人工智能（AI）初創(chuàng)公司正受到廣泛關(guān)注。在最近一兩年，雖然風(fēng)險投資市場整體上出現(xiàn)大幅萎縮，投資額剛剛創(chuàng)下九年來的新低，但如今似乎所有人、任何人都在嘗試投資“生成式AI”公司。Stability AI于2022年10月份以10億美元的投后估值完成了1億美元的融資；Anthropic正在進(jìn)行3億美元的融資，投后估值為50億美元；General Catalyst正在領(lǐng)投Adept的一輪投資，a16z正在領(lǐng)投Character.AI的2.5億美元投資，兩家公司的投后估值均為10億美元。然而，上述所有融資中最令人震驚的是，所有這些公司都尚未實現(xiàn)收入。
在風(fēng)險投資史上，從來沒有過未實現(xiàn)收入的公司以如此令人瞠目結(jié)舌的估值獲得如此多的融資，而且這種情況是在過去二十年來最大的技術(shù)投資估值回調(diào)的情況下發(fā)生的。
為什么？這僅僅是創(chuàng)紀(jì)錄數(shù)量的VC投資人試圖在短時間內(nèi)把創(chuàng)紀(jì)錄的彈藥配置出去的結(jié)果嗎？“生成式AI”是互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅以來最大的泡沫嗎？或者，AI公司實際上是否存在根本性的不同，推動了與傳統(tǒng)估值指標(biāo)和更廣泛的宏觀經(jīng)濟(jì)條件的脫鉤？
盡管當(dāng)今AI領(lǐng)域存在大量的熱情和泡沫，但其中相當(dāng)一部分可能是由AI公司的基礎(chǔ)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動的。罪魁禍?zhǔn)资鞘裁矗恳粋€提示：
早期公司的估值，往往取決于公司實現(xiàn)下一個里程碑所需的資金量。通常，計算公式相當(dāng)簡單：
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燒錢率 = 工資 + 管理費用（租金、軟件許可、員工筆記本電腦等）
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起飛期（runway）通常是兩年
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在種子階段，最終要實現(xiàn)A輪融資所需的“里程碑”是100萬美元的年度經(jīng)常性收入（ARR），同時展示出足夠的增長率
實際上，在過去這就意味著種子輪通常會獲得約200萬美元的投資，投資前估值為600萬-800萬美元。最近，隨著初創(chuàng)公司的人員薪資增加，融資額已經(jīng)接近300萬-500萬美元（投資前估值1000萬-2000萬美元）。然而，對于AI公司來說，燒錢率通常還有第三個變量在起作用：算力/模型訓(xùn)練的支出。
GPT-3最初花費1200萬美元從頭開始訓(xùn)練（忽略之前的所有研發(fā)支出）。雖然訓(xùn)練這種質(zhì)量的模型的成本已經(jīng)顯著下降，但隨著AI公司繼續(xù)推動前沿技術(shù)的發(fā)展，每年的支出并沒有明顯下降（聽說GPT-4的訓(xùn)練支出約為4000萬美元）。到目前為止，AI太空競賽的早期大贏家是像英偉達(dá)這樣支持模型訓(xùn)練的公司。這些企業(yè)可能會繼續(xù)受益于VC的投資，但最終，大部分價值創(chuàng)造將轉(zhuǎn)移到AI公司本身。
雖然AI初創(chuàng)公司不需要與OpenAI正面競爭，但他們確實需要找到一種方法來提供可比的質(zhì)量水平。通常，這意味著訓(xùn)練它們自己的模型。
如果一家公司希望構(gòu)建自己的模型（無論其的目標(biāo)領(lǐng)域是什么），它通常被稱為打造“基礎(chǔ)模型”，即在內(nèi)部打造基于Transformer的模型。
