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最近一两周，在AI技术以“日”为单位的更新频率以及名人效应的传导下，投资圈也正在发生一些有趣的现象。比如现在市面上涌向AI的FA越来越多，都比项目数要多了。这里的“项目”指的是真正有团队的创业项目。<？XML:NAMESPACE PREFIX = "O" />

在跟一位软件行业FA从业者杨思化（化名）聊天时，她告诉我：“现在看软件的投资人越来越少了，形势比人强，现在都是来找他们要AI项目的，市场冷了两年了，没办法，只能先转向AI。”

她还谈到：“除了像他们这种之前看软件，懂AI的FA加入到抢项目大潮中外，更有之前看新能源、新材料的，也跟风来到AI口。”

风口上的FA

我虽然承认今年AI的火爆，但对于新能源行业人的加入还是觉得有些惊讶。

见我不解，杨思化解释称：“虽然新能源很火，但项目并不好找，一方面，优质项目并不缺FA，另一方面，投新能源的人民币基金比较多，考察的周期也相对较长，反倒不如现在的AI项目来得性价比高。”

对于FA们加入AI浪潮的积极性，还有一个细节可以佐证——那就是他们的朋友圈。

据悉，他们近期是在刷屏分享的AI新闻，研报，也有一部分人会去各种各样的场合和平台去发表自己对AI的看法。对此，有人调侃道：可能去年同期他还在转发新能源的一些研究，发表观点，而现在又想通过这种方式来证明自己真的是AI行业的人。

另一个有趣的现象是他们在B站学习AI的热情。

这里不得不提的是前亚马逊首席科学家李沐，他是一位AI大牛，同时长期在B站上做一些AI论文精读的视频，为了尽快恶补AI知识，很多投资圈的人都去李沐那里学习，还有人对外称：“我师从李沐”，在业内看来，这十分滑稽。不过从某种程度上也体现出了FA追赶风口的焦虑。

但即便如此，很多新入场的FA还是见不到什么像样的AI项目，尤其是特别火的项目，根本就约不到。比如目前市面上最难约的是来自微软亚研院、中科院和清华系的项目。

背后的原因则在于项目方不想自己成为一个老师去教一堆学生。创始人最希望的就是见一家，第二天就打款。而不是聊了100家，其中80家都不懂，都需要教一遍，另外的20家有10家半懂，最后只剩10家真的看过，只有一两家有成交，这样的转化太累了。

很多FA会称自己关注AI很久了，可与项目团队聊到一些技术的时候，都没法对话，甚至会出现大段的沉默，因为这个领域的创始人一般是科学家类型的，为了让大家听懂，他很多时候会把科学语言转换成通用语言，但有些FA和投资人还是听不懂。

所以在最开始，创始人就会把那些假装自己是看AI的人，直接删掉，导致很多机构都聊不到项目。

这样一来，也导致了FA侧也出现了分化的局面。比如一些在AI行业深耕的FA今年甚至有底气不接触新项目，继续服务老客户，因为在他们看来，新拉的团队和项目不确定因素太多，至少要到一两年才能真正看出门道。他们也会抱怨市场上的蹭热点项目比比皆是，比如那些做协同办公，协同设计，还有做智能客服类的。

“鱼龙混杂”

FA的疯狂也使得市场上的创业项目变得鱼龙混杂。

“现在遍地都是项目，甚至用信息爆炸形容都不过分，我感觉勤奋的投资人每周能见10个AIGC的项目。大部分项目阶段还很早，有些创始人现在甚至还在大厂或者学校里。”某机构FA王菲（化名）如此谈到。

除了一些看到机会主动下场的创业者，投资人和FA们现在也是忽悠各种人出来创业。包括在校的硕士生，博士生以及大厂的一些高P，整个市场处于一种鱼龙混杂的状态。

王菲认为：“当下AI行业的现状有点像2014~2015年间的移动互联网的感觉，产业面临新一代技术革命，所有应用都将被AI重构，但究竟哪里会产生巨大的机会，哪些是泡沫，还需要大家各自去甄别。”

据另一个FA李欣妍（化名）透露，现在创业热情最高涨的就属高校了，因为这场技术变革首先在学术界掀起风潮，同时，在各种政策扶持下，加入AI浪潮已经成为了共识。

值得一提的是，在第一波AI创业潮时，率先下场并受到资本热捧的就是这一众科学家与高材生，比如清华姚班毕业的印奇、唐文斌，港中大教授汤晓鸥，放弃中国科学院专家身份的周曦等等。如今AI2.0再次来临，不少人仍想复制他们的创业梦。

