AIGC の沸騰が 200 日以上続いた後、投資家は 3 つの主要なコンセンサスに達しました

出典: First New Voice

画像ソース: Unbounded AI によって生成

Facebookの親会社Metaは7月19日、GPT-4に代わる最強のオープンソースとして知られるLlama 2の大型モデルを研究および商用目的で無償で公開した。これにより、世界中の多くの大規模モデルが Llama に基づいて開発されているものの、無料の商用利用ができないという制限があるという状況が変わります。

AI市場構造に新たな変化が起こり、ベンチャーキャピタル界の注目が再び集まっている。人間の人工知能の特異点が近づき、AIGC の時代が来ると人々が議論しているとき、AIGC が暴走するにつれて状況は徐々に変わりつつあります。

まず、AIGCの人気がいつまで続くかという点では、投資界は徐々に分裂してきている。投資はリターンや確実性を追求する一方、汎用大型モデルの流動性は依然として不透明との声もある。市場は冷え込んでいますので、購入には注意が必要です。

AIGC の開発はまだ始まったばかりで、来年にはさらに人気が高まるだろうと、反対の見方をする人もいます。現在の AIGC はテキスト分野のみであり、マルチモーダルな大型モデルはまだ登場していませんが、今年末までに Open AI による画像のブレークスルーがさらにみんなの想像力を刺激するかもしれません。

差別化を図るのは姿勢だけではなく、市場の注目度の高さに匹敵する無関心なデータでもあります。関連データによると、今年初めから5月までに、ChatGPTの訪問数の増加率は131.6%から2.8%に低下した。実際の行動の観点から見ると、投資家による投資の数の少なさと、友達の輪の中で画面をスワイプする熱意との間には大きな対照があります。

新しいものの出現には常に「二極化」した態度が伴うというのが自然の法則になっているようです。 AIGC の 200 日を超える継続的な発酵の間に、投資家はどのような合意に達しましたか?起業家にとってのチャンスはどこにあるのでしょうか？

最初の New Voice は多くの投資家に連絡を取り、現在の状況に基づいて AIGC の混乱したプロセスの中で何が落ち着いたのかを把握しようとしました。ブートはどうなったのですか？これが業界の発展を積極的に促進し、価値に貢献することが期待されます。

AIGC の波は次の時代へのチャンスを切り開きます‍‍‍🌾‍‍‍‍‍

AIGCの爆発的な成長は投資界を興奮させた。

Qubit Think Tank の推計によれば、2030 年までに AIGC 市場規模は 1 兆人民元を超えると推定されています。

公開データによると、2022年には我が国のAIGC業界で500件以上の投資イベントが開催され、投資額は900億元を超える見込みだ。天燕茶と第一声の不完全な統計によると、2023年1月から6月まで（6月27日現在）、国内AIGC業界の融資総額は49億5,900万元に達し、融資件数は計46回に達した。

時は遡り2022年末。 Xiaomiao Langcheng のマネージングパートナーである Fang Zhenhao 氏は、AIGC がテクノロジー界や投資界であまり注目されていないことに気づきました。 2023 年 3 月、ChatGPT がサークル内で人気を博し、「友達のサークルでは、ほぼ毎日、関連情報がスワイプされています。人工知能に対する人々の興奮と潜在的な懸念は、前例のないピークに達しています。」と Fang Zhenhao 氏は述べました。

いくつかの合成ビデオ画像の生成により C エンド アプリケーションに画期的な進歩が見られるようになり、Fang Zhenhao 氏の心の中では「新たな生産性のパラダイム変化が到来した」という感覚が強くなりました。彼は、人工知能が将来、さまざまな垂直分野や産業用途でより重要な役割を果たすようになるだろうと信じています。

リニア・キャピタル・インベストメント社副社長のバイ・ゼレン氏も同様の感想を持っており、「AIGCはインターネットに似た非常に長期的な機会であり、将来の発展傾向はAIが毛細血管のように様々なシナリオに浸透していくものに違いない」と述べ、このAIGCの波については楽観的であり、その後には多数の投資機会があるに違いないと信じている。

「私たちはさらなる革新と変化を見ることを非常に楽しみにしています。」 Jiuhe Venture Capital の創設者、Wang Xiao 氏は、AI の新たな波が到来するとき、ChatGPT などのアプリケーションの急速な普及の背後には、インテリジェンスの出現に代表される新世代の AI 機能の出現があると述べました。

「今後は、仕事をしている人でも、起業する人でも、自分がAIに関係していることを確認してください。」マイクロソフトの元グローバル副社長、百度最高執行責任者（COO）でミラクルフォーラム創設者のルー・チー氏は、さらに毅然とした態度を示し、「AIGCは現在のトレンドではなく、トレンドは日和見主義を意味します。世界の発展に対するAIの影響を過小評価しすぎです。」と語った。

