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在过去两年，生成式 AI 领域历经迅速升温又快速冷却的过程，当各方玩家回归理性后，全方位的焦虑感便浮出水面。
AI 初创企业焦虑如何承担日益沉重的成本投入，跑通自家产品的商业可行性，最终实现真正的商业成功；投资人焦虑已投出的数亿美元真金白银最终能换来多少倍的回报；大厂则焦虑若押错方向，自己是否会成为最先被时代抛弃的那个。
相较于最初的一哄而上，此刻产业各方都在积极调整姿态，以更合理的方式参与后续竞争。收购整合、优势互补，已然成为一个主流选择。Crunchbase 数据显示，今年二季度全球共有 65 家与 AI 相关的初创公司被收购，这一数量比去年同期增长了 55%，比前一季度的 55 笔交易增长了 15%。
那么，在这场 AI 收购潮中，谁才是最大赢家呢？
快速发展，快速整合
ChatGPT 发布后的几个月，全球生成式 AI 迅速升温。PitchBook 数据显示，2023 年，仅 1 - 3 月的人工智能投资就已超过 2020 年全年的 15 亿美元。在资本密集追逐下，大洋彼岸集中出现了 Character.ai、Inflection AI、Adept AI、Stability AI 等一批明星独角兽。
整个行业在高速发展的同时，也在加速整合。2023 年 6 月，一桩交易金额高达 13 亿美元（94 亿元人民币）的收购事件震动了 AI 界和资本界，这也是目前为止生成式 AI 领域金额最大的一次收购。
令人意外的是，生成式 AI 领域出现的最大金额收购，并非出自微软、谷歌等巨头之手，而是来自一家超级独角兽——Databricks。Databricks 成立于 2013 年，是一家数据分析公司，拥有 5500 多名员工。2021 年，完成一笔 16 亿美元的融资后，估值跃升至 380 亿美元。更让人意想不到的是，被收购方是 AI Infra 领域的初创企业 MosaicML，它于 2021 年在旧金山成立，其创始团队来自英特尔。截止被收购前，MosaicML 共 62 人，所获融资仅 6400 万美元，估值仅 2.2 亿美元。这次收购让 MosaicML 的身价直接翻了近 6 倍。
据外媒《财富》的独家报道，这次颇具戏剧性的收购，始于一次无心插柳。起初，双方并没有主动交易的意向，直到一次行业活动的晚宴上，Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 和 MosaicML 首席执行官兼联合创始人 Naveen Rao 首次见面，二人深感相见恨晚。
此后几周，Ghodsi 认真了解了 MosaicML。这家公司虽规模不大，却和 Databricks 有很强的业务协同效应。Databricks 的大客户 Replit 彼岸同时使用 MosaicML 和 Databricks 的产品来训练大型语言模型。“似乎连我们的客户都在告诉我们，我们需要同时使用（Databricks 和 MosaicML）才能取得成功。”Ghodsi 感慨道。
MosaicML 致力于降低大模型的训练和推理成本。公开资料显示，Stable Diffusion 使用 MosaicML 的软件训练模型后，在大约 35 天内，以不到 50000 美元的成本用 AI 生成了大量图像。同时，MosaicML 还向客户提供模型，这些模型 IP 归客户所有，可以防止与其他客户共享数据。
2023 年 5 月，Ghodsi 开始尝试向 Rao 表露心意。但他没想到，Rao 的第一反应是拒绝被收购。“我们现在不想卖，但也许一两年后再卖，因为我们做得太好了。”Rao 回复道。
不过，考虑到和 Databricks 在技术和商业理念上的一致性，以及合并后可能实现的协同，Rao 还是同意被收购，唯一的问题在于双方能否就价格达成一致。
整个谈判过程中，Rao 都展现出了一种“润物细无声”的谈判智慧。起初，Ghodsi 给出的价格是 5 亿美元，这显然不是 Rao 心中的理想数字。
Ghodsi 表示，Rao 经常告诉他，自己很喜欢 Databricks，但 MosaicML 的董事会和投资者并不算热情。
