惊！2023年人工智能投资狂跌20%，超级泡沫即将破裂？

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全球人工智能产业在经历多年资金热潮后迎来深度调整期。据斯坦福大学人本人工智能研究所(HAI)报告，2023年AI投资连续第二年下滑，涉及并购与私人投资的金额分别下降31.2%与7.1%，总投入减少20%，降至1892亿美元。尽管AI初创企业融资成功案例创新高，但投资重心正从大型模型项目转向应用与解决方案开发，反映出市场对AI投资回报的审慎预期及对技术成熟度与规模化应用难题的认识深化。

全球人工智能产业在经历了长时间的资金盛宴后，正面临着一场深刻的资本清算。专注于AI趋势研究的斯坦福大学人本人工智能研究所（HAI）最新发布的报告显示，全球对AI的投资在2023年连续第二年出现下滑。该报告引用市场情报公司Quid的数据，详尽描绘了这一领域的投融资现状。

投资降温，行业洗牌

报告显示，不论是风险投资（VCs）对初创企业的私人投资，还是企业通过并购进行的AI行业布局，2023年与前一年相比均呈现出明显的降温态势。涉及AI的并购交易规模大幅下滑，从2022年的1171.6亿美元骤降至806.1亿美元，跌幅达31.2%。与此同时，私人投资也由1034亿美元微幅滑落至959.9亿美元。综合考虑少数股权交易和公开上市情况，去年全球AI总投入降至1892亿美元，与2022年相比减少了20%。

此前，根据 CBInsight 研究公司的数据，2023 年中国 AI 领域的投资数量为 232 宗，同比下降了 38%，筹集资金总额约为 20 亿美元，比去年减少了 70%。

然而，尽管整体投资趋冷，部分AI项目仍能吸引巨额资金涌入。例如，Anthropic最近获得亚马逊和微软的数十亿美元投资，以及微软以6.5亿美元收购Inflection AI的顶级人才资源。国内情况也类似，巨额投资都集中在几家头部企业，比如智谱、MINIMAX、百川智能、月之暗面等，其他几乎无法完成融资。

斯坦福HAI报告进一步指出，宣布融资成功的AI初创企业数量在2023年创下历史新高，达到1812家，相较于2022年增长了40.6%。

投资逻辑转变，聚焦应用与解决方案

分析师观察到，AI投资格局正在发生深刻变革，表现为投资“分散化”。随着Anthropic、OpenAI等领军企业地位巩固，对十亿美元级别的项目投资显著放缓，近乎停滞。

著名投资人朱啸虎在接受采访时强调：“大型AI模型的开发需要天文数字般的投入，没有10亿美金闲钱的创业者，就不要碰通用大模型了”。

AI投资缩水的根本原因在于其增长速度未达市场预期。早先对AI技术的热烈追捧已被现实所取代：AI在技术挑战和市场推广层面的问题需要数年时间才能解决并克服。

AI投资增速放缓揭示了我们仍处在AI发展及其在各行业实际应用的初级阶段。尽管长远来看市场潜力巨大，但初期的狂热已因AI技术在实际应用中规模化所遭遇的复杂性和挑战而降温，这显示了投资环境正变得更为成熟且理性。

多因素交织，催生投资理性回归

除此之外，其他因素也在影响AI投资生态。Greylock合伙人Seth Rosenberg观察到，投资者对AI领域新兴参与者的投资热情显著减退。他指出：“在这一轮周期的早期，我们对基础模型投入了大量资金，这类投资极其昂贵。相比之下，AI应用和代理所需的资本较少，这可能是导致投资总额绝对值下降的一个原因。”

投资者可能意识到他们在为AI初创企业估值时过于依赖对未来“指数级增长”的预测。以Stability AI为例，该企业在2022年底估值超过10亿美元，但据透露其2023年收入仅为1100万美元，运营成本却高达1.53亿美元。

类似Stability AI的企业远不止一家，还包括著名的Inflection、Cohere等，国内的所有大模型企业也基本如此，他们的业绩表现可能预示了未来可能出现的挑战。与一年前相比，投资者在评估AI投资项目时显然变得更加谨慎。过去一年里，一些知名AI初创企业的快速崛起与衰落凸显出投资者需要深化对AI价值链的理解，以及对堆栈内防御能力的认识。”

资本寒冬迫使AI行业更加关注商业本质，即以市场需求为导向，聚焦于创造真实、持久的价值。投资者在评估项目时，会更加看重企业的盈利模式清晰度、收入增长潜力以及成本控制能力。这使得AI企业必须从概念验证阶段快速转向商业化落地，切实解决具体行业痛点，开发出能够带来直接经济效益的产品和服务。对于那些长期依赖融资维持生存，但缺乏明确商业模式的企业，寒冬期将是一次严峻的生存考验，促使其重新审视并调整战略方向，力求实现自我造血。

资本寒冬中的亮点：生成式AI

尽管AI投资界弥漫着悲观情绪，但生成式AI——即能创造新内容（如文本、图像、音乐和视频）的AI——依然是一抹亮色。斯坦福HAI报告显示，2023年生成式AI初创企业的融资额达到了惊人的252亿美元，几乎相当于2022年的近九倍，更是2019年的约30倍。这一年，生成式AI占据了所有与AI相关投资的四分之一以上。

然而，Touring Capital联合创始人Samir Kumar对此类繁荣景象的持久性持保留态度。他警告：“我们将很快检验生成式AI是否能在大规模应用中实现预期的效率提升，并通过集成AI的产品和服务推动收入增长。倘若这些预期的里程碑未能实现，我们实际上仍在实验阶段，那么由‘实验运行率’产生的收入可能无法转化为可持续的年度经常性收入。”

合作与整合趋势加剧

面对寒冬，AI企业间的合作与整合趋势将会加剧。一方面，通过共享资源、技术和市场渠道，企业可以降低单打独斗的风险，实现优势互补，提高整体竞争力。苹果在即将推出的iPhone18中明确不会使用自己的人工智能模型，而是选择与谷歌或百度等企业合作。合作可能体现在联合研发、平台共建、数据共享等多个层面，有助于快速攻克技术难题，拓宽应用场景，减少重复投入。

另一方面，行业可能会出现更多并购案例，大型企业或资金状况较好的公司通过收购具有核心技术或优质客户群的初创企业，迅速扩大市场份额，提升行业地位。例如不久前微软并购了AI头部企业Inflection AI，这种行业整合有助于淘汰低效产能，优化资源配置，推动AI产业格局的成熟与集中。

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