Küresel ekonomi baskılarla yüzleşmeye devam ederken teknoloji devleri, kısa vadede ticarileştirilemeyen teknolojik yenilik araştırmalarının yatırım değerini kaybettiğini fark etmeye başlıyor.
Bu yılın ağustos ayında medya, teknoloji devi Meta'nın (eski adıyla Facebook) maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak amacıyla, Google'ın DeepMind AlphaFold'unu kıyaslayan ve büyük yapay zeka (AI) modelleri kullanan biyobilim ESMFold proje ekibini işten çıkardığını bildirdi. protein tahmini.
Ekip tarafından Meta'dan ayrıldıktan sonra kurulan yeni bir yapay zeka protein şirketi olan EvolutionaryScale, yakın zamanda 40 milyon ABD dolarının üzerinde bir başlangıç finansman turunu tamamlamış olsa da, Meta'nın işten çıkarma ve işten çıkarma planının, bilimsel ve teknolojik araştırmalardan vazgeçtiği anlamına geldiği bildiriliyor. geliştirme ve yapay zeka işine yönelme.
Aslında büyük modeller son dokuz ayda dünya çapında yeni bir yapay zeka çılgınlığını tetiklemiş olsa da birçok teknoloji devi, üretken yapay zeka teknolojisi üretmek için yarışıyor. Ancak AI yeni ilaç araştırma ve geliştirme gibi uzun bir döngüye sahip ileri teknoloji alanlarında şirketlerin kısa vadede hızlı kar elde etmesi zordur.İkincil piyasanın zayıf performansıyla birleştiğinde, yatırım coşkusu giderek azaldı soğudu ve büyük teknoloji şirketleri saf yapay zeka teknolojisi araştırmalarını azalttı. CB Insights verileri, bu yılın ikinci çeyreğinde küresel yapay zeka alanına yapılan toplam yatırımın bir önceki aya göre %38 düştüğünü gösteriyor.
Baitu Biotech Başkan Yardımcısı Vicky QU, geçtiğimiz günlerde TMTpost App'e, artık yatırımcıların parasını "yakmanın" ve ardından listelemeyi 5 yıl boyunca desteklemenin zamanı olmadığını söyledi.Kaynaklar, teknoloji, veri algoritmaları, iş uygulaması gibi kapsamlı yetenekler, vb. Yapay zeka şirketlerinin uzun vadeli gelişiminde önemli bir faktör haline geliyor.
Qu Jiarun, "Artık Gartner'ın gelişen teknoloji geliştirme eğrisinin ilk dönüm noktasına ulaştık. Dibe vurmak ve toparlanmak için kuruluşların fırsat ve yeteneklerine ihtiyaç var." dedi.
Risk sermayesi geri çekiliyor ancak kurumsal teknolojik inovasyon uzun vadeli yatırım gerektiriyor
Aslında kurumsal teknolojik inovasyon ile risk sermayesi arasında getiriler ve değerler açısından uzun vadeli bir çatışma ve denge var.
1988 gibi erken bir tarihte, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Carnegie Mellon Üniversitesi'nden Profesör Martin Kenney, Research Policy dergisinde risk sermayesinin Amerika Birleşik Devletleri'ndeki teknolojik yenilik sürecini değiştirdiğini söyleyen bir makale yayınladı. Yatırımcıların, teknolojik değişim sürecini hızlandıran "teknik bekçiler" olarak, yüksek teknolojili işletmelere fon sağlayıp gelişmelerine yardımcı olduklarını, böylece teknolojik inovasyonun dönüşümünü teşvik ettiklerini belirtti. Ancak bu model yüksek maliyetleri de beraberinde getiriyor.
Profesör Kenney, risk sermayesinin yeni bir yatırım türü olmasına rağmen işletmelerin potansiyel faydalarına daha fazla önem verdiğine ve net bir getiri elde etmeden yatırım yapmaya istekli olduğuna, dolayısıyla teknolojik inovasyonun önceki sürecini değiştirdiğine inanıyor, ancak hala bazı girişimler var. Risk sermayesi modelinde riskler sorusu.
Raporda, öncelikle bu tür risk sermayesinin büyük miktarda sermaye yatırımı gerektirdiğine ve bunun da şüphesiz teknolojik inovasyonun maliyetini artırdığına dikkat çekildi. İkinci olarak, yüksek getiri elde etmek için risk sermayesi yatırımları genellikle ticarileşme potansiyeli yüksek olan alanlara yönelirken aynı derecede önemli diğer bilimsel araştırma alanlarını göz ardı etmektedir. Ayrıca, risk sermayesinin özü yüksek getiri arayışı olduğundan, bazı yatırımcılar kısa vadeli getirilere fazla odaklanabilir ve işletmelerin uzun vadeli gelişimini ve teknolojik yeniliklerin sürekli ilerlemesini göz ardı edebilir.
Genel olarak Profesör Kenney, risk sermayesinin teknolojik yeniliği teşvik etmede olumlu bir rol oynadığı ancak aynı zamanda bu yatırım yöntemine daha ihtiyatlı ve rasyonel bir şekilde yaklaşılması gerektiği sonucuna vardı. Ancak bu şekilde risk sermayesinin avantajlarından tam anlamıyla faydalanabilir, potansiyel risklerini azaltabilir ve böylece bilimsel ve teknolojik yeniliğin gelişimini daha etkili bir şekilde teşvik edebiliriz.
