Новости

Инвестиционный бум в области искусственного интеллекта, похоже, переживает период охлаждения.

Хотя технология искусственного интеллекта широко рассматривается как ключевой фактор будущего, реальность такова, что многие стартап-проекты искусственного интеллекта не решают реальные болевые точки рынка, что приводит к несоответствию между предложением финансирования и спросом на проекты. Инвесторы начинают более рационально оценивать рыночный потенциал и ценность практического применения проектов ИИ. В то же время масштабные модельные проекты имеют больше шансов привлечь капитал из-за их технических барьеров и широких перспектив применения.

Однако даже эти проекты сталкиваются с такими проблемами, как неопределенность в технологическом развитии, высокие затраты на НИОКР и трудности с коммерциализацией.

Каково будущее инвестиций в ИИ?

«Сейчас в сфере ИИ-предпринимательства предложение проектов, похоже, превышает спрос».

Идеальный процесс запуска ИИ должен заключаться в разработке решения, основанного на конкретной потребности рынка, а затем демонстрации инвесторам широты и срочности этой потребности. Однако на самом деле многие проекты идут в противоположном направлении: сначала строят многомерную платформу искусственного интеллекта, одновременно ищут финансирование и определяют конкретные направления. Такой подход затрудняет инвесторам оценку конкретной модели получения прибыли и рыночного потенциала проекта.

С точки зрения предложения капитала, хотя фонды в долларах США очень заинтересованы в предпринимательских проектах в области ИИ, они сами столкнулись с трудностями в привлечении средств в этом году, что ограничивает их инвестиции в высокорискованную область ИИ с длительным циклом. В то же время некоторые зрелые фонды в юанях также фокусируются на сфере ИИ, но предпочитают инвестировать в проекты, прошедшие проверку рынком и достигшие определенных результатов.

Возьмем, к примеру, автономное вождение. Эта область когда-то считалась одним из наиболее потенциальных применений искусственного интеллекта. Однако существует разрыв между реальностью и идеалами. Автономное вождение требует не только мощных технологий, но также поддержки политики, правил и продвижения на рынке. Например, необходимо постепенно совершенствовать правила дорожного движения для беспилотных транспортных средств и определение ответственности за несчастные случаи. Кроме того, продвижение автопроизводителей среди потребителей также является ключом к повышению признания автономного вождения. Эти факторы затянули процесс коммерциализации автономного вождения и повлияли на энтузиазм инвесторов. С момента начала повального увлечения беспилотным вождением в 2016 году инвестиционные и финансовые события, а также масштабы отечественной индустрии беспилотного вождения снизились к 2021 году и значительно снизятся в 2022 и 2023 годах.

Хотя искусственный интеллект имеет инновационные проекты во многих областях, таких как офис, творчество и образование, многие инвесторы, которые уже много лет работают в сфере высоких технологий, считают, что в этом году не было достаточно привлекательной инновационной среды. Они считают, что модель AI+ требует прорывных инноваций, которые действительно могут повысить эффективность производства, а не просто поверхностное украшение.

Инвестиционная ситуация в сфере ИИ демонстрирует определенную дифференциацию. Получить средства для крупномасштабных модельных проектов относительно легко, тогда как получить финансирование для проектов ИИ, ориентированных на конкретные сценарии применения, сложнее. Инвестор в области искусственного интеллекта отметил, что основная причина заключается в том, что эти прикладные проекты не могут эффективно решать практические проблемы. Например, проект по исправлению эссе, разработанный предпринимателем из Чунцина, получил одобрение инвесторов, поскольку он решал практические задачи. Некоторые люди даже следовали за ним в аэропорт, чтобы перехватить его для инвестиций. Аналогично, служба сопровождения искусственного интеллекта предоставляет родителям быструю диагностику и поддержку в принятии медицинских решений, когда их дети болеют ночью, что также рассматривается как решение практических проблем.

