Setelah lebih dari 200 hari AIGC mendidih, investor mencapai tiga konsensus utama

Sumber: Suara Baru Pertama

Sumber gambar: Dihasilkan oleh AI Tak Terbatas

Pada 19 Juli, Meta, perusahaan induk Facebook, meluncurkan model besar Llama 2, yang akan digunakan secara gratis untuk tujuan penelitian dan komersial, dikenal sebagai sumber terbuka pengganti GPT-4 terkuat. Ini akan mengubah situasi di mana banyak model besar di seluruh dunia dikembangkan berdasarkan Llama, tetapi dibatasi oleh fakta bahwa model tersebut tidak dapat digunakan untuk penggunaan komersial gratis.

Perubahan baru telah terjadi dalam struktur pasar AI, dan fokus lingkaran modal ventura telah dikunci kembali. Ketika orang-orang mendiskusikan bahwa singularitas kecerdasan buatan manusia semakin dekat dan era AIGC akan datang, banyak hal perlahan berubah saat AIGC berjalan dengan liar.

Pertama-tama, dalam hal berapa lama popularitas AIGC dapat bertahan, lingkaran investasi secara bertahap terbagi. Beberapa orang mengatakan bahwa investasi mengejar pengembalian dan kepastian, sementara likuiditas model besar tujuan umum masih belum jelas. Pasar sedang mendingin, jadi Anda harus berhati-hati saat membeli.

Beberapa orang berpendapat sebaliknya, berpikir bahwa pengembangan AIGC baru saja dimulai, dan akan menjadi lebih populer tahun depan. AIGC saat ini hanya di bidang teks, dan model besar multi-modal belum keluar.Pada akhir tahun ini, beberapa terobosan gambar oleh Open AI dapat semakin merangsang imajinasi semua orang.

Bukan hanya sikap yang membedakan, tetapi juga data acuh tak acuh yang dapat menyamai perhatian pasar yang tinggi. Menurut data yang relevan, dari awal tahun ini hingga Mei, tingkat pertumbuhan kunjungan ChatGPT turun dari 131,6% menjadi 2,8%. Dari perspektif tindakan aktual, ada kontras yang sangat besar antara rendahnya jumlah investasi investor dan antusiasme untuk menggesek layar di lingkaran pertemanan.

Sepertinya sudah menjadi hukum alam bahwa kemunculan hal-hal baru selalu dibarengi dengan sikap yang “terpolarisasi”. Selama lebih dari 200 hari fermentasi berkelanjutan AIGC, konsensus apa yang dicapai investor? Di mana peluang bagi pengusaha?

First New Voice menghubungi sejumlah investor, mencoba mencari tahu apa yang telah diselesaikan dalam proses turbulen AIGC berdasarkan situasi saat ini? Apa yang terjadi dengan boot? Diharapkan hal ini akan secara positif mempromosikan dan memberikan kontribusi nilai bagi pengembangan industri.

Gelombang AIGC membuka peluang untuk era berikutnya‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

Ledakan AIGC telah menggairahkan lingkaran investasi.

Menurut estimasi Qubit Think Tank, diperkirakan pada tahun 2030, ukuran pasar AIGC akan melebihi satu triliun RMB.

Menurut data publik, pada tahun 2022, akan ada lebih dari 500 peristiwa investasi di industri AIGC negara saya, dengan jumlah investasi melebihi 90 miliar yuan. Menurut statistik yang tidak lengkap dari Tianyancha dan First Voice, dari Januari hingga Juni 2023 (per 27 Juni), total pembiayaan industri AIGC dalam negeri mencapai 4,959 miliar yuan, dan jumlah pembiayaan mencapai 46 kali lipat.

