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como grupo de empresas con fuertes capacidades de innovación y un enorme potencial de crecimiento, el número y el nivel de actividad de las empresas unicornio son puntos de referencia importantes para medir las capacidades de innovación y la ecología de la innovación de un país y una región. también son un factor importante para mejorar la competitividad internacional y regional. tema de innovación

texto | reportero de "finanzas" liu yiqin

editor | xie lilong

en marzo de 2024, 70 empleados de la startup estadounidense de inteligencia artificial inflection se reunieron con el director ejecutivo de microsoft, satya nadella, en el auditorio de un hotel. esta nueva empresa se ha puesto al día con la tendencia de los modelos grandes. en los últimos dos años, ha recaudado 1.500 millones de dólares y tiene una valoración de 4.000 millones de dólares. es la tercera empresa unicornio de modelos grandes más grande de silicon valley. ahora, deben considerar si están dispuestos a unirse a microsoft después de que microsoft adquiera la tecnología central de la empresa.

un empleado presente en el lugar preguntó si, si se uniera a microsoft, muchas de sus acciones se volverían conservadoras porque la empresa es demasiado grande y su desarrollo es lento. nadella preguntó: "¿está dispuesto a cambiar una empresa de 3 billones de dólares?"

un inversor a largo plazo en silicon valley dijo que el trabajo diario de nadella es estar a cargo de "un reino digital", pero seguirá profundamente involucrado en las cuestiones específicas de la inversión en grandes modelos de ia.

los gigantes tecnológicos estadounidenses están deseosos de competir por empresas tecnológicas prometedoras. desde este año, ha habido cada vez más adquisiciones similares en silicon valley. en agosto, google adquirió character.ai por 2.500 millones de dólares; en julio, amazon adquirió la tecnología central de adept ai y la mayoría de sus empleados.

silicon valley en estados unidos es líder en esta ronda de innovación y emprendimiento en ia. a día de hoy, hay 27 empresas unicornio relacionadas con grandes modelos en silicon valley (refiriéndose a empresas no cotizadas que se han establecido desde hace menos de diez años y tienen). una valoración de más de mil millones de dólares). china le sigue de cerca y ha habido cinco nuevas empresas unicornio en el campo de los grandes modelos de ia: zhipu ai, baichuan intelligence, dark side of the moon, minimax y zero-one wagon. entre ellos, zhipu ai tiene la valoración más alta, alrededor de 20 mil millones de yuanes (alrededor de 3 mil millones de dólares estadounidenses); zero-one wanshi tiene la valoración más baja, alrededor de 7 mil millones de yuanes (alrededor de mil millones de dólares estadounidenses).

también hay una serie de empresas unicornio relacionadas con modelos grandes en europa, pero el número es generalmente pequeño, en consonancia con las tendencias pasadas. incluyendo la empresa francesa de gestión de datos de ia dataiku (valorada en 3.700 millones de dólares) y la empresa de modelos grandes básicos mistral ai (valorada en 6.000 millones de dólares, la empresa británica de datos de ia quantexa (valorada en 1.800 millones de dólares) y la empresa wenchengtu stability ai (valorada en ee.uu.); $1.8 mil millones) valorado en $4 mil millones).

en la última ronda del ciclo de innovación de la ia liderado por el aprendizaje profundo, china y estados unidos fueron los dos polos del mundo. en esta ronda del ciclo de innovación liderada por el gran modelo aigc, china y estados unidos siguen siendo los dos países más rápidos, pero existen diferencias obvias.

en silicon valley, el emprendimiento en el campo de los modelos grandes ha formado un ecosistema relativamente completo: hay startups líderes representadas por openai y hay competidores que pueden competir con ellas, hay empresas de aplicaciones basadas en modelos grandes que también pueden obtener rápidamente; usuarios y financiación; hay una gran cantidad de empresas emergentes basadas en herramientas que sirven a grandes modelos, y sus valoraciones han aumentado. las empresas gigantes de plataformas están profundamente involucradas. tienen sus propios modelos, abren sus ecosistemas a las empresas emergentes y también brindan financiación y. oportunidades de adquisición. el monto total de financiación en el campo de la ia en los estados unidos en 2023 superará los 50 mil millones de dólares.

en china, el nuevo ciclo de revolución tecnológica estimula actualmente un entusiasmo limitado por el capital de riesgo. los datos de it orange, un proveedor de servicios de datos de capital de riesgo, muestran que después de 2014, la financiación en el campo de la ia de china ha ido aumentando, con una financiación total en 2021 de aproximadamente 441.100 millones de yuanes. caerá a 157.900 millones de yuanes en 2022, una disminución del 64%. en 2023, impulsada por la popularidad de los modelos grandes, todavía hay una tendencia a la baja, con un monto de financiación anual de aproximadamente 110.100 millones de yuanes. todas las empresas emergentes líderes de china se basan en grandes modelos básicos; las empresas gigantes representadas por alibaba, tencent y meituan invierten activamente, pero la competencia supera la cooperación y los vínculos entre aplicaciones y herramientas son relativamente débiles y hay muchas empresas relacionadas, pero el éxito es de menor escala; .

según el informe del "diario del pueblo", el 23 de mayo de este año, en un simposio de empresas y expertos celebrado en la ciudad de jinan, provincia de shandong, xi jinping, secretario general del comité central del pcc, presidente del estado y presidente del la comisión militar central preguntó después de escuchar un discurso sobre innovación e inversión: "¿cuál es la razón principal de la disminución del número de nuevas empresas unicornio en nuestro país?"

el 30 de abril de este año, el buró político del comité central del pcc celebró una reunión que presidió el secretario general xi jinping para analizar y estudiar la situación económica actual y el trabajo económico. la reunión enfatizó la necesidad de desarrollar y fortalecer activamente el capital de riesgo. capital paciente.

