Il n'y a pas d'entreprises pour voter pour les modèles nationaux à grande échelle

Source originale : Qubit

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

Le marché du capital-risque à grande échelle est entré dans une nouvelle phase de "aucune entreprise dans laquelle investir".

Les entrepreneurs veulent de l'argent, mais les nouveaux financements à grande échelle deviennent de plus en plus difficiles ; les investisseurs ont du mal à trouver des cibles appropriées, et ceux qui promettent ne peuvent pas investir, et ceux qui peuvent se le permettre ne le peuvent pas.

Ce phénomène est à la fois inattendu et raisonnable.

Dix mille flèches ont été lancées depuis moins de six mois, et la fréquence d'utilisation de l'IA et des grands modèles par les gens ordinaires a diminué.Lorsque l'enthousiasme s'est calmé, même le taux de croissance des visites du leader ChatGPT a commencé à ralentir.

Mais le volume et l'encombrement de cette piste sont loin de s'arrêter :

En tant que premier groupe de start-ups d'IA, une équipe qui a été profondément impliquée dans les modèles légers est allée directement aux licornes ; le département Tsinghua des startups AIGC émerge constamment, et une autre société d'IA axée sur les systèmes de dialogue est récemment entrée sur le marché , ainsi que les étudiants de premier cycle. L'assistant d'IA lancé par les diplômés a bientôt commencé les tests bêta.

D'une part, la progression du financement des acteurs populaires n'est pas fluide, d'autre part, de nouvelles entreprises et de nouveaux produits continuent de se faufiler sur la piste.

C'est maintenant que la réalité commence enfin à tirer la sonnette d'alarme :

La frénésie s'estompe, les start-ups d'IA connaissent un test plus important sur le marché du capital-risque, peut-être que le remaniement est venu tranquillement.

Les ressources de la piste sont limitées et la fenêtre de temps est courte

Poussées et stimulées par OpenAI, les startups modèles nationales et à grande échelle se bousculent pour éclater.

Mais plus nous avançons, plus les épreuves et les difficultés auxquelles nous devons faire face deviennent de plus en plus évidentes :

d'abord--

Piste limitée

Aujourd'hui, presque toutes les start-ups de modélisme à grande échelle peuvent sentir que même si cette piste est chaude, les ressources en piste sont limitées et la fenêtre de temps est courte **.

Chaque mise à jour de ChatGPT évince l'espace de vie des start-up.Même Jasper, la licorne star de l'AIGC avec une valorisation de 1,5 milliard de dollars américains en 18 mois, a également commencé à licencier.

En ce qui concerne le domaine open source, représenté par LLaMA-2, la force globale augmente également rapidement.

En comparaison verticale, trop d'entreprises se sont lancées dans l'entreprenariat à grande échelle les unes après les autres. Selon des statistiques incomplètes, y compris les différents types de sources générales et verticales, open source et fermées, le nombre de ** grands modèles produits dans le pays a dépassé 100 **.

On peut intuitivement sentir qu'en seulement six mois, parmi ces centaines d'entreprises, des stars et des petits géants sont apparus à une vitesse presque fulgurante.

L'une des stars les plus éblouissantes, MiniMax, avance à grands pas dans les rangs des licornes avec triomphe. Selon les nouvelles du marché, une équipe qui a été la première à terminer en Chine a pris la voie légère et est déjà allée directement à une valorisation de 1 milliard de dollars américains.

C'est passionnant et époustouflant :

Même à l'ère d'Internet avec l'argent le plus chaud, une flambée des valorisations sur 6 mois ressemble presque à un fantasme.

Sans parler du cas particulier des années-lumière - avant d'être acquis par meituan, il a fallu 4 mois sans sortie de démonstration, et la valorisation a dépassé 1 milliard de dollars américains.

Des étoiles éblouissantes signifient qu'elles occuperont la plupart des positions sur la piste des modèles à grande échelle, et la bataille de l'accaparement des ressources pour les 99 % de joueurs restants est destinée à être féroce.

### Soutien au capital-risque, commencez à vous rassembler

Dans un tel environnement général, après six mois, les investisseurs qui étaient vraiment assis à la table de poker "regroupés" étaient particulièrement évidents.

Selon les valorisations de marché qui ont été exposées, Qubit a trié les entreprises et les investisseurs qui ont fait des mouvements dans le cercle du capital-risque à grande échelle depuis janvier 2023.

** **△ Les Qubits sont organisés en fonction des informations publiques, uniquement en 2023

En plus du tableau, les dernières valorisations de sociétés vedettes telles que 01Wanwu et Baichuan Smart sont toujours en sommeil et inconnues des étrangers.