Waktu kembali ke akhir tahun 2022. Fang Zhenghao, mitra pengelola Xiaomiao Langcheng, memperhatikan bahwa AIGC telah menarik sedikit perhatian di kalangan teknologi dan investasi. Pada Maret 2023, ChatGPT menjadi populer di lingkaran tersebut, "Lingkaran pertemanan digeser oleh informasi yang relevan hampir setiap hari. Kegembiraan orang-orang dan potensi kekhawatiran tentang kecerdasan buatan telah mencapai puncak yang belum pernah terjadi sebelumnya," kata Fang Zhenghao.

Karena pembuatan beberapa gambar video sintetik telah membuat terobosan dalam aplikasi C-end, perasaan bahwa "perubahan paradigma produktivitas baru telah tiba" menjadi lebih kuat di hati Fang Zhenghao. Dia percaya bahwa kecerdasan buatan akan memainkan peran yang lebih penting di berbagai bidang vertikal dan aplikasi industri di masa depan.

Bai Zeren, wakil presiden Linear Capital Investment, memiliki perasaan yang sama, "AIGC adalah peluang jangka panjang, analog dengan Internet, dan tren perkembangan di masa depan adalah AI dapat menembus berbagai skenario seperti kapiler." Ia optimis dengan gelombang AIGC ini, percaya bahwa pasti ada sejumlah besar peluang investasi yang mengikutinya.

“Kami sangat menantikan untuk melihat lebih banyak inovasi dan perubahan.” Wang Xiao, pendiri Jiuhe Venture Capital, mengatakan bahwa ketika gelombang baru AI datang, di balik pesatnya mempopulerkan aplikasi seperti ChatGPT adalah munculnya generasi baru kemampuan AI yang diwakili oleh munculnya kecerdasan.

"Mulai sekarang, apakah Anda sedang bekerja atau memulai bisnis, harap pastikan bahwa Anda terkait dengan AI." Lu Qi, mantan wakil presiden global Microsoft, Baidu COO, dan pendiri Miracle Forum, memiliki sikap yang lebih tegas. "AIGC bukanlah tren saat ini, dan tren berarti oportunisme. Terlalu meremehkan dampak AI pada perkembangan dunia."

Peluang untuk sepuluh tahun ke depan, atau bahkan era berikutnya, perlahan terbuka.

Hanya lihat model besar dan jangan dibuang, uang asli disebar ke model vertikal dan lapisan aplikasi

Selama lebih dari 200 hari fermentasi berkelanjutan AIGC, investor telah mencapai beberapa konsensus, yang terutama tercermin dalam tiga aspek:

Konsensus 1: Ada peluang deterministik untuk infrastruktur daya komputasi, dan model besar adalah "permainan" untuk orang kaya‍

‍Dalam arsitektur ekologi gelombang baru AI yang terdiri dari lapisan infrastruktur daya komputasi, lapisan model (model dasar, model sumber terbuka, model besar buatan sendiri), dan lapisan aplikasi, beberapa peluang deterministik telah muncul.

**Pertama-tama, dengan perkembangan kecerdasan buatan, permintaan akan daya komputasi telah menunjukkan ekspansi yang eksplosif. **Ada peluang pasti di lapisan infrastruktur daya komputasi, yang telah menjadi konsensus pasar modal di China dan Amerika Serikat.

Kinerja pasar sekunder mendukung pandangan ini. Dari akhir Oktober 2022 hingga 17 Juli, harga saham Nvidia melonjak dari $123 per saham menjadi $464 per saham. Sejak awal tahun 2023, harga saham perusahaan kecerdasan buatan di lapisan infrastruktur daya komputasi domestik seperti Cambrian dan Sugon telah menguat.

**Kedua, model besar akan membawa perubahan besar dalam R&D dan paradigma aplikasi. ** Beberapa investor percaya bahwa prospek teknologi AI yang didominasi model besar dapat secara efektif mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi telah membangkitkan semangat para pengusaha. Ini juga alasan mengapa Perang Seratus Model bisa terjadi.

Baidu meluncurkan "Wen Xin Yi Yan", Ali merilis Tongyi Qianwen, model besar Xinghuo Xunfei, Meituan, Baichuan Smart, Yunzhisheng, dll. Menurut statistik, per Juli, negara saya memiliki lebih dari 80 model besar dengan parameter di atas 1 miliar.

