在人工智能领域，投资热潮现冷静期。AI 技术虽被视为未来关键驱动力，但许多创业项目未解决市场痛点，致资金供应与项目需求不匹配，投资者评估趋理性，大模型项目因技术壁垒和应用前景获资本青睐，然其亦面临技术、成本和商业化等挑战。AI 创业领域项目供应超需求，理想创业应基于市场需求开发方案，现实中许多项目做法让投资者难评估盈利模式和潜力。资金供应方面，美元基金对 AI 项目感兴趣但募资遇困，人民币基金倾向投资已获成绩项目。以自动驾驶为例，其商业化进程受多种因素影响，投融资事件和规模近年下降。AI 投资分化，大模型项目易获资金，特定应用场景项目融资难。如重庆作文批改、AI 陪诊服务因解决实际需求受青睐，部分项目因未有效解决问题或缺乏创新获融资可能性低。去年 6 月，新加坡一博士团队的 AI 协同办公项目获个人投资，用于覆盖研发费用。团队成员晓阳称，投资者对 AI 热潮谨慎，无技术壁垒等难获融资。近年来，多家 AI 独角兽公司涌现，计算机视觉与图像、智能机器人及智能驾驶等领域获风投多。大模型是热门投资方向，一些公司开发跨模态模型，开源协作常见，部分公司专注特定行业应用，不少公司创始团队具丰富经验。但这些公司面临技术、成本、商业化、数据隐私等挑战。2023 年中国人工智能一级市场融资有变化，总融资事件数和交易额减少。AI 投资面临多挑战，包括关注实际投资回报率、技术迭代、研发投入、商业化落地、数据隐私、金融泡沫、估值过高和政策监管等。投资者需综合考虑并采取策略评估管理风险，如理解技术趋势、评估商业模式、审查资金和回报率、关注数据合规、识别泡沫风险、多元化投资、持续监控等。