Після більш ніж 200 днів кипіння AIGC інвестори досягли трьох основних консенсусів

Джерело: Перший новий голос

Джерело зображення: створено Unbounded AI

19 липня Meta, материнська компанія Facebook, запустила велику модель Llama 2, яка буде використовуватися безкоштовно для дослідницьких і комерційних цілей.Ця відома як найсильніша заміна GPT-4 з відкритим кодом. Це змінить ситуацію, оскільки багато великих моделей у всьому світі були розроблені на основі Llama, але обмежені тим, що їх не можна використовувати для безкоштовного комерційного використання.

У структурі ринку ШІ відбулися нові зміни, і фокус кола венчурного капіталу знову був заблокований. Коли люди обговорюють те, що унікальність людського штучного інтелекту наближається і настає ера AIGC, все повільно змінюється, оскільки AIGC працює шалено.

Перш за все, з точки зору тривалості популярності AIGC, інвестиційне коло поступово розділилося. Деякі люди казали, що інвестиції прагнуть прибутку та впевненості, тоді як ліквідність великої моделі загального призначення все ще неясна. Ринок охолоджується, тому потрібно бути обережним при покупці.

Деякі люди дотримуються протилежної думки, вважаючи, що розвиток AIGC тільки почався, а в наступному році він стане ще більш популярним. Сьогоднішній AIGC лише в області тексту, а мультимодальна велика модель ще не вийшла.До кінця цього року деякі прориви в зображеннях за допомогою Open AI можуть ще більше стимулювати уяву кожного.

Це не тільки ставлення, яке відрізняє, але й байдужі дані, які можуть відповідати підвищеній увазі ринку. Згідно з відповідними даними, з початку поточного року по травень темп зростання відвідуваності ChatGPT впав зі 131,6% до 2,8%. З точки зору реальних дій, існує величезний контраст між низькою кількістю інвестицій інвесторів і ентузіазмом гортати по екрану в колі друзів.

Здається, законом природи стало те, що поява нового завжди супроводжується «поляризованим» ставленням. Протягом понад 200 днів безперервного бродіння AIGC, якого консенсусу досягли інвестори? Де можливості для підприємців?

«Перший Новий Голос» звернувся до кількох інвесторів, намагаючись з’ясувати, що влаштувалося в бурхливому процесі AIGC, виходячи з поточної ситуації? Що сталося із завантаженням? Сподіваємося, що це позитивно сприятиме розвитку галузі.

Хвиля AIGC відкриває можливості для наступної ери

Вибух AIGC сколихнув інвестиційне коло.

Згідно з оцінкою Qubit Think Tank, до 2030 року розмір ринку AIGC перевищить один трильйон юанів.

Згідно з відкритими даними, у 2022 році в індустрії AIGC моєї країни відбудеться понад 500 інвестиційних подій із сумою інвестицій понад 90 мільярдів юанів. Згідно з неповною статистикою Tianyancha та First Voice, з січня по червень 2023 року (станом на 27 червня) загальне фінансування вітчизняної галузі AIGC досягло 4,959 мільярда юанів, а загальна кількість фінансувань становила 46 разів.

Час повертається до кінця 2022 року. Фан Чженхао, керуючий партнер Xiaomiao Langcheng, зауважив, що AIGC привернула невелику увагу в технологічних та інвестиційних колах. У березні 2023 року ChatGPT став популярним у середовищі. «Коло друзів майже щодня переповнюється актуальною інформацією. Хвилювання та потенційне занепокоєння людей щодо штучного інтелекту досягли безпрецедентного піку», — сказав Фан Чженхао.

Оскільки генерація деяких синтетичних відеозображень зробила прорив у додатках C-end, відчуття, що «настала нова парадигма продуктивності», стало сильнішим у серці Фан Чженхао. Він вважає, що в майбутньому штучний інтелект відіграватиме більш важливу роль у різних вертикальних галузях і галузевих додатках.

Бай Зерен, віце-президент Linear Capital Investment, має подібні почуття: «AIGC — це дуже довгострокова можливість, аналогічна Інтернету, і майбутня тенденція розвитку повинна полягати в тому, що ШІ проникає в різні сценарії, як капіляри.» Він оптимістично дивиться на цю хвилю AIGC, вважаючи, що за нею має бути велика кількість інвестиційних можливостей.