次の10年、さらには次の時代に向けたチャンスがゆっくりと広がっています。

大きなモデルだけを見てキャストしないでください。実際の資金は垂直モデルとアプリケーション層に分配されます

AIGC の 200 日を超える継続的な発酵中に、投資家は一定の合意に達しました。これは主に 3 つの側面に反映されています。

コンセンサス 1: コンピューティング電力インフラストラクチャには決定的な機会があり、大きなモデルは富裕層にとっての「ゲーム」である‍

コンピューティングパワーインフラストラクチャレイヤー、モデルレイヤー（ベースモデル、オープンソースモデル、自己構築の垂直大規模モデル）、およびアプリケーションレイヤーで構成されるAIニューウェーブエコロジーアーキテクチャでは、いくつかの決定的な機会が現れています。

**まず第一に、人工知能の発展に伴い、コンピューティングパワーの需要は爆発的な拡大を示しています。 **コンピューティングパワーインフラストラクチャ層には明確なチャンスがあり、これは中国と米国の資本市場のコンセンサスとなっています。

流通市場のパフォーマンスはこの見方を裏付けています。 2022年10月末から7月17日まで、エヌビディアの株価は1株あたり123ドルから464ドルまで急騰した。 2023年に入ってから、カンブリアンやスゴンなど国内のコンピューティングパワーインフラ層の人工知能企業の株価は好調だ。

**第二に、大規模モデルは研究開発とアプリケーションのパラダイムに大きな変化をもたらします。 ** 一部の投資家は、大規模モデルを中心とした AI テクノロジーが効果的にコストを削減し、効率を向上させる可能性があると考えており、起業家たちの興奮を呼び起こしています。これが百模型戦争が起こる理由でもある。

Baiduは「Wen Xin Yi Yan」をリリースし、AliはTongyi Qianwenをリリースし、XunfeiのXinghuo大型モデル、Meituan、Baichuan Smart、Yunzhishengなども大型モデルトラックに加わりました。統計によると、7月の時点で、私の国にはパラメータが10億を超える大規模モデルが80以上あります。

現在、百モデル戦争は激化し、徐々に安定してきました。人々はモデル層について徐々にコンセンサスに達してきました。モデル層は大規模な「プレーヤー」のためのゲームであるということです。この「プレーヤー」とは、起業家と投資家の両方を指します。

大規模なモデルの推論とトレーニングには、チップとグラフィックス カードの計算能力が直接必要とされ、モデル層には非常に強力な技術チームのサポートが必要となるため、資本投資が非常に膨大になります。

Open AI を例に挙げると、関連する統計によると、GPT-4 トレーニングの 1 回のコストは約 6,300 万米ドルで、1 兆 8,000 億の膨大なパラメーターが必要です。これには、データ収集、RLHF などのコストは含まれません。

最終的には、ハイエンドの技術的才能とチップがお金を費やす必要があります。 「現段階で最も重要なことは、誰が優れた資金調達能力と強い資本力を持ち、誰が成功する可能性がより高いかを見極めることだ。」と方正豪氏は、同局の新興企業はコンピューティング能力の末端で立ち往生しているという問題に直面しており、海外企業と比較すると、大規模モデルではまだ差があると述べた。これは、コンピューティング能力とハイテク人材に基づいて、誰の研究開発投資がより効果的で、誰がテクノロジーでより優れた成果を上げることができるかを競うものです。

組織についても同様です。

「モデルレベルの投資機会は、資本力の強い一部のプレーヤーの間でしか継続できない。」と方正豪氏は、経営規模がそれほど大きくない投資機関は、業界が活況を呈する前に早期に展開しなければ、現時点で大規模なモデル投資に参加する可能性は低いとの見方を示した。

昨年は大規模なモデルを展開するには良い時期だったが、今年はほとんどの初期および中期投資機関にとって良い時期ではない。

巨額のコストに加えて、最適な時間帯や商業流動性など、投資家が慎重に売却する要因は数多くあります。

「私だったら、今年は大規模モデル関連プロジェクトへの投資は選ばないでしょう。」 Changlei Capital の創設マネージングパートナーである Shi Mao 氏は、基礎となる大規模モデルトラックへの投資に最適な時期を逸した後、現在、モデル層とアプリケーション層の組み合わせに大きなギャップがあり、大規模モデル技術の実現はまだ不透明であると観察したと述べました。

明確なニーズと着陸シナリオを備えた垂直モデルが資本の注目を集めていることは注目に値します。 **

今年初め、Xiaomiao Langchengは大規模モデルには投資しないが、数百億の業界の大規模モデルには注視し続けるという社内のコンセンサスに達した。 「すでに浮上している大企業に比べ、新興企業は垂直分野を細分化する機会が多くなる。なぜなら、新興企業は特定の業界に上陸した後、その業界でより質の高いデータセットを蓄積しやすいからである。」

