7页PPT 融资8个亿

2023-07-05 20:54:03 来源:网络

AI赛道迎来一“巨型”种子轮。

近日,欧洲 AI 初创公司 Mistral AI 宣布完成 1.13 亿美金(约合8.19亿元人民币)种子轮融资,估值为 2.6 亿美金,这是欧洲公司有史以来最大的种子融资之一。

对比AIGC独角兽 Stability AI ,在去年 10 月种子轮也只获得1.01 亿美元融资。9个月过去,Stability AI估值翻了4倍,近40亿美元。

值得注意的是,Mistral AI成立仅 4 周,团队仅6人,仅凭一份7 页纸文字版BP,就斩获融资。背后资方阵容称得上“有头有脸”。

既有美国头部老牌VC:光速创投(Lightspeed Ventures Partners)、红点创投(Redpoint)、指数创投(Index Ventures);

又有豪华家办:老佛爷百货所有者 Moulin-Houzé 家族办公室(Motier Ventures)、意大利最有钱的阿涅利家族旗下基金 Exor Ventures;

欧洲各国风投:德国种子轮投资投资机构 La Famiglia ,专注于早期数字公司的 Headline,比利时老牌风投机构 Sofina,英国早期AI区块链风投机构 First Minute Capital 和专注种子轮数字领域投资的LocalGlobe;

还有知名企业及高管:前谷歌首席执行官埃里克施密特、法国电信亿万富翁泽维尔尼尔、法国第一大集装箱承运公司达飞海运集团老板Rodolphe Saadé、全球排名第一的国际性户外媒体公司德高集团(JCDecaux)。

光种子轮就足足挤进14家资方,这波异常操作引发不小争议,大致有二:

一是种子阶段出让股权比例过高,近50%,远超正常水平的2倍以上;二是投资份额小且分散。由于参投机构众多,每家机构的投资额在500万-1500万美元之间,占股仅几个点。

这种“去中心化”的投资方式颇有些Web 3.0的精神:有门票一起上车,风险高度分散。

有人认为是炒风口,吐槽到“加密货币后的下一个炒作流行语是AI”。也有人将其看作投资机构的“动作变形”。美国著名投资人Chamath Palihapitiya评价这场“拼盘”融资极可能赔本,他认为投资机构这么做是迫于压力,急于在LP前展现AI投资成果。

如此反常的种子轮,Mistral AI 会是下一个AI泡沫吗?

来自DeepMind和Meta 全球只有80-100人会搞

这家凭借“PPT融资”成功的Mistral AI,质地究竟如何?

Mistral AI是一家法国AI公司,计划于2024年初推出一种新的大型语言模型 (LLM),打造出一款属于欧洲人的ChatGPT。像很多初创企业一样,Mistral AI也对标OpenAI。

伟大愿景固然重要,但真正让这家成立仅4周的公司收获一众资本青睐的,仍是创始团队光鲜的履历。

3名联合创始人曾是Google DeepMind和Meta大模型开发的关键人物:CEO是Arthur Mensch,曾任巴黎 DeepMind 高级研究科学家,他是Retro、Flamingo和Chinchilla项目的主要贡献者,积累了优化大型语言模型的宝贵经验;首席科学家Guillaume Lample和CTO Timothée Lacroix在Meta共同领导了LLaMa大模型的开发。

这样的团队背景在AI 领域算得顶尖。真正懂得构ChatGPT的LLMs模型的人在全非常少,而他们掌握正式生成式AI模型中最难以攻克的技术,即生成模型本身。全球范围内,像他们一样,具备训练和优化大模型专业知识的人,大约只有80-100人。而且团队都非常年轻,创始团队年龄都在30岁出头,毕业于法国巴黎最好的大学:巴黎综合理工、巴黎高师。

目前,Mistral AI整个团队共6人。除了3名联合创始人,另外3名成员有创业经历和政府背景。他们分别是来自Alan的CEO Jean-Charles Samuelian和CTO Charles Gorintin,以及前法国数字事务国务秘书Cédric O。Alan是法国巴黎一家健康领域的初创公司,目前已经融资7轮,融资总额约5.4 亿美元,最新一轮融资的投资人包括了淡马锡、Coatue、Ribbit、Index、Dragoneer等投资机构。

Mistral AI本轮募集资金将用于训练一个有竞争力的模型,这需要至少一个超级计算机集群几个月的时间,Mistral AI已经与一级云服务提供商谈判达成了交易,计划从 9 月份开始预订 1536 个 H100芯片。团队之前在大模型训练的经验,能让他们比同行提高 10-100 倍的训练效率。早期投资人也包括欧洲的内容提供商,这为他们获取高质量数据源提供了基础,可以更方便对模型进行训练和微调。

Mistral AI计划,2024 年第一季度要训练一个小模型,可以在16GB 笔记本电脑上运行,并成为一个有用的 AI 助理;2024 年第三季度,公司将进行 A 轮融资,融资金额约2 亿美金左右。

