シリコンバレーは神を生み出すために「お金を投じる」、中国式AIはコピーできるか？

出典: Light Cone Intelligence

文｜ハオ・シン

この記事は Light Cone Intelligence x Tencent Technology が共同で作成したものです

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

昨年の人員削減と株価急落によるもやもやを一掃し、シリコンバレーはAIのおかげで「ギャツビー」のような姿勢で再び注目を浴びている。

Light Cone Intelligenceの不完全な統計によると、シリコンバレーは180日間で人工知能分野で42件の資金調達を完了し、世界の資金調達額の55％を獲得した。その中で、人工知能のスターユニコーン企業8社が出現し、ラウンドの平均調達額は3億3,000万米ドルに上ります。

シリコンバレーの空からは熱いマネーが降り注ぎ、ドルは新たな物語を積み上げた。

「AGI時代にとって、今年は過去10年間で最高の年だが、今後10年間では最悪の年になるだろう。」 起業家精神が隅々まで漂い、それがシリコン社のほぼ総意となっている谷。

「技術セミナーから応用の機会まで、シリコンバレーはここ6か月間、週に5、6回の集まりに参加し、AIの興奮に沸いています。」 スタンフォード大学を卒業し、シリコンバレーに住む中国人のコン・シャンライさんは、は AI 電子商取引ショッピング ガイドの起業家精神だけに専念し、偶然立ち上げた AI コミュニティである AGI Advent 派も、この熱意の波を受けて予期せぬ爆発を起こしました。

（シリコンバレーAI交流カンファレンスが熱い）

海の向こうの中国人起業家たちも感染しており、王小川氏や李志飛氏といったスター起業家のほか、鎮基金のマネージングパートナーである戴郵船や金沙江ベンチャーのパートナーである周宇通氏など多くの著名な投資家も感染している。首都は「霧の中で花を見る」ことを望んでいません。「水の中の月を見る」、1月に3回連続でシリコンバレーに飛びました。

中国と米国の AGI 分野は同様に熱いですが、市場のパターンと生態はまったく異なります。

最も明らかな違いは、中国の「100モデル競争」と比較して、シリコンバレーでは基本的な大規模モデル起業家精神があまり人気がないことだ。 「OpenAIが唯一のものであり、それに挑戦しているのはGoogleやMetaなどの大企業だけだ。スタートアップが基本的な大規模モデルを作ることはめったにない。」 Yuanwang CapitalのパートナーでXunleiの創設者であるCheng Hao氏はGuangcone Intelligenceに語ったが、中国では次のように述べている。最終的に誰が中国のOpenAIになるかはまだ不透明であり、神の創造プロセスは危険でセクシーであるため、ギャンブルをしたい人もいます。

シリコンバレーは、大きなモデルの外側で、中間層や垂直アプリケーション層に花が咲き、賑わっている。しかし、中国とは対照的に、投資家は嗅覚が鋭く、長年「肉」の匂いを嗅ぎ続けているにもかかわらず、「より多くのものを見て、より少ない投資」を行っており、AI起業家精神の分野では、新興の大手企業以外にはほとんど企業がありません。スケールモデル、中堅・大企業の声。

米ドル資金の後退によるものなのか、それとも国内のAI起業家環境によるものなのか、インターネット時代とは異なり、このテクノロジーの熱狂の中で中国の起業家やベンチャーキャピタルは前例のない混乱を経験しており、中国へのコピー戦略は徐々に失敗しているようだ。上。

「シリコンバレーではテクノロジーを非常に重視しており、大規模モデルの能力のアップグレードに重点を置いているが、中国ではビジネスモデルにより多くの注目が集まっている」と孔香来氏はオプティコーン・インテリジェンスに語った。 AGI の時代でも、ビジネス ロジックは変わりません。

Lightcone Smart は、投資家や起業家との詳細なインタビューを組み合わせて、今年上半期のシリコンバレーにおける AI スタートアップの資金調達と開発をレビューし、AI 2.0 起業家精神の波の中で機会と警告を見つけることを望んでいます。国内の投資家に、そしてスタートアップにちょっとしたインスピレーションを与えるために。