el llamado "capital paciente" se refiere al capital que no tiene como objetivo principal la búsqueda de ganancias a corto plazo, se centra en proyectos o actividades de inversión a largo plazo y tiene una alta tolerancia a los riesgos. la "paciencia" de patient capital pone más énfasis en la inversión de capital en las primeras etapas del crecimiento de una empresa, en lugar de la inversión en acciones después de que la empresa cotiza con éxito. la inversión temprana, pequeña, a largo plazo y la inversión en tecnología dura son su núcleo. características cuando la empresa se desarrolle y crezca, será paciente. la misión del capital también se ha cumplido y se podrá retirar gradualmente con suficiente retorno de la inversión.

la reunión del buró político del comité central del pcch celebrada el 30 de julio señaló que es necesario brindar un apoyo fuerte y eficaz al desarrollo de las empresas gacela y unicornio. en la naturaleza, las gacelas son conocidas por su agilidad, siendo de tamaño pequeño, corriendo rápido y saltando alto. las empresas gazelle tienen fuertes capacidades de innovación, nuevos campos profesionales y un gran potencial de desarrollo. abarcan principalmente a pequeñas y medianas empresas que han entrado en un período de alto crecimiento respaldado por la innovación tecnológica o la innovación de modelos de negocio.

las empresas unicornio generalmente se refieren a empresas que no cotizan en bolsa y que se han establecido hace menos de diez años, tienen una valoración de más de mil millones de dólares (un pequeño número de valoraciones superan los 10 mil millones de dólares) y tienen tecnologías centrales únicas, ventajas competitivas únicas y potencial de mercado. .

generalmente se considera que las empresas gazelle son la tubería de las empresas unicornio. las empresas unicornio suelen tener las características de una alta valoración, un carácter de nueva creación y modelos de negocio difíciles de replicar. las propias empresas suelen tener un impacto importante en sus industrias.

a juzgar por la experiencia internacional, el número de empresas gacela en un país refleja en cierta medida la capacidad de innovación y la velocidad de desarrollo de la región. como grupo de empresas con fuertes capacidades de innovación y un enorme potencial de crecimiento, el número y el nivel de actividad de las empresas unicornio son puntos de referencia importantes para medir las capacidades de innovación y la ecología de la innovación de un país y una región. también son un factor importante para mejorar la competitividad internacional y regional. materia de innovación.

muchos empresarios e inversores entrevistados por caijing creen que el ecosistema empresarial actual en el campo de la ia de china no es suficiente para respaldar el desarrollo de más empresas gacela y empresas unicornio. pero ¿qué es exactamente lo inmaduro y cómo debería mejorarse? para responder a esta pregunta, necesitamos desmantelarla y compararla paso a paso y profundizar capa por capa.

estado de crecimiento de los unicornios de ia

en esta ronda de emprendimiento de ia en silicon valley, además de la innovación de modelo subyacente representada por openai, también hay muchas empresas relacionadas con aplicaciones de modelos grandes y herramientas de modelos grandes, que también han recibido altas valoraciones.

impulsada por microsoft y openai, la industria global de la ia se ha desarrollado rápidamente en los últimos dos años. actualmente, hay 37 empresas unicornio relacionadas con la ia generativa en el mundo, y 17 se agregaron recientemente el año pasado. entre ellos, 27 están en estados unidos y 5 en china. las cinco empresas en china son: zhipu ai, baichuan intelligence, dark side of the moon, minimax y zero-one wish. zhipu, la empresa unicornio de ia más valiosa de china, fue valorada en alrededor de 20 mil millones de yuanes (alrededor de 3 mil millones de dólares estadounidenses) en su última ronda de preinversión. la valoración posterior a la inversión de la última ronda de financiación el 5 de septiembre de este año no lo ha hecho. aún no se ha revelado. desde su creación en 2009, zhipu ha completado 11 rondas de financiación.

la valoración estimada de la última ronda de financiación de openai alcanzará los 100.000 millones de dólares. si la financiación se realiza sin problemas, openai se convertirá en la segunda empresa unicornio más grande del mundo, sólo superada por bytedance. el competidor directo de openai, anthropic, fue valorado por última vez en 18.400 millones de dólares. en marzo de este año, amazon invirtió 2.750 millones de dólares adicionales en la empresa, lo que supone la mayor inversión de riesgo en la historia de amazon. aunque la brecha de valoración entre las dos empresas es obvia, anthropic solo se estableció durante tres años y openai se estableció durante casi diez años.

minimax, una empresa unicornio china de ia fundada en 2021 como anthropic, fue valorada por última vez en aproximadamente 2.500 millones de dólares. entre los cinco grandes unicornios modelo de china, zhipu ai, baichuan intelligence y dark side of the moon están valorados en alrededor de 3 mil millones de dólares, y zero-one está valorado en alrededor de mil millones de dólares.

los principales negocios de las cinco empresas unicornio chinas son todos modelos básicos a gran escala y actualmente todos son de tamaño pequeño. la valoración combinada de las cinco empresas es menor que la de anthropic.

actualmente, silicon valley ha inspirado el surgimiento de más empresas unicornio más allá del gran modelo básico. midjourney, una empresa de herramientas de pintura con inteligencia artificial fundada en 2021, fue valorada en 10 mil millones de dólares el año pasado, con ingresos anuales de 200 millones de dólares. las herramientas de pintura también se encuentran entre las primeras grandes empresas de aplicaciones de modelos en hacerse populares.

glean, una empresa de servicios de búsqueda empresarial fundada en 2019, está valorada en 4.500 millones de dólares en su última ronda de financiación, cifra que se ha duplicado respecto a hace medio año. el negocio de esta empresa no parece complicado. principalmente ayuda a los empleados corporativos a buscar información interna, que es un software de oficina empresarial basado en modelos grandes. según informes de los medios, los ingresos de glean en 2023 serán de aproximadamente 39 millones de dólares, y los ingresos en los primeros siete meses de 2024 serán de aproximadamente 55 millones de dólares.

entre el modelo grande básico subyacente y la aplicación de la capa superior, hay otra capa de "mineral rico", que es el proveedor de herramientas y servicios del modelo grande en la capa intermedia. muchos inversores le dijeron a caijing que esta es la capa más fuerte y madura de silicon valley, y también es un eslabón relativamente débil en el campo tecnológico de china.