而对于估值，Rao 则表示，由于当时正处在生成式 AI 的投资热潮顶峰，如果 MosaicML 寻求外部融资，估值很容易超过 10 亿美元。同时，MosaicML 也收到了一些科技巨头的报价，但他们都拒绝了。
此外，他还时常和 Ghodsi 回顾商业史上典型的投资案例。例如 Facebook 在 2012 年斥资 10 亿美元收购 Instagram，以及 2014 年斥资 190 亿美元收购 WhatsApp。这两次收购都推动了 Facebook 的增长。“这是一次战略合并……我们将共同努力，做一些了不起的事情。”Rao 告诉 Databricks，MosaicML 是 Databricks 的 WhatsApp 或 Instagram。
一番拉扯后，双方最终确定了 13 亿美元的交易价格。现在，MosaicML 整个团队都加入了 Databricks，MosaicML 的训练和推理工具也将集成到 Databricks 的核心产品 Lakehouse 中。这将创建一个统一的产品，让企业既可以轻松访问数据，又可以获得构建、训练和部署自己的私有生成 AI 模型所需的工具。
目前，MosaicML 作为 Databricks 内部的一个独立团队运营，Rao 向 Ghodsi 汇报，但没有任何头衔。Rao 说，他更喜欢担任一些不太固定的职位，因为这让他可以做很多事情。这笔交易之后，大公司对应用层和基础设施层的整合不断加速：
2023 年 6 月，汤森路透宣布将以 6.5 亿美元收购为法律人士提供 AI 助理的初创公司 Casetext。今年 3 月，Casetext 刚推出与 OpenAI 合作开发得法律人工智能助理 CoCounsel。
2023 年 6 月，商业智能软件提供商 ThoughtSpot 宣布以 2 亿美金的现金和股票，收购竞争对手 Mode Analytics，两家公司的主要业务都是为企业用户提供数据分析服务。
2023 年 11 月，营销软件制造商和客户关系管理平台 HubSpot 宣布收购 B2B 数据提供商 Clearbit，收购价格为 1.5 亿美元。
2023 年 11 月 14 日，Airbnb 以 2 亿美元收购了 GamePlanner.AI。GamePlanner.AI 的技术和人才将主要被用于增强 Airbnb 在智能化住宿服务领域的能力。
2024 年 7 月，日本软银集团以未公开的金额确认收购了英国人工智能芯片初创公司 Graphcore。
2024 年 8 月，思科表示正在敲定对人工智能安全初创公司 Robust Intelligence Inc. 的收购。
2024 年 9 月，美国云计算巨头 Salesforce 收购开发人工智能语音代理的 Tenyx，以推进其人工智能驱动的解决方案。Tenyx 的联合创始人、首席执行官伊塔玛·阿雷尔（Itamar Arel）和首席技术官亚当·厄尔（Adam Earle）及其团队将加入 Salesforce。
2024 年 10 月，OPPO 收购波形智能。
另类的“收购”故事
科技巨头和明星独角兽们联手讲述了一种另类的“收购”故事——巨头们支付一定的资金后，不要技术，不要产品，也不要股权，只要人和技术授权。
微软是开先例的巨头。今年 3 月，据路透社报道，微软已同意向人工智能初创公司 Inflection 支付约 6.5 亿美元现金的技术许可费，该交易将允许微软使用 Inflection 的模型，并雇用该公司的大部分员工，包括其联合创始人。
当时，Inflection AI 估值已达 40 亿美元，其核心产品聊天机器人 Pi 每日活跃用户超过 100 万，是情感 AI 领域的明星产品。
消息人士称，Inflection AI 的模型将在微软的 Azure 云服务上提供，Inflection 将使用许可费向 Greylock、Dragoneer 和其他投资者支付报酬，投资者将获得 1.5 倍的投资回报。
同时，Inflection 联合创始人 Mustafa Suleyman 和 Karen Simonyan，以公司 70 人团队中的大部分成员都将加入微软。微软为他们成立了新的消费者人工智能部门 Microsoft AI。Suleyman 将担任该部门的首席执行官，Simonyan 担任首席科学家。
