嘉兴周导AI融资培训
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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。
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。