Geçtiğimiz yaklaşık 40 yıl boyunca risk sermayesi, küresel teknoloji ve teknoloji endüstrilerinin hızlı gelişimini etkilemiş ve binlerce "tek boynuzlu" şirketin doğmasına neden olmuştur. CB Insights verileri, bu yılın ağustos ayı itibarıyla dünya çapında toplam piyasa değeri 3,8 trilyon yuan'dan fazla olan toplam 1.221 "tek boynuzlu atın" doğduğunu gösteriyor. Bunlar arasında en az 55 "on yıllık şirket" (değerlemeleri 10 milyar ABD dolarını aşan) ve 3 "asırlık" şirket (değerlemeler en az 100 milyar ABD doları) yer alıyor.
Aynı zamanda risk sermayesi modeli sayesinde Google, Apple, Ali, Tencent, ByteDance, Didi, Meituan ve diğer şirketler yavaş yavaş start-up'lardan İnternet teknoloji devlerine dönüştüler.
Ancak sorun şu ki, İnternet çağındaki trafik kalıplarıyla karşılaştırıldığında bulut bilişim, yapay zeka, 5G ve yaşam bilimleri gibi ileri teknoloji alanları daha fazla yatırıma, daha uzun döngülere sahip ve yüksek engellere sahip olmak zor. çok sayıda rakip var ve ciddi kayıplar var, teknoloji tek boynuzlu atlarının yaklaşık% 94'ü kârsız.
Aynı zamanda, fon sağlama, yatırım, yönetim ve çıkıştan oluşan dört bağlantıdaki risk sermayesi kurumlarının döngüsü giderek kısalıyor ve çıkış ve geri dönüş oranı MOC (şirketin mevcut gerçeğe uygun değerinin yatırım maliyetine oranı) Teknoloji alanındaki yerli yatırımcılar azalıyor, yalnızca birkaç başlangıç aşamasındaki kurum belirli bir projeden para kazanabiliyor, dolayısıyla yatırımcılar teknoloji şirketlerinin kârlılığı konusunda giderek daha katı hale geliyor.
Örnek olarak çip yarı iletkenlerini alın. İstatistiklere göre, 30 Nisan 2023 itibarıyla Bilim ve Teknoloji İnovasyon Kurulu ve GEM'de listelenen 135 yarı iletken (tam endüstri zinciri) şirketinin toplam piyasa değeri 3,0825 milyar yuan olup, Nvidia'nın piyasa değerinin yarısından azdır. Yukarıda adı geçen 135 çip şirketi, 2022'de 282,19 milyar yuan kümülatif gelir elde edecek ve ortalama %39,1 brüt kar oranı nispeten düşük bir seviyede olacak. Bunların arasında yalnızca "ilk yerli yapay zeka çip stoğu" olan Kambriyen ailesi, 2022'ye kadar geçen beş yılda yaklaşık 4 milyar yuan zarar biriktirdi.
Kamuya açık başka bir veri, 2022'nin ilk ila üçüncü çeyreğinde 1.996 halka arzdan çıkış vakası olduğunu ve bu durumun toplam hisse senedi piyasasından çıkış vakalarının yaklaşık %60'ını oluşturduğunu, birleşme ve satın almalar, hisse senedi transferleri ve diğer yöntemlerin ise daha küçük bir oran oluşturduğunu gösteriyor.
Belirli bir durumda, yakın zamanda listelenen SaaS şirketi Beisen Holdings (HKG: 9669) 4 yıldan fazla bir sürede yaklaşık 5 milyar yuan kaybetti ve hisse senedi fiyatı yılın başından bu yana %70'ten fazla düştü ve birçok yatırımcı onu sattı. indirimli. İzahnameye göre Tianchuang Capital, hisselerinin tamamını Nisan 2021'de devrederek 8,02 milyon ABD doları elde edecek ve değerleme %77,5'e indirilecek.Sequoia China, Goldman Sachs, Softbank ve diğer kurumlar karlı çıkışlar elde edemedi.
Ayrıca işletmelerin yanı sıra akademik bilimsel ve teknolojik araştırma alanı da benzer bir olguyla karşı karşıyadır. Çin Bilimler Akademisi'nden bir akademisyen geçen yıl Kasım ayında Titanium Media App'e piyasanın ticarileştirilemeyen temel bilimsel ve teknolojik araştırmalara daha az ilgi gösterdiğini söyledi.Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı'nın yıllık finansmanı bilimsel olanlara daha yatkındır Uygulamaları olan araştırma alanları varken, bazı bilimsel ve teknolojik yeniliklerin tek noktadan finansmanını sağlamak zordur.
"Bilimsel araçlar bizim eksikliklerimizdir. Hesaplama yöntemlerine ve teorik yöntemlere yeterince dikkat etmediğimizi düşünüyorum, dolayısıyla gelişme o kadar hızlı değil. Vakıf komitemiz şu anda yılda 30 milyar yuan'dan fazla yatırım yapıyor, ancak bunun çoğu aslında bağımsız araştırma ve bilim geliştirmeye yatırım yaptı. Enstrüman alanı 1 milyarın altındaydı ve daha önce vakfın portföyünün tamamı büyük olmadığı için yatırım daha da azdı." diye konuştu.
Dolayısıyla hangi açıdan bakarsanız bakın, yatırım ile teknolojik yenilik arasındaki uçurum zamanla giderek derinleşiyor, çatışma ve dengeler kaçınılmaz oluyor. Dolayısıyla Meta gibi büyük şirketlerin son tercihi "Ma Su'yu gözyaşlarıyla öldürmek", yani uzun vadeli bilimsel projelerden vazgeçmektir.
Büyük fabrikalar yapay zeka biyoteknoloji araştırmalarından vazgeçiyor
2021 yılı başında Google'ın DeepMind ekibi tarafından geliştirilen AlphaFold2 yapay zeka sistemi, Uluslararası Protein Yapısı Tahmin Yarışması'nda (CASP) inanılmaz bir doğruluk elde etti. Yaklaşık 200 milyon proteinden oluşan yapı aralığı, yeryüzünde bilinen hemen hemen tüm organizmaları kapsıyor. deneysel olarak ölçülen protein yapısı modeliyle oldukça tutarlıdır.
