Les tendances de l'investissement en AI : du « suivisme aveugle » à une sélection rationnelle, qu'est-ce qui se passe sur le marché primaire ?
Bonjour à tous, je suis votre journaliste financier. Récemment, les discussions sur l'IA (intelligence artificielle) ont pris de l'ampleur, notamment le terme « bulle », qui inquiète beaucoup. Le 11 septembre, lors de la conférence sur la Bund, plusieurs investisseurs de premier plan (tels que Zhongke Chuangxing, Fengrui Capital, BAI Capital, etc.) se sont réunis pour discuter de leur perception actuelle de l'IA, de leur façon d'investir et de la bulle tant commentée de l'« intelligence incarnée » (c'est-à-dire les robots).
En bref, **l'IA reste le secteur le plus prometteur, mais les investisseurs ne font plus des achats sans réfléchir*. Ils sont devenus plus exigeants, plus précis et plus rationnels. Auparavant, ils investissaient simplement dans les concepts les plus novateurs ; aujourd'hui, ils cherchent à savoir qui peut vraiment résoudre des problèmes et qui survivra à l'amélioration des modèles.
Voici les cinq points clés de cette réunion d'investisseurs, expliqués de manière simple.
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1. La logique d'investissement a changé : on ne se base plus seulement sur les concepts, mais sur l'évolution de l'intelligence
Auparavant, il suffisait de consulter un PPT ou d'écouter une présentation pour investir. Plus maintenant. Zhao Fuheng, directeur d'investissement chez Nine Capital, a résumé un critère essentiel : Dans un contexte concret, l'amélioration de l'intelligence est-elle le sujet principal en ce moment ?
C'est comme aller dans un restaurant :
- Cas A : Le cuisinier vient de découvrir un nouveau plat, et le goût est légèrement meilleur qu'hier. Vous pouvez sentir la différence, et l'investisseur est prêt à investir dans ce restaurant, car sa compétitivité continue d'augmenter.
- Cas B : Le cuisinier a atteint la perfection ; le goût est si bon que vous ne remarquez plus aucune différence, ou vous pensez que c'est suffisant. Dans ce cas, investir dans de légères améliorations n'est plus rentable.
La logique des investisseurs est donc la suivante : si les utilisateurs peuvent vraiment sentir que l'IA s'améliore, ils continuent d'investir ; sinon, l'approche de l'investissement change et il est peut-être temps de réfléchir à la réduction des coûts et à la mise en œuvre concrète des projets.
2. La ligne de démarcation au niveau des applications : ne devenez pas un simple « remplaçant » des fournisseurs de modèles
C'était le point le plus controversé de la discussion. De nombreuses entreprises spécialisées dans les applications d'IA (écriture de code par IA, génération de vidéos par IA, robots de conversation, etc.) se retrouvent dans une situation embarrassante : les fournisseurs de modèles (comme OpenAI, Baidu, Alibaba, etc.) peuvent eux-mêmes réaliser les mêmes choses, et peut-être même mieux.
Les investisseurs de Fengrui Capital et BAI Capital ont souligné que si une application d'IA ne fait que faire appel à des modèles existants sans offrir de compétences uniques, elle risque d'être éclipsée par ces fournisseurs.
Alors, quelles applications d'IA méritent-elles d'être investies ?
- Pour les produits destinés aux consommateurs (To C) : il faut fournir de nouvelles façons d'interagir avec les utilisateurs, par exemple à travers la voix, les gestes ou même des interfaces cerveau-ordinateur, pour que l'expérience soit unique par rapport aux modèles existants.
- Pour les produits destinés aux entreprises (To B) : l'essentiel est de savoir si l'application résout des problèmes concrets et si elle peut s'adapter elle-même aux données de l'industrie. En d'autres termes, si elle peut ajuster le modèle en fonction des spécificités de l'entreprise.
En résumé : Si votre produit n'est qu'une « peau » pour le modèle, c'est dangereux ; si votre produit est l'« âme » ou les « membres » du modèle, alors il a de la valeur.
3. La vérité sur la bulle de l'« intelligence incarnée » (robots) : est-ce à cause d'un excès de fonds ou d'un manque de fonds ?
On parle beaucoup de la bulle de l'« intelligence incarnée » (robots humains, équipements intelligents, etc.). Certains entrepreneurs pensent que les valorisations sont trop élevées, tandis que d'autres estiment que la bulle n'est pas encore là.
Wang Chao de Zhongke Chuangxing a même avancé un point contraire à l'intuition : Dans l'ensemble, les fonds alloués à l'industrie de l'intelligence incarnée sont encore limités.
