集めています。昨年、アルトマン氏は同社の取締役会によって解任され、ナデラ氏は深く関与し、さまざまな問題にできるだけ早く対応し、解決した。

この時点で、ナデラは投資家兼プラットフォーム所有者として、この物語のもう一人の主人公となっています。そして彼の態度も微妙に変化していきます。

2023 年 8 月のメディア報道によると、microsoft は azure プラットフォームでソフトウェアを販売するために databricks との新たな提携を開始する予定であり、このソフトウェアはユーザーが独自の大規模モデルをゼロから開発したり、オープンソースの大規模モデルをより有効に活用したりするのに役立ちます。それだけでなく、microsoft は、特に databricks ソフトウェアの使用にあまり技術的でないユーザーにサービスを提供するために、openai テクノロジーを使用したチャットボットも作成しました。

業界は、microsoft の動きは、ユーザーが openai に過度に依存するのを防ぐためであると考えています。この判断は基本的には問題ありませんが、マイクロソフトは上記の対応だけではありません。

多くの人々がopenaiの「法廷闘争」の詳細に注目している。実際、この事件の動向はテクノロジー大手と起業家の間での優位性をめぐる競争と密接に関わっている。 2023 年 11 月、openai の最大のスポンサーであり受益者である microsoft は、単一のモデルに事前に依存するリスクについて懸念し始めました。

リスクを解決する方法は、実際には非常に従来のもので、卵をさまざまなバスケットに広げるというものです。 microsoft はすぐに新しいチームを編成し、より小型で実行コストが安くなる大規模なモデルを開発しました。さらに、microsoft は、openai の競合他社であるカナダの ai ユニコーン cohere やフランスの ai ユニコーン mistral.ai のモデルを含む、クラウド プラットフォーム azure 上の他の大規模モデル製品により多くのトラフィックを与えています。

2024年1月、ナデラ氏はダボス会議で、小型aiモデルの開発は「自分自身の運命をコントロールする」方法であり、「将来的には複数の機能とモデルが登場するだろう」と述べた。

それ以来、microsoft は inflection の技術ライセンスを取得し、同社の従業員のほとんどを microsoft に採用し、microsoft が自社モデルの研究開発に新たな比重を加えることに貢献しました。

巨大企業とスタートアップの関係は常に複雑です。その強力な強みにより、大手テクノロジー企業は通常、投資家、プラットフォーム関係者、競合他社としての複数のアイデンティティを持っており、多くの場合、「審判員」であると同時に「アスリート」でもあります。

中国では、新興企業が巨大企業からの投資を受け入れるべきかどうかは、答えるのが難しい質問であることが多い。 10年前、ほとんどの中国の起業家はそれを喜んで受け入れたが、大手企業は評価の面で寛大なだけでなく、資源と顧客をもたらしてくれる一石二鳥だと信じていた。しかしすぐに、起業家たちはその矛盾に気づきました。彼らにとって、新興企業への投資は、自らの事業発展のための新たな「燃料」であり、将来の競争を事前に防ぐ手段でもありません。

中国でも米国でも、巨大企業が数十人しかいないスタートアップを高値で買収するのは費用対効果の高いビジネスではない。中国の大手テクノロジー企業の投資家は財経に対し、大規模なモデル企業に投資する際には業界のレイアウトに加えて、これらの新興企業の進歩を注意深く観察できることも考慮すべきだと語った。できるだけ早く。」

厳格な独占禁止法と技術保護の対象となるため、米国のテクノロジー大手は通常、新興企業を買収するために高額の対価を支払う。徐晨陽氏が投資した新興企業は開発不振で倒産の危機に瀕したが、メタ社が将来利用できると考えた核心技術を持っていたため、それでも高値でメタ社に売却された。

大型モデルの新興企業の評価額​​は急速に上昇しており、新しい買収モデルを研究して導入し、評価額 40 億ドルの inflection のチームを買収し、google と amazon が他の 2 つの大手モデルのユニコーン企業を買収しました。買収も同じ道をたどります。