基礎(chǔ)模型公司有一個共同特征，即它們需要大量的算力來訓(xùn)練模型。一般來說，在種子/A輪融資階段，我們看到此類公司在全面運(yùn)營后每年在模型訓(xùn)練上花費100萬至5000萬美元或更多（不包括服務(wù)成本）。可以想象，這對典型的風(fēng)險投資估值計算造成了相當(dāng)大的影響。
假設(shè)我們?nèi)∩鲜鰯?shù)字的中值，并且公司需要大約六個月的時間才能完全訓(xùn)練好模型，那么兩年起飛期的“燒錢率”如下所示：
可以想象，這會影響早期公司的估值。根據(jù)常規(guī)的融資框架（稀釋25%），如果獲得融資，傳統(tǒng)初創(chuàng)公司的估值將按照融資前1200萬美元/融資后1600萬美元，而基礎(chǔ)模型初創(chuàng)公司的估值將按照融資前4200萬美元/融資后5600萬美元：對于資本效率明顯較低的公司來說，這是一個奇怪的結(jié)果。
然而，除了燒錢率增加之外，基礎(chǔ)模型公司往往也有與傳統(tǒng)初創(chuàng)公司不同的里程碑。與傳統(tǒng)的初創(chuàng)公司不同，傳統(tǒng)的初創(chuàng)公司可以簡單地編寫代碼、發(fā)布產(chǎn)品并迭代客戶反饋，而基礎(chǔ)模型公司需要花費更多的時間來構(gòu)建和訓(xùn)練它們的模型，以使產(chǎn)品達(dá)到可行和可用的狀態(tài)。通常，這可能需要多年、數(shù)百萬美元（或者，在第一段的示例中數(shù)億美元）和多次迭代，產(chǎn)品才足以讓公司向客戶收取使用費用。
簡而言之，當(dāng)我們考慮里程碑時，將上面列出的傳統(tǒng)初創(chuàng)公司指標(biāo)應(yīng)用于這些公司是不公平的。這些公司在A輪融資時幾乎沒有一家能達(dá)到100萬美元的年度經(jīng)常性收入，而且許多公司在向第一個客戶收取任何費用之前會花費數(shù)千萬（或數(shù)億）美元。
在實踐中，我們看到這些類型的公司在尋求種子輪和A輪融資時，目標(biāo)是“產(chǎn)品里程碑”，而不是收入里程碑。這些里程碑有助于公司在進(jìn)步和成長過程中承擔(dān)責(zé)任。一家基礎(chǔ)模型公司如果無法實現(xiàn)其自身的任何相關(guān)里程碑（例如，在其領(lǐng)域中的世界級性能）將無法完成后續(xù)融資，就像傳統(tǒng)SaaS公司如果未能實現(xiàn)收入目標(biāo)將無法獲得融資一樣。
在之前的文章中，我提出了相反的觀點：“最終，估值計算會變得很重要。”讓我們回顧一下其中的良好結(jié)果（場景A）：
在上述示例中，公司獲得了大量種子輪融資和A輪融資，因此需要極其快速地發(fā)展，才能成功獲得B輪融資（年度經(jīng)常性收入達(dá)到600萬美元）。如果我們應(yīng)用相同的原則，但對于基礎(chǔ)模型業(yè)務(wù)（可能要到第3年才產(chǎn)生一點收入），估值計算很快就會崩潰，如下：
從A輪的融資后2億美元估值，到B輪融資前2500萬美元估值，這種幅度的降價融資顯然會扼殺一家公司。這些真的是糟糕的公司嗎？或者這是否與硬件公司的情況類似，長期以來，硬件公司因其資金密集屬性而一直被爭論為無法獲得風(fēng)險投資？
可以說，基礎(chǔ)模型公司完全不同：雖然它們前期是資本密集型的，但它們可以以足夠快的速度規(guī)模化發(fā)展，以證明資本投資的合理性。正如某些人可能在上面的示例中注意到的那樣，基礎(chǔ)模型公司實際上第5年的年度經(jīng)常性收入超過了軟件公司，因此可以按更高的C輪估值進(jìn)行融資。如果這家假設(shè)的公司確實能夠生存下來，從長遠(yuǎn)來看它將成為規(guī)模更大（也更有價值）的公司。
