AI投資領域呈現出冷熱不一的態勢，其中二級市場概念備受追捧，而一級市場則顯得較為理性。面對這樣的市場環境，各類投資機會和潛在風險又是怎樣的？下面將為您進行深入剖析。

市場兩極分化

在金融界，二級市場對AIGC這一概念的熱炒如火如荼，似乎只要涉足其中，就能輕松獲利。然而，在一級市場，盡管也有對AIGC的投資活動，但并未陷入狂熱。以2023年這段時間為例，投資者們對待這一概念的態度更為謹慎，并未盲目跟風。

行業數據表明，眾多投資者反映在短期內難以察覺到大模型的商業潛力，因此一級市場并未如二級市場那般涌現出投資熱潮，多數人傾向于保持冷靜，進行觀察與剖析。

輕量化模型受寵

眾多投資選擇中，投資者更傾向于選擇細分市場的輕量級模式。這類投資模式對資金和資源的需求并不高。以醫療診斷、小型企業辦公自動化等特定行業為例，輕量級模型能夠迅速產生效果。

這些模型安裝和部署都很方便，能夠迅速在特定領域構建起保護屏障。因此，創業公司可以以較低的成本在這些領域展開競爭，這也吸引了眾多投資者的關注。尤其是那些小型科技創業團隊高投入高風險高回報，投資圈謹慎下注AI大模型，他們憑借輕量化模型所獲得的資金，成功拓展了業務AI模型，并取得了令人滿意的成果。

行業二八分化

黃巖提到，當前全球AIGC行業正呈現出二八分化的態勢。投融資事件的數量和規模都在整體上迅速增長，然而，絕大多數的融資都集中流向了行業內的領軍企業。以2023年上半年為例，數據顯示，僅有少數頭部企業獲得了超過80%的投資額。

多數企業目前仍處于觀察階段，尚未形成清晰的投資理念和目標。然而AI模型，據預測，2023年的融資總額將實現顯著提升，達到數倍之巨。盡管如此，資金分配依舊傾向于少數企業，這種現象進一步強化了行業內的馬太效應。

技術應用周期長

黃巖在會后向第一財經透露，盡管AIGC技術的更新換代非常迅速，然而從源頭研發到下游行業應用達到成熟，卻需要相當長的過程。這個過程涵蓋了眾多場景的覆蓋、市場需求的挖掘以及用戶教育的多個步驟。

以大型模型為例，從其研發階段到最終在各個行業中實現應用，往往需要數年的時間。這類模型并非一經開發便即刻帶來收益高投入高風險高回報，投資圈謹慎下注AI大模型，投資者需具備遠見卓識與持久耐心。以智能客服為例，一個模型從開發完成到被企業普遍采納應用，至少需要兩三年的時間。

大模型投資特點

大模型投資需投入大量資金，面臨較高風險，但回報也可能非常豐厚。此類投資需依賴強大的算力、龐大的數據資源和先進的算法技術，技術要求極高。以微軟為例，其投入130億美元巨資，若無超凡實力，恐怕難以涉足這一領域。

截至目前，國內已經發布了30多個AI大型模型。但是，在產品效果和商業化成果尚未顯現的情況下，很少有企業敢于進行大規模的資金投入。尤其是那些規模較小的投資機構，它們通常不會輕易涉足大模型的投資領域。

多領域投資機會

輕量化模型之外，那些由大模型衍生出的相關產業鏈同樣蘊含著投資潛力。諸如數據清洗、標注、存儲、網絡通訊以及安全等基礎建設和服務領域，均展現出廣闊的發展前景。

國內對信息安全及數據主權的高度關注，使得芯片國產化替代以及自主可控的云服務領域擁有了廣闊的發展前景。比如，在數據安全領域，不少專業安全企業得益于AIGC行業的興起，吸引了更多的投資和拓展了業務機遇。

我想請教各位，假如你是投資者，你更傾向于投資大型模型還是專注于特定領域的輕量級模型？期待你們的評論參與，同時也歡迎點贊并轉發這篇文章！