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本文内容整理自Asianometry Youtube频道节目，公开发表于2024年10月24日。原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=6aS0Dlqarqo
Asianometry谈AI创业泡沫
★内容导读：
AI创业公司估值过高：许多AI创业公司的融资估值不切实际，其收入倍数远高于OpenAI等成熟公司。以Sierra、Imbue和Glean为例说明这一点。鉴于这些高估值以及SaaS回报的漫长周期，作者质疑投资者能否收回投资。
名人驱动型融资： 估值很大程度上受到创始人（“AI名人”）的名气和背景的影响，而不是仅仅取决于商业基本面。这与流媒体泡沫依赖大牌制作人如出一辙。
高昂的成本和竞争压力： 人工智能应用的经济性具有挑战性。高昂的培训和运营成本，加上对人工参与流程的需求，限制了潜在的利润率。此外，创新的快速步伐和易于复制意味着任何重大突破都会很快被竞争对手复制，从而削弱了早期行动者的优势。作者将此与硬盘驱动器行业的兴衰作了比较。
大型科技公司持续投资： 尽管存在创业泡沫，大型科技公司（亚马逊、微软、谷歌、台积电）在人工智能基础设施（数据中心、芯片）上的巨额投资。这表明，尽管创业公司可能面临低迷，但更广泛的人工智能市场仍具有潜在实力。
老练的投资者可能会安然度过难关： 风险投资家经验丰富，能够管理风险，即使一些投资失败，他们也可能通过软退出或其他策略来应对。
失败的人力成本： 虽然投资者和大型公司可能会在泡沫破裂后幸存下来，对那些可能面临失业的失败AI创业公司的员工表示担忧。
泡沫作为必要过程： 将泡沫视为一个积极的过程，它促进了对新型AI应用的实验和市场检验。即使许多企业失败，资本的涌入也能促进快速发展和创新。最终的结果将是少数几家成功公司，它们将对世界产生重大影响。
Asianometry简介
Asianometry 是由台湾科技博主、作者Jon Y开办的Youtube频道，主要提供半导体和高科技相关的深度分析内容。
无论是投资者、行业人士还是对亚洲科技感兴趣的读者，都能从 Asianometry 的深度分析中获益。其内容以英文发布，并通过网站、YouTube 频道和社交媒体平台广泛传播。
原文
我认为我们正处于AI初创公司泡沫之中，但这没关系。新的初创公司正在以不寻常的估值融资，这些估值并不合理。他们想要构建的产品处于竞争激烈的领域，而且经济效益令人望而却步。许多这样的公司将会失败，但这没关系。现在是该放手一搏的时候了。
在这个视频中，我将分享一些关于AI初创公司泡沫形成的零散想法。最终一切都会好起来的，但毫无疑问，一场崩盘即将来临。首先我要声明，我不是AI软件专家，也不是什么关系网广泛的风投人士。但我一直在思考当前的趋势，并且注意到了一些事情。
首先，特别是2024年末，AI初创公司的近期融资是以难以获得投资回报率的估值进行的。一家正在融资的公司是AI初创公司Sierra。该公司由Salesforce前联席CEO兼现任OpenAI董事会主席Brett Taylor共同创立，他们寻求40亿美元的估值。Sierra正在开发一款对话式AI产品。我对它的效果不做评价。但Sierra目前似乎没有产生显著的收入，而且该领域还有几款类似的产品。如果我们乐观地假设其收入为100万美元，那么市销率就是200倍。如果我们乐观地假设其收入为100万美元，那么市销率就是200倍。情况不容乐观。
Perplexity AI，是AI赋能搜索初创公司可能是当前一代大型语言模型初创公司中最突出的一个。据华尔街日报和CNBC报道正在以80至90亿美金的估值，筹集约5亿美元。他们最近的收入约5000万美元，也就是说市销率约为160-180倍之间。
同一个月里，Poolside，一个AI驱动的软件开发平台，以30亿美元的估值筹集了5亿美元。你懂我的意思了。《华尔街日报》在今年早些时候就这一主题发表了几篇报道。2024年4月，他们介绍了一家名为Imbue的AI代理/实验室公司，该公司在2023年9月以10亿美元的估值筹集了2亿美元以上的资金，而没有任何收入。
