2023上半年中國創投回顧:大模型處在分水嶺,華東地區熱度提升
1年前

具有中國特色的 VC 生態的大趨勢。

來源 | IT桔子

出品 | 投資人說(touzirenshuo)

近期,阿裏雲和 IT 桔子聯合發布了《2023 年上半年創業投資趨勢報告》,用數據來說明 2023 上半年的一些細微變化:

以年爲單位來講 2023 年到現在投資總量依舊低迷,全年預計能追平本身就處於低谷的 2019 和 2020;

以季度爲單位,2023 Q2 的投資總額和交易數量同比均有大幅下降;

在交易幣種上人民幣依舊是市場絕對主流;

市場上的錢集中在集成電路、生物制藥、新能源/新材料、醫療器械這些領域輪轉,偶爾餐飲、消費品牌能冒個頭;

投融資熱門區域上,上海近幾個季度都是最高地,上海周邊的杭州、蘇州今年上半年也有一波大爆發;

新晉獨角獸拿到了市場上不少錢,獨角獸公司分布的領域也跟熱門融資賽道基本一致,關鍵詞依舊離不开硬科技。

根據 IT 桔子數據庫,上半年出資最活躍的 20 家機構尤其前十中有一小半是國資背景。

在宏觀影響之下,我們能看到很具有中國特色的 VC 生態的大趨勢:

當下資本的全方位產業化趨勢,大家都在踊躍與各地方引導基金站在一起、與各家產業龍頭公司深度綁定在一起;

或者獨立選擇並深耕一條產業鏈——產業方和專業資本管理系統正在全面融合的進程中。

01

2023 上半年熱門行業觀察 硬科技考驗創業者資源整合能力

國科嘉和高級合夥人陸佳清先生認爲:

國內的投資目前以人民幣爲主,投資行業跟着黨的「十四五」規劃走,都是相對安全的,這是非常明確的共識。

但實際上今年的投資市場很多所謂的熱門行業非常不好投。

比如半導體裝備大部分都非常冷,二級市場的低迷傳輸到了一級市場,短期波動很大。

另外,比較火的 AIGC 的大模型創業項目從估值以及存活率等方面考慮也比較難投。

國科嘉和投資了很多市場上非常知名的機器人項目。

客觀上來講機器人項目的毛利非常受大公司影響,再疊加上二級市場認可度等因素,機器人並不是高回報率的賽道。

因此我們看機器人項目會以營收爲先。

狹義的工業 4.0、智能制造、大集成等行業有很多機會可以去抓住。

作爲技術資本,國科嘉和是國科控股直屬的科創私募股權基金管理機構。

已投資項目裏超過 50% 來自於科研院所科技成果轉化,並且投進比較早期。

另外,由於我們背靠一流科研院所專家團隊,對於技術方向的甄別和技術資源的運用上國科嘉和都有一些積累。

陸佳清對於在硬科技領域的創業者兩點建議:

首先要更靈活,企業要快速適應環境的變化存活下去;

其次硬科技行業創業者需要具有產業鏈、供應鏈的整合能力,這也是非常大的一個考驗。

雲九資本執行董事沈文傑先生認爲:

機器人賽道實際上還是屬於制造業,很難回答每個公司的壁壘在哪裏。

對於創業者要么就是找到某個比別人更卷的機器人形態,創造這個行業裏解決需求的最低成本方案,把握時間窗口去殺市場;

要么是能應用一些新的成熟技術打开新的應用市場。

不變的就是要快。

資本市場好的時候可以通過融資解決,資本市場不好的時候就比較難解決,最終還是回歸到賺錢本身。

雲九資本對中國的硬科技的方向上的關注是比較寬的。

從半導體、設備材料到機器人、新能源光伏等等這樣的一些領域都是在硬科技的範圍之內,投資的階段也從早期到成長期都有。

早期項目比較關注創新,這個創新更多是指稀缺性或者說解決國內從無到有或者說突破裏面的一些技術的壁壘。

與此同時也會有一部分的投資和關注點在全球級別的創新,去鼓勵做突破而不只是做替代。

無論是資本市場還是整個國產化的推動,現在這個市場還是非常好的,只不過會有一些難處。

創業也好,投資也好,其實周期還是蠻長的,而且市場總是起起伏伏,大家肯定要調整好心態,順應環境做好財務規劃與市場策略。

金沙江創業投資基金合夥人溫綿綿女士表示:

從去年下半年开始重點關注和布局生成式 AI 相關的投資標的。

投資人的共識可能在不同的層面,但對於整個大模型生態蕴含着不亞於移動互聯網的機會這一點上大家是有共識的。

但因爲技術發展過快,大模型的迭代過快以及通用大模型和應用層之間、和垂直大模型之間的邊界不清晰的問題,大家都還在探索階段。

包括投資人之間,投資人和創業者之間都有比較多的非共識點存在。

溫綿綿女士還表示看好機器人產業未來十年的發展、並且智能機器人的市場會不斷擴大。

目前國內的機器人賽道裏收入 10 億元以上的機器人公司並不多。

很多制造業、倉儲物流和服務場景的機器人自動化還沒有實現或是不夠智能。

另外中國的機器人團隊想要做成一家規模較大的公司一定要去做全球化。

除了中國市場,不管是人力成本比較高的歐美市場還是正在制造業產業升級的東南亞都蕴含着非常多的機會。

在如今的創投圈低谷時期,溫綿綿女士建議:

