“新華三問”瞭望新風口 真知灼見“啟迪”新實踐打印

發布時間:2024-02-18來源:新華社客戶端

2024年伊始,新華社《瞭望東方周刊》發布專題報道《2024,三問人工智能》?!斑@是一只能乘勢躍起的獨角獸,還是一頭走不進春風里的吞金巨獸?”在“新風口之問”中,記者走進清華科技園,深入采訪啟迪數十年孵化投資之道,以源于成功實踐的真知灼見“啟迪”新實踐。

 

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風起于青萍之末,浪成于微瀾之間。伴隨著OpenAI掀起的顛覆性變革浪潮,AI(人工智能)再次走到資本與市場的風口浪尖。

 

中商產業研究院發布《2022-2027年中國人工智能行業需求預測及發展趨勢前瞻報告》顯示,截至2023年11月24日,我國人工智能領域投資事件達531起,投資金額為660.48億元。2023年,我國人工智能行業市場規模為3370億元,預測 2024年將達4015億元。

 

一方面是ChatGPT(由OpenAI 訓練的大型語言模型)引發的創業熱潮,一方面是2023年中央經濟工作會議明確提出,“以科技創新引領現代化產業體系建設”“加快推動人工智能發展”“鼓勵發展創業投資、股權投資”,技術和政策的疊加利好,讓人工智能的創業者和投資者站到了新一輪風口上。

 

迎風而上,風險幾何?機遇何在?如何飛越AI企業投入多、門檻高、落地難、周期長的重重關隘?帶著這些問題,《瞭望東方周刊》近日走訪了多家投資機構。

 

AI投資逆勢增長

 

“2023年,啟迪孵化企業融資超100億元,2021年是70億元,2022年是90億元?!眴⒌峡毓桑ㄒ韵潞喎Q啟迪)董事長王濟武接受《瞭望東方周刊》采訪時表示,我國人工智能領域的投資蓬勃向好。

 

中國AI看中關村,中關村看海淀,海淀看清華科技園。坐擁清華科技園的啟迪,孵化了兩萬多家高科技企業,旗下80多支基金,管理規模400億元,已投資近2000家企業,大多數都與人工智能相關。對照中商產業研究院的報告數據,可見啟迪板塊在全國人工智能新增投資方面占了1/7強。

 

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▲ 2023年9月,中關村人工智能大模型產業集聚區啟動建設,清華科技園為核心區

 

有別于“自帶AI基因”的啟迪,京投控股麾下的PE(私募股權基金)干將——基石創投,原本聚焦軌道交通基礎設施,但在過去一年,也將“近2/3的業務投到了人工智能相關領域”?;瘎撏秳撌己匣锶它S力波告訴《瞭望東方周刊》。

 

2023年,全球經濟形勢的復雜多變給投融資市場帶來了諸多壓力,募投雙降、估值下調、IPO收緊、退出艱難等問題成為許多投資者和企業關注的焦點。

 

紅杉資本中國合伙人鄭慶生認為:“這是另一個科技周期的開始?!痹谡w創業投資下降的背景下,人工智能領域的投資占比強勁逆勢增長。

 

畢馬威報告顯示,全球人工智能風險投資案例數和融資金額占全球風險投資比重逐年提升,2023年上半年占比達18.9%,創近年新高。

 

獨角獸?吞金獸?

 

回看2023年,不少機構喊出“all in AI”(全部投入人工智能),明星創始人投身AI創業或者AI明星項目大額融資的消息不斷傳來。

 

IT 桔子數據稱,目前,中國人工智能領域的獨角獸公司共有 102 家,2023 年新晉獨角獸10家,包括智譜 AI、百川智能、零一萬物、Minimax 名之夢等(不包含新晉為獨角獸但很快因為被收購而退榜的“光年之外”)。其中,百川智能半年融資3.5億美元,估值超10億美元,創下了國內大模型初創企業最快晉升獨角獸的紀錄。

 

按照硅谷風險投資人艾琳·李的定義,獨角獸企業指“估值超過10億美元的初創企業”。對此,啟迪控股副總裁、基金事業部董事長沈全洪的解讀是:“獨角獸是資本堆起來的,行業需要旗幟?!?/strong>

 

投資人都想做獨角獸背后的勇敢捕手,但這是一只能乘勢躍起的獨角獸,還是一頭走不進春風里的吞金巨獸?這考驗著每一個投資人。

 

AI四小龍的“教訓”就在眼前。

 

頭頂“AI第一股”光環的商湯科技(以下簡稱商湯),2014年成立后七年獲得12輪融資輸血,于2021年12月30日登陸資本市場,市值曾高達3200億港元。然而,據招股書及財報顯示,商湯(至2023年中)近五年半累計虧損468億元。

 

同為四小龍的云從科技,亦至今未能阻止虧損繼續擴大。

 

沈全洪表示,如果沒有與估值相匹配的業績,估值會成為企業可持續融資和發展的絆腳石。

 

研究機構 PitchBook (美國知名私募股權與創投資資料庫及數據分析服務提供商)的報告頗為刺眼:自 2021 年以來,全球有 400 多家獨角獸公司沒有籌集到新一輪資金,約 94% 的科技獨角獸公司缺乏盈利能力。

 

二八定律

 

當前,大模型是人工智能領域關注度最高的賽道,我國也成為全世界擁有大模型數量最多的國家。

 

在2023年11月舉辦的西麗湖論壇上,百度董事長李彥宏表示,截至2023年10月,我國已經發布238個大模型相,較于6月份的79個,四個月增長了三倍。許多行業、企業、甚至城市都想從頭訓練自己的專用大模型。

