"2023 年上半年，中國生成式 AI 行業融資總額達到 73.99 億。美國生成式 AI 一級市場中，矽谷共融資 42 次，總金額爲 140 億美元。國内 73.99 億元的規模，相當于矽谷的 7%。"
" 通過對比，我們還能發現中國生成式 AI 及其應用生态呈現出的一些獨特特征。"
" 我想分享一些當前中國創業者開創的一些創新性 AI 實際應用：比如 ChatPPT，是一鍵生成 PPT 演示文稿的工具，他們的數據表現非常出色，目前付費用戶已經超過萬人，這意味着已經實現了百萬元的産品服務收入，這在目前的市場中是相當罕見的。" 非凡資本合夥人胡小婧說。
當我們探讨生成式 AI 技術在千行百業的應用前景時，一種聲音是任何行業都能被 AI 重做一遍，現在就是擁抱 AI 的最佳時機，另一種聲音是當前技術和市場還在早期階段，泡沫大于實質。那麽當前生成式 AI 的發展究竟是被高估，還是被低估了？
每個人對這項技術的前景都有自己的看法，但我們真正需要的，是更有說服力的數據與分析。
2023 年上半年，國内外 AI 投融資有什麽機會？
生成式 AI 投融資趨勢如何？
國内目前出現了哪些生成式 AI 優秀産品案例？
前不久，混沌創新院 2020 級同學，長期身臨 AI 投資研究一線的研究者——非凡資本合夥人胡小婧做客混沌直播間，帶來混沌創新院 AI 系列直播欄目第 6 期内容。
以下内容來自于她的直播分享：
分享嘉賓 | 胡小婧 混沌創新院 2020 級同學，非凡資本合夥人
上半年中美生成式 AI 投融資機會與趨勢
2023 年上半年，國内生成式 AI 行業融資總額達到 73.99 億。并且，今年六月，融資規模就已經達到了 52.3 億，在下圖中我們能夠看到一個非常陡峭的峰值。但這不代表六月份市場爆發了，隻是大部分的交易披露發生在六月。這也意味着我們現在看到的今年上半年融資總額，也是一個相對滞後的數據。
我們做一級市場股權投融資交易，了解到的情況是，還有接近 30% 的交易暫未披露，包括一些大模型交易、戰略投資交易。所以，這 73.99 億也是一個比較保守的數據。根據非凡資本相對樂觀地預計，今年生成式 AI 賽道全年的融資總額應該在 150 億以上。
在 2021 年，中國的 AI 賽道很火，國内的 AI" 四小龍 " 也上市了。這一時期賽道是快速發展的，或者說是資本聚攏的。到了 2023 年，生成式 AI 在整個 AI 賽道中更加亮眼，呈加速發展的狀态。
我們再聚焦看，上圖列出了 AI 賽道投融資事件 Top10。Minimax 名之夢公司是一匹黑馬，從融資總額上看，它是創業公司裏，或者說非巨頭做大模型領域裏融資金額最高的一家，并且獲得了騰訊投資的投資。
騰訊投資、昆侖萬維、美團、螞蟻都是非常活躍的大廠投資機構。我們可以看到，大廠投資或戰投在 AI 産業投資領域占到了相當大的份額，這都有别于我們以往接觸到的 VC。
再對比一下國内和矽谷的情況。2023 年上半年美國生成式 AI 一級市場中，矽谷在人工智能領域共融資 42 次，總金額爲 140 億美元，約爲 1006 億元人民币。國内的 73.99 億元人民币的規模，大概相當于矽谷的 7%。這體現了中國當前在人工智能發展過程中的一些特點：
首先，中國在人工智能基礎層上的發展相對于美國仍處于較早階段， AI 芯片和相關的基礎設施仍在不斷發展壯大。相比之下，美國在基礎層的發展已然成熟。
其次，國内目前是基礎層、模型層和應用層三個層面同時發力獲得一級市場的融資。而在美國市場，即使不考慮 OpenAI，他們也已經不需要在基礎層面進行過多的投資，更爲注重基礎大模型、垂直應用層的發展，并且在中間層（向量數據庫、AI 工具鏈、模型部署工具）開始投入。總體來看，中美兩國在基礎大模型領域的參與力度都是很高的。
