21世紀經濟報道
2023-12-19 
對話畢馬威中國合伙人：AI領域投融資趨向謹慎大模型商業模式仍不成熟
2023年初以來，伴隨著OpenAI掀起的數輪顛覆性變革浪潮，AI再次走到資本與市場的風口浪尖。
而經歷了一年的跌宕起伏后，在2023年年底回望過去一年AI領域發生的變化，不難發現各行各業均面臨著如何融合應用智能技術的關鍵之問，巨大應用潛力背后是新硬件、新算法、新數據的全面涌現。與此同時，ChatGPT被看作是推動數字經濟時代生產力范式變革的標志性產品，有望作為新的底層通用技術，點燃第四次科技革命。一言以蔽之，人類社會正處在“躍遷”的關鍵時點。
從全球范圍內來看，人工智能企業數量經歷了由爆發式增長轉入穩步增長的階段變化。從2017年開始，全球當年新增注冊AI企業數量逐年下降，已從2017年的3,714家下降到2022年的1,106家。
結合各國對比情況來看，截至2023年6月底，全球人工智能企業共計3.6萬家，中美英企業數量名列前茅。美國人工智能企業數量約1.3萬家，在全球占比達到33.6%，中國占比為16.0%，英國為6.6%，美中英的人工智能企業數量合計占到全球的56.2%。具體到人工智能獨角獸企業情況來看，截至2023年6月底，全球人工智能領域獨角獸總數達291家，美國和中國平分秋色，分別占到131家和108家。
近期，畢馬威中國科技、傳媒及電信行業主管合伙人陳儉德及畢馬威中國科技、傳媒及電信行業審計主管合伙人盧鹍鵬兩位專家與21世紀經濟報道記者進行了對話，圍繞當前海內外人工智能競爭現狀、產業生態、企業格局等進行了交流。
在采訪中，畢馬威中國科技、傳媒及電信行業主管合伙人陳儉德對21世紀經濟報道記者指出，大模型賽道具有技術門檻高、資金投入多、商業模式尚不成熟的特點，尤其是在國內智能算力較為短缺的現狀下，各家大模型在持續投入人力、算力、資金并實現商業化落地方面，可能會面臨較大挑戰。“預計未來一段時間內，中國人工智能大模型發展將從拼速度、拼數量轉向拼應用、拼質量，各類大模型及相關應用，將在性能差異、易用性、應用廣泛性等方面接受市場化檢驗，實現初步出清?！?/p>
以下為采訪實錄，略有刪節：
《21世紀》：經歷一年的熱潮，當前中國人工智能大模型處于怎樣的競爭態勢？根據畢馬威中國聯合中關村產業研究院發布《人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）》中顯示人工智能創業熱度逐漸減弱，為何會出現這種情況？創業公司是否還有機會？
陳儉德：近一年來，中國產學研各界積極推動推出自有大模型，從模型數量和參數規模來看，公開資料顯示，截至2023年5月，中國10億參數規模以上的大模型數量為79個，而到了2023年10月，這一數字達到了254家，并且已陸續有兩批大模型通過備案，可以面向公眾開放服務，大有“百模大戰”之勢。
但值得注意的是，大模型賽道具有技術門檻高、資金投入多、商業模式尚不成熟的特點，尤其是在國內智能算力較為短缺的現狀下，各家大模型在持續投入人力、算力、資金并實現商業化落地方面，可能會面臨較大挑戰。此外，也不排除存在“套殼”“蹭熱度”等追風、投機行為。預計未來一段時間內，中國人工智能大模型發展將從拼速度、拼數量轉向拼應用、拼質量，各類大模型及相關應用，將在性能差異、易用性、應用廣泛性等方面接受市場化檢驗，實現初步出清。
無論在全球范圍內還是在中國，每年新增注冊AI企業數量都從爆發式增長轉為了穩步增長，峰值出現在2017年左右，這體現出人工智能發展進入相對冷靜成熟的階段。人工智能領域創新創業的上一輪熱度主要受到深度學習、機器視覺等技術進一步成熟驅動，加之移動互聯網的普及為相關AI應用提供了落地基礎，國內方面更有“大眾創業、萬眾創新”的助推。在全球宏觀經濟承壓前行的大背景下，近年來人工智能領域創業熱度有所減弱，不過結合ChatGPT掀起的新一輪熱度來看，AIGC等通用人工智能應用滲透率有望進一步提升，市場前景較為廣闊，創業型科技公司仍有機會切入智能內容生成、AI原生應用開發等相關賽道。
《21世紀》：當前中國人工智能行業一級市場的投融資情況如何？
盧鹍鵬：規模增速方面步伐放緩。中國人工智能行業投融資活動在經歷2014年-2017年快速增長，至2017年達到峰值后出現回落，2022年中國人工智能行業投融資數量和金額均呈現下滑態勢。但從相對規模來看，2022年中國人工智能企業融資規模的全球占比僅次于美國，達到12%。此外，在2022年全球AI領域融資金額Top10案例中，中國企業占據兩席。
投資階段方面后移特征明顯。中國AI領域的投資已逐漸從天使輪等早期投資階段向C輪、D輪等晚期投資階段，以天使輪投資占比為例，已由2013年的36%下降至2022年的11%。
