AI狂潮周年全记录

2013年，美国风险投资家艾琳·李（AileenLee）提出用“独角兽”来形容创立不久估值就达到或超过10亿美元的公司，意思是罕见。之后，独角兽成为创新的代名词。

独角兽的稀缺性与技术创新在现实世界中的表现也确实吻合。可能有接近10年的时间，我们不再那么密集地听说这个名词—这种“珍稀动物”上一次集中出现还是在2016年前后。当时，硅谷有WeWork、Airbnb、Uber、Evernote、Dropbox；中国则有蚂蚁金服、小米、美团、滴滴、今日头条、ofo……

再次频繁听到独角兽这个词是2023年。根据PitchBook的数据，截至2023年8月31日，美国拥有700家独角兽公司，占全球独角兽总数的52.1%。其次是中国，共有275家公司成为独角兽，接下去是印度（65家）、英国（46家）和德国（28家）。这些公司当然不是都成立于2023年—实际上大部分都不是—不过其中不少公司都来自于2023年兴起的新一拨技术浪潮，生成式AI。

生成式AI独角兽估值对比（单位：亿美元）

2023年已经被公认为生成式AI元年。2022年11月的最后一天，一家叫OpenAI的公司发布了一款名为ChatGPT的聊天软件，在这个聊天软件中，屏幕背后与用户聊天的不是人类，而是一个AI，并且，它聪明到大部分使用软件的人几乎无法分辨它是机器还是人类。

让全球创投市场再次繁荣起来的新兴力量也是生成式AI。

在美国，该领域的公司OpenAI的估值早就超过10亿美元—它目前正在以1000亿美元的估值寻求融资—其他新涌现的估值超过10亿美元的生成式AI公司的名单也越来越长，据不完全统计，其中包括Anthropic、Character、Inflection、Cohere、Mistral、Runway、AI21Labs等。

在中国，生成式AI独角兽公司的名单也已出现，包括MiniMax、智谱、百川智能和零一万物。此刻你对它们感到陌生并不奇怪，因为这一轮创投热潮与上一轮相比，很大的区别在于，上一轮公司的创业方向主要集中在消费领域，其产品从诞生第一天就向消费者提供某种具体的服务，能快速进入你的生活。而生成式AI独角兽，至少在眼下，还没有太多能直接面向C端的成熟产品。

这轮热潮还展示出一个格外值得关注的现象是，硅谷重新回到了全球创新舞台的中央。

过去几年，硅谷因租金上涨、大公司日益强大而被认为失去了创新空间，不再是创业圣地，但2023年兴起的生成式AI浪潮正是由硅谷公司创造的。不仅发布ChatGPT的OpenAI是一家硅谷公司，那篇为生成式AI奠定根基的著名论文《AttentionIsAllYouNeed》（就是提出Transformer架构的那篇论文）也是由Google的8位工程师完成的。而在如今估值超过10亿美元的独角兽公司中，相当一部分是由这8位工程师在离开Google后创立。如果愿意追究故事细节，你还会发现这篇论文是2017年12月在加利福尼亚南部举行的NeurIPS会议上发表，NeurIPS是机器学习和计算神经科学领域最有名的会议之一，不仅涵盖多个交叉学科，也汇聚了学界和业界两个人才族群。

ChatGPT的月访问量绝对领先

大公司在这轮技术浪潮中的作用不可忽视。事实上，除了孵化出Transformer、为硅谷创业公司提供CEO和首席科学家，大公司为这些初创公司提供的还有资本—远超过风险投资机构（VC）在其中的投入。目前，该领域估值最高的两家公司OpenAI和Anthropic，背后最大的金主都是大公司。其中，微软向OpenAI投了130亿美元，亚马逊和Google则分别承诺向Anthropic投资40亿和20亿美元。仅这些投出去的钱，就超过中国AI独角兽的最高估值（12亿美元）。如果用同样的融资维度计算，中美两国公司的差距更大，比如获得最多融资的智谱，从市场上拿到的钱也只有25亿元人民币（约合3亿多美元）。

AI的智能水平和投入金钱的水平成正比，这不是玄学，而是因为训练更聪明的AI需要搭建更大的模型、使用更多数据训练、租用更多服务器，同时也需要聘用更多精英人才。

这样的故事应该能够矫正不少人一度认同的创新处方，即“低成本+小公司”。为了推行这个处方，中国和美国硅谷的政府都祭出过反垄断大旗，区别是，中国成功了，硅谷没有。2023年以来，苹果、微软、Google等大公司的股价和利润都创下历史新高。

生成式AI的起源故事简单来说就是这样，大公司孵化或供养了创新、有能力者离开大公司独立创业、大公司继续为这些创业项目投入资金。这在逻辑上也说得通，因为没有哪种公司比大公司更怕被颠覆。