Após mais de 200 dias de fervura do AIGC, investidores chegaram a três grandes consensos

Fonte: First New Voice See More

Fonte da imagem: Gerada por Unbounded AI

Em 19 de julho, a Meta, empresa controladora do Facebook, lançou o modelo grande Llama 2, que será usado gratuitamente para fins de pesquisa e comerciais, conhecido como o código aberto substituto mais forte do GPT-4. Isso mudará a situação de que muitos modelos grandes em todo o mundo foram desenvolvidos com base no Llama, mas são limitados pelo fato de não poderem ser usados para uso comercial gratuito.

Novas mudanças ocorreram na estrutura do mercado de IA e o foco do círculo de capital de risco foi bloqueado novamente. Quando as pessoas estão discutindo que a singularidade da inteligência artificial humana está se aproximando e a era do AIGC está chegando, as coisas estão mudando lentamente à medida que o AIGC funciona descontroladamente.

Em primeiro lugar, em termos de quanto tempo a popularidade do AIGC pode durar, o círculo de investimentos se dividiu gradualmente. Algumas pessoas disseram que o investimento busca retorno e certeza, enquanto a liquidez do grande modelo de uso geral ainda não está clara. O mercado está esfriando, por isso é preciso ter cautela na hora de comprar.

Algumas pessoas têm a opinião oposta, pensando que o desenvolvimento do AIGC apenas começou e se tornará ainda mais popular no próximo ano. O AIGC de hoje é apenas no campo do texto, e o grande modelo multimodal ainda não foi lançado. Até o final deste ano, alguns avanços em imagens da Open AI podem estimular ainda mais a imaginação de todos.

Não é só a atitude que diferencia, mas também os dados indiferentes que podem corresponder à alta atenção do mercado. De acordo com dados relevantes, desde o início deste ano até maio, a taxa de crescimento das visitas do ChatGPT caiu de 131,6% para 2,8%. Do ponto de vista das ações reais, há um grande contraste entre o baixo número de investimentos por parte dos investidores e o entusiasmo em deslizar a tela na roda de amigos.

Parece ter se tornado uma lei da natureza que o surgimento de coisas novas seja sempre acompanhado de atitudes "polarizadas". Durante os mais de 200 dias de fermentação contínua do AIGC, a que consenso chegaram os investidores? Onde estão as oportunidades para empreendedores?

A First New Voice contatou vários investidores, tentando descobrir o que se estabeleceu no turbulento processo do AIGC com base na situação atual? O que aconteceu para inicializar? Espera-se que isso promova positivamente e contribua com valor para o desenvolvimento da indústria.

Onda AIGC abre oportunidades para a próxima era‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

A explosão do AIGC excitou o círculo de investimentos.

De acordo com a estimativa do Qubit Think Tank, estima-se que até 2030, o tamanho do mercado AIGC excederá um trilhão de RMB.

De acordo com dados públicos, em 2022, haverá mais de 500 eventos de investimento na indústria AIGC do meu país, com um valor de investimento superior a 90 bilhões de yuans. De acordo com estatísticas incompletas de Tianyancha e First Voice, de janeiro a junho de 2023 (em 27 de junho), o financiamento total da indústria doméstica de AIGC atingiu 4,959 bilhões de yuans e o número de financiamentos totalizou 46 vezes.

O tempo remonta ao final de 2022. Fang Zhenghao, sócio-gerente da Xiaomiao Langcheng, percebeu que a AIGC atraiu pouca atenção nos círculos de tecnologia e investimento. Em março de 2023, o ChatGPT se tornou popular no círculo. "O círculo de amigos recebe informações relevantes quase todos os dias. A empolgação e as possíveis preocupações das pessoas com a inteligência artificial atingiram um pico sem precedentes", disse Fang Zhenghao.

Como a geração de algumas imagens de vídeo sintéticas fez avanços em aplicativos C-end, a sensação de que "uma nova mudança de paradigma de produtividade chegou" tornou-se mais forte no coração de Fang Zhenghao. Ele acredita que a inteligência artificial desempenhará um papel mais importante em vários campos verticais e aplicações da indústria no futuro.

