2022年下半年到2023年初，ChatGPT吸引了大量的关注，它的出现，让公众迅速接纳并开始使用生成式AI，人工智能也借此掀起了新一轮的风口。
OpenAI报告称，ChatGPT在发布后的60天内就吸引了1亿用户，相比之下，TikTok花费了九个月才达到这一里程碑。Dall-E 2每天有约150万用户访问。Google的Bard聊天机器人在7月份的页面浏览量为1000万次。
在国内，文心一言、通义千问、讯飞星火等大模型雨后春笋般涌现。受益于资本的推动，人工智能相关的企业融资的消息也接连不断。如近日面壁智能完成新一轮数亿元融资、内容商业AIGC视频应用平台“筷子科技”完成近5000万元B1轮融资、以生成式AI与语音交互技术为核心的出门问问正式启动招股，并计划于今年4月24日正式在广交所主板挂牌上市等等。
2023年人工智能的讨论度与李世石战胜阿尔法狗时相比，有过之而不及。但据斯坦福大学人工智能研究所（HAI）的最新报告显示，2023年全球人工智能投资连续第二年下降，人工智能相关并购从2022年的1171.6亿美元下降至2023年的806.1亿美元，下降31.2%；私人投资从1034亿美元下降至959.9亿美元。总体来看，去年人工智能的总投资降至1892亿美元，比2022年下降了20%。
值得一提的是，2023年生成式AI吸引了252亿美元的投资，几乎是2022年的9倍，是2019年的30倍。此外，2023年，生成式人工智能占所有人工智能相关私人投资的四分之一以上。
世界5G看中国，人工智能也是如此，中国在人工智能领域的崛起同样不可小觑。
数据显示，2023年，在人工智能私人投资方面，美国以672亿美元投资额占据首位，紧随其后的便是中国，其78亿美元的投资额是英国38亿美元投资额的17.8倍；在机器学习模型上，美国以61种著名的机器学习模型*，中国以15种紧随其后；在人工智能专利上面，中国占61.1%，美国占20.9%。
结合中商情报网统计的2018-2023年11月中国AI投融资情况及2023年各月份AI投融资数据来看，2018年和2021年是过去AI领域投资金额和投资笔数的相对高点，2023年的AI投资金额和出手次数实际低于2022年。
创享投资创始合伙人易丽君告诉DoNews, 2023年是生成式AI（ChatGPT）带来的一波热潮，但是实际出手的机构多数集中于产业资本和美元基金，投资上也主要集中在大模型和算力的投资上。AI+垂直模型和行业应用都在刚刚起步探索阶段，所以是讨论热度高，实际投资低。
具体来看，AI算力基础设施是国内市场资本最看重的，因为美国拥有英伟达和AMD等*企业，而国产算力只占全球的5%，但是中国对算力的需求占比全球三分一，国产替代需求迫切，所以国内在算力基础设施投资的额度是美国2倍。
AI大模型次之。原因在于，国内的初创企业与大厂基本上都在统一的起跑线上，初创企业都是采用开源模型进行预训练，加上大厂所具备的数据优势，所需要投入资本也是巨大的。
而在AI应用领域，从医疗诊断、金融服务到自动驾驶和智能制造，AI技术的应用范围正在不断拓展。资本市场倾向于投资能够解决实际问题、提高效率、创造新商业模式的AI应用项目。这些应用不仅能够带来直接的经济效益，还能够推动整个行业的创新和发展。
2024年能否出现回升是牵动AI企业和投资者关心的话题，AI是否会像元宇宙概念出现后的VR/AR热度那样是昙花一现？
“大模型泛化一个通用的基础能力，变成一个大脑，他可以应用在各行各业，使得机器具备越来越趋近于真实人类思考、创作、应变方式。所以整个AI的赛道规模，应用领域是远胜于AR/VR的。”易丽君说道。整个行业虽然有小周期的波动，但是整体仍然是持续性发展、产业上升和投资长期关注的赛道。
但不容忽视的是，在某个时间点大家都在上，但是未来当新技术出来的时候，它可能会变成一种技术负债。
易丽君坦言称，“技术负债”其实跟机构资金来源属性和规模所决定的，当资金的属性是偏好短期的财务回报，而不是以长期价值来看，就会选择“赌”风口。“对我们而言，前面的投资都不会成为我们的负债而是一种资产，总说投资是认知的变现，很多时候技术的变革看上去是无序的，但其实都是有迹可循的，我们需要以往案列的经验来判断。”
“资本市场的喧嚣并不一定代表着技术的成熟和实际的应用。”德勤中国管理咨询事业群总裁孟晓凡接受媒体采访时说道。
虽然文生图、文生视频吸引了大量的眼球，但企业的AI方案还没有到成熟的阶段，只不过是在原有产品的窗口叠加AI的功能。对此，德勤中国管理咨询企业技术与绩效事业群总裁周令坤也表示认同。他认为，按照技术成熟度模型来看，目前生成式AI处于期望膨胀期。
当然有期望才有创新的动力。如今AI不仅融入到手机，更是迈向了汽车，以及多个垂直领域。
易丽君表示，技术的革新一般都是TOB先行，主要是因为企业用户对于提高效率、降低成本和增强竞争力有着迫切需求，而AI技术能够有效地解决这些问题。随着技术的进步和消费者对智能服务的期待日益增长，成本下探至消费者能承受的范围的时候，C端才能爆发。
