今年5月初和8月下旬，针对生成式AI和创业投资，华港联合家族办公室组织了两次赴美国湾区和波士顿地区的考察。我们累计拜会了五十家风险投资机构和十余个AI创业项目，包括a16z、Accel和Menlo Ventures等美国一线VC基金以及英伟达、Midjourney和Scale AI等企业。两次参访交流让我们对生成式AI的发展现状和美国创投行业生态积累了一些粗浅认知。

▍关于生成式AI

在我们5月初去美国参访的时候，当时Open AI还是一枝独秀。在过去的三个多月，谷歌推出了Bard，Anthropic推出了Claude 2。包括LlaMa2在内的更多的开源模型也推出了。上述基础模型和OpenAI GPT-4.0的差距从性能上来讲缩小了。投资人普遍认为未来会是开源和闭源共存的格局，同时闭源模型也会存在多家。因为存在很多场景，客户对数据安全性和结果准确性会有更高的要求。对于这类的客户，开源模型会更有优势。同时，对于高频的应用场景，开源模型相比于闭源模型在成本上也会更有优势。

1.投资人是否会投资的新的基础大模型？

大多数投资人的回答是不会。核心的原因可以总结为：对于美国市场而言，“核心选手已登场，主要玩家也已下注”。核心选手包括谷歌、Meta、微软和英伟达等大厂；头部创业公司包括OpenAI、Anthropic、Cohere、Inflection、Adept、Stability AI以及马斯克的xAI等。上述公司网罗了主要的AI人才，并且吸引了主要战略投资人与财务投资人的投资。Foundation model属于人才和资金密集型领域，新的创业公司很难在市场上获得足够优质的人才以及足够多的资金的支持。截至目前，主要玩家包括大厂、VC基金及个人投资者布局如下：

2. 目前的基础大模型公司的估值是否合理？是否存在泡沫？

现有的这些大模型公司的估值是否合理？是否值得投资者在这些公司身上再去加注？这些是家办比较关心的问题，因为市场上不时会有OpenAI、Anthropic和Cohere等公司的老股或专项基金的交易机会。多数公司都在30亿美金以上的估值，其中OpenAI已经达到300亿美金的估值。这样的估值水平相对于这些公司的发展阶段来说是否合理呢？

首先，生成式AI未来的增长潜力巨大，这些公司的天花板足够高。但另一方面，现在这个阶段对财务投资人来说，风险收益比并不是太理想。尤其是当你要布局这个行业的第三、第四名的时候，风险还是不小的。因为行业的终局和商业化变现的前景目前尚未明朗。再者，对于战略投资人和财务投资人来说，其实估值的逻辑是不一样的。一方面基础大模型的公司和大厂的现有业务会有巨大的协同价值。举例来说，微软投资OpenAI，只要OpenAI能帮助微软的搜索工具Bing提高1%的市场份额，那么微软就可以轻松收回100亿美金的投资成本。英伟达是在整个生成式AI领域投资最为积极的。对英伟达来说，投资基础大模型公司是非常划算的。因为他投资一块钱在这些公司里面，如果能够撬动5块钱，而这5块钱大部分会用来购买英伟达的芯片，变成英伟达的收入。以及，对于英伟达来说，下游模型层多寡头而不是一家独大的市场格局是最有利的，所以它也有非常大的动力去扶持更多的大模型公司成长。

Meta在模型的开发上投入了大量的资金和人才。但是他选择开源给全市场使用。一个有意思的观点是：大厂可能会利用开源来阻击这些大模型公司。对于这些科技大厂来说，除了寻求新的增长点，更重要的是保持它现有业务（千亿美元收入、万亿市值）的安全性。新物种最有可能颠覆它原有业务。因此大厂有动机通过开源大模型来延缓和阻止这些新的基础大模型公司构建生态和商业化变现。对于这些科技大厂来说，在AI上研发投入占比有限，但是对于创业公司而言，这个领域的未来的商业化变现前景将是公司的全部收入。这也是现阶段投资创业公司的潜在风险。

3. 生成式AI行业发展处于什么阶段？

我们认为生成式AI还处于发展的初期。主要有两个表现：一是现在这个市场当中真正赚到真金白银的还是“卖水”和“卖铲子”的人。例如提供算力芯片的英伟达和做数据标注的ScaleAI。（Midjourney可能是模型层和应用层已取得规模化利润的例外）。二是在应用层能对标移动互联网时代的Twitter、微信、 Uber 和TikTok等的真正激动人心的应用尚未出现。因此整个行业的应用还处在一个非常早的阶段。

