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    第一批大模型獨(dú)角獸開始“擠泡沫”

    2024年06月12日 09:32:22   來源:腦極體公眾號(hào)

      關(guān)注科技新聞的讀者應(yīng)該已經(jīng)看到了,很多AI領(lǐng)域的明星創(chuàng)業(yè)公司和獨(dú)角獸,最近都傳出了“賣身”的信號(hào)。

      因Stable Diffusion模型一戰(zhàn)成名、估值近300億美元的大模型明星企業(yè)Stability AI,傳出資金鏈斷裂;曾登上福布斯“AI50強(qiáng)”排行榜的Adept,正尋求被巨頭收購;被視為谷歌競對的AI搜索明星公司Perplexity,至少與4家公司討論過合并事宜;由前谷歌、Meta研究人員創(chuàng)立的Reka AI也宣布將“賣身”。

      這些新聞?wù)f大不大,企業(yè)層面的出售整合是商業(yè)常態(tài),目前尋求出售的獨(dú)角獸因?yàn)槭敲餍琼?xiàng)目,所以吸引眼球,數(shù)量占比并不大;說小也不小,獨(dú)角獸們的商業(yè)受阻,所折射出來的隱憂和問題,必須著手去解決,才能避免這一輪AI熱潮陷入衰退期。

      為什么不應(yīng)掉以輕心或盲目樂觀?歷史從不重復(fù),它只是押韻。1984年,AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence,具有重要影響力的國際人工智能組織),舉辦了一次名為“人工智能的黑暗時(shí)代”的討論。其中就有AI公司的創(chuàng)始人發(fā)言稱:

      “機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)一些震蕩,波及所有專家系統(tǒng)技術(shù)公司(當(dāng)時(shí)AI領(lǐng)域的熱點(diǎn)技術(shù)),我們將進(jìn)行一些重組和調(diào)整,總而言之,我對未來是相當(dāng)樂觀的。”

      “今天的人工智能具有更多的魯棒性和穩(wěn)固性,泡沫不會(huì)破裂。”

      “我認(rèn)為這一次人工智能不會(huì)像十五年前(1970—1975年的語音理解項(xiàng)目)那樣,因資金枯竭而嚴(yán)重萎縮,同樣事情再次發(fā)生的可能性為零。”

      上述說法是不是似曾相識(shí)?可惜,這些樂觀的想法后來都被“第二次AI寒冬”的到來給徹底推翻了。

      80年代狂熱的專家系統(tǒng),由于在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)不佳和成本高昂,最終人們和投資者從狂熱追捧轉(zhuǎn)向了巨大的失望,經(jīng)費(fèi)縮減,行業(yè)寒冬就此襲來,直到2012年后緩慢復(fù)蘇。

      產(chǎn)業(yè)有周期,人無再少年。以史為鑒,讓這一輪大模型為主導(dǎo)的AI浪潮持續(xù)下去,讓大量投入的AI基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)入回報(bào)期。其中,中腰部的獨(dú)角獸科技公司,是一支產(chǎn)業(yè)中的主要商業(yè)力量。它們在商業(yè)領(lǐng)域的失敗,將讓“擠泡沫”來得更快更嚴(yán)峻。

      本文想探討一下,第一批大模型獨(dú)角獸的比較優(yōu)勢在哪里?又如何轉(zhuǎn)化為清晰的商業(yè)路徑?

      啞鈴型的大模型投資格局

      萎縮的中腰部獨(dú)角獸

      在過去的三年內(nèi),大模型AI領(lǐng)域的投融資情況,呈現(xiàn)出活躍又復(fù)雜的態(tài)勢。

      從整體規(guī)模來看,越來越多的資本開始涌入這一領(lǐng)域,過去3年中,大約有2.6萬家創(chuàng)業(yè)公司共計(jì)融資了3300億美元。

      而從具體結(jié)構(gòu)來看,卻正在呈現(xiàn)出“啞鈴型”的兩極化特征。

      一種是大處著手,關(guān)注底層研發(fā),資金和資源逐漸向位于一端的科技巨頭和基礎(chǔ)模型廠商聚集,“強(qiáng)者愈強(qiáng)”。比如OpenAI、xAI等位于金字塔塔尖的AI公司融資不斷,估值水漲船高;月之暗面(Moonshot AI)近期完成了8億美元B輪融資,估值超過23億美元。

