一场大赢大输的游戏。
最近一两周,在AI技术以“日”为单位的更新频率以及名人效应的传导下,投资圈也正在发生一些有趣的现象。比如现在市面上涌向AI的FA越来越多,都比项目数要多了。这里的“项目”指的是真正有团队的创业项目。
【资料图】
在跟一位软件行业FA从业者杨思化(化名)聊天时,她告诉我:“现在看软件的投资人越来越少了,形势比人强,现在都是来找他们要AI项目的,市场冷了两年了,没办法,只能先转向AI。”
她还谈到:“除了像他们这种之前看软件,懂AI的FA加入到抢项目大潮中外,更有之前看新能源、新材料的,也跟风来到AI口。”
01 风口上的FA
我虽然承认今年AI的火爆,但对于新能源行业人的加入还是觉得有些惊讶。
见我不解,杨思化解释称:“虽然新能源很火,但项目并不好找,一方面,优质项目并不缺FA,另一方面,投新能源的人民币基金比较多,考察的周期也相对较长,反倒不如现在的AI项目来得性价比高。”
对于FA们加入AI浪潮的积极性,还有一个细节可以佐证——那就是他们的朋友圈。
据悉,他们近期是在刷屏分享的AI新闻,研报,也有一部分人会去各种各样的场合和平台去发表自己对AI的看法。对此,有人调侃道:可能去年同期他还在转发新能源的一些研究,发表观点,而现在又想通过这种方式来证明自己真的是AI行业的人。
另一个有趣的现象是他们在B站学习AI的热情。
这里不得不提的是前亚马逊首席科学家李沐,他是一位AI大牛,同时长期在B站上做一些AI论文精读的视频,为了尽快恶补AI知识,很多投资圈的人都去李沐那里学习,还有人对外称:“我师从李沐”,在业内看来,这十分滑稽。不过从某种程度上也体现出了FA追赶风口的焦虑。
但即便如此,很多新入场的FA还是见不到什么像样的AI项目,尤其是特别火的项目,根本就约不到。比如目前市面上最难约的是来自微软亚研院、中科院和清华系的项目。
背后的原因则在于项目方不想自己成为一个老师去教一堆学生。创始人最希望的就是见一家,第二天就打款。而不是聊了100家,其中80家都不懂,都需要教一遍,另外的20家有10家半懂,最后只剩10家真的看过,只有一两家有成交,这样的转化太累了。
很多FA会称自己关注AI很久了,可与项目团队聊到一些技术的时候,都没法对话,甚至会出现大段的沉默,因为这个领域的创始人一般是科学家类型的,为了让大家听懂,他很多时候会把科学语言转换成通用语言,但有些FA和投资人还是听不懂。
所以在最开始,创始人就会把那些假装自己是看AI的人,直接删掉,导致很多机构都聊不到项目。
这样一来,也导致了FA侧也出现了分化的局面。比如一些在AI行业深耕的FA今年甚至有底气不接触新项目,继续服务老客户,因为在他们看来,新拉的团队和项目不确定因素太多,至少要到一两年才能真正看出门道。他们也会抱怨市场上的蹭热点项目比比皆是,比如那些做协同办公,协同设计,还有做智能客服类的。
02 “鱼龙混杂”
FA的疯狂也使得市场上的创业项目变得鱼龙混杂。
“现在遍地都是项目,甚至用信息爆炸形容都不过分,我感觉勤奋的投资人每周能见10个AIGC的项目。大部分项目阶段还很早,有些创始人现在甚至还在大厂或者学校里。”小饭桌王梦菲如此谈到。
除了一些看到机会主动下场的创业者,投资人和FA们现在也是忽悠各种人出来创业。包括在校的硕士生,博士生以及大厂的一些高P,整个市场处于一种鱼龙混杂的状态。
王梦菲认为:“当下AI行业的现状有点像2014~2015年间的移动互联网的感觉,产业面临新一代技术革命,所有应用都将被AI重构,但究竟哪里会产生巨大的机会,哪些是泡沫,还需要大家各自去甄别。”
据另一个FA李欣妍(化名)透露,现在创业热情最高涨的就属高校了,因为这场技术变革首先在学术界掀起风潮,同时,在各种政策扶持下,加入AI浪潮已经成为了共识。
值得一提的是,在第一波AI创业潮时,率先下场并受到资本热捧的就是这一众科学家与高材生,比如清华姚班毕业的印奇、唐文斌,港中大教授汤晓鸥,放弃中国科学院专家身份的周曦等等。如今AI2.0再次来临,不少人仍想复制他们的创业梦。
而对于大厂高P来讲,出来创业成为了越来越多人的选择,只是前两年碍于宏观环境的影响以及风口轮换的影响,给他们的空间很有限,而AI作为大厂的技术能力的标配,对于他们来讲,也是信手拈来的能力,我们也看到今年很多新组建的团队都在招募资深产品经理,这也使得不少高P都跃跃欲试。