中国でも米国でも、新興企業と巨大企業との協力は重要であると同時に危険でもある。起業家にとって、コラボレーションの利点だけでなくマイナス面も理解することが重要です。中国と米国の起業家も同様の経験をまとめており、複数の巨大企業と協力することで効果的にリスクを軽減できるという。

メディア報道によると、microsoftに加えて、nvidiaとappleもopenaiの最近の新たな資金調達ラウンドに関する議論に参加したという。

瞬間の焦点

「シリコンバレーと中国のイノベーションエコシステムの最大の違いは、経験したサイクルの数です。」

技術革新の分野におけるシリコンバレーの起業家エコシステムは中国より優れているが、それはシリコンバレーが常にリードしてきたという意味ではない。

シリコンバレーも起業資金調達の「暗黒時代」を経験した。 2000年頃、シリコンバレーは「インターネットバブル」危機に陥った。ベンチャー キャピタルへの投資額は、1990 年の 80 億米ドルから 2000 年には 1,000 億米ドルに増加しました。1999 年には、ベンチャー キャピタル プロジェクトの 55% がインターネット プロジェクトであり、150 以上のインターネット プロジェクトがリストされました。 2000 年から 2002 年にかけて、約 1,000 社のインターネット企業が閉鎖され、3,800 社以上が合併されました。その間、新規投資はほぼすべて消滅した。

中国のベンチャーキャピタル市場は2019年に冷え込み始め、その後疫病の流行期と海外投資の撤退を経験し、第三者データ機関ビジネスカードのデータによると、中国の主要市場は総額8,617億元の資金調達を完了した。 2022年は前年比38％減、引き続き前年比13％減​​となった。ある投資家は財経に対し、「シリコンバレーの暗黒時代と比べれば、中国市場はそれほど悪くない」と述べ、「最大の違いは、これまでに経験したサイクルの数だ」と語った。

1891 年のスタンフォード大学の創立以来、シリコンバレーは 100 年以上にわたって世界的な技術革新の中心地となり、半導体を中心とした多くのテクノロジー企業がここで誕生しました。 intel、amd、apple、oracle、cisco、google、tesla などの多くの技術革新企業がここで発展、拡大しています。これらの巨大企業は上場後、投資家に高い利益をもたらしており、市場には新しい技術プロジェクトを探索するための大量の資本が存在します。

中国に最初に参入した市場志向のベンチャーキャピタル機関は、1989 年に米国の idg キャピタルであり、中国での最初のプロジェクトに投資しました。それ以来、多数の米ドル資金が中国市場に流入し、中国のインターネット産業の急速な発展をある程度刺激しました。 2000 年以降、中国のベンチャー キャピタル分野は、インターネットからモバイル インターネット、「インターネット +」、「大衆起業家精神とイノベーション」、「ハード テクノロジー」に至るまで、ほぼ次から次へとホット スポットとなっています。 2019年まで、多くの投資機関が資金調達の困難に直面し、短期の谷に入った。

今日、ai の分野を除けば、中国と米国は依然として世界的な技術革新と起業家精神の 2 つの高地であり、他国と比較して大きな優位性を持っています。現在、世界には約2,000社のユニコーン企業があり、その内訳は米国に714社、中国に675社である。 3位のインドには86社のユニコーン企業があり、4位の英国には64社がある。

より多くのユニコーン企業があるということは、その地域がより強力なイノベーション能力とより良い発展の見通しを持っていることを意味しますが、そのような企業を育成し、育成することは簡単ではなく、より良い生態環境が必要です。特に投融資環境。

2022年以降、中国の主要市場は構造変化を経験しており、政策や地政学の影響を受けて、投資テーマは規模、収入、利益から「専門化、専門化、イノベーション」と「供給」へと変化した。 「新たな品質の生産性」や「「スタックネック」問題の解決」など、投資の方向性は半導体、新素材、インテリジェント製造、新エネルギー、航空宇宙などの分野に集中している。中国では市場志向と政策志向がほぼ重なっており、政策立案者も市場参加者となっている。

