根据研究机构CBInsights近期发布的《StateofAI》季度报告，与资本市场的现状一致，AI投资持续放缓。人工智能初创企业总投资环比下降31%，降至2020年三季度以来最低水平。大额融资（1亿美元以上）环比下降39%，创九个季度新低。虽然AI资金的停滞将使该领域放缓，但它也促使投资者更多地关注具有持续增长潜力的AI项目。投资者需要关注已融资的AI初创公司，以了解未来几个月AI行业的发展方向。AI的商业模式AI初创公司是一个模糊的术语，通常适用于所有类型的公司，从专注于提供AI工具（例如MLOps、预测分析工具、无代码/低代码模型开发）到在产品中使用它们的公司支持人工智能的公司（例如使用机器学习来预测风险的保险科技公司）。然而，有几个因素决定了围绕人工智能和机器学习形成的商业模式的成功。以下是其产品的一些共同原则：1.产品/市场契合度：人工智能产品必须解决未解决的问题或在现有解决方案的基础上提供足够的附加值。2.增长战略：产品必须有可扩展的渠道来将其价值传递给目标用户（例如付费广告和与现有应用程序的集成）。这些渠道必须具有防御性，使竞争对手难以夺取市场份额。3.目标市场：投资者希望获得投资回报。它的产品必须有一个相当大的市场才能增长并达到目标估值。如果该产品非常小众以至于很少有人关心它，那么投资者就不会对投资它感兴趣。除了上述原则，使用人工智能和机器学习的产品还必须解决一些其他问题：1.训练数据：产品团队需要有足够的高质量数据来训练和测试他们的模型。在某些情况下，这些数据很容易获得（例如公共数据集和公司数据库中的现有数据）；在其他情况下更难获得（例如健康数据）。对于某些应用程序，不同地区和受众的数据可能略有不同，需要他们自己的数据收集工作。2.持续改进：随着世界的变化，人工智能和机器学习模型需要不断更新。部署机器学习模型后，产品团队必须制定持续收集数据以更新和改进模型的策略。这种不断的改进也加强了产品对竞争对手的防御能力。根据CBInsights报告，考虑到这些原则，有必要了解AI初创公司在经济低迷时期是否存在为其AI计划吸引资金的模式。逆势实现早期融资的AI项目AI行业早期融资的平均规模一直稳定在300万美元左右。相比之下，中后期交易规模环比分别下降15%和53%。但早期交易的数量已经减少，这意味着人工智能初创公司将更难为其产品创意找到资金。在CBInsights报告中提到的种子资金和天使投资中，以色列人工智能初创公司Voyantis在7月份获得了1900万美元，用于开发其预测增长平台。如今的广告环境已经发生了变化，对用户数据和隐私的规定更加严格，Voyantis致力于解决营销人员面临的这些问题。例如，Apple最近在iOS中添加了一项功能，允许用户阻止广告商收集他们的设备ID。如果没有用户的详细数据，以前基于规则的活动只能产生糟糕的结果，这会增加每用户获取成本(CAC)。Voyantis使用机器学习来预测用户行为和生命周期价值，帮助做出明智的决策并提高营销活动的投资回报率。另一家总部位于以色列的生物技术初创公司ElevenTherapeutics在8月筹集了2200万美元的种子资金。它专注于RNA疗法，这是近年来备受关注的领域，尤其是在新冠疫情蔓延期间。该公司正在开发一个深度学习框架，用于“生成有关siRNA分子活性特征的功能数据”。关于该公司人工智能技术的信息不多，但这是一个潜力巨大的市场空间，其资金支持者包括比尔和梅琳达·盖茨基金会。总部位于美国的初创公司SpiceAI今年9月获得了1400万美元的种子资金，正在构建数字基础设施以创建AI驱动的Web3应用程序。有趣的是，该公司在加密初创行业远比其他行业糟糕的时候设法吸引了投资。这家公司有三点值得注意：首先，它正在创建数据工程基础设施来索引主要区块链上的现有数据，这意味着它在访问数据方面没有任何重大障碍。其次，它的创始人都是微软Azure的资深人士，包括CTOMarkRussinovich和GitHub（2018年被微软收购）的前任和现任CEO。拥有如此知名的行业人物，即使在最困难的时候，公司也更容易招商引资。第三，区块链数据工程在很大程度上是Web3公司随着行业的成熟必然会面临的一个未解决的问题，所以这可以算是风险较低的Web3项目之一。谁获得了AI的巨额投资？在2022年第三季度获得巨额融资的初创公司中，美国初创公司Afresh在今年8月获得了1.15亿美元的B轮融资。该公司使用机器学习帮助杂货店经营者减少高达25%的食物浪费，该平台跟踪新鲜食品的销售情况以帮助预测未来的客户需求。供应链团队可以使用该平台优化采购，用户可以使用该平台直接向供应商下订单，以减少食物浪费。该公司已在美国40个州拥有数千名客户，将利用新融资发展业务，将市场扩展到其他国家和地区，并增加新功能以提高其产品的价值和市场覆盖率。另一家获得大笔资金的公司是总部位于意大利的移动应用程序开发商BendingSpoons，该公司在9月份筹集了3.4亿美元。BendingSpoons开发移动视频和照片编辑应用程序，这些应用程序使用机器学习来执行复杂的任务，例如背景移除、自动字幕和照片增强。该公司的应用程序采用免费增值模式，用户可以免费获得基本功能，但必须为高级功能付费。BendingSpoons成立于2013年，下载量已超过5亿次，年收入连续数年超过1亿美元。下一步是使用新的融资资金开发新产品并进行收购，向现有客户推广其新产品，并收集更多数据以进一步扩大您对竞争对手的领先优势。走周期的AI投资法则如果深入了解获得融资的AI公司，你会得到更多信息，但要注意以下几点：1.坚持好产品原则：再好的AI，你需要一个可以解决实际问题的公司产品，它比其他公司好得多，而且采用的阻力较小。同时，人工智能产品也需要有巨大的市场、拓展空间和可持续增长的清晰愿景。2.B2B人工智能最重要：虽然人工智能驱动的应用程序为消费者提供了便利，但它们对企业的价值要大得多，尤其是在经济进入衰退之际。实施良好的AI可以减少资金浪费、优化建议和自动化手动功能，所有这些都会影响AI公司的支出和收入。3.在未解决的问题中寻找新的人工智能市场：在人工智能领域，成熟的市场很难征服，因为现有的人工智能公司已经拥有更好的数据集来训练他们的模型。进入新市场更容易，成本更低，特别是如果可以快速收集数据以在竞争对手之前训练机器学习模型。4.降低获取数据的成本：在数据已经存在并带有注释的地方寻找AI创意（例如，金融交易、销售历史、患者病历）。或者寻找能够生成模型所需数据的解决方案，从而减少数据收集的需要。如果企业应用需要一条新的管道来收集、清洗和标注数据，将需要更多的时间、人才和资金，这在目前的情况下是很难实现的。5.拥有高知名度的创始人将吸引更多投资：曾在大型科技公司工作过的创始人更有可能为人工智能公司（如Web3AI的数据基础设施）吸引更多投资。