Bai Zeren, vice-presidente da Linear Capital Investment, tem sentimentos semelhantes: "AIGC é uma oportunidade de longo prazo, análoga à Internet, e a tendência de desenvolvimento futuro deve ser que a IA penetre em vários cenários como capilares." Ele está otimista sobre esta onda de AIGC, acreditando que deve haver um grande número de oportunidades de investimento a seguir.

"Estamos ansiosos para ver mais inovações e mudanças." Wang Xiao, fundador da Jiuhe Venture Capital, disse que quando uma nova onda de IA chega, por trás da rápida popularização de aplicativos como o ChatGPT está o surgimento de uma nova geração de capacidades de IA representada pelo surgimento da inteligência.

"A partir de agora, esteja você trabalhando ou começando um negócio, certifique-se de estar relacionado à IA." Lu Qi, ex-vice-presidente global da Microsoft, Baidu COO e fundador do Miracle Forum, tem uma atitude mais firme. "AIGC não é uma tendência atual e uma tendência significa oportunismo. É demais subestimar o impacto da IA no desenvolvimento do mundo."

As oportunidades para os próximos dez anos, ou mesmo para a próxima era, estão se revelando lentamente.

Olhe apenas para o modelo grande e não o lance, o dinheiro real é espalhado para o modelo vertical e a camada de aplicação

Durante os mais de 200 dias de fermentação contínua do AIGC, os investidores chegaram a algum consenso, que se reflete principalmente em três aspectos:

Consenso 1: Existem oportunidades determinísticas para infraestrutura de poder computacional, e o grande modelo é um "jogo" para os ricos

‍Na arquitetura ecológica da nova onda de IA composta por camada de infraestrutura de poder de computação, camada de modelo (modelo básico, modelo de código aberto, modelo grande autoconstruído) e camada de aplicativo, surgiram algumas oportunidades determinísticas.

**Em primeiro lugar, com o desenvolvimento da inteligência artificial, a demanda por poder de computação mostrou uma expansão explosiva. **Existem oportunidades definidas na camada de infraestrutura de poder de computação, que se tornou o consenso dos mercados de capitais na China e nos Estados Unidos.

O desempenho do mercado secundário corrobora essa visão. Do final de outubro de 2022 a 17 de julho, o preço das ações da Nvidia disparou de $ 123 para $ 464 por ação. Desde o início de 2023, os preços das ações de empresas de inteligência artificial na camada de infraestrutura de poder de computação doméstica, como Cambrian e Sugon, têm estado fortes.

**Em segundo lugar, grandes modelos trarão grandes mudanças em P&D e paradigmas de aplicação. ** Alguns investidores acreditam que a perspectiva da tecnologia AI dominada por grandes modelos pode efetivamente reduzir custos e aumentar a eficiência despertou o entusiasmo dos empresários. Esta é também a razão pela qual a Guerra dos Cem Modelos pode ocorrer.

Baidu lançou "Wen Xin Yi Yan", Ali lançou Tongyi Qianwen, modelo grande Xinghuo de Xunfei, Meituan, Baichuan Smart, Yunzhisheng, etc. Segundo as estatísticas, em julho, meu país tinha mais de 80 modelos grandes com parâmetros acima de 1 bilhão.

Hoje, a Guerra dos Cem Modelos se intensificou e gradualmente se estabilizou. As pessoas gradualmente chegaram a um consenso sobre a camada de modelo: a camada de modelo é um jogo para grandes "jogadores". Este "jogador" refere-se tanto a empreendedores quanto a investidores.

A inferência e o treinamento de grandes modelos exigem diretamente o poder de computação do chip e da placa gráfica, e a camada de modelo requer um suporte técnico muito forte, o que torna o investimento de capital muito grande.

Tomando o Open AI como exemplo, de acordo com estatísticas relevantes, o custo do treinamento GPT-4 uma vez é de cerca de 63 milhões de dólares americanos, exigindo 1,8 trilhão de parâmetros enormes. Isso não inclui o custo de coleta de dados, RLHF, etc.

