VC 仍在向生成式 AI 初创公司注入数十亿美元

风险投资公司对生成性人工智能（generative AI）初创公司的投资热情并未减退。2024年上半年，这些公司共筹集了约123亿美元的资金，显示出与2023年筹集的大约218亿美元相匹配或甚至超越的趋势。尽管如此，这些投资正逐渐集中在少数早期创业公司中。

生成性AI初创公司利用人工智能技术生成文本、音频、视频等内容。2023年1月至7月16日，共有225家初创公司从风险投资公司筹集了123亿美元，根据Crunchbase提供给TechCrunch的数据。如果这一趋势持续下去，生成性AI公司有望达到或超过2023年的融资规模。

2024年上半年的融资总额按阶段细分如下：

• 198笔天使/种子交易：5亿美元
• 39笔早期交易：87亿美元
• 18笔后期交易：31亿美元

早期初创公司显然是赢家，例如Elon Musk的xAI（5月筹集了60亿美元）、中国的Moonshot AI（2月筹集了10亿美元）、Mirstral AI（6月筹集了5.026亿美元）、Glean（2月筹集了2.032亿美元）和Cognition（4月筹集了1.75亿美元）。Crunchbase的分析师和高级记者Chris Metinko表示，投资者似乎在押注他们认为有很高成功机会的大型初创公司，同时让那些他们不太确定的公司在早期阶段“自生自灭”。

一些风险投资公司预计，AI公司在美国和海外可能面临的法律和监管困境将导致AI融资热潮的放缓。其他人则指出，十多年前移动革命发生时，基础设施层面的最大赢家最终是一些成熟的科技公司。

对于许多生成性AI企业的命运，甚至是资金最充足的企业，看起来仍然不明朗。生成性AI模型通常在公共网页上的数据（如图像和文本）上进行训练，公司声称合理使用原则使它们免受版权挑战。然而，目前尚不清楚法院最终是否会支持生成性AI公司，这可能就是为什么一些公司开始与版权持有者签订许可协议的原因。

无论任何单一法院案件的结果如何，随着初创公司耗尽网络资源，以及更多创作者选择阻止爬虫抓取他们的数据，高质量训练数据变得越来越难以获得且成本更高。训练模型的过程也没有任何变得更容易或更便宜的迹象：根据斯坦福大学的一份报告，OpenAI的GPT-4训练成本为7800万美元，而Google Gemini的价格为1.91亿美元。

鉴于构建旗舰模型所需的巨额前期投资，很少有生成性AI初创公司是盈利的，甚至像OpenAI和Anthropic这样的大公司也是如此。据The Information报道，OpenAI的年化收入约为34亿美元，但今年可能会亏损50亿美元。

投资生成性AI的风险资本家似乎在打长期游戏，特别是像Google、Amazon和Nvidia这样的大型科技投资者，他们将生成性AI投资视为战略性赌注。但泡沫会不会很快破裂？如果生成性AI初创公司不能克服它们面临的生存挑战，这似乎是一个真实的可能性。