Après plus de 200 jours d'ébullition de l'AIGC, les investisseurs sont parvenus à trois consensus majeurs

Source : Première nouvelle voix

Source de l'image : générée par l'IA illimitée

Le 19 juillet, Meta, la société mère de Facebook, a lancé le grand modèle Llama 2, qui sera utilisé gratuitement à des fins de recherche et commerciales, connu comme le plus puissant open source de remplacement du GPT-4. Cela changera la situation dans laquelle de nombreux grands modèles à travers le monde ont été développés sur la base de Llama, mais sont limités par le fait qu'ils ne peuvent pas être utilisés à des fins commerciales gratuites.

De nouveaux changements ont eu lieu dans la structure du marché de l'IA et le cercle du capital-risque a de nouveau été verrouillé. Lorsque les gens discutent du fait que la singularité de l'intelligence artificielle humaine approche et que l'ère de l'AIGC approche, les choses changent lentement à mesure que l'AIGC tourne à plein régime.

Tout d'abord, en termes de durée de popularité d'AIGC, le cercle des investisseurs s'est progressivement divisé. Certaines personnes ont déclaré que l'investissement recherche le rendement et la certitude, tandis que la liquidité du grand modèle à usage général n'est toujours pas claire. Le marché se refroidit, vous devez donc être prudent lors de l'achat.

Certaines personnes pensent le contraire, pensant que le développement de l'AIGC vient de commencer et qu'il deviendra encore plus populaire l'année prochaine. L'AIGC d'aujourd'hui n'est que dans le domaine du texte, et la grande maquette multimodale n'est pas encore sortie… D'ici la fin de cette année, quelques percées dans l'image par l'Open AI pourraient encore stimuler l'imaginaire de chacun.

Ce n'est pas seulement l'attitude qui différencie, mais aussi les données indifférentes qui peuvent correspondre à la grande attention du marché. Selon les données pertinentes, du début de cette année au mois de mai, le taux de croissance des visites de ChatGPT est passé de 131,6 % à 2,8 %. Du point de vue des actions réelles, il y a un énorme contraste entre le faible nombre d'investissements par les investisseurs et l'enthousiasme pour balayer l'écran dans le cercle d'amis.

Il semble être devenu une loi de la nature que l'émergence de nouvelles choses s'accompagne toujours d'attitudes « polarisées ». Au cours des plus de 200 jours de fermentation continue de l'AIGC, à quel consensus les investisseurs sont-ils parvenus ? Où sont les opportunités pour les entrepreneurs ?

First New Voice a contacté un certain nombre d'investisseurs, essayant de comprendre ce qui s'est installé dans le processus turbulent de l'AIGC en fonction de la situation actuelle ? Qu'est-il arrivé au démarrage ? On espère que cela favorisera positivement et apportera de la valeur au développement de l'industrie.

La vague AIGC ouvre des opportunités pour la prochaine ère‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

L'explosion d'AIGC a enthousiasmé le cercle des investisseurs.

Selon l'estimation de Qubit Think Tank, on estime que d'ici 2030, la taille du marché AIGC dépassera un billion de RMB.

Selon les données publiques, en 2022, il y aura plus de 500 événements d'investissement dans l'industrie AIGC de mon pays, avec un montant d'investissement supérieur à 90 milliards de yuans. Selon des statistiques incomplètes de Tianyancha et First Voice, de janvier à juin 2023 (au 27 juin), le financement total de l'industrie nationale de l'AIGC a atteint 4,959 milliards de yuans et le nombre de financements a été multiplié par 46.

Le temps remonte à la fin de 2022. Fang Zhenghao, associé directeur de Xiaomiao Langcheng, a remarqué que l'AIGC avait attiré peu d'attention dans les cercles de la technologie et de l'investissement. En mars 2023, ChatGPT est devenu populaire dans le cercle. "Le cercle d'amis est balayé par des informations pertinentes presque tous les jours. L'excitation et les inquiétudes potentielles des gens concernant l'intelligence artificielle ont atteint un sommet sans précédent", a déclaré Fang Zhenghao.

Alors que la génération de certaines images vidéo synthétiques a fait des percées dans les applications C-end, le sentiment qu'"un nouveau changement de paradigme de productivité est arrivé" est devenu plus fort dans le cœur de Fang Zhenghao. Il pense que l'intelligence artificielle jouera un rôle plus important dans divers domaines verticaux et applications industrielles à l'avenir.

