海外AI创投,已经开始关注“赚钱能力”了
2023-04-21 22:50

海外AI创投,已经开始关注“赚钱能力”了

本文来自微信公众号:东西游戏 (ID:gh_1b4d3bcc1b12),作者:东西游戏,原文标题:《海外AI创投已向应用层、服务层渗透,关注商业能力》,题图来自:视觉中国


2023年至今,以ChatGPT为代表的生成式AI持续引领全球新一轮创投热潮。这一轮围绕AI的创投风口,目前较为主流的逻辑,仍是技术引发的生产力革命,将带来行业与市场增量乃至洗牌的机会。


自OpenAI开放API后,全球主要投资市场加速下场布局多模态大语言模型,寻找对标ChatGPT的产品。


而在OpenAI创立的美国,基于数量快速增长的AI初创公司,已进一步布局差异化应用。除了重视打造有差异性的类ChatGPT产品,也更注重与产业结合,向不同场景拓展,加速商业化进程。


这既表现在很多谷歌、微软、苹果等技术背景团队的独角兽公司,从底层技术着手,直接寻求对一些产业,尤其是知识性产业的革新,追求“杀手级应用”;也体现在大量初创团队,围绕生成式AI引领的交互技术变革,改进产品体验、工具易用性等,在商业模式上,向应用层、服务层衍生,探索B端与C端的变现机会。


其中,对创意和内容有极大需求,又能快速连通B端和C端市场的文娱、游戏与社交场景, 也成为当前阶段,相关技术走向应用落地和商业化现阶段的主要试验田之一。



ChatGPT引领AI领域创投持续增长,关注初创公司核心业务、安全性与价值观


2021年GPT-3模型的发布,就已引发美国市场对大规模预训练模型的投资热潮。2022年受全球多方因素影响,与AI相关的融资事件以及对新AI公司的投资数量出现下降,但长期来看投资者对AI领域仍抱有信心。2023年斯坦福大学AI指数报告显示,在过去十年中,2022年的AI领域私人投资金额是2013年的18倍。


2023年3月,OpenAI发布GPT-4模型,实现了图像模态输入的技术突破,在内容真实性、安全性、风格可控等方面做出改进。以ChatGPT为代表的生成式AI技术发展,引领人机交互方式的变革,更成为创投的热门赛道。


根据Crunchbase数据统计,今年3月美国AI领域就发生了投融资事件89起,已披露投资额总和超过26亿美元。


今年以来,亚马逊、Betaworks、Salesforce等多家机构继续入场,启动为AI初创公司提供资金的计划,着重孵化早期项目。


如Salesforce VC在3月宣布推出2.5亿美元的生成式AI投资基金,据称该基金已经投资了搜索引擎you.com、Anthropic、Cohere、Hearth.ai四家初创公司;AWS在4月提出为生成式AI公司提供为期10周,总价值30万美元的模型优化和定制化上市建议项目;Betaworks计划从6月到9月向大约10家AI初创公司提供50万美元的资金。


由于大语言模型公司间竞争激烈,OpenAI宣布将ChatGPT的价格下调90%,加速生成式AI技术的商业化应用进程。这增加了基础模型领域的进入壁垒,其他竞争者的融资需求进一步提升;也促使更多公司关注AI技术应用与产业落地,在技术军备竞赛之外,开辟产品、工具和服务的细分赛道,探索商业变现方向等。


目前来说,在生成式AI成为新一轮概念热点的市场中,短期内并不能创造实际现金流的AI初创企业保持较高的估值,让投资机构有信心地把资金投入其中,试探哪些新兴技术领域真正有投资价值。不过头部大型语言模型公司的高估值也已反映出后进场的成本劣势,从长期来看,投资机构更需要筛选那些解决核心业务问题,真正有商业变现潜力的公司。


VC机构Insight Partners对此提出了四项衡量指标,分别是可量化的投资回报率、产品有客户粘性、收入受益于用户数据增长和不可复制的核心技术。更多投资者正在等待考虑到用户体验、易操作性和嵌入性等差异化因素的“杀手级应用”出现。


此外还需要考虑到AI公司的自我监管能力,包括客户数据的安全性、隐私性、是否在合法的基础上符合道德,这些因素的缺失会影响企业的声誉和投资回报率,而从投资者的角度发现这些潜在问题并不容易。


最后,判断长期商业化能力,还包括对公司和产品本身价值观的考量Ascend Venture Capital的合伙人Dan Conner认为,一些AI产品有偏见地把一些群体排除在外,“风险资本和投资者作为新产品和创新的决定者,可以通过使人工智能开发更具包容性来帮助缩小贫富差距,他们可能只需要调整评估投资组合中潜在项目的方式。”



