（圖片來源：unsplash）
當(dāng)前ChatGPT熱度下降，投資人擔(dān)憂AI行業(yè)盈利難題，促使中國、美國的 AI 概念股出現(xiàn)由盛轉(zhuǎn)衰與“回調(diào)”跡象。
4月24日，中國“AIGC第一股”出門問問（02438.HK）成功登陸香港交易所主板，以3.8港元/股的下限價格招股。但首日遭遇破發(fā)，開盤下跌超過21%。下午跌幅開始收窄，首日報收3.68港元/股，跌3.16%，最新市值達54.9億港元。
更早之前，美國 AI 巨頭英偉達（NASDAQ: NVDA）股票經(jīng)歷“過山車”行情，一周內(nèi)暴跌接近15%，公司總市值減少近3000億美元（約合2.17萬億元）。
隨著“百模大戰(zhàn)”的AIGC賽道已競爭白熱化，二級市場質(zhì)疑這個燒錢且受困于商業(yè)化落地難題的領(lǐng)域。同時，二級市場的“負面效應(yīng)”正不斷傳到到一級市場，致使所有人都在問，AI 產(chǎn)業(yè)到底發(fā)生了什么事？是不是已“由盛轉(zhuǎn)衰”了？
中國、美國 AI 相關(guān)的資本市場正呈現(xiàn)從一年前的“狂歡”，到如今“冷靜”態(tài)勢。
美股市場方面，短短一周內(nèi)，美國 AI 相關(guān)個股出現(xiàn)了下跌。除英偉達之外，超微電腦（NASDAQ: SMCI）暴跌近20%，Meta跌超4%，亞馬遜跌超2%，特斯拉、微軟、蘋果、谷歌跌超1%。
國內(nèi) AI 公司方面，過去一周內(nèi)，科大訊飛股價下跌約7%，。而過去12月內(nèi)，寒武紀(jì)（SHA: 688256）股價下跌44.6%，百度港股（HKG:9888）和百度美股（NASDAQ:BIDU）近一年分別下滑18.8%、19.6%。
為什么會發(fā)生這種狀況？如果說，美股還是因為超微電腦的“神秘預(yù)告”以及美股大盤造成的突然下跌，那么國內(nèi) AI 公司，其業(yè)績基本面非常堪憂。
以科大訊飛為例。
4月22日，科大訊飛(002230)發(fā)布2024年第一季度報告，2024年第一季度實現(xiàn)營業(yè)收入36.46億元，同比增長26.27%；實現(xiàn)凈虧損3億元，同比下降418.99%；基本每股收益-0.13元；加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率ROE為-1.76%。
更早之前，科大訊飛已發(fā)布2023年年報，業(yè)績低于預(yù)期。2023年公司實現(xiàn)營收196.50億元，同比增長4.41%，低于公司原本預(yù)計的超200億元的營收；2023年公司實現(xiàn)歸母凈利潤6.57億元，同比增長17.12%。
4月23日財報會議上，科大訊飛高層也坦言，關(guān)于公司應(yīng)收賬款，現(xiàn)在由于整個政府財政困難，增加的確實還是挺快的，公司應(yīng)收賬款的結(jié)構(gòu)主要是以政府大中企業(yè)金融機構(gòu)和大型合作伙伴為主。盡管2023年根據(jù)嚴(yán)謹?shù)臅嫓?zhǔn)則計提壞賬，但實際過去歷年整個壞賬是比較低的，2020年，實際壞賬率是0.1%，然后逐年下降。2023年整個實際的壞賬率是0.01%，應(yīng)該說壞賬是可控的。
財報顯示，2023年，科大訊飛研發(fā)投入為38.39億，占總營收的19.53%，同比增加4個多億，其中，整個星火大模型的研發(fā)投入總數(shù)超過20多個億。
很顯然，業(yè)績不佳、應(yīng)收賬款增加，均成為科大訊飛難以產(chǎn)生盈利的原因。
不止是科大訊飛。今早登上港股的“AIGC第一股”出門問問財報顯示，其AIGC產(chǎn)品依靠訂閱制模式，但出門問問當(dāng)前面臨AIGC新用戶獲取成本不斷上漲的壓力。其中，注冊用戶的獲客成本從2021年每人1.4元，攀升到2023年的13.5元；付費用戶更是從2021年的每人31.8元，漲到2023年的133.1元。
如今，中國的 AI 公司出現(xiàn)一種特殊的“能力”：大模型全部超越GPT-4，但沒人真正成規(guī)模買、沒有任何的高技術(shù)壁壘、沒有任何創(chuàng)新性技術(shù)差別。
清華大學(xué)蘇世民書院院長、人工智能國際治理研究院院長薛瀾教授表示，中國有超過130個大模型，盡管單從量上講進步很大，但實際上中國大模型還存在不少問題。他提到有不少大模型是用“套殼”和拼裝的方式構(gòu)建的，而且算力也被“卡脖子”了。
波士頓咨詢集團 (BCG) 的一項調(diào)查中，大約一半的受訪者（均為高管）表示，他們不指望生成式人工智能能夠帶來大幅的生產(chǎn)力提升，而且他們擔(dān)心生成式 AI 工具可能出現(xiàn)錯誤和數(shù)據(jù)泄露。
相反，有廣泛的業(yè)務(wù)場景及較強的應(yīng)用能力的AI科技公司，其企業(yè)營收和經(jīng)營表現(xiàn)則會好很多，在大模型的基礎(chǔ)上多項業(yè)務(wù)也取得了顯著的增速。
