近幾年，生成式人工智能（GenAI）成為了大受追捧的當紅炸子雞。

尤其是Stable Diffusion和ChatGPT的出現，顯示出LLM在文本、音頻、圖像等創造和構思能力上已達到與人類持平甚至大大超出的水平，LLM的應用前景十分廣闊。

同樣的，伴隨著生成式人工智能的迅速崛起，巨額投資也紛紛進入了各類初創公司中。

過去五年的投資共計超過220億美元，尤其是在2023年，投資金額與往年拉開了明顯的差距。

美國在這次生成式人工智能浪潮中獨占鰲頭，全球89%的投資都流向了美國的初創公司。

造就美國主導地位的部分原因是OpenAI的崛起。自ChatGPT推出以來，就備受風險投資的寵愛，VC向OpenAI投入了近120億美元，引發了生成AI的熱潮。

不僅如此，GenAI在鄰近市場也引發了相當的沖擊。英偉達股價在2023年上半年上漲幅度超100%（英偉達是人工智能芯片的領導者），而 Chegg（教育輔導）等公司由于商業模式被GenAI顛覆而下跌了至少50% 以上。

GenAI的投資歷史

GenAI初創公司在種子輪和A輪融資中有明顯的溢價，從2018年起，GenAI在A輪融資的中位數就是其他初創公司的兩倍了。

但對GenAI的投資歷史進行回顧，會發現GenAI的風險投資是按階段進行的。

2016年以后，對生成式人工智能初創公司的早期投資就開始穩步增長，2020年開始加速，2023年井噴。

從2020年到2022年，處于突破階段的GenAI融資增長了 5 倍，但在過去幾個季度略有放緩。

后期資金在2023年飆升，超過了120億美元。其中OpenAIde 100億美元資金以及其他幾輪大型融資遙遙領先。

關鍵細分市場

作為一個相對新興的行業，迄今為止，大多數風險投資的資金都是由最接近LLM的人籌集的。

模型制造商籌集到的資金占GenAI資金的 60%以上，其次是應用程序和基礎設施。

在GenAI公司的融資方面，模型制造商OpenAI遙遙領先，但 Anthropic、Adept AI、Inflection AI、Aleph Alpha和其他一些公司也籌集了大筆資金。

這也和我們的常識相符，LLM模型的培訓和部署成本需要投入大量資金。

同時，垂直領域的模型制造商開始嶄露頭角，例如 Hippocratic.ai，該公司以健康為重點的LLM項目獲得了5000萬美元的種子輪融資。

專門開發LLM的行業包括健康、金融科技和法律科技。

應用程序僅次于模型制造的第二大資助領域。

相關的應用程序涵蓋了所有的媒體類型，如文本、圖像、視頻、語音/音頻/音樂、代碼和 3D 資產等。

但大多數應用程序圍繞文本展開，如文案寫作、客戶關系助理/聊天機器人以及知識與搜索。

應用程序分為基于專有模型的應用程序和基于第三方模型的應用程序。、

大多數應用程序都是基于第三方模型構建的，如Jasper和 Typeface。

但有幾家初創公司正在基于其專有的GenAI模型構建應用程序

例如Character.ai、Runaway和Descript。

基于專有的 GenAI 模型構建應用可以避免競爭，因為應用很可能會利用收集到的數據和用戶互動來微調專有模型。

其他應用可能會在第三方模型的基礎上建立多層模型進行微調。

在基礎設施方面由于GenAI使用量大幅上升，需要同步增加對從提示工程到 MLops（訓練、部署、優化和監控）再到數據和嵌入的專用基礎設施的投資。

其中一些解決方案作為附加組件添加到以前的MLops產品中，例如Scale AI。

還有一些則完全是為了滿足 GenAI 的原生需求，例如Vector數據庫，該公司在Pinecone和Weaviate的帶領下，在 2023 年已經籌集了 1.77 億美元，創下歷史新高。

其他相關GenAI投資信息

全球頂級投資者

許多頂級投資者一直在積極建立自己的新一代人工智能投資組合。

安德森-霍洛茨（Andreessen Horowitz）和紅杉（Sequoia）對新一代人工智能的投資比其他任何人都多出近 50%。

Ycombinator是GenAI初創企業最積極的加速器，已為100多家初創企業提供支持，其中包括OpenAI、Jasper和Replit。

全球GenAI風險投資領先國家

在全球范圍內，生成式人工智能融資最多的國家是美國，它遙遙領先于其他所有國家。

其次是以色列和加拿大，英國、德國、荷蘭和瑞典緊隨其后。

熱門城市

灣區一直是生成式人工智能的主要中心，它在不到4年的時間里吸納了超過180億美元資金。

即使沒有 OpenAI帶來的123億美元融資，灣區吸引的資金仍是第二位地區紐約的8倍。

特拉維夫（AI21）和倫敦（Stability.ai）緊隨其后，成為美國以外兩個領先的全球中心。

人工智能芯片：GenAI 的支柱

GenAI浪潮也伴隨著用于大規模訓練和部署LLM的AI芯片和處理器的需求與日俱增。

這使得英偉達的股價在2023年上半年上漲了100%以上。

然而，即使是英偉達，在云服務器芯片的新訂單執行上也要落后兩三個月。

訓練成本和算力的可用性正成為初創企業和想要培訓和部署LLM的公司的制約因素。

全球人工智能芯片融資在2017-2018年開始放量，并在 2021-2022 年達到峰值。

然而，如果過濾掉“迷你輪”（megarounds），按融資輪數計算，2022年是有史以來最活躍的一年。

此外，中國一直是人工智能芯片投資的領先地區，中國AI芯片的融資是美國的兩倍以上。