Cependant, les informations contenues dans le tableau sont suffisantes pour que les gens découvrent qu'à l'ère de l'entrepreneuriat à grande échelle, le jeu des joueurs de VC est très régulier :

Ou, cherchez la tête.

Un exemple typique est les prises de vue les plus fréquentes au cours des six derniers mois, comme Dachang Venture Capital/Venture Capital représenté par Tencent Investment, ou Zhipu AI, qui accélère tout le chemin sur la piste.

Pour eux, les œufs ne seront ni placés dans le même panier, ni placés dans trop de paniers, ni placés dans des paniers autres que l'échelon de tête.

Ou, Choisissez fermement une certaine entreprise investie.

C'est comme le surpoids de Tom Cat sur Xihu Xinchen, ou l'optimisme continu de Zhihu sur Mianbi Smart, et son partenaire et CTO servent de directeur et PDG de l'autre partie.

** **#### △ Le partenaire de Zhihu et CTO Li Dahai sera le PDG de Mianbi Smart

Si vous voulez une valorisation élevée, vous devez faire face à une période de goulot d'étranglement

De plus, même si tout le monde sur le marché du capital-risque parle de modèles à grande échelle, le montant d'argent qui peut être investi est limité, et avec le retrait des fonds en dollars américains, ces fonds d'investissement ne sont pas chauds, encore moins les grands fonds d'investissement.

Qubit a appris qu'une équipe de start-up qui a annoncé son entrée dans le modèle à grande échelle il y a quelques mois n'a pas été facile dans la négociation avec l'employeur.La cotation externe actuelle a été abaissée à moins de 100 millions de dollars américains, ce qui est bien inférieur à l'attente initiale.

La discussion est chaude, mais le financement n'est pas facile, non seulement reflété dans cela.

L'entrepreneuriat à grande échelle n'en est qu'à ses débuts et une valorisation élevée signifie que l'entreprise investie devra supporter des attentes de croissance plus élevées et une pression sur les bénéfices à l'avenir.

La nouvelle du marché est que plus le cycle de financement est tardif, plus la valorisation est élevée et plus il faut d'argent réel, plus le test des capacités réelles et de la commercialisation de la technologie sera rigoureux.

Jusqu'à aujourd'hui, la valorisation de 1 milliard de dollars américains est devenue un plafond que les startups ordinaires à grande échelle peuvent difficilement atteindre ; avant d'atteindre ce montant, 1 milliard de yuans n'est pas non plus facile à dépasser.

Inauguration progressive de la première vague de période de réflexion

Cependant, les défis de financement auxquels sont confrontées ces start-ups ont été particulièrement décourageants dès le départ.

Le coût de la formation de modèles est élevé, l'acquisition de données est difficile et les meilleurs techniciens peuvent vivre dans des biens rares.En un mot, si vous voulez construire un grand modèle, vous devez dépenser de l'argent comme de l'eau. **

Maintenant, nous devons encore faire face à des problèmes tels que la difficulté de se transformer en une véritable entreprise, ce qui entrave la commercialisation et la croissance rapide de nombreuses grandes entreprises dans tous les aspects.

recherche de fusions et d'acquisitions dans le cadre d'options parallèles

Par conséquent, lorsque le nouveau cycle de financement à grande échelle devient de plus en plus difficile, les fusions et acquisitions ont commencé à devenir une option parallèle.

Qubit a récemment appris qu'une entreprise de modèles à grande échelle d'IA basée à Tsinghua était exposée à la recherche d'un nouveau cycle de financement pour une valorisation de 1 milliard de yuans.

Dans le même temps, la société recherche des fusions et acquisitions sur le marché au prix de 100 millions de dollars américains. Ce prix est au pair avec la valorisation lors de la dernière ronde de financement.

Des nouvelles du marché des capitaux se sont également répandues selon lesquelles Zhipu AI, qui est également de l'Université Tsinghua, contacte l'équipe au sujet des fusions et acquisitions.

Ce n'est pas le seul mode de vie, il y a toujours des similitudes qui peuvent se refléter dans l'histoire :

En avril de cette année, Light Years Beyond a finalisé l'acquisition de First-class Technology, une société de framework d'apprentissage en profondeur de l'IA, détenant environ 46,52 % de ses actions.

