创业 9 个月烧光 2000 万,李洋的 AI 创业路为何如此艰难?

admin 2024-10-30 阅读:5

创业不到9个月,李阳就在技术研发上烧掉了2000万元。 8月份现金流断后,他离开了一家大工厂。曾经想“用AGI改变世界”的李阳在创业后就找到了中间立场。负债累累。

“AI创业必须找到一个可靠的商业化负责人,创始人必须亲自去市场。”李阳告诉Alphabet(ID:无极财经),离开一家大厂,获得2000万元天使轮融资后,他开始组建团队,起床后第三个月才开始寻找市场合作伙伴,但找不到合适的人选。可靠的商业“匹配”似乎比从投资者口袋里掏钱更困难。

李阳往往是大公司的战略高层P或者某个业务市场的负责人。亮眼的履历让李阳一时间愣住了。然而,创业9个月后,李阳的商业宣传堪称一流,但就是无法打动客户。李阳这才意识到,自称是某大厂营销总监的合伙人,但自己一直负责某条业务线,不了解AI产品的客户,甚至无法解释技术逻辑清晰。最后,李阳为了还债,只得亲自出去拜访客户。

从开发大规模模型到开发应用,越来越多的国内科学家参与人工智能创业。李阳的困惑,实际上揭示了今天的AI科学家再次面临着刘子宏的创业难题。

作为最早的“科学家创业”代表之一,刘子宏的创业与杨志林、志辉君高度相似。作为柔宇科技的创始人,拥有斯坦福背景的刘子宏回国创业。商业。他曾创造打破世界纪录的新型超薄彩色柔性显示,并引起IDG资本、深创投、中信资本等知名投资机构的关注。

但对自己的曲面屏技术过于自信的刘子宏却身兼多职,一边担任首席科学家一边专注于商业化。但他却遇到了曲面屏难以量产、曲面屏手机销量有限的现实。他于五月破产并清算。刘子宏,一个天才科学家,玩坏了自己的好牌,自己创业,做了太多超出自己能力范围的事情。

踩在刘自宏的肩膀上,志辉君作为致远机器人的联合创始人,每次出场都只对接新品上市,寻找商业合作伙伴,专注技术研发,这已成为共识目前正在创业的人工智能科学家。选择。

图片来源:AI制作

然而,寻找合作伙伴只是第一步。

十月还没有结束。据第三方APPGrowing数据显示,为吸引新客户,Kimi 10月前20天的投资额已达1.1亿元,Q3总投资额为1.5亿元; MiniMax旗下星野Q3总投资金额也超过6500万元。

相比有大厂撑腰、Q3 投资 2 亿元的字节跳动豆宝和 Q3 投资 8000 万元的腾讯元宝,在这场 AI 烧钱大战中,AI 初创公司还能射出多少子弹,这难免让外界担忧。

“现在吸引新的AI产品,最难的就是保证长期的用户留存。本质上,这是因为目前的AI产品并不是严格需要的,但吸引新的之后,最重要、最困难的就是实现收入”。一位参与吸引初创公司新产品的名人人士告诉Alphabet,对于每分钟融资过亿元、愿意花费近亿元吸引新投资者的AI公司来说,AI技术可能真的会改变世界但创业型AI科学家,首先你得生存。

两位科学家都自己创业,人工智能初创企业,无论是来自大公司还是名校就读,都选择了与刘子宏不同的进入途径。

在成立创始团队初期,创始人就坚定地表示“不为爱发电”,并将寻找商业合作伙伴刻入基因。

同样是天才少年、创立了折叠屏手机“鼻祖”柔宇科技的刘子宏,也是董事长、CEO、首席科学家。联合创始人刘书伟多次表示希望退出管理层,专注于柔性技术研究。刘子宏拒绝了,但即便是柔宇曲面屏的量产问题也很难解决。

自称“i人”的志辉君在致远只担任CTO一职。他亮相致远机器人发布会,更多扮演的是技术代言人的角色。

至于最近被OPPO收购的波形智能,其创始人江雨辰也是科技创业的典型代表。她毕业并获得博士学位。苏黎世联邦理工学院人工智能专业。她专注于自然语言生成。她开发的“Wroga写作”也是国内第一批用户之一。一款用AI写小说的垂直AI产品。

