FO腔调｜全球资本涌向生成式人工智能，谁是估值前十企业？

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文｜友仑独角兽研究院

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前言

2022年底，海内外ChatGPT聊天机器人程序在社交媒体上不断刷屏，更引发了人工智能（AI）产业化热潮席卷全球，受到投资界关注，也被微软等技术和产业界巨头竞相追逐。想必许多读者已经对这款应用十分熟悉，今日文中我们回顾一下人工智能的演化，全球私募股权市场对该领域的投资情况，再下沉到“生成式人工智能”这个赛道中细分领域可以关注的一些海外企业。

人工智能的演化史与分类

第一次工业革命是蒸汽机，第二次工业革命是电力，接下来是以电脑、互联网为主的第三次工业革命，是一场信息化革命，现在终于来到第四次工业革命。人工智能作为第四次工业革命的核心，正在进一步提升生产力。

来源：中信建投证券

人工智能模型可大致分为决策式/分析式人工智能（Discriminant/Analytical AI）和生成式人工智能（Generative AI）两类。决策式人工智能模型是根据已有数据进行分析、判断、预测，典型应用为内容的智能推荐（短视频）、自动驾驶等。生成式人工智能更强调学习归纳后进行演绎创造，生成全新的内容，本质是对生产力的大幅度提升和创造，已催生了营销、设计、建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。

2016年，人工智能技术全面爆发，决策式人工智能开始大规模应用，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等。全球人工智能市场规模从2016年的约600亿美元发展到2021年的近3,000亿美元，在推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等技术加持下，亚马逊、字节、商汤、特斯拉等公司快速发展。目前生成式人工智能经过前期技术积累进入爆发期，随着技术与应用的进一步成熟，后续市场空间将扩大。

来源：中信建投证券

接着我们来看一下全球资本对整个人工智能领域的投入情形。

全球私募股权市场中人工智能领域投资情况

全球私募股权基金对人工智能领域的投资飙升，且投资集中度加剧

根据斯坦福大学2022年发布的人工智能指数报告显示，2021年在全球私募基金投资方面，对人工智能初创企业投资总额为935亿美元，比2020年多出超过一倍。

来源：斯坦福大学人工智能指数报告

然而获得投资的人工智能企业数量持续下降中，2019年、2020年、2021年分别为1051家、762家、746家企业。

来源：斯坦福大学人工智能指数报告

在披露融资金额的公司中，观察到在2021年，头部的人工智能初创企业吸引了更大额的资金投资，使得2021的平均私募市场投资规模比2020年高81.1%。

来源：斯坦福大学人工智能指数报告

2021，美国在人工智能私人投资总额和新投资的人工智能公司数量方面均居世界首位，分别比排名第二的中国高出三倍和两倍。

来源：斯坦福大学人工智能指数报告

尽管人工智能竞争被大肆宣扬，但中美在人工智能领域组成“好搭档”

根据斯坦福大学2022年发布的人工智能指数报告显示，尽管地缘政治紧张局势加剧，但2010年至2021，数量最多的跨国人工智能研发合作是在中美两国研究人员之间进行的，自2010年以来也增加了五倍。

来源：斯坦福大学人工智能指数报告

中美两国科研人员合作开展的研究数量，不但远超美国与任何其他国家的合作，也远超除美国以外任何其他国家之间的合作。研究人员发现中美合作发表的人工智能论文数量，相当于中国与英国合作发表数量的2.7倍——尽管中英两国的此类合作数量仅次于中美。

生成式人工智能 (Generative AI）

创造是生成式人工智能的核心，本质是对生产力的大幅度提升和创造。生成式人工智能通过从数据中学习要素，进而生成全新的、原创的内容或产品，不仅能够实现传统人工智能的分析、判断、决策功能，还能够实现传统人工智能力所不及的创造性功能。生成式人工智能将促进生产关系高效发展，而不是像Web3.0重塑生产关系。Web3.0通过底层的分布式与去中心化、密码学的应用、加密货币的结算方式，为集体协作、分工、收益提供了更好的结算方式，去中心化自治组织（Decentralized Autonomous Organization，DAO）将是常见的组织形态，打破了原有的生产关系。生成式人工智能不是打破传统的生产关系，而是通过提高生产力促进现有生产关系高效发展。

