Le modèle d'IA mène-t-il vraiment le "festin de la capitale" domestique ? Oui et non

Source : voleurs fantômes sur Internet

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

Le modèle d'IA est le terme le plus en vogue sur le marché des capitaux jusqu'à présent en 2023, tant aux États-Unis qu'en Chine. Sur diverses plateformes de médias sociaux, on voit chaque jour des sociétés de conseil et des auto-médias annoncer que "les modèles à grande échelle de l'IA ont déclenché une vague d'investissements en Chine", et même proclamer de manière convaincante que "la piste des modèles à grande échelle a attiré des dizaines de milliards / des centaines de milliards d'investissements ». Les expositions ou séminaires sur l'IA organisés à Shanghai et à Pékin étaient complets, et il semblait que tous les analystes et gestionnaires de fonds étaient présents, et ils ont pris des photos sur place et les ont envoyées à Moments. Aux yeux de beaucoup de gens, les grands modèles (et les applications AIGC) sont devenus une super piste d'investissement comparable aux nouvelles énergies et puces à l'époque.

Cependant, la situation réelle que j'ai vue ne soutient pas le point de vue ci-dessus. Après des discussions approfondies avec des investisseurs et des entrepreneurs familiers du marché primaire, j'ai constaté que la popularité réelle du grand modèle d'IA dans le soi-disant "cercle du capital" (en particulier le cercle du capital-risque) est bien inférieure à sa popularité sur les réseaux sociaux ; les investisseurs Bien qu'ils soient préoccupés par la piste de l'IA, ils restent largement à l'état de « lèvres et boulons ». Quant à la soi-disant "piste de modélisme à grande échelle qui a attiré des dizaines de milliards/centaines de milliards d'investissements", elle ressemble encore plus à un rêve, ce qui est complètement contraire aux faits.

En résumé, ce que je vois c'est :

• Le battage médiatique sur le "grand modèle AI" est limité au marché secondaire, pour être précis, le marché secondaire des actions A.
• Sur le marché primaire, les investisseurs sont prêts à apprendre et à rechercher des projets d'IA, mais ils sont très prudents lorsqu'ils investissent.
• Il est extrêmement difficile pour les startups sur la voie de l'IA d'obtenir des investissements, et le nombre de "licornes" nées est très faible.
• Les grandes entreprises Internet ont investi beaucoup de ressources internes dans le modèle d'IA, mais il est difficile de l'appeler "investissement".

Sans aucun doute, sur le marché des actions A au premier semestre 2023, toute société cotée avec de grands modèles et AIGC sera spéculée. Le problème est que l'industrie des TMT sur le marché des actions A a toujours été déconnectée de l'industrie, et le mécanisme de transmission vers le marché primaire est très faible, et cette fois ne fait pas exception. Nous savons tous que, quel que soit le nombre de milliards de capitalisation boursière de ces sociétés, telles que 360, Kunlun Wanwei, Tom Cat et Chinese Online, sur le marché des actions A, peu d'argent ira réellement à l'IA à grande échelle. modèles et le développement d'applications lui-même ; cela peut augmenter le taux de divorce des dirigeants de "grandes sociétés de concept de modèles".

Les capital-risqueurs du marché primaire sont bien sûr heureux d'apprendre de grands modèles, de participer à des expositions AIGC et de rechercher des projets de R&D et d'application de base en IA, mais ils seront très prudents lorsqu'ils investiront. Par conséquent, il est très difficile pour les entreprises en démarrage dans le domaine de l'IA domestique d'obtenir un financement, qu'elles soient dans le domaine du développement ou de l'application de modèles à grande échelle. Jusqu'à présent, seules quelques "licornes" telles que MiniMax et Light Year Beyond sont nées sur l'ensemble de la piste, parmi lesquelles Light Year Beyond a également subi un échec à mi-chemin en raison de la dépression de Wang Huiwen. En outre, même Baichuan Intelligence de Wang Xiaochuan a reçu des investissements assez limités, sans parler d'autres start-up sans expérience.

