过去两年，生成式AI领域在迅速升温后又迅速冷却，各方玩家回归理性后，全方位的焦虑感浮出水面。

　　AI初创企业在焦虑如何担负越来越重的成本投入，跑通自家产品的商业可行性，抵达真正的商业成功；投资人在焦虑已经投出的数亿美元真金白银最终能换来多少倍的回报；大厂在焦虑如果押错了方向，自己是否会成为最先被时代抛弃的那个？

　　相比于最初的一哄而上，此时此刻，产业各方都在积极调整姿态，以更合理的方式参与到接下来的竞争中。

　　收购整合、优势互补，已经成为一个主流选择。Crunchbase数据显示，今年二季度全球共有65家与AI相关的初创公司被收购，这一数量比去年同期增长了55%，比前一季度的55笔交易增长了15%。

　　2023年6月，一桩交易金额高达13亿美元（94亿元人民币）的收购事件让AI界和资本界都为之一振，这也是目前为止生成式AI领域金额最大的一次收购。

　　让人有些意外的是，生成式AI领域出现的最大金额收购，并不出自微软、谷歌等巨头手笔，而是出自一家超级独角兽——Databricks。Databricks成立于2013年，是一家数据分析公司，拥有5500多名员工。2021年，完成一笔16亿美元的融资后，估值跃升至380亿美元。

　　更让人意外的是，被收购方是AI Infra领域的初创企业MosaicML，2021年在旧金山成立，其创始团队来自英特尔。截止被收购前，MosaicML共62人，所获融资仅6400万美元，估值仅2.2亿美元。这次收购让MosaicML的身价直接翻了近6倍。

　　起初，双方并没有主动交易的意向，直到一次行业活动的晚宴上，Databricks联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi和MosaicML首席执行官兼联合创始人Naveen Rao第一次见面，二人深感相见恨晚。

　　此后几周，Ghodsi认真了解了MosaicML。这家公司虽然不大，却和Databricks有很强的业务协同效应。Databricks的大客户Replit彼岸同时使用MosaicML和Databricks的产品来训练大型语言模型。“似乎连我们的客户都在告诉我们，我们需要同时使用（Databricks和MosaicML）才能取得成功。”Ghodsi感慨到。

　　MosaicML致力于降低大模型的训练和推理成本。公开资料显示，Stable Diffusion使用MosaicML的软件训练模型后，在大约35天内，以不到50000美元的成本用AI生成了大量图像。同时，MosaicML还向客户提供模型，这些模型IP归客户所有，可以防止与其他客户共享数据。

　　2023年5月，Ghodsi开始尝试和Rao表露心意。但他没想到，Rao的第一反应是拒绝被收购。“我们现在不想卖，但也许一两年后再卖，因为我们做得太好了。”Rao回复道。

　　但考虑到和Databricks在技术和商业理念上的一致性，以及合并后可能实现的协同，Rao还是同意被收购，唯一的问题在于双方能否就价格达成一致。

　　Ghodsi表示，Rao经常告诉他，自己很喜欢Databricks，但MosaicML的董事会和投资者并不算热情。

　　而对于估值，Rao则表示，由于当时正处在生成式AI的投资热潮顶峰，如果MosaicML寻求外部融资，估值很容易超过10亿美元。同时，MosaicML也收到了一些科技巨头的报价，但他们都拒绝了。

　　现在，MosaicML整个团队都加入了Databricks，MosaicML的训练和推理工具也将集成到Databricks的核心产品Lakehouse中。这将创建一个统一的产品，让企业既可以轻松访问数据，又可以获得构建、训练和部署自己的私有生成AI模型所需的工具。

　　目前，MosaicML作为Databricks内部的一个独立团队运营，Rao向Ghodsi汇报，但没有任何头衔。Rao说，他更喜欢担任一些不太固定的职位，因为这让他可以做很多事情。

　　2023年6月，汤森路透宣布将以6.5亿美元收购为法律人士提供AI助理的初创公司Casetext。今年3月，Casetext刚推出与OpenAI合作开发得法律人工智能助理CoCounsel。

　　2023年6月，商业智能软件提供商ThoughtSpot宣布以2亿美金的现金和股票，收购竞争对手Mode Analytics，两家公司的主要业务都是为企业用户提供数据分析服务。

