GPT狂飆一年多了。

從2022年11月GPT發布后，生成式AI的能力給網民們震撼住了，也讓創業者們看到一個巨大風口。第一波以信息差為核心價值的創業者開始出現，接上API加上收費，“99塊無限次數對話”的GPT項目開始收割；隨著這類項目的增加，立馬出現以“AI教育”為核心價值的各種直播課程類項目，有人實現月百萬元流水；之后教育、Web3.0、消費各個領域的創業者都把AI當成最好的BP封面，紛紛以“AI+”形式開始創業...

另一邊，AI投資也重新被推至風口浪尖。機構甚至喊出“All-in”的概念。

然而，一年過去了，看起來熱熱鬧鬧的AI投資實際數據并不那么理想。截至今年11月20日，人工智能領域不論是融資數量還是融資金額都在同比下滑，以十年的維度來看人工智能投資金額的最高點還停留在2017年。

一邊是眼花繚亂的BP，一邊是無從下手的項目，坐在風口上的AI投資人，這一年沒“飛”起來。

01 滿天飛的BP

若論2023年最火爆的賽道，AI當仁不讓。

2022年11月，Open AI的ChatGPT正式發布，到了2023年6月1日，Open AI月活用戶已經飆升至10億人，GPT的狂飆也掀起了國內一陣大模型的狂潮。在GPT發布后半年多的時間，包括華為、阿里、騰訊等大廠在內的中國本土廠商發布了近80款參數在十億以上的大模型。

整個2023年，也不斷傳來明星創始人投身AI創業或者AI明星項目大額融資的消息。美團聯合創始人王慧文入股硅動科技，后者是OneFlow創始人袁進輝再創業項目。此前袁進輝在朋友圈稱OneFlow團隊會重新創業，計劃第一個推出的產品是大模型推理和部署系統，解決AIGC（生成式人工智能）和LLM（大語言模型）行業推理部署成本太高的痛點；始于清華大學實驗室的智譜AI也在今年完成了25億元的融資，美團、螞蟻、阿里、紅杉、高瓴均為背后資本...

大廠不斷“下海”，各個賽道的從業者也開始思考著怎么能和AI沾上邊。養老社區開始研究AI智能語音陪伴式機器人、原本做元宇宙服裝的人想辦法套上AI的殼子；雙減之后的教育人更是連夜直播分析“AI教育”的未來趨勢。

“這么說吧，今年任何賽道的投資人收到的BP里，估計多少都有‘AI’這個字眼。”投資人劉洋（化名）斬釘截鐵地說著；一位Web3.0行業的連續創業者是這樣形容今年的創業現狀的，“現在沒有個‘AI+’概念，誰好意思把自己的BP拿出來給投資人看啊。”

AI項目如雨后春筍，但是成功融到資的AI項目卻少之又少。

“大模型融到資的有一部分，但是場景式AI應用的項目融到資的就很少。”一位AI投資人這樣說道。主要原因還是在應用層面的項目沒有解決實際的痛點，“像我知道重慶有一個創始人做了一個給學生批改作文的項目，當時就很受投資人圈認可，有投資人追去機場堵他的。還有一個比較熱門的場景就是AI陪診，孩子半夜生病的話，AI陪診能幫助家長迅速做一些診斷，幫助家長做就診決策等等。這些確實是解決了切實的痛點的。”與之相較，那些做信息差的比如搬運、教學、AI創業培訓，或者在原本自己的項目上套上一些AI換臉、生成式內容的殼子的項目融到錢的可能性就比較低。

今年6月，一位新加坡博士團隊研發的AI協同辦公項目收到了一筆個人投資人的投資，團隊之一的曉陽（化名）就說到，“AI投資人對這波熱度的態度實際上非常謹慎，所以如果你不是在行業中有技術壁壘的，只是拿一個概念類的BP，沒有通過測試的產品，也沒有壁壘，或者產品極其容易復制，那么你幾乎不可能拿到融資。”

據曉陽介紹，自己所在的項目團隊核心人員均來自新加坡大學博士團隊，自己接觸到語言模型類項目已經至少三年，今年上半年團隊研發的項目已經通過測試并且市場人員正在和B端企業建立商業化渠道了，“由于團隊都是在讀博士，會經常參加學校的一些創新大賽，也會通過導師認識一些投資人的資源，其中一個個人投資人對我們的項目很感興趣。在我們項目進行到三分之二的時候參與了投資，主要就是用于覆蓋我們的研發費用。”

“其實今年AI的火熱是因為很多消費者看到了AI更多應用場景的可能性，不過對于一直在這個賽道的創業者和投資人來說，這并不是新鮮的、可持續的增長點。所以大部分投資人收到這波熱度下的創業BP，都會很理性地考察團隊背景、在行業深耕的時間，并且投資數額也會相對保守，基本只是覆蓋你下一階段的研發，有進展再追投。”曉陽說道。

02 不好下手的投資人

說要AI創業的人很多，好的項目很少。這就造成了一種局面，說要投資AI的人很多，出手的項目卻很少。2023年初，一部分基金熱烈討論著“All-in AGI”，甚至有基金經理說，“讓TMT組的同事也別東看西看了，就All-in AI吧。”結果到了年底看數據，到11月20日為止全年人工智能領域一級市場股權融資事件530起，比去年同比降低27.99%；融資金額631億元，同比降低46.7%。

為什么會這樣？

2023年非常活躍的AI投資人林平（化名）是這樣分析，“項目端和資金端各有各的難。”