Na análise final, talentos técnicos e chips de ponta precisam queimar dinheiro. "O mais importante nesta fase é ver quem tem forte capacidade de financiamento e forte força de capital, e quem tem maior probabilidade de sucesso." Fang Zhenghao disse que as startups no departamento enfrentam o problema de ficarem presas no poder de computação. Em comparação com empresas estrangeiras, ainda há uma lacuna no modelo grande. Com base no poder de computação e nos talentos de alta tecnologia, é uma competição para ver qual investimento em P&D é mais eficaz e quem pode se sair melhor em tecnologia.

O mesmo vale para as instituições.

“As oportunidades de investimento no nível do modelo só podem continuar a ser exploradas entre alguns players com capital forte.” Fang Zhenghao observou que, para instituições de investimento cuja escala de gerenciamento não é particularmente grande, se não fizerem uma implantação antecipada antes que a indústria esteja crescendo, é improvável que participem de investimentos em modelo de larga escala neste momento.

Seria um bom momento para apresentar modelos de grande escala no ano passado, mas este ano não é uma boa janela de tempo para a maioria das instituições de investimento antecipado e de médio prazo.

Além do custo enorme, existem muitos fatores que levam os investidores a vender com cautela, como melhor janela de tempo, liquidez comercial e assim por diante.

"Se fosse eu, não escolheria investir em projetos relacionados a modelos de grande escala este ano." Shi Mao, o sócio-gerente fundador da Changlei Capital, disse que depois de perder a melhor janela de tempo para investir na trilha de modelo de grande escala subjacente, ele observou que atualmente há uma grande lacuna na combinação da camada de modelo e a camada de aplicativo, e a realização da tecnologia de modelo em grande escala ainda não está clara.

Vale ressaltar que modelos verticais com necessidades claras e cenários de pouso têm atraído atenção capital. **

No início deste ano, a Xiaomiao Langcheng chegou a um consenso interno de não investir em modelos de grande escala, mas de ficar de olho em modelos de grande escala nas dezenas de bilhões de indústrias. “Em comparação com empresas de grande porte que já flutuaram na água, as empresas iniciantes terão mais oportunidades de subdividir campos verticais.

Isso é consistente com a opinião de Zhu Xiaohu, sócio-gerente da GSR. A GSR Ventures é uma das primeiras instituições que fizeram os investimentos AIGC mais verticais na China. Zhu Xiaohu declarou publicamente uma vez que, para a maioria dos empreendedores, eles deveriam "primeiro o cenário e os dados são o rei" e treinar seus próprios modelos verticais em vez de serem supersticiosos sobre os grandes modelos gerais.

Consenso 2: Na camada de aplicação, "velhas forças" em certos campos verticais têm melhores oportunidades‍

Um fato é que os investidores estão mais interessados no modelo grande e não investem nele, e investem mais dinheiro real na camada de aplicação.

"Também estamos muito preocupados com o progresso e as mudanças do grande modelo em si. Considerando o atual padrão de concorrência de mercado e o limite de capital, tendemos a investir em oportunidades como a camada de aplicativos e novas infra ao fazer uma venda."

“Incentivamos todas as empresas investidas a pensar na possibilidade de combinar seus negócios com a AIGC no futuro, pelo menos do ponto de vista da gestão corporativa, elas também devem pensar em como melhorar a eficiência humana interna por meio da IA.”, disse Bai Zeren.

Atualmente, não há consenso no círculo de investimentos sobre as oportunidades determinísticas na camada de aplicação. No entanto, muitos investidores disseram que, do ponto de vista das empresas, jogadores veteranos em vários campos verticais do To B têm vantagens óbvias.

Fang Zhenghao comparou as empresas que entraram sucessivamente no campo da inteligência artificial com "velhas forças" e "novas forças". As "velhas forças" começaram com a rede neural profunda em 2016. Naquela época, nasceu o primeiro lote de empresas de inteligência artificial, incluindo a AI Four Tigers e algumas empresas iniciantes. As empresas de inteligência artificial que surgiram nos últimos anos são consideradas novas forças.