Напротив, проекты, которые полагаются только на информационные пробелы, обучение или обучение предпринимательству с использованием ИИ, или проекты, которые только добавляют такие технологии, как изменение лица ИИ и генеративный контент, к оригинальным проектам, с меньшей вероятностью получат финансирование.

В июне прошлого года проект совместного офиса по искусственному интеллекту, разработанный командой докторов наук в Сингапуре, получил финансовую поддержку от индивидуальных инвесторов. Сяоян (псевдоним), один из членов команды, сказал, что инвесторы в области искусственного интеллекта с осторожностью относятся к нынешнему увлечению. Если нет технических барьеров, есть только концептуальный бизнес-план, нет протестированных продуктов или продукт легко скопировать, то Вероятность получения финансирования близка к нулю.

Сяоян также сообщил, что все основные члены их команды — это докторанты Сингапурского университета, и он уже три года участвует в проектах языковых моделей. В первой половине этого года разработанные командой проекты прошли тестирование, а маркетологи налаживают коммерческие каналы с компаниями B-side. Поскольку все члены команды являются аспирантами, они часто участвуют в инновационных конкурсах школы и знакомятся с некоторыми инвесторскими ресурсами через своих наставников. Один из индивидуальных инвесторов проявил большой интерес к их проекту и вложил две трети средств в проект, в основном для покрытия расходов на НИОКР.

Сяоян отметил, что причина, по которой ИИ привлек внимание, заключается в том, что потребители видят потенциал ИИ в большем количестве сценариев применения. Но для предпринимателей и инвесторов, которые давно работают в этой сфере, это не новая или устойчивая точка роста. Поэтому, когда большинство инвесторов получают бизнес-планы на этой волне энтузиазма, они будут рационально изучать опыт команды и время, затраченное в отрасли, и будут относительно консервативны с точки зрения суммы инвестиций, которая обычно покрывает только следующий этап расходов на исследования и разработки. Дополнительные инвестиции будут осуществлены после достижения прогресса.

В последние годы появился ряд компаний-единорогов в области искусственного интеллекта, в том числе Zhipu AI, Baichuan Intelligence, Zero One Wish и т. д. В подразделенных областях компьютерное зрение и визуализация на техническом уровне, проекты интеллектуальных роботов на уровне приложений и интеллектуальное вождение. / Проекты автономного вождения — это области, которые получают больше венчурного капитала.

Что касается компаний, занимающихся искусственным интеллектом, которые в последние два года пользовались большим спросом у капитала, то здесь тоже есть некоторые сходства. Большие модели, естественно, являются одним из любимых направлений капиталовложений в искусственный интеллект. Многие компании-единороги в области искусственного интеллекта сосредоточены на разработке и использовании технологий больших моделей, таких как Zhipu AI, Zero-One Everything и т. д. Они выпустили различные продукты на основе больших моделей. но не ограничиваясь обработкой естественного языка, генерацией изображений и видео и т. д.

Кроме того, некоторые компании также разработали кросс-модальные модели преобразования текста в визуальный (текст в визуальный), текст в речь (текст в аудио) и текст в текст (текст в текст), демонстрируя возможности ИИ в обработке различных типов. данных.

Среди компаний-единорогов в области ИИ часто выбирают метод сотрудничества с открытым исходным кодом. Например, компания Zhipu AI открыла исходный код китайско-английской модели двуязычного общения ChatGLM-6B, которая способствует обмену технологиями и сотрудничеству, а также ускоряет развитие технологий ИИ; Независимая компания Corner Beast специализируется на применении технологий искусственного интеллекта в конкретных отраслях или вертикальных сценариях, таких как исследования и разработки Zhiyuan Robot в области человекоподобных роботов и инновации Mejia Technology в области автомобильных интеллектуальных и сетевых компонентов.

Кроме того, многие компании-единороги в области искусственного интеллекта имеют команды основателей из ведущих технологических компаний или известных университетов. Эти члены команд часто имеют богатый исследовательский и практический опыт, обеспечивающий прочную основу для технологических инноваций компании.

