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AI企业如何发展 “中国版chat GPT”给出了答案

近日，有一家中国AI领域的企业在美国纳斯达克挂牌上市，被誉为中国版chat GPT。然而翻看公司的招股书，却发现公司财务状况极差。 2020年收入1.38亿美元，净利润-700万美元； 2022年上半年收入1.28亿，净利润只有59万美元； 2021年净经营现金流为-1188万美元； 2022年上半年，公司合并资产4千多万，负债6千多万，资不抵债； …… 究竟是一家怎么样的公司，财务状况这么差，其又是如何一步步发展到上市的阶段？ 1 这家公司名字叫小I机器人，成立于2001年，是人工智能技术和产业化平台供应商。如今，小i已经形成围绕CIAI（认知智能平台）的AI技术平台，提供包括AI智能聊天机器人、智能语音处理、计算机视觉、行业解决方案、机器人自动化及iBot操作系统的硬件解决方案产品及服务，客户覆盖金融行业、建筑业、政府机构及制造业等，公司营收来源包括销售软件产品、云平台产品及M&S服务三个方向。看似光鲜上市的背后，公司也是经历了一段痛苦的过程。聊天机器人B2C业务受阻。公司一开始做聊天机器人的业务，主要用于MSN和QQ等通讯软件，并在2007年用户达到8000万人。结果就是占据了90%的智能客服机器人市场，但就是不赚钱，因为要投入研发和生产机器人。 BCB业务生存艰难。2010年开始专注在TOB 业务上，利用认知智能技术赋能产业，选择场景为客服。市场竞争激烈，客单价下降，从客服机器人初期200万降低到20-30万，难以支撑起公司的业务。去繁就简，专注核心业务。2017年，公司开始逐步砍掉了包括硬件在内的很多非核心的业务，而在更大程度上强调和行业内的合作伙伴深度合作。实现首次盈利。商业模式的变化，对应的变现渠道也在发生变化。从前变现渠道两个方面，一是卖产品+服务，二是只卖服务。前者适用于大型银行这种客户，第二针对IT整合能力不强的客户，按照周期、交互量、解决问题数量收费。公司硬件收入占比逐步降低，一直到2018年最终放弃。在未来小i机器人将会继续坚定不移聚焦在以思考为核心的认知智能领域。 2 公司的商业模式不断试错背后消耗的大量资金，据统计，公司在上市前就已经融资到了E轮，而且从企业成立到上市前一直在融资烧钱。除了获得融资外，公司也在积极寻找新的融资渠道，据了解，公司在2015年登陆新三板，后融资效果不佳撤板，2019年又冲击港股，结果冲击失败，2023年转战美国资本市场，寻求资金。疯狂融资的背后一方面是行业本身需求较大的资金投入进行研发，另一方面也是公司自身在不断试错消耗的过程。而且公司在融资过程中还差点失去公司控制权（2017年融资不到钱的困境下签署了极为苛刻的融资条款才融到钱）。虽然公司现在通过VIE结构实现了上市，但在小i机器人的股权结构中，共有58位股东，有8个股东的持股比例超过5%。其中，袁辉合计持股约14.72%，李艾妮持股为9.58%，朱频频持股7.54%，前两大机构股东阿里巴巴和吉利分别持有小i机器人6.60%和6.53%的股份。多轮次的融资稀释了部分股权。 3 正如前面指出，公司在发展过程中一方面试错，一方面不断消耗资金，其实还错过了一个行业的优势。行业竞争逐渐激烈。公司算是较早进入人工智能机器人领域的公司，但一直苦于没有找到正确的盈利方式和商业模式。所以在行业发展过程中竞争对手不断增加，比如2013年成立的科大讯飞，传统IT服务商转型过来的浪潮信息等等都给小I机器人带来一定的压力。客户需求日益严苛。降低B端客户成本只是智能客服机器人的入门级要求，目前B端客户对客服机器人已经寄予了更高的期望值：不仅沟通，还要有价值创造能力。不仅回答问题，还要解决问题，比如引导产品迭代；还要精准营销等，小i机器人就在一边寻找商业模式，一边还要满足客户更新的需求，总会顾此失彼。产业环境发生变化。一方面是产业链，另一方面是融资环境。前者产业链角度，原本的AI产业比较宽泛，能够满足基本需求就可以，随着技术和需求的变化，AI的产业链不断延伸，细分场景和赛道也越来越多。没有一家公司可以做成所有东西，企业应该回到其具有核心竞争力的部分。另一方面融资环境以AI芯片、计算力、数据平台为核心的基础层开始崛起，更加受到资方的青睐。截止到2021年底，基础层的融资数量占比从十年前的17.4%提升到了21.7%，技术层从十年前的21.7%提升到了24.9%，融资数量减少的只有应用层。 4 小I机器人的成功上市，也为其他AI企业提供了一些新的发展思路：顺应行业趋势，抢占先发优势。人工智能是未来发展的必然趋势，但在大趋势下也存在一些细分的趋势变化，如从通用型产品到定制化产品，从大众场景到特殊专业的场景等。在技术端，人工智能也包括深度学习、自然语言处理等多个细分方向。所以在大趋势下，企业应当选准自己的赛道去发展，抢占先发优势。聚焦核心优势，实现商业闭环。小I的发展之路坎坷就是失败在商业模式上，公司在2016年前一直是全面铺开，软件、硬件等都在做，反而不能形成合力。但公司的竞争优势是在软件方面。对于一条产业链较长的人工智能行业，AI相关企业也应该聚焦自身的核心优势，想清楚如何变现，才是正确的发展之路。保证企业的血液供应-资金。人工智能前期是一个高投入的过程，因此在发展过程中需要对每个阶段的融资和节奏有一个合理的把控，合理设置股权结构，避免因为过度融资或者危机时刻才融资被投资机构握住咽喉。来源：金色财经