el 6 de septiembre de 2024, algunas de las tecnologías de modelos grandes se exhibieron en la conferencia bund 2024 en shanghai: ant group (modelo grande multimodal nativo de rescate), shengshu (modelo grande de video vidu), baichuan intelligence (modelo grande de baichuan), etc. . imagen/ic

el desarrollo de la ia es inseparable de los datos. antes de que los datos puedan utilizarse para la formación, es necesario procesarlos y etiquetarlos. la anotación de datos es el "trabajo sucio" en el campo de la ia. antes de la última ronda de auge de la ia, ya había una gran cantidad de empresas relacionadas con la anotación de datos en china, pero pocas de ellas alcanzaron escala. muchas empresas de tecnología chinas solo pueden optar por formar sus propios equipos de anotación de datos para garantizar la calidad de los datos.

scale ai, una empresa estadounidense de anotación de datos, se fundó en 2016. su última valoración alcanzó los 13.800 millones de dólares. los ingresos de la empresa en 2023 serán de aproximadamente 330 millones de dólares y se espera que los ingresos sean de aproximadamente el 53%. aproximadamente mil millones de dólares en 2024. casi todas las empresas de tecnología líderes en los estados unidos son sus clientes. si bien la mayoría de las nuevas empresas de inteligencia artificial todavía sufren enormes pérdidas, están cerca de alcanzar el punto de equilibrio.

además de las nuevas empresas unicornio, estados unidos también tiene una gran cantidad de empresas unicornio anteriores que se han transformado en modelos más grandes. el más representativo es databricks, que existe desde hace más de diez años.

databricks se fundó en 2013. el equipo fundador es profesor y doctorado de la universidad de california, berkeley. en los primeros días de su creación, su negocio principal eran los servicios de análisis de datos basados ​​en la computación en la nube. esta empresa es un unicornio tecnológico que actualmente no cotiza en bolsa, con una valoración sólo superada por bytedance y openai. los ingresos de la empresa en 2023 serán de 1.600 millones de dólares y su última valoración es de 43.000 millones de dólares.

no construye su propia plataforma en la nube. primero cooperó con amazon aws y en 2016 comenzó a cooperar con microsoft azure.

después de que openai se hiciera popular, muchas personas en la industria creyeron que las empresas de ia de la generación anterior, como databricks, serían reemplazadas. al principio, los discursos externos del director ejecutivo (ceo) de la empresa, ali ghodsi, fueron más o menos confrontativos con la aparición de nuevas tecnologías. ha declarado repetidamente que los modelos grandes no son omnipotentes. reemplazar las herramientas de procesamiento de datos existentes con modelos grandes será muy costoso e inexacto. sin embargo, en enero de este año, databricks lanzó rápidamente su propio modelo grande, que se construyó en base al modelo llm de código abierto de meta. su fundador dijo que la característica más importante de este modelo es que el costo es menor que el gpt-3.5 y se puede coordinar con su propio software de código abierto de big data, lo que puede brindar a los clientes más opciones y ayudar a la industria a reducir el costo de grandes modelos.

el ecosistema empresarial de ia de china es diferente. las cinco empresas unicornio líderes se concentran en el campo de los modelos básicos grandes y aún no se han extendido a otros círculos. de hecho, las empresas de tecnología líderes están implementando vigorosamente modelos grandes. la mayoría de ellas manejan desde modelos grandes básicos hasta aplicaciones de nivel superior, lo que, hasta cierto punto, evita que la valoración de todos aumente rápidamente.

la información transmitida por muchos inversores encuestados por caijing es que en esta etapa, el mercado de capitales de china otorgará valoraciones más altas a los modelos básicos a gran escala, principalmente por tres razones: en primer lugar, la tecnología todavía se actualiza e itera constantemente si es puramente basada. en la aplicación de modelos de código abierto es fácil de cubrir con nuevas tecnologías; por otro lado, la madurez tecnológica actual aún no ha alcanzado la etapa en la que se pueda aplicar a gran escala. además, debido a los altos costos, las aplicaciones del lado b de modelos grandes precederán a las aplicaciones del lado c, y actualmente es difícil producir aplicaciones del lado b en masa en el mercado chino.

en el emprendimiento a gran escala de china, la capa intermedia es débil y los usuarios finales b no están dispuestos a pagar. al mismo tiempo, si los usuarios empresariales chinos tienen demanda de herramientas, naturalmente darán prioridad a los productos y servicios extranjeros.

¿de dónde vienen las diferencias entre china y estados unidos?

los modelos de negocio, la composición de usuarios y la lógica de inversión de diferentes mercados determinan conjuntamente la valoración y la dirección de desarrollo de esta ronda de nuevas empresas de ia.

en la actualidad, las cuestiones que más preocupan a los círculos de capital de riesgo chinos y estadounidenses con respecto a los grandes modelos de ia son diferentes. los inversores chinos han comenzado a preocuparse por la comercialización de unicornios de ia, porque si no pueden demostrar sus capacidades de comercialización, será difícil seguir obteniendo financiación y mantener valoraciones elevadas.

en silicon valley, las empresas de tecnología y los inversores discuten principalmente en público cómo lograr más avances en la tecnología y cómo garantizar la seguridad de la ia. en privado, el tema del que hablan con frecuencia es que los datos para el entrenamiento de modelos grandes están casi agotados.

en mayo de este año, altman, director ejecutivo de openai, mencionó en una conferencia técnica que las empresas de ia pronto agotarán todos los datos disponibles en internet. una persona que ha encuestado a muchas empresas de tecnología en los estados unidos también mencionó que la falta de datos es el problema mencionado con más frecuencia.

la calidad de los grandes modelos de ia depende principalmente de tres factores: la arquitectura del modelo, la potencia informática y los datos. actualmente, la industria reconoce a transformer como la arquitectura principal y no será subvertida en el corto plazo. la potencia informática depende del rendimiento y la escala; cuanto más grande, mejor. los datos son relativamente complejos y requieren la triple característica de diversidad, calidad y cantidad de datos.