在生成式 AI 行業融資領域，國内和美國之間尚且存在許多明顯的差異，這些差異包括企業融資數量、融資規模等多個方面。我們目前正經曆着從模型層面到應用層面的追趕階段，但現有的一些模型參數規模依然較低。
生成式 AI 行業在國外已經出現了相對成熟的商業模式，但在國内仍然尚未看到被大規模采用的情況。可以說我們仍然處于驗證階段。
因此在當前初級階段，我們的主要任務是彌補基礎設施的不足，确保能夠達到 60 分水平，然後在此基礎上進一步提高精度和質量。追趕階段結束後，再根據國内的産業格局和市場情況，形成适合中國特色的應用模式。
我們在這裏進行了一次大膽探讨，試圖提出一個觀點，即在彌補了基礎設施的不足、構建出更加成熟的通用語言模型基礎之後，中國的人工智能發展可能會走出一條獨具特色的 " 中國式 AI" 路子。
通過對比，我們能夠發現中國的生成式 AI 和應用生态呈現出一些獨特特征：
第一，73.99 億元的交易規模，對比美國市場的熱度來看，這個數字還是較爲冷淡的。從我接觸投資人的經驗來看，當前國内一級市場對于生成式 AI 項目有着更爲嚴格的要求，需要它具備高可用性和十倍好的特點。例如，對一些項目投資人會直接要求了解其數據增長情況。但在矽谷，相關企業可能在産品研發階段或概念驗證階段，就可以廣泛地接觸機構或融資，并獲得積極反饋。
第二，國内平均人力成本相對較低，但在某些特定的高技能領域，比如法律領域，人力成本則非常高昂。在這種情況下，對國内 B2B 企業來說，提高人員效率的需求會更加迫切，對于降低成本和效率提升的要求也更高，這就導緻了軟件和服務的替代成本增加。這就是爲什麽我說當前應用生态裏的競争非常殘酷，因爲市場不僅要求高可用性，還要求達到十倍好——而在矽谷，也許五倍的重要性就足夠了。
第三，國内 AI 發展除了基礎設施不夠完善外，社區交流文化也不夠發達。矽谷的開放 AI 和開源社區都非常活躍，創新性也非常出色。所以，在與很多項目進行溝通的時候，我會有一個感覺，即這次 AI 浪潮更多地給到了那些經驗豐富的創業者一個發展機會——如果你之前在移動互聯網領域或技術領域積累了豐富的經驗，那麽在當前的 AI 創業中，你将擁有明顯優勢。
如果你有 AI native 領域經驗，如果你有相關技術類的創業經驗，或者你是 NLP 領域的從業者，那麽你的背景資源、行業認知、綜合能力都能幫到你。另外，在存量改造層，如果你是一家基于産業的公司，擁有服務客戶的場景和積累數據，也會得到很好的發展機會。無論從哪方面來看，成熟創業者或創業項目都具備極大優勢，在當前 AI 浪潮中，這一點極爲明顯。
第四，還有一點非常值得注意。相比美國，中國互聯網行業的充分發展，使得場景商業數據更加全面。此外，中國互聯網在各個行業的垂直滲透也更加廣泛。因此，中國具備快速完成大模型 60 分的能力，并且可以迅速實現精細化填補，從而建立自身的競争壁壘和競争優勢。
第五，我們也需要結合中國國情來看，當前互聯網和高科技行業在國内的 GDP 中并沒有占據絕對主導的地位。相反，智能制造等生産領域仍然是中國經濟的主要貢獻者，中國的産業結構也是這樣。這一點尤其需要結合我們國家整體的發展規劃，包括 " 十四五 " 規劃以及國家針對生成式人工智能領域的監管政策等來看。我們相信中國的 AI 産業有能力加速行業升級，推動轉型提效，而且有巨大發展潛力。
總結來看，當前的情況可以用一個比喻來形容，就像對待孩子的窮養和富養。我們現在可能處于窮養的階段，因此需要非常明确地識别問題，提出解決方案，并快速實現自我造血。另外，必須與産業結合，這樣才能找到創造價值方面的生态位。
