2022年年底，ChatGPT引爆了新一輪人工智能浪潮，AIGC成為科技創新領域的“頂流”，國內巨頭迅速加入“千模大戰”，一大批創業者奔赴AI創業的新戰場，巨額的資金也涌向AIGC領域。

　　目前，市場上的AIGC創業項目很多，投資界的熱度也很高，但在這一輪投資熱潮中，投資人在看AI項目時，出現了一個很有意思的現象——“看得多，投得少”。

　　“在一級市場，大家超高速地形成了一個共識，即AI是一個大趨勢，每個基金也都想出手，但到底選擇什么樣的項目進行投資，投資人們變得更加謹慎。”順福資本創始人李明順在接受《中國經營報》記者采訪時表示，“心急吃不了熱豆腐，如今在AI方面的投資就是一種‘熱豆腐現象’，投資人們想‘吃’但又怕投錯。”

　　賺錢比商業模式更重要

　　ChatGPT引發的新一輪AI熱潮從美國蔓延至全球，國內國外市場都在爆發著一股AI熱潮。據7月份非凡產研發布的《2023年H1全球AIGC行業半年報》指出，2023年上半年，全球AIGC行業融資總額達1066.56億元，融資次數共計78次。國內AIGC行業融資總額達62.39億元，融資次數共計56次，上半年全國獲最高融資金額的企業為 Minimax名之夢，融資金額達2.5億美元。上半年全國平均單筆融資規模為1.18億元。

　　現在國內投資市場也認可AI是發展大趨勢。上述報告中還有一個數據更能看到國內AIGC賽道發展迅猛，2022年10月至2023年6月，國內AIGC賽道企業融資規模達66.9億元人民幣，占2020～2022年總計融資額的116.28%。

　　另外，中國信通院數據測算，2022年我國人工智能核心產業規模（增加值）達到5080億元，同比增長18%。AI賦能經濟社會發展各領域，有望成為科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升新動能。2022年中國AIGC行業市場規模僅為74億元，市場呈現迅猛增長態勢；AIGC正經歷一個滲透率快速提升的階段，為人工智能行業打開全新的成長空間。

　　投資人雖然對AI項目有很高的熱情，但在選擇上更加謹慎。因為愿意出手的美元基金比往年減少了，國內市場人民幣基金在AI項目上較為積極，但在選擇具體項目時雖然很想出手，只不過落實到具體項目上時，往往會因為各種問題不敢出手。

　　在第四屆“數據智能創新與實踐人工智能大會”上，零以創投創始合伙人鄭連發指出，如今的AI資本市場既火熱又冷淡，對于創業團隊來說算賬清楚至關重要。AI領域的投資熱潮雖然帶來了巨大機遇，但同時也伴隨著激烈競爭和市場風險。在這樣的環境下，創業團隊必須清晰地規劃自身的發展路徑，并且對投資回報進行精確的計算。鄭連發還透露，他所在的基金今年投資了兩家AI公司，選擇的都是可以馬上應用變現的公司。

　　“我們看到現在很多AI公司可以在半年之內做出一個有幾十萬甚至幾百萬名用戶的產品，并且很快就能實現盈利，這在四五年前是比較少見的。所以我們今天在投項目的時候，非常希望很早就能夠看到產品化或者商業化的想法。”真格基金合伙人劉元說道。

　　華創資本創始合伙人熊偉銘更是直言，現在創業to VC已經不行了，必須賺錢。“如今的AI創業不像以前可以拿到A、B、C、D多輪融資，現在基本就是兩輪——天使輪和A輪，所以我們在投資時會非常現實，看這個項目能不能賺錢，能不能賺很多錢。”

　　更關注應用層

　　AIGC三層架構分別為基礎層、模型層、應用層，2023年上半年AIGC賽道國內投融資規模以模型層為主，占比最高，融資規模達43.09億元，其次為應用層，融資規模達11.54億元，而基礎層所獲融資金額占比最少，僅1億元。

　　雖然各大基金在選擇項目上有各自的偏好，但這一輪AI浪潮中，較多的投資人把目光放在了應用層。從投入來說，算力層、模型層對人力、物力、資金的投入要求更高，尤其大模型的打造更是燒錢，目前國內市場做大模型的以大型互聯網公司為主。而應用層離客戶更近，商業化的可能性更高。

　　錦秋基金執行董事臧天宇表示：“最近看得比較多的AI項目集中在應用層和工具鏈領域。”

　　劉元也表示，真格基金在今年投了20多個AI相關的項目，但在算力層和模型層關注得比較少，更多的精力放在中國比較有優勢的應用層領域。“目前to C的AI應用，無論在中國還是美國都比較少，聚集to B領域的效率工具和應用比較多，但真正深入到行業的應用還是偏少。”劉元說道。

　　美國硅谷未來資本創始合伙人洪淼進一步指出，對于年輕人創業者來說，AI的機會在產業領域，因為目前所有大語言模型訓練的數據都來自公有云，其實還有海量數據存在私有云上，比如說很多企業級數據不會放在公有云上，這就導致目前的大語言模型算法平臺接觸不到這些私有云上的數據。“我覺得將來真正的應用應該是怎樣利用大平臺的API算法接口，然后把大模型應用在企業級數據上面，這樣才能給企業級的生產力帶來很大的提高。”

　　李明順認為，未來各行各業都離不開AI。“我們深知未來是‘三百六十行，行行需AI’，AI應用將無處不在，AI人才市場非常奇缺，除了尖端的AI模型和算法人才之外，大量的AI應用落地人才所需要的數量將更加龐大。”