AI投資下滑超30%!什么樣的項目和策略可以穿越周期?

極客網(wǎng)·人工智能11月23日 調(diào)研機構(gòu)CB Insights日前發(fā)布的“AI狀況”季度報告顯示,與資本市場當(dāng)前狀況一致,AI的投資持續(xù)放緩。自上季度以來,AI初創(chuàng)公司的總投資下降了31%,降到2020年第三季度以來的最低水平。大型融資(1億美元以上)與上季度相比下降39%,創(chuàng)下9個季度以來新低。 

盡管AI融資的停滯將會減緩該領(lǐng)域的發(fā)展,但它也促使投資者將更多注意力放在可能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的AI項目上。那么,當(dāng)前大環(huán)境下AI賽道,呈現(xiàn)出怎樣的生存發(fā)展趨勢及投資之道呢?

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AI的商業(yè)模式 

AI初創(chuàng)公司是一個模糊的術(shù)語,通常適用于所有類型的公司,其范圍從專注于提供AI工具(例如MLOps、預(yù)測分析工具、無代碼/低代碼模型開發(fā))到在產(chǎn)品中使用AI的公司(例如使用機器學(xué)習(xí)預(yù)測風(fēng)險的保險科技公司)。

然而,有一些因素決定了圍繞AI和機器學(xué)習(xí)形成的商業(yè)模式的成功。以下是其產(chǎn)品的一些共同原則:

1、產(chǎn)品/市場的契合度:AI產(chǎn)品必須解決未解決的問題,或者在現(xiàn)有的解決方案上提供足夠的附加值。 

2、增長策略:必須有可擴展的渠道,讓產(chǎn)品向目標(biāo)用戶傳遞其價值(例如付費廣告以及與現(xiàn)有應(yīng)用的整合)。這些渠道必須是防御性的,并使競爭對手難以搶占市場份額。 

3、目標(biāo)市場:投資者希望獲得投資回報。其產(chǎn)品必須有一個相當(dāng)大的市場才能增長并達(dá)到目標(biāo)估值。如果產(chǎn)品太小眾,很少有人問津,那么投資者也不會有興趣為其提供資金。

除了上述原則,使用AI和機器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品還必須解決一些其他問題:

1、訓(xùn)練數(shù)據(jù):產(chǎn)品團(tuán)隊需要有足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和測試其模型。在某些情況下,這些數(shù)據(jù)很容易獲得(例如公共數(shù)據(jù)集和企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的現(xiàn)有數(shù)據(jù));在其他方面則比較難以獲得(例如健康數(shù)據(jù))。對于某些應(yīng)用,數(shù)據(jù)在不同的地理區(qū)域和受眾之間可能存在細(xì)微差別,這需要它們自己進(jìn)行數(shù)據(jù)收集工作。

2、持續(xù)改進(jìn):AI和機器學(xué)習(xí)模型需要隨著世界的變化而不斷更新。在部署機器學(xué)習(xí)模型之后,產(chǎn)品團(tuán)隊必須有持續(xù)收集數(shù)據(jù)以更新和改進(jìn)模型的策略。這種不斷的改進(jìn)也加強了產(chǎn)品對競爭對手的防御能力。 

本著這些原則,根據(jù)CB Insights公司的調(diào)查報告,需要了解在經(jīng)濟(jì)低迷的情況下,AI初創(chuàng)公司是否存在為其AI計劃吸引資金的模式。

逆勢實現(xiàn)早期融資的AI項目

AI行業(yè)早期融資的平均規(guī)模一直穩(wěn)定在300萬美元左右。相比之下,中期和后期的交易規(guī)模季度環(huán)比分別下降了15%和53%。但早期交易的數(shù)量已經(jīng)減少,這意味著AI初創(chuàng)公司將更難為他們的產(chǎn)品創(chuàng)意找到投資。

在CB Insights的報告中提到的種子資金和天使交易中,以色列AI初創(chuàng)廠商Voyantis公在7月獲得了1900萬美元的資金,用于開發(fā)其預(yù)測增長平臺。

如今的廣告環(huán)境發(fā)生了變化,對用戶數(shù)據(jù)和隱私的規(guī)定更加嚴(yán)格,Voyantis致力于解決營銷人員面臨的這些問題。例如,蘋果公司最近在iOS系統(tǒng)中添加了一個功能,允許用戶阻止廣告商收集他們的設(shè)備ID。由于沒有用戶的詳細(xì)數(shù)據(jù),之前基于規(guī)則的廣告活動只能提供較差的結(jié)果,這將增加每個用戶獲取成本(CAC)。Voyantis使用機器學(xué)習(xí)來預(yù)測用戶行為和終身價值,有助于做出明智的決策,并提高營銷活動的投資回報率。

另一家總部位于以色列的生物技術(shù)初創(chuàng)廠商Eleven Therapeutics于今年8月獲得了2200萬美元的種子資金。其專注于RNA治療,這一領(lǐng)域近年來備受關(guān)注,尤其是在新冠疫情蔓延期間。

