Crunchbase 数据显示，今年所有拿到 VC 投资的美国创业公司里，超过四分之一是 AI 公司。
乍一看，并不太令人震惊。AI 比以往任何时候都引起了更多关注，尤其是年初这个领域的头部公司（OpenAI、Anthropic 等）接连获得巨额融资。
然而，对比 2023 年和 2022 年，一个引人注目的结论是，AI 对 VC 的吸引力已经增长两倍不止。
下图展示了过去六年风投基金对 AI 的态度如何变化。从 2018 年到 2022 年，AI 公司平均吸引了风险投资总资本的 12%，不到 2023 年的一半（25%）。
2023 年到底发生了什么事情导致了上述转变？有几件事是最明显的。
首先，整体投资规模大幅下降，2023 上半年北美风投规模同比下降 50% 。多数行业陷入低迷，几乎所有行业的融资数（从房地产到金融科技、Web3 等各细分赛道）同比大幅下降。
然而在这之中，AI 独树一帜。这一类别公司颇受青睐，且融资数逐年上涨。换句话说，虽然早期投资的蛋糕变小了，但 AI 所占份额却越来越大。
AI 颇受早期投资青睐的另一个有趣之处在于，它并不是一个特定行业，很多垂类公司都可以应用 AI 技术：AI+房地产、AI+金融科技、AI+生物科技等等。
在某些方面，今天的 AI 融资热潮让人想起 25 年前，当时一家创业公司可能会特意亮明自己“互联网公司”的身份。但现在，没有人会强调这一点，因为大家默认互联网是几乎所有创业公司商业模式的存在基础。
同样的，AI 也有不再拘泥于某一类别的趋势。不是因为它无关紧要，而是因为它对任何人来说都太过重要。
一、AI 产品现状：新品类层出不穷、赛道格局远未固化
ChatGPT 发布已一年，它仅用时 2 个月就成为最快月活破亿的互联网产品，顺带开启了 AI 产品的新时代。
但除了 ChatGPT 之外，新老 AI 产品竞争格局如何？谁可能成为下一个“大赢家”？A16Z 曾专门通过流量数据对前 50 名 GenAI Web 产品进行细致分析，得出以下结论：
其一，大多数头部 AI 产品都是新公司构建的。
与 ChatGPT 一样，今天广受欢迎的大多数 AI 产品一年前还不存在。这表明，虽然许多传统巨头正在借助 AI 增强其产品功能，但许多最引人注目的体验都是全新的。
在上榜的 50 个产品中，只有 5 家属于现有科技巨头（或被它们收购）：Bard（Google）、Poe（Quora）、QuillBot（Course Hero）、Pixlr（123RF）和 Clipchamp（Microsoft）。
上榜产品可以分为 3 个方向：1）训练自己的专有模型，2）微调现有模型，3）在现有模型之上构建全新体验。前 10 名中，有一半是自有模型，4 款是微调产品。
如果排除 OpenAI（融资 113 亿美元，属于异常数据），拥有自有模型的公司平均融资 9800 万美元。相比之下，微调开源模型的公司融资 2000 万美元，第三类公司则平均融资 900 万美元。
其二，“赢家”远未出现，大多数类别仍竞争激烈。
这对中小公司而言无疑是好消息：尽管人们对 AI 产品的兴趣激增，但在许多类别中，“赢家”并未出现。
从每个细分类别中头部两名玩家的流量差异来看，对于大多数类别来说，差距都小于 2 倍，这意味着赛道格局远未固化。鉴于这些 AI 产品在过去 6 个月中平均每月增速超过 50%，头部产品的先发优势非常脆弱。
其三，AI 产品的增长十分健康——消费者付费意愿和能力很强。
过去 5 年，由于没有大的平台级机遇出现（例如，PC 互联网→移动互联网），人们对新产品普遍兴趣了了。而伴随同质化竞争加剧，互联网产品的获客成本不断上升，用户终身价值也颇受怀疑。
AI 在一定程度上改变了游戏规则。当前头部 AI 产品大多都在获取大量免费流量，而且消费者已被验证愿意买单。绝大多数 AI 产品正通过订阅模式实现正向盈利，且 21 美元/月的平均收入远高于近年火热的互联网产品（如 Calm、Headspace、Duolingo）每年 70 美元的费用。凭借解锁新的价值，AI 产品提高了消费者的支付意愿。