江雨辰告诉Alphabet,参加蓝池创投训练营时,她已经准备创业,并认识了腾讯的产品经理万蕾。更熟悉用户和商业化的万雷,后来成为了波形智能的联合创始人。 CEO蒋雨辰负责泛微大模型的技术迭代,万磊则把时间花在与用户沟通、对接需求上。

“组建一个AI创业团队很简单,找个办公室,融资几千万,马上就开始做项目。但要找到一个负责商业化的人,你得填写上百份简历。” ”。

李阳还表示,虽然奥特曼存在争议,但OpenAI的成功与奥特曼的运作密不可分。无论是寻找微软作为主要资助者,还是继续打造营销势头,人工智能从技术到实施都密不可分。在专业商业领袖的推动下,国内90%以上的AI项目在创业初期必然会吸引到有各大厂商产品或市场经验的合作伙伴。

图片来源:AI制作

创业之初寻找合作伙伴的AI科学家们也有着与刘子宏的理想主义做法不同的务实思维。

作为一名科学家,刘自鸿无疑是成功的。柔宇科技灵活的技术路径与三星等国外企业不同。拥有自主知识产权,成本也远低于业内同行。

然而,完美主义者刘子宏带领公司筹集了9轮融资,但至今尚未推出能够带来现金流的产品,也没有收到任何主要手机或平板制造商的订单。 2019年,柔宇科技全柔性显示屏产量为31.4万片,但销量仅为5.27万片。

杨志霖作为国内技术领域技术信仰者的代表人物,于2023年创立了月之暗面,今年3月推出了长文大模kimi。尽管融资金额轻松过亿,但杨智霖是公认的不缺钱。 5月,他推出Kimi奖励功能,在小范围灰度进行测试,金额从5.2元到399元不等。

同样获得腾讯、阿里巴巴等大公司投资的MiniMax分别于2023年6月和9月推出了专注于海外AI虚拟角色聊天的Talkie和专注于AI陪伴的Hoshino。公开数据显示,Talkie It 的下载量已接近 1400 万次,总收入近 83 万美元。星野还出售虚拟礼物,包括“抽奖卡”。

从技术控制的完美主义到实用主义,AI科学家创业也改变了科学思维,开始关注工程思维。

与刘子宏时代不同,在更加资本密集和人才密集的AI创业赛道,从ChatGPT到GPT-4o,甚至OpenAI还计划在12月之前推出其下一个前沿模型Orion,国内中小型企业AI初创公司平均推出demo的时间从7-8个月压缩到3-4个月,为市场牺牲部分产品体验,这已成为AI创业科学家的共识。

布尔向量创始人王庆告诉Alphabet,创业时他一直想“把产品打到100分再推广”。团队花了很长时间调整视频编辑器,产品推迟了半年左右才发布。 “事实上,错过了很多市场机会。”

在今年热门的文森视频领域,王庆的布尔向量主要为海外电商用户提供服务。经过两年的商业化尝试,王庆意识到,对于用户来说,60点的产品已经可以满足需求。 ,创始人花了一年时间将产品从80分提升到100分。也许市场早已被80分的产品占领了。

对于需要AI生成视频的电商用户来说,虽然Sora的视频效果极其炫酷,但获得To B订单的关键在于能否帮助电商主降低视频制作成本、提高效率。

不可忽视的是,AI科学家目前在创业时面临着更大的商业化压力。

刘子宏之所以坚持完美主义,迟迟没有推出量产产品,是因为2014年左右,融资金额在千万级别,AI领域单笔融资金额的计算单位已经变成数十亿,而OpenAI甚至口号是需要数千亿融资。

与此同时,大型模型训练所需的AI芯片,如NVIDIA H20 AI芯片,性能还不到原版的15%,价格高达每颗11万元。李开复提到,大型模型厂商的预训练成本达到300万美元,AI科学家需要投资者更多的输血,投资者的商业审查也必然更加严格。