hasta cierto punto, la calidad de los datos y las capacidades de comercialización son inseparables. qiu chen, socio extranjero de huaying capital, cree que en la era de los grandes modelos, los datos son el "umbral". la razón principal por la que china tiene pocas empresas modelo grandes con capacidades de aplicación reales es la falta de capacidades de datos. cómo procesar datos y cómo combinarlos con algoritmos tienen requisitos técnicos estrictos y son muy difíciles.

los unicornios de silicon valley no siempre han tenido un éxito empresarial fluido. mustafa suleiman, el fundador de inflection que se unió a microsoft, ha declarado públicamente que el modelo de negocio de la empresa no tiene éxito. según informes de los medios, el margen de beneficio bruto de las grandes empresas de modelos, incluidas openai y anthropic, es de aproximadamente el 50% y los costes de formación de modelos no se incluyen en el cálculo.

si se mantiene ese margen de beneficio bruto, significa que a la empresa le resultará difícil obtener beneficios. según las estadísticas de meritech capital, una institución de capital riesgo estadounidense, el margen de beneficio bruto medio de las empresas de software que cotizan en bolsa es del 77%. los márgenes de beneficio bruto de empresas de software conocidas como gitlab, adobe y uipath son aproximadamente del 90%.

la razón por la que los márgenes de beneficio bruto de los grandes unicornios de los estados unidos son bajos no es sólo los altos costos, sino también el hecho de que muchos de sus usuarios provienen de grandes plataformas en la nube, y los proveedores de la nube les cobran comisiones, lo que disminuye las ganancias brutas.

los métodos de cálculo de las empresas de software analógico no son universales en el mercado chino. las empresas chinas de ia siempre han tenido su propio modelo de negocio único: proyectos personalizados.

según datos de idc, una agencia de datos de terceros, el tamaño del mercado de las grandes plataformas modelo de china y las aplicaciones relacionadas alcanzará los 1.765 millones de yuanes en 2023. entre ellos, las tres principales cuotas de mercado son baidu, sensetime y zhipu ai.

según múltiples plataformas de información pública, en el primer semestre de 2024, hubo más de 230 anuncios de ofertas ganadoras para modelos grandes en china, con un monto total divulgado que superó los mil millones de yuanes (alrededor del 30% de los proyectos tenían montos no revelados). y los clientes eran principalmente empresas estatales y gobiernos. los postores ganadores también son principalmente empresas estatales, gigantes tecnológicos e integradores de sistemas locales, incluidos china telecom, china mobile, iflytek, alibaba cloud, tencent cloud, huawei cloud, etc. entre las cinco grandes empresas modelo unicornio, solo zhipu ai ha ganado múltiples ofertas.

entre los proyectos públicos ganadores, la potencia informática y las aplicaciones personalizadas son la fuerza principal absoluta. la mayoría de los pedidos de gran volumen son para servicios de potencia informática. esto no es obvio para las empresas emprendedoras.

la agencia externa de análisis de mercado idc mencionó que en 2023, la industria nacional invertirá más en modelos grandes temprano, o incluso esperará y verá en lugar de invertir mucho, por lo que el tamaño general del mercado en 2023 no será significativo. en 2024, las principales empresas de internet aumentarán la inversión en modelos grandes e iniciarán guerras de precios, lo que generará cierta presión competitiva para las primeras empresas emergentes de modelos grandes.

a principios de este año, una gran empresa china modelo unicornio recibió pedidos por valor de decenas de millones y sus clientes eran los gobiernos locales. los inversores de esta empresa unicornio dijeron a caijing que los pedidos de tamaño similar en la industria actualmente provienen de clientes gubernamentales. en los últimos años, los gobiernos locales han realizado muchos proyectos de ciudades inteligentes, por lo que hay muchos proveedores de servicios relacionados. después de que el gobierno compra modelos grandes, los distribuye a los proveedores de servicios para construir conjuntamente un ecosistema.

diferentes modelos de negocio también implican diferentes métodos de valoración. la valoración de una startup se ve afectada por múltiples factores, que en última instancia se reflejan en el modelo de negocio, pero el modelo de negocio en sí está estrechamente relacionado con las características del mercado en el que opera. en los estados unidos, los inversores ya están muy familiarizados con el camino de desarrollo de las empresas de software. las empresas de nueva creación pueden centrarse en pulir sus productos y mejorar su nivel técnico. si el producto es lo suficientemente bueno, naturalmente habrá un aumento en el número de usuarios y. un efecto de escala.

en silicon valley, la mayoría de los grandes unicornios están perdiendo dinero y el mercado de capitales está dispuesto a ofrecer valoraciones elevadas. además del modelo de negocio establecido, también existen canales de salida relativamente amplios. las fusiones y adquisiciones y las ipo (ofertas públicas iniciales) son los principales canales de salida. en silicon valley, la gran mayoría de las startups tecnológicas pasan por fusiones y adquisiciones. hoy, para estabilizar sus posiciones lo antes posible, los gigantes tecnológicos estadounidenses han acelerado significativamente el ritmo de fusiones y adquisiciones.

en china, muchos inversores han mencionado que si una empresa nueva dice que quiere desarrollar software, lo más probable es que no pueda conseguir financiación. los empresarios serán cuestionados repetidamente: si se trata de software personalizado, ¿cómo pulir e iterar el producto? ¿cómo medir? ¿podremos superar la tecnología del "cuello atascado"?

qiu chen mencionó que muchas empresas de ia actualmente prestan servicios a "usuarios clave" y tienen que estar "en el sitio" para la entrega, lo que significa que estas empresas de servicios de ia pueden convertirse en empresas que requieren mucha mano de obra. "si todas sus capacidades están en entrega, entonces no debe ser una empresa de software. las capacidades de una empresa de software deben estar en i+d y productos, y la entrega es sólo una parte de ello".

para los inversores chinos, lo que valoran más que el número de clientes, el volumen de pedidos y otros datos es si una empresa nueva tiene una experiencia lo suficientemente sólida, incluida la experiencia de los miembros principales de la empresa y la experiencia de los clientes. por ejemplo, si puede recibir pedidos de gobiernos municipales de primer nivel o de grandes empresas centrales, si hay expertos de renombre o ex ejecutivos de grandes empresas entre los ejecutivos de la empresa, etc.