Несмотря на то, что они пользуются большим спросом, самые большие проблемы, с которыми сталкиваются компании-единороги ИИ в процессе технологических инноваций, главным образом связаны с неопределенностью технологического развития, высокими затратами на исследования и разработки, а также сложностью коммерциализации технологии.

Технологии развиваются быстрыми темпами, и компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, необходимо постоянно следить за новейшими технологическими тенденциями. Это не только требует от компании постоянных инвестиций в исследования и разработки, но также требует от команды исследований и разработок быстрой адаптации к технологическим изменениям и поддержания жизнеспособности. инновации.

Высокие затраты на исследования и разработки — еще одна важная проблема, с которой сталкиваются компании-единороги в области искусственного интеллекта. Обучение и развертывание этих моделей, особенно в области больших моделей и глубокого обучения, требуют огромных вычислительных ресурсов и поддержки данных, а эти ресурсы часто требуют дорогостоящих инвестиций в оборудование, а также затрат на эксплуатацию и обслуживание. Кроме того, коммерциализация технологии искусственного интеллекта также полна проблем. Как превратить эту технологию в продукты, принятые рынком, и как найти подходящие бизнес-модели и каналы получения прибыли — все это проблемы, которые должны решить компании-единороги искусственного интеллекта.

Риски, связанные с конфиденциальностью данных и соблюдением требований, также являются проблемами, которые компании-единороги ИИ не могут игнорировать в процессе технологических инноваций. Поскольку правила защиты данных становятся все более строгими, компании должны гарантировать, что их обработка данных и приложения соответствуют законодательным и нормативным требованиям. Это не только увеличивает затраты на соблюдение требований, но и предъявляет более высокие требования к разработке и применению технологий.

Строгие инвестиционные требования также заставили инвесторов постепенно успокоиться в сфере ИИ.

Ситуация с финансированием китайской индустрии искусственного интеллекта на первичном рынке в 2023 году претерпит некоторые изменения. Хотя в целом инвестиционная и финансовая отрасль переживает спад, ситуация с финансированием в области искусственного интеллекта по-прежнему остается относительно горячей. По данным IT Orange, по состоянию на 20 ноября 2023 года общее количество мероприятий по финансированию в сфере искусственного интеллекта на первичном рынке составило 530, что на 26% меньше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года; оценивается в 63,1 млрд юаней. Юань упал на 38% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Область инвестиций в ИИ сталкивается со многими проблемами и дилеммами.

Поскольку технологии продолжают развиваться, инвесторы все чаще обращают внимание на фактическую окупаемость инвестиций (ROI) проектов ИИ. Хотя отдача от инвестиций в проекты ИИ в последние годы выросла, ожидания рынка в отношении выгод от инвестиций в ИИ сместились от чисто технических возможностей к реальной прибыли. Кроме того, быстрое развитие технологий искусственного интеллекта требует от компаний продолжать идти в ногу с новейшими технологиями, а это означает, что инвесторам необходимо глубоко понимать и точно оценивать технологические тенденции.

Проекты искусственного интеллекта, особенно обучение крупных моделей, требуют огромных и постоянных инвестиций в исследования и разработки, что является огромной проблемой для стартапов с ограниченными средствами. В то же время компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, необходимо найти масштабируемые сценарии внедрения в процессе коммерциализации, чтобы превратить технологию в реальную ценность для бизнеса. Этот процесс полон неопределенностей. Риски конфиденциальности данных и соблюдения требований возросли с введением законов о безопасности данных и законов о защите личной информации, что привело к увеличению затрат на соблюдение требований и рисков для компаний, занимающихся искусственным интеллектом.

Энтузиазм рынка по поводу инвестиций в ИИ также вызвал обеспокоенность по поводу финансовых пузырей. Некоторые аналитики полагают, что нынешние огромные инвестиции в ИИ могут привести к финансовому пузырю, поскольку разрыв между доходами и расходами в области ИИ увеличивается, и необходимы огромные доходы, чтобы гарантировать, что инвестиции принесут ожидаемую прибыль. Кроме того, хотя технология искусственного интеллекта развивается, на рынке наблюдается недостаток продуктов искусственного интеллекта, которые приносят существенную пользу, и не многие продукты искусственного интеллекта фактически используются потребителями.

