¿Qué está sucediendo en el mercado primario? De la “persecución ciega de las altas valoraciones” a la selección racional de proyectos?
Hola a todos, soy vuestro periodista financiero. Últimamente, el debate sobre la IA (inteligencia artificial) ha cobrado gran importancia, especialmente la palabra “burbuja”, que causa preocupación. El 11 de septiembre, en la conferencia de Bund, varios inversores de instituciones de alto nivel (como Zhongke Chuangxing, Fengrui Capital, BAI Capital, etc.) se reunieron para hablar sobre su perspectiva actual sobre la IA, cómo invierten y qué piensan de la tan discutida “inteligencia encarnada” (es decir, los robots).
En resumen, la IA sigue siendo el sector más prometedor, pero los inversores ya no compran a ciegas. Son más exigentes, más específicos y más racionales. Antes, invertían en aquellos con conceptos novedosos; ahora, buscan a quienes realmente pueden resolver problemas y sobrevivir a las actualizaciones de los modelos.
A continuación, desglosaré este intercambio de alto nivel entre inversores en cinco puntos para que todos puedan entender mejor lo que sucede.
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1. La lógica de inversión ha cambiado: ya no se busca solo el “concepto”, sino si la “inteligencia sigue avanzando”
Antes, invertir en IA podía significar revisar un PPT o escuchar una historia para decidir si invertir. Ahora no es así. Zhao Fuheng, director de inversión de Nine Partners, resumió un criterio clave: ¿El “avance en inteligencia” es el tema más importante en un escenario concreto?
Es como ir a un restaurante:
- Situación A: El cocinero acaba de aprender un nuevo plato y el sabor es un poco mejor que ayer; aún puedes notar la diferencia. En este caso, estás dispuesto a pagar por ese “avance”, y el inversor también está dispuesto a invertir en ese restaurante, porque su capacidad competitiva sigue mejorando.
- Situación B: El cocinero ya ha alcanzado la perfección; el sabor es tan bueno que no notas ninguna diferencia, o simplemente piensas que ya es suficiente. En ese caso, no vale la pena gastar mucho dinero en un pequeño mejoramiento.
La mentalidad de los inversores ahora es la siguiente: si los usuarios aún pueden notar que la IA se ha vuelto más inteligente, entonces continúan invirtiendo; si ya no lo notan, la lógica de inversión en ese proyecto cambia y quizás no valga la pena seguir invirtiendo mucho dinero para mejorar la inteligencia, sino considerar cómo reducir costos y cómo implementar el producto.
2. La línea de vida en la capa de aplicaciones: no seas el “respaldo” de los fabricantes de modelos
Este fue uno de los puntos más agudos en la discusión. Muchas empresas que desarrollan aplicaciones de IA (como escritura de código con IA, generación de videos con IA, robots de conversación) se encuentran en una situación incómoda: los fabricantes de modelos (como OpenAI, Baidu, Alibaba, etc.) también pueden hacer lo mismo, y quizás incluso mejor.
Los inversores de Fengrui Capital y BAI Capital señalaron que si una aplicación de IA simplemente utiliza modelos grandes sin tener habilidades únicas, puede ser fácilmente superada por la capacidad de esos modelos.
Entonces, ¿qué tipo de aplicaciones de IA merecen inversión?
- Para productos dirigidos a consumidores individuales (To C): deben ofrecer nuevos métodos de interacción que vayan más allá de la conversación textual, como a través de voz, gestos o interfaces cerebro-computadora, para que los usuarios sientan que la experiencia no se puede obtener directamente del modelo.
- Para productos dirigidos a empresas (To B): lo importante es ver qué problemas específicos resuelven y si tienen la capacidad de entrenar los modelos según los datos de su industria. En otras palabras, si pueden adaptar los modelos para que sean más específicos para esa industria, y no solo usar modelos genéricos.
En resumen: si tu producto es solo la “piel” del modelo, estás en peligro; si es el “alma” o las “extremidades” del modelo, entonces tiene valor.
3. La verdad sobre la “burbuja” de la inteligencia encarnada (robots): ¿es por falta de dinero o por tener demasiado?
Recientemente, todos han estado hablando de si la inteligencia encarnada (robots humanoides, hardware inteligente, etc.) es una burbuja. Algunos emprendedores piensan que las valoraciones son demasiado altas, mientras que otros creen que aún no ha llegado el momento de una burbuja.
Wang Chao de Zhongke Chuangxing incluso planteó un punto contraintuitivo: en general, la cantidad de capital en la industria de la inteligencia encarnada es poca**.
