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AIGC创业，初创公司要么成为独角兽，要么成为炮灰

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要么成为独角兽，要么成为炮灰，在生成式人工智能领域，初创企业别无选择

如果说2022 年被称为生成式人工智能（AIGC）之年，2023 年则把大模型推向了一个高峰，GPT-4 的发布，标志着生成式人工智能，进入了面朝通用人工智能创新应用的阶段。
 
生成式人工智能的生态包括了基础设施层、模型层与应用层，创新在每一个层面发起，竞争也在科技巨头、行业龙头和初创公司之间展开。
 
面对这一革命性的技术，不论是主动还是被动，企业都被卷入其中。不管是技术的守成者、创新者还是采纳者，业务模式都将发生变化，进而影响企业的发展。
 
当前，生成式人工智能尚处于技术发展的早期阶段，基础架构和核心技术并不成熟;科技巨头忙于研发大模型，尚未顾及深度切入具体的应用场景。但巨头何时添加相似的功能(feature)，始终是悬在初创企业头上的达摩克利斯之剑，而大模型能力边界的扩张也可能在未来挤占初创企业的发展空间，可以说，这是初创企业的蓝海，但也有发展道路上的暗礁。
 
要么成为独角兽，要么成为炮灰，在生成式人工智能领域，初创企业别无选择。
 
 

中国大模型数量超过美国

 

2022年年底以来，每周都有新的生成式AI 产品发布。据 CB insights，这个领域全球至少诞生了13 家独角兽企业。
 
中国没有错过这一轮技术创新。
 
5 月底，科技部旗下研究中心新发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》统计，近 5 年来，中国研发的大模型数量排名全球第二，仅次于美国; 2023 年中国发布的大模型数量超过了美国。
 
科技巨头吸引了更多的目光，但初创企业孕育着新的希望。它们或者迭代上一代 AI 技术，或者创造新的产品与服务。
 
文本与图像是目前相对成熟的两大模态，与美国类似，中国同样有较多的初创企业聚焦于此，但它们正在寻找如何将其融入视频、3D、编码等更多模态。
 
部分原AI 1.0时代的初创企业开始转型，计算机视觉、语音识别、自动驾驶乃至生物医药等企业，迅速结合业务数据与应用场景，将其融入了大模型，试图用更泛化的能力解决更普遍的行业痛点。创新正在外溢至周边领域，元宇宙、数字人等也在通过靠近AI2.0获得新的活力。
 
法律、金融与营销领域存在更明确的新机会，无论是搜索、 翻译、对话、摘要还是创作，都已有初创企业的身影;游戏、家装、服装等行业的概念图设计，也正在交给生成式人工智 能。有些则更通用一点，为不同企业各自员工学习公司或行业知识，提供了更便捷的交互界面。
 
更多的增量正在被发掘出来，现在仍是AI 2.0的早期，基础架构和核心技术并不特别成熟;巨头忙于研发大模型，尚未顾及深度切入具体应用场景。这是初创企业的蓝海，也有发展道路上的暗礁。
 
AIGC创业，初创公司要么成为独角兽，要么成为炮灰
AIGC市场地图 来源：启明创投X未尽研究

 

 

生产力工具占比最高 

底层技术热度增加

 

因为技术发展迅速，且处在初期阶段，在生成式人工智能创业如火如荼的同时，创业方向也在迅速调整。
 
截止到 2023 年 Q1，在剔除掉在看到大模型机会后才切换过来的创业企业后，根据启明创投投资团队与超过100家在GPT-3发布后成立的大模型和生成式AI相关的中国创业企业的交流，这些生成式 AI 新公司中，将近30%做语言类应用;企业数量最多是多模态应用方向，占比 57%;大模型企业，以及为更好地训练和应用大模型提供支持的工具链企业共占比14%。
 
在 100 余家公司的具体方向中，ChatBot占11%，而生产力工具占得最多，高达65%，包括文案写作、图像生成、视频脚本生成、 3D 资产生成等。以下是截止 2023 年 Q1 的生成式 AI 市场情况:
 
AIGC创业，初创公司要么成为独角兽，要么成为炮灰
来源：启明创投X未尽研究
 
然而，市场发展是快速的，2023 年的 Q2 又涌现出大量的生成式 AI 创业企业，在 2023 年 H1 结束后，启明创投基于累积近 200 家生成式 AI 企业的交流，观察到的生成式 AI 市场情况如下图:
 
AIGC创业，初创公司要么成为独角兽，要么成为炮灰
来源：启明创投X未尽研究
 
根据与这些公司的交流，启明创投发现，与 2022 年受到 Stable Diffusion 和 ChatGPT 刺激后快速涌现出的生产力工具方向的创业公司不同，2023年有更多比例的新公司聚焦在底层技术的创新上，更多大模型公司和 infra 工具链公司在以技术大拿为主的创始人主导下成立。
 
反映在数据上，具体表现为聚焦在底层技术的创业公司占比从14% 提升到了29%，而生产力工具型的应用公司占比则从 65%下降到46%。
 
 

技术大牛、行业老炮入局

 

此外，启明创投发现，在生产力工具的方向上，不同于此前仅微调 Stable Diffusion 等开源模型的创业公司，最新涌现的创业公司往往由更高级别的 AI人才领导。
 
与此同时，大模型创业公司开始分化。
 
在通用大模型创业公司方兴未艾的同时，许多面向特定行业的垂直大模型公司开始出现， 主要聚焦在医疗、电商、科研、工业、自动驾驶和机器人等方向。
 
另外，在应用端，各个领域的老炮开始入局。
 
具备行业属性的智能助手方向的创业企业开始增加，如求职、招聘、求学、法律、健康、购物、企业知识问答等方向的个人助手和员工助手方向的创业公司持续涌现，这代表着在经过一段时间对 ChatGPT、Stable Diffusion 的熟悉后，具备更强行业知识和资源的行业老炮型创始人逐渐进入生成式AI领域。
 
在中国，目前从模型出发的公司受到看好，通用大模型和垂直大模型的创业如火如荼，而自建模型的应用也在努力构建着自己的壁垒，同样，科技巨头正在利用自身算力优势来构建大模型。我们有理由相信，在众多模型层和科技大厂的合力下，模型层的整体能力将进一步完善，在未来为应用层企业提供可靠的支撑。
 

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