Bien sûr, l'ensemble de l'industrie Internet a investi massivement dans des modèles à grande échelle d'IA. De nombreuses grandes sociétés Internet l'ont classé comme "projet n° 1", et ont même suspendu de nombreux projets de recherche et développement fondamentaux afin de concentrer les ressources. Le problème est que ce type d'investissement interne ne peut pas être appelé "investissement" - une grande usine a alloué 10 milliards de yuans de ressources pour le recrutement de modèles à grande échelle, l'achat d'équipements matériels ou la location de services cloud. investissement de 10 milliards", parce que le soi-disant "investissement" dans le marché des capitaux est un comportement externe.

Par conséquent, la popularité réelle des grands modèles d'IA dans le "cercle des capitaux" a été sérieusement surestimée. Certaines personnes sont optimistes quant au fait que dans les prochains mois, la popularité réelle augmentera considérablement, car des mesures réglementaires pour l'IA générative ont été mises en œuvre, davantage de talents et de ressources ont afflué et le développement de l'ensemble de l'industrie est devenu plus formel. Je ne pense pas. En fait, la filière nationale de l'entrepreneuriat en IA est confrontée à deux problèmes fondamentaux : le premier est le problème de l'industrie elle-même, et le second est le problème d'approvisionnement de la communauté nationale du capital-risque. Ni l'un ni l'autre de ces problèmes n'est susceptible d'être résolu à court terme.

Permettez-moi de parler d'abord du premier. La recherche fondamentale et le développement de grands modèles d'IA est une piste de subdivision étroite et hautement spécialisée ; c'est aussi une entreprise qui brûle de l'argent et nécessite des dépenses en capital extrêmement élevées. La combinaison des deux a abouti à très peu de fonds de capital-risque capables d'investir réellement dans de grands modèles. Une raison importante pour laquelle MiniMax peut obtenir une valorisation plus élevée est qu'elle a été créée tôt et a accumulé davantage au cours de son histoire de plus de deux ans ; la plupart des nouvelles sociétés créées depuis 2023 ne rassurent pas les investisseurs (à des années-lumière auraient pu être les exception, mais c'est dommage).

Quant à l'application de cette piste par l'AIGC, sa limite supérieure théorique peut être beaucoup plus élevée que le développement du grand modèle lui-même, mais elle est encore largement sur le papier. L'époque où le marché primaire domestique dépensait beaucoup d'argent avec désinvolture pour une "application grand public" d'une technologie de pointe est révolue. Tout le monde sait qu'une fois le dividende du trafic Internet épuisé, l'application de toute nouvelle technologie est difficile à ressembler à 5 -Il y a 10 ans. Grandir aussi vite. De plus, dans un avenir prévisible, il sera difficile pour les applications AIGC nationales grand public d'utiliser de grands modèles étrangers tels que GPT, et ne pourront être basées que sur des modèles nationaux avec des niveaux inférieurs, ce qui limite encore leurs perspectives de développement. Au moins en ce qui concerne le marché primaire, en ce moment, "l'application AIGC" est encore une piste avec peu d'attention et il est difficile d'obtenir de l'argent réel ; j'estime que ce phénomène se poursuivra pendant plus d'un an.

Permettez-moi de parler du deuxième article. Depuis 2021, la tendance du côté de l'offre de l'ensemble du domaine national du capital-risque (VC) est la suivante : les fonds en dollars américains vont de mal en pis, et la source de fonds pour les fonds en RMB est passée de la « marchéisation » à la « commercialisation d'État ». avoirs en propriété. » Inutile de dire que la marée descendante des fonds en dollars américains a activement ou passivement réduit la ligne de front lorsque le marché boursier américain est semi-fermé aux entreprises nationales. Pour les fonds en RMB, quelle que soit la nature de leurs propres gestionnaires (GP), leurs sources de financement sont de plus en plus dépendantes des plateformes publiques locales, car c'est actuellement le seul canal de financement relativement fluide.