¿Por qué?
- La tecnología aún no está definida: La industria de los robots es similar a los inicios de Internet; nadie está seguro de cuál es el camino correcto. Algunas empresas están ansiosas por ganar dinero, otras por desarrollar escenarios, y otras por acumular capacidad de cálculo. Dado que el paradigma tecnológico no está establecido, todas necesitan mucho dinero para probar diferentes opciones.
- El umbral es muy alto: Para que los robots sean realmente útiles, se requiere un avance simultáneo en tecnología y modelos, lo que necesita una gran inversión. El dinero actual probablemente solo sea suficiente para que los principales actores comiencen, pero aún no es suficiente para toda la industria.
Por lo tanto, la llamada “burbuja” podría ser más bien un desajuste entre las valoraciones y la etapa de desarrollo. Algunas empresas acaban de comenzar, pero sus valoraciones ya han alcanzado niveles típicos de una industria madura. Feng Tian de BAI Capital cree que las industrias innovadoras inevitablemente involucran burbujas, ya que la afluencia de capital y talento es una condición necesaria para la innovación. Sin embargo, también advierte a los emprendedores: puedes buscar una alta valoración, pero debes preguntarte si tu equipo y tu producto pueden sobrevivir a los ciclos económicos. Si la valoración es alta pero el producto no sigue el ritmo, eso podría ser un obstáculo.
4. Nuevos canales para encontrar proyectos: de las reuniones sociales a redes como小红书 y eventos de programación
Antes, los inversores encontraban proyectos a través de círculos del sector, recomendaciones de conocidos y asistiendo a conferencias. Ahora, el umbral para emprender en IA ha disminuido y los jóvenes también pueden crear productos tecnológicos impresionantes, por lo que los canales para encontrar talento han cambiado.
- Redes sociales: Los inversores de Fengrui Capital revisan redes como小红书 y redes sociales internacionales en busca de ideas empresariales tempranas.
- Universidades y eventos de programación: BAI Capital ha establecido laboratorios de IA para encontrar talento a través de pruebas de modelos, seguimiento de publicaciones académicas y participación en eventos de programación.
- Las habilidades técnicas son más importantes: Jiang Haonan de Sequoia Capital señaló que la IA ha reducido el umbral de entrada en la industria. Antes, el éxito en los negocios dependía del “efecto barril” (es decir, que ningún aspecto fuera demasiado débil); ahora se valora más el “efecto tabla larga” (es decir, que el equipo tenga habilidades destacadas en un área tecnológica y pueda formar una empresa).
Esto significa que el próximo fundador de una unicornio podría no provenir de una empresa grande, sino de alguien muy activo en GitHub o que comparte conocimientos técnicos en redes como小红sh.
5. Un consejo para los emprendedores: no te dejes engañar por las altas valoraciones; financia según la etapa de tu producto
Finalmente, los inversores coincidieron en advertir a los emprendedores: sed racionales. Jiang Haonan de Sequoia Capital señaló que las valoraciones en el mercado primario han aumentado drásticamente; algunas empresas reciben en su ronda inicial de financiación valoraciones que son de 3 a 5 veces mayores que las de proyectos similares de hace dos o tres años. Esto puede parecer atractivo, pero esconde grandes riesgos.
- Altas valoraciones = alta presión: Si recibes una alta valoración, los inversores esperan un gran crecimiento de tu empresa. Si en los próximos años el mercado fluctúa o el progreso de tu producto no cumple con las expectativas, esa alta valoración puede convertirse en un obstáculo para obtener financiación futura, e incluso podría llevar a la liquidación de la empresa.
- Principio de adecuación: Se recomienda que las empresas emprendedoras ajusten el tamaño de la financiación y la valoración según la etapa de su producto. Si tu producto aún está en la fase de verificación, no busques valoraciones altas. Es mejor tener una valoración más baja y dejar espacio para adaptarte a los ciclos económicos futuros.
En resumen:
La inversión en IA no ha disminuido; más bien, ha entrado en una fase más compleja. Los inversores ya no pagan por “historias”, sino por un “avance real en inteligencia” y un “valor único del producto”. Para los emprendedores, no es el momento de buscar valoraciones altas a ciegas; es el momento de perfeccionar sus productos y demostrar que pueden sobrevivir a los ciclos económicos. Para el público en general, comprender esta lógica te ayuda a ver la verdadera naturaleza de la industria de la IA y evitar ser engañado por las apariencias de una posible burbuja.