“我们知道在下一轮，我们必须证明我们可以商业化。”人工智能创业公司的高管张Ye告诉第一金融。

人工智能是近年来观看最多的曲目。即便如此，一些初创公司也会感受到投资方的压力。在不到三年的时间里，许多公司必须向投资者证明其商业潜力，而不是技术突破能力。

即使投资者不参与初创企业的运营，他们也不提出压缩成本或盈利指标。但是，开始的公司希望下一轮融资，它必须证明它在市场上非常有能力。张扬说：“三岁的孩子赚钱不是开玩笑，而是一个真实情况。”

艰难的融资

一些初创公司认为投资者正在变得越来越强大。

中国市场上的美元资金已经稀缺，面向市场的RMB资金不再丰富，风险资本市场的供应和需求也出现了。尽管近年来人工智能一直是一条热门轨道，但许多初创公司认为融资并不容易。

“投资者是'俩都想要更多的国家。他希望您有收入，也有指示，也有发展。”开源社区Opencsg首席执行官Chen Ran告诉First Financial。

OpenCSG成立于2023年，是一个开源大型模型资产管理平台。它在2023年获得了第一轮融资，但是在2024年尝试一轮融资时，投资者和陈的竞选未能就公司的估值和价格达成协议。

Chen竞选希望能在融资上赚取1亿元人民币，但投资者希望削减其公司估值。 “有一些TS（术语表，情报书），但最终，每个人​​都无法谈论价格。” Chen Ran说，投资者找到了一个“捡起腐烂的感觉”的项目。

美国星公司Openai在2024年达到66亿美元。中国公司在2024年的一笔融资中也超过了10亿美元。大多数起初 - 筹资远低于这些首席创业公司。在中国的投资和融资市场中，收集资金的影响也很明显。大多数初始时期公司都需要使用计算能力，因为一轮融资只能维持大约18个月的运营。

人工智能公司以赚钱而闻名。最大的花费是计算能力，即GPU和其他资源。第二大成本是人才，因为AI领域高科技人才的成本非常高。第三是每日运营成本。

风险公司在技术突破中喝醉了，不再赞美。投资者的要求变得更加现实。

“人工智能正在燃烧钱，您必须继续投资。我们必须看到效果，查看实际的增长，查看商业化，而硬指标可以融合到这笔钱中。”张Ye的公司开发了AI搜索搜索。他还告诉记者，目前的融资并不顺利。

该公司的搜索功能于2023年启动。当时，考虑到智能搜索而不是通用模型，它更接近实际应用程序。他告诉记者，初创企业必须继续证明他们可以战斗以保留此事。

OpenCSG在2024年改变了其发展思想。作为一家仅成立一年的公司，它不再能够依靠融资来生存。 “我们需要提高自我 - 莫托比埃特能力，签署更多订单，并让表演提高公司。”陈跑说。

Chen Ran熟悉的AI初创公司中的许多人都跌倒了。这些公司的部分原因是，在早期探索技术道路时，融资不再能够跟上，但仍然遵守传统的企业家概念。 Chen跑了说“ Opencsg已经达到了收入和支出的平衡”。

“这个概念还不够快，实现或商业化并不重要。” Chen Ran说，谈论这些公司时，在2025年继续经营的公司已经“一些可以出现在生存法中的公司”。

赚钱

“大型型号是先天和大型资金。相比之下，AI应用不需要太多的资金来撬，而中间差异是几级。”朱厄风险投资的创始人王小告诉第一金融。 2024年，在Jiuhe拍摄的AI和AI产业链项目约占射击总数的50％。 “现在，市场对企业产生造血的能力有一定的要求。但是，生成的AI不会改变未来十年的结构机会。因此，梦dream以求。”

中国初创公司羡慕美国同行的企业家环境。

“困惑几乎使数百万美元的工作和一定程度的工作在开始实现之前。”张Yan说：“但是我们不再等到那段时间，也许今年我们必须思考商业化并赚钱。”

困惑成立于2022年，是一家美国人工智能搜索公司。在黑马中，它挑战了传统的巨型Google。 NVIDIA的创始人Huang Renxun谈到了这家公司。同样，著名的Openai在成立了多年后也尝试了商业化。

“我觉得整体情况正面临着这种情况。中国初创公司的压力大于美国公司的压力。”张扬说。中国许多初创公司的投资者都包括面向市场的基金和地方政府的投资平台。他们不仅感受到了面向市场的投资者的压力，而且还感受到了当地部门的期望。 “在当前的投资和融资环境下，将在投资完成后立即建造许多资金。三年的孩子可以赚钱，这不是开玩笑，这是一个真实的情况。”

Zhang Ye的人工智能搜索公司正准备在2025年下半年登陆一些商业化计划。现在，它已经开始对B -End进行商业化尝试，在公司客户中开设了AI搜索能力和知识库，并找到知识方面的机会 - 教育和法律等密集型行业。

Opencsg遵循另一条商业路径。

在引入AI的过程中，许多公司将继续尝试不同的大型模型。 “他们唯一能积累的是数据。模型每天都会改变，数据沉淀不变。” Chen Ran说，OpenCSG的商业化试验之一是帮助企业沉淀内部数据。 “当您有了新的模型时，我会确保一致性或可持续性。当您尽快切换到新模型时，客户愿意支付。”

开始 - up公司赚钱，通常不是创始人的意愿。

“强迫，没有办法。我们赚了钱，但这很难。不应该这样做。” Chen Ran说，这将扭曲初创企业的发展道路。他们必须为当前客户的一小部分开发，而忽略了解决更大问题的技术开发。

如果Chatgpt的诞生是这一轮AI的起点，那么中国本地的新AI公司在不到三年的时间内就有很多完整的计算。他们通常缺乏制造造血的能力，更不用说封闭的业务循环了。

在人工智能发展的某些重要方向上，中国和美国公司有不同。例如，人工智能搜索的商业化路径可能大不相同。

“困惑性采用的开发路线必须领先。我们一定会向他们学习和参考，但是两家公司不会越来越相似。每个人都有不同的位置。”张Ye说：“例如，他们在当前的简化Internet环境中有一个费用版本，我们判断对用户的费用。这是不可能的。

中国和美国是人工智能的两个主要高地。融资环境，支付意愿以及两国的监管环境不同。这些约束塑造了不同的人工智能行业生态学。

“双方之间的商业环境相对较不同。在美国2B环境相对宽容，公司的付款意愿相对较强，因此企业的生存状况更好。”王小说：“我们仍然对中国的AI初创公司非常乐观，因为中国在中国拥有。工程师的奖金和最勤奋的企业家具有强大的产品定义能力，高效率和快速的迭代。”

多样性工业生态学是一种更具动态的生态学。

“这与动物世界相同。动物世界中有狮子，老虎或狩猎狗。它还需要秃鹰，狗屎壳和各种生物来建立生态学。”陈跑说，但目前说，但目前尚未建立多元化的工业生态。

（Zhang Ye的化名）