“高投入高风险高回报” 投资圈正谨慎下注AI大模型

在二级市场，ChatGPT的概念炒得火热，在一级市场，虽然也有相关投资，却没有那么疯狂。在投资人看来，与之相关的大模型的商业价值很难在短期内产生，相比较而言，细分垂直领域的轻量化模型投资更受青睐。

5月27日，由上海国创中心等联合主办的第二届长三角科技产业创新论坛暨AI大模型产业应用高峰论坛举行，会上，上海国创中心理事长、领中资本管理合伙人黄岩谈到了AI大模型后的投资机会。

黄岩认为，全球AIGC行业整体投融资事件数和金额快速上升，行业处于二八分化的状态，业内顶尖企业获得大部分融资。此外，超一半初创企业的融资进度在A轮或天使轮，行业仍处于发展初期。

与国外融资环境相比，国内AIGC目前融资频次与体量有一定差距。大部队还处在缺乏明确逻辑和标的的观望状态，预计2023年度融资规模将有数倍增长。

会后黄岩对第一财经表示，虽然AIGC的技术迭代极快，但从上游技术研发到下游垂直行业的应用成熟，可能会存在一个较长的周期，包括了多场景的覆盖、市场需求的挖掘，以及用户的教育等过程，需要相关领域的投资者有长远的眼光和耐心。

尤其在大模型层，高投入、高风险、高回报是其投资特点，这需要具备大算力、大数据和强算法等核心技术能力，技术门槛高、规模效应强，属于科技巨头的竞赛。以微软130亿美元投资OpenAI为例，黄岩认为，在没有看到其产品效果以及真正商业化之前，很难有机构敢去做这个规模的投资。

据不完全统计，目前国内已有30余个AI大模型发布，包括此次出现在论坛上的复旦大学MOSS系统。MOSS系统负责人邱锡鹏教授在会上表示，国内的模型，甚至包括谷歌，离OpenAI的GPT4差距仍然非常大，“远远不是几个月就可以追赶上的”。

“跟任何投资一样，如果能看得清它的商业模式，也看得出来它能够达到某个结果，那我们肯定愿意投资，但是这个时间点没人敢说谁一定能够跑出来，或者至少在国内跑出第一来，这方面风险是非常大的，所以很少有人敢投。”黄岩表示。

在此前的中国投资年会上，经纬创投创始管理合伙人徐传陞谈到大语言模型投资时也表示，这个赛道估值较高，商业化也还在摸索中，只有对资金周期容忍度更长的基金类型才会投。

联想之星总经理、主管合伙人王明耀认为，虽然今年ChatGPT火了，但没必要一窝蜂而上。“对行业理解深的投资人可能还有机会，理解不透的话就只能当分母了，最后甚至不一定有好的回报。”

行业的发展最终只有头部几家跑出来，尤其是做大模型需要的资源和资金非常大，而且竞争对手都是巨无霸，非常强大。王明耀认为，对行业理解不透、初步学习的投资人不一定要去投，可以聚集自己核心的能力，还有很多可以投的方向。

黄岩认为，中小企业完全有可能基于其在各专业领域的深耕，构建专用小模型，实现业务场景应用，如AIGC技术可以在电商零售、文化娱乐、内容营销、智慧办公、智慧医疗、自动驾驶等诸多垂直领域赋能，这类专业细分模型是目前更热的投资机会。

在此次大会上，华为投资的人工智能企业深思考推出了自研的“Dongni.ai 3.0多模态大模型”，这是一个百亿级的轻量化模型，目前已经在智能终端(手机、汽车)大规模落地，未来会率先落地于华为手机终端，后续扩展至其它品牌手机终端。

深思考创始人、AI算法科学家杨志明对第一财经表示，对于创业公司来说，轻量级模型有易于安装部署、易于结合领域特点，可以很快建立起领域的垂直壁垒，基于大模型的技术优势场景化落地。

“在做落地的时候，不用大量烧钱，也不用烧算力，可以通过一些租用的方式。”杨志明表示，这种垂直领域场景的投入，大概是基础大模型的万分之一，这是创业公司的优势，相比较而言也更受投资人的青睐。

此外，黄岩提到，大模型延伸出来的上下游行业都有潜在的投资机会，包括数据清洗、标注、存储、网络通讯、安全等基础设施及服务，将会是一个非常有前景的投资领域。此外，随着国内对信息安全和数据主权的重视，芯片国产替代和自主可控的云服务发展将继续存在较大发展空间。