AlphaFold2, o zamanın en doğru üç boyutlu protein yapısı tahmin modeli haline geldi, biyolojinin akademik alanını altüst etti ve geniş çapta ilgi gördü.
Aslında yeni ilaç araştırma ve geliştirme, insani gelişmedeki en riskli, karmaşık ve zaman alıcı teknik araştırma alanlarından biridir.Araştırma ve geliştirme maliyeti yaklaşık 2,6 milyar ABD dolarıdır ve bu yaklaşık 10 yıl sürmektedir ve başarı oranı şu şekildedir: onda birinden az. Bununla birlikte, insan taramasının yerini yapay zeka algoritmalarının almasıyla birlikte, yapay zekanın ilaç üretmesi gerçeğe dönüşüyor; bu da yeni ilaç keşif maliyetini yaklaşık %35 azaltıyor ve döngü süresi de 1-2 yıla kadar kısalıyor. Hatta birkaç ay içinde bile tamamlanabilir.
Sullivan istatistiklerine göre, 2020 yılında küresel ilaç araştırma ve geliştirme pazarı 191,5 milyar ABD dolarına (yaklaşık 1,24 trilyon RMB) ulaşacak.
Bu bağlamda internet devleri, biyotıp ve yapay zekanın kesiştiği noktada büyük bir fırsat görmüş, bir yandan araştırma ekipleri kurarak bu alandaki anlayışlarını ve nüfuzlarını artırmaya çalışırken, diğer yandan da bu alandaki anlayışlarını ve etkilerini artırmaya çalışıyorlar. Bilgilerini ilaç şirketlerine kadar genişletin.Bilgisayar gücü ve çözümleri üretin. Meta, Tencent, Huawei ve diğer Çinli ve Amerikalı teknoloji devleri katılıyor.
Mark Zuckerberg de bu fırsatı gördü.Meta, yapay zekaya yatırım yapan ilk büyük teknoloji şirketi oldu ve 2013 yılında temel bir yapay zeka araştırma (Fair) laboratuvarı kurdu. Meta, 2020 yılı sonunda Fuar ekibinde bir biyolojik araştırma departmanı kurdu ve Temmuz 2022'de protein tahmin modeli Meta ESMFold'u resmi olarak başlattı.
ESMFold modelinin Transformer mimarisini temel aldığı ve 15 milyar parametreye sahip olduğu, yaklaşık 2.000 GPU yongasından oluşan bir kümeyi kullanarak iki haftada 600 milyondan fazla metagenomik proteinin dizisini tahmin edebildiği aktarılıyor. Bu diziler 20 farklı amino asitten oluşan zincirler aracılığıyla ifade ediliyor ve metagenomlar aynı zamanda toprak, okyanuslar ve insan vücudundaki mikroorganizmalar da dahil olmak üzere biyolojik dünyanın "karanlık maddesi" olarak da biliniyor.
Şimdiye kadar ESMFold, AlphaFold'dan 60 kat daha hızlı yapay zeka hızına ancak daha düşük doğruluk oranına sahip dünyanın en büyük protein dili modelidir. AlphaFold'un önemli rekabetçi teknolojilerinden biri olarak kabul ediliyor.
Meta tarafından geliştirilen bir yapay zeka modeli olan ESMFold tarafından ölçülen protein yapısı çözünürlük haritası (Kaynak: Meta)
Ancak iki yıldan biraz daha uzun bir süre sonra Meta, küresel ekonomik durgunluk ve reklam gelirlerinin azalması gibi faktörlerin ortasında araştırma stratejisini ayarlamaya çalışıyor.
İngiliz "Financial Times", Meta'nın yapay zeka büyük model yarışmasında liderliği ele geçirmekte yavaş olmasının nedeninin Fair Labs içindeki akademik kültür olduğuna inanıyor. ChatGPT'nin ortaya çıkmasıyla Meta şimdi "GenAI"yi hedefleyin ve Fuarını yeniden yapılandırın Ekibin araştırma yönü, yapay zeka modellerinin ticarileştirilmesine yöneliyor.
"Büyük bir şirket yapay zeka biyobiliminde iyi bir iş çıkarmak istiyorsa, bu esas olarak dahili geliştirme alanı, maliyet kontrolü, departman ekolojisi ve diğer faktörlerle sınırlıdır." Qu Jiarun, TMTpost Media App'a, büyük teknoloji şirketlerinin Ar-Ge ekiplerinin bunu başarabileceğini söyledi. bazı makaleler yayınlıyorlar, sorunu toplu olarak çözmeleri gerekiyor. Hayat endüstrisindeki sorunlar pek gerçekçi değil. Bir bakıma biyolojik alan 10 veya 20 yıllık Ar-Ge yatırımı gerektiriyor ve büyük şirketler genellikle uzun bir süre daha devam etmek konusunda isteksizler. uzun zaman.
Qu Jiarun, yapay zeka endüstrisinin gelişmesiyle birlikte, ister bilgi işlem gücü ister veri kaynakları olsun, bunun artık basit bir yeni kurulan şirketin "girebileceği" bir şey olmadığına inanıyor. Yatırımcı açısından bakıldığında, genel ortamdaki mevcut değişiklikler nedeniyle yapay zeka alanının tamamında birçok finansal sorun var ve bunun halka arz aşamasına nasıl destekleneceği, kişisel gelişimi gerektiriyor. Meta gibi büyük bir şirket için biyotıp alanına uzun vadeli yatırım yapmak çok "ideal" bir şey.
