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“他们还没有系统性找到一个能让公司撑得住几百亿估值的故事。”
OpenAI这出“宫斗”大戏目前已经反转了几次,吃瓜吃的晕头转向这也算是头一遭。不过,不论这件事情原委如何,都再次证明了AI目前依然拥有宝贵的稀缺资源——最大范围内的公共热度。
因此,舆论越关注,对其他AI公司来说就一定是利好,尤其是国内的一批AI公司,本身已经随着年初ChatGPT的爆火,估值水涨船高,我听说从年初到现在,国内最火的AI公司估值翻了已经翻了6倍多,已经有投资人给出200亿估值,这回没准又要再上一个台阶儿了。
热闹的资本局
比如,已经融了25亿人民币的智谱AI,现在已经有投资人拿着200亿估值的报价去谈新一轮融资了。另一家炙手可热的AI独角兽,Minimax新一轮融资已经快close,与智谱估值相近。质谱方面对我反馈这一估值是“不实消息”,但在我认识的两位投资人那里得到了确认。
“单纯从融资的角度看,这两家估值最高,拉开其他家至少一倍,剩下的独角兽估值在10亿美金左右。”一家机构的合伙人Ben告诉我。
10亿美金左右的公司,包括王小川的百川智能、杨植麟的月之暗面以及舆论风口上的零一万物——这家公司月初刚宣布了最新一轮来自阿里云的融资,估值超过10亿美金,成为新晋AI独角兽。
以王慧文的饭局为开端,过去九个月,初创大模型公司们打响的是人才争夺和技术追赶之战,也是一场场或张扬或低调的募资之战。眼下第一阶段进入尾声,AI学院派和互联网大佬已悉数登场,再有新冒出来的公司想要拿到融资可不容易了。
想投进去也不容易。浮出水面的几家公司,估值都不便宜,甚至一般的投资人想见一见创始人都很困难,他们通常只能约到负责融资的CFO或类似角色。
如果细数钱的来源,你会发现,美元、国资、市场化人民币基金……几波不同属性的钱都已经押注其中。
第一波钱以老牌美元基金为主。红杉中国、真格、今日资本……那些你能想到的老牌美元基金依旧嗅觉灵敏,都是这波AI热潮中冲在最前面的。对美元新势力来说,AI也是个不得不抓住的赛道,和老牌机构相比,这些机构资金体量有限,但考虑到美元能投的领域也在缩减,家办、捐赠基金等都想拿到像Anthropic这样热门项目的份额,这波不投怕是很难给LP交代。所以,不管多贵,总得布局一个。
产业资本也进来了。比如,某个大模型公司,在一轮融资中,新进来的股东基本上清一色是有产业背景的投资方。这其中又以互联网公司为主,过去在那些关键领域,大厂通常很少联合投资同一家公司,但在这一轮大模型争夺战中,阿里和腾讯同时押注了两家公司,百川智能和智谱AI。
后续接力的是国资。一度,烧钱凶猛的大模型被视为一个标准的美元赛道。但如今看来,人民币并没有冷眼旁观这一战场,这些独角兽也获得了社保基金中关村自主创新基金、深创投等国资的资金支持。
“国家已经意识到这是一个战略新兴产业。哪怕是从国产替代的角度来理解,扶植一个中国版OpenAI都是国资的强烈诉求。”AI投资人Eric告诉我。
另一方面,当资金体量到了一定规模,市场上还能出得起大钱的机构已经不多了。原本这个阶段出手的是一些大PE,但还在积极投资的中后期PE数量锐减,能填补这一块资金缺口的也只剩下国资。
等到这波资金入场,大模型公司的估值已经较最初翻了两三倍。一位投资人曾在年初看过智谱AI,但机构内部觉得贵便没投,现在已经涨到更没法下手的价格。
“智谱今年第一轮估值还在30亿人民币左右,上一轮交割时跃升到130亿,有人最近去看已经报到了200亿。”
这位投资人感慨道,AI应该是今年中国市场上唯一在一年内估值涨了一两倍的赛道。“放眼其他赛道,今年平均能涨个50%已经算不错了。”