Maintenant qu'il a pris de l'argent sur les actifs locaux appartenant à l'État, le Fonds RMB doit donner une explication au gouvernement local, et le gouvernement local est le plus préoccupé par l'emploi local et le PIB. Les nouvelles énergies, les semi-conducteurs et la biomédecine appartiennent tous à l'industrie manufacturière moderne avec une longue chaîne industrielle, propice au PIB, et il doit y avoir un certain maillon propice à l'emploi; le modèle de l'IA n'est pas comme ça . Même si une start-up à grande échelle est prête à délocaliser toute l'équipe de R&D dans une certaine province (ce qui est impossible), l'emploi qu'elle crée pour la région est encore négligeable. Quant aux services applicatifs AIGC, s'ils se développent à l'avenir, le PIB créé n'appartiendra qu'à quelques villes de premier rang telles que Pékin, Shanghai, Guangzhou et Shenzhen (plus Hangzhou au plus), et la plupart des lieux n'y ont aucun intérêt. .

Si c'était il y a 5 à 10 ans, le fonds RMB pourrait encore être "secrètement caché" et prendre l'argent que les actifs publics locaux utilisaient pour développer des "industries de technologie dure telles que les puces" et l'investir dans la voie du modèle à grande échelle . Mais maintenant, les actifs publics locaux sont déjà très astucieux, et ils imposent souvent des restrictions strictes à l'investissement, colmatant ainsi toutes les échappatoires. Par exemple, dans le domaine de l'investissement pharmaceutique, les LP appartenant à l'État exigeront même des médecins généralistes qu'ils "n'investissent que dans quelques catégories très étroites de dispositifs médicaux, et ne sont pas autorisés à investir dans d'autres dispositifs, et encore moins à investir dans des voies autres que médicales". dispositifs." Cela est particulièrement vrai pour le domaine TMT. Il n'est pas exagéré de dire que sans l'approbation des LP appartenant à l'État, la plupart des fonds en RMB ne voudraient jamais investir un centime dans la voie de l'IA.

Outre les fonds en dollars américains et les fonds en RMB, il existe une autre force importante dans l'industrie nationale du capital-risque, à savoir le capital-risque d'entreprise (CVC) avec de grandes sociétés Internet comme noyau. Malheureusement, à partir de 2021, l'activité d'investissement des grandes entreprises de l'Internet n'a cessé de se contracter ; comme pour les entreprises des autres secteurs, elles manquent de ressources financières suffisantes. Pour les grandes entreprises de l'Internet, l'objectif du développement de l'IA générative est encore interne, et l'investissement externe consiste davantage à jouer le rôle de « chercheur de pneus de rechange ». Comme nous le savons tous, les pneus de secours n'ont pas besoin d'être nombreux et n'ont pas non plus besoin d'être valorisés.

Oui, les autorités compétentes ont émis quelques documents pour soutenir l'industrie de l'IA générative ; oui, les médias officiels applaudissent les grands modèles et les applications connexes - mais ces supports sont encore loin de pouvoir rivaliser avec ceux dans les domaines des nouvelles énergies, des semi-conducteurs , et la biomédecine. Dao a reçu un soutien égal. De plus, l'effet de ces aides s'est largement fait sentir sur les géants de l'Internet plutôt que sur les start-up. Les avantages obtenus par les startups de la piste AI peuvent ne pas être aussi bons que l'industrie du jeu avant la deuxième crise du nombre de versions.

Les faits ci-dessus ne devraient pas affecter la spéculation du marché des actions A sur les grands modèles, car comme nous le savons tous, le marché des actions A est déterminé par sa propre logique (s'écartant des fondamentaux). La question de savoir si le modèle d'IA mène le "festin du marché des capitaux" national dépend uniquement de votre point de vue : le festin n'existe que sur le marché secondaire des actions A. Si vous excluez ce marché, il n'y aura pas de festin du tout.