«Ми з нетерпінням чекаємо нових інновацій і змін.» Ван Сяо, засновник Jiuhe Venture Capital, сказав, що коли приходить нова хвиля штучного інтелекту, за швидкою популяризацією програм, таких як ChatGPT, стоїть поява нового покоління можливостей ШІ, представлених появою інтелекту.

«Відтепер, незалежно від того, працюєте ви чи відкриваєте бізнес, будь ласка, переконайтеся, що ви маєте відношення до штучного інтелекту». Лу Ці, колишній глобальний віце-президент Microsoft, операційний директор Baidu та засновник Miracle Forum, має твердішу позицію. «AIGC — це не поточна тенденція, а тенденція означає опортунізм. Недооцінювати вплив штучного інтелекту на розвиток світу занадто сильно».

Повільно розкриваються можливості для наступних десяти років або навіть наступної ери.

Дивіться лише на велику модель і не кидайте її, реальні гроші розподіляються на вертикальну модель і прикладний рівень

Протягом більш ніж 200 днів безперервного бродіння AIGC інвестори досягли певного консенсусу, який в основному відображається в трьох аспектах:

Консенсус 1: існують детерміновані можливості для інфраструктури обчислювальної потужності, а велика модель — це «гра» для багатих

В екологічній архітектурі нової хвилі штучного інтелекту, що складається з рівня інфраструктури обчислювальної потужності, рівня моделі (базова модель, модель з відкритим вихідним кодом, самостійно створена вертикальна велика модель) і рівня додатків, з’явилися деякі детерміновані можливості.

**По-перше, з розвитком штучного інтелекту попит на обчислювальну потужність різко зріс. **Існують певні можливості в інфраструктурі обчислювальної потужності, яка стала консенсусом на ринках капіталу в Китаї та Сполучених Штатах.

Показники вторинного ринку підтверджують цю думку. З кінця жовтня 2022 року до 17 липня ціна акцій Nvidia злетіла з 123 доларів за акцію до 464 доларів за акцію. З початку 2023 року ціни на акції компаній зі штучного інтелекту на рівні вітчизняної обчислювальної потужності, таких як Cambrian і Sugon, були сильними.

**По-друге, великі моделі призведуть до величезних змін у парадигмах досліджень і розробок. ** Деякі інвестори вважають, що перспектива технології ШІ, де домінують великі моделі, може ефективно зменшити витрати та підвищити ефективність, викликала хвилювання підприємців. Це також причина, чому може відбутися війна сотень моделей.

Baidu випустила «Wen Xin Yi Yan», Alibaba випустила Tong Yi Qian Wen, велику модель Xinghuo від Xunfei, Meituan, Baichuan Smart, Yunzhisheng тощо також приєдналися до великої моделі. За статистикою станом на липень у моїй країні більше 80 великих моделей з параметрами понад 1 мільярд.

Сьогодні війна сотень моделей посилилася і поступово стабілізувалася. Люди поступово досягли консенсусу щодо рівня моделі: рівень моделі – це гра для великих «гравців». Цей «гравець» стосується як підприємців, так і інвесторів.

Висновок і навчання великих моделей безпосередньо вимагають обчислювальної потужності чіпа та відеокарти, а модельний рівень потребує дуже потужної технічної підтримки, що робить капіталовкладення дуже великими.

Беручи як приклад Open AI, згідно з відповідною статистикою, вартість одноразового навчання GPT-4 становить близько 63 мільйонів доларів США, що вимагає 1,8 трильйона величезних параметрів. Це не включає вартість збору даних, RLHF тощо.

Зрештою, високоякісні технічні таланти та фішки повинні спалювати гроші. «Найважливіше на цьому етапі — побачити, хто має сильну фінансову здатність і міцний капітал, і хто має більшу ймовірність успіху». Фан Чженхао сказав, що стартапи в бюро стикаються з проблемою застрягання в обчислювальній потужності. Порівняно з закордонними компаніями, у великій моделі все ще є прогалина. На основі обчислювальної потужності та талантів у галузі високих технологій відбувається змагання, чиї інвестиції в дослідження та розробки ефективніші та хто може досягти кращих результатів у сфері технологій.

