人工知能にとって2019年は厄介な年だった。資金は必要だったが、使えるお金がなかったのだ。

2019年、中国の人工知能分野への投資・融資熱は大幅に低下し、取引量も急減した。

恥ずかしいことに、時の試練を経て、人工知能の起業家たちは今や資金を必要としている。人工知能はまだインターネットほど成熟した段階には達していない。ハードテクノロジーのサブカテゴリとして、そのサイクルは同様に長く、資本がそれとともに歩む旅は始まったばかりだ。

トレンドが変化するにつれ、インターネットの「投銭」モデルを模倣したハードテクノロジー投資の論理は、その欠点を明らかにし始めている。つまり、市場が最も混乱しているときに、お金は「戻ってこない」のである。

市場が合理性を取り戻し、優れたプロジェクトが生まれ、新興テクノロジー企業が生き残るために資金を必要とするとき、資本市場に人工知能のために残された資金は十分ではありません。 「子どもたちは成長しているが、食べ物が足りない。この時期は栄養失調に陥りやすい。」

今年は、人工知能分野における資金不足と資金の緊急性との間の矛盾が集中した。

より良いプロジェクトを増やし、費用を削減

今年の市場は過去 5 年間のどの年よりも落ち着いています。騒音は少ないですが、お金も少ないです。

「疑似技術は衰退しました。過去数年間で、いわゆるホットな技術が成功しないことが証明されました。過去5年間の経済と産業のサイクルの繰り返しを経て、これらの疑似技術も排除されました。」

「資本はもはや人々の目をくらませて偽の技術に投資することはありません。すべての騒音とバブルが沈静化したとき、本当の技術が試されるでしょう。」スターキャピタルの創設パートナーであるヤン・ゲ氏は、今日はテクノロジーへの投資にもっと適していると考えています。最も重要な理由の1つは、スクリーニングコストが削減されたことです。良いプロジェクトに投資する確率は、4〜5年前よりも高くなっています。

ノイズが減少するにつれ、多くの投資機関も過去 2 年間で消費、エンターテインメント、インターネットからハードテクノロジー プロジェクトへと重点を移してきました。問題は、良いプロジェクトが徐々に登場しているものの、市場に十分な資金がないことです。

中国ベンチャーキャピタル研究所と重慶資本が共同で発表した「2019年中国人工知能産業投資・融資白書」によると、中国の人工知能分野の総資金調達規模は2015年の458億人民元から2018年には1189億人民元へと2倍以上に増加した。

しかし、2019年の最初の3四半期では、その数字は577億ドルでした。 5年間の急速な成長の後、中国の人工知能分野への投資と資金調達の熱意は2019年に急激に低下した。

「2015年頃に問題が発生しました。人々はインターネットの慣性的な思考を利用して技術を開発しましたが、これらの技術は比較的ハードコアではありませんでした。その結果、多くの技術ホットスポットが出現し、多くの投資家が参入しても十分なリターンを得ることができませんでした。」

スターキャピタルの創立パートナーであるヤン・ゲ氏は、過去数年間のインターネットの「投げ銭」モデルを模倣したハードテクノロジー投資ロジックは効果がないことが証明されたと考えている。一団の資金が市場に参入し、二度と戻ってこなかったことが、今日の資本市場の「資金不足」と新興テクノロジー企業の資金調達の難しさの主な原因である。

「私たちには技術や才能が欠けているのではなく、資金が欠けているのです」と、ハードテクノロジー業界の投資家はCVインテリジェンスに嘆いた。

人工知能のスタートアップの開発を支援するには、多額の資本が必要です。AIチップを例に挙げてみましょう。チップ1個を製造するだけでも、コストは数千万ドルにもなります。各ステップで資金が確保できないと、優れたプロジェクトが製品が完成する前に消滅してしまう可能性もあります。

「今年はまるで氷水に浸かっているような年だ」「業界の熱意は低下し、機関投資家の投資は縮小している」人工知能分野の起業家がCVインテリジェンスに対し、市場の冷え込みに対する本音を語った。当初は今年中に新たな資金調達を完了する予定だったが、結果は期待通りではなかった。

人材や技術に不足はないが、不足しているのは資金であり、それは特に自動運転の分野で顕著である。人工知能分野の権威ある学者アンドリュー・ン氏が設立した自動運転のスタートアップ企業Drive.aiは、今年6月に7,700万ドルという低価格でアップルに買収された。

2年前、Drive.AIの評価額は2億ドルで、すでに一般向けにサービスを提供している数少ない未来型配車サービス企業の1つであると自称していた。

Drive.ai の惨めな撤退は、同社の技術的欠陥によるものではない。同社の設立チームは、スタンフォード大学在学中に世界最大のニューラルネットワークを開発したことがある。