多家生成式人工智能公司进入Madrona、高盛、微软、亚马逊网络服务和 PitchBook联合发布的2022年智能应用前40名榜单（Intelligent Applications 40，IA40）。IA40召集了来自40多家顶级风险投资和投资公司的50多名风险投资人，提名并投票选出塑造智能应用未来的顶级公司，这些公司自成立以来募资超160亿美元，2022年募资超过50亿美元，其中包括Runway、Jasper、Copy.ai在内的14家生成式人工智能相关公司，占比达35%。

生成式人工智能模型

根据红杉美国官网发表题为《Generative AI: A Creative New World》的文章中提及，有文本（Text）、代码生成（Code generation）、图片（Images）、语音合成（Speech synthesis）、视频和3D模型等领域的模型。还有许多其他领域，例如从音频和音乐到生物和化学等等，都在进行基础模型的研发。

文本（Text）是最先进的领域，然而，自然语言很难被正确使用并且质量很重要。如今，这些模型在一般的中短篇形式的写作中相当出色。随着时间的推移，模型变得越来越好，我们应该期望看到更高质量的输出、更长形式的内容和更好的垂直领域深度。

代码生成（Code generation）可能会在短期内对开发人员的生产力产生很大的影响，正如GitHub CoPilot所表现的那样。此外，代码生成还将使非开发人员更容易创造性地使用代码。

图片（Images）是最近才出现的现象，但它们已经像病毒一样传播开来，具有不同美学风格的图像模型和用于编辑和修改生成图像的不同技术在陆续出现。

语音合成（Speech synthesis）已经出现一段时间了，但消费者和企业应用才刚刚起步。对于像电影和播客这样的高端应用程序来说，听起来不机械的，具有人类质量的语音是相当高的门槛。但就像图像一样，今天的模型为进一步优化或实现应用的最终输出提供了一个起点。

视频和3D模型则远远落后，但人们对这些模型的潜力感到兴奋，因为它们可以打开电影、游戏、虚拟现实、建筑和实物产品设计等大型创意市场，可以期待在未来1-2年内看到基础的3D和视频模型的出现。

生成式人工智能应用程序

根据红杉美国官网发表题为《Generative AI: A Creative New World》的文章中提及的部分应用种类包括文案（Copywriting）、垂直行业的写作助手（Vertical specific writing assistants）、代码生成（Code generation）、艺术生成（Art generation）、游戏（Gaming）、媒体/广告（Media/Advertising）、设计（Design）、社交媒体和数字社区（Social media and digital communities）等。

来源：红杉资本

生成式人工智能估值前十的企业

根据调研机构CBinsights资料，生成式人工智能领域内按估值排名前10企业如下，除了OpenAI以外，还包括了Hugging Face，Lightricks, Jasper等公司。

来源：CBinsights

上述10个企业概要信息整理如下

此外，根据调研机构Crunchbase资料显示，在生成式人工智能的几个细分赛道企业分享如下：

（按近期融资日期排行）

文本（Text）

音乐（Music）

视频（Video）

结语

2015及以前，人工智能的技术一直在进行积累，在2016年决策式人工智能开始大规模应用，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等。例如，推荐系统助力了电商、视频行业快速发展，字节跳动凭借决策式人工智能的先进算法对用户画像的学习，抖音、头条等字节系产品，将内容与广告高效且精准的推荐给用户，快速驱动了字节用户数、业绩与估值的增长。

随着前期架构、模型、数据、算力的积累与提升，生成式人工智能在2022年爆发，正处于部分的应用逐渐趋于成熟，将准备进入大规模应用的时期。生成式人工智能不仅可以提供大量素材的生成，可以在包括文艺演出、影视等很多领域替代人力完成部分工作，可以成为智能助手和信息检索工具，也将让科技研发、工业设计等各领域产生变化。根据Gartner数据显示，到2025年生成式人工智能产生的数据将占所有数据的10%，而该比例在2021年不足1%。而根据现有技术及需求成熟度预测，2030年生成式人工智能市场规模将超过万亿人民币。

比尔·盖茨1月参与了美国社交新闻网站Reddit举行的Ask Me Anything活动，有Reddit用户问道，“大约在2000年，我看到你在电视上说，‘人们大大高估了互联网5年后的样子，但又大大低估了其10年后的样子。' 现在有没有重大的技术转变与之类似？”比尔盖茨对此回答说：“人工智能是最重要的。我不认为Web3有那么重要，也不认为元宇宙本身是革命性的，但是人工智能是颇具颠覆性的。”在我们看来，不管是Web3或元宇宙，似乎还有着一些不确定，但人工智能是确确实实进行式，长期来说也将取代部分人力。但和任何一项新技术一样，它的发展也会带来很多挑战。

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