      CEO奧特曼更是直接對外喊話:“世界上95%的人應(yīng)該押注在OpenAI身上,我們有使命,我們會(huì)碾壓你(其他 AI 模型企業(yè))”。

      另一種是小處著手,關(guān)注大模型與場景和行業(yè)知識(shí)的融合。位于另一端的應(yīng)用型創(chuàng)新企業(yè),依賴于基礎(chǔ)模型提供的能力,將大模型技術(shù)應(yīng)用于具體行業(yè)或場景中,為用戶提供實(shí)際的解決方案和服務(wù)。

      一些投資人認(rèn)為,這類應(yīng)用公司只有“屁胡”的價(jià)值,但架不住應(yīng)用層空間大、數(shù)量多,也吸引到了一批投資者的認(rèn)可。數(shù)據(jù)顯示,AIGC賽道累計(jì)完成融資的總金額在下滑,但獲得融資的項(xiàng)目數(shù)量卻有所增加,從2023年的41個(gè)增加至2024年的186個(gè)。

      啞鈴型的投資結(jié)構(gòu)下,位于中腰部的未來“獨(dú)角獸”型初創(chuàng)公司,迎來了投資的“枯水期”,不得不在震蕩中洗牌和重整。

      中腰部AI公司的“比較優(yōu)勢”

      一般來說,對于AI這類具有顛覆性潛力的領(lǐng)域的早期階段,投資者對前期虧損的容忍度是比較高的。通常是希望隨著企業(yè)的成熟并占據(jù)市場主導(dǎo)地位,能夠帶來豐厚的回報(bào)。所以,盡管有媒體爆出Stability AI等初創(chuàng)公司虧損大、成本高等,那都不是獨(dú)角獸們的致命問題。

      真正關(guān)鍵的是,這類企業(yè)有著不低的估值和一定的技術(shù)能力,但目前缺乏一種清晰的商業(yè)化路徑。

      打破這種“混沌局面”,向投資市場和公眾展現(xiàn)出自己銳利鮮明的獨(dú)特價(jià)值,是長期信心的來源。

      說起來容易,但要跟頭部模廠拼模型,跟應(yīng)用企業(yè)拼產(chǎn)品,都不是獨(dú)角獸的“舒適區(qū)”,只能在別人的賽道上跟著別人的規(guī)矩走,兩頭不占好。

      中腰部AI公司的核心價(jià)值,就在于“比較優(yōu)勢”。

      比較優(yōu)勢,原來是一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)概念,用來形容一個(gè)國家生產(chǎn)一種產(chǎn)品的機(jī)會(huì)成本,低于在其他國家生產(chǎn)該產(chǎn)品的機(jī)會(huì)成本時(shí),就擁有了比較優(yōu)勢。通過“兩利相權(quán)取其重,兩弊相權(quán)取其輕”,讓資金和資源向具有比較優(yōu)勢的國家流動(dòng)。

      比如20世紀(jì)的生產(chǎn)力成本低、素質(zhì)高,如今的技術(shù)密集和工程師紅利,是中國在不同階段,參與國際分工的比較優(yōu)勢。

      具體到大模型領(lǐng)域,目前來看,基礎(chǔ)模廠主要圍繞在L0級(jí)底層模型的構(gòu)建,而應(yīng)用類企業(yè)則聚焦在行業(yè)數(shù)據(jù)打造L3場景小模型和應(yīng)用,而支撐這類“獨(dú)角獸”初創(chuàng)公司估值的,則是基于L1\L2級(jí)行業(yè)大模型的平臺(tái)及應(yīng)用。

      一方面,中腰部仍有市場空間。基礎(chǔ)模廠和底層模型雖然有可能“碾壓”行業(yè)大模型,但并不能把整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的大部分價(jià)值都拿走。

      就像信息化時(shí)代,微軟也不可能壟斷所有軟件,依然有大量專業(yè)軟件提供商如蔡睿領(lǐng)域的Intuit,成長為垂直領(lǐng)域的軟件巨頭。

      今天,業(yè)內(nèi)已經(jīng)有共識(shí),底層模型在短時(shí)間內(nèi)無法實(shí)現(xiàn)AGI,無法解決所有通用問題。因此,大模型落地需要疊加其他方法,因此,基礎(chǔ)模廠無法低成本地提供端到端解決方案,這就需要更多服務(wù)商來參與,提供面向行業(yè)的定制化模型及AI解決方案。這個(gè)過程中,仍然需要大量手工作業(yè)。比如很多中國企業(yè)甚至都沒有數(shù)據(jù)采集,需要針對性的數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計(jì),這些對于人才成本極為高昂的基礎(chǔ)模廠來說,投入產(chǎn)出比是很低的,或許可以在每個(gè)行業(yè)領(lǐng)域培養(yǎng)幾個(gè)標(biāo)桿案例,但絕不可能成規(guī)模復(fù)制。

