“高投入高風險高回報”，投資圈正謹慎下注AI大模型

在二級市場，ChatGPT的概念炒得火熱，在一級市場，雖然也有相關投資，卻沒有那么瘋狂。在投資人看來，與之相關的大模型的商業價值很難在短期內產生，相比較而言，細分垂直領域的輕量化模型投資更受青睞。

(資料圖)

5月27日，由上海國創中心等聯合主辦的第二屆長三角科技產業創新論壇暨AI大模型產業應用高峰論壇舉行，會上，上海國創中心理事長、領中資本管理合伙人黃巖談到了AI大模型后的投資機會。

黃巖認為，全球AIGC行業整體投融資事件數和金額快速上升，行業處于二八分化的狀態，業內頂尖企業獲得大部分融資。此外，超一半初創企業的融資進度在A輪或天使輪，行業仍處于發展初期。

與國外融資環境相比，國內AIGC目前融資頻次與體量有一定差距。大部隊還處在缺乏明確邏輯和標的的觀望狀態，預計2023年度融資規模將有數倍增長。

會后黃巖對第一財經表示，雖然AIGC的技術迭代極快，但從上游技術研發到下游垂直行業的應用成熟，可能會存在一個較長的周期，包括了多場景的覆蓋、市場需求的挖掘，以及用戶的教育等過程，需要相關領域的投資者有長遠的眼光和耐心。

尤其在大模型層，高投入、高風險、高回報是其投資特點，這需要具備大算力、大數據和強算法等核心技術能力，技術門檻高、規模效應強，屬于科技巨頭的競賽。以微軟130億美元投資OpenAI為例，黃巖認為，在沒有看到其產品效果以及真正商業化之前，很難有機構敢去做這個規模的投資。

據不完全統計，目前國內已有30余個AI大模型發布，包括此次出現在論壇上的復旦大學MOSS系統。MOSS系統負責人邱錫鵬教授在會上表示，國內的模型，甚至包括谷歌，離OpenAI的GPT4差距仍然非常大，“遠遠不是幾個月就可以追趕上的”。

“跟任何投資一樣，如果能看得清它的商業模式，也看得出來它能夠達到某個結果，那我們肯定愿意投資，但是這個時間點沒人敢說誰一定能夠跑出來，或者至少在國內跑出第一來，這方面風險是非常大的，所以很少有人敢投。”黃巖表示。

在此前的中國投資年會上，經緯創投創始管理合伙人徐傳陞談到大語言模型投資時也表示，這個賽道估值較高，商業化也還在摸索中，只有對資金周期容忍度更長的基金類型才會投。

聯想之星總經理、主管合伙人王明耀認為，雖然今年ChatGPT火了，但沒必要一窩蜂而上。“對行業理解深的投資人可能還有機會，理解不透的話就只能當分母了，最后甚至不一定有好的回報。”

行業的發展最終只有頭部幾家跑出來，尤其是做大模型需要的資源和資金非常大，而且競爭對手都是巨無霸，非常強大。王明耀認為，對行業理解不透、初步學習的投資人不一定要去投，可以聚集自己核心的能力，還有很多可以投的方向。

黃巖認為，中小企業完全有可能基于其在各專業領域的深耕，構建專用小模型，實現業務場景應用，如AIGC技術可以在電商零售、文化娛樂、內容營銷、智慧辦公、智慧醫療、自動駕駛等諸多垂直領域賦能，這類專業細分模型是目前更熱的投資機會。

在此次大會上，華為投資的人工智能企業深思考推出了自研的“Dongni.ai 3.0多模態大模型”，這是一個百億級的輕量化模型，目前已經在智能終端(手機、汽車)大規模落地，未來會率先落地于華為手機終端，后續擴展至其它品牌手機終端。

深思考創始人、AI算法科學家楊志明對第一財經表示，對于創業公司來說，輕量級模型有易于安裝部署、易于結合領域特點，可以很快建立起領域的垂直壁壘，基于大模型的技術優勢場景化落地。

“在做落地的時候，不用大量燒錢，也不用燒算力，可以通過一些租用的方式。”楊志明表示，這種垂直領域場景的投入，大概是基礎大模型的萬分之一，這是創業公司的優勢，相比較而言也更受投資人的青睞。

此外，黃巖提到，大模型延伸出來的上下游行業都有潛在的投資機會，包括數據清洗、標注、存儲、網絡通訊、安全等基礎設施及服務，將會是一個非常有前景的投資領域。此外，隨著國內對信息安全和數據主權的重視，芯片國產替代和自主可控的云服務發展將繼續存在較大發展空間。

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