　　2023年11月，营销软件制造商和客户关系管理平台HubSpot宣布收购B2B数据提供商Clearbit，收购价格为1.5亿美元。

　　2024年7月，日本软银集团以未公开的金额确认收购了英国人工智能芯片初创公司Graphcore。

　　2024年9月，美国云计算巨头Salesforce收购开发人工智能语音代理的Tenyx，以推进其人工智能驱动的解决方案。Tenyx的联合创始人、首席执行官伊塔玛·阿雷尔（Itamar Arel）和首席技术官亚当·厄尔（Adam Earle）及其团队将加入Salesforce。

　　科技巨头和明星独角兽们联手讲述了一种另类的“收购”故事——巨头们支付一定的资金后，不要技术，不要产品，也不要股权，只要人和技术授权。

　　今年3月，据路透社报道，微软已同意向人工智能初创公司Inflection支付约6.5亿美元现金的技术许可费，该交易将允许微软使用Inflection的模型，并雇用该公司的大部分员工，包括其联合创始人。

　　当时，Inflection AI估值已达40亿美元，其核心产品聊天机器人Pi每日活跃用户超过100万，是情感AI领域的明星产品。

　　消息人士称，Inflection AI的模型将在微软的Azure云服务上提供，Inflection将使用许可费向Greylock、Dragoneer和其他投资者支付报酬外贸如何用whatsapp，投资者将获得1.5倍的投资回报。

　　同时，Inflection联合创始人Mustafa Suleyman和Karen Simonyan，以公司70人团队中的大部分成员都将加入微软。微软为他们成立了新的消费者人工智能部门Microsoft AI。Suleyman将担任该部门的首席执行官，Simonyan担任首席科学家。

　　交易完成后，Inflection AI将继续独立运营，但他们会放弃C端产品，重点转向企业客户。

　　英国竞争监管机构（CMA）也敏锐察觉到了这笔交易的“异样”，开始对这项合作展开检查。直到半年后，CMA才宣布，该交易无需进行更深入的调查。CMA进一步表示，即使在被收购之前，Inflection AI在英国的聊天机器人和人工智能工具访问量中占比也很小，且公司已无法大幅增加或维持其聊天机器人用户。

　　Adept.AI成立于2022年，由一群前OpenAI和谷歌的员工创立，是AI Agent领域的热门企业。2023年3月， Adept获得3.5亿美元B轮融资，投后估值超过10亿美元，成为新进独角兽。

　　据知情人士透露，尽管该公司的所有权没有发生改变，但投资者将收回他们的资金。Adept仍保留了约三分之一的员工，将获得亚马逊支付的约2500万美元。

　　亚马逊在声明中表示，它不认为这是一次收购，因为他们对拥有Adept的业务和技术不感兴趣。事实上，亚马逊也并未直接向投资者支付费用。但Adept的联合创始人不希望他们的支持者受损，因此用亚马逊支付的资金来弥补投资者的损失。

　　此次交易后，Adept AI也迎来了一次战略调整。官网博客中写道：“如果继续执行Adept的初始计划，即构建实用的通用智能和企业Agent产品，就需要投入大量精力为我们的基础模型筹集资金，而不是实现我们的Agent愿景。”

　　因此，Adept AI将完全专注于打造AI Agent的解决方案，而打造AGI的宏愿，则由离开的员工们在亚马逊的AGI组织中继续完成。

　　巨头们好像有着某种默契。2023年8月，谷歌也加入这场游戏，与Character.ai达成特殊交易。Character.AI原投资者持有的股票将以88美元/股的价格被谷歌买断，谷歌供需支付25亿美元。

　　Character.AI同样是这轮生成式AI浪潮中最热门独角兽之一。2023年3月，在由Andreessen Horowitz领投的一轮融资中，该公司以10亿美元的估值筹集了1.5亿美元。

　　Character.AI推出仅半年内，每月的访问量便达1亿次。不同于ChatGPT的通用性，Character.AI的独特性在于让用户能够创建具有特定个性和价值观的定制化AI 伴侣。

　　戏谑的是，2023年3月，谷歌推出Bard时，Freitas还曾无情吐槽：“我们相信谷歌绝不会做任何有趣的事情，”因为我们在那里工作过。”