有些人可能會認(rèn)為上面給出的例子不切實際，因為公司的收入不可能同比（YoY）增長8倍。任何人都可以通過使用更高的增長數(shù)據(jù)來證明他們的模型的合理性。這是真實的。但是，這個例子足以推動思想實驗的進(jìn)行。如果你要投資基礎(chǔ)模型公司，你必須相信它們的增長速度將比以往任何時候都快。
艾伯特·巴特利特教授有句名言：“人類最大的不足，是我們無法理解指數(shù)函數(shù)。”阿爾伯特·愛因斯坦教授有句名言：“復(fù)利是世界第八大奇跡。懂得它的人就能因此掙錢，不懂的人，就賠錢。”
簡單的一點是，指數(shù)增長是一件大事，而且通常是一個不直觀的概念。真正看到它的實際應(yīng)用是非常罕見的，但我相信，我們在AI的采用率上已經(jīng)看到了：
上圖概述了ChatGPT在全球范圍內(nèi)達(dá)到1億用戶所花的時間（月）。盡管ChatGPT實現(xiàn)了病毒式的采用，但我們?nèi)蕴幱贏I采用的早期階段。鑒于基礎(chǔ)模型的最新進(jìn)展以及大語言模型（LLM）在大多數(shù)軟件和眾多業(yè)務(wù)功能中的廣泛應(yīng)用，我們預(yù)計許多產(chǎn)品將獲得大規(guī)模采用。
當(dāng)我們看到這些類型的技術(shù)出現(xiàn)前所未有的增長時，我們也應(yīng)該期待看到一些新興的核心基礎(chǔ)模型公司實現(xiàn)令人驚訝的增長。對于這些初創(chuàng)公司來說，“三倍、三倍、兩倍、兩倍”的年化增長率已經(jīng)一去不復(fù)返了：我們將看新的、更高的標(biāo)準(zhǔn)出現(xiàn)在最好的公司身上。
總而言之，我們預(yù)計一些基礎(chǔ)模型公司將呈現(xiàn)出比我們過去在初創(chuàng)公司身上中看到的“更深的J曲線”或“曲棍球棒”，因為前期需要更多的資金來釋放后端的指數(shù)增長潛力。
但是，要相信這個假設(shè)，你必須承認(rèn)有兩個要點是正確的：
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AI解決方案比傳統(tǒng)軟件解決方案“好10倍”，并且增長速度將比傳統(tǒng)SaaS初創(chuàng)公司基準(zhǔn)（即同比增長2-3倍）快得多。在這種情況下，你必須相信向AI的轉(zhuǎn)變將是我們在技術(shù)領(lǐng)域每15到20年就會看到一次的顛覆性“平臺轉(zhuǎn)變”（例如向互聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)變、向移動互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)變等）。
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計算資源的巨大成本和稀缺性將為那些快速融資并首先訓(xùn)練模型的初創(chuàng)公司創(chuàng)造一條戰(zhàn)略護(hù)城河。雖然計算成本正在下降，但年度計算支出卻沒有下降。從歷史上看，“資本作為護(hù)城河”策略從來都沒有奏效，但傳統(tǒng)上他們是把錢花在銷售和營銷推廣上。如果算力支出更具防御性，它可能會成為一種戰(zhàn)略優(yōu)勢（類似于建造工廠成為制造商的持久戰(zhàn)略優(yōu)勢）。
如果你不相信這兩點，那么可以肯定地說你也不同意上述假設(shè)。“這次不一樣”的說法被廣泛認(rèn)為是歷史上最常見的投資陷阱之一。因此，如果你要對此下注，你需要真正相信它。
長話短說：構(gòu)建自己的模型（基礎(chǔ)模型）的AI公司，前期資本密集度更高，但從長遠(yuǎn)來看有望實現(xiàn)指數(shù)級增長。到目前為止，OpenAI的ChatGPT是唯一實現(xiàn)這一目標(biāo)的真實例子。
我的一些具體思考如下：
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如果這些公司最終沒有實現(xiàn)大幅增長，它們將面臨一個充滿挑戰(zhàn)和困難的時期，并可能尋求退出策略。