金色财经2023-03-21

AI企业如何发展 “中国版chat GPT”给出了答案

近日，有一家中国AI领域的企业在美国纳斯达克挂牌上市，被誉为中国版chat GPT。然而翻看公司的招股书，却发现公司财务状况极差。 2020年收入1.38亿美元，净利润-700万美元； 2022年上半年收入1.28亿，净利润只有59万美元； 2021年净经营现金流为-1188万美元； 2022年上半年，公司合并资产4千多万，负债6千多万，资不抵债； …… 究竟是一家怎么样的公司，财务状况这么差，其又是如何一步步发展到上市的阶段？ 1 这家公司名字叫小I机器人，成立于2001年，是人工智能技术和产业化平台供应商。如今，小i已经形成围绕CIAI（认知智能平台）的AI技术平台，提供包括AI智能聊天机器人、智能语音处理、计算机视觉、行业解决方案、机器人自动化及iBot操作系统的硬件解决方案产品及服务，客户覆盖金融行业、建筑业、政府机构及制造业等，公司营收来源包括销售软件产品、云平台产品及M&S服务三个方向。看似光鲜上市的背后，公司也是经历了一段痛苦的过程。聊天机器人B2C业务受阻。公司一开始做聊天机器人的业务，主要用于MSN和QQ等通讯软件，并在2007年用户达到8000万人。结果就是占据了90%的智能客服机器人市场，但就是不赚钱，因为要投入研发和生产机器人。 BCB业务生存艰难。2010年开始专注在TOB 业务上，利用认知智能技术赋能产业，选择场景为客服。市场竞争激烈，客单价下降，从客服机器人初期200万降低到20-30万，难以支撑起公司的业务。去繁就简，专注核心业务。2017年，公司开始逐步砍掉了包括硬件在内的很多非核心的业务，而在更大程度上强调和行业内的合作伙伴深度合作。实现首次盈利。商业模式的变化，对应的变现渠道也在发生变化。从前变现渠道两个方面，一是卖产品+服务，二是只卖服务。前者适用于大型银行这种客户，第二针对IT整合能力不强的客户，按照周期、交互量、解决问题数量收费。公司硬件收入占比逐步降低，一直到2018年最终放弃。在未来小i机器人将会继续坚定不移聚焦在以思考为核心的认知智能领域。 2 公司的商业模式不断试错背后消耗的大量资金，据统计，公司在上市前就已经融资到了E轮，而且从企业成立到上市前一直在融资烧钱。除了获得融资外，公司也在积极寻找新的融资渠道，据了解，公司在2015年登陆新三板，后融资效果不佳撤板，2019年又冲击港股，结果冲击失败，2023年转战美国资本市场，寻求资金。疯狂融资的背后一方面是行业本身需求较大的资金投入进行研发，另一方面也是公司自身在不断试错消耗的过程。而且公司在融资过程中还差点失去公司控制权（2017年融资不到钱的困境下签署了极为苛刻的融资条款才融到钱）。