微软、谷歌、苹果、Meta员工离职创业潮,促进大模型赛道的差异化竞争


近两年,微软、谷歌、苹果持续为AI领域输送创业人才,这一势头在2023年更加明显。目前获得融资的AI创业团队,很多都具备在这些公司的研发、业务经历。


尤其在大语言模型的创业领域,参与者基本是大厂离职的技术专家,其中不乏已估值超10亿美元的独角兽。同时,伴随参与者增多,在大语言模型这一主要赛道上,不同团队的投入侧重也出现差异性。



OpenAI CEO Sam Altman认为,“我们正处于这些巨型模型时代的末期,将以其他方式让它们变得更好”;Cohere 的联合创始人 Nick Frosst也提到,“有很多方法可以让Transformer变得更好、更有用,而且很多方法不涉及向模型添加参数。”


这在一定程度上表明,大语言模型的竞赛正在从“以数据为中心”的扩大规模,向探索差异化应用方向拓展。


例如由OpenAI出走元老创立的Anthropic,强调其旨在从底层技术着手,构建“可靠、可解释和可操纵的人工智能系统”,并表示为了安全性愿意牺牲一些产能;核心成员来自谷歌和苹果的Cohere,则计划引入类似于ChatGPT的新对话模型,但更侧重于业务应用,主要面向开发人员和企业。


谷歌曾在AI领域贡献了不少先驱研究成果。但从部分离职创业员工的反映看,谷歌把AI应用到实际业务的节奏相对较慢,这驱使一些技术人员离职创办自己的团队,并着重如何与产业结合。


典型如Ashish Vaswani和Niki Parmar,于2022年创立Adept AI,2023年3月就完成3.5亿美元的B轮融资,目标是创造让人和计算机协同工作的通用人工智能(AGI),打造一个通用模型,作为“AI队友”来帮助人类完成工作。


Adept AI界面


Adept AI提出“人与AI合作解决问题”的模式,用户只需要在文本框中输入自然语言指令,就可以指挥AI帮助自己完成各类任务,例如生成图表、调整图表细节、设置提醒、网上购物等,展现出使用场景的广泛适用性。


而围绕这些大模型持续搭建的基建体系,包括大语言模型代理集成平台、机器学习运维(MLOps)帮助基础模型落地,集成到开发人员或企业的应用、工具中,在今年仍然有广泛的市场需求,也是投资机构持续加码的赛道。


谷歌、苹果前员工创业的Fixie将自己定位于“大语言模型的自动化平台”,提供云端一站式托管部署,帮助用户构建客户支持、业务自动化等多业务场景的代理,今年3月完成了Redpoint Ventures领投的1700万美元种子轮融资;Google Ventures领投,Factory、SVA、Greylock参投的Modular,目标则是重建全球ML基础设施,部署到现有的工作流中,使用者无需重构或重写代码,种子轮融资3000万美元。


除了微软、谷歌和苹果,值得注意的还有Meta,经历部门重组和大规模裁员的动荡,流失了20多位高管和顶级AI科学家,这些人才目前也活跃在AI创业领域。


Meta在AR和VR方面业务的重要顾问John Carmack成立了AGI初创公司Keen Technologies,获2000万美元融资,投资方包括前GitHub首席执行官Nat Friedman、红杉资本等;曾在Facebook担任产品经理的Keith Peiris和Henri Liriani,则创办了一家用AI自动生成演示文稿的公司Tome,获得光速创投领投的4300万美元B轮融资。



创投从技术层向应用层、服务层延伸,B端和C端的工具化需求逐渐打开


受益于上游技术革命,下游逐渐出现针对特定领域的应用与服务型AI初创公司,加速进入细分目标市场,并吸引到潜在客户,初步将产品投入使用,把握这一轮AI产品化、应用服务的红利。


除了Adept AI这类依托技术研发力的明星公司,一些初创公司未必拥有大厂的技术背景,但抓住了特定客户群体的需求,且能快速创造现金流,同样受到资本偏好。


例如总部位于伦敦的Deep Render凭借AI视频压缩服务,2023年3月完成IP Group 和Pentech Ventures领投的900万美元A轮融资,其潜在客户有Twitch、YouTube等平台,预计2023年DAU达到4000万;


AI电子邮件写作助手Lavender也在2023年2月完成由Norwest Venture Partners领投、Signia Venture Partners参投的1320万美元A 轮融资,该软件能根据收件人的信息自动生成个性化草稿,已经为十几家营销、创意领域公司提供服务。


除了企业客户,很多AI选择将技术产品化或与现有产品融合,包括在平台集成第三方AI应用等,直接面向消费者提供服务,同样正在打开C端客户市场。


生成式AI语音技术平台Voicemod就在为社交元宇宙打造语音化身,近日完成了1450万美元的融资,由Kfund 的增长基金 Leadwind 领投,前Discord首席营销官Eros Resmini的Minifund参投。其专业版产品已有超过4000万下载量,如今将推出直接面向消费者的版本,供用户创作内容。