與矽谷相比，我認爲中國在生成式 AI 領域的曆史使命也有所不同。從中國的角度來看，我們的主要任務仍然是賦能和升級現有的傳統行業和實體經濟。這意味着我們需要将 AI 技術放在各個傳統領域進行評價，進而推動傳統領域的發展和效率提升。這與矽谷更多關注創新和新興技術發展有根本不同。
在下面這張圖，我們可以看到當前人工智能在各個行業和領域的廣泛應用。到 2022 年，中國的人工智能産業規模已經達到 1958 億元，而且随着生成式人工智能的迅速發展，預計整個人工智能領域将繼續保持快速增長的趨勢。
圖中标記爲紫色的領域是已經經過驗證，并且實現了規模化的落地應用。這些領域包括互聯網營銷、風控與安全、調度等等。此外，還有機器人技術和人機對話等領域也在廣泛應用中。這些實際應用展示了人工智能在不同行業中的巨大潛力，以及如何爲各個領域帶來效率提升和創新機會。
這些其實就是 AI 在整個中國的産業當中的狀況，我們接下來做的事情就是要讓它更快加速，更好提效。科協主席萬鋼說過：" 中國人工智能發展一直牢牢把握‘賦能實體經濟，支撐社會發展’這條主線，形成具有中國特色的研發體系和應用生态，引領經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化躍升。" 這也印證了我們的一個判斷。
生成式 AI 優質案例分析
接下來，我想分享一些我們當前遇到的中國創業者做的具備創新性的一些 AI 實際應用。
首先是 ChatPPT，這是一個一鍵生成 PPT 演示文稿的工具，他們的數據表現非常出色，目前付費用戶已經超過萬人，這意味着其已經實現了百萬元的産品服務收入，這在目前的市場中是相當罕見的。而且 ChatPPT 不僅在 PPT 生成領域表現出色，在文檔排版領域也有深入的理解。這家公司目前規模不大，大約隻有 20 名員工。
另一個有趣的産品是 Novel monkey，是由中國的創業者開發的小說生成模型。它學習了大量的網文内容，可以一鍵生成 10 萬字的小說。目前，他們每個月的收入已經達到約 10 萬美元，而且因爲生成一些小說不需要額外的成本，隻需輸入當下的熱門關鍵詞，因此利潤非常可觀。
而且 Novel monkey 還會監測小說的觀看量，如果一部小說的觀看量達到一定水平，他們會介入人工編輯，通過對小說情節的優化從而生産出暢銷小說。據我所知這家公司隻有三名員工，但他們通過輕量級的方式創造了非常有創新性的産品，這是一個非常有趣的案例。
大模型的出現帶來了效率的顯著提升，證明了技術平權對于小型團隊在創新和提供高質量産品方面的影響。這是我舉的兩個 TOC 行業的例子。
接下來介紹的是 To B 的項目，首先是筷子科技。筷子科技主要業務爲處理商業視頻的編拍剪投管，他們将商業視頻的制作拆分爲多個工作流模塊，并利用 AI 技術來提高工作效率。這對于需要在不同平台進行高頻發布定制視頻内容的企業——比如連鎖店鋪，非常有價值。
以名創優品爲例，他們的店長可能需要在抖音、小紅書等短視頻平台上多次發布基于位置的内容，以吸引本地受衆，如果純靠人工可能成本是非常高昂的。筷子科技的解決方案是通過 AI 混剪、配音和特效等功能，幫助店長快速生成多個視頻樣本，并基于推薦規則提供哪些視頻效果更好的建議。這使得店長可以輕松一鍵生成主題内容，覆蓋特定地域的人群，從而提高視頻獲客效果。
這個解決方案對在視頻内容制作和分發方面迫切希望提高效率的企業非常有價值，特别是在當前視頻内容大量增加的時代。筷子科技的産品目前已經成功地滿足了客戶很大的需求，這主要反映在他們的客戶增長和收入增長數據。