2024年8月，他们报道了AI文档搜索初创公司Glean的融资轮次。Glean筹集了2.5亿美元，并在短短六个月内将其估值从20亿美元翻倍至45亿美元。以这个估值和报告的5500万美元年收入计算，市销率约为82倍。
考虑到OpenAI的估值为1570亿美元，年收入约为40-50亿美元，市销率为42倍，这个数字相当高。这些市销率都很高。是的，这些公司的增长速度很快。但我怀疑投资者能否收回投资。乐观地说，这些公司最终的估值约为400-50亿美元，这与Atlassian、Snowflake或Datadog目前的估值相当。因此，如果融资额为40亿美元，那么回报率为8-10倍。这听起来很多，但SaaS平均需要10-12年才能获得这样的回报。因此，如果融资额为40亿美元，那么年回报率为18-25%。考虑到所涉及的风险，这个回报率并不算高。
此外，我不禁注意到“AI名人”及其背景在为其初创公司筹集资金中的作用和关注点。Sierra融资的高估值和低收入表明，投资者押注的是团队，或者本质上是AI名人创始人。其他由名人驱动的融资案例包括OpenAI校友。不仅有Ilya Satskover及其初创公司Safe Superintelligence，还有前Open AI首席技术官Mira Murati，据路透社报道，她也在为自己的初创公司筹集资金。然后还有由斯坦福大学著名教授李飞飞领导的World Labs。他们以10亿美元的估值筹集了1亿美元。
这让我想起了几年前流媒体泡沫时期发生的事情。那个时代的一个标志性事件是一系列与瑞安·墨菲、珊达·莱姆斯或格雷格·伯兰蒂等大牌制作人签订的重大流媒体内容协议。或者2019年9月与华纳兄弟签署的价值2.5亿美元的J.J.艾布拉姆斯制作协议。这些九位数交易背后的逻辑是，制作人可以为流媒体平台带来像《权力的游戏》那样的大型热门作品，从而推动用户数量大幅增长。几年后，我们对这些交易最好的评价是，从中诞生了一些有趣的热门作品，而签署这些交易的流媒体平台并没有破产。
然而，我认为在当前的市场环境下，这些交易中的许多都不会续约。那是一个泡沫，我认为现在也是。我要明确一点，我并不是对名人有什么评价。如果有人提供资金和机会，我不嫉妒他们接受这些。谁知道呢，也许AI名人会吸引更多优秀人才。这将导致更好的产品等等。是的，我明白。我只是怀疑这些名人和大牌是否真的值数十亿美元的估值。
事实上，我很难理解为什么这么多初创公司值得数十亿美元的估值。许多这些公司都在开发应用程序，我认为这是正确的做法。但是，此类AI驱动的应用程序的经济效益是否预示着数十亿美元的业务？首先，从成本方面来看，AI驱动的业务不仅是一项业务，而且是一项成本更高的业务。AI驱动的应用程序的训练和运行成本高于传统的云应用程序。我认为大多数人都已经讨论过这些问题。人们使用这些应用程序越多，提供商的成本就越高。在某种程度上，提供商必须要么降低服务质量，要么将这些成本转嫁给用户。后者可以通过提高价格或改造成按次付费模式来实现。
还有一个数据成本问题。一些初创公司使用昂贵且非常专业的劳动力来帮助训练和评估其产品。例如，法律AI公司内部有自己的一批精英律师。这可能会很昂贵。这就是成本。
那么收入方面呢？关于AI的基本初级思考是，你可以通过取代人们的工作来节省成本。本质上，你不再需要支付他们的薪水了。我不确定这些AI代理是否可以在没有人工参与的情况下运行。这将削弱你可能获得的任何经济收益，即使是在我认为非常有说服力的客户服务等用例中也是如此。但假设你取代了人类并拿走了他们的薪水。是什么阻止其他AI初创公司推出更便宜的产品来做同样的事情并抢走你的利润呢？这让我想到下一件事。即使业内有人取得了重大的成就和突破，其他人也会通过竞争将其消除。
OpenAI起初比其他公司领先两年。从收入来看，他们仍然发展势头强劲。但在技术方面，领先优势很短。他们所有的研究人员都相互交流，可以使用相同的硬件，并遵循相似的行业准则。像最近GPT-O1模型引入的那些创新，很可能在几个月内就会被整合到竞争产品中。
事实上，感觉市场上每一个AI产品，无论是科技初创公司还是巨头公司生产的，彼此之间都只有大约六个月的差距。某些类别有很多风险投资支持的参与者。以售后AI为例。
