作者: 刘晓洁

[ 黄岩认为,全球AIGC行业整体投融资事件数和金额快速上升,行业处于二八分化的状态,业内顶尖企业获得大部分融资。此外,超一半初创企业的融资进度在A轮或天使轮,行业仍处于发展初期。 ]

近期ChatGPT概念股炒得火热,但在不少专业投资人看来,与之相关的大模型的商业价值很难在短期内产生,相比较而言,细分垂直领域的轻量化模型投资更受青睐。

5月27日,由上海国创中心等联合主办的第二届长三角科技产业创新论坛暨AI大模型产业应用高峰论坛举行,在本次论坛上,上海国创中心理事长、领中资本管理合伙人黄岩谈到了AI大模型后的投资机会。

黄岩认为,全球AIGC行业整体投融资事件数和金额快速上升,行业处于二八分化的状态,业内顶尖企业获得大部分融资。此外,超一半初创企业的融资进度在A轮或天使轮,行业仍处于发展初期。

与国外融资环境相比,国内AIGC目前融资频次与体量有一定差距。大部队还处在缺乏明确逻辑和标的的观望状态,预计2023年度融资规模将有数倍增长。

会后黄岩对第一财经表示,虽然AIGC的技术迭代极快,但从上游技术研发到下游垂直行业的应用成熟,可能会存在一个较长的周期,包括了多场景的覆盖、市场需求的挖掘,以及用户的教育等过程,需要相关领域的投资者有长远的眼光和耐心。

尤其在大模型层,高投入、高风险、高回报是其投资特点,这需要具备大算力、大数据和强算法等核心技术能力,技术门槛高、规模效应强,属于科技巨头的竞赛。以微软130亿美元投资OpenAI为例,黄岩认为,在没有看到其产品效果以及真正商业化之前,很难有机构敢去做这个规模的投资。

据不完全统计,目前国内已有30余个AI大模型发布,包括此次出现在论坛上的复旦大学MOSS系统。MOSS系统负责人邱锡鹏教授在会上表示,国内的模型,甚至包括谷歌,离OpenAI的GPT4差距仍然非常大,“远远不是几个月就可以追赶上的”。

“跟任何投资一样,如果能看得清它的商业模式,也看得出来它能够达到某个结果,那我们肯定愿意投资,但是这个时间点没人敢说谁一定能够跑出来,或者至少在国内跑出第一来,这方面风险是非常大的,所以很少有人敢投。”黄岩表示。

在此前的中国投资年会上,经纬创投创始管理合伙人徐传陞谈到大语言模型投资时也表示,这个赛道估值较高,商业化也还在摸索中,只有对资金周期容忍度更长的基金类型才会投。

联想之星总经理、主管合伙人王明耀认为,虽然今年ChatGPT火了,但没必要一拥而上。“对行业理解深的投资人可能还有机会,理解不透的话就只能当分母了,最后甚至不一定有好的回报。”

行业的发展最终只有头部几家跑出来,尤其是做大模型需要的资源和资金非常大,而且竞争对手都是巨无霸,非常强大。王明耀认为,对行业理解不透、初步学习的投资人不一定要去投,可以聚集自己核心的能力,还有很多可以投的方向。

黄岩认为,中小企业完全有可能基于其在各专业领域的深耕,构建专用小模型,实现业务场景应用,如AIGC技术可以在电商零售、文化娱乐、内容营销、智慧办公、智慧医疗、自动驾驶等诸多垂直领域赋能,这类专业细分模型是目前更热的投资机会。

在此次论坛上,华为投资的人工智能企业深思考推出了自研的“Dongni.ai 3.0多模态大模型”,这是一个百亿级的轻量化模型,目前已经在智能终端(手机、汽车)大规模落地,未来会率先落地于华为手机终端,后续扩展至其他品牌手机终端。

深思考创始人、AI算法科学家杨志明对第一财经表示,对于创业公司来说,轻量级模型有易于安装部署、易于结合领域特点,可以很快建立起领域的垂直壁垒,基于大模型的技术优势场景化落地。

“在做落地的时候,不用大量烧钱,也不用烧算力,可以通过一些租用的方式。”杨志明表示,这种垂直领域场景的投入,大概是基础大模型的万分之一,这是创业公司的优势,相比较而言也更受投资人的青睐。

此外,黄岩提到,大模型延伸出来的上下游行业都有潜在的投资机会,包括数据清洗、标注、存储、网络通信、安全等基础设施及服务,将会是一个非常有前景的投资领域。此外,随着国内对信息安全和数据主权的重视,芯片本土化制造和自主可控的云服务发展将继续存在较大发展空间。

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