以OpenAI为例，他开始的产品也是TOB，比如应用在微软的Copliot是协助企业编码，GPTStore也是给企业用ChatGPT的插件来扩张应用程序的功能，目的是想打造像Apple store的生态，给开发者盈利，推动AI发展。
易丽君还指出：“现在无论是国内还是国外AI的企业，都面临一个问题——如何盈利。”根据红杉的数据，2023年全球投入研发生成式AI为500亿美元，但营收只有30亿美元。国内用户付费意愿相对国外低，SaaS企业到现在都没有几家是盈利的，所以国内的落地场景肯定是先在TOB端。
“AI产品会在C端爆发，但现在*的问题是需求。”易丽君说道，C端的需求不明确，C端用户对生成式AI所涌现出来的功能没有明显的应用场景，也不是一个痛点。“衣食住行的问题，已经被现存的产品满足，所以我认为AI需要结合机器人，突破数字世界框架到物理世界，解决C端用户日常的需求。”
终端作为AI落地的重要介质，无论是TOB，还是TOC，易丽君表示已出现两大趋势。
一是更加强大的边缘计算能力：随着边缘计算技术的发展，AI终端将拥有更加强大的本地处理能力。以AIPC为例子，随着AI算法的优化和硬件性能的提升，越来越多的AI计算任务可以在个人计算设备上本地完成，这将减少对云端计算的依赖，提高数据处理的速度和隐私性。
二是更加智能化的服务和交互能力：随着机器学习和深度学习技术的不断进步，AI终端将能够提供更加智能化的服务，包括更加精准的语音识别、图像处理、自然语言理解等功能，使得用户与AI终端的交互更加自然和高效。如小米su7，在使用者呼叫小爱同学后，可以直接通过语音识别、透过对话来控制设备和应用程序。
因此，AI终端需要更贴近用户需求的形态载体，属于AI能力+满足用户需求的产品和工艺的组合。
据财富/Deloitte CEO Survey Insights2023年调研数据显示，在受访者中，80%认为生成式AI将会提高业务效率，55%表示企业正在评估或尝试生成式AI，52%认为生成式AI将会提升业务增长的机会。
其中不乏出现了很多初创企业。市场研究机构Pitchbook的调查数据显示，2023年生成式AI相关的创业公司融资总额达到270亿美元，其中约180亿美元左右的资金，来自微软、谷歌、亚马逊、英伟达等科技巨头。
今年这些大厂的动作更是不断。亚马逊表示，将向人工智能初创公司 Anthropic 追加投资 27.5 亿美元，完成去年达成的一项交易；与马斯克关系密切的投资者正洽谈帮助其AI初创公司xAI融资30亿美元；OpenAI联合创始人兼CEO萨姆·奥特曼和苹果前首席设计师乔纳森·伊夫正在为一个新的未披露的人工智能项目寻求10亿美元的资金......
举例来说，GPT3.5需要1万张A100芯片来训练，但是购买卡的钱以及运营成本都不是初创企业能进入的。易丽君直言称，“大家都认为市场上不会存在这么多大模型的玩家，目前中国名单有100家以上，我想3-5年后只剩下大厂那几家。”
因此，AI初创企业能不能在未来的几年中，经受住大浪淘沙，还需要时间来证明。
一是尽快在企业级形成自身AI战略，同时针对快速演进的AGI市场能够形成AI构建结构，包括场景级、流程级、AI层面以及数据级，要考虑清楚AI在企业中能够实现什么样的价值。
二是设立成为AI驱动的组织目标。AI要为员工提供工具，帮助他们提高和增强生产力知识和创造力，不断推动企业的创新，而不要尝试用AI去取代员工，也不要去尝试强行把AI加到企业的流程当中去。
三是注重数据的重要性。企业为了建立自己的竞争优势和比较优势，必然会要建立部分的资源，但在有了AI以后，如果数据问题处理不好，会导致不容易溯源，它就可能变成咖啡之翼。
立足于技术的长期发展，周令坤表示：“希望未来技术体系，不再是一个‘头痛医头，脚痛医脚’的系统替代架构升级调整，而是建立一个健康体检的框架体系。”
对于AI未来的发展， AI不仅要实现自身技术演进，还要与5G、云计算等技术、各行业进行融合创新，实现商业化落地。可谓，路漫漫其修远兮。
不得不提的还有，人们对AI的到来还存在的一些危机意识——人工智能会不会替代人。近日在采访和参加活动的过程中，多方专家都持有积极乐观的态度，这也给笔者吃下了一颗定心丸。
在易丽君看来，AI只是一种工具，两者更多是共存关系。AI的角色更多是协助人类生产或者创作。首先，AI在特定任务上可能比人类更高效、更精确，特别是在处理大量数据、执行重复性工作或需要快速计算的场景中。但AI目前还缺乏人类的创造力、情感理解和道德判断等能力，这些能力对于解决复杂问题，做出决策也很重要。
赛迪顾问总裁付长文在2024年IT市场年会上预测到，“AI在制造、教育、建筑、医疗、金融里面，既有消除，也有新增，在制造业会净增200万以上岗位，充分表明制造业和AI是正向的关系。”
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