"Sermaye kâr amacı güttüğü için ya otonom sürüşe ya da güvenliğe yatırım yapıyor. Büyük üreticiler için o dönemde inovasyona para yatırmak büyük bir riskti. Şirketteki 1 numaralı pozisyon için ticari konular hakkında daha fazla düşünüyorlar. Eğer para harcarsanız ama sonuçta sonuç alamazsanız, kim suçlanacak?” Sogou'nun kurucusu ve Baichuan Intelligence'ın kurucusu ve CEO'su Wang Xiaochuan, TMTpost Media App'a söyledi.
Geçtiğimiz iki yılda birçok büyük İnternet şirketi, kısa vadeli olmayan ticarileştirme projelerinin kapatıldığını veya azaltıldığını duyurdu. Örneğin, Google'ın ana şirketi Alphabet'in sürücüsüz araba projesi Waymo, yüzlerce kişiyi işten çıkardı ve bulut oyunu Stadia genel anlamda küçüldü; Amazon, insansız teslimat aracı Scout'u ve depo robotu şirketi Canvas'ı başarıyla kapattı. ; ; Tencent, Penguin FM'i, grup satın alma aracı Gouxiangtuan'ı vb. kaldıracak ve kapatacak.
Wang Xiaochuan, kurumsal atalet perspektifinden bakıldığında büyük teknoloji şirketlerinin iş hedeflerine hizmet etmesinin en kolay olduğunu, 0'a 1 inovasyona ulaşmanın zor olduğunu, aksine startupların bunu yapma şansının daha yüksek olduğunu söyledi. büyük şirketlerin yetenekleri bir sinerji oluşturamıyor.
Yol bulma yaşam bilimi modeli uygulandı
Baidu Grubu kurucusu Robin Li tarafından 2020 yılında başlatılan Baitu Biotech, iki yıllık sürekli Ar-Ge yatırımının ardından, yüz milyarlarca parametreye sahip çapraz modlu büyük model "xTrimo"yu oluşturdu ve Mart ayında yaşam bilimleri için büyük model odaklı bir modeli piyasaya sürdü. AIGP (Yapay Zeka Tarafından Üretilen Protein) platformu ve AIGP ekolojik işbirliği planı, yaşam bilimi büyük modellerini tıp ve sağlık, ilaç tasarımı, enerji ve çevre koruma ve diğer alanların ihtiyaçlarıyla birleştiriyor.
Qu Jiarun, Titanium Media App'e, Baitu Biyolojik Bilimler'in artık biyotıp alanıyla sınırlı olmadığını, yaşam bilimi modelini birden fazla yüksek değerli alana ulaşmak için kullanmayı umduğunu söyledi. İşletmelerin kendi kar ve zararlarından sorumlu olabilmeleri gerekiyor. "Gelir, birçok şirkette tepeden tırnağa önemli bir OKR'dir."
"Bazı start-up şirketleri sıklıkla çok sayıda yenilikçi insanı işe alıyor. Bu çok sayıda yürekli bilim insanı birinci sınıf teknolojik atılımlar yapabilir, ancak ani bir soğuk kış gelirse fonların 'kesilmesi' gerekecek ve bu şirketlerin teknolojiyi ve işi uygulamaya koymaya zorlanması gerekecek." Qu Jiarun dedi.
Qu Jiarun şunları söyledi: "Diğer şirketlerle karşılaştırıldığında, Baitu Biotech müşterilerine temel olarak iki iş modeli sunuyor: Biri kapsamlı ve yenilikçi bir protein tasarım platformu, diğeri ise karşı tarafın verilerini özel biyolojik hesaplama modelleri sağlamak ve bunları gruplar halinde sunmak için kullanıyor. Bu, birçok yapay zeka biyobilgisayar şirketinin sahip olmadığı bir yetenektir."
Baitu Biyoteknoloji CTO'su Dr. Song Le, şu anda dünyada güçlü büyük ölçekli model yeteneklerine sahip olan Google ve Microsoft gibi büyük şirketlerin de yaşam bilimleri ile ilgili büyük ölçekli modeller yaptığını ancak bunların daha çok makale yayınlama düzeyinde.Fabrikada güçlü model eğitim kabiliyetine sahip bir firma yok. Baitu Biyoteknoloji, geniş model eğitim yeteneklerine ve profesyonel bir yaşam bilimleri ekibine sahiptir.
TMTpost App'e göre, 3 Eylül'de düzenlenen "İkinci Çin Biyobilgi İşlem Konferansı"nda Baitu Biyoteknoloji, To B (kurumsal) sektörü müşterileri için xTrimo hafif çevrimiçi model dahili test işe alımını yayınladı. Hayattaki daha karmaşık sorunları keşfetmek için hafif Çağrı API'si sağlayarak çok düşük maliyetle bilim.
Qu Jiarun, yatırımcıların parasını "yakma" ve ardından halka arz listesini beş yıl boyunca destekleme döneminin sona erdiğine inanıyor. Teknoloji odaklı dönemde herkesin bu kadar güçlü bir kâr baskısı yoktu, ancak artık farklı ekonomik ortamlarda CEO'lar ve yatırımcılar, işletmelerin uzun vadeli sağlıklı kalkınmasına yönelik düşünme biçiminde önemli değişikliklere uğradı.
"Bu, yapay zeka sektörünün nasıl kar edebileceği sorusu değil, tüm teknolojik yeniliklerin nasıl kar edebileceği sorusu. Örneğin, iyi fikirlere sahip bu robotlar nasıl kar edebilir?" Qu Jiarun, sadece bunun mümkün olduğunu vurguladı. Bugün pek çok şirketin önünde tek bir kalkınma planı var: Kendi karlarının ve zararlarının sorumluluğunu üstlenmek.O zaman duygu ve idealler hakkında konuşabiliriz.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yapay Zeka geriledi mi? İkinci çeyrekte küresel yapay zeka alanına yapılan toplam yatırım %38 düştü
Yazar｜Lin Zhijia
Editör Ma Jinnan
Kaynak丨Titanyum Medya
Küresel ekonomi baskılarla yüzleşmeye devam ederken teknoloji devleri, kısa vadede ticarileştirilemeyen teknolojik yenilik araştırmalarının yatırım değerini kaybettiğini fark etmeye başlıyor.
