大模型在投资市场并没有想象中热。 

近期，根据小饭桌对AI大模型上半年融资情况的不完全统计，AI大模型领域在今年上半年发生的融资事件为107起，获得融资的AI创企不到百家，融资金额普遍在数千万到数亿之间。 

* 数据来源：企名片，统计周期：2023.01-2023.06.15（不完全统计，仅供参考）

很多时候，AI大模型获得的融资还不如自动驾驶、智慧物流、智能激光雷达、智能机器人等 AI 1.0 时代的人工智能项目。 

而更进一步，我们还发现，对于AI大模型，红杉、高瓴、IDG、五源资本等头部VC一反常态出手较少。但另一方面，优质的AIGC应用项目，又能在短期内连获多轮融资，只是金额普遍在千万级别。 

上亿元的大额融资基本来自政府基金对算力、AI芯片等基础设施的投资，或CVC对自研大模型的投资。 

为什么头部VC对大模型的落子显得更加谨慎？优质AIGC项目融资能在短期获得多轮融资，为何金额却相对有限？政府基金和VC在大模型领域的投资为什么差异明显？

通过梳理上半年AI领域融资的实际情况，小饭桌试图探寻这些问题的答案。 

头部VC去哪儿了？

与往年对比，根据火石创造数据，2022年全国人工智能版块共发生了971起融资事件，累计披露的融资金额1096.35亿元。其中最活跃的普遍是顶级投资机构： 高瓴创投（21起）、深创投（18起）、启明创投（18起）。

而在今年上半年对AI大模型创企的投资中，红杉、高瓴、深创投、启明创投等头部VC一反常态出手较少。 

出手少并不意味着不关心。事实上，就 对于AI大模型商机的观察而言，头部VC一直非常领先。

比如2022年9月，红杉发布了一篇分析文章《Generative AI: A Creative New World》，在充分肯定生成式AI巨大商业应用潜力的同时，红杉大胆预测 “从现在开始，AIGC很快会出现杀手级应用。” 在作者栏，除了两位全球合伙人SONYA HUANG和PAT GRADY之外，红杉还特别加上了GPT-3。 

红杉旗帜鲜明甚至激进的态度，曾在投资圈一石激起千层浪，业内声音褒贬不一。 直到2022年11月30日ChatGPT发布，“AI杀手级应用”的预言似乎成为现实，更多机构才开始密切关注AI大模型赛道。 

考虑到红杉的资金管理规模，以及对大模型的超前认知，今年上半年本应该是红杉“大丰收”的一年，但事实并非如此。 

就公开的融资消息显示，在AI大模型包括AIGC领域，红杉在今年上半年仅有对Project AI 2.0、月之暗面、深言科技等少数几家公司投资。 

对此，一位人民币基金投资人告诉小饭桌：“原因很简单， 头部VC在这波大模型火热之前，就已经完成了一定的布局，没必要再扫荡一遍赛道。”

最明显的例子，在AI 1.0时期，红杉就已经投资了李志飞的出门问问、第四范式等多家知名AI企业，“红杉中国的 AI Map”也红极一时。 

而最近几年， 红杉的投资注意力更多集中到了AI制药领域。

比如专注AI制剂开发的剂泰医药，研究AI蛋白质设计的分子之心，研究药物晶型设计的晶泰科技等，都获得了红杉资本的投资。其中晶泰科技的D轮融资，金额达到了4亿美金。在时间上， 红杉对AI的一系列投资普遍早于2022年，也就是ChatGPT横空出世之前。

同样的例子还有高瓴资本，无论是领投小冰，还是投深度学习框架“一流科技”，或者做向量搜索的开源框架“Zilliz”、还有AI芯片企业“地平线”和“壁仞科技”，高瓴资本的投资动作都在2021年之前完成。即使是对充分看好的智慧农业企业爱科农，高瓴的连续三轮加注动作也在2022年完成。 

在手握更多底牌的前提下， 头部VC自然可以更加耐心，优先在原有版图上查缺补漏，并等待大模型领域的“大鱼”出现。

当然，耐心并不意味着不敢出手。 

在今年上半年，源码、真格基金对王慧文光年之外的数千万美金投资，经纬中国对衔远科技数亿元天使轮投资，腾讯对自研大模型企业Minimax和深言科技的投资，融资金额都达到了数千万美金。依靠融资，光年之外和Minimax在短时间内达到了独角兽规模。 

相比于广撒网， 头部VC似乎更愿意“下重注”，即以更大份额的投入，把握自研大模型这样的系统性机会。

而另一方面，用上述投资人的话来说： “也是因为优质的AI应用项目，并没有想象中多。”

