AI风投的下一个拐点是进还是退？

过去几年，人工智能和机器学习的大火有目共睹。毋庸置疑，一些初创企业只要业务规划或营销资料中带有“人工智能”或“认知技术”等字眼，就会很容易筹集到资金。投入到这类初创公司的资金量以肉眼可见的速度在增长，而风险投资机构也由于将投资重心放在人工智能或相关领域上而赚得盆满钵满。但是随着这股“盲目投资潮”的逐渐冷却，人们开始反思，这些人工智能领域的风险投资是否过剩，下一步究竟是进还是退？

为什么人工智能会聚集海量资本？

人工智能很有用。人工智能的兴起始于 2000 年代中期，发展到至今，已经不再算是一个新兴概念。人们可能已经忽略了一个事实——人工智能与计算一样古老，都经过了漫长的发展历程。但与计算不同的是，人工智能能够为企业带来更加具体、直观的改变，例如人工智能和机器学习可以使基础的、手工的、耗时的任务自动化，通过自动化流程来成倍提高生产力，让员工专注于更有价值的工作上；人工智能提取的数据可以用来分析市场新趋势，辅助决策者做出更正确的决策，推动业务发展；在工业生产中，人工智能技术可以为智能机械、车辆和结构赋能；同时还可改进视频和音频的实时分析等。人工智能开始遍及金融、医疗、教育、零售和交通运输等领域。普华永道在一份报告中提到，72%的商业决策者认为人工智能在商业领域具有竞争优势。据 Gartner 称，到 2020 年，人工智能将成为全球逾 30% CEO 们的五大投资重点之一。虽然目前许多企业仍然停留在数据科学的初级阶段，但他们一直在试图了解如何利用人工智能帮助公司业务更上一层楼。

人工智能很烧钱。人工智能和机器学习，尽管几十年来一直是学术研究的活跃领域，但直到最近才成为风投支持的主流。影响人工智能每次兴衰变革的根本原因都是资金。在第一次人工智能变革之际，政府资金的涌入对人工智能的研究起到了巨大的推动作用，也激发了许多研究人员对该领域的兴趣。在第二次变革中，企业和风险投资利益紧紧捆绑在了一起。而在这场最新变革中，人工智能资金似乎来自市场的每个角落。各国政府（尤其是中国政府）为人工智能公司提供的资金之多人，令人震惊。企业也对其自身人工智能技术及相关产品投入数十亿美元资金，而风投资金的增长已创下历史新高。

大平台搅弄风云

随着大数据、廉价计算能力和深度学习驱动的算法的增长，一些像谷歌、Facebook、IBM、微软、亚马逊和苹果等这类大型平台公司，对人工智能领域的关注度已经和过去完全不同，他们嗅到了其中潜藏的巨大利润空间，开始将人工智能纳入到业务流程中。于是，这些大平台纷纷着手围绕人工智能和机器学习成立了新企业，并将由人工智能驱动的新产品和服务引入了市场。

在过去的十年中，人工智能公司的总资金以及每轮平均融资都在持续增长。2010 年，美国人工智能或机器学习初创公司早期平均融资约为 480 万美元。但是，到了 2017 年，第一轮早期融资的平均融资增加到了 1170 万美元，增幅超过了 200%，而到了 2018 年，平均融资总资金增长仍未停歇，美国市场对人工智能公司的投资创下了历史新高，平均总投资额超过 93 亿美元。

反观国内，猎豹全球智库统计分析，自 2000 年以来，我国人工智能企业的融资数量已持续 18 年上涨，在 2013 年至 2018 年出现大爆发，融资金额和数量直线飙升，且 2014 年后这一数据还以接近 50%的幅度在增长。国内人工智能“领头羊”企业都获得了可观的资本支持，包括 AI 芯片公司地平线、大数据与人工智能独角兽公司明略数据、旷视科技、特斯联等公司。

风投机构蜂拥而上

正如过去几十年的互联网和移动革命推动了数万亿美元的投资和生产力增长一样，与人工智能相关的技术也有望带来同样的收益。在大型平台公司摩拳擦掌想在人工智能领域占领各自“地盘”之时，风投机构也同样嗅到了人工智能背后的“金钱味”。他们纷纷将资本投入那些在技术生态系统中存在优势的初创公司。美国和中国的人工智能初创公司在筹集资金方面处于领先地位。实际上，2017 年第四季度最大的十笔风险投资交易平均分配给了中国和美国公司。

