近年來,中國人工智能產業(yè)在技術與資本的雙重驅動下,實現了關鍵性的飛躍。以DeepSeek和Manus等為代表的創(chuàng)新企業(yè),憑借開源大模型與垂直場景的深度突破,引發(fā)了繼移動互聯網之后的又一輪資本熱潮。
根據IDC的最新數據,中國正持續(xù)引領亞太地區(qū)人工智能市場的發(fā)展。預計到2024年,中國生成式AI將占據AI市場總投資的18.9%。隨著生成式AI技術的不斷進步,到2028年,這一比例預計將攀升至30.6%,投資規(guī)模將超過300億美元,五年復合增長率高達51.5%。這一由萬億級參數模型推動的產業(yè)變革,已成為業(yè)界的普遍共識。
在這一背景下,初創(chuàng)企業(yè)面臨著新的戰(zhàn)略挑戰(zhàn):未來的發(fā)展方向何在?價值創(chuàng)造的核心點又是什么?在中關村論壇的《AI未來論壇》上,啟明創(chuàng)投的鄺子平、金沙江創(chuàng)投的朱嘯虎以及高成資本的洪婧,三位投資界大佬分享了他們對AI未來的預判與見解。
啟明創(chuàng)投的創(chuàng)始主管合伙人鄺子平指出,在AI 1.0時代,即深度學習時代,中國的人工智能落地場景在全球范圍內是最為領先、豐富且具備商業(yè)價值的。他認為,對于早期創(chuàng)業(yè)投資機構而言,最佳的進入時機是“早半步”——即在技術相對成熟但市場尚未引爆之際。他還提到,DeepSeek的推出及其全球成功,標志著其成本已降至可用水平。AI在教育領域的應用前景廣闊,其強大的交互能力有望催生全新的知識體系和教案。同時,AI也將為自動駕駛技術的落地提供重要支撐,并解決諸多長尾場景問題。中國在智能硬件消費品方面的強大能力,也將推動AI與智能硬件的深度融合,催生更多創(chuàng)新產品。
金沙江創(chuàng)投的主管合伙人朱嘯虎則分享了他對創(chuàng)新周期的看法。他認為,無論是早年的長視頻、打車、外賣還是共享單車,都曾經歷過被質疑盈利模式的階段,但最終都證明了其商業(yè)模式的可行性。進入科技時代后,元宇宙、SaaS軟件以及基礎模型領域也經歷了類似的泡沫期與快速“證偽”過程。他強調,美國的VC已不再投資于大模型,而是將資金轉向AI應用,每個垂直賽道中都有多家公司獲得風險投資。他還提到,積極擁抱AI的軟件企業(yè)將迎來高速增長,而那些在高峰期大量融資、燒錢的企業(yè)則可能面臨困境。創(chuàng)業(yè)公司應全力擁抱開源模型,而非浪費資源去訓練底層模型。
朱嘯虎進一步指出,技術路線并不重要,重要的是商業(yè)場景和產品。只有真正貼近市場需求的場景才能實現快速增長。他還提到,所有AI應用的壁壘都不在AI本身,而在AI之外,如對商業(yè)的深刻理解以及國際化戰(zhàn)略。在未來五年內,基于文本生成視頻的技術仍需借助人工編輯,這為創(chuàng)業(yè)公司提供了機遇。他還建議中國創(chuàng)業(yè)者在國內磨煉好產品和團隊后,盡早出海,以獲取更大的盈利空間。
高成投資的創(chuàng)始合伙人洪婧則從技術成熟度和商業(yè)化落地的角度進行了分析。她認為,市場對AI的潛力預期很高,但技術成熟和商業(yè)化落地仍需耐心。AI對現有軟件產品的影響大致可分為三類:被顛覆、受益以及催生AI服務的新產品類。她強調,未來不會有不擁抱AI的軟件企業(yè),無論是ToC、ToP還是ToB領域,都將有大量AI落地應用。技術本身并不足以形成競爭壁壘,必須深度融入客戶經營場景,并持續(xù)沉淀高質量數據。客戶更關心的是預期的交付效果,而非技術本身。
洪婧還提到,生成式AI在商業(yè)化應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn),如幻覺問題、可解釋性、可溯源性等。她建議AI創(chuàng)業(yè)者不要試圖為整個大市場構建所有產品,而應聚焦于為首個目標市場開發(fā)最小可行產品,并逐步拓展。她相信,中國必將從“Copy to China”走向“Innovation from China”,并最終成為這場歷史機遇中的創(chuàng)新領潮者。
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