AI投资前沿：全球七大科技巨头的 4000 亿美元战略布局

英国投资数据平台Dealroom 和 咨询公司Flow Partners 联合发布的一份新报告详细分析了在各个垂直领域对人工智能的大规模投资。

谷歌/Alphabet、微软、亚马逊、英伟达、Meta、苹果和特斯拉/xAI 对人工智能的影响不可忽视。这些公司的总市值达 14 万亿美元（占标准普尔 500 指数的 32%），每年在前沿技术（即人工智能和云基础设施）上的投资高达 4000 亿美元。

这篇文章重点介绍了报告《风险投资前沿与新的人工智能狂野西部》中的一些亮点，联系凯瑞（微信：pkcapital2023）获取68页报告原文。

一、我们正在进入人工智能和自动化的新时代

“七巨头”（简称 M7）从非常卑微初创阶段，通过创新和战略扩展，发展成为各自领域的巨头，不仅推动了技术的进步，也极大地改变了全球经济和社会的面貌。

回望历史，科技领域每20年左右都会发生一次的大变革，如PC时代、互联网时代（包括向移动和云的转变），以及现在的时代。七大巨头都是伴随着每一次变革崛起和成长和壮大。毫无疑问，当前的人工智能变革是一场巨大的结构性转变，是科技巨头们不容错失的机会。

二、AI成为巨头竞争的焦点，而且在不断升温

这七家科技巨头在其核心业务取得巨大成功之后，不断寻求新的增长机会。发展到今天，意味着他们需要在多个业务领域进行竞争，而AI成为竞争的焦点，尤其是AI硬件层和AI模型层的竞争正在升温。

三、收购曾是巨头成长的关键，但今天投资成为监管的重点

虽然科技巨头的收购行为仍在进行（英伟达于5月份以总计10亿美元的价格收购了以色列初创公司Run:AI和Deci AI），，但政府的监管审查正将重点转向日益频繁的巨头投资行为。

“七巨头”在2023年仅完成收购不到三位数，但参与了208笔风险投资交易。截至2024年，“七巨头”在风险投资交易中已投资了248亿美元。

这些战略玩家在风险投资领域的投资大幅增加，成为2023-2024年科技领域最大的投资者，主要集中在后期阶段，而传统风投在这一阶段几乎没有任何参与。

四、到目前为止，大部分资金都投向基础设施和基础大模型

从某种意义上说，对基础设施层和基础模型的投资可以被视为“七巨头”的一种易货交易——给你钱，但承诺用我的服务（如英伟达、亚马逊、微软、Alphabet）。基础模型需要深厚的资金支持：它们需要昂贵的工程师、GPU和数据访问权限。

值得注意的是，虽然7大科技公司是AI领域最大的风险资本投资人，但200到300亿美元的年投资金额，相比于它们在公司研发（R&D）和资本支出（Capex）方面高达3740亿美元的投入，只能说是相形见绌。

五、应用层的人工智能公司越来越受到巨头关注

随着时间推移，我们开始看到市场开始注重技术的应用而非基础设施。但 M7 参与投资的是横跨整个AI技术堆栈，对整个AI生态链几乎全部覆盖：从硬件芯片到基础 LLMs，再到人形机器人、自动驾驶技术、人工智能健康等。

在应用层，人工智能在各行各业的应用存在大量机会——医疗保健、设备、媒体、软件云、气候、教育、国防、移动和制造，至少代表着 50 万亿美元的市场规模。

六、迈向 AGI 的竞赛，“七巨头”都在发挥自身优势

M7 公司的目标都是成为第一个达到 。目前尚不清楚我们距离实现这一目标还有多远，也不清楚谁将首先实现这一目标，但每家公司都在利用自己的优势。

• 设备锁定（Device lock in）：Apple、Tesla 以及Alphabet

• 用户和数据飞轮（User and data flywheel）：Alphabet、Meta、xAI、Amazon（以及Anthropic 和 OpenAI）

• 技术领先（Technology head start）：Nvidia、OpenAI 和 Anthropic

• 企业锁定（Enterprise lock in）：微软、亚马逊、Nvidia

同时，科技巨头正在通过战略布局AI投资来强化各自在优势领域的优势。

• 微软在核心人工智能领域领先，包括AI基础设施、基础模型、机器学习运维（MLOps）、以及以AI为核心特征的产品和服务（例如自动驾驶和AI药物发现等）。这表明微软在开发和商业化AI技术方面具有深厚的专业知识和广泛的行业影响力。

• 谷歌的母公司Alphabet则在健康和金融科技领域处于领先地位。Alphabet通过其子公司和投资项目，在推动医疗健康技术和金融服务的创新方面发挥着关键作用，比如通过应用AI技术改善疾病诊断、治疗以及优化金融服务和风险管理。

• 亚马逊在能源、交通和机器人技术领域处于领先地位，其创新项目包括使用可再生能源的项目、发展先进的物流解决方案和自动化技术。这些领域的领先地位证明了亚马逊在利用其技术创新来优化操作效率和拓展新业务模式方面的能力。

七大科技巨头的能源需求正在与一个小国相当，他们的数据中心很快会消耗美国用电量的 19%。这意味着它们必须进行投资才能转变为可持续能源公司。无限的清洁能源供应（聚变、裂变、太阳能和地热）将成为成功的关键因素，这也是巨头们在新能源领域不断投资的原因。

九、总结展望

对于初创企业而言，在竞争激烈的生成式人工智能市场中寻找生存与发展的空间，需要采取一些战略性的思考和行动。鉴于科技巨头在资源、资金和数据访问方面的巨大优势，初创企业很难在核心AI技术领域与之直接竞争。因此，专注于特定垂直行业的应用或在大型语言模型（LLM）的操作与编排层提供创新解决方案，成为了可行的策略。

• 垂直行业应用：每个行业都有其特定的需求和痛点，而这些往往是大型公司不太可能全面覆盖的地方。AI初创公司可以通过深入某一行业，如医疗保健、法律、教育或金融服务，开发定制的解决方案来满足这些特定需求。例如，在教育领域，我们投资孵化的，结合中国国情和自身独有的数据为全国广大的高考考生和家长提供有价值的服务。在开发者领域，模本科技则通过端到端的AI编程能力，极大降低IT开发门槛，赋能各行各业。

• LLM 操作与编排层：随着大型语言模型的普及，管理和优化这些模型的需求也在增加。初创企业可以开发工具来帮助企业更有效地部署、监控、维护和优化这些模型的性能。这包括提供模型训练的自动化工具、数据清洗服务、模型监控系统以及性能优化解决方案。

通过专注于这些领域，AI初创公司不仅能够为特定市场提供高度专业化的解决方案，还能够通过技术创新和专业知识来构建其独特的竞争优势。此外，与大公司的潜在合作也可能为初创公司提供进一步的成长和扩展机会，例如通过技术授权或合作开发项目。这种策略性的聚焦和创新是初创企业在AI行业中取得成功的关键。

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