細分投資領域方面出現走勢分化。結合2012-2023年10月的數據來看，算力、數據平臺、自然語言處理、計算機視覺與圖像四個細分領域風險投資增速明顯加快，機器學習、深度學習等領域風險投資則趨緩。此外，在“AI+應用領域”方面，生活服務、智慧醫療、智能制造、智能汽車、物流倉儲投資事件較多，占人工智能全部投資事件的75%以上。
《21世紀》：在場景落地方面，哪些場景實現了大模型的率先落地？背后有什么原因？
陳儉德：目前大模型在C端落地以應用類產品免費開放為主，在B端、G端則以論證性質的試點應用為主，落地路徑和商業模式跑通仍需時日。由于大模型具備智能涌現、學習能力和泛化能力強等特點，有望重塑生產消費的基本形態，以AIGC、AI4S、AGI為代表的應用場景中都有望出現大量范式轉換機會，其中，AIGC類應用目前最為成熟。
具體到場景來看，AIGC目前集中在創造性工作場景中，包括廣告營銷、游戲創作、藝術設計等。一方面，創意屬于稀缺資源，AIGC的創造性對激發靈感、輔助創作、驗證創意等大有助益；另一方面，互聯網大規模普及使得“一切皆可線上”，數字內容消費需求持續旺盛，AIGC能更低成本、更高效率地生產內容，經濟性愈發凸顯，長期來看，AIGC實現全場景滲透的需要以機器創造能力的低成本復制為前提。
此外，近來產業界對于行業大模型的推進較快，已覆蓋金融、醫療、媒體、軍事、法律、咨詢、財會等行業，相關場景包括智能客服、業務流程優化、專業知識問答、規范化內容生成等，總體而言數據基礎設施較好、人機交互需求較多、創意密集型等場景的應用潛力較大。此外，國內除了大型科技廠商在大力推動大模型生態化合作，積極探索落地場景外，央國企也有較強意愿自上而下推進大模型應用，主要集中在智慧城市和智慧政務領域。
《21世紀》：怎樣看中國人工智能產業在產學研聯動方面的發展？
盧鹍鵬：中國堅持將科技創新放在創新驅動發展的核心位置，持續推動產學研深度融合，實現研究、開發、生產一體化。人工智能具有學科交叉、知識結構復雜、應用廣泛、與其他前沿技術融合程度深等特點，在實現創新成果轉化，加速產業化發展方面更加離不開產學研多方共建，高效互融，應當不斷強化“人才鏈”“資金鏈”“服務鏈”三鏈聯動。
首先，人工智能技術理論在不斷的加速迭代，但我國頂尖人才稀缺、人才市場上供需差距較大。人工智能人才鏈包括從基礎研究到應用開發再到產業落地的一系列環節的人才，需要政府、教育機構、企業等各方共同參與，構建完善的人才培養和評價體系。
其次，人工智能產品從研發投入到上市運營需耗費大量資金，為推動產業的持續發展，需防范資本退潮風險，考慮政府對產業中，尤其是中小微企業傾斜資金扶持力度，或與國央企共建產業引導基金，共同推動創業與創新進程。
最后，共性技術服務平臺是人工智能產業發展的關鍵，可提供算力中心、數據資源、算法庫等基礎支持，降低企業研發成本，加速技術創新。
《21世紀》：.當前AI行業對哪些領域形成了倫理上的挑戰？畢馬威中國如何看這些倫理挑戰？哪些行業有被替代的風險？
陳儉德：從技術安全看，人工智能技術的復雜性和不透明性造成了“黑箱”困境。隨著算力的提升，海量數據被收集利用，機器學習逐漸普及，人工智能高速迭代，在不依賴人工調整的情況下，能夠自我學習和更新，不過，人工智能的設計者很難說明人工智能的決策過程和結果，造成了其結果的“不可解釋”。
從應用層面看，隨著大模型與 AIGC 的快速融合發展，生成的內容能夠達到“以假亂真” 的效果，人人都能輕松實現“換臉”“變聲”，人工智能在應用層的風險也相應增加，所帶來的虛假信息、偏見歧視乃至意識滲透等問題無法避免，對個人、機構乃至國家安全都存在較大的風險。
從數據安全看，海量數據是人工智能發展的基石，在采集、使用和分析這些數據的過程中，存在數據泄漏、篡改和真實性難驗證等安全隱患。隨著AIGC技術的發展，數據安全問題的解決則更加趨難。用戶在與大模型交互的過程中輸入的提示詞可能被用于迭代訓練，并通過交互被提供給其他使用者。隨著AIGC向多模態發展，其文件格式更加豐富，未來數據泄露問題將難以通過傳統的數據防泄漏（Data leakage prevention）方法解決。
在解決人工智能發展帶來的倫理問題的過程中，有望催生出可解釋AI、聯邦學習等技術創新機遇。進一步來講，如果AI和人類的價值觀不能對齊，可能會出現AI的行為不符合人類意圖、在多種設定目標沖突時做出錯誤取舍、傷害人類的利益以及脫離控制等，因此，AI對齊是走向通用人機協作的第一步。
隨著人工智能技術的發展及應用的泛在化，越來越多的工作將被機器取代，失業人群增加，這將對社會公平提出挑戰。根據牛津大學和耶魯大學的一項調研，研究人員預計未來AI將在多個領域趕超人類，例如，卡車駕駛（2027年），零售業（2031年），暢銷書寫作（2049年），外科醫生工作（2053年） 。
（文章來源：21世紀經濟報道）
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