Saat ini, Perang Seratus Model telah meningkat dan secara bertahap menjadi stabil. Orang-orang secara bertahap mencapai konsensus pada lapisan model: lapisan model adalah permainan untuk "pemain" besar. "Pemain" ini mengacu pada pengusaha dan investor.

Inferensi dan pelatihan model besar secara langsung membutuhkan daya komputasi chip dan kartu grafis, dan lapisan model memerlukan dukungan tim teknis yang sangat kuat, yang membuat investasi modal menjadi sangat besar.

Mengambil Open AI sebagai contoh, menurut statistik yang relevan, biaya pelatihan GPT-4 sekali adalah sekitar 63 juta dolar AS, membutuhkan 1,8 triliun parameter besar. Ini tidak termasuk biaya pengumpulan data, RLHF, dll.

Dalam analisis terakhir, talenta dan chip teknis kelas atas perlu membakar uang. “Yang terpenting pada tahap ini adalah melihat siapa yang memiliki kemampuan pembiayaan yang kuat dan kekuatan modal yang kuat, dan siapa yang memiliki kemungkinan sukses lebih besar.” Fang Zhenghao mengatakan bahwa startup di biro dihadapkan pada masalah terjebak di ujung kekuatan komputasi. Dibandingkan dengan perusahaan luar negeri, masih ada celah dalam model besar. Atas dasar daya komputasi dan talenta teknologi tinggi, ini adalah kompetisi untuk melihat investasi R&D siapa yang lebih efektif dan siapa yang dapat berbuat lebih baik dalam teknologi.

Hal yang sama berlaku untuk institusi.

“Peluang investasi di tingkat model hanya dapat terus dimainkan di antara beberapa pemain dengan modal yang kuat.” Fang Zhenghao mengamati bahwa untuk lembaga investasi yang skala manajemennya tidak terlalu besar, jika mereka tidak membuat pengaturan sesegera mungkin sebelum industri berkembang pesat, kemungkinan besar mereka tidak akan berpartisipasi dalam model investasi skala besar pada saat ini.

Ini akan menjadi saat yang tepat untuk mengeluarkan model skala besar tahun lalu, tetapi tahun ini bukanlah jendela waktu yang tepat untuk sebagian besar lembaga investasi awal dan jangka menengah.

Selain biaya yang besar, ada banyak faktor yang membuat investor melakukan penjualan dengan hati-hati, seperti jendela waktu terbaik, likuiditas komersial, dan sebagainya.

“Jika itu saya, saya tidak akan memilih untuk berinvestasi dalam proyek terkait model skala besar tahun ini.” Shi Mao, mitra pengelola pendiri Changlei Capital, mengatakan bahwa setelah melewatkan jendela waktu terbaik untuk berinvestasi dalam jalur model skala besar yang mendasarinya, dia mengamati bahwa saat ini ada celah besar dalam kombinasi lapisan model dan lapisan aplikasi, dan realisasi teknologi model skala besar masih belum jelas.

Perlu dicatat bahwa model vertikal dengan kebutuhan dan skenario pendaratan yang jelas telah menarik perhatian modal. **

Pada awal tahun ini, Xiaomiao Langcheng mencapai konsensus internal untuk tidak berinvestasi dalam model skala besar, tetapi untuk mengawasi model skala besar di puluhan miliar industri. “Dibandingkan dengan perusahaan skala besar yang sudah mengapung di atas air, perusahaan start-up akan memiliki lebih banyak peluang dalam membagi bidang vertikal. Karena setelah mendarat di industri tertentu, lebih mudah bagi perusahaan start-up untuk mengumpulkan set data berkualitas lebih tinggi di dalamnya.”

