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美国风投资金正在撤离AI?

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发表于 2024-4-18 05:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
作者:FA活动家
来源:创投日报
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文末领取一级市场创投行业专题研报

全文摘要
最新数据显示,2023年全球人工智能的风险投资和并购连续第二年下降。

经过多年的轻松融资,人工智能(AI)行业正面临资本的重新审视。斯坦福大学人工智能研究院(Human-Centered Artificial Intelligence,简称HAI)最新报告显示,2023年全球人工智能投资已连续第二年下降。

该报告援引市场情报公司Quid的数据称,与前一年相比,2023年人工智能行业的私人投资(即风投资本对初创公司的投资)和企业投资(并购)都在下降。

具体而言,人工智能相关并购从2022年的1171.6亿美元下降到2023年的806.1亿美元,下降了31.2%;私人投资从1034亿美元降至959.9亿美元。考虑到少数股权交易和公开募股,去年人工智能总的外部资本投入降至1892亿美元,与2022年相比下降了20%。

然而,一些AI企业仍在吸引大量资金,比如Anthropic最近从亚马逊获得了数十亿美元的投资,微软以6.5亿美元“掏空”了Inflection AI的顶尖人才。HAI的报告显示,获得投资的AI公司比以往任何时候都多,2023年有1812家AI初创公司宣布获得投资,比2022年增长40.6%。

热潮后的反思

Thomvest Ventures董事总经理Umesh Padval将人工智能总体资本投入的萎缩归因于增长低于预期。他说,最初的热情已经让位于现实:人工智能面临着许多挑战——有些是技术上的,有些是进入市场的,这些挑战需要数年时间才能解决并完全克服。

“人工智能投资的减速反映出,人们认识到,我们仍处于人工智能发展的早期阶段,以及它在各行业的实际应用。尽管长期市场潜力仍然巨大,但人工智能技术在现实世界应用中的复杂性和挑战性,使最初的繁荣有所减弱……这表明,投资环境更加成熟和敏锐。”他说。

其他因素可能也会有影响。

美国风投公司格雷洛克合伙公司(Greylock Partners)的合伙人Seth Rosenberg认为,人们对人工智能领域“一群新玩家”的投资兴趣越来越小。

他表示:“我们看到,在本轮周期的早期,有大量资金投向基础模型,这是非常明显的资本密集型项目。而人工智能应用和代理所需的资本低于堆栈的其他部分,这可能是资金减少的原因之一。”

风投公司Tola Capital合伙人Aaron Fleishman表示,投资者可能会意识到,他们过于依赖“预期的指数级增长”,无法证明人工智能初创公司的天价估值是合理的。举个例子,人工智能公司Stability AI在2022年底的估值超过10亿美元,据报道,该公司在2023年的收入仅为1100万美元,而运营费用为1.53亿美元。

“与一年前相比,投资者在评估人工智能投资方面采取了更审慎的方法。过去一年,人工智能领域某些知名初创公司的快速兴衰表明,投资者有必要完善和提高他们对人工智能价值链和防御能力的看法和理解。”他说。

数据显示,2024年第一季度,风险投资公司在全球人工智能初创公司的投资为258.7亿美元,高于2023年第一季度的216.9亿美元。但与2023年第一季度的1909笔交易相比,2024年第一季度的投资仅涉及1545笔交易。与此同时,并购交易从2023年第一季度的195起放缓至2024年第一季度的176起。

生成式人工智能

尽管投资界对AI的热情度正在下降,但生成式人工智能(生成文本、图像、音乐和视频等新内容的人工智能)仍是一个亮点。

根据斯坦福大学HAI的报告,2023年,对生成式人工智能初创公司的资本投入达到252亿美元,几乎是2022年的9倍,是2019年的30倍左右。该机构预计,到2023年,生成式人工智能将占所有人工智能相关投资的四分之一以上。

然而,风投公司Touring Capital联合创始人Samir Kumar认为,繁荣时期不会持续下去。

“我们将很快评估生成式人工智能是否能大规模提高效率,并通过人工智能集成产品和服务推动营收增长。如果这些预期的里程碑没有实现,我们就还处于试验阶段,无法实现可持续的年度经常性收入。”他说。

与其观点类似,几家知名风投公司,包括Meritech Capital(其投资对象包括Facebook和Salesforce)、TCV、General Atlantic和黑石集团(Blackstone),迄今都避开了生成式人工智能。而生成人工智能的最大客户——企业,似乎也越来越怀疑这项技术的承诺能否被兑现。

在波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)最近的两项调查中,大约一半的受访者(均为高管)表示,他们不希望生成人工智能带来实质性的生产力提高,他们担心生成式人工智能工具可能会导致错误和数据泄露。

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