Pourquoi ?
- La technologie n'est pas encore stabilisée : L'industrie des robots est comme les débuts d'Internet : personne ne sait vraiment quelle voie est la bonne. Certaines entreprises cherchent à gagner de l'argent rapidement, d'autres à développer des applications concrètes, d'autres encore à accumuler des ressources de calcul. Comme le paradigme technologique n'est pas encore clair, chaque entreprise a besoin de beaucoup de fonds pour faire des essais.
- Les barrières sont très élevées : Pour que les robots soient vraiment utiles, il faut des progrès significatifs tant en termes de technologie que de données. Les fonds actuels ne suffisent probablement qu'à aider les leaders du marché, mais pas à développer l'ensemble de l'industrie.
Donc, la « bulle » serait plutôt le résultat d'un décalage entre les valorisations et le stade de développement des projets*. Certaines entreprises, qui viennent de commencer, ont des valorisations élevées pour un stade de maturité encore lointain. Feng Tian de BAI Capital souligne que les industries innovantes sont inévitablement accompagnées de bulles, car l'afflux de capitaux et de talents est essentiel à l'innovation. Elle rappelle aux entrepreneurs : Vous pouvez demander des valorisations élevées, mais vous devez vous demander si votre équipe et votre produit pourront surmonter les challenges du marché.** Si la valorisation est trop élevée et que le produit ne suit pas, cela peut être préjudiciable.
4. De nouveaux canaux pour trouver des projets : des réunions aux réseaux sociaux et aux événements technologiques
Auparavant, les investisseurs cherchaient des projets grâce à des cercles professionnels, des recommandations de connaissances ou en participant à des conférences. Aujourd'hui, les barrières à l'entrée dans l'industrie de l'IA ont baissé, et de jeunes entrepreneurs peuvent créer des produits technologiques impressionnants. Les canaux pour découvrir des talents ont donc changé :
- Réseaux sociaux : Les investisseurs de Fengrui Capital consultent des réseaux sociaux comme小红书 pour découvrir de nouvelles idées entrepreneuriales.
- Universités et événements technologiques : BAI Capital a créé des laboratoires d'IA pour découvrir de nouveaux projets en testant des modèles, en suivant des publications scientifiques et en participant à des événements technologiques.
- Les compétences techniques sont plus importantes : Jiang Haonan de Sequoia Capital souligne que l'IA a abaissé les barrières à l'entrée dans l'industrie. Auparavant, il fallait avoir de solides compétences dans plusieurs domaines ; aujourd'hui, il suffit que l'équipe ait des compétences exceptionnelles dans un domaine spécifique et puisse structurer une entreprise.
Cela signifie que le prochain fondateur d'entreprise à succès pourrait ne pas venir d'une grande entreprise, mais d'un jeune professionnel actif sur GitHub ou partageant ses connaissances sur des réseaux sociaux.
5. Un conseil pour les entrepreneurs : ne vous laissez pas aveugler par les valorisations élevées, financez en fonction du stade de votre produit
Finalement, les investisseurs recommandent aux entrepreneurs d'être très rationnels :
Jiang Haonan de Sequoia Capital souligne que les valorisations sur le marché primaire ont augmenté de manière significative, avec certaines entreprises recevant des montants trois à cinq fois supérieurs à ceux des projets similaires il y a deux ou trois ans. Cela peut sembler attractif, mais cela cache de grands risques :
- Des valorisations élevées = des pressions élevées : Si vous obtenez une valorisation élevée, les investisseurs s'attendent à ce que votre entreprise prospère rapidement. Si le marché fluctue ou que votre produit ne progresse pas comme prévu, cette valorisation peut devenir un obstacle à l'obtention de financements ultérieurs, voire mener à la liquidation de l'entreprise.
- Principe de correspondance : Il est conseillé aux entreprises de **adapter la taille et la valeur de leurs financements au stade de développement de leur produit*. Si votre produit est encore en phase de validation, ne cherchez pas des valorisations élevées. Il vaut mieux avoir une valorisation plus basse et laisser de la marge pour vous permettre de faire face aux fluctuations économiques.
En résumé :
L'investissement en AI ne recule pas, mais entre dans une phase plus difficile. Les investisseurs ne se basent plus sur des idées abstraites, mais sur des améliorations réelles de l'intelligence et une valeur de produit unique. Pour les entrepreneurs, il est temps de se concentrer sur le développement de produits solides et de prouver leur capacité à surmonter les défis du marché. Pour le grand public, comprendre ces logiques permet de mieux voir la réalité de l'industrie de l'IA et d'éviter d'être trompé par les apparences.