 

“回顧PC(個人電腦)時代和移動互聯網時代,各種PC軟件都基于Windows(微軟公司開發的操作系統)系統開發,移動時代的操作系統也僅有安卓和iOS兩家?!彼J為,不斷地重復開發基礎大模型是對社會資源的極大浪費。

 

對此,金沙江創投董事總經理朱嘯虎表示,200多個大模型很快就會進入收斂期,2024年底可能只會剩下一二十個大模型。

 

“投資界存在二八定律,十個項目能成功的可能只有兩三個。對于看好賽道的前幾名,投資者往往會一并布局?!鄙蛉楸硎?,此前,啟迪就投資了商湯、中科寒武紀和第四范式。

 

“最終,市場需要的大模型或許只有一兩家?!秉S力波坦言,“我們不會為了投資而投資,畢竟AI四小龍都還沒有盈利?!?/p>

 

因此,大模型熱潮下,基石創投選擇了投“鏟子”——前端的工具和模型應用。

 

“我投項目有三條標準:首先,要有好的團隊,技術是第一位的;其次,在硬科技的門檻之上,要有未來的市場空間;第三,企業要有好的治理結構和股權結構,能長遠健康發展?!秉S力波稱,基石創投每個投資經理每年會看上百個項目,篩選后推到他這里,他一年會看七八十個項目。

 

在他眼里,理想的項目是五年能上市退出或申報IPO(首次公開募股),年化IRR(內部收益率)不低于30%。

 

回報能多高?

 

二八定律下的“幸存者”,投資回報能有多高?

 

投資聚美優品的百倍回報,讓紅杉中國的沈南鵬榮膺電商“教父”;IDG資本的周全、林棟梁,以投資搜房網11年回報百倍的案例, 一戰“封神”。

 

2005年成立于清華科技園的兆易創新,在啟迪的孵化投資下成功上市,歷時11年成長為芯片行業的巨頭。啟迪獲得的回報高達200多倍。

 

“相比200多倍的回報,我們更愿意講我們和合肥政府促成兆易創新和合肥長鑫存儲聯動發展,解決‘卡脖子’技術難題的故事?!鄙蛉榉Q,不同于消費領域,科技企業的發展不是線性的。前10年賠錢,第11年爆發(收益),這樣的事太多,不能用前10年發展來預測未來效益。

 

“這十分考驗投資者能否長周期陪伴,以及是否具備識別與容錯的能力。這也是啟迪建立80多支不同類型基金的原因?!彼f。

 

“科技投資,不是有錢就能任性,更不是燒錢就有未來?!币幻麌壹壔鹭撠熑吮硎?,為挖掘具有成長價值的AI公司,他要求團隊深耕一線調研,做“專家型投資人”。

 

“大家都看好大模型賽道,我們也進行了調研,但具體到每個項目,團隊背景、技術路徑、應用場景各有差異,投資者很難衡量其優劣好壞?!痹撠撠熑朔Q,相比而言,垂直行業模型和行業應用有更多的創新企業和投資機會。

 

關于以AI為代表的高科技企業盈利難題,多名受訪者都表示,“難在走出實驗室和應用落地?!?/p>

 

“做研發的人喜歡做技術,很多創新其實是為了興趣而創新,但市場需要應用,怎么打通?”沈全洪表示,啟迪用20多年的時間在全球搭建了300多個科技園,就是為了給技術發展提供真實的一線場景和需求數據。

 

比如在無人駕駛賽道,啟迪通過科技創新網絡信息反饋,發現了城市環衛的需求,投資孵化了仙途智能?,F在,仙途智能的無人環衛已經出海到沙特阿拉伯。

 

“整個中東都很歡迎這樣的人工智能工具?!鄙蛉榉Q,“科技企業需要的不僅是投資,更需要平臺和橋梁,需要有第三只手整合資源,支持創新落地?!?/strong>

 

風險在周期錯配

 

當下,不少投資機構明確喊出“投早、投小、投科技”,但是投得越早,風險越高,也是投資者的普遍共識。

 

“大家都講高風險、高回報。我認同投資AI企業是高回報,但不認同是高風險?!蓖鯘鋵Α恫t望東方周刊》記者表示,“啟迪對過往30年的企業大數據做過分析,發現高科技企業的盈利周期普遍需要10到15年。所以,投資AI企業的風險不在于技術的先進性,而在于投資周期錯配?!?/strong>

 

“大多數投資機構的基金周期設定在五年左右,普遍短于AI企業的成長周期?!秉S力波稱,基石創投因為有京投控股等國有資本背景,周期設定在七到十年。

 

他坦言,國內愿意投長周期的老錢比較少,大家習慣了賺快錢,民間資本參與的意愿不高,科技領域的投資目前主要還是靠政府和產業資本。

 

前述國家級基金負責人表示,以國家級基金為代表的戰略投資者,除了資金投入外,更重要的是發揮戰略導向作用,引導資金投向戰略性新興產業。

 

“能不能用新模式改造傳統行業,能不能破解‘卡脖子’問題,是我們投資的首要考量?!彼f。

 

“對于一些戰略高地,需要大力出奇跡的項目,不妨舉國體制去砸?!蓖鯘浞Q,一些地方已有探索,比如江蘇成立了江蘇省產業技術研究院和蘇州實驗室,舉全省之力支持科技成果轉化。

 

至于面向市場的AI企業,如何破解研發投入多、專業門檻高、轉化落地難,還投資周期錯配的難題?王濟武的建議是:“我們可否借鑒硅谷銀行的做法,設立面向創業者和風投的專業銀行?”

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