近日，有媒体报道称，王小川创办的百川智能正在进行新一轮数亿美元融资。 参与投资人透露，百川智能今年估值已超过18亿美元（约合人民币130亿元）。 这距离其完成上一轮3亿美元融资仅半年时间。
但百川智能回应称，公司尚未披露最新融资信息，报道中涉及金额不准确。 百川智能的再融资传闻只是2023年以来AI大模型赛道持续火爆的一个缩影。延续这种火爆，进入2024年，虽然资本对AI大模型的态度有些分化，但该赛道依然备受关注来自各行各业。
国内AI大模型融资屡创新高
百川智能是一家研发和提供通用人工智能服务的中国公司。 旨在打造中国版的基础大型模型和颠覆性的上层应用。 它的创始人是搜狗公司前首席执行官王小川。 不管这个传闻是真是假，百川智能已经是AI大模型赛道上备受资本高度关注的明星项目。
去年10月，百川智能宣布完成3亿美元（折合人民币约21.94亿元）A1轮战略融资。 阿里巴巴、腾讯、小米等科技公司以及多家顶级投资机构参与了本轮融资。 单笔融资金额3亿美元，百川智能的融资不仅打破了去年美团收购的20.65亿元的纪录，也将其置于大模型赛道融资记录的第一梯队。 成功晋升独角兽行列。
进入2024年，国内AI大模型赛道将迎来又一次投融资“大爆炸”。 今年2月，成立仅几个月的AI初创公司“月之暗面”完成了超过10亿美元的新一轮融资。 投资者包括红杉中国、小红书、美团、阿里巴巴、老股东和演员。 2023年已获得超过2亿美元融资，截至目前，月之暗面估值约25亿美元，成为国内大模型领域的龙头企业之一。 值得注意的是，《月之暗面》的大型模型产品《Kimi》一经推出，流量就大幅上涨，《Kimi》的概念股也一度飙升。 今年月之暗面的融资也是国内AI大模型公司掀起全球热潮以来迄今为止获得的最大单轮融资。
此后几乎每个月都有大型AI模型公司宣布完成融资。 3月，智普AI完成新一轮融资，北京人工智能产业投资基金参与投资。 据悉，智浦AI估值已突破100亿元，成为国内估值突破百亿元最快的初创公司之一。
随后在4月，面壁智能也完成了新一轮数亿元融资。 本轮融资由春华创投、华为哈勃领投，北京人工智能产业投资基金等跟投。 面墙智能成立于2022年8月，团队核心成员来自清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室（）——这个实验室也支撑了大规模模型浪潮以来的“半壁江山”去年创业，跑出了神数科技、神眼科技等人工智能公司。
此外，联想集团孵化的新一代认知与决策人工智能公司诺迪智能也正式完成Pre-A轮融资，由吴跃峰科技创投领投，三叶虫创投、青智跟投。首都。 联想集团追加投资，融资总额近亿元。 诺蒂智能专注于行业“AI+制造”的大规模模型和应用，为企业构建神经进化系统，实现精准持续优化，从而实现高效运营。
资本态度分歧
部分投资者建议趁机退出
虽然大型AI模型公司的融资额纷纷高出，但从全球这一赛道的投融资情况来看，出现了结构性降温。
根据 编制的一份报告，2024 年第一季度，风险投资公司向全球人工智能初创企业投资了 258.7 亿美元，高于 2023 年第一季度的 216.9 亿美元。 但2024年第一季度的投资仅涉及1,545笔交易，而2023年同期为1,909笔。同时，并购交易从2023年第一季度的195笔放缓至2024年第一季度的176笔。
斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所分析师约翰-大卫认为，从全球范围来看，数十亿美元的投资数量已经放缓，几乎已经结束。 当前的热钱正在涌入一个新的方向——AI应用。 因此，如果说2023年是大机型爆发元年，那么2024年将是大机型应用爆发年。 毫无疑问，资本会更加关注大型模型如何落地和应用。
为此，不少国内投资者对大规模投资模式表示质疑。 首先，金沙江创投合伙人朱啸虎在接受媒体采访时直言不看好国内大型车型的发展。 原因是大模型技术没有场景、没有数据，估值还很高，投资中标率很低。
此外，资深投资人李刚强也同意朱啸虎的观点，“如果给我一个选择，我肯定会专注于大模型的应用。” 他还建议，早期投资机构应该趁机退出一般大模型项目，留给早期投资者的时间窗口不是很长。 原因在于：第一，巨头进军大模式时，普通创业者很可能只是分母； 二是国内通用大模型技术跟不上国外。 一旦国外大模型开源，国内大模型的价值就会消失； 第三，大型车型极其烧钱，在国内资金不景气时期，大规模融资会变得越来越困难； 第四，虽然大车型的估值通过持续融资有所提升，但投资者的回报却很低。 在李刚强看来，当前大模型领域的资本周期曲线很快就会到达抛物线右侧，不退出就没有机会。
不过，也有“技术型”投资者认为，大模型底层能力的打磨还需要时间，现在谈应用还为时过早。 在2024年 GTC上，宽带资本合伙人刘伟分享了中国市场AI行业的创业和投资机会，并表示个人非常看好整个AI的发展。 从投资的角度来看，他并不认为人工智能公司会在2024年取得成功。商业化和盈利应该被视为主要目标。 即使在人工智能发展较快的美国市场，也有一些看似成功的应用公司，但一直没能找到有效的商业模式。 在他看来，目前的大模型能力还在快速迭代。 当大模型能力受到限制时，现在谈论应用场景还为时过早，更谈不上商业化。 自然是先在大模型能力上取得成功，然后在应用上取得成功，最后在商业化上取得成功。
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