Те саме стосується інституцій.

«Інвестиційні можливості на рівні моделі можуть продовжувати використовуватися лише серед деяких гравців із сильним капіталом.» Фан Чженхао зауважив, що для інвестиційних установ, чиї масштаби управління не є особливо великими, якщо вони не домовляться якомога швидше, поки галузь не процвітає, вони навряд чи братимуть участь у великомасштабних модельних інвестиціях на даному етапі.

Минулого року було б вдалим часом викласти масштабні моделі, але цей рік не є вдалим часовим вікном для більшості установ раннього та середньострокового інвестування.

Крім величезної вартості, є багато факторів, які спонукають інвесторів продавати обережно, наприклад, найкраще часове вікно, комерційна ліквідність тощо.

«Якби я був на своєму місці, я б не вирішив цього року інвестувати у великомасштабні проекти, пов’язані з моделюванням.» Ши Мао, керуючий партнер-засновник Changlei Capital, сказав, що, пропустивши найкращий часовий проміжок для інвестування в основний трек великомасштабної моделі, він зауважив, що наразі існує великий розрив у поєднанні рівня моделі та рівня додатків, а реалізація технології великомасштабної моделі все ще неясна.

Варто зазначити, що вертикальні моделі з чіткими потребами та сценаріями посадки привернули велику увагу. **

На початку цього року Xiaomiao Langcheng досяг внутрішнього консенсусу не інвестувати у великомасштабні моделі, а слідкувати за великомасштабними моделями в десятках мільярдів галузей. «Порівняно з великими компаніями, які вже спливли на воду, компанії-початківці матимуть більше можливостей у підрозділі вертикальних полів. Тому що після приземлення в конкретній галузі компаніям-початківцям легше накопичувати в ній набори даних більш високої якості».

Це узгоджується з думкою Чжу Сяоху, керуючого партнера GSR. GSR Ventures є однією з перших установ, яка зробила найбільше вертикальних інвестицій AIGC у Китаї. Чжу Сяоху одного разу публічно заявив, що для більшості підприємців вони повинні «спочатку сценарій, а дані — це головне» та тренувати власні вертикальні моделі замість того, щоб бути забобонними щодо загальних великих моделей.

Консенсус 2: на прикладному рівні «старі сили» в певних вертикальних полях мають кращі можливості‍

Справа в тому, що інвестори більше зацікавлені у великій моделі і не інвестують у неї, а вкладають більше реальних грошей у прикладний рівень.

«Ми також дуже стурбовані прогресом і змінами самої великої моделі. Враховуючи поточну структуру ринкової конкуренції та поріг капіталу, ми будемо прагнути інвестувати в такі можливості, як рівень додатків і нова інфраструктура під час продажу.» Бай Зерен сказав, що Linear Capital більше стурбований тим, як нові технології можна впроваджувати в галузь для більш ефективного вирішення промислових проблем і принести промисловості величезну комерційну цінність. Це постійна інвестиційна логіка Linear Capital.

«Ми заохочуємо всі інвестовані компанії подумати про можливість об’єднання свого бізнесу з AIGC у майбутньому, принаймні з точки зору корпоративного управління, вони також повинні подумати про те, як підвищити ефективність внутрішнього персоналу за допомогою штучного інтелекту.», — сказав Бай Зерен.

В даний час в інвестиційному колі немає консенсусу щодо детермінованих можливостей на прикладному рівні. Однак багато інвесторів сказали, що з точки зору підприємств досвідчені гравці в різних вертикальних сферах To B мають очевидні переваги.

Фан Чженхао порівняв компанії, які послідовно вийшли в сферу штучного інтелекту, зі «старими силами» і «новими силами». «Старі сили» почали з глибокої нейронної мережі в 2016 році. Тоді народилася перша партія компаній зі штучного інтелекту, включаючи AI Four Tigers і деякі компанії-стартапи. Компанії зі штучного інтелекту, які з’явилися в останні роки, вважаються новою силою.