Bu yılın ağustos ayında medya, teknoloji devi Meta'nın (eski adıyla Facebook) maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak amacıyla, Google'ın DeepMind AlphaFold'unu kıyaslayan ve büyük yapay zeka (AI) modelleri kullanan biyobilim ESMFold proje ekibini işten çıkardığını bildirdi. protein tahmini.
Ekip tarafından Meta'dan ayrıldıktan sonra kurulan yeni bir yapay zeka protein şirketi olan EvolutionaryScale, yakın zamanda 40 milyon ABD dolarının üzerinde bir başlangıç finansman turunu tamamlamış olsa da, Meta'nın işten çıkarma ve işten çıkarma planının, bilimsel ve teknolojik araştırmalardan vazgeçtiği anlamına geldiği bildiriliyor. geliştirme ve yapay zeka işine yönelme.
Aslında büyük modeller son dokuz ayda dünya çapında yeni bir yapay zeka çılgınlığını tetiklemiş olsa da birçok teknoloji devi, üretken yapay zeka teknolojisi üretmek için yarışıyor. Ancak AI yeni ilaç araştırma ve geliştirme gibi uzun bir döngüye sahip ileri teknoloji alanlarında şirketlerin kısa vadede hızlı kar elde etmesi zordur.İkincil piyasanın zayıf performansıyla birleştiğinde, yatırım coşkusu giderek azaldı soğudu ve büyük teknoloji şirketleri saf yapay zeka teknolojisi araştırmalarını azalttı. CB Insights verileri, bu yılın ikinci çeyreğinde küresel yapay zeka alanına yapılan toplam yatırımın bir önceki aya göre %38 düştüğünü gösteriyor.
Baitu Biotech Başkan Yardımcısı Vicky QU, geçtiğimiz günlerde TMTpost App'e, artık yatırımcıların parasını "yakmanın" ve ardından listelemeyi 5 yıl boyunca desteklemenin zamanı olmadığını söyledi.Kaynaklar, teknoloji, veri algoritmaları, iş uygulaması gibi kapsamlı yetenekler, vb. Yapay zeka şirketlerinin uzun vadeli gelişiminde önemli bir faktör haline geliyor.
Qu Jiarun, "Artık Gartner'ın gelişen teknoloji geliştirme eğrisinin ilk dönüm noktasına ulaştık. Dibe vurmak ve toparlanmak için kuruluşların fırsat ve yeteneklerine ihtiyaç var." dedi.
Risk sermayesi geri çekiliyor ancak kurumsal teknolojik inovasyon uzun vadeli yatırım gerektiriyor
Aslında kurumsal teknolojik inovasyon ile risk sermayesi arasında getiriler ve değerler açısından uzun vadeli bir çatışma ve denge var.
1988 gibi erken bir tarihte, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Carnegie Mellon Üniversitesi'nden Profesör Martin Kenney, Research Policy dergisinde risk sermayesinin Amerika Birleşik Devletleri'ndeki teknolojik yenilik sürecini değiştirdiğini söyleyen bir makale yayınladı. Yatırımcıların, teknolojik değişim sürecini hızlandıran "teknik bekçiler" olarak, yüksek teknolojili işletmelere fon sağlayıp gelişmelerine yardımcı olduklarını, böylece teknolojik inovasyonun dönüşümünü teşvik ettiklerini belirtti. Ancak bu model yüksek maliyetleri de beraberinde getiriyor.
Profesör Kenney, risk sermayesinin yeni bir yatırım türü olmasına rağmen işletmelerin potansiyel faydalarına daha fazla önem verdiğine ve net bir getiri elde etmeden yatırım yapmaya istekli olduğuna, dolayısıyla teknolojik inovasyonun önceki sürecini değiştirdiğine inanıyor, ancak hala bazı girişimler var. Risk sermayesi modelinde riskler sorusu.
Raporda, öncelikle bu tür risk sermayesinin büyük miktarda sermaye yatırımı gerektirdiğine ve bunun da şüphesiz teknolojik inovasyonun maliyetini artırdığına dikkat çekildi. İkinci olarak, yüksek getiri elde etmek için risk sermayesi yatırımları genellikle ticarileşme potansiyeli yüksek olan alanlara yönelirken aynı derecede önemli diğer bilimsel araştırma alanlarını göz ardı etmektedir. Ayrıca, risk sermayesinin özü yüksek getiri arayışı olduğundan, bazı yatırımcılar kısa vadeli getirilere fazla odaklanabilir ve işletmelerin uzun vadeli gelişimini ve teknolojik yeniliklerin sürekli ilerlemesini göz ardı edebilir.
Genel olarak Profesör Kenney, risk sermayesinin teknolojik yeniliği teşvik etmede olumlu bir rol oynadığı ancak aynı zamanda bu yatırım yöntemine daha ihtiyatlı ve rasyonel bir şekilde yaklaşılması gerektiği sonucuna vardı. Ancak bu şekilde risk sermayesinin avantajlarından tam anlamıyla faydalanabilir, potansiyel risklerini azaltabilir ve böylece bilimsel ve teknolojik yeniliğin gelişimini daha etkili bir şekilde teşvik edebiliriz.