"no es que no reconozcamos los productos estandarizados, sino que la realidad del mercado chino obliga a todos a trabajar en esta dirección". un inversor mencionó: "este puede ser el ecosistema empresarial único de china".

una nueva empresa china de ia comenzó a desarrollar un gran marco modelo en 2017. el fundador de la empresa se ha comprometido a crear herramientas de ia estandarizadas y también ha acumulado algunos usuarios empresariales conocidos y una gran cantidad de usuarios desarrolladores. se enfrenta actualmente a flujos financieros ajustados. el fundador mencionó que la i+d, las pruebas y la optimización requieren altos costos y que no podía conseguir suficiente financiamiento. trató de formar un nuevo equipo para realizar proyectos personalizados para ganar dinero y apoyar a la empresa, pero pronto descubrió que tenía que hacerlo bien; las cosas también requieren esfuerzos supremos. una vez que se dispersa la energía, el producto quedará rezagado con respecto a las herramientas extranjeras de código abierto.

la escala de financiación, el nivel de valoración, la dirección empresarial, etc. son una pequeña parte del iceberg que emerge del agua. lo que puede sustentarlos es el ecosistema empresarial más amplio que se encuentra debajo del agua.

la importancia de la apertura ecológica

el ecosistema de silicon valley también ha experimentado cambios tremendos en los últimos dos años. la principal fuerza inversora ha pasado de instituciones de inversión a gigantes tecnológicos, pero aún conserva un entorno ecológico abierto.

antes de 2023, scale ai, una empresa estadounidense de anotación de datos, había estado en un estado de pérdidas durante mucho tiempo y el crecimiento de sus ingresos fue menor de lo esperado: el crecimiento de los ingresos en 2022 será inferior al 50%. es una empresa típica que se ha beneficiado de la explosión de la industria de los grandes modelos. la empresa comenzó a cooperar con openai en 2019. el año pasado, las dos empresas también discutieron una fusión, pero no se logró ningún resultado.

el 10 de junio de 2024, el director ejecutivo de openai, sam altman (centro), asistió a la conferencia mundial de desarrolladores (wwdc) en la sede de apple en california, ee. uu. imagen/ic

cuando otras empresas comenzaron a ponerse al día con openai, naturalmente se convirtieron en clientes de scale, lo que impulsó un rápido crecimiento de los ingresos de la empresa. esto es similar al camino de crecimiento de la empresa de la cadena de suministro de apple. cuando una empresa líder icónica aparece en una industria, impulsará el ascenso de otros eslabones de la cadena industrial.

xu chenyang fue director general del centro de innovación de siemens. ha estado invirtiendo en silicon valley durante ocho años y ha visto más de 3.000 empresas de nueva creación. también ha trabajado en europa, china y el este de estados unidos. su sensación es que silicon valley todavía tiene el mejor ecosistema emprendedor del mundo.

ecosistema de startups parece una descripción amplia. xu chenyang dio un ejemplo. hay una gasolinera a la que le está yendo muy bien. otros que quieran ganar dinero irán a la gasolinera para abrir comedores, restaurantes, hoteles, etc., y poco a poco se formará una pequeña aldea aquí. "esta es la ecología". en otros mercados, si una gasolinera se vuelve popular, pronto aparecerán una gran cantidad de gasolineras a su alrededor. al final, el negocio de todos será malo y no podrá convertirse en una "ecología".

una de las características del ecosistema empresarial de silicon valley es la apertura. xu chenyang organizó una vez una fiesta en silicon valley con más de 20 participantes, principalmente ingenieros y ejecutivos de empresas de tecnología como apple, google, netflix y meta. todos hablaban sobre las tendencias tecnológicas actuales y lo que están haciendo actualmente. ¿vale la pena prestar atención a las instrucciones? puedes hablar de casi cualquier cosa. uno de los pocos "atípicos" en silicon valley es apple, y apple no puede hablar de nada.

unos años más tarde, xu chenyang regresó a china para iniciar un negocio y, a menudo, participó en algunos foros y conferencias sobre inteligencia artificial. sintió que, aunque todos se comunicaban con frecuencia, el valor no era muy bueno. lo que todos hablaban era contenido de autopromoción o algo así. información pública.

la apertura de silicon valley también se refleja en el flujo de talento. california legisló para prohibir los acuerdos de no competencia en 1872, y una gran cantidad de empresas de inteligencia artificial en silicon valley tienen talento de gigantes tecnológicos.

en los primeros años, era popular en los círculos de capital de riesgo de china hablar sobre la cultura de startups de garaje de silicon valley. algunos jóvenes iniciaron un negocio juntos. como no tenían dinero, trabajaron en un garaje. el dueño del garaje no cobraba alquiler y solo recibía una pequeña cantidad de acciones. parecía que silicon valley estaba lleno de inversores ángeles.

detrás de esto están los servicios empresariales de silicon valley. la tecnología se ha integrado en silicon valley, casi todas las empresas afirman ser tecnológicas. las empresas financieras necesitan agregar tecnología, los bufetes de abogados necesitan agregar tecnología, las organizaciones de consultoría necesitan agregar tecnología e incluso los recursos humanos necesitan agregar tecnología. . estas "tecnologías" significan en gran medida que acompañan el crecimiento de las empresas tecnológicas en silicon valley. una empresa de nueva creación tecnológica puede intercambiar acciones por estos servicios corporativos.

además, el talento es el núcleo del ecosistema de innovación. la mayoría de los primeros talentos de silicon valley provinieron de la universidad de stanford, donde se graduaron los primeros 100 empleados de google. la universidad de stanford y la universidad de california en berkeley, otra prestigiosa escuela de silicon valley, tienen una gran cantidad de cursos especialmente diseñados para cultivar emprendedores, y sus alumnos pertenecen a todos los campos de la tecnología y la inversión.

