AI行业投资泡沫还有多远lg...

引言

6月19日，北京生数科技有限公司正式宣布完成近亿元人民币的天使轮融资，本轮由蚂蚁集团领投，百度发起的BV百度风投、卓源资本跟投，目前估值已达1亿美金。

生数科技成立于2023年3月，由清华系 AI 公司瑞莱智慧RealAI、蚂蚁集团和BV百度风投联合孵化成立，致力于成为全球领先的生成式人工智能基础设施及应用建设者。

一家成立仅仅半年时间的公司，估值竟然达到了1亿美元，而且还得到多个头部资本的青睐，究竟是泡沫还是物有所值？

本篇将从AI投资的热度谈起，分析AI热炒背后的真实状况，并探讨未来的发展趋势。

 

兵马未动，股市先行

人工智能从年后一直处于资本的风口浪尖，市场追逐相关概念股票。在过去的1-5个月，虽然A股三大指数月线都收阴线，而且深证成指、创业板指已经4连阴，但不妨碍部分个股表现活跃。

年内共有2825只A股上涨，占全部A股数量的55%；其中涨幅超过30%个股744只，涨幅超过50%个股349只，涨幅超过100%个股98只，涨幅超过200%个股26只，涨幅超过300%个股8只，涨幅前三名分别为剑桥科技、联特科技、佰维存储，涨幅分别达535.68%、519.95%、518.43%，年内涨幅榜前10名中，人工智能概念股占了8席。可见资本对概念股的狂热追求。

无独有偶，国外市场人工智能股票也涨幅明显，今年为止，C3.ai股价的涨幅已达约300%，同样大涨的还有大数据服务公司Palantir，该股涨幅也超过了130%，而近段时间受到大力追捧的AI芯片巨头英伟达则飙涨了180.2%。

在人工智能概念兴起，相关实物产品未大量落地的情况下，股票市场涨幅明显，很难说这里面没有泡沫。

 

AI想象美好，商业落地难

AI就像是一片新大陆，充满了巨大的财富和无尽的机会等待我们去探索。然而，这些财富和机会的挖掘并非一蹴而就，需要建立在前辈们长期的努力和不断尝试的基础上。AI还有很长的路要走，它目前只是一个美好的愿景。

实际上，AI在现阶段并没有足够的数据支持，很多初创公司夸大了在业务运营中使用人工智能的程度。尽管人工智能和机器学习被誉为革命性技术，有望为公司创造巨大的价值，但我们不能忽视AI技术在产品落地过程中所面临的难题和痛点。

 行业缺乏统一标准

AI行业如同移动应用的兴起，正迫切需要一套全新的跨平台系统，就像安卓和iOS为移动应用打下了基石一样。这套系统将涵盖从模型、算法到软件实现和操作系统的各个方面。它的特点是具备多数据源兼容性（例如多种数据库），多编程语言兼容性（例如TensorFlow、Python），并能够在各种硬件设备上无缝运行，实现跨平台AI的梦想。

然而，当前AI行业面临一个共同的难题，即缺乏统一的标准。各个公司属于各自为王的发展阶段。没有统一的标准，也就无法实现大规模的生产和制造，对于产品的技术形态展示、商业模式运营等仍任重道远。

 

成本昂贵，无法大众化普及

随着人工智能技术的进步，越来越多的新兴公司发布了他们自家研发的智能大脑，并通过云服务的方式提供给用户使用。这些公司在吸引了大量用户后，却面临一个麻烦：服务器的运行成本太高，有些公司由于缺乏资金和技术实力，没有考虑到这个问题。

人工智能模型的训练可谓是一项巨大的挑战，需要投入大量资源、时间和金钱。有些云服务提供商提供了自动化的模型训练和使用服务，但这些服务的成本相当昂贵，特别是在智能大脑的运行费用方面。如果初创公司提供的服务费用无法覆盖服务器的运行成本，那么这些公司的生存和盈利能力都将受到极大的影响，自然也无法大规模的商业化。

AI商业落地集中，企业亏损严重

根据艾媒咨询发布的《2019年中国人工智能产业研究报告》，安防和金融行业是人工智能在实体经济中应用最广泛的领域，占据了市场份额的绝大部分，约达到70%。然而，这也意味着在其他行业中，人工智能的深度融合和落地还有很大的发展空间。

即使一些独角兽企业在应用落地方面取得了一定的进展，但它们大多仍然面临着亏损的局面。例如，依图科技在2019年扣除非经常性损益后仍然亏损近10亿元，云知声和寒武纪也面临巨额亏损。今年上半年，依旧出现了较大的亏损额，表现如下：依图科技约亏损4.5亿元，云知声约亏损1.1亿元，而AI芯片龙头企业寒武纪的亏损超过2亿元，同比增长幅度高达550%。

AI前景虽好，但不是每个企业都能够在这个赛道中活下来。

 

AI面临的法律和道德问题

随着人工智能的广泛应用，存在一些道德和法律风险，比如：隐私和数据滥用、偏见和歧视、自主决策的透明度、AI的沉迷和滥用以及责任和法律纠纷。

为了应对新技术出现的道德和法律问题，各国也在相继出台法律法规，据不完全统计，自2016年以来，各国通过了123项与AI相关的法案，其中大多数是近年来通过的。

法律法律的出台为AI的场景化落地提供制度上的保障，但从法律到落地也需要一定时间的过渡期，在此期间许多商业化的AI场景仍然面临着制度的缺陷问题。这也导致了短期内无法大规模商业化的原因之一。

泡沫之后理性发展

AI无疑是未来的一大趋势，但正如行业周期变动规律显示，一个行业的发展必然要经过

快速发展期、泡沫期、理性发展期、成熟期等几个阶段。在这个过程中，众多企业纷纷登上AI的舞台，但在行业竞争和技术迭代的过程中，泡沫过后，当真正比拼技术实力和整体综合能力下，一大批企业又会慢慢死去，企业生产成本降低、各项制度法律成熟，AI回归到行业的正常发展状态，才能真正实现商业化场景落地。

来源：金色财经