虽然公司现在通过VIE结构实现了上市，但在小i机器人的股权结构中，共有58位股东，有8个股东的持股比例超过5%。其中，袁辉合计持股约14.72%，李艾妮持股为9.58%，朱频频持股7.54%，前两大机构股东阿里巴巴和吉利分别持有小i机器人6.60%和6.53%的股份。多轮次的融资稀释了部分股权。 3 正如前面指出，公司在发展过程中一方面试错，一方面不断消耗资金，其实还错过了一个行业的优势。行业竞争逐渐激烈。公司算是较早进入人工智能机器人领域的公司，但一直苦于没有找到正确的盈利方式和商业模式。所以在行业发展过程中竞争对手不断增加，比如2013年成立的科大讯飞，传统IT服务商转型过来的浪潮信息等等都给小I机器人带来一定的压力。客户需求日益严苛。降低B端客户成本只是智能客服机器人的入门级要求，目前B端客户对客服机器人已经寄予了更高的期望值：不仅沟通，还要有价值创造能力。不仅回答问题，还要解决问题，比如引导产品迭代；还要精准营销等，小i机器人就在一边寻找商业模式，一边还要满足客户更新的需求，总会顾此失彼。产业环境发生变化。一方面是产业链，另一方面是融资环境。前者产业链角度，原本的AI产业比较宽泛，能够满足基本需求就可以，随着技术和需求的变化，AI的产业链不断延伸，细分场景和赛道也越来越多。没有一家公司可以做成所有东西，企业应该回到其具有核心竞争力的部分。另一方面融资环境以AI芯片、计算力、数据平台为核心的基础层开始崛起，更加受到资方的青睐。截止到2021年底，基础层的融资数量占比从十年前的17.4%提升到了21.7%，技术层从十年前的21.7%提升到了24.9%，融资数量减少的只有应用层。 4 小I机器人的成功上市，也为其他AI企业提供了一些新的发展思路：顺应行业趋势，抢占先发优势。人工智能是未来发展的必然趋势，但在大趋势下也存在一些细分的趋势变化，如从通用型产品到定制化产品，从大众场景到特殊专业的场景等。在技术端，人工智能也包括深度学习、自然语言处理等多个细分方向。所以在大趋势下，企业应当选准自己的赛道去发展，抢占先发优势。聚焦核心优势，实现商业闭环。小I的发展之路坎坷就是失败在商业模式上，公司在2016年前一直是全面铺开，软件、硬件等都在做，反而不能形成合力。但公司的竞争优势是在软件方面。对于一条产业链较长的人工智能行业，AI相关企业也应该聚焦自身的核心优势，想清楚如何变现，才是正确的发展之路。保证企业的血液供应-资金。人工智能前期是一个高投入的过程，因此在发展过程中需要对每个阶段的融资和节奏有一个合理的把控，合理设置股权结构，避免因为过度融资或者危机时刻才融资被投资机构握住咽喉。来源：金色财经