Bai Zeren, vice-président de Linear Capital Investment, a des sentiments similaires : "** AIGC est une opportunité à très long terme, analogue à Internet, et la tendance de développement future doit être que l'IA pénètre dans divers scénarios comme les capillaires. **" Il est optimiste quant à cette vague d'AIGC, estimant qu'il doit y avoir un grand nombre d'opportunités d'investissement qui la suivront.

« Nous attendons avec impatience de voir davantage d'innovations et de changements. » Wang Xiao, fondateur de Jiuhe Venture Capital, a déclaré que lorsqu'une nouvelle vague d'IA arrive, derrière la vulgarisation rapide d'applications telles que ChatGPT se cache l'émergence d'une nouvelle génération de capacités d'IA représentée par l'émergence de l'intelligence.

"A partir de maintenant, que vous travailliez ou que vous démarriez une entreprise, veuillez vous assurer que vous êtes lié à l'IA." Lu Qi, ancien vice-président mondial de Microsoft, Baidu COO et fondateur de Miracle Forum, a une attitude plus ferme. "AIGC n'est pas une tendance actuelle, et une tendance signifie opportunisme. C'est trop sous-estimer l'impact de l'IA sur le développement du monde."

Les opportunités pour les dix prochaines années, voire la prochaine ère, se dévoilent lentement.

Regardez uniquement le grand modèle et ne le lancez pas, l'argent réel est réparti sur le modèle vertical et la couche d'application

Au cours des plus de 200 jours de fermentation continue d'AIGC, les investisseurs sont parvenus à un certain consensus, qui se reflète principalement dans trois aspects :

Consensus 1 : il existe des opportunités déterministes pour l'infrastructure de puissance de calcul, et le grand modèle est un "jeu" pour les riches‍

‍Dans l'architecture écologique de la nouvelle vague d'IA composée d'une couche d'infrastructure de puissance de calcul, d'une couche de modèle (modèle de base, modèle open source, grand modèle auto-construit) et d'une couche d'application, certaines opportunités déterministes ont émergé.

**Tout d'abord, avec le développement de l'intelligence artificielle, la demande de puissance de calcul a connu une expansion explosive. ** Il existe des opportunités certaines dans la couche d'infrastructure de puissance de calcul, qui est devenue le consensus des marchés de capitaux en Chine et aux États-Unis.

La performance du marché secondaire soutient ce point de vue. De fin octobre 2022 au 17 juillet, le cours de l'action Nvidia est passé de 123 dollars par action à 464 dollars par action. Depuis le début de 2023, les cours des actions des sociétés d'intelligence artificielle dans la couche d'infrastructure de puissance de calcul nationale telles que Cambrian et Sugon ont été solides.

** Deuxièmement, les grands modèles entraîneront d'énormes changements dans les paradigmes de R&D et d'application. ** Certains investisseurs pensent que la perspective d'une technologie d'IA dominée par de grands modèles peut réduire efficacement les coûts et augmenter l'efficacité a suscité l'enthousiasme des entrepreneurs. C'est aussi la raison pour laquelle la Guerre des Cent Modèles peut avoir lieu.

Baidu a lancé "Wen Xin Yi Yan", Ali a sorti Tongyi Qianwen, le grand modèle Xinghuo de Xunfei, Meituan, Baichuan Smart, Yunzhisheng, etc. ont également rejoint la piste des modèles à grande échelle. Selon les statistiques, en juillet, mon pays compte plus de 80 grands modèles avec des paramètres supérieurs à 1 milliard.

Aujourd'hui, la Guerre des Cent Modèles s'est intensifiée et progressivement stabilisée. Les gens sont progressivement parvenus à un consensus sur la couche modèle : la couche modèle est un jeu pour les grands "joueurs". Ce « joueur » désigne à la fois les entrepreneurs et les investisseurs.

L'inférence et la formation de grands modèles nécessitent directement la puissance de calcul de la puce et de la carte graphique, et la couche modèle nécessite un support technique très solide, ce qui rend l'investissement en capital très énorme.

En prenant l'Open AI comme exemple, selon les statistiques pertinentes, le coût de la formation GPT-4 était autrefois d'environ 63 millions de dollars américains, nécessitant 1,8 billion de paramètres énormes. Cela n'inclut pas le coût de la collecte de données, RLHF, etc.

En dernière analyse, les talents techniques et les puces haut de gamme doivent brûler de l'argent. "La chose la plus importante à ce stade est de voir qui a une forte capacité de financement et une forte solidité du capital, et celui qui a une plus grande probabilité de succès. Fang Zhenghao a déclaré que les startups du bureau sont confrontées au problème d'être bloquées du côté de la puissance de calcul. Par rapport aux entreprises étrangères, il y a encore un écart dans le grand modèle. Sur la base de la puissance de calcul et des talents high-tech, c'est une compétition pour voir quel investissement en R&D est le plus efficace et qui peut faire mieux en technologie.

