人工智能领域的投资热情似乎正在降温，不再像预期那样炽热。尽管AI被视为推动未来的关键力量，但实际上，很多创业项目并未触及市场的真正需求，导致资金与项目匹配失衡。投资者正变得更审慎，仔细权衡AI项目的市场潜力及其实用价值。在此背景下，那些具有技术壁垒和广泛应用前景的大模型项目，更容易吸引资本的关注。
然而，即使是这些受青睐的项目，也需面对技术发展的不确定性、高昂的研发开支，以及商业化的落地难题。
AI投资的前景引人深思。有专注AI领域的投资人表示，当前AI创业项目看似供过于求。项目往往先构建平台再寻资金和定位，这让投资人难以评判其盈利模式和市场潜力。资金层面，虽然美元基金对AI项目兴趣浓厚，但其自身融资也面临困境，限制了对AI等高风险领域的投入。同时，偏好低风险的人民币基金更倾向已获市场验证的项目。
自动驾驶，一度被誉为AI最具潜力的应用，却因技术、政策、市场宣传等多重因素，其商业化进程缓慢，影响了投资热情。
AI在多领域虽有创新尝试，但许多深耕硬科技的投资人认为，至今仍未见重大突破性创新，强调AI应用需能实质提升效率而非流于表面。
资金流向呈现两极分化：大模型项目资金相对充裕，而面向特定场景的AI项目融资困难，主因在于未能有效解决问题。反之，能切实满足需求的项目，如作文自动批改、AI陪诊服务等，更受投资者欢迎。
那些依赖信息不对称、仅做概念包装或简单技术叠加的项目，融资前景黯淡。具有技术壁垒、经过实践检验的项目更可能获得资金。如新加坡一博士团队的AI协同办公项目，凭借技术实力和明确的市场定位获得个人投资者支持。
AI领域的关注源于其在多场景应用的潜力，但对长期从业者而言，这并非新鲜增长点。因此，投资者在评估项目时更加务实，关注团队背景、行业经验，并在投资上趋于保守，优先保证研发需求，待项目进展后再追加投资。
尽管如此，大模型仍是资本追逐的焦点，多家AI独角兽如智谱AI、百川智能等，依托大模型技术，在自然语言处理、图像生成等领域推出创新应用。这些公司通常拥有来自顶级学府或企业的创始人团队，具备深厚的研究与实践底蕴，且常采用开源合作模式促进技术共享。
然而，即便受到追捧，AI独角兽们仍需应对技术快速迭代的挑战、高额研发成本，以及技术商业化的复杂性。此外，数据隐私与合规也成为不容忽视的风险点。
2023年的数据显示，尽管整体市场趋冷，人工智能领域的融资情况依然活跃，但融资事件数与总额较前一年有所下降，反映出市场的冷静态度。
总之，AI投资领域正处在一个挑战与机遇并存的时期，投资者需谨慎评估项目的技术成熟度、市场需求、商业模式、合规性等多方面因素，以实现稳健的投资回报。