金色财经2023-03-20

百度的对手从来都不是OpenAI

等。灼识咨询曾在一份报告中将百度列入中国AI领导地位，除了深度学习框架飞桨居中国深度学习框架榜首外，还因为百度不仅拥有中国最多的AI专利数量以及AI专利申请数量，还凝聚了中国最多的开发者，成为中国最大的开放式AI平台。国盛证券在ChatGPT产品报告中指出，这是一项属于具备云服务能力的大厂游戏。借助百度智能云国内TOP4的头部阵营地位，百度恰恰成为登上牌桌的为数不多参与者之一。更重要的是，百度借助芯片层的昆仑AI芯片，框架层的飞桨深度学习框架，模型层的文心大模型，以及应用层的搜索、自动驾驶、智能家居等产品，成为全球范围内寥寥无几拥有全栈自研能力的AI公司之一。消费互联网用户增长趋缓，且各家核心App基本触达月活天花板后，中国科技大厂都在高喊着向产业互联网转型，开始在数字化、智能化浪潮中掘金。一场围绕大模型的新竞赛在过去两年间悄然打响。IDC发布的《2022中国大模型发展白皮书》显示，自2020年起，中国的大模型数量骤增，仅2020年到2021年，中国大模型数量就从2个增至21个，和美国量级同等，大幅领先于其他国家。除了百度文心大模型在市场格局中处于第一梯队外，2021年4月，一众科技大厂继百度之后集中公开了各自的大模型产品，华为公布了千亿级参数规模的盘古大模型，阿里巴巴达摩院发布了被称为中文版“GPT-3”的语言大模型PLUG，并在此基础上于2022年9月推出通义大模型系列。晚到一步的腾讯，于2022年4月，对外披露了混元大模型。与文心大模型相比，上述大模型在功能上基本类似，如都具备文生图、文本转视频、自动生成文案等。基于百度文心大模型的AI 艺术创作展示，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。而且，这些科技大厂同样在内部筹划类ChatGPT产品。在百度爆出即将发布文心一言消息后，进入2月份，华为对外表示在类似ChatGPT方向上从2020年开始就在布局；阿里巴巴则透露阿里版聊天机器人ChatGPT正在研发中，已处于内测阶段；腾讯则被爆出针对类ChatGPT产品已成立混元助手项目组，联合腾讯内部多方团队构建大参数语言模型，希望“成为国内的业界标杆”。暂时尚未亮相大模型的字节跳动，也在近期被媒体报道称在大模型上已有所布局，分别在语言和图像两种模态上发力，其中语言大模型团队在今年正式组建，探索与搜索、广告等下游业务的结合，有望赶在今年年中推出大模型方案。正在追赶OpenAI，乃至计划超越前者的不止百度一家。这将是一场围绕技术和速度的双重赛跑。谁先上线产品，谁就有可能借助来自用户的真实反馈掌握先机，从而随着时间推移形成愈来愈强的马太效应。这也就不难理解李彦宏为何在2月初给文心一言项目下了“三月完成内测上市”的死命令。来自微软的一组数据更能直观感受生成式AI产品迭代的速度之快：从GPT到GPT-3，背后参数量从1.17亿飙升到了1750亿，增长近1500倍。 “大语言模型是个马太效应非常明显的行业，可以说如果落后18个月，就基本没机会了，因为先一步发布的产品已经迭代得非常先进了。”李彦宏如此感叹。这场GPT争夺战中，时间就是生命，效率就是金钱。来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-03-19

ChatGPT-4史诗级更新,这本辟邪剑谱你练不练？

天看直播的时候看到一个弹幕说道，百度是中国AI的未来。虽然百度确实深耕AI领域多年，但是AIGC这块本身就不是热门，也早被百度放了很久，如今一朝成为AI领域最热门赛道，其实百度并没有多大优势。再谈回OpenAI系的产品，基于GPT-3的NotionAI、基于GPT-4的Bing都逐渐为人所知且应用广泛，而ChatGPT-4作为目前最好的AI产品之一，无疑将继续带领整个AI赛道，但是我仍然有种感觉，也许不久的将来会有其他AI细分赛道异军突起，使得AI回到原有轨道上。而圈内的AI项目(点击阅读圈内目前的一些AI项目）也因为这波热潮再度拉升，并且越来越多的AI+区块链项目已经拿到融资且很快就会有成果了。正如文中所说，ChatGPT-4就像江湖中流传开了的辟邪剑法，你不练就有可能被别人杀掉，你练不练？来源：金色财经

