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Na inteligência artificial, o boom do investimento parece estar a atravessar um período de reflexão.

Embora a tecnologia de IA seja amplamente considerada um motor-chave do futuro, a realidade é que muitos projetos de startups de IA não resolvem os verdadeiros problemas do mercado, resultando num descompasso entre a oferta de financiamento e a procura do projeto. Os investidores estão começando a avaliar o potencial de mercado e o valor da aplicação prática dos projetos de IA de forma mais racional. Ao mesmo tempo, os projectos-modelo de grande escala têm maior probabilidade de atrair capital devido às suas barreiras técnicas e às amplas perspectivas de aplicação.

No entanto, mesmo estes projetos enfrentam desafios como a incerteza no desenvolvimento tecnológico, os elevados custos de I&D e a dificuldade de comercialização.

Qual é o futuro do investimento em IA?

“Agora, no campo do empreendedorismo em IA, a oferta de projetos parece exceder a demanda.”, disse um investidor na ALL-in AI.

O processo ideal de inicialização da IA ​​deveria ser desenvolver uma solução baseada em uma necessidade específica do mercado e, em seguida, demonstrar aos investidores a amplitude e a urgência dessa necessidade. No entanto, na realidade, muitos projectos vão na direcção oposta. Primeiro constroem uma plataforma multidimensional de inteligência artificial enquanto procuram financiamento e determinam direcções específicas. Esta abordagem torna difícil para os investidores avaliarem o modelo de lucro específico e o potencial de mercado do projeto.

Do ponto de vista da oferta de capital, embora os fundos em dólares americanos estejam muito interessados ​​em projectos empresariais de IA, eles próprios encontraram dificuldades na angariação de fundos este ano, o que limita o seu investimento no campo da IA ​​de alto risco e ciclo longo. Ao mesmo tempo, alguns fundos RMB maduros também se concentram no domínio da IA, mas preferem investir em projectos que tenham passado na verificação do mercado e alcançado determinados resultados.

Tomemos como exemplo a condução autônoma. Este campo já foi considerado uma das aplicações mais potenciais da inteligência artificial. No entanto, existe uma lacuna entre a realidade e os ideais. A condução autônoma não requer apenas tecnologia forte, mas também o apoio de políticas, regulamentações e promoção de mercado. Por exemplo, as regras rodoviárias para veículos autónomos e a definição de responsabilidade por acidentes necessitam de ser gradualmente melhoradas. Além disso, a promoção dos fabricantes de automóveis junto dos consumidores também é fundamental para aumentar a aceitação da condução autónoma. Estes factores prolongaram o processo de comercialização da condução autónoma e afectaram o entusiasmo dos investidores. Desde o início da mania da condução autónoma em 2016, os eventos de investimento e financiamento e a escala na indústria nacional de condução autónoma diminuíram até 2021 e diminuirão significativamente em 2022 e 2023.

Embora a IA tenha projetos inovadores em muitas áreas, como escritório, criação e educação, muitos investidores que estiveram envolvidos em áreas de tecnologia dura durante muitos anos acreditam que não houve um cenário de inovação suficientemente atraente este ano. Eles acreditam que o modelo AI+ requer inovação disruptiva que possa realmente melhorar a eficiência da produção, e não apenas a decoração superficial.

A situação do investimento no domínio da IA ​​mostra uma certa diferenciação. É relativamente fácil obter fundos para projetos modelo de grande escala, enquanto é mais difícil obter financiamento para projetos de IA direcionados a cenários de aplicação específicos. Um investidor em IA destacou que a principal razão é que esses projetos de aplicação não conseguem resolver problemas práticos de forma eficaz. Por exemplo, um projeto de correção de redação desenvolvido por um empresário em Chongqing foi favorecido pelos investidores porque resolveu necessidades práticas. Algumas pessoas até o seguiram até o aeroporto para interceptá-lo para investimento. Da mesma forma, o serviço de acompanhamento de IA fornece aos pais diagnóstico rápido e apoio à tomada de decisões médicas quando seus filhos ficam doentes à noite, o que também é visto como uma solução para problemas práticos.