　　“创办Character.AI时，我们的目标是实现个性化超级智能，这需要进行全栈开发。我们必须对模型进行Pre-train并持续优化模型，以增强Character.AI的体验，并构建一个能够覆盖全球用户的产品平台。

　　然而，在过去两年里，形势发生了变化——现在有更多预训练模型可用。鉴于这些变化，我们认为除了使用自己的LLM之外，更多地使用第三方LLM会更有优势，这能让我们将更多资源投入Post-train，并为不断增长的用户群创造新的产品体验。”

　　三笔交易无一例外都受到了监管机构的注意，以辨别是否会构成破坏竞争格局的结果。不过，就明星独角兽们的生存现状而言，以这种方式投靠大厂或许是实现多方共赢的最佳选择。

　　Inflection AI共筹集了15亿美元，但几乎没赚到钱；Stability AI一度每月要烧掉800万美元，收入却微乎其微，核心管理层相继离开，一度走到被收购边缘；Character.ai成为独角兽时收入数字还是0；就连老大哥OpenAI也预计，2024年亏损可能达到50亿美元。

　　而这些资金大多来自于风险投资机构和科技巨头输血。研究机构PitchBook发布的数据显示，过去三年，投资者已向约26000家人工智能和机器学习初创公司投入了3300亿美元。这比2018-2020年期间他们为 20350家AI公司投入的资金高出三分之二。

　　“你已经看到了不祥之兆，”Ghodsi曾表示，“你所做的事情有多酷并不重要，重要的是它是否具有商业可行性？”

　　而不断攀升的成本支出，则是大模型初创企业在验证商业可行性时最大的阻碍。Index Ventures是Character.ai背后的投资机构之一，其普通合伙人Mike Volpi曾估计，即使是相对较小的人工智能操作，计算能力的成本也将超过每年5亿美元。

　　从大厂的视角来看，按照传统的方式收购这些初创企业，似乎并非一个很好的选择。一方面是难逃反垄断审查，另一方面则是从实际的商业利益考虑，收购整个公司并不“划算”。

　　目前，AI初创企业的核心资产可粗略分为三类：核心研发人员、AI模型和业务收入。而这三项中，两项都有极大不确定性。

　　前文已经提到，商业可行性仍需被验证；而技术方面，目前AI模型依然在快速迭代，没人知道是否会突然出现一个新的架构颠覆一切，这种情况下，大厂很难准确给出模型的估值。

　　但简单粗暴的挖墙脚也并非明智之举，这样做可能“三败俱伤”——投资人利益严重受损，巨头可能陷入反垄断审查，而初创企业也可能难以为继，彻底丧失投资者的信任。

　　因此，这种似收购而非收购的模式，或许已经是有限条件下的最佳选择。当然，这并不完全符合被收购企业和投资人的利益。

　　顶尖研发人员出走，势必也阉割了明星独角兽们的商业想象空间——Inflection AI放弃Pi，主攻企业端客户；Adept AI和Character.ai则放弃了构建“通用智能”的宏愿，开始回归客户导向，提升产品与服务体验。

　　对于这些企业的风险投资人而言，这显然也不是最好的结果，原本可能产生的高额回报，一夜之间变成了巨头给予的数亿美元“补偿金”。不过，对于生成式AI扑朔迷离的商业可行性而言，这个结果至少不是最坏的。

　　这种情况下，已经有观点认为，生成式AI的战场上，巨头才是最大的赢家。今年3月，科技记者Casey Newton就在Platformer中写道：“由于开发成本高昂，以及被低估的业务和产品执行挑战，到目前为止，生成式人工智能看起来不像是2010年代后iPhone热潮的续集，而更像是大型科技公司在2020年代继续占据主导地位的方式。”

　　不过，抛开所谓的胜负论，目前这个加速整合的过程，或许也是行业分工逐渐清晰的信号。今天发生的一切，似乎也在回应早些时候业内关于大模型的“现实主义叙事”，即大模型不是创业者的机会。

　　“人工智能公司的时代已经结束了......许多人犯的错误是将人工智能视为最终目标。事实并非如此。人工智能是一种机制，是实现更伟大事物的底层基础设施。真正的革命不在于技术本身，而在于它所实现的东西：新的表达形式、讲述故事的新方式、连接人类体验的新方法。”

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