今天小编分享的科技经验：大模型，还是救不了困境中的AI企业，欢迎阅读。
去年，ChatGPT 掀起的一片浪花，卷起了全球互联网科技创新的浪潮，大模型成为当之无愧的风口，这也给近几年略显平静和停滞的 AI 行业注入了新的活力，让 AI 相关企业再次站在互联网舞台的中央。
围绕大模型的创业潮流也在涌动，不少创业公司纷纷推出大模型相关产品，聚焦细分市场应用的小型 AI 产品也层出不穷。
但一年时间过去了，这场大热的生成式 AI 技术热潮究竟给我国的 AI 行业带来了什么？AI 企业在大模型的协助下获得了哪些突破？是否为其在技术研发和商业化探索上提供了新发展？如果思考这些问题，我们或许会得到一个悲观的回答。
年前的一场生成式 AI 闭门会上，一位前 "AI 四小龙 " 之一的研发负责人表示，"2023 年的情况并没有什么不同，过去 AI 公司碰见的问题，今天仍然没有解决 "。
融资热潮来了又走
2023 年，可谓名副其实的 " 资本寒冬 "。根据 PitchBook 的数据显示，美国风险投资公司在 2023 年筹集了 670 亿美元，同比下降 60%，为 6 年来的最低水平。我国也是如此，2023 年上半年，创投市场共计披露融资事件 4,367 起，同比减少 38.73%，披露融资金额 3,010 亿元，同比减少 24.92%。
在这种环境下，ChatGPT 的火爆和大模型的技术风口让 AI 赛道聚拢了很大一部分资金。
据 The information 的 Creator Economy Database 最新数据，在数据库覆盖的 350 多家全球创业公司中，2023 年募得资金量继续螺旋式下降，至约 17 亿美元，其中人工智能初创企业在融资份额中占比最大，超 3.24 亿美元。
AI 赛道重新吸金，对我国的 AI 产业及相关企业来讲可以说是一场及时雨。自 2019 年以来，我国 AI 赛道的投融资事件数下滑态势明显，2021 年获得过短暂爆发，2022 年却骤然回落、几乎腰斩，这让还处在大规模烧钱阶段的所有 AI 企业都面临生存的窘境，即使头部也不例外。
如出门问问的七轮融资发生于 2013 年 2 月至 2019 年 9 月，近 4 年没获新融资；第四范式的十一轮融资发生于 2015 年 8 月至 2021 年 6 月，近 2 年未有新融资变动。作为大模型创业领網域第一梯队之一的智谱 AI，去年完成了 25 亿元的大笔融资，可在此之前，公司也经历了一段较长时间的融资冰点期。
过去投资人很少关注大模型领網域，而 ChatGPT 出现后，大模型相关的创业公司融资情况明显转好，连带着蹭上大模型热点的 AI 企业估值也水涨船高，重新有了新故事。但是，这种热捧似乎有些短暂。
根据中商产业研究院数据显示，截至 2023 年 11 月 24 日，中国人工智能投资事件达 531 起，投资金额达 660.48 亿元。其中 5 月、6 月及 7 月相关投资事件数位居前列，分别有 62 起、60 起及 60 起。但 11 月投资事件数量较少，至 24 日有 26 起。其中有 5 起战略投资、B 轮和 Pre-A 轮均有 4 起。
再从第三季度的投融资事件来看，Q3 投融资热门事件集中在新能源、半导体、医疗健康、企业服务、人工智能五大领網域，分别为 97 起、154 起、278 起、155 起、117 起。而除了半导体有少量涨幅外，其余投融资事件均减少，与整个一级市场投融资数量呈下行趋势相符。
一位接触过几个项目但最终还是没出手的天使投资人表示，" 基本上都不具备投资价值，市场里 90% 项目都是开源模型，但并没有成熟的生态体系。"
多看少投甚至只看不投，资本的 " 寒冬 " 依然冷冽。
商业化，前进还是后退了？
这几年，AI 企业的普遍困境在于技术研发像个无底洞，而商业回报少得可怜，更糟糕的是，相较于难以盈利，很多企业根本找不到商业化出口。大模型概念的爆发固然给 AI 赛道带来了融资，可大模型及生成式 AI 的创业公司面临和较早那批 AI 企业相同的问题：商业模式在哪里？
2023 年下半年，OpenAI 商业化进程明显加速，先是推出 C 端付费版，随后推出企业用户定制版。在这个过程中，不断降低免费版的运行成本，优化付费版的能力来提升付费率。
面向 C 端需求寻求商业变现，在我国并不好走。
对于用户来讲，ChatGPT 的爆火虽然刷新了他们对 AI 技术和能力的认知，可大模型及生成式 AI 仍是一个相对模糊甚至遥远的概念。这主要是因为 " 生成内容 " 并不是大部分人的普遍的、核心的需求，因而，想要从用户群体中通过收费的方式获得营收，本身就要面临一个用户愿不愿意付费的问题。
