“我们知道要融到下一轮，就得证明我们能商业化。”一家人工智能初创公司的高管张颀对第一财经表示。
人工智能是近年来最受关注的赛道，即便如此，一些初创企业也感受到来自投资方的压力。不少企业创立不到三年，就不得不向投资人证明自己的商业化潜力，而非技术突破能力。
投资人即便不过多参与初创公司的经营，也不提出压缩成本或者盈利指标。但初创公司想要下一轮融资，就得证明自己在市场上很能打。张颀说：“三岁小孩要能挣钱，这不是一个玩笑，而是一个真实的情况。”
融资难
部分初创公司感觉，投资人越来越强势。
中国市场上的美元基金变得稀少，市场化的人民币基金也不再宽裕，风险资本市场的供需出现失衡。尽管人工智能是最近几年大热赛道，但不少初创企业觉得融资已经没那么容易了。
“投资人是‘既要还要更想要’的状态。他要你有收入，还要有方向，更要有增长。”开源社区OpenCSG的首席执行官陈冉对第一财经说。
OpenCSG创立于2023年，是一个开源的大模型资产管理平台。它在2023年拿到了首轮融资，但在2024年尝试新一轮融资的时候，投资人与陈冉在公司估值和价格上没能达成一致。
陈冉希望进行1亿人民币融资，但投资人希望对其公司估值拦腰斩断。“有一些TS（Term Sheet，投资意向书），但是最终大家价格谈不拢。”陈冉说，投资人找项目给人以“捡破烂的感觉”。
美国明星公司OpenAI在2024年单笔融资达到了66亿美元，中国的企业月之暗面在2024年单笔融资也超过了10亿美元。而大多数的初创企业融资规模远远不及这些头部初创企业。在中国的投融资市场，资金向头部集聚的效应也很明显。大多数初创期企业需要掐着算力过日子，因为一轮融资能够维持经营的时间只有18个月左右。
人工智能公司烧钱，这一点众所周知。最大的花销是算力，也就是GPU等资源。第二大成本是人才，因为AI领域高技术人才成本都非常高。第三则是日常的运营成本。
创业公司醉心于技术突破，不再是一句褒奖。投资人的要求，变得更加现实。
“AI这事很烧钱，你得持续不断地获得投资。我们得看到效果，看到实际的增长，看到商业化，硬指标拿出来才能融到钱。”张颀所在的公司开发AI搜索，他同样向记者表示当下融资不畅。
2023年这家公司的搜索功能面世，当时就考虑到智能搜索比通用大模型，距离实际的应用更近一些。他对记者表示，现在创业公司得不断证明自己能打，才能让这事继续下去。
OpenCSG在2024年就转变了发展思路，作为一家仅仅成立一年的公司，不能再依赖融资活下去了。“我们更要自我造血能力，多签单，让业绩把公司养起来。”陈冉说。
陈冉熟悉的不少AI创业公司已经倒下了。这些公司倒掉的部分原因在于，在早期探索技术路径的时候，融资已经跟不上了，却还固守着传统的创业观念。陈冉透露“OpenCSG已经实现了收支平衡”。
“理念上转换不够快，认为变现或者商业化不重要。”陈冉谈到这些公司的时候说，2025年继续运营的公司已经“算是生存法则里能够露头的一些公司了”。
赚快钱
“大模型先天的重资金，相较而言，AI应用不需要那么多的资金撬动，中间差几个量级。”九合创投创始人王啸对第一财经表示。2024年九合出手的AI及AI产业链的项目，占总出手数量的50%左右。 “现在市场上对企业的造血能力有一定的要求。但生成式AI是未来十年的结构性机会是不会改变的。因此创业公司在当下要做的是快速活下来，同时不放弃未来的梦想。”
中国的初创企业羡慕美国同行们的创业环境。
“Perplexity差不多做到大几百万、千万日活程度，才开始做变现。”张颀表示：“但是我们等不到那个时候，可能今年就要琢磨商业化和挣钱这件事儿。”
成立于2022年的Perplexity，是一家美国人工智能搜索公司。它以黑马之姿，向传统巨头谷歌发起挑战，英伟达创始人黄仁勋谈到这家企业的时候也不吝赞美之词。同样的，知名的OpenAI也是在成立数年之后才开始尝试商业化变现。
“我觉得整体上都面临这样的情况，中国初创公司变现的压力要比美国公司要大。”张颀说。中国不少初创公司的投资方既包括市场化基金，也有地方政府的投资平台。它们既感受到来自于市场化投资人的压力，也感受到来自地方部门的期待。“在当下的投融资环境下，很多资金投完了之后马上就要建成、见到钱。三岁小孩能挣钱这件事情，不是一个玩笑，它是一个真实的情况。”
张颀所在的人工智能搜索公司准备在2025年下半年落地一些商业化方案。现在已经开始在To B端进行商业化尝试，把AI搜索能力和企业客户内部的知识库打通，在教育、法律等知识密集型行业寻找机会。
OpenCSG走的是另外一条商业化道路。
不少企业引入AI的过程中，会不断尝试不同大模型。“他们唯一能够积累下来的就是数据。模型天天变，不变的是数据沉淀。”陈冉说，OpenCSG的商业化尝试之一，是帮企业沉淀内部数据。“当你有一个新的模型出现以后，我确保一致性或者可持续性，第一时间切换到新模型上使用，客户就愿意付费。”
初创公司赚快钱，往往并非创始人所愿。
“被迫的，没办法。我们挣了钱，但是很辛苦，本来不应该这么干的。”陈冉说，这会扭曲创业公司的发展路径，它们必须为当下一小部分客户做开发，而忽视解决更大问题的技术开发。
如果说ChatGPT横空出世是这一轮AI浪潮的起点，那么中国本土新创AI公司，很多满打满算成立时间不到三年。它们普遍缺乏造血能力，更谈不上商业闭环。
在人工智能发展的一些重要方向上，中美企业已经出现差异。比如人工智能搜索的商业化路径可能大不相同。
“Perplexity采取的发展路线，肯定是走在前面的。我们一定会借鉴和参考，但是两家企业一定不会越来越像，大家已经有不一样的地方了。”张颀表示：“比如他们有收费版本。在目前的简中互联网环境下，我们判断向C端用户收费，这是不可能的。因为服务的人群不同，所以大家会走不一样的路。”
中国和美国是人工智能发展的两大高地。两国的融资环境、用户付费意愿以及监管环境都不相同。这些约束条件，塑造不同的人工智能产业生态。
“双方的商业环境差别比较大。在美国2B环境比较宽容，企业的付费意愿比较强，因此企业的生存状态要好一些。”王啸表示：“我们还是非常看好中国的AI创业公司，因为中国有工程师红利和最勤奋的创业者，有很强的产品定义能力，效率高、迭代快。”
多样性的产业生态才是更有活力的生态。
“这就跟动物世界一样。动物世界光有狮子、老虎或者猎狗不行，它还需要秃鹰，还有屎壳郎，还有各种各样的生物才能把生态搭建起来。”陈冉说，而目前国内多样化的产业生态还没有建立起来。
（张颀系化名）
(本文来自第一财经)
还没有评论，来说两句吧...