交易完成后，Inflection AI 将继续独立运营，但他们会放弃 C 端产品，重点转向企业客户。
英国竞争监管机构（CMA）也敏锐察觉到了这笔交易的“异样”，开始对这项合作展开检查。直到半年后，CMA 才宣布，该交易无需进行更深入的调查。CMA 进一步表示，即使在被收购之前，Inflection AI 在英国的聊天机器人和人工智能工具访问量中占比也很小，且公司已无法大幅增加或维持其聊天机器人用户。很快，亚马逊和 Adept.AI 就上演了相似的情节。
Adept.AI 成立于 2022 年，由一群前 OpenAI 和谷歌的员工创立，是 AI Agent 领域的热门企业。2023 年 3 月，Adept 获得 3.5 亿美元 B 轮融资，投后估值超过 10 亿美元，成为新进独角兽。
但仅 3 个月后，2023 年 6 月，便有媒体报道称，Adept 联合创始人兼首席执行官 David Luan（曾任 OpenAI 工程副总裁）将加入亚马逊。Adept 其他几位联合创始人 Augustus Odena、Maxwell Nye、Erich Elsen 和 Kelsey Szot 以及其他几名员工也将转投亚马逊。
据知情人士透露，尽管该公司的所有权没有发生改变，但投资者将收回他们的资金。Adept 仍保留了约三分之一的员工，将获得亚马逊支付的约 2500 万美元。
亚马逊在声明中表示，它不认为这是一次收购，因为他们对拥有 Adept 的业务和技术不感兴趣。事实上，亚马逊也并未直接向投资者支付费用。但 Adept 的联合创始人不希望他们的支持者受损，因此用亚马逊支付的资金来弥补投资者的损失。
此次交易后，Adept AI 也迎来了一次战略调整。官网博客中写道：“如果继续执行 Adept 的初始计划，即构建实用的通用智能和企业 Agent 产品，就需要投入大量精力为我们的基础模型筹集资金，而不是实现我们的 Agent 愿景。”
因此，Adept AI 将完全专注于打造 AI Agent 的解决方案，而打造 AGI 的宏愿，则由离开的员工们在亚马逊的 AGI 组织中继续完成。
巨头们好像有着某种默契。2023 年 8 月，谷歌也加入这场游戏，与 Character.ai 达成特殊交易。Character.AI 原投资者持有的股票将以 88 美元 / 股的价格被谷歌买断，谷歌供需支付 25 亿美元。
Character.AI 同样是这轮生成式 AI 浪潮中最热门独角兽之一。2023 年 3 月，在由 Andreessen Horowitz 领投的一轮融资中，该公司以 10 亿美元的估值筹集了 1.5 亿美元。
Character.AI 推出仅半年内，每月的访问量便达 1 亿次。不同于 ChatGPT 的通用性，Character.AI 的独特性在于让用户能够创建具有特定个性和价值观的定制化 AI 伴侣。
而交易完成后，Character.AI 创始人、CEO Noam Shazeer 和 Character.AI 总裁 Daniel De Freitas 以及 Character.AI 研究团队的部分成员将加入谷歌 DeepMind。有趣的是，这个团队最初就来自于谷歌。“我非常高兴能重返谷歌，成为谷歌 DeepMind 团队的一员，”Shazeer 在官网声明中表示。
戏谑的是，2023 年 3 月，谷歌推出 Bard 时，Freitas 还曾无情吐槽：“我们相信谷歌绝不会做任何有趣的事情，”因为我们在那里工作过。”
但今天，在 Character.AI 的官方声明中，看到了一丝为形势所迫的无奈。博客中写道：
“创办 Character.AI 时，我们的目标是实现个性化超级智能，这需要进行全栈开发。我们必须对模型进行 Pre-train 并持续优化模型，以增强 Character.AI 的体验，并构建一个能够覆盖全球用户的产品平台。
然而，在过去两年里，形势发生了变化——现在有更多预训练模型可用。鉴于这些变化，我们认为除了使用自己的 LLM 之外，更多地使用第三方 LLM 会更有优势，这能让我们将更多资源投入 Post-train，并为不断增长的用户群创造新的产品体验。”