当然，如果是在强需求场景里嵌入大模型或生成式 AI 技术，做出一款应用层的爆款产品，未尝不是更好的选择。可遗憾的是，直到年末，国内依然没有一款持续火爆的 AI 应用出现，即便是红极一时的妙鸭相机，也在上线仅两个月后因多次付费、用户粘性不够等渐渐淡出大众视野。
很多业内人士认为大模型更广阔的应用市场在 B 端，而大模型技术浪潮前的大多数 AI 企业也正是从 B 端找寻商业模式，如今大模型与其当前业务的融合，带来了新的想象力吗？
不得不说，大多数 AI 企业的营收状况仍然一塌糊涂。如商汤科技，2023 年上半年，商汤集团总收入为 14.33 亿元，同比增长 1.3%，期内毛利为 6.49 亿元，同比下降 30.6%，期内亏损净额为 31.43 亿元；寒武纪 2023 年前三季度，营业收入 1.46 亿元，同比下降 44.84%，归属于上市公司股东的净利润亏损 8.08 亿元；云从科技前三季度，营业收入 3.46 亿元，同比下降 24.13%，净亏润 4.01 亿元。
大模型及 AIGC 领網域的投入和研发是一项长期性工作，这决定了 AIGC、人工智能等业务产品尚未产生实际收入，预计对企业短期内的财务状况也不会产生较大贡献。不过，根本的问题在于大模型尚且无法为 AI 企业此前在 B 端的商业化困境指明出路。
一方面，因为大模型及 AIGC 技术本身就存在商业落地的难题；
作为较早就已开发大模型、AIGC 技术及应用程式的 AI 企业，出门问问就是一个典型的例子。根据灼识咨询的报告，按 2022 年 AIGC 产品和服务的收入计，出门问问在中国的 AI 科技公司中排名第一，并在国内推出了首款商业化 AIGC 应用。但就收入结构看，2020 年至 2022 年，出门问问来自 AIGC 解决方案的收入占比分别为 0.2%、1.7%、8%。
另一方面，在应对和解决企业的多样化需求上，大多 AI 企业基于当前的技术提供的服务其实并没有带来质的更新，这也是为什么他们在 B 端商业前景越发受到质疑的原因。大模型的出现或许是个新的助力，可它能起到的实际效用存疑。
" 如果不能灵活使用大模型，或者不能完全适配自己的商业场景，可能在一定程度上很难完全实现降本增效的目的 "，专业人士表示。
浪潮过后，" 死 " 得更快？
大模型还没掀动变革，巨大的泡沫就已然产生。
2023 年上半年，AI 板块中 " 牛股 " 层出不穷。其中，万兴科技荣膺 " 人气王 "，全年的股价涨超 3 倍，年内最高涨幅更是一度达 380%，昆仑万维也不遑多让，全年股价翻倍，最高涨幅超 340%，因赛集团、开普云、新国都等个股的全年涨幅同样超 100%。有不少 AI 概念股在相关技术上并没有太多突破，甚至业绩处于亏损状态，股价却先突飞猛进，
正如 Gary Marcus 的调侃，" 几年前，如果你的初创公司網域名中有 .ai，那么你可以在你的估值后面加一个零。现在呢，可能会是两个零，尤其当你说自己正在用生成式 AI。"
但在将这些 AI 企业或大模型初创公司捧上高处后，一旦热潮回落，进行大模型烧钱式投入的 AI 企业是否会跌得更重？
一面是不断增加的持续性投入成本；据悉，去年商汤科技投入 1 万张 GPU 进行大模型研发，并把商汤 SenseCoreAI 大装置的上线 GPU 数量提升至 3 万块，硬體成本的上升和折旧严重拖累了商汤科技的利润。而像百川智能、Minimax、智谱 AI 等头部创业公司，之所以加速融资，正是为了应对后期更大的投入。
智谱 AI CEO 张鹏在采访中曾表示，25 亿的融资根本不够，并坦言，" 我们现在不管融多少、挣多少钱，都是我们通向 AGI 这条路上的盘缠。"
而另一面，当前资本对所投项目的耐心却越来越少，他们迫切希望及早看到回报，或者讲清楚商业化路径。如华创资本创始合伙人熊伟铭所说，现在创业 to VC 已经不行了，必须赚钱。" 如今的 AI 创业不像以前可以拿到 A、B、C、D 多轮融资，现在基本就是两轮——天使轮和 A 轮，所以我们在投资时会非常现实，看这个项目能不能赚钱，能不能赚很多钱。"
当然，公司在大模型领網域布局的时间越长，需要的资本就越多，融资轮次越多，投资人对于企业在技术实力和盈利转化能力方面的要求也越严苛。
在这种来自内外部的共同施压之下，AI 企业很可能会陷入一个两难的境地：注重技术能力提升而忽略商业化探索，或许会被资本直接抛弃，相反，在技术尚不成熟前，把精力放在商业变现上，则会影响技术的突破。
一旦未来某个节点，钱都投进去了，技术成果出不来，资本撤离，企业势必面临更大的风险。
这一考验大概不会等太久，毕竟才不过半年，风向已隐隐改变。
>