Geçtiğimiz yaklaşık 40 yıl boyunca risk sermayesi, küresel teknoloji ve teknoloji endüstrilerinin hızlı gelişimini etkilemiş ve binlerce "tek boynuzlu" şirketin doğmasına neden olmuştur. CB Insights verileri, bu yılın ağustos ayı itibarıyla dünya çapında toplam piyasa değeri 3,8 trilyon yuan'dan fazla olan toplam 1.221 "tek boynuzlu atın" doğduğunu gösteriyor. Bunlar arasında en az 55 "on yıllık şirket" (değerlemeleri 10 milyar ABD dolarını aşan) ve 3 "asırlık" şirket (değerlemeler en az 100 milyar ABD doları) yer alıyor.
Aynı zamanda risk sermayesi modeli sayesinde Google, Apple, Ali, Tencent, ByteDance, Didi, Meituan ve diğer şirketler yavaş yavaş start-up'lardan İnternet teknoloji devlerine dönüştüler.
Ancak sorun şu ki, İnternet çağındaki trafik kalıplarıyla karşılaştırıldığında bulut bilişim, yapay zeka, 5G ve yaşam bilimleri gibi ileri teknoloji alanları daha fazla yatırıma, daha uzun döngülere sahip ve yüksek engellere sahip olmak zor. çok sayıda rakip var ve ciddi kayıplar var, teknoloji tek boynuzlu atlarının yaklaşık% 94'ü kârsız.
Aynı zamanda, fon sağlama, yatırım, yönetim ve çıkıştan oluşan dört bağlantıdaki risk sermayesi kurumlarının döngüsü giderek kısalıyor ve çıkış ve geri dönüş oranı MOC (şirketin mevcut gerçeğe uygun değerinin yatırım maliyetine oranı) Teknoloji alanındaki yerli yatırımcılar azalıyor, yalnızca birkaç başlangıç aşamasındaki kurum belirli bir projeden para kazanabiliyor, dolayısıyla yatırımcılar teknoloji şirketlerinin kârlılığı konusunda giderek daha katı hale geliyor.
Örnek olarak çip yarı iletkenlerini alın. İstatistiklere göre, 30 Nisan 2023 itibarıyla Bilim ve Teknoloji İnovasyon Kurulu ve GEM'de listelenen 135 yarı iletken (tam endüstri zinciri) şirketinin toplam piyasa değeri 3,0825 milyar yuan olup, Nvidia'nın piyasa değerinin yarısından azdır. Yukarıda adı geçen 135 çip şirketi, 2022'de 282,19 milyar yuan kümülatif gelir elde edecek ve ortalama %39,1 brüt kar oranı nispeten düşük bir seviyede olacak. Bunların arasında yalnızca "ilk yerli yapay zeka çip stoğu" olan Kambriyen ailesi, 2022'ye kadar geçen beş yılda yaklaşık 4 milyar yuan zarar biriktirdi.
Kamuya açık başka bir veri, 2022'nin ilk ila üçüncü çeyreğinde 1.996 halka arzdan çıkış vakası olduğunu ve bu durumun toplam hisse senedi piyasasından çıkış vakalarının yaklaşık %60'ını oluşturduğunu, birleşme ve satın almalar, hisse senedi transferleri ve diğer yöntemlerin ise daha küçük bir oran oluşturduğunu gösteriyor.
Belirli bir durumda, yakın zamanda listelenen SaaS şirketi Beisen Holdings (HKG: 9669) 4 yıldan fazla bir sürede yaklaşık 5 milyar yuan kaybetti ve hisse senedi fiyatı yılın başından bu yana %70'ten fazla düştü ve birçok yatırımcı onu sattı. indirimli. İzahnameye göre Tianchuang Capital, hisselerinin tamamını Nisan 2021'de devrederek 8,02 milyon ABD doları elde edecek ve değerleme %77,5'e indirilecek.Sequoia China, Goldman Sachs, Softbank ve diğer kurumlar karlı çıkışlar elde edemedi.
Ayrıca işletmelerin yanı sıra akademik bilimsel ve teknolojik araştırma alanı da benzer bir olguyla karşı karşıyadır. Çin Bilimler Akademisi'nden bir akademisyen geçen yıl Kasım ayında Titanium Media App'e piyasanın ticarileştirilemeyen temel bilimsel ve teknolojik araştırmalara daha az ilgi gösterdiğini söyledi.Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı'nın yıllık finansmanı bilimsel olanlara daha yatkındır Uygulamaları olan araştırma alanları varken, bazı bilimsel ve teknolojik yeniliklerin tek noktadan finansmanını sağlamak zordur.
"Bilimsel araçlar bizim eksikliklerimizdir. Hesaplama yöntemlerine ve teorik yöntemlere yeterince dikkat etmediğimizi düşünüyorum, dolayısıyla gelişme o kadar hızlı değil. Vakıf komitemiz şu anda yılda 30 milyar yuan'dan fazla yatırım yapıyor, ancak bunun çoğu aslında bağımsız araştırma ve bilim geliştirmeye yatırım yaptı. Enstrüman alanı 1 milyarın altındaydı ve daha önce vakfın portföyünün tamamı büyük olmadığı için yatırım daha da azdı." diye konuştu.
Dolayısıyla hangi açıdan bakarsanız bakın, yatırım ile teknolojik yenilik arasındaki uçurum zamanla giderek derinleşiyor, çatışma ve dengeler kaçınılmaz oluyor. Dolayısıyla Meta gibi büyük şirketlerin son tercihi "Ma Su'yu gözyaşlarıyla öldürmek", yani uzun vadeli bilimsel projelerden vazgeçmektir.