Voicemod产品界面


Kfund合伙人Jamie Novoa认为,“许多推向市场的酷炫技术所缺乏的,是与之相关的具体且可扩展的商业模式,而Voicemod的与众不同之处在于,它打造了一款每天有数百万人使用的产品,并且具有显着的收入吸引力。”


此外,上游底层技术公司也开始投资下游应用层公司,提供技术和战略指导。OpenAI 初创基金领投了对轻量级AI自动生成笔记应用程序Mem的2350万美元融资,投后估值达到1.1亿美元,除了获得资金外,Mem还可以提前访问新的OpenAI系统和Microsoft Azure资源。


OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 表示,“Mem的愿景与OpenAI初创基金的目标完全一致,即加速公司使用 AI 来提高生产力的过程,更广泛地说,是提高人类潜能。”Mem已经为Twitter提供了AI生成内容摘要和类似推文建议的服务。



生成式AI与游戏、文娱、社交场景结合:供给端投资逻辑明确,消费端潜力有待挖掘


目前生成式AI技术已带动内容生产力的提升,与游戏、文娱、社交等内容需求较大的场景产生更深度结合。主要体现在,正从早期个别环节,渗透到诸如游戏、影视、动画、虚拟社交等产业的工业化流程和AIGC生态中,包括剧本、编辑、美术、3D资产创建、交互体验等等。


光速创投在投资Stability AI时就提到,内容创作是人类永恒的命题,生成式AI在根本上改变了创作型工作的效率,Stable Diffusion作为免费开源项目打造了充满活力的社区,将成为非营利组织的理想业务合作伙伴。


类似地,光速创投还投资了文本生产力工具Tome。光速创投合伙人兼Tome董事会成员Michael Mignano认为,Tome增强了人们利用AI表达想法的能力,这就是为什么Tome 是最快达到100万用户的生产力工具,比Slack、Dropbox、GitHub和Calendly等一些最流行的应用程序更快。


全球最大的游戏领域风投基金之一Griffin Gaming Partners和微软M12基金,也针对游戏需要大量技术人员测试的痛点,领投了对AI引擎公司modl.ai的850万欧元 A 轮融资,该引擎能提供大量AI游戏机器人代替人类玩家测试游戏,加快改进游戏体验。


游戏的测试市场已达到数十亿美元,M12的 Carli Stein表示,“我们对modl.ai将对游戏行业产生的影响感到兴奋,它将使游戏开发者能够专注于他们喜欢的开发部分,同时自动化他们不喜欢的昂贵、耗时的手工流程。”


而对于创意性生产工作,资本还开始关注那些让用户自己上传数据库训练,避开同质化和法律风险的AIGC工具。例如游戏艺术资产生成平台Scenario,允许用户使用第一方训练数据,训练自己的AI生成器,从而更高效地批量生成游戏视觉资产,已经获得Play Ventures领投,Anorak Ventures、Twitch创始人Justin Kan参投的600万美元种子轮融资。


scenario平台生产的艺术资产


除了在内容供给端提高生产力,生成式AI引领人机交互方式变革,也有望改变用户的游戏、文娱内容消费和社交体验,从另一个维度拓展相关应用场景的想象空间。


随着GPT-4模型的发布,人机交互方式已经从传统的命令行交互、图形界面交互进入了对话式交互时代。相较早期局限于文本交互、训练数据有限、泛化能力不足的对话机器人,新型对话式AI在交互媒介、交互对象、交互场景和交互体验上都有所提升。


具体来说,包括交互媒介在物理形式上从触控、传感系统发展到动作捕捉的虚拟现实,在自然语言交互方面API自动化逐渐取代UI界面,RPA软件的应用场景减少;推动虚拟人成为人和机器以外的第三种交互对象,交互场景拓展到AR、VR的虚拟场景;在交互体验上,“输入-反馈”的交互流程从单模态向多模态转变,AI具有理解图文混合输入的能力等等。


例如在内容社交方向上,近期获得a16z领投的1.5亿美元A轮融资的Character.AI,估值达到10亿美元。Character.AI让用户可以与AI进行基于角色扮演的社交,通过用户提供创作工具和素材,使其创建、训练自己的AI模型,让AI扮演特定角色。目前Character.AI每月网站访问量接近1亿次,用户平均每天在网站停留的时间超过2小时。


Character.AI


从大方向看,目前AI技术在消费端将带来自由度的提升,可体验内容的进一步丰富,并让更多个性化需求得到满足。但这也意味着相比当前供给端立竿见影的反馈,对消费端的反向挖掘,需要经历更长周期的对需求的挖掘、与技术的结合再到商业模式的确立和验证。


本文来自微信公众号:东西游戏 (ID:gh_1b4d3bcc1b12),作者:东西游戏

本内容为作者独立观点,不代表虎嗅立场。未经允许不得转载,授权事宜请联系hezuo@huxiu.com
如对本稿件有异议或投诉,请联系tougao@huxiu.com
正在改变与想要改变世界的人,都在 虎嗅APP