"As 'velhas forças' em alguns campos verticais dominaram as necessidades e os cenários dos clientes e, ao mesmo tempo, podem assumir a liderança no atendimento da iteração da tecnologia de IA." Na visão de Fang Zhenghao, essas empresas são empresas com oportunidades de desenvolvimento relativamente certas na camada de aplicativos.

Alguns investidores expressaram opiniões semelhantes. Além de novas start-ups, na verdade, existem várias empresas de inteligência artificial na camada de aplicativos em vários campos verticais. Elas se desenvolveram por seis a sete anos e podem se tornar um grupo de protagonistas entre as empresas de inteligência artificial no lado do aplicativo no próximo período de tempo. "Como eles têm clientes e cenários em suas mãos, eles terão uma vantagem competitiva maior."

Wang Xiao, fundador da Jiuhe Venture Capital, disse que a IA mudará todas as esferas da vida, incluindo SaaS, software de ferramentas, e espera-se que a geração anterior de empresas de IA use essa iteração de tecnologia para realizar atualizações estruturais. "A Xiaoduo Technology, na qual investimos em 2015, é baseada na tecnologia de modelo de linguagem grande e lançou recentemente o modelo Xiao XPT no campo vertical de comércio eletrônico. Com a ajuda de grandes modelos e dados do setor acumulados no passado, ele capacitará mais cenários de negócios de comércio eletrônico e fornecerá melhores soluções."

Consenso 3: Investidores prestam atenção na equipe e na comercialização‍

Nesta onda de AIGC, os investidores investem principalmente em pessoas e direções, e o fundo invisível tornou-se uma consideração importante.

"O que o fundador vê no futuro e que papel ele espera desempenhar no futuro? Usamos o futuro descrito pelo empreendedor e o futuro que ele vê para encontrar um ponto de ressonância no meio. Em seguida, julgamos se o empreendedor pode realmente fazer isso da perspectiva de seu histórico de crescimento e nível técnico." Essa é a lógica central de Zhang Jinjian, sócio fundador da Oasis Capital, no processo de investimento.

**Para além do investimento, em termos de considerações específicas, várias instituições apostam mais na capacidade de comercialização do projeto. **

Da perspectiva do Capital Linear, as capacidades de comercialização são refletidas principalmente em três aspectos: barreiras à entrada, como tecnologia suficientemente diferenciada que pode ser bem adaptada a um cenário específico, ou o próprio cenário requer conhecimento de domínio; produtização rápida, que pode integrar rapidamente capacidades LLM para fazer produtos em pontos problemáticos; formar um ciclo fechado eficaz de dados e feedback.

A Jiuhe Venture Capital, que investiu em projetos estrela como Eagle Eye Technology e Tanji Technology, tem uma visão semelhante à Linear Capital. Wang Xiao disse que, além de considerar o fator fundador no investimento, também é necessário considerar cenários e necessidades claras de pouso, o que pode realmente reduzir custos e aumentar a eficiência para os clientes.

A estratégia de investimento da Xiaomiao Langcheng concentra-se na seleção e posições pesadas. Para 5% dos projetos que não podem ser perdidos, filmaremos ativamente e, para 95% dos projetos, partiremos da perspectiva do caçador e faremos um bom trabalho de pesquisa com paciência. "O núcleo do investimento é expressar sua compreensão de um assunto com o coração. Se você entender, deve investir por um longo tempo e continuar investindo."

Diferentes preocupações: velocidade de desenvolvimento de tecnologia, avaliação, modelo de negócios

As duas primeiras ondas de IA ocorreram em 2012 e 2016, respectivamente.

Em 2012, o AlexNet baseado em aprendizado profundo desenvolvido pelo professor Geoffrey Hinton e dois alunos ganhou o campeonato no ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge. Desde então, o aprendizado profundo estabeleceu a base técnica subjacente da inteligência artificial.

