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(xiǎn)投資市場(chǎng)整體上出現(xiàn)大幅萎縮，投資額剛剛創(chuàng)下九年來(lái)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(shí)現(xiàn)收入。
在風(fēng)險(xiǎn)投資史上，從來(lái)沒有過(guò)未實(shí)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(guò)去二十年來(lái)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(shí)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(lái)最大的泡沫嗎？或者，AI公司實(shí)際上是否存在根本性的不同，推動(dòng)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(dòng)的。罪魁禍?zhǔn)资鞘裁矗恳粋€(gè)提示：
早期公司的估值，往往取決于公司實(shí)現(xiàn)下一個(gè)里程碑所需的資金量。通常，計(jì)算公式相當(dāng)簡(jiǎn)單：
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燒錢率 = 工資 + 管理費(fèi)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(shí)現(xiàn)A輪融資所需的“里程碑”是100萬(wàn)美元的年度經(jīng)常性收入（ARR），同時(shí)展示出足夠的增長(zhǎng)率
實(shí)際上，在過(guò)去這就意味著種子輪通常會(huì)獲得約200萬(wàn)美元的投資，投資前估值為600萬(wàn)-800萬(wàn)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(wàn)-500萬(wàn)美元（投資前估值1000萬(wàn)-2000萬(wàn)美元）。然而，對(duì)于AI公司來(lái)說(shuō)，燒錢率通常還有第三個(gè)變量在起作用：算力/模型訓(xùn)練的支出。
GPT-3最初花費(fèi)1200萬(wàn)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(dòng)前沿技術(shù)的發(fā)展，每年的支出并沒有明顯下降（聽說(shuō)GPT-4的訓(xùn)練支出約為4000萬(wàn)美元）。到目前為止，AI太空競(jìng)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(huì)繼續(xù)受益于VC的投資，但最終，大部分價(jià)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(jìng)爭(zhēng)，但他們確實(shí)需要找到一種方法來(lái)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(wú)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(gè)共同特征，即它們需要大量的算力來(lái)訓(xùn)練模型。一般來(lái)說(shuō)，在種子/A輪融資階段，我們看到此類公司在全面運(yùn)營(yíng)后每年在模型訓(xùn)練上花費(fèi)100萬(wàn)至5000萬(wàn)美元或更多（不包括服務(wù)成本）。可以想象，這對(duì)典型的風(fēng)險(xiǎn)投資估值計(jì)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(gè)月的時(shí)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(huì)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(wàn)美元/融資后1600萬(wàn)美元，而基礎(chǔ)模型初創(chuàng)公司的估值將按照融資前4200萬(wàn)美元/融資后5600萬(wàn)美元：對(duì)于資本效率明顯較低的公司來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)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(jiǎn)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(fèi)更多的時(shí)間來(lái)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(wàn)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(fèi)用。
簡(jiǎn)而言之，當(dāng)我們考慮里程碑時(shí)，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(shí)幾乎沒有一家能達(dá)到100萬(wàn)美元的年度經(jīng)常性收入，而且許多公司在向第一個(gè)客戶收取任何費(fèi)用之前會(huì)花費(fèi)數(shù)千萬(wàn)（或數(shù)億）美元。
在實(shí)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(shí)，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(zhǎng)過(guò)程中承擔(dān)責(zé)任。一家基礎(chǔ)模型公司如果無(wú)法實(shí)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(jí)性能）將無(wú)法完成后續(xù)融資，就像傳統(tǒng)SaaS公司如果未能實(shí)現(xiàn)收入目標(biāo)將無(wú)法獲得融資一樣。
在之前的文章中，我提出了相反的觀點(diǎn)：“最終，估值計(jì)算會(huì)變得很重要。”讓我們回顧一下其中的良好結(jié)果（場(chǎng)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(wàn)美元）。如果我們應(yīng)用相同的原則，但對(duì)于基礎(chǔ)模型業(yè)務(wù)（可能要到第3年才產(chǎn)生一點(diǎn)收入），估值計(jì)算很快就會(huì)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(wàn)美元估值，這種幅度的降價(jià)融資顯然會(huì)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(zhǎng)期以來(lái)，硬件公司因其資金密集屬性而一直被爭(zhēng)論為無(wú)法獲得風(fēng)險(xiǎn)投資？
可以說(shuō)，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(shí)際上第5年的年度經(jīng)常性收入超過(guò)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(shí)能夠生存下來(lái)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看它將成為規(guī)模更大（也更有價(jià)值）的公司。