米国では、microsoft、google、amazonなどの巨大企業がaiエコシステムの主な責任を担っており、資金、プラットフォーム、アプリケーションシナリオ、顧客を提供しています。レジェンドキャピタルの李嘉清社長は蔡京に対し、中国では同様の責任を負っているのは政府、特に北京政府と上海政府だと語った。これらは 2 つの異なるモデルであり、異なる経済システムと開発モデルによって決まります。「しかし、段階的な観点から見ると、米国が進んでいることを認めなければなりません。」

xu chenyang氏は、中国のベンチャーキャピタルが急速に発展していた2022年以前は、中国と米国の投資家がテクノロジー企業に対して大きく異なる投資スタイルを持っていたことを発見した。アメリカの投資家はスタートアップの技術力だけでなく、ビジネスモデルや具体的な実行チームにも注目し、企業のあらゆる側面を注意深く研究するために多くのエネルギーを費やします。

中国の投資家の多くは、インターネット産業への投資からテクノロジーへの投資に切り替えています。たとえば、創業者が学者であるか、海外の名門学校を卒業して中国に帰国した人であるかなど、その経歴に特に注意を払っています。 「学者を採用してくれるなら投資します」と直接言う投資家もいる。

しかしシリコンバレーでは、たとえ同社の創業者3人がノーベル賞受賞者であっても、投資家は投資するかどうか、またその企業をどのように評価するかを決定する前に、その企業を徹底的に吟味するだろう。

過去2年間、中国の主要市場における資金調達の人気は低下し、投資全体の規模は減少した。代わりに、投資家はテクノロジー系新興企業をより詳細に観察するようになるだろう。

投資家は周期的に新しいモデルを学び、適応していきますが、起業家も同様です。シリコンバレーの投資家は、ほとんどの優れた起業家は0から1へ成長する能力を備えており、企業には1から10、10から100までのさまざまな段階で異なる能力を備えたマネージャーが必要であると信じています。教師が小学校、中学校、高校、大学の教師に分かれているのと同じように、小学校から大学卒業まで一貫して指導できる教師を見つけることはほとんど不可能です。

そのため、シリコンバレーではスタートアップが一定の段階まで成長すると、大企業に買収されたり、経営陣が大幅に交代したりする。時間が経つにつれて、総合的な能力を備えた多くの起業家としての才能がシリコンバレーに現れました。彼らは多くの起業家としての経験を持ち、起業家精神の初期段階で遭遇する可能性のある問題に備えることができます。スタートアップ企業を売却した人の中には、投資や投資に切り替える人もいます。買収会社に加わると、その過程で徐々に投資の視点や大企業の視点を獲得していきます。

起業家エコシステムにおけるもう 1 つの重要なプレーヤーである大企業も、成長するにはより長い期間を必要とします。すべての大企業は、1 つの企業がすべてを行うことはできず、プラットフォームを動的にするには、より多くの参加者が協力してエコシステムを構築する必要があることに同意しています。ある大企業の関係者は財経に対し、中国の大手製造業は概して不安を抱えていて「転がらずにはいられない」し、自分たちで何とかしたいという衝動にかられることが多いと語った。これは市場の現実によって決まる一方で、中国のソフトウェア生態系は十分に豊かではなく、大企業が主導的な役割を果たす必要がある一方で、世界市場で見ると自社のプラットフォームの規模は十分に大きくありません。そして彼らにはそうする自信がありません。

人は幼いうちに「忍耐力」を持つことが難しく、常に即時のフィードバックを必要とします。創業10年の企業が真の長期計画を立てるのは難しい。現状を踏まえると、より多くのユニコーン企業を育成するには、政府の指導、分散投資、市場運営、そして長期資本と忍耐強い資本をどんどん注入するしかない。

そして、より多くの長期資本と忍耐強い資本はどこから来るのでしょうか?革新産業の発展と親和性の高い科学技術金融サービスシステムの構築を加速し、社会資金を患者資本に転換し、科学技術イノベーション企業に効果的に流すルートを開拓することが急務である。