王小川又要融資了！

日前，有媒體報道稱，由王小川創立的百川智能正在進行新一輪數億美元融資。有參與其中的投資人透露，百川智能今年以來估值已超18億美元（約合人民幣130億元）。這距離其完成上一輪3億美元的融資僅僅半年時間。

但是，百川智能方面對此回應稱，公司并未對外披露過最新融資信息，報道中涉及的金額也不準確。百川智能的再融資傳聞，只是2023年以來AI大模型賽道持續火熱的一個縮影。延續這個熱度，進入2024年，盡管資本對AI大模型的態度有所分化，但該賽道仍然備受各界關注。

國內AI大模型融資屢屢刷新紀錄

百川智能是一家研發并提供通用人工智能服務的中國公司，旨在打造中國版的OpenAI基礎大模型及顛覆性上層應用，由曾任搜狗公司CEO的王小川創辦。無論此次傳聞真還是假，百川智能都已經是AI大模型賽道中資本高度關注的明星項目。

去年10月，百川智能宣布完成3億美元（折合人民幣約21.94億元）的A1輪戰略融資，阿里、騰訊、小米等科技公司及多家頂級投資機構均參投了該輪融資。單筆融資額3億美元，不僅讓百川智能此次融資刷新了去年美團收購光年之外的20.65億元紀錄，也使其處于大模型賽道融資紀錄中的第一梯隊，還讓其成功晉升獨角獸之列。

進入2024年，國內AI大模型賽道投融資再出“王炸”。今年2月，才創辦了幾個月的AI創業公司“月之暗面”完成了新一輪超10億美元融資，投資方包括紅杉中國、小紅書、美團、阿里、老股東跟投。其在2023年就已經獲得了超2億美元融資。至此，月之暗面估值已約25億美元，為國內大模型領域的頭部企業之一。值得注意的是，月之暗面的大模型產品Kimi一推出便流量劇增，還出現Kimi概念股一度暴漲的現象。今年月之暗面的這次融資，也是自ChatGPT掀起全球浪潮以來，國內AI大模型公司迄今獲得的單輪最大金額融資。

此后的每個月幾乎都有AI大模型企業宣布完成融資。3月，智譜AI完成新一輪融資，北京市人工智能產業投資基金參與投資。據悉，智譜AI估值已經超過了100億元人民幣，是目前國內估值最快超過百億人民幣的創業公司之一。

隨后4月，面壁智能也完成了新一輪數億元融資，該輪次融資由春華創投、華為哈勃領投，北京市人工智能產業投資基金等跟投。面壁智能創立于2022年8月，團隊的核心成員來自清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室(THUNLP)——該實驗室也撐起了去年大模型創業浪潮以來的“半壁江山”，跑出了生數科技、深言科技等人工智能企業。

此外，由聯想集團孵化的新一代認知與決策人工智能企業諾諦智能也正式完成Pre-A輪融資，由武岳峰科創領投，三葉蟲創投、清智資本跟投，聯想集團追加投資，共計融資金額近億元。諾諦智能專注于“AI+制造”的行業大模型及應用，為企業搭建神經進化系統，做到精準和持續優化，進而實現高效運營。

資本態度呈現分化

有投資人建議趁機退出

盡管AI大模型企業的融資金額一個比一個高，但從該賽道在全球的投融資情況來看，卻出現了結構性的降溫。

根據PitchBook編寫的一份報告，風險投資公司2024年第一季度在全球范圍內向人工智能初創公司投資了258.7億美元，高于2023年第一季度的216.9億美元。但2024年第一季度的投資僅涉及1545筆交易，而2023年同期卻為1909筆。與此同時，并購交易從2023年第一季度的195筆放緩至2024年第一季度的176筆。

斯坦福大學以人為本人工智能研究所分析師John-DavidLovelock認為，從全球來看，數十億美元的投資數量已經放緩，而且幾乎已經結束，當前熱錢涌向了新方向——AI應用，因此，如果說2023年是大模型爆發元年，2024年將是大模型邁進應用的爆發之年，資本毫無疑問會更加關注大模型如何落地應用。

也因此，國內有不少投資人表達了對投資大模型的質疑。先是金沙江創投合伙人朱嘯虎在接受媒體采訪時，直言不諱地表示自己并不看好國內大模型發展。原因是大模型技術沒場景、沒數據、估值還很高，投資勝率很低。

此外，資深投資人李剛強也表示認同朱嘯虎的觀點，“如果讓我選擇，肯定會將精力放在大模型的應用上。”他還建議早期投資機構應該趁機退出通用大模型項目，且留給早期投資人的時間窗口不會太久了。理由是：第一，巨頭挺進大模型，普通創業者大概率只是分母；第二，國內通用大模型技術趕不上國外，一旦國外大模型開源，國內大模型的價值就蕩然無存；第三，大模型極度燒錢，在國內資本下行期，海量融資將越發艱難；第四，雖然大模型通過不斷融資估值上升，但投資人回報卻很低。在李剛強看來，當前大模型領域的資本周期曲線很快要到拋物線右側，再不退出將無機會。

但也有“技術派”的投資人認為，大模型打磨底層能力仍需時日，如今談應用仍為時尚早。在2024年英偉達GTC上，寬帶資本合伙人劉唯在分享中國市場AI行業的創業和投資機遇時表示，他個人對整個AI的發展非常樂觀，從投資的角度，不認為AI公司在2024年就應該將商業化、利潤作為一個主要的追求目標。甚至在AI發展更快的美國市場，有一些看似比較成功的應用公司，但也未能找到一個有效的商業模式。在他看來，現在的大模型能力還在快速迭代，當在大模型能力有限的情況下，談應用場景還為時過早，更別說商業化。首先要在大模型能力上成功，然后在應用端成功，最后商業化成功是自然而然的事情。