金色财经2023-03-17

李彦宏：计划将多项主流业务与文心一言整合

务与文心一言整合。　　李彦宏表示：“中国AI市场即将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。而百度作为中国人工智能市场长期增长的最佳代表，正站在浪潮之巅。” 　　李彦宏强调：“人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性的变化。过去基本分为三层：芯片层，操作系统层和应用层。现在可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。” 　　以下为内部信全文：　　各位百度同学，　　今天，百度发布了截至2022年12月31日的第四季度及全年未经审计的财务报告。2022年，百度实现营收1236.75亿元，归属百度的净利润（非美国通用会计准则）206.8亿元，同比增长10％。第四季度，百度实现营收330.77亿元，归属百度的净利润（非美国通用会计准则）53.71亿元，同比增长32％。2022财年，百度核心连续四个季度业绩超市场预期。在严峻的市场环境下，我们努力提高了经营健康度，营业利润和利润率实现同比提升。我们还通过组织调整和管理重组，建立了一个更高效的组织。　　第四季度，百度智能云利用AI技术，为行业提供标准化的解决方案，提高了利润率。2022年，凭借云智一体的优势，百度智能云连续四年稳居AI云服务市场第一。以累计合同金额超过千万元人民币订单计算，我们的智能交通解决方案，已经被69个城市采用，并在落地城市的缓堵保畅中，发挥了关键作用。2023年春节期间，保定、株洲、阳泉、重庆等多个城市，市内出行强度创5年来新高，而通行效率提升均达到15％以上。　　智能驾驶方面，我们看到，全球自动驾驶行业正在加速呈现两极分化，“无人化”落地是关键分水岭。百度完全无人驾驶运营取得了突破，开始在武汉和重庆提供全无人出行服务，并获准在北京开展全无人驾驶测试。截至2023年1月底，萝卜快跑累计订单量超过200万，保持了全球最大的自动驾驶出行服务商地位。　　移动生态方面，百度移动端搜索查询次数和信息流分发量，都实现了两位数的同比增长。百度展现出一个信息服务平台的责任和价值。在防疫政策放开之后，我们迅速调动资源，推出了疫情指数，实时更新中国的情况，让用户在关键时刻可以获得准确权威的信息。2022年12 月，百度 App月活用户数达到6.48亿，同比增长4％。此外，小度在2022年前九个月，位居中国智能屏和智能音箱出货量第一。　　大家都知道，我们即将在3月份推出百度新一代的大语言模型“文心一言”，它也是继文心一格之后百度的又一个生成式AI产品。百度官宣之后，一名中国科幻作家来问，文心一言是不是可以让他的创作效率提升，让他的科幻小说更充满想象力。一大批媒体、客户、合作伙伴，第一时间宣布将接入文心一言。这是信任、是期待，更是责任。此时此刻，我们很多同学正在枕戈待旦，全力冲刺。　　今天，人人都在谈论人工智能的颠覆性影响。生成式AI和大模型的智能涌现，是全新的计算范式带来的新机会。这意味着，AI技术已经发展到一个临界点，各行各业都不可避免地被改变。中国AI市场即将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。而百度作为中国人工智能市场长期增长的最佳代表，正站在浪潮之巅。　　人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性的变化。过去基本分为三层：芯片层，操作系统层和应用层。现在可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。百度是全球为数不多、进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，各个层面都有领先业界的关键自研技术，可以实现端到端优化，大幅提升效率。　　我们计划将多项主流业务与文心一言整合。文心一言与搜索整合，将引领搜索体验的代际变革。除了提供更好的搜索和答案，我们还会提供全新的交互和聊天体验，以及独特的生成内容，极大地丰富内容生态和供给，吸引更多用户，并有机会形成新的流量入口。文心一言也将通过百度智能云对外提供服务。之前选择云厂商更多看算力、存储等基础云服务。未来，更多会看框架好不好、模型好不好，以及模型、框架、芯片、应用之间的协同。这会根本性地改变云计算市场的游戏规则。文心一言大模型搭载到Apollo智舱系列产品，会让智能汽车具备领先一代的人车交互体验。文心一言与小度进行集成，将显著提升小度与用户进行多轮对话的体验，更加聪明和善解人意。小度将成为用户身边更加全能的智能助手。　　最近这几年，我不断跟同学们讲困难和挑战，为的是当机会来临时，我们能够抓住机会，勇敢创新。因为只有创新能够驱动增长。让我们牢记使命，“用科技让复杂的世界更简单”，坚持做正确的事，帮助实现人工智能的终极理想，“为人类带来更多的自由与可能”。同学们，你们准备好了吗？　　Robin

