導讀：許多人犯的錯誤，是將AI視為最終目標。
作者：劉楊楠
編輯：海腰
過去兩年，生成式AI領域在迅速升溫后又迅速冷卻，各方玩家回歸理性后，全方位的焦慮感浮出水面。
AI初創企業在焦慮如何擔負越來越重的成本投入，跑通自家產品的商業可行性，抵達真正的商業成功；投資人在焦慮已經投出的數億美元真金白銀最終能換來多少倍的回報；大廠在焦慮如果押錯了方向，自己是否會成為最先被時代拋棄的那個？
相比于最初的一哄而上，此時此刻，產業各方都在積極調整姿態，以更合理的方式參與到接下來的競爭中。
收購整合、優勢互補，已經成為一個主流選擇。Crunchbase數據顯示，今年二季度全球共有65家與AI相關的初創公司被收購，這一數量比去年同期增長了55%，比前一季度的55筆交易增長了15%。
那么，這場AI收購潮中，誰才是最大贏家？
01快速發展，快速整合ChatGPT發布后的幾個月，全球生成式AI迅速升溫。
PitchBook數據顯示，2023年，僅1-3月的人工智能投資已超過2020年全年的15億美元。資本密集追逐下，大洋彼岸也集中出現了Character.ai、Inflection AI、Adept AI、Stability AI等一批明星獨角獸。
整個行業在高速發展的同時，也在加速整合。
2023年6月，一樁交易金額高達13億美元（94億元人民幣）的收購事件讓AI界和資本界都為之一振，這也是目前為止生成式AI領域金額最大的一次收購。
讓人有些意外的是，生成式AI領域出現的最大金額收購，并不出自微軟、谷歌等巨頭手筆，而是出自一家超級獨角獸——Databricks。Databricks成立于2013年，是一家數據分析公司，擁有5500多名員工。2021年，完成一筆16億美元的融資后，估值躍升至380億美元。
更讓人意外的是，被收購方是AI Infra領域的初創企業MosaicML，2021年在舊金山成立，其創始團隊來自英特爾。截止被收購前，MosaicML共62人，所獲融資僅6400萬美元，估值僅2.2億美元。這次收購讓MosaicML的身價直接翻了近6倍。
據外媒《財富》的獨家報道，這次頗具戲劇性的收購，始于一次無心插柳。
起初，雙方并沒有主動交易的意向，直到一次行業活動的晚宴上，Databricks聯合創始人兼首席執行官Ali Ghodsi和MosaicML首席執行官兼聯合創始人Naveen Rao第一次見面，二人深感相見恨晚。
Ali Ghodsi（左）和Naveen Rao
此后幾周，Ghodsi認真了解了MosaicML。這家公司雖然不大，卻和Databricks有很強的業務協同效應。Databricks的大客戶Replit彼岸同時使用MosaicML和Databricks的產品來訓練大型語言模型。“似乎連我們的客戶都在告訴我們，我們需要同時使用（Databricks和MosaicML）才能取得成功。”Ghodsi感慨到。
MosaicML致力于降低大模型的訓練和推理成本。公開資料顯示，Stable Diffusion使用MosaicML的軟件訓練模型后，在大約35天內，以不到50000美元的成本用AI生成了大量圖像。同時，MosaicML還向客戶提供模型，這些模型IP歸客戶所有，可以防止與其他客戶共享數據。
2023年5月，Ghodsi開始嘗試和Rao表露心意。但他沒想到，Rao的第一反應是拒絕被收購。“我們現在不想賣，但也許一兩年后再賣，因為我們做得太好了。”Rao回復道。
但考慮到和Databricks在技術和商業理念上的一致性，以及合并后可能實現的協同，Rao還是同意被收購，唯一的問題在于雙方能否就價格達成一致。
整個談判過程中，Rao都表現出了一種“潤物細無聲”的談判智慧。
起初，Ghodsi給出的價格是5億美元，這顯然不是Rao心中的理想數字。
Ghodsi表示，Rao經常告訴他，自己很喜歡Databricks，但MosaicML的董事會和投資者并不算熱情。
