在这个风起云涌的 AI 时代，一场前所未有的资本军备竞赛正在火热上演。算力、算法、数据，这些被视为 AI 领域的三大基石，正成为各大公司争夺的焦点。然而，在这场看似技术驱动的竞赛背后，低成本资金的获取却成为了决定胜负的隐形推手。

　　对于众多 AI 创业者来说，这既是一个充满机遇的时代，也是一个充满挑战的时代。他们怀揣着改变世界的梦想，投身到这个充满无限可能的领域。在海外市场，诸如「AI 专家」、「AI 员工」、「AI 艺术家」等方向，正在跑通 PMF。AI 将是一次巨大的成本驱动型生产力，已经成为科技圈共识。

　　然而，资金短缺、竞争激烈、技术更新迅速等问题也会成为创业者们不得不去面对的难题。即使是在对于技术更为乐观的美国市场，也对 AI 公司的造血能力提出更高要求。

　　在这个技术快速迭代、商业方向扑朔迷离的时刻，深入了解行业趋势、把握市场机遇、制定合理的融资策略显得尤为重要。因此，我们也梳理了 2024 年第一季度全球 AI 领域相关的融资信息，希望能为 AI 创业者提供一些有价值的参考和启示。

　　从 2024 年 Q1 中国市场的投融资情况来看，早期市场依然利好明星开发者。延续了 2023 年 Q4 的趋势，几乎完成新一轮融资的都是明星创业者。

　　一方面，当前模型能力还未定性，做出产品 PMF 具有不确定性，持续融资能力就是投资机构考核创业者的隐性标准；另一方面，如果暂时还没有超低成本的获得用户或者客户的变局，商业上就比拼的是低成本的资金，明星创业者和大厂在这个阶段就更有优势。

　　对于非明星早期创业者而言，则需要快速形成一定程度的商业正循环，以较低融资额获得留在牌桌上。可以看到，Q1 美国早期资本市场上也呈现出类似的特征，公司的一轮融资中往往是获得了来自多家机构或者投资人的融资。

　　Q1 全球共计有 8 笔超过 10 亿人民币（1.5 亿美元）的 AI 相关投融资交易。可以看到这些投资基本都还是 AI 的技术及基础设施层。其中单笔融资金额超过 5 亿美元的均为模型层公司，紧随其后的则是 AI 的基础设施，如云、数据标注、用于 AI 算力加速的光互联平台。

　　Q1 最大的单笔融资来自于 OpenAI 最主要的竞争对手 Anthropic。3 月底，Anthropic 宣布了 27.5 亿美元的追加融资，投资方为亚马逊。根据公开信息，去年 9 月，亚马逊已投资 Anthropic 12.5 亿美元。这也成为亚马逊迄今为止在生成式 AI 领域规模最大的一笔投资。有消息人士透露，本次交易按照 Anthropic 去年 12 月的最新估值进行，该估值约为 184 亿美元。此前，亚马逊收购全食超市，后者估值 137 亿美元。

　　中国市场，月之暗面宣布超 10 亿美元融资，MiniMax 宣布了超 6 亿美元融资。这三笔 5 亿美元以上的交易背后都体现了模型层公司对于算力的巨大需求。基本上投资方都至少通过算力进行了部分战略投资。

　　Q1 第 4 大体量的投融资交易来自 GPU 云服务商 Lambda，第 5 大体量的投融资交易来自光互连开发商 Celestial AI。也是与算力相关。

　　Lambda 创立于 2012 年，早年业务重点是销售 GPU 驱动的计算机，后转型为 GPU 云服务器租赁。Lambda 号称能提供全世界价格最低的 NVIDIA A100、H100 算力资源。2023 年 7 月，有消息称英伟达计划与其达成一笔价值 3 亿美元的交易。