有些人可能會(huì)認(rèn)為上面給出的例子不切實(shí)際，因?yàn)楣镜氖杖氩豢赡芡龋╕oY）增長(zhǎng)8倍。任何人都可以通過(guò)使用更高的增長(zhǎng)數(shù)據(jù)來(lái)證明他們的模型的合理性。這是真實(shí)的。但是，這個(gè)例子足以推動(dòng)思想實(shí)驗(yàn)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(zhǎng)速度將比以往任何時(shí)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(wú)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(jiǎn)單的一點(diǎn)是，指數(shù)增長(zhǎng)是一件大事，而且通常是一個(gè)不直觀的概念。真正看到它的實(shí)際應(yīng)用是非常罕見的，但我相信，我們?cè)贏I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(shí)間（月）。盡管ChatGPT實(shí)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(yǔ)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(jì)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(zhǎng)時(shí)，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(shí)現(xiàn)令人驚訝的增長(zhǎng)。對(duì)于這些初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，“三倍、三倍、兩倍、兩倍”的年化增長(zhǎng)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(jì)一些基礎(chǔ)模型公司將呈現(xiàn)出比我們過(guò)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?yàn)榍捌谛枰嗟馁Y金來(lái)釋放后端的指數(shù)增長(zhǎng)潛力。
但是，要相信這個(gè)假設(shè)，你必須承認(rèn)有兩個(gè)要點(diǎn)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(zhǎng)速度將比傳統(tǒng)SaaS初創(chuàng)公司基準(zhǔn)（即同比增長(zhǎng)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?cè)诩夹g(shù)領(lǐng)域每15到20年就會(huì)看到一次的顛覆性“平臺(tái)轉(zhuǎn)變”（例如向互聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)變、向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)變等）。
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計(jì)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(jì)算成本正在下降，但年度計(jì)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(lái)都沒有奏效，但傳統(tǒng)上他們是把錢花在銷售和營(yíng)銷推廣上。如果算力支出更具防御性，它可能會(huì)成為一種戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)（類似于建造工廠成為制造商的持久戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)）。
如果你不相信這兩點(diǎn)，那么可以肯定地說(shuō)你也不同意上述假設(shè)。“這次不一樣”的說(shuō)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(duì)此下注，你需要真正相信它。
長(zhǎng)話短說(shuō)：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(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看有望實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。到目前為止，OpenAI的ChatGPT是唯一實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的真實(shí)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(shí)現(xiàn)大幅增長(zhǎng)，它們將面臨一個(gè)充滿挑戰(zhàn)和困難的時(shí)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(jí)增長(zhǎng)承諾的公司將達(dá)到前所未有的規(guī)模。過(guò)去一二十年來(lái)，第一次感覺當(dāng)前的大型科技公司實(shí)際上很容易被顛覆（參見：在投資者擔(dān)心自己在AI競(jìng)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(xiǎn)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(lái)像是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，但到目前為止，投資人似乎愿意玩這個(gè)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(xiǎn)投資基金的成長(zhǎng)投資部門，而不是純粹的成長(zhǎng)型投資機(jī)構(gòu)）。
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在過(guò)去，“資本作為護(hù)城河”戰(zhàn)略雖然一直受到廣泛爭(zhēng)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(xiǎn)，我們?cè)絹?lái)越多地看到那些已經(jīng)獲得了大量風(fēng)險(xiǎn)投資資金并因此擁有更長(zhǎng)起飛期的公司受到青睞。這些公司可以被認(rèn)為擁有“夢(mèng)想成真”的融資策略（即“如果你打造了，他們就會(huì)來(lái)。”）
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隨著AI的采用越來(lái)越多，我們不可避免地會(huì)在未來(lái)幾年看到大量的顛覆。雖然總的來(lái)說(shuō)，AI可能會(huì)給世界帶來(lái)好處多于壞處，但仍有一些傳統(tǒng)企業(yè)無(wú)法在轉(zhuǎn)型中幸存下來(lái)。最有可能的是，具有強(qiáng)大分銷優(yōu)勢(shì)（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(lái)為特定終端市場(chǎng)的定制產(chǎn)品（例如營(yíng)銷文案生成）提供支持。這些公司有時(shí)可以體驗(yàn)兩全其美，并從最低的資本密集度和指數(shù)級(jí)采用中受益（例如Jasper AI），但有時(shí)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(diǎn)針對(duì)特定客戶或用例，“微調(diào)”基礎(chǔ)模型的技術(shù)，通常使用獨(dú)特且專有的數(shù)據(jù)集：適度減輕資本密集度，同時(shí)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(shí)仍然能夠享受更大范圍的指數(shù)增長(zhǎng)（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(gè)突出的問(wèn)題是：從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這些產(chǎn)品的耐用性如何，以及基礎(chǔ)模型公司是否會(huì)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(lái)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(dòng)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(gè)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(lái)幾年可能會(huì)價(jià)值歸零。
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