AI赛道,融资退潮

半导体产业纵横

12月28日,赶在2023年的尾声,AI芯片领域又诞生了一笔新的亿级融资。
    


    

可重构数据流AI芯片头部企业深圳鲲云信息科技有限公司宣布完成数亿元C轮融资。此轮融资由普罗资本领投,鼎晖百孚、联通旗下联创基金、张科垚坤基金、钟楼金控集团跟投,主要用于支持下一代可重构数据流CAISA AI芯片的研发和规模落地,构建CAISA芯片在各垂直行业的产业化生态。
    

2023年,全球经济形势的复杂多变给投融资市场带来了巨大的压力,募投双降、估值下调、IPO收紧、退出艰难等问题成为许多投资者和企业关注的焦点。
    

AI赛道的融资情况相比其他赛道要好出不少,但融资总金额也呈现出明显下滑。
    

01
    

AI融资明显退潮
    

其实AI 行业最火爆的节点是 2021 年。
    

根据中商产业研究院数据显示,2018-2021年,人工智能投资额总体呈增长趋势,2021年投资金额最高达2485.82亿元。2022年,人工智能投资数量和投资额稍有下降,投资金额达到1182.72亿元,投资事件达733起。
    

截至2023年11月24日,中国人工智能投资事件达531起,投资金额达660.48亿元。其中5月、6月及7月相关投资事件数位居前列,分别有62起、60起及60起。11月1日-11月24日投资事件数量较少,目前有26起。其中共有5起战略投资,B轮和Pre-A轮均有4起。
    

根据投融资轮次分布划分,截至2023年11月24日,中国人工智能融资事件主要以早期投资为主,其中天使轮占比最多,达21.5%。A轮、战略投资、Pre-A轮、B轮,占比分别为16.2%、14.9%、11.1%、7.7%。中国人工智能投融资事件数量前五省市分别为,北京、上海、广东、浙江、江苏,分别有151起、101起、95起、64起、61起。
    

从实际的历史融资数据反应来看,人工智能领域热度总体呈现出阶梯式下降趋势。
    

2021年及以前,AI技术公司走向成熟阶段,融资体量增加,再加上在国产化大背景下,AI芯片、数据平台、操作系统等基础层的公司获得大规模的融资。步入2022年后,赛道逐渐走向细分,投资者开始更加关注AI技术在细分领域的应用和商业化落地,技术层的计算机视觉与图像在2022年得到的融资最多,但融资总金额在这一年小幅下滑。
    

2023年,资本对AI行业的投资态度更加谨慎。其中因素包含很多,比如一些AI企业面临技术商业化难题,一些AI企业的盈利模式并不清晰,导致投资者对投资回报的担忧,降低了投资意愿等等。
    

毕马威中国科技、传媒及电信行业审计主管合伙人卢鹍鹏表示,中国AI领域的投资已逐渐从天使轮等早期投资阶段向C轮、D轮等晚期投资阶段迁移,以天使轮投资占比为例,已由2013年的36%下降至2022年的11%。
    

细分投资领域方面出现走势分化。结合2012-2023年10月的数据来看,算力、数据平台、自然语言处理、计算机视觉与图像四个细分领域风险投资增速明显加快,机器学习、深度学习等领域风险投资则趋缓。此外,在“AI+应用领域”方面,生活服务、智慧医疗、智能制造、智能汽车、物流仓储投资事件较多,占人工智能全部投资事件的75%以上。
    

02
    

AI市场的融资聚焦点
    

AI芯片融资中,初创公司受到青睐
    

2023年拿到融资的公司总体偏向初创的AI芯片公司。
    

从细分方向来看,2023 年风险投资关注更多、融资事件和金额较多的 AI 领域包括:基础层的 AI 芯片、计算力、传感系统等,是 AI 平台和应用不可或缺的基础设施建设。
    

现阶段的AI芯片,根据技术架构种类来分,主要包括GPGPU、FPGA、以 VPU、TPU 为代表的 ASIC、存算一体芯片。
    

2023年9月,专注人工智能云端算力产品的燧原科技宣布完成D轮融资20亿元人民币。此次融资是燧原科技成立5年多的第七轮正式融资。粗略统计,目前燧原科技总体融资额超过51亿元人民币。值得一提的是,燧原种子轮之后几乎每一轮的投资机构中都有腾讯。
    

除了燧原科技,还有更多的AI芯片公司获得的是数千万或1到2亿左右的投资。2023年得到融资的公司中有超过90%的公司都是成立10年以内的初创公司,其中将近一半的公司在最近三四年才成立。2018年成立的AI芯片公司是2023年完成融资数量最多的。从以上数据,可见投资机构还是更青睐于投资高成长潜力的初创AI芯片公司。
    

AIGC/大模型在2023蓄势待发
    

2023年,自然语言处理的研究取得了重大的突破,并进入了大模型(LLM)时代,这一年也被称为“大模型元年”。大模型的崛起标志着人工智能技术迈向了一个新的阶段,众多科技巨头、研究机构、知名高校也纷纷在这一领域展开激烈的竞争,“百模大战”由此拉开帷幕。
    