只是,此番资本盛宴,放在一年之前,谁又能料想得到呢?我还了解到,智谱的投资方中,有人已经在大模型这波热潮起来之前便卖掉了一部分老股。“当初投的时候未必有多看好,只是刚好碰上了一个投的机会。”知情的朋友告诉我。
如若属实,那算是贱卖。但投资本就是这么一回事,真正逻辑清晰,并且能够穿越周期证明自己的本来就少,更何况现在DPI现在都快成KPI了。
这不,有的美元基金把主要精力放在了搞DPI上。那些成立于2015到2018年之间的基金,眼下面临着极大的退出压力,而可以预见的是,投大模型这波公司又是一个重资金投入、长周期退出的逻辑。这些基金自然无暇出手。
开发者的残酷时代
和没钱没精力投相比,投了但又投中短命的风口,也不是多么值得庆祝的事。也许没有哪个时代比当今的更为残酷——开发者创作的应用还没面世,OpenAI就让其变得过时。
早在4月,GPT-4问世,开放了插件,VC的心态便发生了微妙的变化。在《第一批投AIGC的VC开始后悔了》里,我写过当时一种典型的担忧是:是不是所有垂类的应用公司都会被基于GPT-4插件的生态取代?之前投的项目会不会黄了?今后还要不要看?
这个月,OpenAI的开发者大会又制造了一波新冲击,OpenAI的能力已经覆盖从大模型训练推理到AI Agents构建的全链条,“杀死开发者”的言论再度不绝于耳。
类似的事情总在不断发生。一位投资人有一次聊一个项目,创始人声称自己核心技术好,这位投资人也觉得他们在一个小功能上做得不错,之前没见过更好的。结果第二天,OpenAI更新模型,就已经覆盖了这个功能。“好处是现在OpenAI进不来,但最多半年,国内也能实现类似的功能。”
OpenAI似乎无远弗届的能力无疑给投资判断增添了难度。国内AI基础设施和底层生态又不完善,这导致,头部大模型被争抢,至于其他AI类公司,投资人还在等风来。
一位FA朋友告诉我,他手上的几个垂类大模型、AI Agent的项目都卖不出去。他建议我把选题改成:(假装)看AI的投资人都失业了。
年初时,投资人都跟我强调找到细分场景很重要,但现在看来,找到足够差异化的方向没那么容易。原因不难理解:AI的能力现在还在快速提升,能实现的东西还有限,所以创业者能想出来的方向也有限。
我听说,每个大厂都有一堆自己的垂类AI产品,等着拿证之后推出来。方向无外乎是医疗、教育、法律等,一些大模型创业公司做的产品跟大厂直接撞车了,将来或许还有一战。
至于还看不看应用类公司,我看Ben的态度有些犹疑。他一方面觉得现在没看到特别好的AI应用,但又琢磨着,现在要是不看,或许也会错过一批背景不错的人。“我觉得大家还是相信这个事,但是不知道投啥。你要是履历好,可能第一轮我愿意赌你,至于产品行不行,反正谁也不知道,现在反而是描述得越清晰,失败的可能性越大。”最后,他这样跟我说。
如果对标移动互联网的发展,美团、饿了么、快手、抖音……都是在iPhone推出后好几年才诞生。看看昙花一现的妙鸭和HeyGen,现在AI可能还在寻找“愤怒的小鸟”那个阶段。
所谓的垂类模型,在部分投资人看来,更多只是当下的一个过渡态,他们相信,未来对垂直场景的需求,可以直接凭借一个有常识能力的大模型解决。
“重点还是界定清楚,什么东西能在大模型的演进过程中受益,什么东西又在大模型演进过程中被瓦解。”Eric模糊地告诉我。至于具体如何判断,他自然讳莫如深。但他很诚实,他说上半年投资决策时,大模型最后会如何商业化,谁都想不清楚,到现在同样如此。“如果投资人自信一点的话,都会说是带着模糊的正确性在投赛道。”