**AI による金掘りの波、ホットマネーはどこへ行くのでしょうか? **

外資系ベンチャーキャピタルデータ分析会社ピッチブックのデータによると、今年上半期には世界のAI分野で合計1,387件の資金調達が行われ、資金調達額は255億ドルに達し、平均資金調達額は2,605万米ドル。金融機関カルタのデータによると、2023年第1四半期の米国ラウンドAのAIスタートアップ資金調達額は前月比58.4％増加し、シードラウンド企業の評価額は19％増加すると予想されている。

ホットマネーの半分はシリコンバレーに寄付されました。ライトコーン・インテリジェンスの不完全な統計によると、今年上半期にシリコンバレーで42件の資金調達があり、その総額は約140億ドルで、世界の総資金調達額の55％を占めた。平均資金調達ラウンドは3億3,000万ドルで、これは平均資金調達レベルのほぼ13倍です。

最も包括的なシリコンバレーの AI スタートアップ企業の調査と集計: Light Cone Intelligence

OpenAIが率いるAI新興企業は当然の主役となり、投資を受けた40社のうち、60％近くの企業が1年以内に設立された。資金調達ラウンドも初期段階にあり、42件の資金調達イベントのうちシードラウンドが40％、Bラウンド（Bラウンドを含む）が86％を占めた。

孔香来氏はGuangcone Intelligenceに対し、シリコンバレーの新興企業のほとんどは小規模で洗練されたアプローチを採用しており、初期段階の起業家プロジェクトチームの数は3～5人で、中期プロジェクトチームの規模もコントロールされていると語った。 「Midjourney の効果は世界中で驚異的です。初期段階では 11 人のチームで 1 億ドルの収益を達成しました。 「AGI 分野は、技術革新もあるし、人を積み上げても無駄だよ」 孔香来は率直にそう言った。

これは中国での起業方法とは大きく異なり、一般に国内の起業家チームの数は多い、例えばメディアは王恵文氏の光年彼方には解散前に70人がいたと報じているが、王暁川氏の公開書簡では次のように明らかにされている。 Baichuan Intelligent は当初 50 名で組織されました。

しかし、シリコンバレーのAI起業家チームの規模は総じて小さいものの、その資金を集める力は驚異的です。

これまでのところ、資金調達額による AIGC スタートアップのランキングは、OpenAI (113 億ドル)、Inflection (15 億 2,500 万ドル)、Cohere (4 億 4,500 万ドル)、Adept (4 億 1,500 万ドル)、Runway (1 億 9,550 万ドル)、Character.AI (150 ドル) です。 100万ドル）と安定性AI（約1億ドル）。

彼らの背後には、依然として有名な企業やテクノロジー界の大物たちが立っています。 Lightcone Intelligence が統計をまとめたところ、今年上半期に Microsoft が 5 件の AI 資金調達プロジェクトに参加し、Google が 4 回、Nvidia が 6 回、OpenAI が 3 回参加しており、これらの大手企業を合わせると AI 資金調達の約 43% に参加していることがわかりました。

さらに注目を集めると、シリコンバレーは現在、AI の 3 つの方向に焦点を当てています。1 つは基本的な大規模モデル層、もう 1 つは開発ツールやデータベースが配置される中間層、3 つ目は垂直アプリケーション層です。

Cheng Hao 氏は Guangcone Intelligence に対し、基本モデルの OpenAI と Anthropic の 2 社を除いて、他の起業家がオープンソース モデルを行っていること、ツール レベルの起業家がすべての才能とエリートを結集してオープンソース コミュニティを構築していること、そしてコアの障壁であることを紹介しました。開発者エコシステムの構築 ; アプリケーション層に集まるスタートアップ企業は2種類あり、1つは法務や人材採用などの垂直分野の企業、もう1つはコピーライティング、文生写真などに関連する汎用企業です。と文生のビデオ。アプリケーション層には通常、B エンドの製品が集まり、C エンドの製品ははるかに少なく、巨人の隙間で爆発的なモデルを探している状態に属します。

さまざまな機会の観点から見ると、今年上半期にはシリコンバレーの基本的な大規模モデル層で8件の資金調達、中間層で12件の資金調達、垂直アプリケーション層で23件の資金調達がありました。しかし、融資額は110.8億ドル、3.5億ドル、25.2億ドルと反比例している。

表面的には、基本的な大型モデル層が最も注目されている投資分野のように見えますが、実際にはOpenAIによって完全にサポートされており、OpenAIによる103億ドルの巨額資金調達を除くと、垂直型大型モデル層全体の資金調達比率は直接的には 79% から 79% に増加しましたが、% は 21% に急落しました。