滴滴出行在 2017 年 12 月由软银牵头的一轮融资中获得了 40 亿美元，这笔融资中有一部分是为了提高其人工智能技术，拿到融资后，滴滴在硅谷建立了一个重点研究基于人工智能的安全性和无人驾驶技术的实验室，这是 2017 年第四季度全球最大的一笔风险投资。2017 年 10 月，美团点评获腾讯领投 40 亿美元，跟投方为挚信资本、红杉资本、新加坡政府投资公司、加拿大养老金投资公司、老虎基金、中国-阿联酋投资合作基金等。美团公司表示，这笔资金将用于改善离线服务和人工智能技术。而在 2017 年 11 月初，中国电动汽车初创公司蔚来在最新一轮融资中筹集了超过 10 亿美元，该公司 2017 年推出了其首款车型 ES8 SUV，其内部搭载了人工智能驱动的个人助理。

技术行业的一般规则是——最大的赢家可以首先占领市场份额并巩固地位，招揽人才。亚马逊之所以强大，是因为它一直在积极地扩张并捍卫自己的市场地位，无疑，在这过程中会“烧掉”很多钱。这些“独角兽”创业企业需要大量资金才能与亚马逊、Netflix、Facebook、微软、谷歌和 IBM 等大型知名公司抗衡，因此风投基金公司会认为，这些初创企业可以成为未来人工智能市场中的有力竞争者，因此，需要资金来支持他们，使他们在市场中拥有自己的位置。

国内国外“冷热不均”

据毕马威（KPMG）的一份报告显示，人工智能推动 2017 年中国的风险投资总投资达到了创纪录的 400 亿美元，比上一年增长了 15％。尤其是其在医疗，金融和汽车领域的应用，2017 年吸引了全球风险资本家 120 亿美年年元的投资，是 2016 年的两倍。

综上数据可见，2017 年是人工智能全面爆发的一年，2018 年和 2019 年的投资并未放缓。事实上，据美国风险投资协会（National Venture Capital Association）第三季度数据显示，仅在美国，2019 年前 9 个月就有 965 家与 AI 相关的公司筹集了 135 亿美元的风险投资。随着基础技术和为其提供动力的初创企业的日渐成熟，以及对人工智能技术的普及使用，后期融资的数量一直在激增，似乎这股投资热潮已经“沸腾”到无法控制的地步。

但国内情况却与此略有不同。相对于国外人工智能风投资金热潮有增无减的态势来讲，2019 年国内市场似乎已经“清醒”过来。由于人工智能在实际应用中不及预期以及早期投资机构想要获利退出等问题，2019 年人工智能的融资数量和融资金融出现大幅下滑。与 2018 年相比，2019 年中国人工智能企业的融资金额由 1484.53 亿下降至 967.27 亿，下降幅度达到 34.8%，融资数量也由 737 下降至 431，下降幅度达 4 成。通过 IT 桔子数据发现，2019 年人工智能企业的融资额从 5 月开始，几乎一直在下滑。国内外对人工智能的投资“冷热”不同的态度也暴露了技术发展水平和生态环境不均衡的问题。

风险投资进退两难

无论是美国市场 2019 年创下的投资额历史新高，还是国内市场首次出现融资数量和金额同时下滑，这都昭示着 2019 年是人工智能发展的一个新的拐点。许多人工智能技术（例如自动驾驶汽车）仍处于研发阶段，敲出代码并投入服务器和技术以使其能继续发展，这项技术研发花费了大量金钱来创建、构建和测试，如果此时资金不足，那之前所有的投入也就“打了水漂”。

如果企业继续花费时间和金钱投入到技术解决方案中，但人工智能技术却始终无法交付预期的成效，那么企业的耐心也会随之耗光，风投公司也不会有足够的耐心守得云开见月明。此时人工智能就像一个烧钱的机器，久久看不到回报，最终虚假繁华泡沫消散，人力物力和财力都将从这领域中抽离，那也是令人绝望的。

结语

无论是加大还是缩减投资，只要符合特定的市场环境，就可以认为是合理的。如果人工智能所承载的是真正的变革性技术，随着公司和个人业务流程和交互方式的转变，这些投资都将获得回报，从人工智能技术已经成就了许多估值超过十亿美元的“独角兽”创业公司这一点上就能得到证明。最终，决定这场浪潮发展方向的关键因素还是人工智能技术本身。如果人工智能在更多应用层面落地并大规模运用到工业生产中，风险投资是进是退的问题也就迎刃而解了。

延展阅读：

https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/01/05/is-venture-capital-investment-for-ai-companies-getting-out-of-control/?ss=ai#4ed5e00b7e05