金融界2023-02-22

深度解析对比中国和硅谷的AIGC赛道

。可见Gitee社区和国产框架都成为了中国AIGC发展不可或缺的软件设施。在硬件层面，国产的芯片也称为了训练AIGC模型的常见之选。在训练2000亿参数的超大盘古模型的过程中，来自华为的团队调用了超过2000块华为昇腾910芯片。而2600亿参数的百度ERNIE 3.0 Titan还有千亿参数紫东太初模型也是在华为昇腾系列的芯片上训练出来的。 AIGC模型十大开发机构从预训练语言模型的参数量来看，很多中国的模型其实并不比西方逊色。但是站在用户体验的角度，ChatGPT确实要领先于中国的语言模型，还有西方其他公司的模型。中国的开发者总能够赶上西方的领头羊，但是这个技术追赶的过程却需要2-3年。比如，OpenAI在2020年6月推出GPT-3模型，中国的智源、华为、百度在差不多一年之后才研发出了体量与之相当的模型，又用了一段时间才让模型的技能和GPT-3相媲美。预训练语言模型参考量在一定程度上，中国的AIGC底层技术也受益于西方的开源运动。在StabilityAI发布Stable Diffusion模型之后不久，国内的IDEA研究院封神榜团队很快就训练出了名为“太乙”的中文版Stable Diffusion。与原版的Stable Diffusion不同，太乙Stable Diffusion可以更好地理解中文的语言文化环境。蓝海vs红海：中美AIGC的发展阶段在之前的一篇文章里，我们分析过美国的AIGC产业，提到了希望很多AIGC垂直领域已经杀成了一片红海。比如，文案编辑和市场营销领域的文字生成类产品已经有数十家创业公司在做了。图像生成类的产品在Stable Diffusion和DALLE-2出现之后也迅速开始卷了起来。然而，中国的AIGC产业大多还是一片蓝海。两张市场地图对比不难看出中国的AIGC公司要比西方少得多，有些领域甚至还没有出现很多初创公司。中国的AIGC市场地图西方的AIGC产业是不是比国内要拥挤很多？这一方面是由于中国的底层技术要比美国落后几年，还不足以支持商业化落地。就在几年前，李开复老师在《AI Superpowers》一书里指出，中国虽然在AI技术层面不及美国，但是在应用端却走在了美国的前面。或许这一说法适用于预测型AI（“predictive AI”，比如人脸识别、推荐算法）的时代，但是在生成型AI（“generative AI”）的时代，应用和底层技术结合得更紧密，中国在应用方面也可能要追赶美国的步伐。中国在应用层的滞后也是由国内B2B产业的特性决定的。西方的文字和图像生成类产品主要都是面向2B的市场的，而中国的B2B市场要比西方小很多，中国企业往往不愿意在软件上花钱，而更愿意去购买服务。这就极大地降低了初创公司想要进入2B类文字、图像生成SaaS赛道的意愿。我们未来在国内可能看到企业打着卖服务的旗号卖软件--用户的体验和买服务无异，而后端的服务却是由AI软件提供的。另外，与美国横向SaaS模式不同，中国的AIGC的SaaS很有可能会采取纵向的发展模式。这种模式的特点在于，聚焦于特定的应用领域，比如电商、短视频、金融，而不是追求产品的通用化。这种发展模式弥补了中国在模型通用能力上的不足，也利用了在垂直领域积累的大量的专业数据。同一个科技，不同的垂直应用中国市场的独特性也决定了中国会发展出和西方不一样的AIGC生态系统和不一样的垂直应用。这意味着中国的AIGC应用虽然比美国慢了一步，但是简单粗暴的“复制到中国”（“copy-to-China”）模式并行不通。还是拿文字生成领域来讲，中国高质量的数据集少、市场营销以视频形式为主、企业不愿意在软件上花钱，这就意味着类似于美国的Jasper.ai和copy.ai这样的文字生成的通用SaaS，在中国就很难获得很大的2B市场。中国文字生成产品主要在做2C的业务，并且业务的性质也和美国很不一样。学术类写作、英文写作还有翻译成了中国文字类AIGC产品的重点。