該公司正在開發(fā)一個深度學(xué)習(xí)框架,用于“生成siRNA分子活性分布的功能數(shù)據(jù)”。關(guān)于該公司的AI技術(shù)并沒有太多信息,但這是一個有大量可能的市場空間,其財務(wù)支持者包括比爾及梅琳達(dá)·蓋茨基金會。

總部位于美國的初創(chuàng)廠商Spice AI在今年9月獲得了1400萬美元的種子資金,正在為創(chuàng)建AI驅(qū)動的Web3應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。有趣的是,在加密初創(chuàng)行業(yè)境況比其他行業(yè)糟糕的時候,這家公司卻成功地吸引了投資。

這家公司有三點值得注意:首先,它正在創(chuàng)建數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)設(shè)施,以索引主要區(qū)塊鏈上的現(xiàn)有數(shù)據(jù),這意味著它在獲取數(shù)據(jù)方面沒有任何重大障礙。其次,其創(chuàng)始人是微軟Azure的資深人士,包括首席技術(shù)官Mark Russinovich以及GitHub(2018年被微軟收購)的前任和現(xiàn)任CEO。正因為擁有如此知名度的行業(yè)人物,即使在最困難的時候,該公司也更容易吸引投資。第三,區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)工程在很大程度上是一個尚未解決的問題,隨著行業(yè)的成熟,Web3公司肯定會面臨這個問題,因此這可以被認(rèn)為是Web3風(fēng)險較低的項目之一。

誰在AI領(lǐng)域獲得了巨額投資? 

在2022年第三季度獲得巨額融資的初創(chuàng)公司中,美國初創(chuàng)企業(yè)Afresh在今年8月獲得了1.15億美元的B輪融資。該公司使用機器學(xué)習(xí)幫助雜貨店經(jīng)營者減少高達(dá)25%的食物浪費,即平臺跟蹤新鮮食品的銷售,幫助預(yù)測未來的客戶需求。供應(yīng)鏈團(tuán)隊可以使用該平臺優(yōu)化采購,用戶可以直接使用該平臺向供應(yīng)商下訂單,以減少食物浪費。

該公司已經(jīng)在美國40個州擁有數(shù)千個客戶,后續(xù)將利用新融資實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長,將市場擴大到其他國家和地區(qū),并增加新功能,以增加其產(chǎn)品的價值和市場覆蓋率。

另一家獲得巨額投資的公司是總部位于意大利的移動應(yīng)用開發(fā)商Bending Spoons,該公司在今年9月份融資了3.4億美元。Bending Spoons主要開發(fā)移動視頻和照片編輯應(yīng)用程序,這些應(yīng)用使用機器學(xué)習(xí)來執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù),例如背景刪除、自動字幕和照片增強。

該公司的應(yīng)用采用免費增值模式,用戶可以免費使用基本功能,但如果使用高級功能必須付費。成立于2013年的Bending Spoons下載量已超過5億次,年收入已持續(xù)數(shù)年超過1億美元,下一步將利用新融資資金開發(fā)新產(chǎn)品和進(jìn)行收購,向現(xiàn)有客戶推銷其新產(chǎn)品,并收集更多的數(shù)據(jù),進(jìn)一步擴大相對競爭對手的領(lǐng)先優(yōu)勢。 

穿越周期的AI投資法則

如果深入研究接受融資的AI公司,就會獲得更多信息,但注意以下幾點:

1、堅持良好的產(chǎn)品原則:無論AI有多好,都需要一個能解決實際問題的產(chǎn)品,它比其他產(chǎn)品要好得多,而且采用的阻力更小。同時AI產(chǎn)品還需要有一個龐大的市場、擴張空間和可持續(xù)增長的清晰愿景。

2、B2B AI是最重要的:雖然AI驅(qū)動的應(yīng)用為消費者提供了便利,但它們對企業(yè)的價值要大得多,尤其是在經(jīng)濟(jì)進(jìn)入衰退的情況下。實施良好的AI可以減少資金浪費、優(yōu)化推薦和自動化人工功能,所有這些都會影響AI公司的開支和收入。 

3、在未解決的問題中尋找新的AI市場:在AI領(lǐng)域,已經(jīng)建立的市場很難被征服,因為現(xiàn)有的AI公司已經(jīng)擁有更好的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練他們的模型。而進(jìn)入新市場更容易,成本更低,特別是如果能在競爭對手之前快速收集數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。 

4、降低獲取數(shù)據(jù)的成本:在數(shù)據(jù)已經(jīng)存在并有注釋的地方尋找AI創(chuàng)意(例如,金融交易、銷售歷史、患者病歷)?;蛘邔ふ疑赡P退钄?shù)據(jù)的解決方案,以減少數(shù)據(jù)收集的需要。如果企業(yè)的應(yīng)用需要一個新的管道來收集、清理和注釋數(shù)據(jù),那么將需要更多的時間、人才和資金,這在當(dāng)前情況下很難實現(xiàn)。

5、擁有知名度高的創(chuàng)始人將會吸引更多投資:大型科技企業(yè)工作過的創(chuàng)始人更有可能為AI公司(例如Web3AI的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施)吸引更多和投資。

(文/Ben Dickson)

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2022-11-23
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