しかし、自動運転産業が商業化段階に入り、より多くのホットマネーが流入するにつれて、技術競争は資本競争へと進化し、資本はスタートアップ企業の商業化達成を支援する最大の原動力となりました。対照的に、Waymo、Cruise、Aurora、Nuro、Argo AIなどの自動運転スタートアップを含むDrive.aiの競合他社は、いずれも資金調達と資金の浪費を続けている。

しかし、Drive.ai は 2015 年の設立以来、わずか 7,700 万ドルしか調達していない。直近の資金調達は2年前に行われ、東南アジアのアプリベースのタクシー会社Grabが主導した。このような資金調達力では、商業化期間中の激しい競争を支えるのに明らかに不十分だ。

資本市場は資金不足で、研究開発投資のために多額の資金を緊急に必要とするAI企業は、後継者不足という厄介な状況に陥っている。もともと技術力が高く、まだ生き残りを期待されていたAI企業も、こうした状況下で「死んで」いったケースもある。

資金を使い続ける機関が混在する市場

今日の憂鬱は過去の狂気の結果です。

2015年は人工知能が頂点に達した年と言えるでしょう。

このトレンドが始まったとき、莫大な資金が業界に流れ込んだが、当時殺到した起業家や投資家は数年後にその結果に苦しむことになった。

AlphaGoがイ・セドルに勝利したことで、人工知能は世界中で有名になった。 AIを理解している人もそうでない人も、視覚や音声、NLPに携わっている人も、大学出身者も大企業出身者も...起業家たちがこの分野に集まっています。

その間、プロジェクトが不足することはありませんでした。ハードテクノロジー業界のある投資家は、CV Zhishi に 4、5 年前の人工知能分野の起業の盛況を振り返り、「2014 年、中関村の創業街では毎日数え切れないほどの人がやって来て、あなた方はハイテクだと言っていました」と語った。

「しかし、一目見れば完全な詐欺だと分かります。これは2014年のことでした」。人工知能の起業と投資熱が手を取り合っていた時代に、混在した不均一なプロジェクトは市場に一連の痛みをもたらした。

「当時、雑音は非常に大きく、市場には1万人のプレーヤーがいて、そのうち9,000人以上が技術分野にいると言っていました。しかし、実際には、この9,000人以上の中で、本当に技術分野にいる人はおそらく数人しかおらず、彼らが全員に注目されることは困難でした。当時は、すべての人の注目が遮られていました。」

雑音は現実をかき消し、喧騒は理性を散らし、宴会を体験している人々は宴会の背後にある危機に気づかず、ただ巨額の資金を注ぎ込むだけである。

資本市場には資金が不足していたわけではなく、むしろ、当時の資本市場には現在よりも少なくとも資金が豊富だった。未開発かどうかに関わらず、市場に出回っている多数の人工知能プロジェクトが、この時点で資金を獲得しました。

中国ベンチャーキャピタル研究所と重慶キャピタルが共同で発表した「2019年中国人工知能産業投資・融資白書」によると、人工知能分野に展開する投資機関の数は2014年から2018年にかけて増加し続け、2018年には1,000機関を超えた。これは、資本市場が人工知能分野に注目し、人工知能分野への配置を継続的に増やしていることを示しています。

投資家の手に渡った資金は、これらの複合プロジェクトに大量に投資されました。いくつかの優れたプロジェクトは成功し、今日のユニコーン企業へと成長しました。

AIという名目で数年後に本性を現した疑似技術プロジェクトもいくつかある。かつては栄華を極め、無限の希望を抱いたAI企業も、その後の商業化の過程で苦難を経験した。そうした企業には、かつてソフトバンクから投資を受けたインドの「疑似AI」企業Engineer.aiや、過去2年間で市場シェアが徐々に減少しているDeepGlintなどがある。

インドのプログラマーによって設立された企業であるEngineer.aiは、今年9月にプログラマーを使ってAIを偽装していたとして複数のメディアによって暴露された。 AIを隠れ蓑にして資金を「騙し取る」が、実際の技術的作業は「インド人プログラマー」によって行われている。この疑似AI企業はソフトバンクの子会社が主導する3000万ドルの資金調達も受けた。

AIというラベルを貼るだけで資金や注目を集められる時代に、AIという名前を使いながら実際は人工的な操作を行うEngineer.aiに代表される疑似AI企業群は、その流れを利用して一時的に資本の支持を得るとともに市場から資金を吸い上げている。

2014年、Google Glassチームの元中心メンバーであるZhao Yong氏が設立したAI企業DeepGlintは、SequoiaやZhenFundなどの一流投資機関から支持された。