В инвестиционной сфере оценка некоторых компаний, занимающихся искусственным интеллектом, может быть слишком высокой, что затрудняет захват власти на первичном рынке, а в случае продолжающихся потерь вторичный рынок может не захотеть платить. По мере того, как ведущие компании, занимающиеся искусственным интеллектом, увеличивают свои возможности по привлечению денег, часто происходят крупные разовые финансовые мероприятия, которые не только увеличивают общую среднюю сумму финансирования в отрасли, но и повышают инвестиционный порог. Неопределенность в политике и нормативной среде также является фактором, который инвесторы должны учитывать. Изменения в политике могут повлиять на операции и доходы от инвестиций компаний, занимающихся искусственным интеллектом, особенно с точки зрения использования данных и защиты конфиденциальности.

Инвесторам необходимо всесторонне учитывать эти факторы, чтобы принимать обоснованные решения при рассмотрении инвестиций в ИИ. Сложность и неопределенность инвестиций в ИИ требуют от инвесторов глубоких технических знаний, возможностей анализа рынка и оценки рисков.

В области инвестиций в ИИ инвесторы сталкиваются со многими проблемами, самые большие из которых включают неопределенность в развитии технологий, трудности с коммерциализацией, высокие затраты на НИОКР, риски конфиденциальности данных и соблюдения требований, опасения по поводу рыночных пузырей и проблемы оценки, такие как чрезмерная стоимость. Столкнувшись с этими проблемами, инвесторам необходимо принять ряд стратегий для оценки и управления рисками.

Во-первых, инвесторы должны иметь глубокое понимание последних событий и будущих тенденций в области технологий искусственного интеллекта, что включает в себя оценку зрелости технологии и потенциала ее рыночного применения. Понимание технологических тенденций имеет решающее значение для прогнозирования направления развития отрасли. Во-вторых, важно оценить бизнес-модель ИИ-компании, особенно рыночный спрос на ее продукты или услуги, клиентскую базу, источники доходов и рентабельность.

Учитывая, что проекты искусственного интеллекта обычно требуют огромных инвестиций в исследования и разработки, инвесторам необходимо тщательно оценить финансовое состояние и финансовые возможности компании, а также ожидаемую прибыль от инвестиций. В то же время проверки соответствия данных также необходимы для обеспечения того, чтобы методы сбора, обработки и хранения данных ИИ-компании соответствовали правилам защиты данных и политике конфиденциальности.

Выявление рисков рыночного пузыря имеет решающее значение для того, чтобы избежать инвестирования на рыночных максимумах. Инвесторы должны провести рациональный анализ оценки компаний, занимающихся искусственным интеллектом, и избегать вложений в проекты с завышенной оценкой. Кроме того, диверсификация инвестиционных портфелей для диверсификации рисков, в том числе инвестирование в компании ИИ в разных технологических областях и на разных стадиях развития, может снизить риск одной инвестиции.

Постоянный мониторинг после инвестиций и своевременная корректировка инвестиционных стратегий имеют решающее значение для реагирования на изменения рынка. Создание механизма управления рисками, включая меры по выявлению, оценке, мониторингу и смягчению рисков, может помочь инвесторам лучше контролировать потенциальные потери. При необходимости консультации отраслевых экспертов или профессиональных консультантов по инвестициям могут предоставить более глубокое понимание рынка и инвестиционные советы.

Короче говоря, инвестиции в ИИ требуют от инвесторов комплексного и осмотрительного подхода к оценке рисков и обеспечения того, чтобы инвестиционные решения основывались на достаточной информации и профессиональном анализе. Благодаря этим стратегиям инвесторы смогут лучше справляться с проблемами в области инвестиций в ИИ и получать стабильную отдачу от инвестиций.