Hal ini sejalan dengan pendapat Zhu Xiaohu, mitra pengelola GSR. GSR Ventures adalah salah satu institusi awal yang melakukan investasi AIGC paling vertikal di China. Zhu Xiaohu pernah secara terbuka menyatakan bahwa bagi sebagian besar pengusaha, mereka harus "mendahulukan skenario dan data adalah raja" dan melatih model vertikal mereka sendiri alih-alih percaya takhayul tentang model besar secara umum.

Konsensus 2: Pada lapisan aplikasi, "kekuatan lama" di bidang vertikal tertentu memiliki peluang yang lebih baik‍

Faktanya adalah investor lebih tertarik pada model besar dan tidak berinvestasi di dalamnya, tetapi menginvestasikan lebih banyak uang nyata di lapisan aplikasi.

"Kami juga sangat prihatin dengan kemajuan dan perubahan model besar itu sendiri. Mempertimbangkan pola persaingan pasar saat ini dan ambang modal, kami akan cenderung berinvestasi dalam peluang seperti lapisan aplikasi dan infra baru saat melakukan penjualan. Bai Zeren mengatakan bahwa Linear Capital lebih memperhatikan bagaimana teknologi baru dapat diterapkan di industri untuk memecahkan masalah industri secara lebih efektif dan membawa nilai komersial yang besar ke industri. Ini adalah logika investasi konstan dari Linear Capital.

“Kami mendorong semua perusahaan yang berinvestasi untuk memikirkan kemungkinan menggabungkan bisnis mereka dengan AIGC di masa mendatang, setidaknya dari perspektif manajemen perusahaan, mereka juga harus memikirkan cara meningkatkan efisiensi internal manusia melalui AI.” kata Bai Zeren.

Saat ini tidak ada konsensus dalam lingkaran investasi tentang peluang deterministik pada lapisan aplikasi. Namun, banyak investor mengatakan bahwa dari perspektif perusahaan, pemain veteran di berbagai bidang vertikal To B jelas memiliki keunggulan.

Fang Zhenghao membandingkan perusahaan yang berturut-turut memasuki bidang kecerdasan buatan dengan "kekuatan lama" dan "kekuatan baru". "Kekuatan lama" dimulai dengan deep neural network pada tahun 2016. Saat itu, gelombang pertama perusahaan kecerdasan buatan lahir, termasuk AI Four Tigers dan beberapa perusahaan baru. Perusahaan kecerdasan buatan yang muncul dalam beberapa tahun terakhir dianggap sebagai kekuatan baru.

"'Kekuatan lama' di beberapa bidang vertikal telah menguasai kebutuhan dan skenario pelanggan, dan pada saat yang sama dapat memimpin dalam memenuhi iterasi teknologi AI." Dalam pandangan Fang Zhenghao, perusahaan semacam itu adalah perusahaan dengan peluang pengembangan yang relatif pasti di lapisan aplikasi.

Beberapa investor telah menyatakan pandangan yang sama. Selain start-up baru, sebenarnya ada sejumlah saham perusahaan kecerdasan buatan di lapisan aplikasi di berbagai bidang vertikal. Mereka telah berkembang selama enam hingga tujuh tahun, dan mereka mungkin menjadi kelompok protagonis di antara perusahaan kecerdasan buatan di sisi aplikasi di periode waktu berikutnya. "Karena mereka memiliki pelanggan dan skenario di tangan mereka, mereka akan memiliki keunggulan yang lebih kompetitif."

Wang Xiao, pendiri Jiuhe Venture Capital, mengatakan bahwa AI akan mengubah semua lapisan masyarakat, termasuk SaaS, perangkat lunak alat, dan perusahaan AI generasi sebelumnya diharapkan menggunakan iterasi teknologi ini untuk melakukan peningkatan struktural. "Teknologi Xiaoduo, yang kami investasikan pada tahun 2015, didasarkan pada teknologi model bahasa besar, dan baru-baru ini meluncurkan model XPT Xiao di bidang vertikal e-niaga. Dengan bantuan model besar dan data industri yang terakumulasi di masa lalu, ini akan memberdayakan lebih banyak skenario bisnis e-niaga dan memberikan solusi yang lebih baik."