而對于估值，Rao則表示，由于當時正處在生成式AI的投資熱潮頂峰，如果MosaicML尋求外部融資，估值很容易超過10億美元。同時，MosaicML也收到了一些科技巨頭的報價，但他們都拒絕了。
他還時常和Ghodsi回顧商業史上典型的投資案例。例如Facebook在2012年斥資10億美元收購Instagram，以及2014年斥資190億美元收購WhatsApp。
這兩次收購都推動了Facebook的增長。“這是一次戰略合并……我們將共同努力，做一些了不起的事情。”Rao告訴Databricks，MosaicML是Databricks的WhatsApp或Instagram。
一番拉扯后，雙方最終確定了13億美元的交易價格。
現在，MosaicML整個團隊都加入了Databricks，MosaicML的訓練和推理工具也將集成到Databricks的核心產品Lakehouse中。這將創建一個統一的產品，讓企業既可以輕松訪問數據，又可以獲得構建、訓練和部署自己的私有生成AI模型所需的工具。
目前，MosaicML作為Databricks內部的一個獨立團隊運營，Rao向Ghodsi匯報，但沒有任何頭銜。Rao說，他更喜歡擔任一些不太固定的職位，因為這讓他可以做很多事情。
這筆交易之后，大公司對應用層和基礎設施層的整合不斷加速：
2023年6月，湯森路透宣布將以6.5億美元收購為法律人士提供AI助理的初創公司Casetext。今年3月，Casetext剛推出與OpenAI合作開發得法律人工智能助理CoCounsel。2023年6月，商業智能軟件提供商ThoughtSpot宣布以2億美金的現金和股票，收購競爭對手Mode Analytics，兩家公司的主要業務都是為企業用戶提供數據分析服務。2023年11月，營銷軟件制造商和客戶關系管理平臺HubSpot宣布收購B2B數據提供商Clearbit，收購價格為1.5億美元。2023年11月14日，Airbnb以2億美元收購了GamePlanner.AI。GamePlanner.AI的技術和人才將主要被用于增強Airbnb在智能化住宿服務領域的能力。2024年7月，日本軟銀集團以未公開的金額確認收購了英國人工智能芯片初創公司Graphcore。2024年8月，思科表示正在敲定對人工智能安全初創公司Robust Intelligence Inc.的收購。2024年9月，美國云計算巨頭Salesforce收購開發人工智能語音代理的Tenyx，以推進其人工智能驅動的解決方案。Tenyx的聯合創始人、首席執行官伊塔瑪·阿雷爾（Itamar Arel）和首席技術官亞當·厄爾（Adam Earle）及其團隊將加入Salesforce。2024年10月，OPPO收購波形智能。......一個明顯的信號是，進入2024年后，被收購企業的列表上，多了三家明星獨角獸的名字。
02另類的“收購”故事科技巨頭和明星獨角獸們聯手講述了一種另類的“收購”故事——巨頭們支付一定的資金后，不要技術，不要產品，也不要股權，只要人和技術授權。
微軟是開先例的巨頭。
今年3月，據路透社報道，微軟已同意向人工智能初創公司Inflection支付約6.5億美元現金的技術許可費，該交易將允許微軟使用Inflection的模型，并雇用該公司的大部分員工，包括其聯合創始人。
當時，Inflection AI估值已達40億美元，其核心產品聊天機器人Pi每日活躍用戶超過100萬，是情感AI領域的明星產品。
消息人士稱，Inflection AI的模型將在微軟的Azure云服務上提供，Inflection將使用許可費向Greylock、Dragoneer和其他投資者支付報酬，投資者將獲得1.5倍的投資回報。
同時，Inflection聯合創始人Mustafa Suleyman和Karen Simonyan，以公司70人團隊中的大部分成員都將加入微軟。微軟為他們成立了新的消費者人工智能部門Microsoft AI。Suleyman將擔任該部門的首席執行官，Simonyan擔任首席科學家。