Em contrapartida, os projetos que dependem apenas de lacunas de informação, ensino ou formação em empreendedorismo em IA, ou projetos que apenas acrescentam tecnologias como a mudança de rosto e conteúdo generativo da IA ​​a projetos originais, têm menos probabilidades de obter financiamento.

Em junho do ano passado, um projeto de escritório colaborativo de IA desenvolvido por uma equipa de doutoramento em Singapura recebeu apoio financeiro de investidores individuais. Xiaoyang (pseudônimo), um dos membros da equipe, disse que os investidores em IA estão cautelosos com a mania atual. Se não houver barreiras técnicas, apenas um plano de negócios conceitual, nenhum produto testado ou se o produto for fácil de ser copiado, então O. a probabilidade de obter financiamento é próxima de zero.

Xiaoyang também apresentou que os membros principais de sua equipe são todos da equipe de doutorado da Universidade de Cingapura e que ele está envolvido em projetos de modelos de linguagem há três anos. No primeiro semestre deste ano, os projetos desenvolvidos pela equipe passaram nos testes e os profissionais de marketing estão estabelecendo canais comerciais com empresas do lado B. Como todos os membros da equipe são estudantes de doutorado, eles frequentemente participam de competições de inovação da escola e conhecem alguns recursos de investidores por meio de seus mentores. Um dos investidores individuais demonstrou grande interesse no seu projecto e investiu dois terços do projecto, principalmente para cobrir despesas de I&D.

Xiaoyang destacou que a razão pela qual a IA atraiu a atenção é porque os consumidores veem o potencial da IA ​​em mais cenários de aplicação. Mas para os empresários e investidores que estão nesta área há muito tempo, este não é um ponto de crescimento novo ou sustentável. Portanto, quando a maioria dos investidores recebe planos de negócios em meio a essa onda de entusiasmo, eles examinarão racionalmente o histórico da equipe e o tempo gasto na indústria e serão relativamente conservadores em termos do valor do investimento, que geralmente cobre apenas a próxima etapa de despesas de pesquisa e desenvolvimento. . Investimento adicional será feito após o progresso.

Nos últimos anos, surgiram várias empresas unicórnios de IA, incluindo Zhipu AI, Baichuan Intelligence, Zero One Wish, etc. Em áreas subdivididas, visão computacional e imagem em nível técnico, projetos de robôs inteligentes em nível de aplicação e direção inteligente / Projetos de direção autônoma são áreas que recebem mais capital de risco.

Quando se trata das empresas de IA que têm sido muito procuradas pelo capital nos últimos dois anos, também existem algumas semelhanças. Os grandes modelos são naturalmente uma das áreas de investimento em IA favoritas do capital. Muitas empresas unicórnios de IA concentram-se no desenvolvimento e utilização de tecnologias de grandes modelos, como Zhipu AI, Zero-One Everything, etc. mas não limitado ao processamento de linguagem natural, geração de imagens e vídeos, etc.

Além disso, algumas empresas também desenvolveram modelos intermodais de texto para visual (texto para visual), texto para fala (texto para áudio) e texto para texto (texto para texto), demonstrando a capacidade da IA ​​em processar diferentes tipos De dados. .

Entre as empresas unicórnios de IA, a colaboração de código aberto costuma ser o método que elas costumam escolher. Por exemplo, a Zhipu AI abriu o modelo de conversação bilíngue chinês-inglês ChatGLM-6B, que promove o compartilhamento e a colaboração de tecnologia e acelera o desenvolvimento da tecnologia de IA; independente Corner Beast se concentra na aplicação da tecnologia de IA em indústrias específicas ou cenários verticais, como a pesquisa e desenvolvimento da Zhiyuan Robot na área de robôs humanóides e a inovação da Mejia Technology na área de componentes automotivos inteligentes e em rede.