这让我想起了硬盘驱动器行业的兴衰。从1977年到1984年，43家不同的磁盘驱动器制造商从风险投资家那里筹集了4亿美元资金，其中超过一半的资金来自最后两年。该行业发展到大约70家公司。事实证明，这些公司彼此之间过于相似。硬盘驱动器生态系统过于模块化，一家公司很容易复制其他公司正在做的事情。然后，当他们依赖的PC市场在1983年和1984年首次回落时，许多初创公司都失败了。硬盘驱动器仍在生产、仍在销售到PC中，并且仍在取得重大的技术改进。只是淘金热结束了。
是的，我觉得人工智能初创公司泡沫正在膨胀。但与此同时，我认为人工智能投资热潮及其带来的好处是真实的，就像硬盘行业一样。在大型股的世界里，世界上最大、最赚钱的公司正将数十亿美元的利润投入到芯片、土地、计算机和数据中心建设所需的电力中。Apreciatus Economics的Joseph Politanov指出，美国公司每年在数据中心上的支出高达260亿美元，比去年增长近60%。正如Politanov指出的那样，这笔支出与美国在零售店和餐馆上的支出一样多。然后是台积电2024年第三季度的财报。他们了解每个人的AI芯片购买计划，他们表示，他们看到的需求比他们梦寐以求的还要多。我相信他们的说法。
我不确定这波投资热潮将走向何方。这可能仅仅是一个宏伟的投资和支出浪潮的开始，它将席卷整个经济，彻底改变我们所有人的工作方式，带来各阶层的繁荣，创造一个光明的未来。或者也可能不是这样。也许这只是一场提前透支，数据中心投资在3-4年后停滞不前，就像疫情后的繁荣之后一样。
在这种情况下，这将是困难的，但不会是毁灭性的。人们已经非常关注历史上一些真正的大繁荣和大泡沫：20世纪80年代的日本房地产，20世纪90年代的电信光纤，21世纪初的美国房地产等等。人们倾向于记住这些泡沫破裂，因为它们特别巨大，对整体经济具有破坏性。
这是因为，正如我的朋友、Fabricated Knowledge的Doug O'Loughlin指出的那样，它们涉及高杠杆。亚马逊、微软和谷歌正在利用其巨大的垄断利润来资助这些数据中心的建设。在我看来，只要他们不开始向老年人和养老基金出售人工智能债券，我认为更大的经济体能够很好地应对人工智能初创公司泡沫的破裂。
回到人工智能初创公司生态系统，我认为这些风险投资家及其同类也会安然无恙。他们是经验丰富的投资者，他们知道自己在做什么。即使没有正常的收购“黄金降落伞”情况，他们也足够精明，能够为他们的投资安排软着陆。我以Inflection AI为例，该公司筹集了数百万美元来构建一个挑战ChatGPT、Claude和Gemini的聊天机器人竞争对手。他们最终失败了，但与微软的一项特别协议帮助员工和投资者至少收回了一些资金。我认为这些人做得不错。
即使这项交易失败了，他们损失了一些钱，并在未来几年获得较低的资本回报，好吧，他们已经很富有且投资多元化了，所以我相信他们能够应对。我真正同情的是那些将在未来几天倒闭的人工智能初创公司的员工。他们是相对普通的家庭成员，需要养家糊口。
流媒体内容泡沫破裂最难处理的事情之一就是应对其带来的后果。数百名电影行业的从业者，尤其是在洛杉矶，他们在繁荣时期并没有致富，现在在泡沫破裂后被抛弃了。我对这些初创公司没有其他建议，也许只是建议他们谨慎管理资金。永远不要忘记员工在指望你。尽可能延长跑道，专注于构建应用程序和持久稳定的收入流。尽快做到这一点。我不确定这一刻会持续多久。
所以今天我们发现自己正处于人工智能热潮之中。据我所知，我喜欢它。我认为我们需要生活中有一点资本的繁荣。它将帮助我们评估潜在的新业务，将其勇气付诸市场检验。例如，流入面向普通消费者的聊天机器人领域的资金为我们带来了Anthropic的Claude和Inflection的Pi。一个成功了，另一个失败了。在那之后，资金顺利地转移到了市场的其他部分。例如，今年早些时候对向量嵌入模型进行了一次小规模的涌入。现在我们正涌入人工智能代理领域。如果这行不通，资金将会再次重新分配。也许会转向机器人领域。所有这些公司都在开发产品并试图获得吸引力。很多公司都会失败，这就是生活。但一些公司会坚持下去。而那些坚持下来的公司，我认为，将会改变世界。我们下次再见。
参考资料: https://www.youtube.com/watch?v=6aS0Dlqarqo，公开发表于2024-10-24
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