也可以说2023年是AIGC蓄势待发的一年。
    

根据IT桔子数据统计,截至12月21日,全球在AIGC领域共发生158起投资事件,其中国内投资事件达118起,占比超过7成。相比于2022年的43起投资事件,2023年国内AIGC融资环境显得更为活跃。
    

融资金额方面,2023年1-11月,中国AIGC行业累计融资总额约为152.76亿元人民币。其中,国内融资金额较高的AIGC企业包括智谱AI和上文提到的燧原科技。据人工智能大模型创业公司智谱AI最新披露,公司2023年已累计获得超25亿人民币融资,投资方包括社保基金、阿里、腾讯、高瓴等知名机构。
    

在已披露金额的融资事件中,大多为千万级和亿级的融资体量。比如在去年10月,百川智能宣布,已完成A1轮战略融资,融资金额3亿美元,阿里、腾讯、小米等科技巨头及多家顶级投资机构均参投了本轮融资,加上天使轮的5000万美元,百川智能的融资金额已达3.5亿美元。
    

2023年2月,语言大模型赛道公司澜舟科技完成了Pre-A+轮融资,本轮融资由北京中关村科学城公司领投,斯道资本和创新工场继续跟投。至此,澜舟科技不到一年时间,融资总额达到了数亿元。
    

和AI芯片投资情况类似,从AIGC的投资轮次分析,目前国内AIGC行业的融资轮次仍处于早期阶段,D轮后的融资寥寥无几。
    

在投资者方面,去年AIGC领域的企业也获得了不少大型企业和投资机构的关注和投资,包括腾讯、阿里和小米等,此外,卓源资本、顺为资本、深创投等投资机构也在AIGC领域表现得比较活跃。
    

03
    

机器人赛道不乏热点
    

作为创新科技的代表之一,机器人赛道也不乏热点。
    

当机器人成为生成式AI的硬件载体,机器人赛道开始接受各方的高度关注。资本市场上,不少科技巨头如美团、百度、比亚迪等躬身入局,向心仪的机器人创企投去橄榄枝,通过投资的方式扶持企业加速发展。同时,其他赛道玩家也在增加,不少高管从大厂中走出,投入到机器人赛道,创办自己的机器人公司。
    

比如由“华为天才少年”彭志辉(稚晖君)等来自多家大型科技公司的科技专业人才共同创立的智元机器人。在2023年12月完成了A3轮融资,融资金额或超过6亿元人民币。这已经是智元机器人自2月成立以来,披露的第5轮融资。根据天眼查信息,此前智元曾于2023年3月披露完成天使轮融资,4月披露A轮和A1轮,8月披露A2轮。平均每两个月融资一轮,智元不仅堪称最“高效”的创企,而且已在投资人队伍中集齐了高瓴创投、奇绩创坛、百度风投、经纬创投、比亚迪等知名机构。
    

据中国机器人网不完全统计,截至2023年11月,当年国内机器人行业融资时间约131起,已披露金额的融资事件中亿元级融资44起,融资金额总计约在111~125亿元之间。
    

在投融资市场,工业机器人已成为最吸金的领域之一。前瞻产业研究院数据显示,2021年,工业机器人领域投融资事件数量达145起,融资金额为400.57亿元;2022年,投融资事件数量达134起,融资金额为144.67亿元。2023年上半年,国内已发生工业机器人融资数十起,涵盖无人车、无人机、移动机器人、机械臂、机械视觉、多轴伺服等领域。其中,已知单笔融资达亿元级的有7家公司,分别是钧舵机器人、摩通传动、智同科技、科伺智能、图灵机器人和联合飞机。
    

不过,中国机器人行业投融资处在Pre-A/A/A+轮融资的企业较多,其次是处在种子轮/天使轮的企业。
    

04
    

机器视觉
    

深度学习相关技术的持续进步显著提升了机器视觉技术的能力,加快了机器视觉向更多行业渗透的进程,中国机器视觉行业相关投资规模总体也呈现上升趋势。
    

由于机器视觉行业产业链条庞大,应用领域广阔,难以准确统计机器视觉行业的投融资情况。根据IT桔子数据显示,截至2023年3月14日,中国机器视觉行业相关投资规模总体呈现上升趋势,其中,2021年中国机器视觉行业投融资热度最高,共发生95起投融资事件,投融资金额达220.74亿元。2022年,机器视觉投融资热度仍在持续,共发生80起投融资事件,投融资金额达137.22亿元。截至2023年3月14日,2023年已发生9起机器视觉行业相关的投融资事件,投融资金额达5.8亿元。
    

从投融资轮次分布来看,目前中国机器视觉行业的融资轮次仍处于早期阶段,大部分行业融资处于B+轮及以前,总占比约为85%,其中A轮融资数量最多,2016-2023年,共发生121起A轮融资事件,占比约达24%;发生在种子轮和天使轮的事件共有104起,占比20%;而C轮后的融资较少,且以C轮融资和战略投资为主。
    

机器视觉行业应用场景的不断延伸对行业技术提出更高的要求和更有针对性的需求,未来机器视觉行业将向着主动视觉、3D视觉、与5G融合、深度学习、嵌入式视觉等方向不断提升性能。