DeepGlintは、メディアでその輝かしい資金調達の歴史について何度も言及している。「ディナーパーティーで、徐小平氏、セコイア・キャピタルの沈南鵬氏、ユナイテッド・ベンチャー・キャピタルの馮波氏は、DeepGlintの将来の評価額について話し合った。徐小平氏は楽観的に少なくとも5000億ドルになると述べ、沈南鵬氏は1000億ドルの方が現実的だと述べた。」実際、1000億ドルでも中国のインターネット企業トップ3にランクインするには十分である。

その後の事実により、メグビーもこの判決によるプレッシャーに耐えていたことが判明した。金儲けは難しく、商品化への道筋を見つけるのも遅かった。ディーピンが次の資金調達ラウンドを獲得するまでに3年かかりました。その頃には、人工知能への熱意は冷めており、資本市場には十分な資金がありませんでした。

「当時、何か技術はあったか？ あった。しかし、広大な砂漠で数枚の金貨を見つけるのは非常に困難だ」。資本市場に急増したホットマネーは、人工知能の発展に肥沃な土壌を提供したが、同時にバブルを煽ることにもなった。

バブルが崩壊した後、市場は何度か閑散とした時期があった。

不況の時代を生き抜くために奮闘

一歩前進すればすぐに利益は出せないし、一歩後退すれば衣食住に困らないだけの資金も調達できない。2019年は新旧の移行期であり、AI企業にとってこれまで以上に厳しい年となっている。

資金が足りない場合は、すぐにお金を稼いでそれを補ってください。資金繰りの問題で会社が倒産するのを避けるために、一部のスタートアップは投資家と合意し、「副業で本業を支える」という道を選び始めた。

アメリカのベンチャーキャピタルファンド「ザ・エンジン」のCEO、ケイティ・レイ氏は、通常のベンチャーキャピタルのサイクルは一般的に約10年であるが、「ハードテクノロジー」のベンチャーキャピタルのサイクルは最大18年になることもあると述べた。

この長いサイクルの中で、起業家は自らの発展サイクルと外の世界の発展との間の不一致に直面しなければなりません。手っ取り早く金儲けをするか、製品を作るか。生き残るために、ますます多くの起業家が前者を選んでいます。

ハードテクノロジー分野の起業家はCV Intelligenceに対し、スマート製造業を例にとると、一生懸命働いても年間2000万元しか稼げないが、地方政府が提供する土地を数億元で直接売却できると明かした。一部の投資家は創業者に産業チェーンを中心にファンドを設立し、上流と下流の買収を行うことを提案する。「これは研究開発や起業で一生懸命働くよりも利益が大きい」

「創業者の中には、この事業を成功させることに集中したいと考える人もいるかもしれないが、結局は資本に捕らわれたり、市場に左右されたりして、最終的にどのように発展していくかを忘れてしまうかもしれない。」

お金の不足とお金の必要性の矛盾が今年は集中的に反映されました。

生き残りを迫られるなか、資金難で潰れないよう「副業で本業を支える」という道を歩み始めたAI企業も現れている。市場化と資本化の難しさから、収益化サイクルが長い一部の新興テクノロジー企業は、早期に収益を生み出すために、主要事業をサービスに置き換える他の方法を模索してきました。

収益化サイクルが長いため、継続的に資金調達を行っている有力ユニコーン企業であっても、ある程度影響を受けています。 CV Intelligenceは、評価額70億ドルのAIユニコーン企業であるSenseTimeが今年、実装と収益を重視しすぎたため、社内から「実装を重視しすぎるのは性急すぎるのではないか。会社の長期的な発展に悪影響を与えないか」という反対の声が時折上がっていると知った。

AI 企業にとってお金がなぜそれほど重要なのか?

人工知能分野の複数の投資家はCVインテリジェンスに対し、業界のサイクルが長く収益化が遅いため、研究開発と試行錯誤に多額の資金が必要だと語った。業界は現在、商業化を模索するために多額の資金を投資する必要がある初期段階にあります。優れたプロジェクトはいつか利益を生むでしょうが、その過程では、資金の問題でプロジェクトが頓挫しないように十分な資金を投資する必要があります。

ハルビン工業大学ベンチャーキャピタルのパートナー兼執行社長である趙文宇氏は、業界を科学的循環論理の下に置けば、「2025年から2030年は中国企業の変革の成果が発揮される時期であり、その時にいくつかの企業が柱となるだろう」と考えている。

人工知能の長期的な価値を否定する人はほとんどいない。しかし、資金調達は難しく、実行は難しく、儲けるのは難しく、サイクルも長い。同時に、巨大企業との熾烈な競争にも直面しなければならない。ユニコーンはすでに恐怖に震えており、まだ幼少期にあるスタートアップは資金不足で早死にする可能性がさらに高い。

人工知能の商業化に向けた熾烈な長期にわたる戦いでは、技術力が不可欠であり、さらに資金援助が必要です。