学校简介
AI融资培训
周导AI融资培训班与逆向盈利培训、融资招商培训相关。它包含多种内容,例如其涵盖商业模式设计、推广相关内容,强调商业模式有两大功能,一是拿来卖,二是拿来做,有效设计和推广是赚钱的核心关键;还涉及盈利模式的创新,从传统以产品为中心的盈利模式(包括经营员工抓管理成本、经营客户抓营销收入的铁三角盈利方式)转变为以模式和流量为中心,一手建渠道实现招商和动销,一手抓融资进行资源整合等内容。另外,也涉及如个人IP构建、摆脱直播困境、短视频拍摄、打造私域流量池等多方面内容。这个培训班适合品牌操盘手和企业经营者、小微企业经营者以及企业董事长、总经理、董秘、资本运营项目负责人以及创业者等行业企业家。
二、AI融资培训市场现状
随着人工智能的发展,AI融资培训市场热度上升,但也存在不少问题。例如当前市面上的AI培训课程鱼龙混杂,质量良莠不齐。不少培训课程打着“速成”“变现”的标签吸引消费者咨询或报名,其中一些培训还附加了隐性消费内容,消费者如果不仔细甄别,很容易上当受骗。
(二)课程内容与质量问题
融资是企业或个人在自身发展和创业过程中,或在产品开发和市场推广过程中,通过银行、金融机构、外资机构、投资公司、其他企业和个人等渠道和媒介,以股权形式和债权形式取得适量的资金,满足自身发展的一种途径。股权融资是企业或个人以一定量的固定资产、土地、厂房设备、拥有自主知识产权的专利技术,及少量流动资金入股,投资方以资金来参股、入股的合作形式,多常见于高新技术企业等,需确定投资方的持股比例以及是否参与企业经营管理等问题;债权融资则是企业或个人通过固定回报、借贷的形式,筹集资金,到期还本付息的合作形式。
在AI领域的融资,核心方法包括风险投资、政府资助、企业内部投资、众筹、孵化器和加速器、合作伙伴关系等。风险投资是比较常见的方式,能够为初创的AI企业提供资金支持以帮助其快速成长。例如一些AI初创公司可能通过出让一定的股权来获取风险投资机构的资金注入,用于研发新技术、扩大市场等。政府资助也是部分AI企业融资的来源,政府可能对特定的AI研究项目或者有潜力带动地区发展的AI企业给予资金支持。
AI行业作为一个高速发展且潜力巨大的行业,对资金的需求非常强烈。一方面,AI技术的研发需要大量的资金投入,包括算法研究、数据采集与处理、硬件设备购置等。例如训练一个高质量的AI模型,需要强大的计算资源,这就需要大量资金购买高性能的服务器或者使用云计算服务。另一方面,AI企业在市场推广、产品落地等阶段也需要资金支持。比如将AI技术应用到金融领域,需要进行市场调研、产品定制化开发等,这些都离不开资金。同时,由于AI行业具有较高的风险性和不确定性,投资者在对AI企业进行融资时也会更加谨慎,会综合考量企业的技术实力、市场前景、团队能力等多方面因素。
以xAI为例,2024年5月26日,xAI宣布完成了60亿美元的B轮融资,投后估值高达240亿美元。这一成功融资案例背后的原因是多方面的。首先,xAI可能拥有强大的技术研发团队,在AI技术尤其是人工智能算法、模型构建等方面具有独特的优势。其次,市场对AI大模型等相关技术的需求持续增长,投资者看好xAI在该领域的发展前景。再者,xAI的创始人马斯克本身具有强大的影响力和商业信誉,吸引了众多投资者。
再看智谱AI,在中国市场完成了4亿美元的新一轮融资,投资方为沙特阿美旗下风险投资部门管理的基金Prosperity7,投后估值约30亿美元。智谱AI开发的大模型产品ChatGLM目前迭代至GLM - 4,其在技术研发上的不断进步以及在中国AI市场的广阔应用前景是成功融资的关键因素。智谱AI能够利用资金进一步优化产品、拓展市场,增强自身的竞争力。
从整体AI领域来看,融资规模呈现不断增长的趋势。例如,2024年第二季度全球AI初创企业的融资规模飙升至240亿美元,比上一季度增加了一倍多。这种增长趋势反映出市场对AI行业的信心和看好程度。一方面,随着AI技术的不断发展,其应用场景不断拓展,从传统的科技领域逐渐渗透到金融、医疗、教育等各个行业,创造了更多的商业机会,吸引了更多的资金流入。另一方面,大型科技企业和投资机构纷纷加大对AI的投入,起到了一定的引领和推动作用。
在AI领域内,不同的赛道和方向吸引的投资情况有所不同。大模型公司竞争激烈,模型层仍是热门赛道,像xAI、Mistral、智谱等大模型公司在2024年第二季度均获得了大额融资。此外,AI教育应用蓬勃发展,AI搜索、编程、制药等领域也备受关注。例如在AI教育领域,随着科技的发展以及国家政策的扶持,如2022年科技部等六部门联合发布相关意见推动AI教育场景应用,我国AI教育行业规模增长迅速,2022年已增长至3159亿元,其中包含在线教育、智慧校园等不同板块的规模增长,这也吸引了大量投资进入该领域。
美国和中国在AI融资市场趋势方面存在一定差异。整体来看,美国AI创业的趋势已经从“技术驱动”的阶段进入到“产品驱动”的阶段;受限于C端和B端付费能力不足,中国则仍停留在技术驱动的阶段。对于国内的AI应用创业者而言,面临着一些特殊的情况。例如,大模型的基建相关问题有望得到解决,包括Token成本可能降低,算力、带宽等制约因素可能加速解决,但找到产品 - 市场匹配(PMF)并形成稳定的现金流仍是较为重要的策略,因为目前国内第一批基于大语言模型的C端应用陷入到增长和融资的困境,投资机构大量投资AI应用的时间点可能会发生在明年。