这三起交易的出现，已经让所有人看到，明星独角兽们显然无法继续沉浸在 AGI 的美好幻想里了。
“AI 创业公司的时代结束了”？
严格来说，这三起交易都并非传统意义上的“收购”行为，更像是一种更高阶的“挖墙脚”。三笔交易无一例外都受到了监管机构的注意，以辨别是否会构成破坏竞争格局的结果。不过，就明星独角兽们的生存现状而言，以这种方式投靠大厂或许是实现多方共赢的最佳选择。
今年，明星独角兽们都不得不直面残酷的财务数字。Inflection AI 共筹集了 15 亿美元，但几乎没赚到钱；Stability AI 一度每月要烧掉 800 万美元，收入却微乎其微，核心管理层相继离开，一度走到被收购边缘；Character.ai 成为独角兽时收入数字还是 0；就连老大哥 OpenAI 也预计，2024 年亏损可能达到 50 亿美元。而这些资金大多来自于风险投资机构和科技巨头输血。研究机构 PitchBook 发布的数据显示，过去三年，投资者已向约 26000 家人工智能和机器学习初创公司投入了 3300 亿美元。这比 2018-2020 年期间他们为 20350 家 AI 公司投入的资金高出三分之二。
“你已经看到了不祥之兆，”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业可行性？”
而不断攀升的成本支出，则是大模型初创企业在验证商业可行性时最大的阻碍。Index Ventures 是 Character.ai 背后的投资机构之一，其普通合伙人 Mike Volpi 曾估计，即使是相对较小的人工智能操作，计算能力的成本也将超过每年 5 亿美元。
或许只有科技巨头能承担这么重的成本了，问题在于巨头应该以什么样的姿态承担。从大厂的视角来看，按照传统的方式收购这些初创企业，似乎并非一个很好的选择。一方面是难逃反垄断审查，另一方面则是从实际的商业利益考虑，收购整个公司并不“划算”。
目前，AI 初创企业的核心资产可粗略分为三类：核心研发人员、AI 模型和业务收入。而这三项中，两项都有极大不确定性。
前文已经提到，商业可行性仍需被验证；而技术方面，目前 AI 模型依然在快速迭代，没人知道是否会突然出现一个新的架构颠覆一切，这种情况下，大厂很难准确给出模型的估值。
从这一点上说，初创企业最核心的资产其实就是核心研发人员。
但简单粗暴的挖墙脚也并非明智之举，这样做可能“三败俱伤”——投资人利益严重受损，巨头可能陷入反垄断审查，而初创企业也可能难以为继，彻底丧失投资者的信任。
因此，这种似收购而非收购的模式，或许已经是有限条件下的最佳选择。当然，这并不完全符合被收购企业和投资人的利益。
顶尖研发人员出走，势必也阉割了明星独角兽们的商业想象空间——Inflection AI 放弃 Pi，主攻企业端客户；Adept AI 和 Character.ai 则放弃了构建“通用智能”的宏愿，开始回归客户导向，提升产品与服务体验。
对于这些企业的风险投资人而言，这显然也不是最好的结果，原本可能产生的高额回报，一夜之间变成了巨头给予的数亿美元“补偿金”。不过，对于生成式 AI 扑朔迷离的商业可行性而言，这个结果至少不是最坏的。
这种情况下，已经有观点认为，生成式 AI 的战场上，巨头才是最大的赢家。今年 3 月，科技记者 Casey Newton 就在 Platformer 中写道：“由于开发成本高昂，以及被低估的业务和产品执行挑战，到目前为止，生成式人工智能看起来不像是 2010 年代后 iPhone 热潮的续集，而更像是大型科技公司在 2020 年代继续占据主导地位的方式。”
不过，抛开所谓的胜负论，目前这个加速整合的过程，或许也是行业分工逐渐清晰的信号。今天发生的一切，似乎也在回应早些时候业内关于大模型的“现实主义叙事”，即大模型不是创业者的机会。
或许，AI 的未来将如 Runway 创始人近期在一篇文章中写到的：
“人工智能公司的时代已经结束了 …… 许多人犯的错误是将人工智能视为最终目标。事实并非如此。人工智能是一种机制，是实现更伟大事物的底层基础设施。真正的革命不在于技术本身，而在于它所实现的东西：新的表达形式、讲述故事的新方式、连接人类体验的新方法。”
或许，后者才是真正属于创业者的天地。