Inflection聯合創始人Mustafa Suleyman（右）和Karen Simonyan（中）
交易完成后，Inflection AI將繼續獨立運營，但他們會放棄C端產品，重點轉向企業客戶。
英國競爭監管機構（CMA）也敏銳察覺到了這筆交易的“異樣”，開始對這項合作展開檢查。直到半年后，CMA才宣布，該交易無需進行更深入的調查。CMA進一步表示，即使在被收購之前，Inflection AI在英國的聊天機器人和人工智能工具訪問量中占比也很小，且公司已無法大幅增加或維持其聊天機器人用戶。
很快，亞馬遜和Adept.AI就上演了相似的情節。
Adept.AI成立于2022年，由一群前OpenAI和谷歌的員工創立，是AI Agent領域的熱門企業。2023年3月， Adept獲得3.5億美元B輪融資，投后估值超過10億美元，成為新進獨角獸。
但僅3個月后，2023年6月，便有媒體報道稱，Adept聯合創始人兼首席執行官David Luan（曾任OpenAI工程副總裁）將加入亞馬遜。Adept其他幾位聯合創始人Augustus Odena、Maxwell Nye、Erich Elsen和 Kelsey Szot以及其他幾名員工也將轉投亞馬遜。
據知情人士透露，盡管該公司的所有權沒有發生改變，但投資者將收回他們的資金。Adept仍保留了約三分之一的員工，將獲得亞馬遜支付的約2500萬美元。
亞馬遜在聲明中表示，它不認為這是一次收購，因為他們對擁有Adept的業務和技術不感興趣。事實上，亞馬遜也并未直接向投資者支付費用。但Adept的聯合創始人不希望他們的支持者受損，因此用亞馬遜支付的資金來彌補投資者的損失。
此次交易后，Adept AI也迎來了一次戰略調整。官網博客中寫道：“如果繼續執行Adept的初始計劃，即構建實用的通用智能和企業Agent產品，就需要投入大量精力為我們的基礎模型籌集資金，而不是實現我們的Agent愿景。”
因此，Adept AI將完全專注于打造AI Agent的解決方案，而打造AGI的宏愿，則由離開的員工們在亞馬遜的AGI組織中繼續完成。
巨頭們好像有著某種默契。2023年8月，谷歌也加入這場游戲，與Character.ai達成特殊交易。Character.AI原投資者持有的股票將以88美元/股的價格被谷歌買斷，谷歌供需支付25億美元。
Character.AI同樣是這輪生成式AI浪潮中最熱門獨角獸之一。2023年3月，在由Andreessen Horowitz領投的一輪融資中，該公司以10億美元的估值籌集了1.5億美元。
Character.AI推出僅半年內，每月的訪問量便達1億次。不同于ChatGPT的通用性，Character.AI的獨特性在于讓用戶能夠創建具有特定個性和價值觀的定制化AI 伴侶。
而交易完成后，Character.AI創始人、CEO Noam Shazeer和Character.AI總裁Daniel De Freitas以及Character.AI 研究團隊的部分成員將加入谷歌DeepMind。有趣的是，這個團隊最初就來自于谷歌。“我非常高興能重返谷歌，成為谷歌DeepMind團隊的一員，”Shazeer在官網聲明中表示。
戲謔的是，2023年3月，谷歌推出Bard時，Freitas還曾無情吐槽：“我們相信谷歌絕不會做任何有趣的事情，”因為我們在那里工作過。”
但今天，在Character.AI的官方聲明中，看到了一絲為形勢所迫的無奈。博客中寫道：
“創辦Character.AI時，我們的目標是實現個性化超級智能，這需要進行全棧開發。我們必須對模型進行Pre-train并持續優化模型，以增強Character.AI的體驗，并構建一個能夠覆蓋全球用戶的產品平臺。
然而，在過去兩年里，形勢發生了變化——現在有更多預訓練模型可用。鑒于這些變化，我們認為除了使用自己的LLM之外，更多地使用第三方LLM會更有優勢，這能讓我們將更多資源投入Post-train，并為不斷增長的用戶群創造新的產品體驗。”