优质应用项目，市场抢着投

缺乏优质项目最直观的体现是， 相对优质的项目会在短时间内连获多轮融资。

成立于2021年的 西湖心辰 就是典型例子。 

3月27日，西湖心辰刚刚官宣获得了由BV百度风投领投、凯泰资本、西湖教育基金会跟投的Pre-A轮融资，紧接着4月22日，西湖心辰就又获得了汤姆猫、蓝驰创投联合投资的Pre-A＋轮融资。其中蓝驰创投还是西湖心辰的天使轮领投方。 

作为一家AI初创企业，获得多家VC投资的西湖心辰拥有一定竞争优势。创始人蓝振忠2020年加入西湖大学担任深度学习实验室负责人、博士生导师，此前曾任谷歌研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。 

同时，相比单纯研发AIGC应用的企业，西湖心辰的能力比较全面，对大模型、中间层、产品应用三个层面都有覆盖。 

但是， 尽管西湖心辰能力全面，且获得融资的速度很快，公布的融资金额仅为数百万美元。 这与市场上众多研究图文生成、音视频生成、AI数字人的创企获得的融资金额相当。 

另一个相似案例是AI图像生成技术服务商 Tiamat 。从去年10月到今年5月，Tiamat从天使到A＋的三轮融资，在不到七个月内完成。 但三轮融资总金额为1200万美元，平均每轮数百万美元。 老股东DCM中国和绿洲资本持续加注。 

据一位美元基金投资人透露： “业内普遍认为，现在投底层大模型要5000万起步，而投AI应用端一般就在千万到数千万之间。” 因此，即便项目比较优质，也基本不会超出这个范围。 

与此同时，这位投资人还指出， 尽管机构已经明确AI将是近期投资的主线，也专门划出了数千万美金的资金，但由于优质项目已经被头部VC扫过一圈，剩下值得投资的项目并没有那么多。

他甚至认为：“现阶段AIGC应用很难形成技术壁垒，随着大模型按周迭代，这个月的头部AIGC应用，下个月可能已经是烂大街的产品。因此机构只能集中去投一些优质项目。” 

通用大模型的需求确定，但投资成本极高，应用端投资门槛较低，但不确定性更高。既要保险，又要在这波AI变局中留在牌桌， 一些中小型VC只能选择“跟着头部VC投，跟着市场风向投”。

国家队与VC路线分明

在数量有限的AI融资事件中，政府基金与VC的投资路线也有较为明显差别。 

VC更专注于投文生图、AI数字人、AI生成声音等AI应用型企业，国家队则偏好投AI芯片、AI算力等大模型基础设施。

比如今年第一笔较大金额的AI融资，就是1月6日人工智能芯片研发商知存科技的B2轮融资。本轮融资金额2亿，由国投创业领投，水木春锦资本、领航新界跟投，主要用于存内计算芯片的量产和新产品开发。 

据小饭桌了解，知存科技成立于2017年，其研发的WTM2101芯片与主流数字NPU、DSP相比，能在同等功耗水平下，将算力提高数十倍，主要运用于智能语音、智能健康和轻量级视觉市场。 

同时除了知存科技，如海飞科、创芯慧联、昆仑芯、中昊芯英、时识科技等AI芯片公司，也分别在今年上半年获得了中信集团、国中资本、深圳智信创富、中关村科学城等机构的大额投资。 

政府基金对AI芯片、AI算力加重投入，与市场需求的变化有关。

随着大模型参数量指数级上升，对算力的要求一直水涨船高。 

以ChatGPT为例，目前OpenAI进行AI训练主要依靠英伟达的AI加速卡，而要达到ChatGPT级别的训练效果，至少需要1万张A100加速卡。 

但根据一份来自商汤科技的纪要显示， 国内能达到ChatGPT算力要求的企业只有6家，分别是商汤、百度、腾讯、字节、阿里和幻方。

这意味着，随着大模型技术继续迭代，国内市场对AI芯片、AI算力等基础设施，还有很大的市场需求。 

知存科技创始人兼CEO王绍迪就在一次对外分享中表示：“AI算力市场短期规模预计可达15亿美元” 

而从长期角度， 随着未来方案的成本优化及计算算力成本降低，王绍迪预测未来AI算力市场长期规模会超过1000亿美元。

面对未来千亿美金规模的AI算力市场，一位美元基金投资人告诉小饭桌：“（算力）就像通用人工智能时代的水电煤，虽然规模庞大，但研究成本高昂，因此更多可能还是政府基金的市场。” 

而对于VC来说，这位投资人赞同智源研究院院长黄铁军的说法，“未来全球可能只需要三、四家大模型作为基建。” 围绕基础大模型，发展上下游软硬件与应用，以形成新的AI产业生态，同样拥有巨大的投资机会。

丨以下是小饭桌不完全统计的企业融资情况，仅供参考： 

* 数据来源：企名片，统计周期：2023.01-2023.06.15（不完全统计，仅供参考）