中间层偏工具性的公司在国内更难跑通。海外,被视为“AI领域Github”的Hugging face估值超过40亿美元。在Ben看来,那是因为它的生态已经做起来了,其他的公司能做的也只有应用。但在国内,他还没有看到能对标Hugging face的公司。
刚刚宣布拿到近亿元融资的潞晨科技算是中间层的公司,主要做模型部署方面的优化,促进AI大模型落地应用。此类公司还包括红杉中国、经纬等投资的无问芯穹,这家公司主要做大模型推理用一体机以及工具链软件。
To B属性使得此类公司在中国的命运更扑朔迷离。海外,Databrick、Snowflake等SaaS巨头都在收购初创的AI公司。国内,SaaS公司现在自身难保。“只能说历史上比较难赚到钱,但你也不确定这一步是不是。”投了中间层公司的AI投资人告诉我。
国外国内
开发者大会一开,海外生态又热闹起来,相比之下,国内显得异常安静,如果不算堆满技术术语、自吹自擂的通稿和大佬抄作业的新闻。
某位大佬曾扬言,自家产品和OpenAI的差距是两个月。对普通人来说,这些大模型的真实性能很难判断。不信你看,国内的各种测评榜单里,国产大模型皆名列前茅,排在末位的是GPT4。
但在投资人看来,中美仍然存在不小的差距。“中国大模型公司落后美国大概3到6个月,你可以理解为,我们现在大模型的状态还处于上半年美国大模型的状态。”Eric直言。
“无论是手里卡的资源、技术和产品的进展、还是实际的用户量调用量,都是海外公司更有优势。现在国内的调用量没起来,缺少兼具爆款属性又日常能用的产品。”Ben告诉我。
因此沿着OpenAI的路子,一个是模型的能力提升,一个是基于模型的应用数量,这些都关系到模型本身的调用量,所以你会看到包括百度文心一言在内的大模型都在强调生态,都在争相建立AI时代的APP Store。
相似之处在于,美国的局面,也是大公司都在做自己的大模型,此外,在一级市场上,投资人又投出了三五家大模型公司。这些大模型公司都募了上亿甚至十几亿美金,估值翻倍增长。总体来看,海外一线公司估值在数百亿美金左右,二线公司的估值可能是国内头部公司的两倍左右。
其中,OpenAI,自然是巨无霸似的存在,此外,还有做开源大模型的Anthropic,提供应用大语言模型API的Cohere,专注于社交应用的Character AI,专注于图像生成的Stability AI……应用类公司一大堆,一些头部美元基金倒是在海外暗暗布局了不少。
指责资本急功近利很容易,要活下去还得头脑清醒。尽管处于早期阶段,国内大模型公司不得不提前思考商业化路线。摆在独角兽们眼前的一道选择题是,以to B为主,主要提供API和定制化服务,还是以to C为主,自己做产品完成商业闭环。
这些公司已经隐隐展现出了不同的方向和定位。第一梯队中,智谱AI一门心思做to B,相似路数的还有百川智能。Minimax更偏C端社交产品,专注于海外市场。相似的是月之暗面,创始人杨植麟在采访中反复强调,自己是一家 to C 的公司,追求大模型时代的super-app。
但也许一切还没那么清晰,毕竟有的公司今年夏天才成立。现在当务之急还是把大模型的能力提炼出来。
过去一段时间,这些公司的重心放在募资,目的是让自己成为牌桌上的玩家。谁都知道,在更容易追风口的国内,大模型投资热度一过,可能就拿不到那么多钱。现在慢慢地,这些公司开始思考往哪个方向落地。动作快的公司已经做出选择,慢的公司可能还在犹豫。
“国内做大模型的公司,很多可能还是在接OpenAI的接口,零零星星的,也有些公司开发出一些有意思的东西,只是他们还没有系统性找到一个能让公司撑得住几百亿估值的故事。”Eric告诉我。
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