众多产品都提供这种服务，比如火龙果写作、秘塔科技还有写作狐。在2B领域，中国的初创公司选择了专攻垂直领域，而不是追究产品的通用性。一个典型的例子就是澜舟科技。在研发出了孟子大模型之后，澜舟科技并没有继续追求模型的通用性，而是专攻金融领域的NLP分析服务。中国的AIGC的另一个独特之处就是在AI视频领域有着比较强的竞争力。特别是虚拟人和短视频方面，中国的公司更加懂得结合实用性和娱乐性，而西方的公司的产品往往只有实用性。我们就拿中国的小冰和英国的Synthethia虚拟人公司来做个对比。Synthethia做出来的虚拟人跟普通公司白领无异，而小冰生成的万科虚拟员工崔筱盼却长着一副明星脸。中国的虚拟人产业近几年逐渐人们的视野。不论是清华大学首位虚拟学生“华智冰”，还是冬奥会上谷爱凌的虚拟分身，每次虚拟人的亮相都能够引起舆论关注。比起专注于2B赛道的西方公司，中国的AIGC公司因为要做2C的业务，所以特别懂得吸睛引流。咪咕的谷爱凌虚拟人分身在2022年冬奥会上首秀虽然目这个产业的商业模式还不成熟，但是技术上一旦有了突破，中国公司的市场营销能力将成为其强大的国际竞争力。但与此同时，中国在AIGC开发工具领域的初创公司甚少，比如在AI代码生成，还有零代码、少代码的工具领域基本上没有什么创业公司。这可能是因为开发工具领域语言、文化隔阂小、政策约束少，像GitHub这样的西方公司可以比较容易进入中国市场。而中国企业在B2B、B2D产品制作能力上的不足也让中国的开发工具产品很难和西方大厂竞争。中国的AIGC将何去何从？说了这么多，我们在最后想对中国的AIGC产业做出三大预测，供大家参考。一是，中国会重点发展AIGC的底层技术，形成自主的模型和基础设施。近些年美国政府对华的一系列科技制裁，让国内的各大公司担忧自己哪一天会不会也成为美国的打击对象。想要维持AIGC领域的发展，中国的企业和学术研究院必须要投入更多的研发费用，投入到真正的核心技术研发上，形成独立的产业链。二是，由于中国国内市场的局限性，出海是很多2B的AIGC企业的必然之选。在AIGC领域，已经有一些初创公司打造出了国际化的企业形象，进入了东南亚、欧洲、北美等海外市场。AI语音助手创业公司赛舵科技研发出了多语种的AI语音生成系统，涵盖了超过20种东南亚语言和方言。而高领资本和GGV投的AI模特公司ZMO.ai在中国成立，相继在美国和加拿大成立了办公室，打入北美市场。 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特三是，政策监管和法律伦理问题将成为AIGC发展的一个重要挑战。去年12月，国家互联网办公室发布《互联网信息服务深度合成管理规定》，进一步规范AIGC产出的文字、图像和视频内容，规范了个人信息在深度合成中的应用。此前，不少AIGC公司都陷入了侵犯产权、个人信息和产出虚假内容的尴尬境地，包括OpenAI的代码生成软件Codex也因为抄袭GitHub开发者的代码而被告上法庭。如何能在发展技术的同时，遵守法律法规、伦理原则，成为AIGC企业面对的一大难题。写在最后硅谷之外，中国的AIGC产业已经开始崛起。不论是从技术发展还是投资创业的角度来看，中国的AIGC产业相当活跃。中国的AIGC公司面临着和西方公司同样的挑战，比如寻找成熟的商业模式、发展下一代AIGC技术，还有遵循法规伦理。与此同时，中国的AIGC也要面对额外的压力，比如美国政策的打击还有技术层面的不足。跟互联网和移动手机时代一样，中国的AIGC生态必定和西方不一样。当美国的AIGC公司重点发展B2B业务的同时，中国公司很有可能会首先进入电商、物流还有大消费市场，并且很有可能在国际市场上和西方企业一争高下。中国的AIGC还处于萌芽期。未来，AIGC产业必将改变我们的生活，中国企业也一定能够加入这股浪潮。注：本文作者为硅谷Leonis Capital风险投资基金Jenny Xiao (肖文泉) 和Jay Zhao 来源：金色财经