««Старі сили» в деяких вертикальних галузях засвоїли потреби та сценарії клієнтів і в той же час можуть взяти на себе лідерство в зустрічі з ітерацією технології ШІ.» На думку Фан Чженхао, такі компанії є компаніями з відносно певними можливостями розвитку на прикладному рівні.

Деякі інвестори висловлювали подібні погляди. Окрім нових стартапів, на прикладному рівні в різних вертикальних галузях насправді існує низка компаній ШІ. Вони розроблялися протягом шести-семи років, і вони можуть стати головними героями компаній ШІ на стороні додатків у наступний період часу. «Оскільки вони мають клієнтів і сценарії в своїх руках, вони матимуть більшу конкурентну перевагу».

Ван Сяо, засновник Jiuhe Venture Capital, сказав, що штучний інтелект змінить усі сфери життя, включаючи SaaS, інструментальне програмне забезпечення, і очікується, що попереднє покоління компаній штучного інтелекту використовуватиме цю ітерацію технології для проведення структурних оновлень. «Технологія Xiaoduo, у яку ми інвестували в 2015 році, заснована на технології великої мовної моделі, і нещодавно запустила модель Xiao XPT у вертикальній сфері електронної комерції. За допомогою великих моделей і галузевих даних, накопичених у минулому, вона розширить можливості для більшої кількості бізнес-сценаріїв електронної комерції та забезпечить кращі рішення».

Консенсус 3: Інвестори звертають увагу на команду та комерціалізацію‍

У цій хвилі AIGC інвестори в основному інвестують в людей і напрямки, і невидимий фон став важливим фактором.

"Що засновник бачить у майбутньому і яку роль він сподівається відігравати в майбутньому? Ми використовуємо майбутнє, описане підприємцем, і майбутнє, яке він бачить, щоб знайти точку резонансу посередині. Тоді ми судимо, чи справді підприємець може зробити це з точки зору його досвіду зростання та технічного рівня". Це основна логіка Чжана Цзіньцзяня, партнера-засновника Oasis Capital, у інвестиційному процесі.

**На додаток до інвестицій, з точки зору конкретних міркувань, різні установи більше зосереджуються на здатності проекту до комерціалізації. **

З точки зору Linear Capital, можливості комерціалізації в основному відображаються в трьох аспектах: бар’єри для входу, такі як досить диференційована технологія, яку можна добре адаптувати до конкретного сценарію, або сам сценарій вимагає знання предметної області; швидка продукція, яка може швидко інтегрувати можливості LLM для створення продуктів на проблемних точках; формування ефективного замкнутого циклу даних і зворотного зв’язку.

Jiuhe Venture Capital, який інвестував у зіркові проекти, такі як Eagle Eye Technology і Tanji Technology, має схожу точку зору з Linear Capital.Ванг Сяо сказав, що крім розгляду фактора засновника в інвестиціях, також необхідно враховувати чіткі сценарії посадки та потреби, які дійсно можуть зменшити витрати та підвищити ефективність для клієнтів.

Інвестиційна стратегія Xiaomiao Langcheng зосереджена на відборі та важких позиціях. Для 5% проектів, які не можна пропустити, ми будемо активно знімати, а для 95% проектів ми будемо починати з точки зору мисливця і терпляче проводити хорошу дослідницьку роботу. «Суть інвестицій полягає в тому, щоб серцем висловити своє розуміння справи. Якщо ви це розумієте, ви повинні інвестувати довго і продовжувати інвестувати».

Різні проблеми: швидкість розвитку технологій, оцінка, бізнес-модель

Перші дві хвилі ШІ були в 2012 і 2016 роках відповідно.

У 2012 році AlexNet, заснований на глибокому навчанні, розроблений професором Джеффрі Гінтоном і двома студентами, виграв першість у ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge. Відтоді глибоке навчання заклало технічну основу штучного інтелекту.

У 2016 році в змаганні «людина-комп’ютер» AlphaGo переміг чемпіона світу з го Лі Седола, що швидко розпалило вогонь глобального венчурного капіталу зі штучного інтелекту.