además de la formación de talentos locales, también hay un gran número de personas de todo el mundo en las startups y gigantes tecnológicos de silicon valley. la base del gran modelo actual es la arquitectura transformer propuesta en el artículo "la atención es todo lo que necesitas", del que ocho científicos de google fueron coautores en 2017. los ocho científicos proceden de ocho países diferentes.

el 4 de septiembre de 2024, el área de exhibición de experiencia de tecnología de inteligencia artificial ai learning machine de iflytek se llevó a cabo en la exposición internacional de productos mecánicos y electrónicos de china 2024 y la exposición industrial internacional de wuhan. imagen/ic

cuando xu chenyang llegó por primera vez a silicon valley hace más de una década, los empresarios tecnológicos de silicon valley no estaban muy dispuestos a aceptar inversiones de grandes empresas. la razón principal es que las decisiones de inversión de las grandes empresas son relativamente complejas. desde el contacto inicial hasta la inversión confirmada se necesita un período relativamente largo. el responsable de la inversión debe informarlo al grupo y discutir con el departamento comercial si existe sinergia empresarial, etc. en las instituciones de inversión, en muchos casos, los fondos pueden retirarse inmediatamente sólo con el consentimiento de los socios.

no solo eso, después de aceptar inversiones de gigantes, generalmente habrá cooperación empresarial, y el proceso de cooperación será muy lento. xu chenyang dijo que había muchos ejemplos de este tipo en silicon valley en ese entonces, y muchas nuevas empresas no lograron crecer y murieron porque. de esto. por lo general, a los gigantes no les importa mucho el retorno de la inversión. por ejemplo, si invierte 100 millones de dólares y obtiene un rendimiento de mil millones de dólares, es una inversión muy exitosa para las instituciones de inversión ordinarias, pero mil millones de dólares es sólo una cantidad mínima. pequeña cantidad en los ingresos totales del gigante de una suma.

en la última década, los gigantes de silicon valley han realizado ajustes en sus modelos de inversión extranjera, incluido permitir que los departamentos de inversión tomen decisiones independientes y optimizar procesos. por un lado, estos ajustes han simplificado su mecanismo para atraer unicornios potenciales, convirtiendo a los gigantes tecnológicos en una fuerza importante en la inversión de capital de riesgo en tecnología; por otro lado, también han brindado a las empresas emergentes más oportunidades para convertirse en unicornios;

el impacto de las complejas relaciones de capital riesgo

cuando las entidades de capital riesgo se convierten en gigantes tecnológicos, la relación entre ambas partes se vuelve más complicada.

los tres roles más importantes en el ecosistema emprendedor son emprendedores, inversores y emprendedores. el estado ideal es que cada uno de estos tres tipos de personas realice sus propios deberes. los emprendedores son responsables de innovar y romper las reglas; los emprendedores brindan plataformas, cooperan abiertamente y expanden el ecosistema para ayudar a los emprendedores durante el período inicial y; período de desarrollo rápido y obtener recompensas. en un buen ecosistema emprendedor los emprendedores son los protagonistas, es decir, sólo los emprendedores que pueden ser protagonistas pueden hacer innovaciones reales.

en esta ola de emprendimiento modelo a gran escala en los estados unidos, la lucha entre los líderes se condensa en el vínculo de "batalla palaciega" de openai.

antes de noviembre de 2022, casi nadie esperaba que la industria tecnológica mundial marcara el comienzo de una nueva ola de conmociones, incluida la propia openai. a mediados de noviembre de ese año, altman celebró una reunión con varios ejecutivos para discutir cómo resolver los problemas técnicos de gpt-4. durante la reunión, altman de repente decidió que lanzaría una versión más débil de chatgpt. en ese momento, los empleados de openai pensaron que esta sería una noticia a la que nadie prestaría atención.

de hecho, antes de esto, en septiembre de 2022, meta había lanzado un chatbot de inteligencia artificial que podía ayudar a los usuarios a escribir artículos y resolver problemas matemáticos. se cerró tres días después de que meta declarara que necesitaba ajustar su estrategia de producto. en aquel momento, meta todavía se centraba en la realidad virtual.

el 30 de noviembre de 2022 se lanzó chatgpt. debido a que había demasiadas personas registradas y no había preparación previa, el servidor de la empresa openai colapsó casi instantáneamente. cinco días después de su puesta en línea, tenía más de 1 millón de usuarios y, unas semanas después, el número de usuarios superó los 100 millones.

los gigantes tecnológicos de silicon valley, como google, meta, amazon y xai, han sentido el severo impacto, excepto microsoft. según informes de los medios, dos meses antes del lanzamiento de chatgpt, nadella mostró gpt-4 a los ejecutivos de microsoft y pidió a todo microsoft que hiciera un cambio estratégico en torno a esta tecnología.

desde entonces, openai y su fundador altman se han convertido en las estrellas más observadas en el campo tecnológico global. por un lado, los avances tecnológicos, pero también, por el otro, la serie de tendencias dramáticas de la compañía son igualmente llamativas. el año pasado, altman fue despedido por la junta directiva de la compañía y organizó un "drama de pelea palaciega". nadella estuvo profundamente involucrada y respondió y resolvió varios problemas lo antes posible.

llegados a este punto, nadella, como inversora y propietaria de la plataforma, se ha convertido en una protagonista más de esta historia. y su actitud está cambiando sutilmente.

según informes de los medios de agosto de 2023, microsoft planea lanzar una nueva cooperación con databricks para vender su software en la plataforma azure. este software puede ayudar a los usuarios a desarrollar sus propios modelos grandes desde cero o hacer un mejor uso de los modelos grandes de código abierto. no solo eso, microsoft también ha creado un chatbot que utiliza tecnología openai para atender específicamente a los usuarios que no son muy técnicos en el uso del software databricks.

la industria cree que la medida de microsoft es evitar que sus usuarios dependan demasiado de openai. básicamente, no hay ningún problema con esta sentencia. sin embargo, microsoft hace más que las acciones anteriores.

mucha gente está prestando atención a los detalles de la "batalla judicial" de openai. de hecho, la tendencia del incidente gira estrechamente en torno a la competencia entre gigantes tecnológicos y empresarios por el dominio. en noviembre de 2023, como mayor patrocinador y beneficiario de openai, microsoft comenzó a preocuparse por los riesgos de depender de un solo modelo de antemano.