Konsensus 3: Investor memperhatikan tim dan komersialisasi‍

Dalam gelombang AIGC ini, investor terutama berinvestasi pada orang dan arahan, dan latar belakang yang tidak terlihat telah menjadi pertimbangan penting.

"Apa yang dilihat sang pendiri di masa depan, dan peran apa yang ia harapkan untuk dimainkan di masa depan? Kami menggunakan masa depan yang digambarkan oleh sang wirausahawan dan masa depan yang ia lihat untuk menemukan titik resonansi di tengahnya. Kemudian kami menilai apakah sang wirausahawan benar-benar dapat melakukan ini dari perspektif latar belakang pertumbuhan dan tingkat teknisnya." Inilah logika inti Zhang Jinjian, mitra pendiri Oasis Capital, dalam proses investasi.

**Selain investasi, dalam pertimbangan khusus, berbagai institusi lebih fokus pada kemampuan komersialisasi proyek. **

Dari perspektif Linear Capital, kemampuan komersialisasi terutama tercermin dalam tiga aspek: hambatan untuk masuk, seperti teknologi yang cukup terdiferensiasi yang dapat diadaptasi dengan baik ke skenario tertentu, atau skenario itu sendiri membutuhkan pengetahuan domain; produksi cepat, yang dapat dengan cepat mengintegrasikan kemampuan LLM untuk membuat produk pada titik yang sulit; membentuk lingkaran data dan umpan balik tertutup yang efektif.

Jiuhe Venture Capital yang telah berinvestasi di proyek-proyek bintang seperti Eagle Eye Technology dan Tanji Technology memiliki pandangan yang mirip dengan Linear Capital.Wang Xiao mengatakan bahwa selain mempertimbangkan faktor pendiri dalam investasi, juga perlu mempertimbangkan skenario dan kebutuhan pendaratan yang jelas, yang benar-benar dapat mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi bagi pelanggan.

Strategi investasi Xiaomiao Langcheng berfokus pada seleksi dan posisi berat. Untuk 5% proyek yang tidak dapat dilewatkan, kami akan secara aktif merekam, dan untuk 95% proyek, kami akan memulai dari sudut pandang pemburu dan melakukan penelitian dengan baik dengan sabar. "Inti dari investasi adalah mengungkapkan pemahaman Anda tentang suatu hal dengan hati Anda. Jika Anda memahaminya, Anda harus berinvestasi dalam waktu yang lama dan terus berinvestasi."

Perhatian yang berbeda: kecepatan pengembangan teknologi, penilaian, model bisnis

Dua gelombang AI pertama masing-masing terjadi pada tahun 2012 dan 2016.

Pada tahun 2012, AlexNet berbasis pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh Profesor Geoffrey Hinton dan dua siswa memenangkan kejuaraan dalam Tantangan Pengenalan Visual Skala Besar ImageNet. Sejak itu, pembelajaran mendalam telah meletakkan dasar teknis yang mendasari kecerdasan buatan.

Pada tahun 2016, dalam kompetisi Go manusia-komputer, AlphaGo mengalahkan juara Go dunia Lee Sedol, yang dengan cepat menyulut api modal ventura kecerdasan buatan global.

**Fakta yang harus dihadapi adalah bahwa dalam dua gelombang pertama ledakan kecerdasan buatan, 90% perusahaan pemula kehilangan uang. Dan investor hanya menghasilkan uang jika mereka masuk lebih awal. **

Seorang investor CVC mengatakan bahwa sebelum munculnya kecerdasan buatan generatif, antusiasme investasi masyarakat terhadap AI sangat rendah, karena kinerja komersial perusahaan tersebut jauh lebih rendah daripada kepercayaan investor. "Banyak penyesuaian, pembersihan data, dan pekerjaan persiapan, banyak penyetelan model, hampir setiap skenario bisnis adalah sistem proyek yang tidak standar, dan struktur biaya talenta industri tidak masuk akal, menghasilkan kurang dari 1% perusahaan yang menguntungkan dalam dua gelombang terakhir kecerdasan buatan."