Em 2016, na competição Go humano-computador, AlphaGo derrotou o campeão mundial Go Lee Sedol, que rapidamente acendeu o fogo do capital de risco global de inteligência artificial.

**Um fato que deve ser enfrentado é que nas duas primeiras ondas do boom da inteligência artificial, 90% das empresas iniciantes perderam dinheiro. E os investidores só ganharam dinheiro se entrassem cedo. **

Um investidor da CVC disse que antes do surgimento da inteligência artificial generativa, o entusiasmo das pessoas em investir em IA era extremamente baixo, porque o desempenho comercial dessas empresas era muito menor do que a confiança dos investidores. "Muita customização, limpeza de dados e trabalho de preparação, muito ajuste de modelo, quase todos os cenários de negócios são um sistema de projeto fora do padrão, e a estrutura de custos de talentos do setor é irracional, resultando em menos de 1% das empresas lucrativas nas duas últimas ondas de inteligência artificial."

A atual terceira onda de IA é descrita por Kai-Fu Lee como o progresso de "da ilha isolada para o continente". Comparada com as duas ondas anteriores, esta onda de IA torna possível para a GM construir um novo mundo com capacidades cross-field. Uma vez que um modelo poderoso seja apoiado por dados suficientes, em cenários adequados, a IA criará uma produtividade que supera a dos humanos.

Claro que nesse processo também existirão preocupações.

A preocupação da Linear Capital com a empresa é que a equipe não é forte o suficiente para tentar e cometer erros com flexibilidade no ambiente tecnológico e de negócios em rápida mudança; os cenários de corte são muito superficiais para formar um circuito fechado eficaz e eles cairão na competição do mar vermelho no futuro.

Xiao Miao Langcheng tem duas preocupações: primeiro, o rápido desenvolvimento de modelos e algoritmos de código aberto reduzirá o limite para a aquisição de tecnologia, o que fará com que o investimento em tecnologia das principais empresas de inteligência artificial do passado se torne um investimento inválido.

Em segundo lugar, embora a inteligência artificial tenha uma certa capacidade de generalização atualmente, para obter alta precisão, é necessário aprender e ajustar os parâmetros para cada cena. Os clientes têm uma grande demanda por serviços personalizados. Ou seja, mesmo que o módulo principal seja comum no nível do modelo, ainda há um grande número de plug-ins funcionais a serem customizados, o que acabará levando as startups a terem que fornecer serviços customizados, caindo assim no dilema de serem difíceis de escalar.

Nessa onda, como os empreendedores aproveitam as oportunidades? Vários investidores deram conselhos.

“Se existe um criador no mundo, ele já emitiu a ordem.” Zhang Jinjian, sócio-fundador da Oasis Capital, acredita que na grande onda, os empreendedores devem abraçar ativamente, não para desenhar um mapa, mas para esperar o tiro de partida para disparar e entrar na indústria o mais rápido possível.

"Antes da revolução industrial, as pessoas não tinham produtividade redundante, então não havia commodities e não havia circulação de commodities. Após a revolução industrial, com a circulação de commodities, houve o desenvolvimento da indústria de transporte e da indústria de varejo. Agora, na era da IA, em teoria, as 500 maiores empresas do mundo podem refazê-lo.", disse Zhang Jinjian.

Fang Zhenghao aconselha os empresários a fazer bom uso da janela do mercado de capitais para concluir o financiamento e, ao mesmo tempo, não queimar dinheiro desesperadamente após a conclusão do financiamento, devendo tomar uma decisão antes de fazer um movimento. “Como ainda não chegou o momento da explosão dos aplicativos de inteligência artificial, os empreendedores precisam identificar quais deles são oportunidades reais para empresas iniciantes e, a partir daí, polir seus produtos e negócios para aproveitar essa onda de oportunidades para ir mais longe.”

Do ponto de vista dos investidores, qualquer indústria no mundo tem um ciclo de desenvolvimento, e os verdadeiros empreendedores são o grupo de pessoas com forte resiliência que podem resistir à tentação e ao teste nos altos e baixos do ciclo da indústria e nunca desistir. **