el método para resolver los riesgos es en realidad muy convencional: repartir los huevos en diferentes cestas. microsoft reunió rápidamente un nuevo equipo para desarrollar modelos más grandes que fueran más pequeños y más baratos de ejecutar. además, microsoft está dando más tráfico a otros productos de modelos grandes en su plataforma en la nube azure, incluidos modelos de competidores de openai, el unicornio canadiense de ia cohere y el unicornio francés de ia mistral.ai.

en enero de 2024, nadella dijo en el foro de davos que desarrollar pequeños modelos de ia es una forma de "controlar tu propio destino" y "tendremos múltiples funciones y modelos en el futuro".

desde entonces, microsoft obtuvo la licencia de tecnología de inflection y reclutó a la mayoría de los empleados de la compañía para microsoft, lo que ayudó a microsoft a agregar otro peso a la investigación y el desarrollo de sus propios modelos.

la relación entre empresas gigantes y startups siempre es complicada. debido a su gran fortaleza, las grandes empresas de tecnología suelen tener múltiples identidades como inversores, plataformas y competidores. a menudo son tanto "árbitros" como "atletas".

en china, a menudo es una pregunta difícil de responder si las nuevas empresas deberían aceptar inversiones de empresas gigantes. hace diez años, la mayoría de los empresarios chinos estaban dispuestos a aceptarlo. creían que los gigantes no sólo eran generosos en términos de valoración, sino que también aportaban recursos y clientes, matando varios pájaros de un tiro. pero pronto los empresarios descubrieron la contradicción: los gigantes no son filántropos, según ellos, invertir en empresas de nueva creación es un nuevo "combustible" para su propio desarrollo empresarial o una forma de prevenir de antemano la competencia futura.

ya sea en china o en estados unidos, no es un negocio rentable para las empresas gigantes adquirir una startup con sólo decenas de personas a un precio elevado. un inversor de un gigante tecnológico chino le dijo a caijing que, además del diseño de la industria al invertir en grandes empresas modelo, otra consideración es que pueden observar de cerca el progreso de estas empresas de nueva creación "si son valiosas, pueden hacer un seguimiento". lo más pronto posible".

sujetos a una estricta protección antimonopolio y tecnológica, los gigantes tecnológicos estadounidenses suelen pagar altos precios para adquirir nuevas empresas. una empresa de nueva creación en la que xu chenyang invirtió se enfrentó a la quiebra debido a un desarrollo deficiente, pero aún así se vendió a meta a un precio alto porque la empresa tenía una tecnología central que meta creía que podría usarse en el futuro.

las valoraciones de las startups de grandes modelos están creciendo rápidamente. microsoft ha investigado e implementado nuevos modelos de adquisición, adquiriendo la tecnología central de inflection y el equipo con una valoración de 4.000 millones de dólares por sólo 650 millones de dólares. google y amazon han adquirido las otras dos empresas de grandes modelos. las adquisiciones siguen el mismo camino.

ya sea en china o estados unidos, la cooperación entre nuevas empresas y empresas gigantes es importante y peligrosa. es importante que los emprendedores comprendan los beneficios de la colaboración y también el lado oscuro. los empresarios de china y estados unidos también han resumido experiencias similares: la cooperación con múltiples empresas gigantes puede reducir eficazmente los riesgos.

según informes de los medios, además de microsoft, nvidia y apple también han participado en las discusiones sobre la reciente nueva ronda de financiación de openai.

enfoque del momento

“la mayor diferencia entre los ecosistemas de innovación de silicon valley y china es el número de ciclos que han experimentado”

el ecosistema empresarial de silicon valley en el campo de la innovación tecnológica es mejor que el de china, pero eso no significa que silicon valley siempre haya estado a la cabeza.

silicon valley también ha experimentado un "período oscuro" en la financiación empresarial. alrededor del año 2000, silicon valley cayó en la crisis de la "burbuja de internet". la cantidad de inversiones de capital de riesgo aumentó de 8.000 millones de dólares ee.uu. en 1990 a 100.000 millones de dólares ee.uu. en 2000. en 1999, el 55 por ciento de los proyectos de capital de riesgo eran proyectos de internet. en 1999, se enumeraron más de 150 proyectos de internet. entre 2000 y 2002, cerraron unas 1.000 empresas de internet y se fusionaron más de 3.800. durante ese tiempo, casi todas las nuevas inversiones desaparecieron.

el mercado de capital de riesgo de china comenzó a enfriarse en 2019 y luego experimentó el período epidémico y la retirada de la inversión extranjera. según datos de la agencia de datos externa business card, el mercado primario de china completó un total de 861.700 millones de yuanes en financiación. 2022, una disminución interanual del 38%. continuó disminuyendo un 13% interanual. "en comparación con el período oscuro de silicon valley, el mercado de china no es tan malo", dijo un inversor a caijing. "la mayor diferencia es el número de ciclos que ha experimentado".

si contamos desde la fundación de la universidad de stanford en 1891, silicon valley se ha convertido durante más de 100 años en un centro global de innovación tecnológica. a mediados del siglo pasado, nacieron aquí muchas empresas tecnológicas, principalmente de semiconductores. intel, amd, apple, oracle, cisco y muchas empresas de innovación tecnológica como google y tesla se han desarrollado y expandido aquí. estas empresas gigantes han generado altos rendimientos para los inversores después de salir a bolsa y hay mucho capital en el mercado para explorar nuevos proyectos tecnológicos.

en china, la primera institución de capital de riesgo orientada al mercado que entró en china fue idg capital de estados unidos. en 1989, idg capital invirtió en su primer proyecto en china. desde entonces, una gran cantidad de fondos en dólares estadounidenses han ingresado al mercado chino, lo que ha estimulado hasta cierto punto el rápido desarrollo de la industria de internet de china. después del año 2000, el campo del capital de riesgo de china ha sido casi un punto caliente tras otro, desde internet hasta internet móvil, pasando por "internet +", "emprendimiento e innovación masiva" y "tecnología dura". hasta 2019, un gran número de instituciones de inversión encontraron dificultades para recaudar fondos y entraron en una breve depresión.