これはGSRのマネージングパートナーであるZhu Xiaohu氏の意見と一致している。 GSR Ventures は、中国で最も垂直的な AIGC 投資を行った初期の機関の 1 つであり、朱暁湖氏はかつて、ほとんどの起業家は「シナリオが第一、データが王様」であり、一般的な大規模モデルについて迷信を持つのではなく、独自の垂直モデルをトレーニングする必要があると公言しました。

コンセンサス 2: アプリケーション層では、特定の垂直分野の「旧勢力」に良い機会がある ‍

実際のところ、投資家は大きなモデルに関心があり、そこには投資せず、アプリケーション層により多くのリアルマネーを投資しています。

「我々はまた、ビッグモデル自体の進歩と変化についても非常に懸念している。現在の市場の競争パターンと資本の基準を考慮すると、販売の際にはアプリケーション層や新しいインフラなどの機会に投資する傾向がある。」バイ・ゼレン氏は、リニア・キャピタルは、産業上の問題をより効果的に解決し、業界に巨大な商業的価値をもたらすために新技術をどのように業界に実装できるかにより関心を持っていると述べ、これがリニア・キャピタルの継続的な投資ロジックであると述べた。

「私たちは、すべての投資企業に対し、将来的に自社の事業を AIGC と統合する可能性について考えることを奨励します。少なくとも企業経営の観点からは、AI を通じて社内の人員効率を向上させる方法についても考える必要があります。」と Bai Zeren 氏は述べています。

現在、アプリケーション層での決定的な機会について投資サークル内でコンセンサスは得られていません。しかし、多くの投資家は、企業の観点から見ると、To B のさまざまな垂直分野のベテランプレイヤーには明らかな利点があると述べています。

方正豪氏は、人工知能分野に次々と参入する企業を「旧勢力」と「新勢力」に例えた。 「旧勢力」は、2016 年のディープ ニューラル ネットワークから始まりました。当時、AI フォー タイガースやいくつかの新興企業を含む、人工知能企業の最初のグループが誕生しました。近年台頭してきた人工知能企業は新勢力とみられている。

「一部の垂直分野の『旧勢力』は顧客のニーズとシナリオを熟知しており、同時にAI技術の反復に対応する上で主導権を握ることができる。」 Fang Zhenhao氏の見方では、こうした企業はアプリケーション層で比較的確実な開発機会を持っている企業だという。

一部の投資家も同様の意見を述べており、新興企業だけでなく、実際にはさまざまな垂直分野のアプリケーション層に人工知能の株式企業が多数存在し、6～7年かけて発展しており、次の期間にはアプリケーション側の人工知能企業の主役群となる可能性がある。 「彼らは顧客とシナリオを掌握しているため、競争上の優位性がさらに高まるでしょう。」

Jiuhe Venture Capital の創設者である Wang Xiao 氏は、AI は SaaS やツール ソフトウェアを含むあらゆる分野を変えることになり、前世代の AI 企業はこのテクノロジーの反復を利用して構造アップグレードを実行することが期待されると述べました。 「2015年に当社が投資したXiaoduo Technologyは、ビッグ言語モデルテクノロジーをベースにしており、最近、電子商取引の垂直分野でXiaoモデルXPTを発売しました。過去に蓄積された大規模モデルと業界データの助けを借りて、より多くの電子商取引ビジネスシナリオを強化し、より良いソリューションを提供します。」

コンセンサス 3: 投資家はチームと商業化に注目している‍

このAIGCの波では、投資家は主に人や方向性に投資しており、目に見えない背景が重要な考慮事項となっています。

「創業者は将来何を見据えているのか、将来どのような役割を果たしたいと考えているのか。起業家が描いた未来と起業家が見ている未来を利用して、その中間にある共鳴点を見つける。そして、その起業家が成長背景や技術レベルの観点から本当にそれができるかどうかを判断する。」 これが、オアシス・キャピタルの創業パートナーである張錦堅氏の投資プロセスの中核となるロジックである。

**投資に加えて、具体的な検討事項の観点から、さまざまな機関はプロジェクトの商業化能力に重点を置いています。 **

Linear Capital の観点から見ると、商業化能力は主に 3 つの側面に反映されます: 特定のシナリオにうまく適応できる十分に差別化されたテクノロジーなどの参入障壁、またはシナリオ自体にドメイン知識が必要であること、LLM 機能を迅速に統合して問題点に応じて製品を製造できる迅速な製品化、データとフィードバックの効果的な閉ループの形成です。

Eagle Eye TechnologyやTanji Technologyなどのスタープロジェクトに投資しているJiuhe Venture CapitalもLinear Capitalと同様の見解を示しており、Wang Xiao氏は、投資において創業者の要素を考慮するだけでなく、明確な着地シナリオとニーズも考慮する必要があり、それが顧客の真のコスト削減と効率の向上につながると述べた。

