今天小编分享的互联网经验：AI行业现状：巨头主导，创业公司寻出路，欢迎阅读。
本文作者：申思琦
来源：硬 AI
AI 行业正经历一场悄然的变革。大型科技公司凭借其雄厚的资金实力和丰富的计算资源，在 AI 领網域占据主导地位。与此同时，由前 Google、Meta 等大厂研究人员创立的 AI 创业公司却逐渐面临着的生存挑战。
一些行业内发生的收购表明，AI 创业公司可能正陷入困境。
例如，由前 Google 研究人员创立的法国 AI 代理开发商 H 公司在宣布筹集 2.2 亿美元 " 种子轮 " 融资仅数月后，就失去了五位联合创始人中的三位。
另一方面，Inflection、Adept 和 Character 等成立不到三年的 AI 公司已被大型科技公司收购或准收购。这种趋势凸显了 AI 创业公司在当前市场环境下面临的巨大压力。
1、创业公司的生存困境，学术背景与商业现实的矛盾
许多 AI 创业公司的创始人来自 Google 等大公司的研究部门，这些部门更像学术研究机构而非盈利导向的商业实体。从学术环境转向创业需要完全不同的技能集，这对研究人员来说是一个巨大的挑战。
此前，硬 AI 曾在文章《AI 独角兽开始卖身大厂》中提到，David Luan 和他的 Adept AI 团队做出放弃独立研发与经营，尤其是放弃财务独立性，加入亚马逊的决定绝非易事。然而，在当前的市场环境下，他们别无选择。
Adept AI 在公司博客中表示：" 为了继续我们最初的计划——构建有用的通用智能并开发多智能体 AI 产品，我们需要将大量精力放在为基础模型筹集资金上，而这会影响我们实现产品愿景的速度。"
一位 Adept AI 员工向媒体透露：" 在当前环境下，独立发展变得越来越困难。加入亚马逊至少能确保技术继续推进，而不会因资金短缺而搁置。"
对于这些大厂出来的 " 科学家 " 们，除了浪费精力在筹资上会让他们感到疲惫，投入时间在日常的商业运营上也是不小的挑战。
法国 AI 代理开发公司 H 的创始人之间，就在筹集到 2.2 亿美元后，出现了 " 运营和业务分歧 "， 5 位联合创始人（其中 4 位来自谷歌）中就有 3 人离职。
另一个典型案例是 Ideogram，这家公司凭借其文本生成影像技术直接重塑了海报行业，并在最近推出的新版本产品中，促使 Midjourney 也开始提供免费服务。
即使技术实力如此出众的公司，管理层同样萌生退意。根据 The information 消息，这家由四位前 Google 员工共同创立的 AI 影像开发公司，已经至少与一家科技公司就出售 Ideogram 进行了谈判，虽然谈判没有实质进展。
2、高昂的开发成本与激烈的竞争
AI 技术的开发需要大量资金和计算资源，在一二级市场投资者都开始趋于保守之际，只有互联网大厂们还在保持着高额的研发支出。
创业公司同样面临着来自 Google、Amazon 和 Microsoft 等巨头的激烈竞争，这些公司拥有庞大的客户群和强大的技术基础设施。
一位 AI 行业投资者指出，许多 AI 创业公司无法在没有大型科技公司作为财务和云计算支持的情况下生存。
一方面，大模型训练成本在增长。
Anthropic 的首席执行官此前公开表示，当前 AI 模型的训练成本已达到 10 亿美元量级，而在未来三年内，这个数字可能会飙升至 100 亿甚至 1000 亿美元。
另一方面，应用端的货币化进展在不断延后。
在 AI 应用领先指标方面，美国軟體公司在年初至今不断让市场失望，几乎没有产生与人工智能相关的收入。
摩根士丹利在最近的一篇报告中写道，根据 AlphaWise 美国 / 欧洲首席信息官（CIO）调查显示，人工智能应用投入生产的时间在逐渐延迟。
预计在 2024 年上半年投入生产的首个项目的 CIO 比例从 2023 年第四季度的 34% 显著下降至 2024 年第二季度的仅 10%。
一方面无法货币化应用端，另一方面训练成本在快速上升，这更加凸显了创业公司在资源方面的劣势。
以 Cohere 为例，尽管该公司最近获得了大规模融资，估值达到 55 亿美元，但其收入相比竞争对手仍然相对较低，这引发了投资者对其商业模式可持续性的质疑。
去年，风险投资者似乎愿意向任何来自 Google、Meta 或其他知名 AI 实验室的研究人员投资数百万美元，甚至不太关注尽职调查。然而，随着对 AI 回报的怀疑日益增加，投资者开始变得更加谨慎。
以 Reka 为例，该公司今年早些时候与 Snowflake 的收购谈判以失败告终，这次交易本可能使公司估值达到 10 亿美元。这表明投资者对 AI 创业公司的估值预期正在降低。