項目端來看，想搞AI創業的人太多了，供大于求。場景化的AI創業找投資應該是“拿著釘子找錘子”的過程，先有具體的需求在執行，再拿著場景化需求找投資人評估需求夠不夠大、夠不夠痛。不過現在很多項目都是反過來，一上來先搭建一個“多維度人工智能平臺”，一邊找錢一邊找具體方向。“這種項目對投資人來說就實在難以下手了，他們都不清楚具體的營收模式以及市場規模。”

資金端來看，美元基金倒是很喜歡AI創業，不過今年美元基金自己也有自己在募資方面的困境，這也會影響他們大刀闊斧地向AI這種風險高、周期長的領域布局的動作；另一方面，一些成熟的人民幣基金也在逐漸布局AI領域，不過他們更傾向于項目已經經過一輪市場驗證并且有比較好的成績之后，再投資。

另一方面，AI應用場景受限、商業化進程緩慢以及投資回報過程太長也是很多投資人對此非常謹慎的原因。

以自動駕駛為例，智能駕駛一直是人工智能備受期待的落地場景，“按照2016年自動駕駛最火的時候一些技術創始人的展望，現在我在北京二環上開車應該已經解放雙手了。”一位硬科技投資人打趣說道，然而事實和理想相比實在過于骨感。

因為人工智能場景化這件事并不是只有技術足夠強大就可以的，對政策法規以及市場化宣傳的要求也很高。就以自動駕駛為例，在政策法規層面，從高級別自動駕駛的上路開放，到事故權責界定都需要逐步完善都要一一落實。其次，車廠對司機的宣傳才是提高自動駕駛滲透率的“最后一公里”，車機交互層面即時傳達路況、決策信息，在操作層面充分教育司機，這些都是自動駕駛市場化必經的過程。

多方面的影響要素拉長了自動駕駛商業化的進程，這也減退了投資人的熱情。2021年國內自動駕駛行業共發生144起投融資事件，融資規模為932億元。在2022年，自動駕駛行業投融資事件約為128起，融資規模為2021年的四分之一，僅為240億元。而到了2023年前三季度，國內自動駕駛融資項目為54起，披露的融資總額約68億元人民幣，僅為2022年的四分之一。

除了熱門的場景，AI今年在辦公領域、創作領域、教育領域等等場景都有創新項目，但是多個在硬科技賽道深耕多年的投資人都有差不多的感受，“今年還沒有看到讓大家足夠‘痛’的場景。”

“AI+的這個模式到底有沒有顛覆性的創新，有沒有提高生產效率，這是至關重要的。不能做‘錦上添花’要做‘雪中送炭’的技術突破才行。”

03投資人下場“撈人”

AI賽道的項目很多，創業者也很多，但真正的人才卻十分稀缺。

時代周報就曾報道，人工智能人才即使是普通崗位供需比例也僅有1:5，也就是說公開5個招聘崗位只有1人能夠匹配上，其他4個崗位長期都很難招到人，而做向量數據庫、多模態大模型、智能體需要的就不僅僅是執行層更是頂級人才，這些崗位人才的匹配更是難上加難。

企業招聘難，投資人找優秀的創業者更難。林平就表示，“AI領域創始人很多自己都是博士，即使不‘下海’他們也會在學術上有所成就，而很多創業者都還很年輕對于未來的職業規劃都還不明確，有很多人確實在技術上很有建樹，但是對于創業的態度是模棱兩可的，對他們來說創業不成可以再回去做學術，但對投資人來說這種猶豫就是極大風險。所以，優秀的創業者不僅要有創新、有技術還得有決心。”

為了尋找符合標準的創始人，投資人也是煞費苦心，有的是從頭開始培養。

比如，素來好投“小天才”與“老baby”的真格基金就推出了“00后狠人計劃”，官方賬號發布招募文案，“二十歲做一個‘狠人’。”在描述了小紅書、米哈游、Midjourney是如何從初創團隊變成行業獨角獸之后，表示機構要拿出1億元支持00后創業者。文后附上申請鏈接，需要申請人提供自己的院校專業、創業產品、團隊、構思等等。

想要從畢業到創業，在校園階段就挖掘優秀創始人苗子并且持續關注其成長的機構并不只有真格基金。多數硬科技投資人都通過多年積累有豐富的院士、高校資源，院士帶出的博士后如果有優質的項目他們也會近水樓臺先得月。哈工大、中科大這些尖端院校也頻頻與投資機構商議成立高校基金的可能性，來鼓勵優秀在校學生的創業。

除了盯緊在校的好苗子，很多投資人也會參加各種技術大賽。“跑大賽比跑路演還多。”很多機構也開始創辦各種大賽來挖掘“遺珠”項目。

甚至，還有的投資人干脆自己創辦大賽。一位五道口的投資人去年從新消費賽道轉向科技賽道，就是因為看好生成式AI的機會，但是入圈后發現找項目沒有那么容易。“我是國際金融學畢業的，和CS專業畢業的投資人相比我對技術的理解一定是沒有那么深入的，為了能夠看懂項目我讀了很多文獻，去理解學術概念，并且在這個過程中不斷和同行交流建立自己的認知。后來，我創辦了一個‘賺錢大賽’來增加接觸創新項目的機會，后來倒是來了很多VC投資人，因此衍生出一個投資社群平臺。”

2023年一整年，AI投資沒有表面看起來那么風生水起，不過對于2024年的AI投資，多數人還是充滿信心。技術每增加1%的突破，應用層就會有大量的可以開發的新玩法，2024年隨著套殼應用的逐漸淘汰，可穿戴智能、社交、娛樂、辦公、生產等TOC以及TOB的商用化場景開發，投資人仍在等待一個夠熱的風口。