Il en est de même pour les établissements.

"Les opportunités d'investissement au niveau du modèle ne peuvent continuer à être jouées que par certains acteurs disposant d'un capital solide." Fang Zhenghao a observé que pour les institutions d'investissement dont l'échelle de gestion n'est pas particulièrement importante, si elles ne procèdent pas à un déploiement précoce avant que l'industrie ne soit en plein essor, il est peu probable qu'elles participent à un investissement de modèle à grande échelle à ce stade.

Ce serait un bon moment pour présenter des modèles à grande échelle l'année dernière, mais cette année n'est pas une bonne fenêtre temporelle pour la plupart des institutions d'investissement à court et à moyen terme.

Outre le coût énorme, de nombreux facteurs poussent les investisseurs à vendre avec prudence, tels que la meilleure fenêtre temporelle, la liquidité commerciale, etc.

"Si c'était moi, je ne choisirais pas d'investir dans des projets liés aux modèles à grande échelle cette année." Shi Mao, l'associé directeur fondateur de Changlei Capital, a déclaré qu'après avoir raté la meilleure fenêtre temporelle pour investir dans la piste de modèles à grande échelle sous-jacente, il a observé qu'il existe actuellement un grand écart dans la combinaison de la couche modèle et de la couche application, et la réalisation de la technologie des modèles à grande échelle n'est toujours pas claire.

Il convient de noter que les modèles verticaux avec des besoins clairs et des scénarios d'atterrissage ont attiré l'attention du capital. **

Au début de cette année, Xiaomiao Langcheng est parvenu à un consensus en interne pour ne pas investir dans des modèles à grande échelle, mais pour garder un œil sur les modèles à grande échelle dans les dizaines de milliards d'industries. "Par rapport aux grandes entreprises qui ont déjà flotté sur l'eau, les start-up auront plus d'opportunités de subdiviser les champs verticaux. Parce qu'après avoir atterri dans une industrie spécifique, il est plus facile pour les start-up d'y accumuler des ensembles de données de meilleure qualité. "

Ceci est conforme à l'opinion de Zhu Xiaohu, l'associé directeur de GSR. GSR Ventures est l'une des premières institutions à avoir réalisé les investissements AIGC les plus verticaux en Chine. Zhu Xiaohu a déclaré publiquement que pour la plupart des entrepreneurs, ils devraient "d'abord le scénario et les données sont rois" et former leurs propres modèles verticaux au lieu d'être superstitieux à propos des grands modèles généraux.

Consensus 2 : Au niveau de l'application, les "forces anciennes" dans certains champs verticaux ont de meilleures opportunités‍

Un fait est que les investisseurs sont plus intéressés par le grand modèle et n'investissent pas dedans, et investissent plus d'argent réel dans la couche applicative.

"Nous sommes également très préoccupés par les progrès et les changements du grand modèle lui-même. Compte tenu du modèle de concurrence actuel sur le marché et du seuil de capital, nous aurons tendance à investir dans des opportunités telles que la couche d'application et de nouvelles infrastructures lors d'une vente. " Bai Zeren a déclaré que Linear Capital est plus préoccupé par la manière dont les nouvelles technologies peuvent être mises en œuvre dans l'industrie pour résoudre plus efficacement les problèmes industriels et apporter une énorme valeur commerciale à l'industrie. C'est la logique d'investissement constante de Linear Capital.

"** Nous encourageons toutes les entreprises investies à réfléchir à la possibilité de combiner leurs activités avec AIGC à l'avenir, du moins du point de vue de la gestion d'entreprise. Elles doivent également réfléchir à la manière d'améliorer l'efficacité humaine interne grâce à l'IA. **", a déclaré Bai Zeren.

Il n'y a actuellement aucun consensus dans le cercle des investisseurs sur les opportunités déterministes au niveau de la couche applicative. Cependant, de nombreux investisseurs ont déclaré que du point de vue des entreprises, les acteurs vétérans dans divers domaines verticaux de To B ont des avantages évidents.

Fang Zhenghao a comparé les entreprises qui sont successivement entrées dans le domaine de l'intelligence artificielle aux "forces anciennes" et aux "forces nouvelles". Les "forces anciennes" ont commencé avec le réseau de neurones profonds en 2016. A cette époque, le premier lot d'entreprises d'intelligence artificielle est né, dont les AI Four Tigers et certaines start-up. Les entreprises d'intelligence artificielle qui ont émergé ces dernières années sont considérées comme de nouvelles forces.