Büyük fabrikalar yapay zeka biyoteknoloji araştırmalarından vazgeçiyor
2021 yılı başında Google'ın DeepMind ekibi tarafından geliştirilen AlphaFold2 yapay zeka sistemi, Uluslararası Protein Yapısı Tahmin Yarışması'nda (CASP) inanılmaz bir doğruluk elde etti. Yaklaşık 200 milyon proteinden oluşan yapı aralığı, yeryüzünde bilinen hemen hemen tüm organizmaları kapsıyor. deneysel olarak ölçülen protein yapısı modeliyle oldukça tutarlıdır.
AlphaFold2, o zamanın en doğru üç boyutlu protein yapısı tahmin modeli haline geldi, biyolojinin akademik alanını altüst etti ve geniş çapta ilgi gördü.
Aslında yeni ilaç araştırma ve geliştirme, insani gelişmedeki en riskli, karmaşık ve zaman alıcı teknik araştırma alanlarından biridir.Araştırma ve geliştirme maliyeti yaklaşık 2,6 milyar ABD dolarıdır ve bu yaklaşık 10 yıl sürmektedir ve başarı oranı şu şekildedir: onda birinden az. Bununla birlikte, insan taramasının yerini yapay zeka algoritmalarının almasıyla birlikte, yapay zekanın ilaç üretmesi gerçeğe dönüşüyor; bu da yeni ilaç keşif maliyetini yaklaşık %35 azaltıyor ve döngü süresi de 1-2 yıla kadar kısalıyor. Hatta birkaç ay içinde bile tamamlanabilir.
Sullivan istatistiklerine göre, 2020 yılında küresel ilaç araştırma ve geliştirme pazarı 191,5 milyar ABD dolarına (yaklaşık 1,24 trilyon RMB) ulaşacak.
Bu bağlamda internet devleri, biyotıp ve yapay zekanın kesiştiği noktada büyük bir fırsat görmüş, bir yandan araştırma ekipleri kurarak bu alandaki anlayışlarını ve nüfuzlarını artırmaya çalışırken, diğer yandan da bu alandaki anlayışlarını ve etkilerini artırmaya çalışıyorlar. Bilgilerini ilaç şirketlerine kadar genişletin.Bilgisayar gücü ve çözümleri üretin. Meta, Tencent, Huawei ve diğer Çinli ve Amerikalı teknoloji devleri katılıyor.
Mark Zuckerberg de bu fırsatı gördü.Meta, yapay zekaya yatırım yapan ilk büyük teknoloji şirketi oldu ve 2013 yılında temel bir yapay zeka araştırma (Fair) laboratuvarı kurdu. Meta, 2020 yılı sonunda Fuar ekibinde bir biyolojik araştırma departmanı kurdu ve Temmuz 2022'de protein tahmin modeli Meta ESMFold'u resmi olarak başlattı.
ESMFold modelinin Transformer mimarisini temel aldığı ve 15 milyar parametreye sahip olduğu, yaklaşık 2.000 GPU yongasından oluşan bir kümeyi kullanarak iki haftada 600 milyondan fazla metagenomik proteinin dizisini tahmin edebildiği aktarılıyor. Bu diziler 20 farklı amino asitten oluşan zincirler aracılığıyla ifade ediliyor ve metagenomlar aynı zamanda toprak, okyanuslar ve insan vücudundaki mikroorganizmalar da dahil olmak üzere biyolojik dünyanın "karanlık maddesi" olarak da biliniyor.
Şimdiye kadar ESMFold, AlphaFold'dan 60 kat daha hızlı yapay zeka hızına ancak daha düşük doğruluk oranına sahip dünyanın en büyük protein dili modelidir. AlphaFold'un önemli rekabetçi teknolojilerinden biri olarak kabul ediliyor.
Ancak iki yıldan biraz daha uzun bir süre sonra Meta, küresel ekonomik durgunluk ve reklam gelirlerinin azalması gibi faktörlerin ortasında araştırma stratejisini ayarlamaya çalışıyor.
İngiliz "Financial Times", Meta'nın yapay zeka büyük model yarışmasında liderliği ele geçirmekte yavaş olmasının nedeninin Fair Labs içindeki akademik kültür olduğuna inanıyor. ChatGPT'nin ortaya çıkmasıyla Meta şimdi "GenAI"yi hedefleyin ve Fuarını yeniden yapılandırın Ekibin araştırma yönü, yapay zeka modellerinin ticarileştirilmesine yöneliyor.
"Büyük bir şirket yapay zeka biyobiliminde iyi bir iş çıkarmak istiyorsa, bu esas olarak dahili geliştirme alanı, maliyet kontrolü, departman ekolojisi ve diğer faktörlerle sınırlıdır." Qu Jiarun, TMTpost Media App'a, büyük teknoloji şirketlerinin Ar-Ge ekiplerinin bunu başarabileceğini söyledi. bazı makaleler yayınlıyorlar, sorunu toplu olarak çözmeleri gerekiyor. Hayat endüstrisindeki sorunlar pek gerçekçi değil. Bir bakıma biyolojik alan 10 veya 20 yıllık Ar-Ge yatırımı gerektiriyor ve büyük şirketler genellikle uzun bir süre daha devam etmek konusunda isteksizler. uzun zaman.
Qu Jiarun, yapay zeka endüstrisinin gelişmesiyle birlikte, ister bilgi işlem gücü ister veri kaynakları olsun, bunun artık basit bir yeni kurulan şirketin "girebileceği" bir şey olmadığına inanıyor. Yatırımcı açısından bakıldığında, genel ortamdaki mevcut değişiklikler nedeniyle yapay zeka alanının tamamında birçok finansal sorun var ve bunun halka arz aşamasına nasıl destekleneceği, kişisel gelişimi gerektiriyor. Meta gibi büyük bir şirket için biyotıp alanına uzun vadeli yatırım yapmak çok "ideal" bir şey.