優質 SaaS 産品的成功案例可以在商業視頻領域提供有價值的啓示。筷子科技在商業視頻領域的成功案例表現出，他們的産品在提高視頻内容生産效率和營銷方面發揮了巨大作用。通過幫助企業快速生成、定制和分發視頻内容，他們釋放了視頻制作的潛力，并在商業領域實現了顯著增長。
這一成功不僅體現在客戶增長上，還體現在收入增長方面。每個月 50% 以上的速度增長數據表明，筷子科技的解決方案正被市場廣泛接受，讓商家和客戶都獲得了實際價值。特别是在 ChatGPT 等 AI 産品在全國範圍内引起廣泛關注後，筷子科技有更好的機會與 AI 産品融合，并吸引更多客戶采用這種 AI 解決方案。
另一家 TOB 公司是瀾碼科技，他們是一家專注于 AI Agent 領域的公司，他們的産品和解決方案也受到了廣泛關注和投資支持。AI Agent 被視爲下一個時代的人工智能産品發展方向，與傳統 SaaS 軟件不同，它具有更高的性能的自主決策和資源組織能力，能更好地滿足業務目标。同時能夠自動化執行任務、協作和決策，就像一位真實的數字員工一樣。這種技術的發展可以提高工作效率，更好地集成到現有工作流程中。
瀾碼科技獲得的融資表明市場對 AI Agent 領域所具備潛力的興趣。這種技術有望在未來改變工作方式，使企業更加靈活、高效，并有可能引領軟件和工作流程的新方向。
AI Agent 概念被提出的時間還不長，但我們已經看到中國創業者在這個新興行業有了各種實踐。目前 AI Agent 的能力已經能允許基于大型語言模型和自然語言處理技術，結合企業内部的工作流程和數據，以語言實現對話式任務的改造和執行。這可以幫助企業用戶通過自然語言與 AI Agent 進行交互，從而更快地獲取所需信息并執行任務。
比如一家銷售企業負責人，可以對 AI Agent 發出指令，分析企業的銷售數據和産品信息，并快速生成一個圖表，回答企業的問題。這種方式消除了傳統方式中需要手動采集和分析數據的步驟，大大提高了工作效率。
AI Agent 的應用領域非常廣泛，不僅限于銷售數據，還可以用于客戶支持、數據分析、報告生成等各種業務場景。其發展代表着人工智能技術在企業内部自動化方面的不斷進步，将爲企業帶來更高的效率和更好的決策支持。目前，瀾碼正在與一些大型企業合作。
這也提醒我們，除了依賴現有的 AI 工具以外，積極與基于 AI 解決方案的應用或公司接觸也非常有價值。例如，我們可以更好地了解需要哪些數據準備工作，以及如何存儲數據，以便未來能夠輕松地供 AI 調用。這實際上間接提升了公司内部知識庫、工作效率和工作流程，甚至可以形成方法論。如果我們計劃 AI 集成或學習 AI，就需要明确如何将公司的數據跟 AI 類型的産品結合起來。
這就是我介紹的四個案例，它們分别在 TOB 和 TOC 領域都已有實際商業應用。目前在投資融資市場中，我們更多地看到的是 TOB 領域的案例，TOC 領域的案例相對較少。這可能是因爲大家對 TOC 領域還有懷疑，擔心如果大模型的能力持續提高，TOC 領域的競争壁壘可能會降低。基于這個初始判斷， TOC 領域案例相對較少。
另外還有一個原因是，國内當前一級市場的投資資金相對有限。因此，大多數投資者更願意尋找那些能夠快速獲得回報的項目。所以相對于 TO B 領域，那些需要大規模養戶和資金大量投入的 TOC 模式的确融資更加困難。
給産業 +AI 的公司的建議
再回到今天我們讨論的主題，即當前生成式 AI，究竟是被高估還是低估了？我認爲這個問題并不是特别重要。因爲這個問題實際上是相當主觀的，取決于個人對行業的樂觀或悲觀态度。另外，我們無法簡單對一個問題回答是或否，而是需要具體情況具體分析。這種思考方式才是最有意義的。
