AI公司倒闭潮开始了

文摘   2024-11-08 13:09   上海  

近几年,人工智能(AI)行业快速崛起,吸引了大量投资和创业公司。但最新报告显示,未来五年内可能有多达80%的AI初创公司将面临倒闭。这一消息也敲响了警钟,提醒投资人和创业者,AI领域充满机遇的背后,也存在着巨大风险。

数据显示,中国创业公司的三年存活率仅约20%,而AI作为新兴行业,挑战更加严峻。近期,一些AI公司的倒闭案例接连曝出,引发了市场的广泛关注。

例如,AI大模型公司波形智能成立仅一年半,之前还获得上千万融资,但最近已解散,公司核心成员如CEO和CTO等已加入OPPO。

另一个案例是竹间智能,因现金流压力大,部分业务停工半年。公司在内部信中表示,业务需求锐减,资金紧张,部分部门将停工。竹间智能由前微软副院长简仁贤于2015年创办,他曾负责微软小冰和小娜的AI研发。

不仅在中国,全球范围内也有不少AI公司面临困境,有些资金链断裂,濒临破产,有些在寻求出售。比如知名AI公司Stability AI(AI绘画全球最牛的产品,一个是MJ,一个就是SD。Stability AI就是开发SD模型的公司),因财务危机陷入困境。今年第一季度收入不到500万美元,亏损超3000万美元,债务达到1亿美元。

这波倒闭潮的根源在于多种因素的共同作用,主要体现在技术、市场和资金三个方面。

尽管AI算法有了进展,特别是像ChatGPT这样的产品表现亮眼,但算力和数据资源的不足仍是瓶颈。市场上,许多AI初创公司仍在亏损,盈利模式并不稳固,难以长期维持。资金方面,许多企业在融资后未能找到持续发展的机会,资金链断裂频繁发生。

目前,在中国,还没有人单靠AI真正赚到1000万(除了清华博士李一舟),甚至周鸿祎、傅盛等知名人士也未能实现这一目标。AI公司普遍亏损,要想大赚一笔,可能还需等待三到五年。

此外,政策因素也影响着AI的未来发展,OpenAI等公司对中国市场的API封锁,可能加剧国内AI企业的发展难度,技术壁垒或将日益突出。


其实倒闭的以AI大模型公司居多

这里引用一下公众号:技术领导力 提到的AI微笑曲线。

“微笑曲线”理论是由宏碁创始人施振荣在1992年提出的,描绘了不同产业链环节的利润分布情况。曲线横轴代表产业链的各环节,纵轴表示利润高低。按照这一理论,高附加值的研发和营销活动位于两端,能带来较高的利润,而生产制造等中间环节的利润相对较少。

在AI领域,这条曲线对应了GPU制造/云计算、底层大模型开发、以及AI应用这三个主要环节,纵轴则代表各环节的利润分配。现实中,GPU制造/云计算与AI应用确实位于“微笑曲线”的两端,获得了较多的利润,而底层大模型则被卡在“利润洼地”。

产生这种利润分布并不难理解。首先,GPU是AI计算的核心,而云计算提供了必要的资源。因此,像英伟达和亚马逊AWS这样的基础设施提供商站在了产业链的起点,有着巨大的利润优势,借助硬件销售和服务租赁获得丰厚收入。而AI应用处于产业链的终端,最贴近市场,应用开发者通过自动驾驶、医疗诊断、智能家居等场景化落地获取可观利润。

相比之下,底层大模型位于中段,受到前端基础设施的制约,后端应用卡位压力大,加上研发成本高、竞争激烈,导致这一环节利润低、变现缓慢。比如自动驾驶领域,英伟达通过高性能GPU抓住了上游市场,而特斯拉、Waymo等企业则通过应用开发获得可观回报。但底层大模型开发者却面临高成本和激烈竞争,利润空间有限。
以OpenAI为例,今年其运营成本预计高达85亿美元,其中包括约40亿美元的服务器租赁费用和30亿美元的训练成本,但预期收入仅35到45亿美元,亏损或达50亿美元。即使拥有微软的支持和市场领先地位,OpenAI仍面临巨额亏损,其他大模型企业就更不用提了。
AI应用的兴起
由于基础AI大模型运营成本高昂,普通的小公司难以承受,因此不少初创公司将目光转向AI应用领域。
在去年11月的西丽湖论坛上,百度创始人兼CEO李彦宏提到,“AI原生时代需要的是成百上千种AI原生应用,而不是数百个大模型。”在百度世界2023大会上,百度推出了十多个AI原生应用。
当前的AI应用创业主要有两种方式:一种是基于已有产品融合大模型能力,另一种是打造基于特定场景的新应用。多数初创公司选择了后者。
对创业者而言,应用创业相对容易启动;对投资人来说,这样的项目也能更快带来商业化的成果。投资人不仅看重项目的AI技术,还关注其商业化进展。拥有场景和数据支撑的AIGC应用公司往往更具商业成功的潜力。
去年,大模型应用创业已有初步发展,如妙鸭相机可以通过上传照片生成写真照,Pika可以通过关键词生成高质量视频等,这类产品在市场上引发热议。业内认为,原生应用具有更大的商业潜力。
然而,去年国内并没有出现持续火爆的应用。原因在于,当时国内的大模型基础设施尚不完善,技术也不够成熟,导致应用难以留住用户。
AI的生态搭建很重要,目前国内大模型的上下游体系也在逐渐建立,随着生态成熟 ,未来AI应用将会迎来井喷式的发展。
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