　　Celestial AI 创立于 2020 年，司创始人 David Lazovsky 和 Preet Virk 在几年前就意识到 AI 和机器学习将遇到算力升级和内存拓展的矛盾，他们与著名贝尔实验室的前研究员 Phil Winterbottom 设计并开发了这一光互连技术，开发了用于存储和计算的光互连技术平台 Photonic Fabric，为光学可扩展、分类数据中心计算和内存提供性能加速。全球两大主要半导体供应商三星和 AMD 也参与了该轮融资。

　　这些大额融资，再次验证了 AGI 领域的 Scaling Law 的必备条件：算力、算法、数据、低成本资金。其中，低成本的资金则是往往被忽略的一点。

　　算力对于 Scaling Law 的重要性已无需多言。它直接关系到 AI 模型的训练速度、模型的能力、复杂度与精细度。英伟达是率先吃到 AI 发展红利的公司，股价在一年之内飙升了 260%，目前市值已经突破 2.2 万亿美元。

　　算法则依赖于天才科学家的创新。OpenAI 的 Ilya、Anthropic 的 Dario 等对于本轮 AGI 的技术创新产生了巨大的推动作用。

　　高质量的数据对于模型性能的提升至关重要，也被认为是核心壁垒之一。模型公司往往要经过大量的实验，消耗大量的 GPU 与时间，才能摸索出来。

　　本轮 AGI 的创投热潮来自于美国科技巨头的持续加码。微软、Google、亚马逊、英伟达等持续加码，背后则是因为其资金成本低、资本效率更高。具体来说：

　　再次，本轮的生成式 AI 技术特性，对于微软、AWS 等本身的产品性能提升明显，可以帮助其增加新的付费产品 SKU，如微软 M365 Copilot 功能定价 30 美元/月，GitHub Copilot10 美元/ 月、100 美元/年。

　　以在本轮 AI 领域投资激进的微软为例。微软的股价获得了大幅提升。2023 年初，微软的股价还是 230 美元左右，近期已经达到了 420 美元左右。

　　根据最新的公开信息及 2 月的 2024 年第二季度财报电话会议记录，已经显示出 AI 对于微软业务和业绩的提升。几个有代表性的数据是：

　　随着技术的差距拉开，资金需求量提升，创业公司融资的难度还在大幅提升。有消息称，Claude-3 和 GPT-4.5 训练成本可能 2-3 亿美元，下一代的模型训练成本至少可能是 10 亿美元。

　　拾象科技认为，「如果没有 100 亿美金的储备、而且有机会转化成 GPU，是没有办法待在全球第一梯队的，这是一个硬标准」。

　　Stability AI 三位高管和骨干研发人员离职，自从在 2022 年累计融资约 1.5 亿美元后，在 2023 年 10 月试图以估值 40 亿美元融资未果。

　　在红杉美国的 AI Ascent 大会上，红杉美国估算，GenAI 在出现后一年间创造的总收入约为 30 亿美元（不包括科技巨头和云服务厂商通过 AI 产生的收入）。根据公开信息，2023 年 OpenAI 营收达到 16 亿美元，但赛道的第二名 Anthropic 则很可能在 1 亿美元左右。

　　上文提到的 Inflection AI、Stability AI 两家公司的财务数据都并不理想。过去三个月，Inflection AI 旗下的 Pi 网站每月平均访问量只有不到 400 万左右，全球 AI 产品排名在 50 名开外。Stability AI 每个月的开销大概是 800 万美元，莫斯塔克曾在本周曾自曝称公司 2023 年 8 月的营收大概是 120 万美元，1 月有机会超过 300 万美元。

　　根据企查查数据，2024 年 Q1 全球 AI 相关的投融资交易共计 590 笔（包括 20 笔并购交易、1 笔捐赠）。其中，国内市场约为 243 笔投融资交易。

