AI大模型再传融资消息！资本态度却现分化，什么情况
王小川又要融资了！
日前，有媒体报道称，由王小川创立的百川智能正在进行新一轮数亿美元融资。有参与其中的投资人透露，百川智能今年以来估值已超18亿美元（约合人民币130亿元）。这距离其完成上一轮3亿美元的融资仅仅半年时间。
但是，百川智能方面对此回应称，公司并未对外披露过最新融资信息，报道中涉及的金额也不准确。百川智能的再融资传闻，只是2023年以来AI大模型赛道持续火热的一个缩影。延续这个热度，进入2024年，尽管资本对AI大模型的态度有所分化，但该赛道仍然备受各界关注。
国内AI大模型融资屡屡刷新纪录
百川智能是一家研发并提供通用人工智能服务的中国公司，旨在打造中国版的OpenAI基础大模型及颠覆性上层应用，由曾任搜狗公司CEO的王小川创办。无论此次传闻真还是假，百川智能都已经是AI大模型赛道中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）的A1轮战略融资，阿里、腾讯、小米等科技公司及多家顶级投资机构均参投了该轮融资。单笔融资额3亿美元，不仅让百川智能此次融资刷新了去年美团收购光年之外的20.65亿元纪录，也使其处于大模型赛道融资纪录中的第一梯队，还让其成功晋升独角兽之列。
进入2024年，国内AI大模型赛道投融资再出“王炸”。今年2月，才创办了几个月的AI创业公司“月之暗面”完成了新一轮超10亿美元融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里、老股东跟投。其在2023年就已经获得了超2亿美元融资。至此，月之暗面估值已约25亿美元，为国内大模型领域的头部企业之一。值得注意的是，月之暗面的大模型产品Kimi一推出便流量剧增，还出现Kimi概念股一度暴涨的现象。今年月之暗面的这次融资，也是自ChatGPT掀起全球浪潮以来，国内AI大模型公司迄今获得的单轮最大金额融资。
此后的每个月几乎都有AI大模型企业宣布完成融资。3月，智谱AI完成新一轮融资，北京市人工智能产业投资基金参与投资。据悉，智谱AI估值已经超过了100亿元人民币，是目前国内估值最快超过百亿人民币的创业公司之一。
随后4月，面壁智能也完成了新一轮数亿元融资，该轮次融资由春华创投、华为哈勃领投，北京市人工智能产业投资基金等跟投。面壁智能创立于2022年8月，团队的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(THUNLP)——该实验室也撑起了去年大模型创业浪潮以来的“半壁江山”，跑出了生数科技、深言科技等人工智能企业。
此外，由联想集团孵化的新一代认知与决策人工智能企业诺谛智能也正式完成Pre-A轮融资，由武岳峰科创领投，三叶虫创投、清智资本跟投，联想集团追加投资，共计融资金额近亿元。诺谛智能专注于“AI+制造”的行业大模型及应用，为企业搭建神经进化系统，做到精准和持续优化，进而实现高效运营。
资本态度呈现分化
有投资人建议趁机退出
尽管AI大模型企业的融资金额一个比一个高，但从该赛道在全球的投融资情况来看，却出现了结构性的降温。
根据PitchBook编写的一份报告，风险投资公司2024年第一季度在全球范围内向人工智能初创公司投资了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1545笔交易，而2023年同期却为1909笔。与此同时，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。
斯坦福大学以人为本人工智能研究所分析师John-DavidLovelock认为，从全球来看，数十亿美元的投资数量已经放缓，而且几乎已经结束，当前热钱涌向了新方向——AI应用，因此，如果说2023年是大模型爆发元年，2024年将是大模型迈进应用的爆发之年，资本毫无疑问会更加关注大模型如何落地应用。
也因此，国内有不少投资人表达了对投资大模型的质疑。先是金沙江创投合伙人朱啸虎在接受媒体采访时，直言不讳地表示自己并不看好国内大模型发展。原因是大模型技术没场景、没数据、估值还很高，投资胜率很低。
此外，资深投资人李刚强也表示认同朱啸虎的观点，“如果让我选择，肯定会将精力放在大模型的应用上。”他还建议早期投资机构应该趁机退出通用大模型项目，且留给早期投资人的时间窗口不会太久了。理由是：第一，巨头挺进大模型，普通创业者大概率只是分母；第二，国内通用大模型技术赶不上国外，一旦国外大模型开源，国内大模型的价值就荡然无存；第三，大模型极度烧钱，在国内资本下行期，海量融资将越发艰难；第四，虽然大模型通过不断融资估值上升，但投资人回报却很低。在李刚强看来，当前大模型领域的资本周期曲线很快要到抛物线右侧，再不退出将无机会。
但也有“技术派”的投资人认为，大模型打磨底层能力仍需时日，如今谈应用仍为时尚早。在2024年英伟达GTC上，宽带资本合伙人刘唯在分享中国市场AI行业的创业和投资机遇时表示，他个人对整个AI的发展非常乐观，从投资的角度，不认为AI公司在2024年就应该将商业化、利润作为一个主要的追求目标。甚至在AI发展更快的美国市场，有一些看似比较成功的应用公司，但也未能找到一个有效的商业模式。在他看来，现在的大模型能力还在快速迭代，当在大模型能力有限的情况下，谈应用场景还为时过早，更别说商业化。首先要在大模型能力上成功，然后在应用端成功，最后商业化成功是自然而然的事情。