"Sermaye kâr amacı güttüğü için ya otonom sürüşe ya da güvenliğe yatırım yapıyor. Büyük üreticiler için o dönemde inovasyona para yatırmak büyük bir riskti. Şirketteki 1 numaralı pozisyon için ticari konular hakkında daha fazla düşünüyorlar. Eğer para harcarsanız ama sonuçta sonuç alamazsanız, kim suçlanacak?” Sogou'nun kurucusu ve Baichuan Intelligence'ın kurucusu ve CEO'su Wang Xiaochuan, TMTpost Media App'a söyledi.
Geçtiğimiz iki yılda birçok büyük İnternet şirketi, kısa vadeli olmayan ticarileştirme projelerinin kapatıldığını veya azaltıldığını duyurdu. Örneğin, Google'ın ana şirketi Alphabet'in sürücüsüz araba projesi Waymo, yüzlerce kişiyi işten çıkardı ve bulut oyunu Stadia genel anlamda küçüldü; Amazon, insansız teslimat aracı Scout'u ve depo robotu şirketi Canvas'ı başarıyla kapattı. ; ; Tencent, Penguin FM'i, grup satın alma aracı Gouxiangtuan'ı vb. kaldıracak ve kapatacak.
Wang Xiaochuan, kurumsal atalet perspektifinden bakıldığında büyük teknoloji şirketlerinin iş hedeflerine hizmet etmesinin en kolay olduğunu, 0'a 1 inovasyona ulaşmanın zor olduğunu, aksine startupların bunu yapma şansının daha yüksek olduğunu söyledi. büyük şirketlerin yetenekleri bir sinerji oluşturamıyor.
Yol bulma yaşam bilimi modeli uygulandı
Baidu Grubu kurucusu Robin Li tarafından 2020 yılında başlatılan Baitu Biotech, iki yıllık sürekli Ar-Ge yatırımının ardından, yüz milyarlarca parametreye sahip çapraz modlu büyük model "xTrimo"yu oluşturdu ve Mart ayında yaşam bilimleri için büyük model odaklı bir modeli piyasaya sürdü. AIGP (Yapay Zeka Tarafından Üretilen Protein) platformu ve AIGP ekolojik işbirliği planı, yaşam bilimi büyük modellerini tıp ve sağlık, ilaç tasarımı, enerji ve çevre koruma ve diğer alanların ihtiyaçlarıyla birleştiriyor.
Qu Jiarun, Titanium Media App'e, Baitu Biyolojik Bilimler'in artık biyotıp alanıyla sınırlı olmadığını, yaşam bilimi modelini birden fazla yüksek değerli alana ulaşmak için kullanmayı umduğunu söyledi. İşletmelerin kendi kar ve zararlarından sorumlu olabilmeleri gerekiyor. "Gelir, birçok şirkette tepeden tırnağa önemli bir OKR'dir."
"Bazı start-up şirketleri sıklıkla çok sayıda yenilikçi insanı işe alıyor. Bu çok sayıda yürekli bilim insanı birinci sınıf teknolojik atılımlar yapabilir, ancak ani bir soğuk kış gelirse fonların 'kesilmesi' gerekecek ve bu şirketlerin teknolojiyi ve işi uygulamaya koymaya zorlanması gerekecek." Qu Jiarun dedi.
Qu Jiarun şunları söyledi: "Diğer şirketlerle karşılaştırıldığında, Baitu Biotech müşterilerine temel olarak iki iş modeli sunuyor: Biri kapsamlı ve yenilikçi bir protein tasarım platformu, diğeri ise karşı tarafın verilerini özel biyolojik hesaplama modelleri sağlamak ve bunları gruplar halinde sunmak için kullanıyor. Bu, birçok yapay zeka biyobilgisayar şirketinin sahip olmadığı bir yetenektir."
Baitu Biyoteknoloji CTO'su Dr. Song Le, şu anda dünyada güçlü büyük ölçekli model yeteneklerine sahip olan Google ve Microsoft gibi büyük şirketlerin de yaşam bilimleri ile ilgili büyük ölçekli modeller yaptığını ancak bunların daha çok makale yayınlama düzeyinde.Fabrikada güçlü model eğitim kabiliyetine sahip bir firma yok. Baitu Biyoteknoloji, geniş model eğitim yeteneklerine ve profesyonel bir yaşam bilimleri ekibine sahiptir.
TMTpost App'e göre, 3 Eylül'de düzenlenen "İkinci Çin Biyobilgi İşlem Konferansı"nda Baitu Biyoteknoloji, To B (kurumsal) sektörü müşterileri için xTrimo hafif çevrimiçi model dahili test işe alımını yayınladı. Hayattaki daha karmaşık sorunları keşfetmek için hafif Çağrı API'si sağlayarak çok düşük maliyetle bilim.
Qu Jiarun, yatırımcıların parasını "yakma" ve ardından halka arz listesini beş yıl boyunca destekleme döneminin sona erdiğine inanıyor. Teknoloji odaklı dönemde herkesin bu kadar güçlü bir kâr baskısı yoktu, ancak artık farklı ekonomik ortamlarda CEO'lar ve yatırımcılar, işletmelerin uzun vadeli sağlıklı kalkınmasına yönelik düşünme biçiminde önemli değişikliklere uğradı.
"Bu, yapay zeka sektörünün nasıl kar edebileceği sorusu değil, tüm teknolojik yeniliklerin nasıl kar edebileceği sorusu. Örneğin, iyi fikirlere sahip bu robotlar nasıl kar edebilir?" Qu Jiarun, sadece bunun mümkün olduğunu vurguladı. Bugün pek çok şirketin önünde tek bir kalkınma planı var: Kendi karlarının ve zararlarının sorumluluğunu üstlenmek.O zaman duygu ve idealler hakkında konuşabiliriz.