“很多基于开源算法的视频模型渲染效果不错,但稳定性较差。对于用户来说,如果需要尝试100次才能生成可用的视频,不如直接在Google上搜索,下载视频并以较低的价格支付版权费成本。”王庆表示,目前已经积累了几十万个用户的布尔向量,现在会更加关注用户的付费率。 “更重要的是了解用户是谁以及他们愿意为哪些功能付费。”

作为2024年的“爆款炸鸡”,《月之暗面》在2月、5月、8月分别获得超10亿美元、8亿美元、3亿美元融资。作为闭源大模型的支持者,杨志霖曾坚定表示会专注于To C,但几个月后他又表示,“并不是说我们完全不做To B,而是我们最重要的仍然是专注和发展C端。”

8月份,Kimi不仅发布了企业级API,五天后,月之暗面再次宣布Kimi开放平台的上下文缓存存储成本将降低50%,从10元/1M代币/分钟至 5 元/1M 代币/分钟。 。

无论是坚定布局To C业务的零一玩物,还是布局B端市场的智普AI,亦或是同时进军To C和To B的MiniMax,明星AI科学家都屡屡聚焦To C 和 To B. swing 的商业化。

出国创业的人工智能科学家无疑将面临比刘自宏时期更多的考验。

“年营收超过1000万的AI初创企业明年可能会倒闭。”李阳告诉Alphabet,面对商业化,AI科学家不仅需要变得务实,更需要“铺开”实用性。

即使是依靠订阅和拓展B端客户实现年营收过千万的AI公司,数十倍的融资缺口也让李阳等人轻松背负债务。 “今年的客户明年不一定还有需求。如果你想实现大规模发展,你必须创造好的数据,并向投资者证明你的商业化能力。”今年,人工智能科学家获得下一轮融资的收入金额已经达到。 60-8000万。

这或许也可以解释Kimi在20天内花掉投资人1.5亿元的部分原因。

一位投资人告诉Alphabet,去年Kimi的平均获客成本为每人12-13元,单日流量成本为20万元。甚至把B站变成了自己的广告部门。今年,基米和豆宝的AI产品平均获客成本已达到20-30元/人。据36氪了解,B站《月之暗面》单个用户的转化价格高达30元左右。 Kimi每次通过B站获得注册用户,月之暗面至少要支付30元。

但高投资流量并不意味着高收入。

“目前,国内明星AI创业公司还处于吸引新客户的阶段。”一位与上述国内领先AI初创公司产品收购相关人士对Alphabet表示,目前的AI产品推出新产品太紧迫,而且不只是用户需要的,还需要长期保留。力量薄弱,投入产出比不高。

“不赚钱的AI公司明年就会死,赚钱的AI公司也可能死。”李阳直言,对于投资者来说,几千万的营收、几十万的用户样本量太小了。在大规模商业数据的要求下,AI科学家不得不面临更重的商业压力。

与此同时,各大厂商的入侵不仅加剧了复杂性,也让AI科学家的团队合作受到了更大的考验。

今年3月,融资13亿美元的明星AI初创公司Inflection正式宣布,公司三位联合创始人中的两位穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)和凯伦·西蒙扬(Karén Simonyan)将加入微软;无独有偶,8月份,零一科技有限公司黄文浩被曝加盟字节,随后阿里巴巴同易千文大模负责人周畅也被曝低调加盟字节七月离职后。

当钱包富裕的各大厂商发起价格战时,他们率先降价。由于字节豆宝 Pro-32k 模型推理输入较行业价格下降 99.3%,阿里云宣布旗下 9 款大型模型全面降价,腾讯云也宣布混元-lite 免费,其他型号也纷纷降价。下降幅度高达87.5%。据《财经》杂志报道,阿里云、百度智能云等多位负责人透露,今年5月之前,国内大规模模型推理算力的毛利率高于60%,基本是国内大规模模型推理算力的毛利率。与国际同行相同。然而5月份,接连降价后,毛利率跌至负数。

对于急于进入市场的人工智能科学家来说,当人工智能竞争进入泡沫竞争阶段时,谁先实现商业化,谁就能更早收回成本。 “如果你想戴上王冠,就必须承受它的重量。”投资者铺就的鲜花大道并不平坦。落地成为2024年必须迈过的一道坎。

(文中李阳为化名)

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