      另一方面,中腰部仍有技術(shù)門檻。應(yīng)用類產(chǎn)品大多是“套殼”,這毫無問題,但對于ToB市場來說,大模型與業(yè)務(wù)場景、流程的深度融合與改造,有很多工程要做,而AI領(lǐng)域的技術(shù)路線迭代速度又非?欤瑧(yīng)用類企業(yè)根本沒可能“抄作業(yè)”。

      所以,中腰部科技企業(yè)的比較優(yōu)勢,就在于所構(gòu)建的平臺(tái)及應(yīng)用,將場景與技術(shù)緊耦合,切實(shí)滿足業(yè)務(wù)的真實(shí)需求,比如提高生產(chǎn)力、改造流程等。

      加速奔跑的獨(dú)角獸

      跨越“AI黃昏”

      機(jī)器學(xué)習(xí)為主的AI產(chǎn)業(yè)化階段,紅極一時(shí)的機(jī)器視覺四小天鵝等明星創(chuàng)業(yè)公司,專注于做智慧城市、工業(yè)質(zhì)檢等行業(yè)解決方案。被稱為港股“AIGC第一股”的出門問問,也是以生成式AI和語音交互技術(shù)為核心,提供政企服務(wù)、AI軟硬件。

      顯然,這條“比較優(yōu)勢”之路,是走得通的。

      問題在于,面對全球投資市場對大模型技術(shù)的期望值下調(diào),投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好變化等不確定因素,在前景不明的背景下,中腰部AI科技公司如何走得更遠(yuǎn)。

      《人工智能的冬天》研討會(huì)上,有人提到,斯倫貝謝、施樂、惠普、德州儀器、GTE、Amico、?松梨,他們都在進(jìn)行投資,他們都有人工智能小組,他們會(huì)說,“嗯,我今年在人工智能上花了數(shù)百萬美元,而且我已經(jīng)擁有了它。(但)他們什么也沒產(chǎn)出”。

      盲目樂觀,卻無收益,是曾經(jīng)在專家系統(tǒng)身上上演的AI荒誕戲。而今天在To C和To B市場都有探索的獨(dú)角獸們,一旦泡沫破裂,將受到兩個(gè)市場崩塌的雙重沖擊,商業(yè)性更加脆弱。

      提高自己在商業(yè)層面的“魯棒性”,AI獨(dú)角獸們必須管理好客戶預(yù)期。

      和曾經(jīng)的專家系統(tǒng)一樣,今天很多企業(yè)客戶也對大模型加持的軟件系統(tǒng),抱有不切實(shí)際的預(yù)期,希望AI系統(tǒng)做任何事情,但實(shí)際上大模型技術(shù)還做不到,出現(xiàn)預(yù)算超支、超期交付等問題,從而導(dǎo)致撤單或無法回款。

      此外,一旦企業(yè)發(fā)現(xiàn)AI系統(tǒng)其實(shí)無法產(chǎn)生實(shí)際的經(jīng)濟(jì)效益,隨著資金的撤走,工業(yè)界人才會(huì)回流到學(xué)術(shù)界,為企業(yè)市場服務(wù)的技術(shù)服務(wù)商也會(huì)死掉一批。這種情況在專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等階段都曾一次又一次出現(xiàn),獨(dú)角獸們也必須做好準(zhǔn)備。

      比如盡快“打糧食”,做厚收入,避免“以免費(fèi)換規(guī)模”“以虧損換時(shí)間”。像Stability AI那樣先開源、后付費(fèi)的緩慢探索,會(huì)承受很大的成本壓力;像Perplexity那樣以會(huì)員訂閱和API付費(fèi)為主要收入方式,營收結(jié)構(gòu)也非常單薄。

      回顧歷史,AI的周期性衰退,往往會(huì)在寒冬之前,有一個(gè)“去泡沫”的階段,只要泡沫不破裂,反而會(huì)讓行業(yè)變得更好、更不脆弱。這個(gè)階段,可以被稱為“AI黃昏”。

      避免在“AI黃昏”被擠出,將是中腰部獨(dú)角獸們接下來的第一要?jiǎng)?wù)。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請謹(jǐn)慎對待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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