我们在跟投资人交流的时候，问的最多的一个问题是大家认为未来在哪些领域最可能出现AI的最佳应用，以及能出现创业公司对原有的行业进行颠覆式创新。有这么一些领域是多数投资人会提到的：第一是文娱。整个文娱和创意产业是生成是AI应用最直接的场景；其次是金融和医疗。这两个领域B端的客户的付费能力非常强，而市场又足够的大。并且这两个领域有非公开的核心数据，可以帮助创业公司构建壁垒。其他包括SaaS、机器人、药品和新材料研发等和生成式AI的结合，也有很多的投资人在关注。

4. 美国创投机构如何布局生成式AI？

交流下来，我们非常直接地感受到整个美国的创投圈都在非常积极地拥抱生成式AI。正如某位投资人提到的，“大多数创业公司都将是AI公司”。这一方面是因为有更多的创业者选择在AI关的领域在做创业；另一方面是现有的创业公司也都在积极应用生成式AI。既有内部运营中应用生成式AI降本增效，又有结合AI技术和现有业务场景，实现产品的升级。接下来的情景，可能类似于几年前大家都在提的“互联网+”和“+互联网”一样，大家也会提“AI+”与“+AI”。

在和投资机构交流过程中，我们发现大家对于生成式AI的布局思路很大程度上是由这些基金本身的禀赋和定位决定的。比方说硅谷的头部VC，他们会积极布局从模型层、工具层到应用层整个AI的生态。而我们交流的波士顿的头部基金相对来说在基础大模型的布局上会更加谨慎一些，可能部分原因是本次生成式AI的创新中心在湾区；早期精品基金，主要关注点在应用层，模型层的投资总的来说是一个大体量资金的一个游戏。对于这些精品基金来说，自己的基金规模也不支持去参与foundation model的投资，他们更多关注在AI和自身专注领域的结合点。我们也参访了多家成长期基金，成长期基金注重投资标的商业价值的能见度，以及标的增长的天花板。从商业价值的能见度的角度来说，这些成长基金的下注还是比较谨慎的。我们聊过的这些成长性基金看，真正在生成式AI布局的还不多，可能也是因为很多公司还没走到B轮、C轮。

生成式AI目前确实是整个创投市场最大的热点，但是各个投资机构在积极拥抱热点的同时，并没有出现盲目的追逐热点，投资机构还是根据自己的禀赋和认知，去做相应的一些布局。

▍关于创业投资

1. 美联储加息周期下，美国创投市场仍处于熊市

美国创投行业自2022年至今一直处于熊市。根据Pitchbook的数据，美国2023年第二季度的风险投资事件数量和金额连续第六个季度下降，均不到2021年行业景气时的一半，23年前两个季度呈现下降放缓的底部特征。同时整体估值水平也经历了明显下调，其中成长期、后期轮次估值下调幅度更大，早期相对小一些。

数据来源：Pitchbook Venture Monitor 2023Q2

2. 生成式AI投融资活跃度存在感知差异

生成式AI无疑是今年“最靓的仔”，全球范围内财经媒体充斥着关于生成式AI进展以及巨额融资的新闻报道。根据行业数据，23年上半年，美国生成式AI的融资总额140亿美金，但是绝大多数都流入了头部公司。

数据来自公开信息，截至2023年9月10日

140亿的融资额，Open AI就占了103亿。而前10名AI创业公司上半年的融资金额超过130多亿美金。因此其他生成式AI初创公司真正获得融资的金额并很大，并未出现大水漫灌的现象。

3. 2023/24是布局美国VC的理想时间点

风险投资行业呈现显著的周期性，不同vintage year行业的平均回报率差异明显。典型的特征是“好募的时候不好投，好投的时候不好募”，在熊市进行布局，可以获得更好的投资收益。同时，由于投资机构募资难度加大，有较大机会参与头部基金。美国的VC基金由于收益较高，长期受到投资人的青睐。20/21年要投进头部的VC基金难度很高，很多基金都被原LP内部认购完。这两次参访我们见到很多美国的头部基金，并且受到了热情的接待，多数基金我们见到了核心合伙人，一定程度上也反映了当前美国市场的募资环境。第三，生成式AI的创业和投资周期刚刚开始，预计未来10年将带动技术创新加速。每当重大的技术创新出现，都会带动创投基金的投资收益。

我们认为23、24年是布局美国VC基金的理想时点。同时考虑到美国成熟的创投生态和资本市场，从资产配置分散化的角度，我们也建议客户适当增加对美国VC基金的配置。因此华港组建了首支AI母基金，投向美国的VC基金，帮助投资人在一级市场抓住生成式AI的创新红利，同时建立与美国创投圈的桥梁，及时获得一手的资讯和认知，以便更好地帮助投资人在国内进行业务和投资布局。截至目前基金已完成首关，并开始布局首批子基金。