Além disso, muitas empresas unicórnios de IA têm equipes fundadoras de empresas de tecnologia de ponta ou universidades conhecidas. Esses membros da equipe geralmente possuem pesquisas ricas e experiência prática, fornecendo uma base sólida para a inovação tecnológica da empresa.

Embora sejam muito procurados, os maiores desafios enfrentados pelas empresas unicórnios de IA no processo de inovação tecnológica decorrem principalmente da incerteza do desenvolvimento tecnológico, dos elevados custos de investigação e desenvolvimento e da dificuldade de comercialização da tecnologia.

A tecnologia está a desenvolver-se a um ritmo rápido e as empresas de IA precisam de seguir constantemente as últimas tendências tecnológicas. Isto não só exige que a empresa tenha um investimento contínuo em I&D, mas também exige que a equipa de I&D se adapte rapidamente às mudanças tecnológicas e mantenha a vitalidade da. inovação.

Os altos custos de P&D são outro desafio importante enfrentado pelas empresas unicórnios de IA. Especialmente no campo de grandes modelos e aprendizagem profunda, o treinamento e a implantação desses modelos exigem enormes recursos de computação e suporte de dados, e esses recursos geralmente exigem investimentos caros em hardware e custos de operação e manutenção. Além disso, a comercialização da tecnologia de IA também está cheia de desafios. Como transformar a tecnologia em produtos aceitos pelo mercado e como encontrar modelos de negócios e canais de lucro adequados são problemas que as empresas unicórnios de IA precisam resolver.

Os riscos de privacidade e conformidade de dados também são desafios que as empresas unicórnios de IA não podem ignorar no processo de inovação tecnológica. À medida que os regulamentos de protecção de dados se tornam cada vez mais rigorosos, as empresas devem garantir que o seu processamento e aplicações de dados cumprem os requisitos legais e regulamentares. Isto não só aumenta os custos de conformidade, mas também impõe requisitos mais elevados à concepção e aplicação da tecnologia.

Os rigorosos requisitos de investimento também fizeram com que os investidores se acalmassem gradualmente no campo da IA.

A situação financeira da indústria de inteligência artificial da China no mercado primário em 2023 mostra algumas mudanças. Embora a indústria global de investimento e financiamento esteja a passar por uma recessão, a situação financeira no domínio da inteligência artificial ainda é relativamente quente. De acordo com dados da IT Orange, em 20 de novembro de 2023, o número total de eventos de financiamento na faixa de inteligência artificial no mercado primário foi de 530, uma diminuição de 26% em comparação com o mesmo período do ano passado; estimado em 63,1 bilhões de yuans O yuan caiu 38% em comparação com o mesmo período do ano passado.

O campo do investimento em IA enfrenta muitos desafios e dilemas.

À medida que a tecnologia continua a avançar, os investidores prestam cada vez mais atenção ao retorno real do investimento (ROI) dos projetos de IA. Embora o retorno do investimento em projetos de IA tenha aumentado nos últimos anos, as expectativas do mercado quanto aos benefícios do investimento em IA passaram de capacidades puramente técnicas para retornos reais. Além disso, a rápida iteração da tecnologia de IA exige que as empresas continuem a acompanhar as tecnologias mais recentes, o que significa que os investidores precisam de ter uma compreensão profunda e um julgamento preciso das tendências tecnológicas.

Os projetos de IA, especialmente o treinamento de grandes modelos, exigem investimentos enormes e contínuos em P&D, o que representa um enorme desafio para startups com recursos limitados. Ao mesmo tempo, as empresas de IA precisam de encontrar cenários de implementação escaláveis ​​no processo de comercialização para transformar a tecnologia em valor comercial real. Os riscos de privacidade e conformidade de dados aumentaram com a implementação de leis de segurança de dados e leis de proteção de informações pessoais, trazendo custos e riscos de conformidade mais elevados para as empresas de IA.