上図からわかるように、垂直アプリケーションレベルはシリコンバレーで現在最も注目されている投資分野であり、多くのラウンドで資金調達が行われていますが、1回の資金調達額は高くなく、基本的なラージモデル層のOpenAIが絶対的な主導的地位を占めています。他の大手モデル企業がシングルラウンドであるのに対し、資金調達額は比較的高いが、OpenAIと競合するのは難しく、事業範囲もOpenAIの欠点を補っている、中間層はVCが最近発見した新大陸である現在、評価額7億5,000万ドルのベクトルデータベース会社Pincone社に出資しており、ユニコーンの仲間入りを果たしている。

Kong Xianglai 氏は、「シリコンバレーの投資家は 2 つの派閥に分かれており、1 つは OpenAI についてのみ楽観的であり、OpenAI が将来 2C エンドのアプリケーションを支配すると信じているため、C の分野にあまり多くの時間を投資する必要はない」と述べています。エンドアプリケーションを重視し、代わりに業界に深く統合されているBエンド企業やAI企業に投資する一方、もう一方の派閥は反対の姿勢をとり、オープンソースコミュニティを積極的に受け入れ、2C側の垂直アプリケーションについても楽観的であると信じている。この分野からもユニコーン企業が生まれる可能性があると考えています。」

全体として、今年上半期は、次のような方向性がシリコンバレーで次から次へと金塊の波を引き起こしました。

基本的な大規模モデル層: 小パラメータの基本モデル、一般的な大規模モデル。

中間層: ベクトル データベース、AI ツール チェーン、モデル展開ツール。

垂直アプリケーション層:文生ビデオ、文生音声、AI対話ロボット、生成AI検索、法的垂直分野アプリケーション、人型ロボット。

Kong Xianglai氏はさらに、シリコンバレーの投資家は現在、AIエージェント（知能体）、マルチモダリティ（文生マップ、文生ビデオ）、業界の幻想の解決（法律、医療）、パーソナライズされた方向性といういくつかの方向に焦点を当てていると結論付けた。 AI およびその他の対話ロボット）、大規模な言語モデル用のミドルウェア、および AI によって強力に強化された業界シナリオ アプリケーション。

(出典: CB インサイト)

ゴールドラッシュの頂点に立っているこれら新興企業の価値は潮流とともに上昇しており、2022年にはChatGPTとAIGC分野に26億米ドル以上の金が集まり、合計6社のユニコーン企業が誕生することになる。今年の 5 月 8 日、ユニコーン クラブの会員数は 14 名に増加しました (Midjourney の評価額はまだありません)。

1,000のVCが一斉に入札のプラカードを掲げ、彼らが持ち込んだのは設立4カ月足らずで2回のラウンドで数億ドル相当の資金を調達したBabyだった。 6月29日、Inflection AIは13億米ドルの新たな資金調達ラウンドを完了し、2番目に多くの資金を調達した生成人工知能スタートアップ企業となり、資本は再び神を生み出すことに成功した。

シリコンバレーに奇跡が訪れると同時に、決勝トーナメントが正式に始まった。

AIGC 時代の唯一の障壁であるデータ

わずか半年の間に、シリコンバレーはすでに AI 起業家精神に真の金と銀の教訓をもたらしました。

1つは、OpenAI APIインターフェースにアクセスすることで成長したJasperのような企業が打撃を受けていることだ。

AIGC ユニコーン企業の最初のグループとして、ジャスパーはこの AI アップグレードの機会を捉え、その評価額は 15 億米ドルに急上昇しました。しかし、その問題は非常に致命的でもあります。ダミー会社の製品の壁は非常に薄いです。そのユーザーエクスペリエンスとブランドは優れていますが、最高ではありません。高価値セグメントで構築された差別化された製品に簡単に置き換えられます。不正はその製品の欠陥です。」最大の問題。

Cheng Hao 氏は、Jasper の最大の競合相手は ChatGPT、Microsoft Copilot、NotionAI などの巨大な競合他社であると考えていますが、問題は、生み出される付加価値が十分に厚くないことです。 Jasper のような企業にとって、重要なのは、データ ストレージ、複数人によるコラボレーション、ワークフローの統合に熱心に取り組み、ユーザーの定着率を高める方法を見つけることです。