此外,一级市场上AI项目估值的疯长,也给了这些创业者信心。
“去年,很多AI公司的处境都非常艰难,他们对融资的期待也非常低,今年整个态度上都发生了巨大转变,在推项目时,一些机构一听是技术大佬,团队也很扎实,做了很多积累,就表现出了强烈的兴趣,我们接触的项目估值也普遍涨了两三倍。”李欣妍谈到。
当然,行业里也有估值涨得非常夸张的。有的从几百万美金翻几倍到几千万美金,有的去年年中估值才5亿美金,今年开年就涨到了11亿美金,行业在估值方面,还是给出了积极的信号。
在商业模式上,目前比较多的还是用 API 调用和私有化部署。虽然现在很多人想说要做大模型,但其实Open AI只是做了最难的事情,但未必是最赚钱的一个环节,重点还是在生态的打造上。
03 大赢大输的游戏
其实不管是跟风调转航向的FA还是组团创业的科学家、高P们,背后的本质驱动因素都是资本。
钱来了,什么都来了。而把这次创业潮过早推进资本竞争层面的,则是最近一些大佬接连高调宣布入局。
对于大佬们的加入,有人认为这是把双刃剑。一方面他们提升了整个赛道的热度,也在某种程度上给了投资人很大的信心。另一方面,他们过早地把行业竞争推入到了资本竞争的局面,对于很多其他早期项目来讲,现在很被动。
AI创业与其他行业并不同,它天然对资本的需求就比较高,因为这确实是一个拿不到足够的钱,连上牌桌的机会都没有的一个方向。如此一来,当项目一旦有成型的想法,它必然会跟资本圈发生一些接洽。我们可以看到直到现在,上一代AI公司大部分还处于亏损的状态。
表面上,现在VC圈里,大家都在热火朝天地看项目,找项目,可整个赛道还是非常冷的。
虽然很多基金说要all in AGI(通用人工智能),但一被问到具体想投啥,老板却没有一个结论。因此,应该投什么?怎么投?如何去预期投资的收益,十个投资人里九个都是迷茫的状态。
当然,很多选择今年all in AGI的基金中,美元基金偏多,一来美元基金经历了去年资本市场的沉寂后,投资的压力很大,二来好不容易有一个新的主题,而且这一波起势主要源自于海外,所以美元基金的敏锐度和热情,都更高一些。
据了解,当前也有不少人民币基金也在关注AI行业的情况,只不过现在很多项目的阶段太早了,不管是产品,应用还是商业化路径都没有成形,而且要价不菲,所以人民币基金很难出手。
对于未来市场的预判,投资人们也给出了相对一致的判断,即这些细分领域的投融资交易量不会出现特别高的情况。因为这个赛道真正有价值的公司本身就比较稀缺,就团队来讲,中国真正能做AI做大模型人非常少,这之中,愿意出来做公司,又能很清晰的商业想法的,就少之又少了。
“实际上,真正的交易还是非常少的,市场非常残酷。赛道虽然不乏投机者,但如果没有突出的竞争力,包括产品、技术以及互补的创始团队,可能在很早就被筛掉。”王梦菲谈到。
长久来看,这个赛道的交易量还是在早期比较活跃,像是天使轮,它没有什么可验证的,融资会更加顺利一点。可一旦到了a轮、b轮成长期的时候,真正能跑出PMF的项目并不多。
最后,在聊到AI2.0创业潮中,优质项目的画像时,我得到了这样一个答案:一方面需要足够强的运营管理团队,做到对内发展脉络和路径的足够清晰,另一方面,需要实力强大的科研团队,保证人才的密度,第三,在AI训练上,不管是数据还是购买硬件,需要大量的资金壁垒。
在这样的画像之下,有些人对当前的国内创业情况持完全悲观的态度,在他们看来,在AGI行业能够创业成功是一件非常难的事情,在ChatGPT大火之前,这是个非常冷门的赛道,如果用人工智能的通用分析框架来看,包括了数据、算力和算法,而这三个环节每个都很难。
同样,这也是大家出手谨慎的原因所在,因为这是一场“掐尖儿”的投资,机构们都希望能够货比三家,看看到底谁能跑出来,毕竟一旦选错了团队,未来很大程度上就是没有收益的。
在李欣妍看来,“尤其是大模型上的创业厮杀是非常凶残的,极有可能是一个大赢大输的结局。”
(应受访者要求文中杨思化、李欣妍为化名)
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