AIGC创业，初创公司要么成为独角兽，要么成为炮灰

(相关资料图)

如果说2022 年被称为生成式人工智能（AIGC）之年，2023 年则把大模型推向了一个高峰，GPT-4 的发布，标志着生成式人工智能，进入了面朝通用人工智能创新应用的阶段。

生成式人工智能的生态包括了基础设施层、模型层与应用层，创新在每一个层面发起，竞争也在科技巨头、行业龙头和初创公司之间展开。

面对这一革命性的技术，不论是主动还是被动，企业都被卷入其中。不管是技术的守成者、创新者还是采纳者，业务模式都将发生变化，进而影响企业的发展。

当前，生成式人工智能尚处于技术发展的早期阶段，基础架构和核心技术并不成熟;科技巨头忙于研发大模型，尚未顾及深度切入具体的应用场景。但巨头何时添加相似的功能(feature)，始终是悬在初创企业头上的达摩克利斯之剑，而大模型能力边界的扩张也可能在未来挤占初创企业的发展空间，可以说，这是初创企业的蓝海，但也有发展道路上的暗礁。

要么成为独角兽，要么成为炮灰，在生成式人工智能领域，初创企业别无选择。

中国大模型数量超过美国

2022年年底以来，每周都有新的生成式AI 产品发布。据 CB insights，这个领域全球至少诞生了13 家独角兽企业。

中国没有错过这一轮技术创新。

5 月底，科技部旗下研究中心新发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》统计，近 5 年来，中国研发的大模型数量排名全球第二，仅次于美国; 2023 年中国发布的大模型数量超过了美国。

科技巨头吸引了更多的目光，但初创企业孕育着新的希望。它们或者迭代上一代 AI 技术，或者创造新的产品与服务。

文本与图像是目前相对成熟的两大模态，与美国类似，中国同样有较多的初创企业聚焦于此，但它们正在寻找如何将其融入视频、3D、编码等更多模态。

部分原AI 1.0时代的初创企业开始转型，计算机视觉、语音识别、自动驾驶乃至生物医药等企业，迅速结合业务数据与应用场景，将其融入了大模型，试图用更泛化的能力解决更普遍的行业痛点。创新正在外溢至周边领域，元宇宙、数字人等也在通过靠近AI2.0获得新的活力。

法律、金融与营销领域存在更明确的新机会，无论是搜索、翻译、对话、摘要还是创作，都已有初创企业的身影;游戏、家装、服装等行业的概念图设计，也正在交给生成式人工智能。有些则更通用一点，为不同企业各自员工学习公司或行业知识，提供了更便捷的交互界面。

更多的增量正在被发掘出来，现在仍是AI 2.0的早期，基础架构和核心技术并不特别成熟;巨头忙于研发大模型，尚未顾及深度切入具体应用场景。这是初创企业的蓝海，也有发展道路上的暗礁。

AIGC市场地图来源：启明创投X未尽研究

生产力工具占比最高

底层技术热度增加

因为技术发展迅速，且处在初期阶段，在生成式人工智能创业如火如荼的同时，创业方向也在迅速调整。

截止到 2023 年 Q1，在剔除掉在看到大模型机会后才切换过来的创业企业后，根据启明创投投资团队与超过100家在GPT-3发布后成立的大模型和生成式AI相关的中国创业企业的交流，这些生成式 AI 新公司中，将近30%做语言类应用;企业数量最多是多模态应用方向，占比 57%;大模型企业，以及为更好地训练和应用大模型提供支持的工具链企业共占比14%。

在 100 余家公司的具体方向中，ChatBot占11%，而生产力工具占得最多，高达65%，包括文案写作、图像生成、视频脚本生成、 3D 资产生成等。以下是截止 2023 年 Q1 的生成式 AI 市场情况:

来源：启明创投X未尽研究

然而，市场发展是快速的，2023 年的 Q2 又涌现出大量的生成式 AI 创业企业，在 2023 年 H1 结束后，启明创投基于累积近 200 家生成式 AI 企业的交流，观察到的生成式 AI 市场情况如下图:

来源：启明创投X未尽研究

根据与这些公司的交流，启明创投发现，与 2022 年受到 Stable Diffusion 和 ChatGPT 刺激后快速涌现出的生产力工具方向的创业公司不同，2023年有更多比例的新公司聚焦在底层技术的创新上，更多大模型公司和 infra 工具链公司在以技术大拿为主的创始人主导下成立。

反映在数据上，具体表现为聚焦在底层技术的创业公司占比从14% 提升到了29%，而生产力工具型的应用公司占比则从 65%下降到46%。