　　中国市场的 AI 相关融资交易依然活跃，除早期（种子轮+天使轮）外，基本上作为一个地区与全球其他地区的交易之和相近。

　　但从投融资金额外，AI 客户支持、AI 虚拟陪伴 和企业知识库是非常典型的获得大额投资的三个领域。其中，AI 客户支持、企业知识库均是 To B 场景。

　　海外在早期阶段的投融资数量领先，主要聚焦在以下几个热点的创投领域，可以概括为「AI 专家」、「AI 员工」、「AI 艺术家」。

　　「AI 专家」是指利用人工智能技术替代或辅助人工完成复杂、繁琐、高难度的专业服务工作。诸如，法律、医疗等都属于需要高度专业知识和技能的专业服务领域。

　　「AI 专家」凭借计算能力、数据分析能力、行业 Know-how，能够迅速处理大量信息，并在复杂情况下作出精准判断，提高专业服务的效率，或者降低专业服务的成本。

　　比如，法律 AI 是硅谷 VC 在过去 12 个月非常主流的一个投资方向。可以看到，Harvey 和 Evenup 等公司做出了不错的 ARR 并获得了融资，包括 Menlo Ventures、Greylock、Lightspeed 等一线基金都在积极投资这个方向的公司。

　　医疗 AI 也一直是美国市场上的投资热点，也是专家服务方向重要的应用场景。2024 年 Q1，美国至少有 20 家医疗 AI 公司获得了融资。

　　医疗 AI 领域也会经常出现大额融资。比如，Q1 第 8 大体量的投融资交易来自于 Abridge。Abridge 是一款专门为医疗对话设计的人工智能平台，能够实时将患者与临床医生之间的对话转换为结构化的临床笔记，并直接集成到 EMR（电子病历）系统中。根据公开信息，该产品能够为临床医生每月节省超过 70 小时的文档记录时间，提供 50 多个专业领域的临床准确摘要和医学术语。

　　「AI 员工」类项目和服务，往往是利用人工智能技术，高效、精准地完成一系列基础工作，从而释放人力资源，提升工作效率。把 AI 培养成企业内部的不同工种的员工，是这一类项目的共同特征。一般来说，诸如财税处理、客户服务、运营、HR 等工作领域，具有可实现性。

　　更有包括 Ema 在内的创业公司，激进的希望打造「全能员工」。根据公开信息，Ema 是一家 AI 办公自动化解决方案提供商，通过其生成式工作流引擎（GWE）和 EmaFusion 模型，实现工作流程自动化。Ema 近期宣布成功完成了 2500 万美元的融资，由 Accel、Section 32 和 Prosus Ventures 共同领投，多家机构及包括 Jerry Yang 等在内知名个人投资者也参与了本轮融资。

　　再如，Version Lens 希望能取代初级产品经理的工作，让高级产品经理有更多时间进行战略规划和产品创新，完成了 160 万美元融资。

　　红杉美国认为，AI 将是一次巨大的成本驱动型生产力，帮助我们在社会的关键领域以更少的资源做更多的事；客服是第一批在企业中真正实现产品 PMF 的 AI 应用场景之一，也是「AI 员工」主要的应用场景。

　　比如，Q1 第 7 大体量的投融资交易来自 Kore.ai。Kore.ai 成立于立于 2013 年，主要为银行、医疗、零售、营销等行业提供定制化类 ChatGPT 助手。最初 Kore.ai 主要做企业对话式平台，在这个过程中积累了丰富的技术和数据资源，结合大语言模型相结合，通过预训练、微调的方式，再结合客户特定业务的优质数据，可打造不同的类 ChatGPT 助手，同时可以与本地系统实现数据互动。

　　比如，YC 孵化的 Bland AI 、Retell AI 主要提供技术服务，Bland AI 可自动化客户支持、调查、销售等工作，价格 0.12 美元/分钟，Retell AI，帮客户构建低延迟的语音 AI，，价格 0.1 -0.17 美元/分钟；再如，YC 孵化的 Arini 则通过 AI 帮助牙医诊所实现全天候 100% 接听电。