二、Fintech 领域，谁更需要 AI？
AI 的诸多特性正迅速向各个行业泛化，其中最值得一提的就是 Fintech。早在上一波 AI 技术（机器学习等）兴起的阶段，Fintech 公司就嗅到了机遇，开始着力于行业变革。至少在四个类别，叠加 AI 的 Fintech 公司有了新的可能：
安全领域。以银行为例，每年因欺诈损失数十甚至上百亿美元。而借助 AI，Fintech 公司能更好地检测可疑活动并提高网络安全性能。
投资领域。据 PwC《2023资产及财富管理革命调查报告》，全球资管规模在 2022 年达到 115.1 万亿美元之巨。超过 90% 的资管公司已引入 AI，由机器人理财（Robo-advisers，即自动化投顾）所管理的资产总额预期于 2027 年可达 5.9 万亿美元，相较 2022 年的 2.5 万亿美元，增长 136%。其中，Betterment、Wealthfront 是佼佼者。
生产力应用。基于 AI 的产品可以改进数据处理或接管文书任务（发票等），应用范围十分广泛。
客户服务。由 AI 驱动的聊天机器人既可以帮助客户，又可以显著降低企业成本。
简而言之，在金融领域，AI 可以改善决策质量、优化用户体验，并节省资金。
而据 A16Z 推测，AI 对互联网产品的革新将会是渐进性但坚决的。它首先会冲击“用户摩擦高”（手动完成很痛苦）且“判断力要求低”（实现自动化够简单）的产品类别。前者意味着消费者将更有动力尝试新产品，而后者则更能保证为用户带来良好的体验。
三、AI 给 Fintech 带来的新变化
曾经风光无限的 Fintech 行业在 2022 年春遭遇急转直下。随着利率上升，看似无处不在的资本开始枯竭，许多幸存者此后一直苦苦挣扎。
但好在，经历了一段时间的黯淡光景之后，Fintech 行业的士气开始好转。眼下，新常态正在出现。优质 Fintech 公司开始再次筹集资金，一些早期公司也纷纷获得 VC 青睐。
当然，并非所有公司都能获得资金。风投机构正在寻找那些能够满足他们关键期望的 Fintech 公司，即单位经济效益良好、商业模式清晰、产品找到明确 PMF、潜在市场足够大，并且团队足够优秀的公司。
十年前、甚至五年前，众多 Fintech 行业机遇都被老牌和新秀公司紧紧抓住：
David Velez 创立 Nubank 的理由可能是与早期贝佐斯产生的共鸣（“巴西最大的行业是什么？银行业。这个行业最重要的是什么？盈利吗？”——这与贝佐斯最早选择让亚马逊卖书的原因非常相似）；
Affirm 的 Levchin 非常关注客户问题（他深刻理解信用卡对消费者的弊端）；
还有支付服务底层提供商 Stripe、旨在重新设计企业支出的 Ramp，我们已经看到了足够多的 Fintech 公司成功史。
一些人认为，Fintech 创新热潮走到了下半场，例如，美国不会再出现另一个 Robinhood。但是，新锐创业公司如果可以针对看似固化的传统金融业务提出更新奇的想法，或是瞄准新的人群、新的渠道，最终是否可能诞生新巨头，结果也未可知。
毕竟，历史上无数次的颠覆式创新告诉我们，即使在不利于快速增长的年代，也总会有新品牌和小公司崛起。虽然需要承认，它们的确面临着更有难度的游戏。
更不必说，全球尚有如此之多的利基和新兴市场。以印度、拉美、东南亚等地为例，这些发展中市场几乎已经完全具备过去发达市场 Fintech 发展所需的增长潜力，存在大量支付、汇款、保险、财富管理和投资管理领域的机会。
从某种意义上说，当下的 Fintech 行业有点像石油钻探。随着最初供应量的减少，从现有油井获取资源的技术变得不再稀缺。但别忘了，一定还有很多类别的机会此前没有得到太多关注，因为它们曾经确实很难甚至几乎无法做到。
但是，得益于 AI 的加持，像 ChatGPT 这样的大语言模型会对 Fintech 产生怎样的影响？很难预测。未来，基于 AI 的各项金融类产品有望实现广泛的定制和个性化。AI 能在多大程度上优化现有体验、甚至从根本上改变原有的习惯，结果可能超乎所有人的想象。
而眼下，这种变革还远未开始。