而对于大厂高P来讲，出来创业成为了越来越多人的选择，只是前两年碍于宏观环境的影响以及风口轮换的影响，给他们的空间很有限，而AI作为大厂的技术能力的标配，对于他们来讲，也是信手拈来的能力，我们也看到今年很多新组建的团队都在招募资深产品经理，这也使得不少高P都跃跃欲试。

此外，一级市场上AI项目估值的疯长，也给了这些创业者信心。

“去年，很多AI公司的处境都非常艰难，他们对融资的期待也非常低，今年整个态度上都发生了巨大转变，在推项目时，一些机构一听是技术大佬，团队也很扎实，做了很多积累，就表现出了强烈的兴趣，我们接触的项目估值也普遍涨了两三倍。”李欣妍谈到。

当然，行业里也有估值涨得非常夸张的。有的从几百万美金翻几倍到几千万美金，有的去年年中估值才5亿美金，今年开年就涨到了11亿美金，行业在估值方面，还是给出了积极的信号。

在商业模式上，目前比较多的还是用 API 调用和私有化部署。虽然现在很多人想说要做大模型，但其实Open AI只是做了最难的事情，但未必是最赚钱的一个环节，重点还是在生态的打造上。

大赢大输的游戏

其实不管是跟风调转航向的FA还是组团创业的科学家、高P们，背后的本质驱动因素都是资本。

钱来了，什么都来了。而把这次创业潮过早推进资本竞争层面的，则是最近一些大佬接连高调宣布入局。

对于大佬们的加入，有人认为这是把双刃剑。一方面他们提升了整个赛道的热度，也在某种程度上给了投资人很大的信心。另一方面，他们过早地把行业竞争推入到了资本竞争的局面，对于很多其他早期项目来讲，现在很被动。

AI创业与其他行业并不同，它天然对资本的需求就比较高，因为这确实是一个拿不到足够的钱，连上牌桌的机会都没有的一个方向。如此一来，当项目一旦有成型的想法，它必然会跟资本圈发生一些接洽。我们可以看到直到现在，上一代AI公司大部分还处于亏损的状态。

表面上，现在VC圈里，大家都在热火朝天地看项目，找项目，可整个赛道还是非常冷的。

虽然很多基金说要all in AGI（通用人工智能），但一被问到具体想投啥，老板却没有一个结论。因此，应该投什么？怎么投？如何去预期投资的收益，十个投资人里九个都是迷茫的状态。

当然，很多选择今年all in AGI的基金中，美元基金偏多，一来美元基金经历了去年资本市场的沉寂后，投资的压力很大，二来好不容易有一个新的主题，而且这一波起势主要源自于海外，所以美元基金的敏锐度和热情，都更高一些。

据了解，当前也有不少人民币基金也在关注AI行业的情况，只不过现在很多项目的阶段太早了，不管是产品，应用还是商业化路径都没有成形，而且要价不菲，所以人民币基金很难出手。

对于未来市场的预判，投资人们也给出了相对一致的判断，即这些细分领域的投融资交易量不会出现特别高的情况。因为这个赛道真正有价值的公司本身就比较稀缺，就团队来讲，中国真正能做AI做大模型人非常少，这之中，愿意出来做公司，又能很清晰的商业想法的，就少之又少了。

“实际上，真正的交易还是非常少的，市场非常残酷。赛道虽然不乏投机者，但如果没有突出的竞争力，包括产品、技术以及互补的创始团队，可能在很早就被筛掉。”王菲谈到。

长久来看，这个赛道的交易量还是在早期比较活跃，像是天使轮，它没有什么可验证的，融资会更加顺利一点。可一旦到了a轮、b轮成长期的时候，真正能跑出PMF的项目并不多。

最后，在聊到AI2.0创业潮中，优质项目的画像时，我得到了这样一个答案：一方面需要足够强的运营管理团队，做到对内发展脉络和路径的足够清晰，另一方面，需要实力强大的科研团队，保证人才的密度，第三，在AI训练上，不管是数据还是购买硬件，需要大量的资金壁垒。

在这样的画像之下，有些人对当前的国内创业情况持完全悲观的态度，在他们看来，在AGI行业能够创业成功是一件非常难的事情，在CHATGPT大火之前，这是个非常冷门的赛道，如果用人工智能的通用分析框架来看，包括了数据、算力和算法，而这三个环节每个都很难。

同样，这也是大家出手谨慎的原因所在，因为这是一场“掐尖儿”的投资，机构们都希望能够货比三家，看看到底谁能跑出来，毕竟一旦选错了团队，未来很大程度上就是没有收益的。

在李欣妍看来，“尤其是大模型上的创业厮杀是非常凶残的，极有可能是一个大赢大输的结局。”

（应受访者要求文中杨思化、李欣妍为化名）

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