另一个案例是 Essential AI，尽管其创始团队包括 transformer 技术的发明者，但该公司仅筹集了 6500 万美元的资金，远低于同类公司的融资规模。
目光转向中国，在 AI 算力价格大幅下降 99% 后，大多数大模型初创公司的货币化
策略从模型转向应用（主要是 B2C），不过从账面资金看，这些中国公司的现金流仍可以支持一段时间。
3、大公司的收购策略，顶尖人才回笼
大型科技公司正通过收购 AI 创业公司来重新获取顶尖人才。
Google 收购 Character.AI、Microsoft 收购 Inflection AI、Amazon 收购 Adept AI 等案例都体现了这一趋势。
这种 " 反向收购招聘 " ( reverse acquihire ) 策略使得大公司能够迅速扩充其 AI 研发团队，同时避免了传统收购可能带来的文化整合问题。
值得注意的是，Character.AI 的联合创始人 Noam Shazeer 可能因这笔交易成为亿万富翁，对于顶级稀缺的 AI 人才，其价值变现并没有显得困难。
除了人才，大公司还通过收购来补强自身的 AI 技术。例如，Apple 已经与至少三家 AI 创业公司就潜在收购进行了会面。即使是在 AI 领網域相对落后的大型科技公司也在积极寻求通过收购来赶上竞争对手。
特别值得关注的是视频生成 AI 领網域，如 Pika Labs AI 这样的公司也可能成为大型科技公司的收购目标。
例如苹果通过 Apple TV+ 拥有大量专业视频内容的版权，可能会利用 Pika 的技术来开发新的 iPhone 功能或生成新的节目内容。
从中国来看，这种趋势似乎也在发生。
据媒体报道，字节跳动正在筹备成立大模型研究院，并积极吸引顶尖人才。目前，已有多位AI 领網域的专家计划加入该研究院，并直接向张一鸣汇报。
值得注意的是，前面壁智能核心成员秦禹嘉和前零一万物核心成员黄文灏已加入字节跳动的大模型团队，但他们是否归属于即将成立的大模型研究院尚未明确。
4、创业公司的应对之策
面对巨头们的攻城略地，一些 AI 创业公司选择专注于特定的细分市场来避开与巨头的正面竞争。
例如，Cohere 专注于为企业应用开发高精度的多语言模型，这使得它在企业市场中找到了自己的定位。AI21 Labs 则专注于开发面向企业的文本生成模型，并已建立了每年数千万美元收入的实际业务。
与大公司建立战略合作关系是另一种生存策略。例如，Reka 与 Snowflake 和 Oracle 达成協定，在它们的平台上提供产品。这种合作可以帮助创业公司获得更多资源和客户。
Cohere 也采取了类似的策略，与 Oracle、Nvidia 和 Salesforce 等公司建立了投资和合作关系。
不断创新和保持技术领先是吸引投资者和潜在买家的关键。像 Pika Labs AI 这样专注于视频生成 AI 的公司，由于其技术的独特性和潜力，正在成为大公司收购的目标。
5、整合趋势将持续
随着 AI 技术的进一步发展和应用场景的扩大，行业整合趋势可能会继续。大公司会通过收购来巩固自己的市场地位，而部分创业公司可能会选择被收购作为退出策略。
据报道，Salesforce、Oracle、Nvidia 等公司都在考虑进行 AI 相关的收购，这预示着未来几个月可能会出现新一轮的并购浪潮。
尽管面临挑战，AI 行业仍然充满机遇。新兴领網域如视频生成 AI、多模态 AI 等可能会催生新一代成功的创业公司。那些能够在这些领網域保持技术领先的公司将有更大的机会在与巨头的竞争中脱颖而出。例如，Mistral AI 作为法国国家 AI 战略的支柱之一，可能会因其特殊地位而获得更多支持和发展机会。
另一个可能对行业发展带来变动的因素可能是，监管环境可能逐渐收紧。
这既可能给创业公司带来挑战，也可能创造新的机会。能够快速适应监管变化的公司将在未来的竞争中占据优势。例如，在数据隐私和 AI 伦理方面做出创新的公司可能会赢得用户和监管者的信任，从而在市场中获得独特的竞争优势。
此外，欧盟和美国对于反垄断审查的加强，对于想依靠大厂收购而退出的投资机构来说，可能并不是一个积极的信号，当然，这也可能加速短期并购潮的出现。
结语
AI 行业正处于一个关键的轉捩點。创业公司面临着前所未有的挑战，但同时也存在巨大的机遇。
未来的成功将属于那些能够在技术创新、商业模式和战略合作等方面找到平衡的公司。无论是选择独立发展还是与大公司合作，保持技术领先和对市场需求的敏锐洞察都将是制胜的关键。
在这场 AI 淘金热中，真正的赢家可能不是那些单纯依赖学术背景的创业者，而是能够将尖端技术与商业智慧相结合的企业家。
