投资人开始密集出手，热钱涌向AI应用
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投资人开始密集出手热钱涌向 AI 应用本文来自虎秀科技组作者苏子华你好我是本栏目主播金涛

AI 应用赛道的融资在过去一年经历了冰火两重天 AI 投资人 Ben 观察到今年上半年 AI 应用创业者融资困难而下半年投资人开始密集出手早期轮次的竞争异常激烈据悉高龄资本经纬创投等许多知名投资机构甚至不少知名的美元基金在下半年纷纷加大投资力度瞄准 AI 应用领域的早期项目其实

其实真实情况可能比表面看上去更炽热另一位 AI 投资人 Jason 表示获得融资的 AI 项目应用数量比目前公布出来的项目数量至少多出两倍

从访问量层面看 AI 聊天机器人 写作助手 搜索引擎 翻译工具 音乐生成 图像生成等产品 占据了各种不同榜单的前 20 位置从融资层面看 教育 求职 陪伴 智能硬件 游戏 创意工具等不同方向的 AI 应用正在收获融资 行业呈现百花齐放的态势

另一方面美股 AI 相关的不少软件公司今年股价出现了数倍涨幅其中营销平台 Apple Lovin 的股价一年涨了 7 倍市值超过千亿美元二级市场的反馈大模型技术的逐渐成熟都为 AI 应用的探索注入了信心

据观察很多项目的天使轮融资额并不高在数百万元左右但是投资机构们提高了出手频次可见创业者才是这波融资热背后的争夺焦点为了抢占这些优秀的创业者不少投资机构做出了组织模式上的调整推出了面向早期轮次的基金项目事实上从大概 2019 年起知名基金针对单笔交易金额 1000 万元以下的早期融资项目的出手已经逐渐稀少如今似乎迎来了天使投资的复活

不难看出 投资机构在 AI 应用的投资上呈现出头早头小的特征多位投资人透露 现在看完一个项目 两周内就会敲定是否投资 决策非常迅速但值得注意的是 这并不意味着一级市场整体回暖更多的是 AI 应用赛道迎来了一个关键的市场拐点在今年上半年 AI 应用领域的投资较为低迷多个投资人表示 这背后有着一些历史的惯性原因

Ben 指出 从 2019 年开始 中国的天使投资已经基本名存实亡了根据投中网数据 2016-2020 年间 中国天使投资的数量持续下降 2016 年 天使投资机构新成立 16 家 但到了 2020 年 这一数字降至 0 同时 天使投资事件的数量也从 2016 年的 7332 个下降至 2020 年的 1238 个 降幅超过 83%

其中比较重要的一点是 许多风险投资基金的在管资金规模普遍超过 3 亿美元在市场环境变差时 这些基金的投资策略更加趋向于选择那些风险较低确定性更高的项目如一些有成熟背景的创业者 或者那些已经获得市场验证的项目然而 这种项目轮次相对靠后 因此这些大基金的组织结构逐渐演变为针对单笔交易金额 1000 万元以上的早期融资项目进行配置

因此那些处在更加早期阶段尚未明确路径的创业团队往往难以获得融资而这种市场惯性一直延续到今天的 AI 赛道比如过去两年内中国 AI 领域的投资更多集中于各类大模型公司金额巨大动辄一个轮次几亿美元有 AI 投资人曾撰文表示很多时候投资人不投你不是因为你太贵了而是因为你太便宜了

相比那些明星项目 AI 应用类项目就便宜多了早期的 AI 应用项目通常不需要巨额融资比如最近帮助海外网红管理邮件的 OneTouch 获得了百万美元的天使轮融资 AI 宠物硬件项目星联未来获得千万元天使轮融资而他们的资方都是由多家创投机构构成这也影响了中国本土的投资风向投资圈开始意识到一些 AI 应用项目也可以以小博大

许多如今在全球范围内表现优秀的 AI 应用项目在启动阶段团队规模较小甚至曾接受风险基金 AI Grant 的资助起步 AI Grant 的单笔资助数额在 5000 美元至 5 万美元之间后来都完成了飞速成长比如 AI 搜索应用 Perplexity 在 2022 年底完成种子轮融资 310 万美元如今其估值达到 90 亿美元

有了海外的优秀案例完成模式验证之后中国本土的投资风向开始变了一些美元背景的投资机构率先开始拥抱 AI 应用领域的早期轮次投资种子轮和天使轮的项目逐渐复活这股热潮逐渐影响到其他投资机构

Ben 指出 眼下围绕 AI 应用的一种普遍的投资策略是知名美元基金将部分资金从主基金中单独划拨成立专门的小组进行小额早期投资这些投资通常在 50 万到 200 万美元之间而 50 万美元左右的项目往往竞争最为激烈据悉 这一调整主要发生在今年的第二第三季度也正是这时起 资本热潮向 AI 应用创业者涌来

事实上除了投资机构的组织结构调整 AI 应用创业者获得资本青睐的现象与 AI 产业的发展阶段也密切相关去年 AI 产业的热潮主要是由大模型技术驱动的 Jason 分析指出能够从事这些技术开发的创业者通常都在大厂工作过或者是背景非常强大的连续创业者然而今天的 AI 市场已经逐渐进入了产品驱动的阶段大模型技术已经发展到可用阶段市场更加注重产品的落地和功能的实际应用

Jason 表示当进入到开发产品阶段涉及到的团队和创业者就会非常多涵盖了从做小产品到做大产品的各种情况因此需要更多背景的人进入在不同的细分赛道中机会层出不穷在移动互联网时代很多投资逻辑侧重于打造大平台而在 AI 时代更多的创业者选择从小产品起步 Jason 就更倾向于选择那些小步快跑的团队他说如果一开始就想做一个大的产品大概率会失败

先做一个小产品等到有了一定用户基础后可能会迎来收购或者并购的机会而随着大模型能力的不断提升这些小产品有可能在后续演化成更大的产品这种从大到小的转变并不意味着创业者的能力不够而是技术和成本限制使得从小做起更加实际目前大模型的成本和计算能力仍然是创业者需要克服的主要障碍

如今 AI 应用创业的逻辑发生了很多转变与过去融资主导的思维不同当前的 AI 应用创业者更倾向于先通过小规模验证产品的可行性然后再逐步进行品牌曝光和市场推广 Jason 指出因为 AI 应用的壁垒起初并不高创业者通常会选择低调发展集中精力做产品和实现收入而避免过早进行高调宣传以降低被模仿和抄袭的风险这种闷声做产品低调融资的现象在 AI 领域愈发明显

尽管 AI 赛道仍然充满不确定性且仍处在资本寒冬中但随着技术驱动向产品驱动的转型创业者和投资人都进入了一个更加务实的阶段很难讲有多少被投的 AI 应用能走到最后 Jason 觉得在一场向前的浪潮里保持在场很重要