もう 1 つは、VC の支援を受けたチャットボット チームで、昨年の資金調達ブームで多額の資金を調達し、今年は企業に販売する予定です。しかし、年初の時点では、市場にはチャットボットが非常に多く存在し、技術的な障壁も高くなく、簡単にコピーされ、再び均質化の悪循環に陥っていました。

また、Cエンド向けのAI検索プラットフォームであるNeevaは商用化が難航し、結局大手企業に買収されたことを教訓に、シリコンバレーのほぼ全ての企業がエンタープライズ市場への攻勢をかけている。

「新興企業は、『+AIGC』であれ『AIGC+』であれ、まず正しい道を選択しなければなりません。」チェン・ハオ氏は、努力よりも選択が重要であると信じています。

「+AIGC」「AIGC+」を選択する基準は、ビジネスバリューチェーン全体におけるAIの割合です。企業の AI コンポーネントが 10% を占め、ビジネス ロジックが 90% を占める場合は、「+AIGC」の起業家道を選択するのがより適しています。AI コンポーネントが 50% を超える場合は、「+AIGC」の起業家道を選択するのがより適しています。 AIGC+」ルート。

ドミノ倒しが始まり、誰が次のジャスパーになるかは不明だが、AIGC時代のスタートアップも外堀を守らなければならないことが明らかになりつつある。

投資家のチャマス・パリハピティヤ氏は、あなたは絶対的な最下位にいてデータシーンをマスターするか、絶対的なトップにいて中核的なコンピューティング能力リソースを持っているかのどちらかだと信じています。

「中堅企業にとって、今日は大きな価値があるかもしれないが、明日には何の価値もないかもしれない」とチャマス・パリハピティヤ氏は語った。

「AIGC時代の唯一の障壁はデータだ」と孔香来氏は語った。

Kong Xianglai 氏は、モデルもコンピューティング能力も AIGC 時代の堀ではないと考えています。モデルトレーニングのランキングスコアがどんなに高くても、最終的には実用化されます。シーンに蓄積されたユーザー分布データは、企業の微調整モデルデータセットに含まれます。継続的な反復を経て、それは実用化されます。データ フライホイール、これに基づいて微調整およびトレーニングされた大規模なモデルはますます正確になり、正のフィードバック効果が形成されます。

LLaMA2のオープンソース化により、大型モデルの技術的障壁はさらに破られ、傅勝氏が「AIスタートアップ企業は夜中に笑顔で目覚める」と述べたように、技術完成のペースは加速するだろう。 、データを巡る競争はさらに激化するだろう。

中国式 AI、シリコンバレーを真似しないでください、そして昔の自分を真似しないでください

リアルマネーのチャンスと教訓は目の前にある 中国型AIはどこへ向かうのか？

「大規模なモデルは、インタラクションと生産性の革命につながるでしょう。」チェン・ハオ氏はGuangcone Intelligenceに対し、自然言語によって推進される業界が最初に恩恵を受けるだろうと語った。したがって、インテリジェントな顧客サービス、販売前コンサルティング、執筆、翻訳、垂直分野の法務、これらの「簡単に実現できる成果」は、当然のことながら起業家によって早い段階でターゲットにされるでしょう。

しかし、「米国では法律の応用と心理カウンセリングが熱い。その根本的な理由は、弁護士と心理カウンセラーの人件費が非常に高く、大規模なモデル申請の経済モデルがスムーズに機能するためである。中国では」すでに2か月前には一部の投資家が米国の投資ブームについて中国風のコメントをしていた。

文生図とデジタルマンに加えて、シリコンバレーと同様に、多くの中国の起業家も新世代のインテリジェントな顧客サービスを目指しています。しかしその一方で、「同質化」に対する不安や懸念も静かに広がっている。

「8 つの AI アプリケーション起業プロジェクトのうち、顧客サービス マーケティングがほぼ半数を占めています」と、同じく AI 顧客サービス マーケティング起業家活動に携わるヤン ジ氏 (仮名) は、ロードショーの競合他社を眺めながら、低い声で叫びました。ロードショーが進むにつれて、彼の表情はますます緊張していきました。