"Les" forces anciennes "dans certains domaines verticaux ont maîtrisé les besoins et les scénarios des clients, et en même temps peuvent prendre l'initiative de répondre à l'itération de la technologie de l'IA." De l'avis de Fang Zhenghao, ces entreprises sont des entreprises avec des opportunités de développement relativement certaines au niveau de la couche d'application.

Certains investisseurs ont exprimé des opinions similaires. En plus des nouvelles start-ups, il existe en fait un certain nombre de sociétés d'intelligence artificielle par actions dans la couche d'application dans divers domaines verticaux. Elles se sont développées pendant six à sept ans et pourraient devenir un groupe de protagonistes parmi les sociétés d'intelligence artificielle du côté des applications dans la prochaine période. "Parce qu'ils ont des clients et des scénarios entre leurs mains, ils auront un avantage concurrentiel plus important."

Wang Xiao, fondateur de Jiuhe Venture Capital, a déclaré que l'IA changera tous les horizons de la vie, y compris le SaaS, les logiciels d'outils, et la génération précédente d'entreprises d'IA devrait utiliser cette itération technologique pour effectuer des mises à niveau structurelles. « La technologie Xiaoduo, dans laquelle nous avons investi en 2015, est basée sur la technologie des grands modèles de langage et a récemment lancé le modèle Xiao XPT dans le domaine vertical du commerce électronique. Avec l'aide de grands modèles et des données de l'industrie accumulées dans le passé, il permettra de développer davantage de scénarios commerciaux de commerce électronique et de fournir de meilleures solutions.

Consensus 3 : les investisseurs sont attentifs à l'équipe et à la commercialisation‍

Dans cette vague d'AIGC, les investisseurs investissent principalement dans les personnes et les directions, et l'arrière-plan invisible est devenu une considération importante.

"Que voit le fondateur dans le futur, et quel rôle espère-t-il jouer dans le futur ? Nous utilisons le futur décrit par l'entrepreneur et le futur qu'il voit pour trouver un point de résonance au milieu. Ensuite, nous jugeons si l'entrepreneur peut vraiment le faire du point de vue de son expérience de croissance et de son niveau technique. " C'est la logique de base de Zhang Jinjian, partenaire fondateur d'Oasis Capital, dans le processus d'investissement.

**En plus de l'investissement, en termes de considérations spécifiques, diverses institutions se concentrent davantage sur la capacité de commercialisation du projet. **

Du point de vue de Linear Capital, les capacités de commercialisation se reflètent principalement dans trois aspects : les barrières à l'entrée, telles qu'une différenciation suffisante de la technologie, une bonne adaptation à des scénarios spécifiques ou le besoin de connaissances du domaine dans le scénario lui-même ; la productisation rapide, qui peut rapidement intégrer les capacités LLM pour fabriquer des produits sur les points douloureux ; former une boucle fermée efficace de données et de retours.

Jiuhe Venture Capital, qui a investi dans des projets vedettes tels que Eagle Eye Technology et Tanji Technology, a une vision similaire à Linear Capital.Wang Xiao a déclaré qu'en plus de prendre en compte le facteur fondateur dans l'investissement, il est également nécessaire d'envisager des scénarios et des besoins d'atterrissage clairs, ce qui peut réellement réduire les coûts et augmenter l'efficacité pour les clients.

La stratégie d'investissement de Xiaomiao Langcheng se concentre sur la sélection et les positions lourdes. Pour 5% des projets à ne pas manquer, nous tournerons activement, et pour 95% des projets, nous partirons du point de vue du chasseur et ferons patiemment un bon travail de recherche. "Le cœur de l'investissement est d'exprimer votre compréhension d'un sujet avec votre cœur. Si vous le comprenez, vous devriez investir pendant longtemps et continuer à investir."

** Différentes préoccupations : vitesse de développement de la technologie, valorisation, modèle économique **

Les deux premières vagues d'IA ont eu lieu respectivement en 2012 et 2016.

En 2012, AlexNet, basé sur l'apprentissage en profondeur, développé par le professeur Geoffrey Hinton et deux étudiants, a remporté le championnat du ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge. Depuis lors, l'apprentissage en profondeur a jeté les bases techniques sous-jacentes de l'intelligence artificielle.

