投資人開始密集出手，熱錢涌向AI應用

信心回來了。

AI應用賽道的融資在過去的一年經歷了冰火兩重天。AI投資人Ben觀察到，今年上半年，AI應用創業者融資困難，而下半年，投資人開始密集出手，“早期輪次的競爭異常激烈”。

據悉，高瓴資本、經緯創投、百度風投、英諾等知名投資機構在下半年紛紛加大投資力度，瞄準AI應用領域的早期項目。AI投資人Ben告訴虎嗅：“知名的美元基金都在搶早期AI應用項目?！?/p>

真實情況可能比表面看上去的更熾熱。另一位AI投資人Jason表示，獲得融資的AI應用項目數量，比目前公布出來的項目數量至少多出兩倍。

從訪問量層面看，AI聊天機器人、寫作助手、搜索引擎、翻譯工具、音樂生成、圖像生成等產品，占據了各種不同榜單的前20位置；從融資層面看，教育、求職、陪伴、智能硬件、游戲、創意工具等不同方向的AI應用項目正在收獲融資，呈現百花齊放的態勢。

另一方面，美股AI相關的不少軟件公司今年股價出現了數倍漲幅，比如數據分析公司Palantir、語音技術公司SoundHound AI等，其中營銷平臺AppLovin的股價一年漲了7倍，市值超過千億美元。二級市場的反饋、大模型技術的逐漸成熟，都為AI應用的探索注入了信心。

據觀察，很多項目的天使輪融資額并不高，在數百萬元左右，但是投資機構們提高了出手頻次。簡言之，創業者才是這波融資熱背后的爭奪焦點。

為了搶占這些優秀的創業者，不少投資機構作出了組織模式上的調整，推出了面向早期輪次的基金項目。值得注意的是，從大概2019年起，知名基金針對單筆交易金額1000萬元以下的早期融資項目的出手已經逐漸稀少，如今似乎迎來了天使投資的“復活”。

例如，錦秋基金發布了“Soil種子專項計劃”，線性資本推出了“Bolt項目”，此外還有一些投資機構也做出了類似調整，盡管尚未公開對外宣布。投資機構在AI應用的投資上，呈現“投早、投小”的特征。據多位投資人透露，現在看完一個項目，兩周內就會敲定是否投資，決策非常迅速。

但這并不意味著一級市場整體回暖，更多的是AI應用賽道迎來了一個關鍵的市場拐點。

AI應用融資，為何一年之中冰火兩重

在去年上半年，AI應用領域的投資較為低迷，多個投資人表示，這背后有著一些歷史的慣性原因。

Ben指出：“從2019年開始，中國的天使投資已經基本‘名存實亡’了?！备鶕吨芯W數據，2016至2020年間，中國天使投資的數量持續下降。2016年，天使投資機構新成立16家，但到了2020年，這一數字降至0；同時，天使投資事件的數量也從2016年的7332個下降至2020年的1238個，降幅超過83%。

其中比較重要的一點，許多風險投資基金的在管資金規模普遍超過3億美元，在市場環境變差時，這些基金的投資策略更加趨向于選擇那些風險較低、確定性更高的項目。這些基金通常更傾向于投資有成熟背景的創業者，或者那些已經獲得市場驗證的項目，這種項目輪次相對靠后。因此，這些大基金的組織結構逐漸演變為，針對單筆交易金額1000萬元以上的早期融資項目進行配置。

因此，那些處在更加早期階段、尚未明確路徑的創業團隊，往往難以獲得融資。

這種市場慣性一直延續到今天的AI賽道。比如，過去這兩年內，中國AI領域的投資更多集中于各類大模型公司，金額巨大，動輒一個輪次幾億美元。

有AI投資人曾撰文表示：“很多時候，投資人不投你，不是因為你太貴了，而是因為你太便宜了?！?/p>

相比之下，AI應用類項目就“便宜”多了。

早期的AI應用項目通常不需要巨額融資。比如，最近幫助海外網紅管理郵件的OneTouch獲得了百萬美元的天使輪融資；AI寵物硬件項目“星聯未來”獲得千萬元天使輪融資，而他們的資方都是由多家創投機構構成。

大洋彼岸發生的，影響了中國本土的投資風向。投資圈開始意識到，一些AI應用項目，也可以以小博大。許多如今在全球范圍內表現優秀的AI應用項目，如Perplexity、Pika、Cursor、Recraft等，在啟動階段團隊規模較小，甚至曾接受風險基金AI Grant的資助起步，AI Grant的單筆資助數額在 5000 美元至50000 美元之間，后來都完成了飛速成長。比如，AI搜索應用per‐ plexity在2022年年底完成種子輪融資310萬美元，如今其估值達到90億美元。

有了海外的優秀案例，中國本土的投資風向開始變了。為此，一些美元背景的投資機構率先開始擁抱AI應用領域的早期輪次投資，種子輪和天使輪的項目逐漸“復活”，這股熱潮逐漸影響到其他投資機構。

Ben指出，眼下圍繞AI應用的一種普遍的投資策略是，知名美元基金將部分資金從主基金中單獨劃撥，成立專門的小組，進行小額早期投資。這些投資通常在50萬到200萬美元之間，而50萬美元左右的項目往往競爭最為激烈。

據悉這一調整主要發生在今年的第二、三季度。也正是這時起，資本熱潮向AI應用創業者涌來。

先做小，再做大

除了投資機構的組織結構調整，AI應用創業者獲得資本青睞的現象與AI產業的發展階段也密切相關。

去年，AI產業的熱潮主要是由大模型技術驅動的，“能夠從事這些技術開發的創業者，通常都在大廠工作過，或者是背景非常強大的連續創業者?！盝ason分析道。

然而，今天的AI市場已經逐漸進入了產品驅動的階段。大模型技術已經發展到可用階段，市場更加注重產品的落地和功能的實際應用。

“當進入到產品開發階段，涉及的團隊和創業者就會非常多，涵蓋了從小產品到大產品的各種情況?！盝ason說，“因此，需要更多背景的人進入，在不同的細分賽道中，機會層出不窮?！?/p>

在移動互聯網時代，很多投資邏輯側重于打造“大平臺”，而在AI時代，更多的創業者選擇從“小產品”起步。“如果一開始就想做一個大的產品，大概率會失敗?！盝ason更傾向于選擇那些小步快跑的團隊，“先做一個小產品，等到有了一定用戶基礎后，可能會迎來收購或者并購的機會。而隨著大模型能力的不斷提升，這些小產品有可能在后續演化成更大的產品?！?/p>

這種從“大”到“小”的轉變，并不意味著創業者的能力不夠，而是技術和成本限制使得從小做起更加實際。目前，大模型的成本和計算能力仍然是創業者需要克服的主要障礙。“不能期望一開始就能做出一個長期的、宏大的產品路線圖。”

如今，AI應用創業的邏輯發生了很大轉變。與過去融資主導的思維不同，當前的AI應用創業者更傾向于先通過小規模驗證產品的可行性，然后再逐步進行品牌曝光和市場推廣。

Jason指出，因為AI應用的壁壘起初并不高，創業者通常選擇低調發展，集中精力做產品和實現收入，而避免過早進行高調宣傳，以降低被模仿和抄襲的風險。

這種“悶聲做產品、低調融資”的現象在AI應用領域愈發明顯。

盡管AI賽道仍然充滿不確定性，仍處在資本寒冬中，但隨著技術驅動向產品驅動的轉型，創業者和投資人都進入了一個更加務實的階段。

很難講有多少被投的AI應用能走到最后，Jason覺得，在一場向前的浪潮里，“保持在場很重要。”