一位資深的業(yè)內(nèi)人士向鈦媒體App透露，基于海量的互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型，如果想應(yīng)用到某個垂直行業(yè)或業(yè)務(wù)場景，就需要大量該領(lǐng)域的行業(yè)或業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)進行微調(diào)，如果AI科技企業(yè)沒有相關(guān)的業(yè)務(wù)背景或者來自合作方的全面支持，這樣的業(yè)務(wù)域內(nèi)數(shù)據(jù)獲取難度就會大大增加。
同時，大模型應(yīng)用效果的好壞，與大模型人才對該垂直行業(yè)或者細分領(lǐng)域的業(yè)務(wù)邏輯和關(guān)鍵因素的了解深入程度息息相關(guān)，這也需要大模型人才和該領(lǐng)域的業(yè)務(wù)專家密切配合并互相理解各自的語言體系。
近期，李飛飛聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)的美國斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究所(HAI)發(fā)布的《2024年人工智能指數(shù)報告》顯示， 2023年，AI投資整體有所下降，但對生成式AI的投資金額猛增至252億美元，比2022年增長了近8倍。
圖片來源：HAI《2024年人工智能指數(shù)報告》
從生成式AI的融資額可以看出，AI領(lǐng)域的投資格局正在發(fā)生深刻變化，基礎(chǔ)模型的玩家基本成為定局，巨額投資都集中在幾家頭部企業(yè)。
例如，2023年第一季度，微軟向OpenAI投資了100億美元；2023年第三季度，亞馬遜和谷歌分別向Anthropic投資了40億美元和20億美元。
國內(nèi)大額投資集中在智譜 AI、MiniMax、百川智能等，其他幾乎無法完成大額融資。未來，隨著領(lǐng)軍企業(yè)地位穩(wěn)固，十億美元級的項目投資將逐步放緩。
另外，《2024年人工智能指數(shù)報告》顯示，2023年，美國的AI行業(yè)投資額達到672億美元，是第二大投資國中國（78億美元）的8.7倍。在2013年—2023年的10年間，美國在AI行業(yè)投資總額達到了3352億美元，而中國為1037億美元。此外，在生成式AI私人投資中，中美差距更為明顯。2023年，美國在生成式AI領(lǐng)域的投資總額為224.6億美元，中國僅為6.5億美元。
啟明創(chuàng)投合伙人周志峰日前表示：“在移動互聯(lián)網(wǎng)、新能源汽車以及互聯(lián)網(wǎng)借貸浪潮中，中美在一級市場的投資額幾乎持平，或者中國是美國的80%。但2023年，中國AI市場的總投資額只有美國的12%左右。這是非常值得警惕的，中國AI市場投資追趕空間還非常大。”
AI領(lǐng)域的投資向頭部企業(yè)特別是美國頭部企業(yè)集中的趨勢，背后是資本對頭部企業(yè)算法人才和模型能力的肯定。
大模型的研發(fā)和突破首先來自專業(yè)的大模型算法人才，中國和美國的人才數(shù)量都位列第一梯隊，但具體數(shù)據(jù)卻揭示了兩者間不小的差距。
2023年發(fā)布的《全球最具影響力人工智能學(xué)者》報告顯示，美國入選人數(shù)高達1079人次，占據(jù)了全球總數(shù)的54.4%。而中國也有280人入選，但與美國相比，美國的 AI 學(xué)者數(shù)量近乎是中國的四倍。
此外，值得關(guān)注的是，美國217位頂尖AI研究員中，有高達70%是來自美國以外的國家，其中，中國人才就有50人，其次是印度和英國。在OpenAI發(fā)布GTP-4時，其公開的貢獻者名單中，就有33位華人員工。
由此可見，中國并不缺乏AI頂尖人才，只是美國有大量頂尖的人工智能研究機構(gòu)和大學(xué)，如斯坦福大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等，能源源不斷地吸引來自全球的人才前往發(fā)展。如何在政策、環(huán)境等方面吸引和留住人才，是未來發(fā)展的一大關(guān)鍵。
非頭部企業(yè)模型研發(fā)能力不足，不少需要基于開源軟件做創(chuàng)新，但很多開源協(xié)議不允許用于商業(yè)化用途，所以可選擇的開源模型就十分有限，通常其參數(shù)規(guī)模和模型性能距離真正商業(yè)化還有很多優(yōu)化空間。
整體來說，國內(nèi)外的AI科技企業(yè)都不同程度面臨著算力、大模型的研發(fā)能力以及場景應(yīng)用能力等挑戰(zhàn)，而國內(nèi)企業(yè)算力和模型方面的挑戰(zhàn)會更大一些。
（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜王健，編輯｜林志佳）
快報
根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全法》實名制要求，請綁定手機號后發(fā)表評論
王健H老師怎么不更新了，我們都在等您更新啊，那幾篇六七十萬閱讀量的文章還在我們收藏夾呢