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那些真的兌現(xiàn)指數(shù)級增長承諾的公司將達(dá)到前所未有的規(guī)模。過去一二十年來，第一次感覺當(dāng)前的大型科技公司實際上很容易被顛覆（參見：在投資者擔(dān)心自己在AI競賽中落后之后，Alphabet的市值在一天內(nèi)損失了1000億美元）。
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“更深的J曲線”假設(shè)要求此類公司的后期輪次的融資執(zhí)行與早期風(fēng)險投資輪次相同的原則，且估值與業(yè)務(wù)基本面脫鉤。雖然這聽起來像是一項艱巨的任務(wù)，但到目前為止，投資人似乎愿意玩這個游戲（但值得注意的是，領(lǐng)投這些輪次的許多基金都是傳統(tǒng)風(fēng)險投資基金的成長投資部門，而不是純粹的成長型投資機(jī)構(gòu)）。
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在過去，“資本作為護(hù)城河”戰(zhàn)略雖然一直受到廣泛爭論，并被認(rèn)為是不可持續(xù)的，但它可能有一定的有效性。隨著潛在員工和客戶承認(rèn)該類公司存在巨大風(fēng)險，我們越來越多地看到那些已經(jīng)獲得了大量風(fēng)險投資資金并因此擁有更長起飛期的公司受到青睞。這些公司可以被認(rèn)為擁有“夢想成真”的融資策略（即“如果你打造了，他們就會來。”）
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隨著AI的采用越來越多，我們不可避免地會在未來幾年看到大量的顛覆。雖然總的來說，AI可能會給世界帶來好處多于壞處，但仍有一些傳統(tǒng)企業(yè)無法在轉(zhuǎn)型中幸存下來。最有可能的是，具有強(qiáng)大分銷優(yōu)勢（例如專有銷售渠道）的企業(yè)最不可能被顛覆。
值得注意的是，大多數(shù)AI公司本身并不是基礎(chǔ)模型公司，因此不需要相同水平的資本強(qiáng)度。
有些AI公司純粹是應(yīng)用AI產(chǎn)品和服務(wù)，利用其它基礎(chǔ)模型技術(shù)，并利用它們來為特定終端市場的定制產(chǎn)品（例如營銷文案生成）提供支持。這些公司有時可以體驗兩全其美，并從最低的資本密集度和指數(shù)級采用中受益（例如Jasper AI），但有時卻難以圍繞其業(yè)務(wù)建立防御性并防止客戶流失。
也有些AI公司則采取折中的方法，重點針對特定客戶或用例，“微調(diào)”基礎(chǔ)模型的技術(shù)，通常使用獨特且專有的數(shù)據(jù)集：適度減輕資本密集度，同時仍保持其產(chǎn)品的防御性。
另一類AI公司是圍繞基礎(chǔ)模型（LLMOps/FMOps等）打造特定工具。這些公司不需要訓(xùn)練自己的模型，同時仍然能夠享受更大范圍的指數(shù)增長（通常稱為“鋤頭和鏟子”游戲）。這些工具目前正受到開發(fā)人員的廣泛采用，但還有一個突出的問題是：從長遠(yuǎn)來看，這些產(chǎn)品的耐用性如何，以及基礎(chǔ)模型公司是否會用自己的工具替換這些工具。
但是，我們看到的是，鑒于AI領(lǐng)域的炒作，上述這三種AI公司類型都試圖按照基礎(chǔ)模型公司的估值來融資。這是不合邏輯的，考慮到它們的算力支出，資本需求增加的驅(qū)動因素要低得多。隨著更多非專業(yè)的投資人進(jìn)入該領(lǐng)域，我們懷疑其中一些公司將獲得融資并可能陷入估值陷阱。盡管這個領(lǐng)域令人興奮，但如果投資人不小心，今天熱門的公司在未來幾年可能會價值歸零。
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