Gelombang AI ketiga saat ini dijelaskan oleh Kai-fu Lee sebagai kemajuan "dari pulau terpencil ke daratan". Dibandingkan dengan dua gelombang sebelumnya, gelombang AI ini memungkinkan GM membangun dunia baru dengan kemampuan lintas bidang. Setelah model yang kuat didukung oleh data yang cukup, dalam skenario yang sesuai, AI akan menciptakan produktivitas yang melampaui manusia.

Tentunya dalam proses ini, kekhawatiran juga akan ada.

Kekhawatiran Linear Capital terhadap perusahaan adalah bahwa tim tidak cukup kuat untuk secara fleksibel mencoba dan membuat kesalahan dalam lingkungan teknologi dan bisnis yang berubah dengan cepat; skenario cut-in terlalu dangkal untuk membentuk lingkaran tertutup yang efektif, dan mereka akan jatuh ke persaingan laut merah di masa depan.

Xiao Miao Langcheng memiliki dua kekhawatiran: Pertama, perkembangan pesat model dan algoritme sumber terbuka akan menurunkan ambang akuisisi teknologi, yang akan menyebabkan investasi teknologi perusahaan kecerdasan buatan teratas di masa lalu menjadi investasi yang tidak valid Di bawah persaingan homogenisasi yang ketat, model bisnis yang diharapkan oleh investor pada akhirnya akan gagal berfungsi.

Kedua, meskipun kecerdasan buatan saat ini memiliki kemampuan generalisasi tertentu, untuk mencapai akurasi tinggi, perlu mempelajari dan menyesuaikan parameter untuk setiap adegan. Pelanggan memiliki permintaan besar untuk layanan yang disesuaikan. Dengan kata lain, bahkan jika modul utama umum pada tingkat model, masih ada sejumlah besar plug-in fungsional yang harus disesuaikan, yang pada akhirnya akan menyebabkan startup harus menyediakan layanan yang disesuaikan, sehingga jatuh ke dalam dilema sulit untuk diukur.

Dalam gelombang ini, bagaimana pengusaha menangkap peluang? Beberapa investor memberikan saran.

"Jika ada pencipta di dunia ini, dia telah mengeluarkan perintah." Zhang Jinjian, mitra pendiri Oasis Capital, percaya bahwa dalam gelombang besar, pengusaha harus secara aktif merangkul, bukan untuk menggambar peta, tetapi menunggu senjata awal untuk berlari dan memasuki industri secepat mungkin.

"Sebelum revolusi industri, orang tidak memiliki produktivitas yang berlebihan, jadi tidak ada komoditas, dan tidak ada sirkulasi komoditas. Setelah revolusi industri, dengan sirkulasi komoditas, ada perkembangan industri transportasi dan industri ritel. Sekarang di era AI, secara teori, 500 perusahaan top dunia dapat mengulanginya," kata Zhang Jinjian.

Fang Zhenghao menyarankan pengusaha untuk memanfaatkan jendela pasar modal dengan baik untuk menyelesaikan pembiayaan, dan pada saat yang sama, jangan membakar uang dengan putus asa setelah menyelesaikan pembiayaan, dan harus membuat keputusan sebelum bergerak. "Karena saat ledakan aplikasi kecerdasan buatan belum tiba, pengusaha perlu mengidentifikasi mana di antara mereka yang merupakan peluang nyata bagi perusahaan pemula, dan kemudian memoles produk dan bisnis mereka untuk memanfaatkan gelombang peluang ini untuk melangkah lebih jauh."

Dari sudut pandang investor, setiap industri di dunia memiliki siklus perkembangan, dan wirausahawan sejati adalah sekelompok orang dengan ketahanan yang kuat yang dapat menahan godaan dan ujian dalam naik turunnya siklus industri, dan tidak pernah menyerah. **