据外媒The Information报道，AI创企的创始人去年一年的大部分时间都在寻求资金，以资助开发的高成本。
如今多家AI创企正在寻求收购，比如美国AI创企Perplexity的管理层与至少四家公司进行了讨论收购计划；美国AI创企Writer与至少3家企业协商收购计划。
据分析，多数AI创企寻求收购的主要原因是担心训练AI模型的成本以及来自搜索巨头谷歌的激烈竞争。
成立于2022年8月的美国AI创企Perplexity AI，其核心产品是基于大型语言模型和智能搜索技术的对话式搜索引擎，产品自同年12月上线以来，月活用户短时间内增长至千万级别，成立至今不到两年的时间里，Perplexity已获得1亿美元的融资。
尽管Perplexity在短时间获得了显著的增长和融资，但AI模型开发需要“天价”成本，新融资和新收入可能仍不足以确保Perplexity的长期经营安全。
Perplexity AI
据知情人士透露，Perplexity的年度经常性收入已经从2023年10月时的300万美元增加到大约800万美元。
除了Perplexity，美国企业级生成式人工智能平台提供商Writer，也获得过大额融资，根据2023年9月19日的最新消息，Writer在B轮融资中成功筹集了1亿美元。
但是面对高昂的研发投入、日益激烈的市场竞争以及快速变化的市场需求，Writer同样选择通过寻求并购来获取稳固自身市场地位。
开发和训练AI模型要面临巨大的研发投入，像Perplexity和Writer这样的创业公司必须要融足够多的钱才有可能活下来，当现金流不足以支撑长期研发和市场拓展时，被行业内的大企业收购是解决财务问题的有效途径。
以大型语言模型为例，开发和训练过程中，在硬件设备、算力消耗、人才引进以及数据采购等方面都面临着高昂成本。
首先，由于大模型参数量巨大，往往需要高端GPU集群提供充足的算力支持，这些硬件设备购置和维护成本极高；其次，在训练过程中，模型的每一次迭代都需要消耗大量算力资源，这背后都是高昂的电费和其他能源成本。
此外，训练数据集的质量和规模对模型性能至关重要，获取高质量的训练数据不仅涉及基础文本数据购买费用，还包括了数据清洗、标注、增强等一系列预处理工作所需要的成本，这些过程通常也会需要专业团队来进行操作。
最后，开发和训练一个优秀的AI模型离不开一支强大的研发团队，团队往往汇集了顶尖的机器学习工程师、研究科学家以及其他相关领域专家，这些专家的人力成本也是一笔不菲的费用。
AI模型在开发和训练之外，其推理成本同样不容忽视。例如，在提供搜索服务时，像Perplexity这样的AI搜索引擎公司需确保模型能够快速响应用户的查询需求，这就要求具备强大的在线推理能力以及稳定的高性能硬件支持，每一次的推理过程都需要消耗一定的算力资源。
而随着用户基数的增长和技术迭代的需求，会进一步推高服务器运行成本、能源消耗以及设备维护等开支，推理成本将呈线性甚至指数级增长，对公司的运营造成持续的压力。
这些AI模型开发所涉及的“天价”成本之外，外部异常激烈的竞争环境也给AI初创企业带来了巨大压力。
谷歌、微软、亚马逊等科技巨头们凭借拥有的世界级研发资源、雄厚的资金实力和庞大的用户基础，构建起了较高的竞争壁垒，对AI创企来说，不仅要面对技术创新层面的竞争，还要去争夺市场份额。
此外，AI创企还面临如何将研究成果迅速转化为实际产品来满足市场需求，在这个过程中，寻找到可行的商业模式才能实现稳定的收入来源。
面对如此复杂且多层次的压力，也就不难理解为何不少AI初创企业倾向于通过寻求并购的方式来抵御风险，并期望借此在激烈的市场竞争中走得更远一些。
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