Yang Ji 氏は Lightcone Intelligence に対し、「このテクノロジーは比較的成熟しており、需要は明らかです。顧客サービス マーケティングは最も急速に進んでいる分野であり、現在は国内市場から東南アジアに移行しています」と語った。 Yang Ji の起業家としての経験は、インターネットから現在の AIGC に至るまでの起業家グループに共通する問題を反映しています。彼らは技術の骨の折れる部分にエネルギーを費やしたくないが、シナリオを見つけてアプリケーションを作成することで近道をしたいだけです。

中国の起業家たちはシリコンバレーが踏んだ穴を踏まなければならないのではないかと心配している。 「人類が歴史から学べる唯一の教訓は、人間は歴史から学ばないということだ」というヘーゲルの言葉がまた現実となる。

収益見通しもなく、ユーザー数も見込めず、PPT形式のロードショーが次々と行われるため、中国のVCは始めることができない。ステージでは、投資するものは何もありません。」

単純なアプリケーションを実行するために群がるのは簡単ですが、AI 産業の台頭への近道はありません。

OpenAIを含む大規模モデル大手企業は現在、開発ボトルネックの時期を迎えている。外国のオープンソースモデルコミュニティであるHugging Faceの技術エンジニア、イン・イーフェン氏はLightcone Intelligenceに対し、「少なくとも半年は技術の新たなブレークスルーを起こすのは難しい可能性があり、アプリケーションの大規模な実装は大幅に制限されるだろう」と認めた。 。」

シリコンバレーの技術力は頭打ちになっており、立ち戻って中間層の技術力を強化する必要がある。中国にとって、これは産業チェーンを完成させる絶好の機会でもある。

大きなモデルの開発を「家を建てる」ことにたとえると、中間層のAI Infra（AIインフラ）は「道具箱」です。シリコンバレーの開発トレンドを参考に、データツールの作成、エンタープライズ端末やモバイル端末へのモデル展開、AIエージェントの実践と応用が次の開発方向となる。

(AI インフラ産業チェーンの出典: CB Insights)

クリステンセン氏は「The Innovator's Answer」の中で、産業チェーンには富を保持できる宝庫があると述べた。 TMT VC投資家のNa Liu氏は、「現在、AIインフラ分野の宝庫はバリューチェーンにおいて、統合構造（パフォーマンス重視）のプラットフォームベースのソリューションであるAutoMLからモジュール化（柔軟性、スピード、利便性）へと変化しつつある」と述べた。この背景には、企業が「ブラックボックス」プロセスをオープンにして、モデルや構築ワークフローの各コンポーネントを柔軟に調整して、特定のニーズに最適なシステムや分析結果を取得できることを望んでいることがあります。

「最も価値のあるリンクは最も難しい骨でもあります。中国は現在、工具と原材料の製造工場が不足しています。これは、中国に競争力のある大型モデルが不足している根本原因も説明しています。下層が弱く、上層が弱いのです。」

AIの3要素のデータを例に挙げると、中国のデータ関連産業チェーンはほぼすべて大手クラウド企業による「ワンストップ・オールインクルーシブ」であり、特定の垂直分野での深い育成が不足している。アップ企業、すべてのリンクは素晴らしい仕事をする機会になります。 「データ準備」は、データ品質、データラベル付け、データ合成、アプリケーションモールやプロジェクトなど、中国の特徴を持つ機会です。

現在、合成データ企業は徐々に資本の支持を得ています。画像データを合成する能力を備えた生成AI企業「Kuawei Intelligence」は、昨年1年以内にエンジェルラウンドとPre-Aラウンドで1億ドル規模の資金調達を完了し、今年設立されたばかりのGuanglun Intelligenceも今年は資金調達を完了した。半年以内に3回の資金調達を行い、Angel+ラウンド後の累計資金調達額は数千万人民元に達した。

初期段階でのテクノロジー崇拝の後、ますます多くの起業家が、OpenAI の道が大規模モデルの時代の唯一の解決策ではないことに気づきました。

大規模なモデルに加えて、中間層は一見ニッチだがより安全なパスである一方、最も「容易に実現できる成果」であるように見えるアプリケーション層は、数千の軍隊と馬を備えた単板の橋です。勝者がすべてを取りやすくなり、大きな工場が最初になります。

しかし、中国型 AI の場合、シリコンバレーをやみくもにコピーできないことを知るのは簡単ですが、より難しいのは、「古い自分」をコピーせず、人々がプロジェクトを獲得する再納品という古い道を歩むことです。