**Факт, з яким слід зіткнутися, полягає в тому, що під час перших двох хвиль буму штучного інтелекту 90% компаній-початківців втратили гроші. І інвестори заробляли гроші, лише якщо входили раніше. **

Інвестор CVC сказав, що до появи генеративного штучного інтелекту інвестиційний ентузіазм людей щодо штучного інтелекту був надзвичайно низьким, оскільки комерційні показники цих компаній були набагато нижчими, ніж довіра інвесторів. «Багато налаштувань, очищення та підготовки даних, багато налаштувань моделі, майже кожен бізнес-сценарій є нестандартною проектною системою, а структура витрат на таланти в галузі є необґрунтованою, що призвело до менш ніж 1% прибуткових компаній за останні дві хвилі штучного інтелекту».

Поточна третя хвиля штучного інтелекту описана Кай-Фу Лі як просування «від ізольованого острова до материка». Порівняно з попередніми двома хвилями, ця хвиля штучного інтелекту дає змогу GM побудувати новий світ із можливостями перехресного використання. Коли потужна модель буде підкріплена достатньою кількістю даних, у відповідних сценаріях штучний інтелект створить продуктивність, яка перевершить продуктивність людей.

Звичайно, в цьому процесі побоювання теж будуть.

Занепокоєння Linear Capital щодо підприємств полягає в тому, що команда недостатньо сильна, щоб гнучко намагатися робити помилки в технологічному та бізнес-середовищі, яке швидко змінюється; сценарії врізання надто дрібні, щоб сформувати ефективний замкнутий цикл, і вони потраплять у конкуренцію в Червоному морі в майбутньому.

У Сяо Мяо Ланченга є два занепокоєння: по-перше, швидкий розвиток моделей і алгоритмів з відкритим кодом знизить поріг для придбання технологій, що призведе до того, що інвестиції в технології провідних компаній зі штучного інтелекту в минулому стануть недійсними інвестиціями.В умовах жорсткої конкуренції гомогенізації бізнес-модель, яку очікують інвестори, зрештою не спрацює.

По-друге, хоча в даний час штучний інтелект має певну здатність до узагальнення, для досягнення високої точності необхідно вивчати і налаштовувати параметри для кожної сцени. Клієнти мають великий попит на індивідуальні послуги. Тобто, навіть якщо основний модуль є загальним на рівні моделі, все одно існує велика кількість функціональних плагінів, які потрібно налаштувати, що зрештою призведе до того, що стартапам доведеться надавати персоналізовані послуги, таким чином потрапляючи перед дилемою, пов’язаною з проблемою масштабування.

Як у цій хвилі підприємці використовують можливості? Кілька інвесторів дали поради.

«Якщо у світі є творець, він уже віддав наказ.» Чжан Цзіньцзянь, партнер-засновник Oasis Capital, вважає, що під час великої хвилі підприємці повинні активно охоплюватися, не малювати карту, а чекати, поки стартова зброя почне спринт і якомога швидше увійти в галузь.

«До промислової революції у людей не було надлишкової продуктивності, тому не було ні товарів, ні обігу товарів. Після промислової революції з обігом товарів розвинулися транспортна галузь і галузь роздрібної торгівлі. Зараз, в епоху штучного інтелекту, теоретично 500 найкращих компаній світу можуть це переробити», — сказав Чжан Цзіньцзянь.

Фан Чженхао радить підприємцям добре використовувати вікно ринку капіталу для завершення фінансування, і в той же час не спалювати гроші відчайдушно після завершення фінансування, і повинні прийняти рішення, перш ніж зробити крок. «Оскільки момент вибуху додатків штучного інтелекту ще не настав, підприємці повинні визначити, які з них є реальними можливостями для компаній-початківців, а потім вдосконалювати свої продукти та бізнес, щоб скористатися цією хвилею можливостей, щоб просунутися далі».

З точки зору інвесторів, будь-яка галузь у світі має цикл розвитку, а справжні підприємці — це група людей із сильною стійкістю, які можуть витримати спокуси та випробування під час злетів і падінь галузевого циклу та ніколи не здаватися. **