hoy en día, fuera del campo de la ia, china y estados unidos siguen siendo las dos cumbres de la innovación tecnológica y el emprendimiento global, con enormes ventajas en comparación con otros países. actualmente hay alrededor de 2.000 empresas unicornio en el mundo, 714 en estados unidos y 675 en china. la brecha entre ambas partes no es grande. india, que ocupa el tercer lugar, tiene 86 empresas unicornio, y el reino unido, que ocupa el cuarto lugar, tiene 64.

tener más empresas unicornio significa que una región tiene mayores capacidades de innovación y mejores perspectivas de desarrollo, pero incubar y cultivar una empresa de este tipo no es fácil y requiere un mejor entorno ecológico. especialmente el entorno de inversión y financiación.

después de 2022, el mercado primario de china ha experimentado un cambio estructural: está dominado por el capital estatal. afectado por las políticas y la geopolítica, el tema de la inversión ha cambiado de escala, ingresos y ganancias a "especialización, especialización, innovación" y "oferta". seguridad de la cadena". "nueva productividad de calidad" y "resolución del problema del 'cuello atascado'", etc., las direcciones de inversión se concentran en semiconductores, nuevos materiales, fabricación inteligente, nuevas energías, aeroespacial y otros campos. en china, la orientación del mercado y la orientación de las políticas casi se superponen, y los responsables de las políticas también participan en el mercado.

en los estados unidos, empresas gigantes como microsoft, google y amazon son responsables de la responsabilidad principal del ecosistema de ia y proporcionan fondos, plataformas, escenarios de aplicaciones y clientes. li jiaqing, presidente de legend capital, dijo a caijing que en china es el gobierno el que tiene responsabilidades similares, especialmente los gobiernos de beijing y shanghai. se trata de dos modelos diferentes, determinados por diferentes sistemas económicos y modelos de desarrollo. es difícil decir cuál es mejor, "pero desde una perspectiva escalonada, debemos admitir que estados unidos está por delante".

xu chenyang descubrió que antes de 2022, cuando el capital de riesgo de china se estaba desarrollando rápidamente, los inversores chinos y estadounidenses tenían estilos de inversión muy diferentes en empresas de tecnología. los inversores estadounidenses no solo prestan atención a las capacidades técnicas de las nuevas empresas, sino que también prestan más atención al modelo de negocio y al equipo de ejecución específico, y gastarán mucha energía para estudiar cuidadosamente todos los aspectos de la empresa.

muchos inversores en china han pasado de invertir en la industria de internet a invertir en tecnología. a menudo prestan especial atención a los antecedentes del fundador. por ejemplo, el fundador es un académico o ha regresado a china de una prestigiosa escuela en el extranjero. algunos inversores incluso dirán directamente: "si puedes contratar a un académico, invertiré".

pero en silicon valley, incluso si los tres fundadores de la empresa son ganadores del premio nobel, los inversores la examinarán por dentro y por fuera antes de decidir si invertir y cómo valorarla.

en los últimos dos años, la popularidad de la financiación en el mercado primario de china ha disminuido y la escala de inversión general ha disminuido. en cambio, los inversores observarán con más detalle una empresa de nueva creación de tecnología.

los inversores aprenden y se adaptan a nuevos modelos en ciclos, al igual que los empresarios. los inversores de silicon valley creen que los emprendedores más destacados tienen la capacidad de pasar de 0 a 1, y una empresa necesita directivos que tengan diferentes habilidades en diferentes etapas de 1 a 10, y de 10 a 100. así como los profesores se dividen en profesores de escuela primaria, secundaria, secundaria y universitaria, es casi imposible encontrar profesores que puedan llevar a los estudiantes desde la escuela primaria hasta la graduación universitaria.

por lo tanto, en silicon valley, una vez que las nuevas empresas se desarrollan hasta cierta etapa, son adquiridas por grandes empresas o sufren cambios importantes en la alta dirección. con el tiempo, han surgido en silicon valley muchos talentos empresariales con capacidades integrales: tienen muchas experiencias empresariales y están preparados para los problemas que pueden surgir en las primeras etapas del espíritu empresarial. algunas personas que han vendido empresas emergentes cambiarán a inversiones o cuando; al unirse a un adquirente, gradualmente obtiene una perspectiva de inversión y una perspectiva de gran empresa en el proceso.

otro actor importante del ecosistema emprendedor, las grandes empresas, también necesitan un mayor periodo de tiempo para crecer. todas las grandes empresas coinciden en que una sola empresa no puede hacerlo todo y que el ecosistema debe construirse en conjunto. sólo con más participantes la plataforma puede ser dinámica. una persona de una gran empresa le dijo a caijing que los grandes fabricantes chinos generalmente tienen una sensación de ansiedad y no pueden evitar "rodar" y, a menudo, sienten la necesidad de hacerlo ellos mismos. esto está determinado por la realidad del mercado, por un lado, la ecología del software de china no es lo suficientemente rica y las grandes empresas deben desempeñar un papel de liderazgo, por otro lado, el tamaño de su propia plataforma no es lo suficientemente grande cuando se lo considera en el mercado global; y no tienen la confianza para hacerlo.

es difícil para las personas tener "paciencia" cuando son muy jóvenes y siempre necesitan retroalimentación inmediata. es difícil para una empresa de diez años hacer planes reales a largo plazo. en base a la situación actual, para cultivar más empresas unicornio, el único camino a seguir es la orientación gubernamental, la inversión diversificada, el funcionamiento del mercado y la inyección de cada vez más capital a largo plazo y capital paciente.

¿y de dónde vendrá más capital a largo plazo y capital paciente? es urgente acelerar la construcción de un sistema de servicios financieros de ciencia y tecnología que sea altamente compatible con el desarrollo de industrias innovadoras y abrir canales para convertir los fondos sociales en capital paciente y fluir efectivamente hacia las empresas de innovación científica y tecnológica.