我自己有一個思考方法，這也是我請教别人時常思考的問題，就是如果我們要評估一個産業或新興技術是否被高估或低估，需要看應用的生态系統有多大。根據我的總結，有兩個關鍵因素：
一個是技術和場景的穩定性。我們可以通過類比移動互聯網來理解這一點。移動互聯網引入了全新的手機場景，支持了一個龐大的應用生态系統。基于 Android 和 App Store 等平台，誕生了許多價值數百億甚至千億美元的公司。這正是因爲移動互聯網相對穩定，可以衍生出大規模行業和價值。
現在，我們正處于人工智能關鍵的 " 十年階段 "。行業需要考慮人工智能的場景是否已經普及，以及誰正在推動。我們常說當前是從矽界面（圖形界面）進入了 LA（語言界面，對話界面）的新時代。但目前，基于對話式界面的應用尚未實現大規模增長。國内用戶仍然主要使用搜索引擎，而沒有完全切換到對話界面。因此，全新的 AI 場景尚未完全形成。
再回到技術層面，如果技術已經相對穩定，并且技術的叠代可以快速跟上，并且不會出現明顯的斷裂，那麽我認爲應用生态将會有很好的發展前景。這種情況下，通常需要三到五年的時間來發展應用生态。比如，美團是基于移動互聯網本地生活場景的産品，短短半年時間，美團就建立了一個龐大的本地生活服務帝國。再比如拼多多，它基于微信生态系統發展，從崛起到上市隻用了三年時間。
在一個新興場景下，應用生态的形成可能需要三到八年的時間。在這期間，判斷一個行業是否能夠崛起，既要考慮它在技術上是否相對穩定，以及場景是否已經普及。
另一個關鍵因素是清晰的商業模式和價值網絡。在當前生成式 AI 産品中，通常存在一個基礎層，例如語言模型或其他開源模型，以及一個應用層，這兩層共同解決問題。這兩種類型的參與者或者産業結構通常具有相對清晰的商業模式，它們的價值網絡也比較清晰。這意味着兩個系統的同時供應和需求之間存在明确關系。
但是目前還存在一些模糊的領域，尤其是在簡單的對話式界面任務方面。這些領域的需求被認爲總有一天會被大模型解決。在這種情況下，問題就會變得模糊。因此，我認爲現在正在構建生态系統的一些企業和大公司需要明确哪些領域是可行的，哪些領域是不可行的。比如百度的文心一言，他們設立了一個十億元的文心基金，用于扶持那些基于文心一言模型開發産品的創業者。語言模型能否主導行業，主要取決于其應用生态系統的發展情況，百度正在積極參與并推動生态系統的發展。
所以，我想強調的是，如果要建設大語言模型，就必須非常明确地建立一個生态系統。并且這個生态系統需要有一個明确願景，才能吸引更多的創業者在其中建立獨特的商業模式。
基礎模型要明确價值網絡，明确自己不做什麽，保持克制，這是非常重要的。這實際上也非常符合混沌的理念——隻有照亮别人的價值網絡，才能夠鼓勵整個生态蓬勃發展起來。
主持人：作爲創新院 20 級的同學、同時也是在 21 年參加了 X 班的校友，覺得創新院帶給你最大的價值點是什麽？
胡小婧：今天這個分享，我一點緊張的感覺都沒有，這就是混沌帶給我的一種安全感。在今天的交流中我隻是分享自己的思考過程，這種充滿混沌味道的思考方式就是我在創新院學習之後，在思維方式上沉澱的一些東西。
主持人：創新院給你留下印象最深的是什麽？
胡小婧：在創新院 20 級的時候，我們當時有一個特殊的活動，就是徒步走過庫布齊沙漠的破冰模塊，這個模塊幫助我們建立了深厚的信任和了解。這是我認爲與其他課程不同，而且讓我留下深刻印象的地方。
另外，還有 " 一 " 思維。" 一 " 思維幫我們找到了 " 一 "。它還給了我們一個重要的啓發是把公司看作一個生命體，并理解其背後作爲生命體的需求，尤其是需要被看見的需求。這大大豐富了我們的業務線。所以，我認爲 " 一 " 思維爲我個人和我們公司都帶來了很實際的價值，想到這裏我就覺得非常感恩。