Xiaomiao Langcheng の投資戦略は、選択と重いポジションに重点を置いています。 5％の見逃せないプロジェクトについては積極的に撮影し、95％のプロジェクトについてはハンターの視点からスタートし、根気強くリサーチを重ねます。 「投資の本質は、自分の理解を心から伝えること。理解できたら長く投資し続けること。」

さまざまな懸念事項: 技術開発のスピード、評価、ビジネス モデル

AI の最初の 2 つの波はそれぞれ 2012 年と 2016 年でした。

2012 年、ジェフリー ヒントン教授と 2 人の学生が開発した深層学習ベースの AlexNet が、ImageNet 大規模視覚認識チャレンジで優勝しました。それ以来、ディープラーニングは人工知能の基礎的な技術基盤を築いてきました。

2016 年、人間対コンピューターの囲碁大会で、AlphaGo が世界囲碁チャンピオンのイ・セドルを破り、すぐに世界の人工知能ベンチャーキャピタルに火がつきました。

**直面しなければならない事実は、人工知能ブームの最初の 2 つの波で、新興企業の 90% が損失を被ったということです。そして、投資家は早期に参入した場合にのみ利益を上げました。 **

CVCの投資家は、生成型人工知能が出現する前は、これらの企業の商業的業績が投資家の信頼をはるかに下回っていたため、人々のAIへの投資熱意は極めて低かったと述べた。 「多くのカスタマイズ、データのクリーニングと準備作業、多くのモデル調整が必要で、ほぼすべてのビジネス シナリオは非標準的なプロジェクト システムであり、業界の人材コスト構造は不合理であり、その結果、人工知能の最後の 2 つの波で利益を上げている企業は 1% 未満となっています。」

現在の AI の第 3 波は、Kai-fu Lee によって「孤島から本土へ」の進歩と表現されています。前の 2 つの波と比較して、この AI の波により、GM は分野を超えた機能を備えた新しい世界を構築できるようになります。強力なモデルが十分なデータに裏付けられれば、適切なシナリオで、AI は人間の生産性を超える生産性を生み出すでしょう。

もちろん、その過程では懸念も存在します。

リニアキャピタルが同社に対して懸念しているのは、チームが急速に変化する技術環境やビジネス環境の中で柔軟に試行錯誤できるほど強力ではないこと、カットインシナリオが浅すぎて効果的な閉ループを形成できないこと、そして将来的には紅海競争に陥ることである。

シャオ・ミャオ・ランチェン氏は2つの懸念を抱いており、1つは、オープンソースのモデルやアルゴリズムの急速な発展により、技術獲得の敷居が低くなり、これまでの人工知能トップ企業の技術投資が無効な投資となり、同質化による熾烈な競争の下では、投資家が期待するビジネスモデルはいずれ機能しなくなることだ。

第二に、人工知能は現時点ではある程度の汎化能力を備えていますが、高い精度を達成するには、シーンごとにパラメータを学習して調整する必要があります。顧客はカスタマイズされたサービスに対する大きな需要を持っています。つまり、モデルレベルでメインモジュールは共通であっても、カスタマイズすべき機能プラグインが多数存在し、最終的にスタートアップはカスタマイズしたサービスを提供しなければならず、スケールしにくいというジレンマに陥る。

この波の中で、起業家はどのようにしてチャンスを掴むのでしょうか？数人の投資家がアドバイスをくれた。

「世界にクリエイターがいるなら、その人はすでに命令を出しているのです。」 オアシス・キャピタルの創業パートナーである張錦建氏は、起業家は大きな波を積極的に受け入れるべきであり、地図を描くのではなく、スタート号砲が全力疾走してできるだけ早く業界に参入するのを待つべきだと信じています。

「産業革命以前は人々に余剰生産力がなかったので、商品は存在せず、商品の流通もなかった。産業革命後は商品の流通により、運輸業や小売業が発展した。今はAIの時代で、理論上は世界トップ500社がやり直すことができる」と張錦堅氏は語った。

方正豪氏は起業家に対し、資金調達を完了するために資本市場の窓口をうまく活用すると同時に、資金調達完了後に必死にお金を燃やさず、行動を起こす前に決断を下さなければならないとアドバイスしている。 「人工知能アプリケーションが爆発的に普及する瞬間はまだ到来していないため、起業家は、そのうちのどれが新興企業にとって本当の機会であるかを特定し、この機会の波を利用してさらに前進するために自社の製品とビジネスを磨き上げる必要があります。」

投資家の視点から見ると、世界中のどの業界にも発展サイクルがあり、本当の起業家とは、業界サイクルの浮き沈みの中で誘惑や試練に耐え、決して諦めない強い回復力を持った人々の集団です。 **