O entusiasmo do mercado pelo investimento em IA também levantou preocupações sobre bolhas financeiras. Alguns analistas acreditam que o actual enorme investimento em IA pode conduzir a uma bolha financeira, porque o fosso entre as receitas e as despesas da IA ​​está a aumentar, e são necessários enormes rendimentos para garantir que o investimento produza o retorno esperado. Além disso, embora a tecnologia de IA esteja em desenvolvimento, há uma falta de produtos de IA no mercado que tragam benefícios substanciais, e poucos produtos de IA são realmente utilizados pelos consumidores.

No domínio do investimento, a avaliação de algumas empresas de IA pode ser demasiado elevada, dificultando a assunção do mercado primário e, no caso de perdas contínuas, o mercado secundário pode não estar disposto a pagar. À medida que as principais empresas de IA aumentam a sua capacidade de atrair dinheiro, ocorrem frequentemente grandes eventos de financiamento únicos, o que não só aumenta o montante médio global de financiamento na indústria, mas também aumenta o limiar de investimento. A incerteza no ambiente político e regulamentar é também um factor que os investidores devem considerar. As alterações políticas podem afectar as operações e os retornos dos investimentos das empresas de IA, especialmente em termos de utilização de dados e protecção da privacidade.

Os investidores precisam de considerar estes factores de forma abrangente para tomarem decisões informadas ao considerarem investimentos em IA. A complexidade e a incerteza do investimento em IA exigem que os investidores tenham conhecimentos técnicos aprofundados, capacidades de análise de mercado e capacidades de avaliação de risco.

No domínio do investimento em IA, os investidores enfrentam muitos desafios, os maiores dos quais incluem incerteza no desenvolvimento tecnológico, dificuldade de comercialização, elevados custos de I&D, privacidade de dados e riscos de conformidade, preocupações com bolhas de mercado e questões de avaliação como valor excessivo. Confrontados com estes desafios, os investidores precisam de adotar uma série de estratégias para avaliar e gerir o risco.

Em primeiro lugar, os investidores devem ter uma compreensão profunda dos mais recentes desenvolvimentos e tendências futuras na tecnologia de IA, o que inclui a avaliação da maturidade da tecnologia e do seu potencial de aplicação no mercado. Compreender as tendências tecnológicas é fundamental para prever o rumo que a indústria está tomando. Em segundo lugar, é fundamental avaliar o modelo de negócio da empresa de IA, especialmente a procura do mercado pelos seus produtos ou serviços, base de clientes, fontes de receitas e rentabilidade.

Considerando que os projetos de IA normalmente exigem grandes investimentos em P&D, os investidores precisam avaliar cuidadosamente a situação financeira e as capacidades de financiamento da empresa, bem como o retorno esperado do investimento. Ao mesmo tempo, as revisões de conformidade de dados também são essenciais para garantir que os métodos de coleta, processamento e armazenamento de dados da empresa de IA cumpram os regulamentos de proteção de dados e as políticas de privacidade.

A identificação dos riscos de bolha de mercado é fundamental para evitar investir nas máximas do mercado. Os investidores devem realizar uma análise racional da avaliação das empresas de IA e evitar investir em projetos com avaliações sobrevalorizadas. Além disso, diversificar as carteiras de investimento para diversificar os riscos, incluindo o investimento em empresas de IA em diferentes domínios tecnológicos e em diferentes fases de desenvolvimento, pode reduzir o risco de um único investimento.

A monitorização contínua após o investimento e o ajuste atempado das estratégias de investimento são cruciais para responder às mudanças do mercado. O estabelecimento de um mecanismo de gestão de riscos, incluindo identificação, avaliação, monitorização e medidas de mitigação de riscos, pode ajudar os investidores a controlar melhor as perdas potenciais. Quando necessário, especialistas do setor ou consultores de investimentos profissionais podem fornecer insights de mercado e conselhos de investimento mais profundos.

Em suma, o investimento em IA exige que os investidores adotem uma abordagem abrangente e prudente para avaliar os riscos e garantir que as decisões de investimento se baseiam em informações suficientes e em análises profissionais. Através destas estratégias, os investidores podem enfrentar melhor os desafios no domínio do investimento em IA e obter retornos de investimento robustos.