創業者首先一定要控制好自己的現金流,通過融資去做收入的模式已經一去不復返。

同時也要注意收入的質量,先做成一個生意,讓自己能營收平衡,然後再追求擴張和增長。

02

2023 上半年熱門區域觀察 創業者可以多走多看

英諾天使基金肖毅常駐華東,站在全國的範圍內來看,肖毅先生認爲華東具有獨到的優勢。

華東中心上海具有非常強大的產業基礎以及優秀的創新鏈條。

特斯拉選擇上海,其實是對上海產業鏈、市場、人才的極大認可。

例如上海匯聚了全國半導體設計大部分產業,帶動半導體設備、半導體制造在上海的聚集。

同時上海的溢出效應對周邊城市經濟起到明顯的帶動作用。

長三角創業優勢首先是人才。

上海 4 所 985 的高校。

英諾天使基金主要投資 A 輪之前,這個階段人才非常重要。

英諾天使基金也是國內做科技轉化投資相對比較多的基金之一。

中國博導、博士數量非常龐大,我們中國人很擅長的從原理突破落地爲產品,在科研創業方面中國具有明顯優勢。

其次交通非常發達。

1小時高鐵到達杭州、蘇州、無錫、常州等等。

距離對人才、創業、供應鏈的影響非常大。

另外,江浙滬文化高度趨同,講市場化,講效率,講信用,做生意相對比較便利。

最後,政府效率高的地區市場會更活躍。

華東或者華南一些地方的領導和招商局既懂行業、懂招商也懂投資,非常有利於與企業溝通落地。

對於海外歸國的科學家來說他們地點選擇面更廣。

除了工作之外也會考慮生活宜居度,這方面華東有比較明顯的優勢。

英諾天使基金最近剛在蘇州新設了一個基金。

蘇州除了把上海溢出的產業進行承接之外,也有自己獨特的新材料以及新能源產業。

江蘇的投資已經略超上海。

今年或者說去年我們就發現江蘇要开始領先了。

江蘇的這一次超越或許會成爲常態,這也是我們在江蘇設立基金的原因。

江蘇能夠獲得創投市場關注的具體原因一個是交通

今年 6 月份蘇州跟上海正式把地鐵拉通了。

交通便利更便利於上海往蘇州輸送人才。

江蘇各個地方設有政府引導基金、天使引導基金以及各種產業引導基金。

這些引導基金設立時間早,規模大,並且基金管理者愿意學習先進經驗,公开透明規範運作。

另外蘇州產業鏈比起上海周邊其他城市更加齊全,輔以大力扶持各類孵化器,包括一些新型的研發機構。

這些因素綜合到一起使得優秀的地方越來越優秀。

英諾天使基金會持續不斷地關注以及加碼長三角,以及江蘇這樣的地域。

對於創業者來說,創業所在地的選擇可能要取決於很多的因素,不妨到各地去走走,去看看。

03

2023上半年新技術 新的創業機會

綠洲資本董事總經理 Ben Hu 認爲,AIGC 對於衆多創業者而言是一波大浪潮,國內海外都不乏明星創業者。

當任何一個行業有大量優秀人才湧入的時候,勢必存在很多機會。

綠洲資本會根據自己的方法論,從人和事的角度,進行判斷和投資。

總體而言對 AIGC 創業抱有信心。

目前這個領域的確存在很多不確定性。

但對於創業團隊來說,往往一個直覺,就可能制勝。

至於用什么路徑去勝出,就要靠創業過程中的不斷摸索和堅持。

對於創業者,時不我待。

時間節點已經到來,甚至部分細分領域競爭已然相當激烈。

這一波浪潮中 2B、2C 都有機會。

比如:

B 端,AI 賦能產生一些 wow 時刻或者對成本結構的優化;

C 端以妙鴨爲例,產品找好定位,滿足用戶需求,就能產生自傳播,妙鴨爲 C 端 AI 創業團隊帶來很多信心和啓發。

另外,今天的 AIGC 創業者具有全球視野,錨定的是全球市場,這點和以往有顯著的區別。

從國內投資機會的角度來看 AIGC 中間層創業機會。

只考慮獨立發展的話,做大模型和應用之間的落地距離真的很近,以前可能底層雲服務和應用之間還隔了許多中間層。

阿裏雲智能副總裁、行業解決方案研發部負責人曾震宇先生認爲:

AIGC 大語言模型和多模態現在到了一個分水嶺,。

它湧現的能力確實實現了非常大的提升,但還沒有到達通用人工智能。

所以我們對它要有一個客觀的認識。

基礎模型的研發和訓練非常昂貴,需要非常有實力的企業才可能做。

對於中小的創業者而言可能不適合做基礎模型,但在基礎模型之上做上層場景還是有很大的機會。

基礎模型和上層業務應用都同樣重要。

這兩者如果說從未來的價值來看,上層生態場景會帶來非常多的機會。

我認爲 AIGC 的創業機會是把它作爲工具或者新的技術手段用好,把它和實際的業務場景結合在一起,爲業務場景來服務。

iPhone 更大的意義是 iPhone 背後出現了 iOS 生態,很多創業公司甚至大公司都是生態裏面的玩家。

不管商業模型,還是开源模型,本質上是能夠成爲相應的生態,這個生態出現之後讓未來很多事情變成可能。

大模型未來有什么樣的可能性,現在很難確定。

C 端面臨的很大的挑战是新鮮感的工具還是一個嚴肅的工具;

B 端在我看來有點像挖頁巖油一樣,它的儲量非常大,但是它的分散度離散度非常大;

每一個行業也不一樣,行業有行業自身的特點,真正細挖下去一定要對行業有自己的理解。

B 端、C 端本質上我認爲是一樣的,就是把 AIGC 當作工具,而不是業務的全部。

大模型只是配菜,真正的要服務行業還要加上主菜,。

這個主菜就是實際跟業務場景相關的部分,結合一起才能變成一個自洽的商業模式。

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