金色财经2023-02-22

中国算力“卖水者”望成AI时代基站网络！中国电信布局ChatGPT引发股价暴涨，运营商链受益上市公司梳理

国内云计算市场地位提升，有望承接海量的中国AIGC运行需求，成为AI时代的“基站网络”。　　中信建投阎贵成2月19日研报中表示，AIGC所需要的算力、网络、数据均与电信运营商高度相关，应当重新审视电信运营商“网云数”的价值，预计国内云计算产业景气度有望回升，建议关注云计算相关产业链投资机会。　　公开资料显示，2021年以来，三大运营商聚焦公有云业务，进入2022年四季度后，随着“大安全”背景下，国有云渗透率加速提升，运营商云逐渐成长为我国公有云中不可或缺的重要力量。宋嘉吉指出，强大的公有云业务，在AIGC时代，是运行、储存、交互AI数据的重要基建。如OpenAI与ChatGPT就运行于微软的Azure公有云之上。　　浙商证券张建民研报中表示，2022-2026，中国公有云市场会以复合增长率30.9％继续高速增长，预计到2026年，市场规模将达到1057.7亿美元。中泰证券陈宁玉等研报中预测，2025年中国移动和中国电信的云计算业务收入有望突破1000亿，中国联通云计算业务有望超过600亿。　　陈宁玉表示，算力网络资本开支主要包括业务网、IT云、数据中心的直接投资及传输网、汇聚机房部分分摊投资，从传统统计口径来看，传输网及业务支撑网占比显著提升。重点关注与运营商在该领域合作较为深度的供应商结构性增长机会，数据中心服务商：润泽科技、宝信软件等。　　网络设备商：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络等；数据中心暖通设备：英维克、佳力图、依米康等；光纤光缆：长飞光纤、亨通光电、中天科技等。此外，运营商数据链包括，中新赛克、浩瀚深度、恒为科技、东方国信、天源迪科。　　具体来看，中兴通讯服务于全球电信运营商、政企客户和消费者，公司业务覆盖 160 多个国家和地区，服务全球 1/4 以上人口。　　锐捷网络在中国以太网交换机市场份额排名第三、Wi-Fi6产品出货量排名第一、中国企业级终端VDI市场份额排名第一、中国本地计算IDV云桌面市场占有率第一。　　中新赛克在网络内容安全领域，公司升级网络态势分析系统，研发疫情通行大数据分析系统、运营商网络流量质量监测系统，并得到规模部署。　　浩瀚深度是国内领先的互联网流量智能化方案提供商，产品供应国内三大运营商，与中国移动保持长期合作关系。DPI系统在处理性能、设备集成度、设备能耗比等方面均处于国内领先水平。

金融界2023-02-21

中国AIGC的发展如何及相关的投资标的总结

中泰互联网传媒首席韩筱辰表示，中国的擅长项在于AI的语音、图像、视频识别，因为中国有大量的数据可以对AI进行训练，独立运营的公司目前还较少，大多作为公司的附属业务，变现模式尚不明朗，客户群体主要集中于B端，如何将AIGC进行商业化应用是目前最主要的矛盾。　　投资标的总结：重点关注商汤科技（0020.HK）: 商汤是国内计算机视觉AI领域的龙头，具备板块的稀缺性。同时商业化

金融界2023-02-15

2月8日热股前瞻：6股突发利好

　　奥飞娱乐：ChatGPT 　　视觉中国：AIGC 　　郭亮执业编号：A0780619120003 　　证券投资咨询服务提供：深圳市新兰德证券投资咨询有限公司（中国证监会核发证书编号：91440300192204488J）股市有风险，投资需谨慎。　　金融界网站投资工具箱：　　必读资讯：早盘内参 24小时要闻滚动 24小时上市公司新闻速递　　题材宝典：机会早知道概念板块大全　　涨跌停面面观：涨跌停温度计涨跌停原因揭秘　　白马追踪：业绩预告预披露时间高送转个股一览高送转选股器

金融界2023-02-08

优质港股科技股性价比凸显，商汤涨超3%，恒生科技指数ETF（159742）成交额超7000万元

汽车的收入占比有较大提高。商汤持续领跑中国AI行业的综合研发，不断加强从人工智能基础设施建设到行业应用开发的全栈技术能力。金蝶国际2022年中期报告显示，2022年上半年，公司实现收入21.97亿元人民币，同比增长17.3%；其中，云服务业务实现收入16.77亿元人民币，同比增长约为35.5%，占总收入的76.4%，已成为公司收入的重要组成部分。海通国际认为，优质港股科技股性价比凸显。商汤新兴业务表现强劲，大模型、大算力中心能力构筑竞争优势。金蝶国际表现出了较强的经营韧性，公司今年下半年和明年的收入情况具有较高的可预见性。恒生科技指数ETF（159742）一键布局港股科技龙头，成分股涵盖腾讯控股、阿里巴巴、京东集团、美团、商汤、金蝶国际等与科技主题高度相关的香港上市公司，现阶段投资性价比凸显。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI自动生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2022-12-13

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