“法国的OpenAI”

Mistral AI的产品要2024年才落地,很难与底子扎实的OpenAI正面竞争。创始人Mensch表示,公司主打一个差异化的“错位竞争”。

总结下来,差异化有3点:开源、ToB和欧洲市场。

首先,Mistral AI想成为开源版的OpenAI。公司将起定位为开源的大模型,创始人Mensch谈到,尽管OpenAI名字里有Open,但其完全不Open。很多企业不想将敏感数据放入到类似 OpenAI 这种封闭的“黑匣子”系统。当前业界的封闭常态,让他们看到了机会。

在Mensch看来,开源有2个好处,一是避免训练数据的法律问题,因为建构模型使用的是公开可用的数据,二是有助于吸引更多顶级开发者加入,用户也可以贡献自己的数据集。

Mistral AI要做的是,通过提高数据源的质量和控制,为模型提供可选的数据源访问:对于付费高级版,某个模型可以专门针对金融/法律等领域进行定制。

简单讲,是让人工智能真正有用。这也引出了Mistral AI第二个差异化:ToB。

目前,越来越多创始人逐渐达成一个共识,企业真正需要的是专业化的人工智能,即ASI(Artificial Specialized Intelligence),而不是将所有内容都塞在一个巨大的AGI通用模型里。因此,Mistral AI瞄准企业用户,帮助企业客户搞清楚他们能用大模型做什么,以及如何落地。

最后一点,Mistral AI聚焦欧洲市场。最近针对隐私问题,欧盟加强了对OpenAI的ChatGPT、谷歌Bard的监管。这也意味着市场对符合欧洲隐私准则且不依赖美国的需求也越来越大。

Mistral AI的适时出现,就连法国总统马克龙也表达了对Mistral AI的支持,称之为法国的OpenAI。马克龙还表示,法国将积极投资于人工智能的训练和研究。法国政府部长Jean-Noel Barrot也在推特上赞扬Mistral AI,“成立一个月后就筹集了1.05亿欧元,真是太棒了!创纪录!”

区区一家AI初创公司获得如此拥戴,也是欧洲在AI领域的后起力追。从数据上看,欧洲在AI上的投资只有美国1/7。2023年,美国AI业务的风投有270亿美元,而欧洲只有40亿美元。

70多家大模型公司“卷”到最后 只活三五家

2023年,ChatGPT重燃AI赛道。

OpenAI跃升为新贵,估值翻倍近300亿美元,成为账面上最有价值的美国初创公司之一。无数新老玩家争相加入战局,直面与 OpenAI 的竞争。既有大厂的火力全开,也有初创企业的奋起直追。

全球AI领域独角兽数量5个月翻一倍。根据CB insights的数据,截至2022年底,全球AIGC领域的独角兽只有OpenAI、Hugging Face、Lightricks、Jasper、Glean和Stability AI等6家公司,但到2023年5月,数量已经达到了13家,翻了一倍多。

国内也掀起了一场前所未有AI创业潮。前有王慧文、李开复、王小川等入局,后有“大厂高管”前京东技术掌门人周伯文、亚马逊首席科学家李沐、出门问问创始人李志飞、快手前MMU负责人李岩、前阿里副总裁贾扬清、前字节跳动视觉技术负责人王长虎、前商汤科技副总裁闫俊杰等下场创业。

沉寂已久的投资人也跃跃欲试。这场“大张旗鼓”的创业潮,某种程度上给了投资人很大的信心。红杉、高瓴、经纬、启明、明势资本等明星机构紧紧跟随,积极争抢早期份额。Mistral AI 的故事在国内早已上演——团队还没搭建,机构的投资意向书就已签好,生怕错过。

这场游戏表面热闹,如火如荼,实际只是少数人的狂欢,而且难度极高。

AI迭代速度太快,以周为计,各路玩家都在不停卷,但淘汰漏斗十分陡峭。目前,中国官宣做大模型的公司数量已达到了70多家,其中不乏对标OpenAI的初创者和巨头公司,但活下来的通用大模型,最终可能只有3-5个,更有甚者认为,中国通用大模型只需要一个就足够了,存活率只有5%。

竞争激烈前所未有。就在上周,入局AI仅4个月的王慧文,因病退出,没了主帅的光年之外不出一周火速被接手。6月29日港交所最新公告,美团以2.3亿美元价格收购了王慧文的AI初创公司光年之外100%的股权。有人调侃,美团这下成了“AI概念股”了。

AI大模型技术门槛和场景探索的不确定很大,是一个没有地图、九死一生的探索。但投资人希望得到确定答案:何时出产品,何时营收增长,甚至上市计划。创始人不得不谨慎拿钱,谨慎办事。

据传闻,已经出现有大模型公司把融到手的钱退还投资人的现象。

可见,快速融资只是拿下车票,当中的路途荆棘并非多数人可以想象。

,7页PP纤细的爱情 T 融资8个亿

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