À cette époque, la technologie de première classe qui avait achevé 4 cycles de financement avait échoué à plusieurs reprises dans le financement et avait failli tomber avant la montée de la vague AI 2.0; et Wang Huiwen se tenait au sommet de la montagne et avait un besoin urgent pour introduire des ressources de l'industrie pour améliorer la compétitivité et la force de réserve pour "construire l'OpenAI de la Chine".

Tout le monde connaît l'histoire plus tard, Wang Huiwen a pris sa retraite pour cause de maladie et une technologie de première classe a été placée sous la bannière de Meituan à des années-lumière.

Les investisseurs adhèrent à la voie "conservatrice"

L'accident de la sortie du torrent de Wang Huiwen a, dans une certaine mesure, renforcé l'attitude commune de la plupart des institutions d'investissement, c'est-à-dire conservatrice.

Beaucoup d'investisseurs de première ligne ont confié avoir vu et parlé de beaucoup de projets sur le marché, mais au final il y a très peu de cibles ancrées.

Comme mentionné ci-dessus, ** paris concentrés en capital **, la cible de chasse est concentrée sur 3 à 5 joueurs et les chances de succès sont extrêmement comprimées.

L'intensification de l'effet Matthew a encore réduit le nombre de start-up qui devraient percer, mais en regardant les entreprises avec des noms sur le marché, les prix demandés ont monté en flèche.

Même si vous croyez fermement que "l'ère de l'IA 2.0 a des opportunités 10 fois plus grandes qu'Internet", mais si ** vaut un prix aussi élevé est un point d'interrogation **.

Après tout, après avoir remonté l'équipe, le modèle commercial du grand modèle n'est pas clair, le point de profit n'est pas clair et de nombreux projets entrepreneuriaux sont encore au stade de la preuve de concept.

Il reste encore un long chemin à parcourir pour les joueurs nationaux sur la piste jusqu'à ce qu'ils aient formé de grands modèles, fabriqué de vrais produits et même rattrapé GPT-3.5.

Certains investisseurs ont simplement renoncé à regarder des projets de modèles à grande échelle et se sont tournés vers l'ancienne façon de voir les puces et le matériel au niveau infra.

Attendez qu'ils sortent le modèle à la fin de l'année, puis essayez la profondeur.

Toujours sur la touche

Les investisseurs détiennent des pièces d'échecs et n'osent pas l'essayer à la légère.Ceux qui n'ont pas encore acheté de billets, certains attendent de voir s'il y aura un modèle plus puissant que LlaMA-2 dans le domaine open source, afin que tout le monde n'ait aucune chance de jouer ?

Il y a toujours des opportunités en attente au niveau de la couche d'application.

Cela revient juste à la bataille entre Zhu Xiaohu et Fu Sheng dans le cercle des amis il y a un mois.Pour la couche d'application un peu mince de Know How, "Tout le monde sait s'il y a de la valeur créée, mais n'ayez pas d'attentes trop élevées. .”

Et, dans la situation réelle, il est essentiellement construit sur l'API fournie par d'autres. N'est-il pas très convivial pour les startups ?

Au milieu de ces voix fortes, les doutes dans le cœur des gens se sont intensifiés :

Peut-on vraiment le faire en peu de temps ? Après l'avoir fait, à quelle distance est l'effet de GPT-4 ? Avez-vous une certaine force, pouvez-vous trouver une scène d'atterrissage commerciale appropriée? L'investissement est-il vraiment proportionnel à la valeur ?

Les investisseurs qui n'ont pas bougé semblent encore moins anxieux.

Il y a 8 mois, ChatGPT a provoqué une vague de vagues ; il y a 6 mois, la piste de modèle domestique à grande échelle a commencé à attirer l'attention, et la popularité est progressivement devenue de plus en plus populaire.

Jusqu'à présent, il y a encore un flot ininterrompu de personnes qui veulent emprunter la voie du modèle à grande échelle vers AGI**.

Les meilleurs joueurs doivent encore rencontrer d'innombrables investisseurs chaque semaine, les valorisations des sociétés de premier plan continuent d'augmenter et les étoiles montantes émergentes se précipitent toujours sur le terrain.

Dans le même temps, nous sommes confrontés à des regards d'évaluation plus calmes et plus sévères de la part des investisseurs, de l'industrie et de nous-mêmes, et plus ou moins à des doutes croissants.

Après six mois de spéculations à chaud, le feu qui brûlait sous le grand modèle a commencé à se transformer en mode petit feu. Dans l'intervalle entre "l'annonce d'entrée" au début de l'année et la "sortie du modèle/produit" à la fin de l'année, divers signes indiquent que ** les grands cercles de capital-risque modèles ont progressivement inauguré la première vague de période de réflexion **.