AI創業公司的骨感現實：“三歲小孩”要能賺快錢 | 海斌訪談
“我們知道要融到下一輪，就得證明我們能商業化。”一家人工智能初創公司的高管張頎對第一財經表示。
人工智能是近年來最受關注的賽道，即便如此，一些初創企業也感受到來自投資方的壓力。不少企業創立不到三年，就不得不向投資人證明自己的商業化潛力，而非技術突破能力。
投資人即便不過多參與初創公司的經營，也不提出壓縮成本或者盈利指標。但初創公司想要下一輪融資，就得證明自己在市場上很能打。張頎說：“三歲小孩要能掙錢，這不是一個玩笑，而是一個真實的情況。”
融資難
部分初創公司感覺，投資人越來越強勢。
中國市場上的美元基金變得稀少，市場化的人民幣基金也不再寬裕，風險資本市場的供需出現失衡。儘管人工智能是最近幾年大熱賽道，但不少初創企業覺得融資已經沒那麼容易了。
“投資人是‘既要還要更想要’的狀態。他要你有收入，還要有方向，更要有增長。”開源社區OpenCSG的首席執行官陳冉對第一財經說。
OpenCSG創立於2023年，是一個開源的大模型資產管理平臺。它在2023年拿到了首輪融資，但在2024年嘗試新一輪融資的時候，投資人與陳冉在公司估值和價格上沒能達成一致。
陳冉希望進行1億人民幣融資，但投資人希望對其公司估值攔腰斬斷。“有一些TS（Term Sheet，投資意向書），但是最終大家價格談不攏。”陳冉說，投資人找項目給人以“撿破爛的感覺”。
美國明星公司OpenAI在2024年單筆融資達到了66億美元，中國的企業月之暗面在2024年單筆融資也超過了10億美元。而大多數的初創企業融資規模遠遠不及這些頭部初創企業。在中國的投融資市場，資金向頭部集聚的效應也很明顯。大多數初創期企業需要掐着算力過日子，因爲一輪融資能夠維持經營的時間只有18個月左右。
人工智能公司燒錢，這一點衆所周知。最大的花銷是算力，也就是GPU等資源。第二大成本是人才，因爲AI領域高技術人才成本都非常高。第三則是日常的運營成本。
創業公司醉心於技術突破，不再是一句褒獎。投資人的要求，變得更加現實。
“AI這事很燒錢，你得持續不斷地獲得投資。我們得看到效果，看到實際的增長，看到商業化，硬指標拿出來才能融到錢。”張頎所在的公司開發AI搜索，他同樣向記者表示當下融資不暢。
2023年這家公司的搜索功能面世，當時就考慮到智能搜索比通用大模型，距離實際的應用更近一些。他對記者表示，現在創業公司得不斷證明自己能打，才能讓這事繼續下去。
OpenCSG在2024年就轉變了發展思路，作爲一家僅僅成立一年的公司，不能再依賴融資活下去了。“我們更要自我造血能力，多簽單，讓業績把公司養起來。”陳冉說。
陳冉熟悉的不少AI創業公司已經倒下了。這些公司倒掉的部分原因在於，在早期探索技術路徑的時候，融資已經跟不上了，卻還固守着傳統的創業觀念。陳冉透露“OpenCSG已經實現了收支平衡”。
“理念上轉換不夠快，認爲變現或者商業化不重要。”陳冉談到這些公司的時候說，2025年繼續運營的公司已經“算是生存法則裡能夠露頭的一些公司了”。
賺快錢
“大模型先天的重資金，相較而言，AI應用不需要那麼多的資金撬動，中間差幾個量級。”九合創投創始人王嘯對第一財經表示。2024年九合出手的AI及AI產業鏈的項目，佔總出手數量的50%左右。 “現在市場上對企業的造血能力有一定的要求。但生成式AI是未來十年的結構性機會是不會改變的。因此創業公司在當下要做的是快速活下來，同時不放棄未來的夢想。”
中國的初創企業羨慕美國同行們的創業環境。
“Perplexity差不多做到大幾百萬、千萬日活程度，纔開始做變現。”張頎表示：“但是我們等不到那個時候，可能今年就要琢磨商業化和掙錢這件事兒。”
成立於2022年的Perplexity，是一家美國人工智能搜索公司。它以黑馬之姿，向傳統巨頭谷歌發起挑戰，英偉達創始人黃仁勳談到這家企業的時候也不吝讚美之詞。同樣的，知名的OpenAI也是在成立數年之後纔開始嘗試商業化變現。
“我覺得整體上都面臨這樣的情況，中國初創公司變現的壓力要比美國公司要大。”張頎說。中國不少初創公司的投資方既包括市場化基金，也有地方政府的投資平臺。它們既感受到來自於市場化投資人的壓力，也感受到來自地方部門的期待。“在當下的投融資環境下，很多資金投完了之後馬上就要建成、見到錢。三歲小孩能掙錢這件事情，不是一個玩笑，它是一個真實的情況。”
張頎所在的人工智能搜索公司準備在2025年下半年落地一些商業化方案。現在已經開始在To B端進行商業化嘗試，把AI搜索能力和企業客戶內部的知識庫打通，在教育、法律等知識密集型行業尋找機會。
OpenCSG走的是另外一條商業化道路。
不少企業引入AI的過程中，會不斷嘗試不同大模型。“他們唯一能夠積累下來的就是數據。模型天天變，不變的是數據沉澱。”陳冉說，OpenCSG的商業化嘗試之一，是幫企業沉澱內部數據。“當你有一個新的模型出現以後，我確保一致性或者可持續性，第一時間切換到新模型上使用，客戶就願意付費。”
初創公司賺快錢，往往並非創始人所願。
“被迫的，沒辦法。我們掙了錢，但是很辛苦，本來不應該這麼幹的。”陳冉說，這會扭曲創業公司的發展路徑，它們必須爲當下一小部分客戶做開發，而忽視解決更大問題的技術開發。
如果說ChatGPT橫空出世是這一輪AI浪潮的起點，那麼中國本土新創AI公司，很多滿打滿算成立時間不到三年。它們普遍缺乏造血能力，更談不上商業閉環。
在人工智能發展的一些重要方向上，中美企業已經出現差異。比如人工智能搜索的商業化路徑可能大不相同。
“Perplexity採取的發展路線，肯定是走在前面的。我們一定會借鑑和參考，但是兩家企業一定不會越來越像，大家已經有不一樣的地方了。”張頎表示：“比如他們有收費版本。在目前的簡中互聯網環境下，我們判斷向C端用戶收費，這是不可能的。因爲服務的人羣不同，所以大家會走不一樣的路。”
中國和美國是人工智能發展的兩大高地。兩國的融資環境、用戶付費意願以及監管環境都不相同。這些約束條件，塑造不同的人工智能產業生態。
“雙方的商業環境差別比較大。在美國2B環境比較寬容，企業的付費意願比較強，因此企業的生存狀態要好一些。”王嘯表示：“我們還是非常看好中國的AI創業公司，因爲中國有工程師紅利和最勤奮的創業者，有很強的產品定義能力，效率高、迭代快。”
多樣性的產業生態纔是更有活力的生態。
“這就跟動物世界一樣。動物世界光有獅子、老虎或者獵狗不行，它還需要禿鷹，還有屎殼郎，還有各種各樣的生物才能把生態搭建起來。”陳冉說，而目前國內多樣化的產業生態還沒有建立起來。
（張頎系化名）