這三起交易的出現，已經讓所有人看到，明星獨角獸們顯然無法繼續沉浸在AGI的美好幻想里了。
03“AI創業公司的時代結束了”？嚴格來說，這三起交易都并非傳統意義上的“收購”行為，更像是一種更高階的“挖墻腳”。
三筆交易無一例外都受到了監管機構的注意，以辨別是否會構成破壞競爭格局的結果。不過，就明星獨角獸們的生存現狀而言，以這種方式投靠大廠或許是實現多方共贏的最佳選擇。
今年，明星獨角獸們都不得不直面殘酷的財務數字。
Inflection AI共籌集了15億美元，但幾乎沒賺到錢；Stability AI一度每月要燒掉800萬美元，收入卻微乎其微，核心管理層相繼離開，一度走到被收購邊緣；Character.ai成為獨角獸時收入數字還是0；就連老大哥OpenAI也預計，2024年虧損可能達到50億美元。
而這些資金大多來自于風險投資機構和科技巨頭輸血。研究機構PitchBook發布的數據顯示，過去三年，投資者已向約26000家人工智能和機器學習初創公司投入了3300億美元。這比2018-2020年期間他們為 20350家AI公司投入的資金高出三分之二。
“你已經看到了不祥之兆，”Ghodsi曾表示，“你所做的事情有多酷并不重要，重要的是它是否具有商業可行性？”
而不斷攀升的成本支出，則是大模型初創企業在驗證商業可行性時最大的阻礙。Index Ventures是Character.ai背后的投資機構之一，其普通合伙人Mike Volpi曾估計，即使是相對較小的人工智能操作，計算能力的成本也將超過每年5億美元。
或許只有科技巨頭能承擔這么重的成本了，問題在于巨頭應該以什么樣的姿態承擔。
從大廠的視角來看，按照傳統的方式收購這些初創企業，似乎并非一個很好的選擇。一方面是難逃反壟斷審查，另一方面則是從實際的商業利益考慮，收購整個公司并不“劃算”。
目前，AI初創企業的核心資產可粗略分為三類：核心研發人員、AI模型和業務收入。而這三項中，兩項都有極大不確定性。
前文已經提到，商業可行性仍需被驗證；而技術方面，目前AI模型依然在快速迭代，沒人知道是否會突然出現一個新的架構顛覆一切，這種情況下，大廠很難準確給出模型的估值。
從這一點上說，初創企業最核心的資產其實就是核心研發人員。
但簡單粗暴的挖墻腳也并非明智之舉，這樣做可能“三敗俱傷”——投資人利益嚴重受損，巨頭可能陷入反壟斷審查，而初創企業也可能難以為繼，徹底喪失投資者的信任。
因此，這種似收購而非收購的模式，或許已經是有限條件下的最佳選擇。當然，這并不完全符合被收購企業和投資人的利益。
頂尖研發人員出走，勢必也閹割了明星獨角獸們的商業想象空間——Inflection AI放棄Pi，主攻企業端客戶；Adept AI和Character.ai則放棄了構建“通用智能”的宏愿，開始回歸客戶導向，提升產品與服務體驗。
對于這些企業的風險投資人而言，這顯然也不是最好的結果，原本可能產生的高額回報，一夜之間變成了巨頭給予的數億美元“補償金”。不過，對于生成式AI撲朔迷離的商業可行性而言，這個結果至少不是最壞的。
這種情況下，已經有觀點認為，生成式AI的戰場上，巨頭才是最大的贏家。今年3月，科技記者Casey Newton就在Platformer中寫道：“由于開發成本高昂，以及被低估的業務和產品執行挑戰，到目前為止，生成式人工智能看起來不像是2010年代后iPhone熱潮的續集，而更像是大型科技公司在2020年代繼續占據主導地位的方式。”
不過，拋開所謂的勝負論，目前這個加速整合的過程，或許也是行業分工逐漸清晰的信號。今天發生的一切，似乎也在回應早些時候業內關于大模型的“現實主義敘事”，即大模型不是創業者的機會。
或許，AI的未來將如Runway創始人近期在一篇文章中寫到的：
“人工智能公司的時代已經結束了......許多人犯的錯誤是將人工智能視為最終目標。事實并非如此。人工智能是一種機制，是實現更偉大事物的底層基礎設施。真正的革命不在于技術本身，而在于它所實現的東西：新的表達形式、講述故事的新方式、連接人類體驗的新方法。”