En 2016, dans la compétition de Go homme-ordinateur, AlphaGo a battu le champion du monde de Go Lee Sedol, ce qui a rapidement allumé le feu du capital-risque mondial en intelligence artificielle.

** Il faut admettre qu'au cours des deux premières vagues de boom de l'intelligence artificielle, 90 % des start-up ont perdu de l'argent. Et les investisseurs ne gagnaient de l'argent que s'ils entraient tôt. **

Un investisseur de CVC a déclaré qu'avant l'émergence de l'intelligence artificielle générative, l'enthousiasme des gens pour investir dans l'IA était extrêmement faible, car les performances commerciales de ces entreprises étaient bien inférieures à la confiance des investisseurs. "Beaucoup de travail de personnalisation, de nettoyage et de préparation des données, beaucoup de réglage de modèle, presque tous les scénarios commerciaux sont un système de projet non standard, et la structure des coûts des talents de l'industrie est déraisonnable, ce qui a entraîné moins de 1 % d'entreprises rentables dans les deux dernières vagues d'intelligence artificielle."

La troisième vague actuelle d'IA est décrite par Kai-fu Lee comme la progression "de l'île isolée vers le continent". Par rapport aux deux vagues précédentes, cette vague d'IA permet à GM de construire un nouveau monde avec des capacités inter-champs. Une fois qu'un modèle puissant est étayé par suffisamment de données, dans un scénario approprié, l'IA créera une productivité qui surpassera celle des humains.

Bien sûr, dans ce processus, des préoccupations existeront également.

La préoccupation de Linear Capital pour l'entreprise est que l'équipe n'est pas assez forte pour essayer de manière flexible de faire des erreurs dans l'environnement technologique et commercial en évolution rapide ; les scénarios de coupure sont trop superficiels pour former une boucle fermée efficace, et ils tomberont dans la concurrence de la mer Rouge à l'avenir.

Xiao Miao Langcheng a deux préoccupations : premièrement, le développement rapide de modèles et d'algorithmes open source abaissera le seuil d'acquisition de technologies, ce qui fera que l'investissement technologique des principales sociétés d'intelligence artificielle dans le passé deviendra un investissement invalide. Sous la concurrence féroce de l'homogénéisation, le modèle commercial attendu par les investisseurs finira par échouer.

Deuxièmement, bien que l'intelligence artificielle ait actuellement une certaine capacité de généralisation, pour atteindre une grande précision, il est nécessaire d'apprendre et d'ajuster les paramètres pour chaque scène. Les clients ont une forte demande de services personnalisés. C'est-à-dire que même si le module principal est commun au niveau du modèle, il reste un grand nombre de plug-ins fonctionnels à personnaliser, ce qui conduira à terme les startups à fournir des services personnalisés, tombant ainsi dans le dilemme d'être difficile à mettre à l'échelle.

Dans cette vague, comment les entrepreneurs saisissent-ils les opportunités ? Plusieurs investisseurs ont donné des conseils.

"S'il y a un créateur dans le monde, il a déjà passé la commande." Zhang Jinjian, partenaire fondateur d'Oasis Capital, estime que dans la grande vague, les entrepreneurs devraient activement embrasser, non pas pour dessiner une carte, mais pour attendre le coup de départ pour sprinter et entrer dans l'industrie dès que possible.

"Avant la révolution industrielle, les gens n'avaient pas de productivité redondante, donc il n'y avait pas de marchandises, et il n'y avait pas de circulation des marchandises. Après la révolution industrielle, avec la circulation des marchandises, il y a eu le développement de l'industrie du transport et de l'industrie de la vente au détail. Maintenant, à l'ère de l'IA, en théorie, les 500 plus grandes entreprises du monde peuvent le refaire", a déclaré Zhang Jinjian.

Fang Zhenghao conseille aux entrepreneurs de faire bon usage de la fenêtre du marché des capitaux pour compléter le financement, et en même temps, de ne pas brûler désespérément de l'argent après avoir terminé le financement, et doit prendre une décision avant de bouger. "Parce que le moment de l'explosion des applications d'intelligence artificielle n'est pas encore arrivé, les entrepreneurs doivent identifier lesquelles d'entre elles sont de véritables opportunités pour les start-up, puis peaufiner leurs produits et leurs activités pour profiter de cette vague d'opportunités pour aller plus loin."

Du point de vue des investisseurs, toute industrie dans le monde a un cycle de développement, et les vrais entrepreneurs sont le groupe de personnes avec une forte résilience qui peuvent résister à la tentation et tester dans les hauts et les bas du cycle de l'industrie, et ne jamais abandonner. **