AI创业公司光年之外接连爆出两条大新闻：创始人王慧文确诊抑郁症离岗就医及休养，就在外界猜测谁将接替王继续带领团队的同时，王慧文的老东家美团突然公告称已完成对光年之外的收购，交易对价约为20.65亿人民币。

今年2月中旬，一封“AI英雄榜”透露了美团曾经的二号人物王慧文的AI创业雄心。之后两个月里，光年之外吸引了美团技术学院院长刘江、“搜狗输入法之父”马占凯等多名专家和创业者的加入，目前产品与技术团队达到70人规模。

此前，光年之外被曝完成一轮2.3亿美元融资，投前估值达10亿美元，尽管后被证实为谣传，但含着金汤匙出生的光年之外成为独角兽似乎已是早晚的事。

(资料图片)

大模型项目还没有眉目，光年之外的含金量似乎仍集中在以王慧文为中心的创始团队身上。如今，在创始人骤然离岗、公司被收购之余，光年之外前途未卜，其所处的大模型创业赛道也经历着运营模式的变革。

接盘还是捡漏？

成立短短4个月，光年之外就以21亿元的收购价格成就了国内AIGC领域最大规模并购交易。

不过，从交易细节来看，创始人王慧文并未从此次收购中获得什么实际收益：公告显示，具体收购价格包括向Qimai、红杉中国等卖方支付的2.33亿美元购买其持有的光年之外海外主体股权，向王慧文象征性支付1.00元购买其持有的光年之外境内100%股权，并承担了光年之外3.67亿元的可换股债券债务。

这次收购中，光年之外获得的对价仅1元，公司本身的价值无从体现。如果说光年之外的A轮股东还能平价退出，那么王慧文前期个人出资的5000万美元则很明显是打了水漂。

对于收购的目的，美团的解释是，可获得领先的AGI技术及人才，有机会加强其于快速增长的人工智能行业中的竞争力。 从结果来看，这次关联交易有两方面意义，一是“江湖救急”，王兴出手给昔日上下铺的兄弟兜底——助力其创业公司平安度过动荡时期，让原始股东稳定退出；二是从美团自身角度出发，以光年之外已成形的团队为自身的大模型研发团队补血。

对于外界资本套利的猜测， 中国数实融合50人论坛智库专家洪勇的看法是，美团收购光年之外的目的是真实的业务布局，旨在提高其核心业务的竞争力和用户体验——通过收购光年之外，美团可以获得先进的AI技术和大模型研究成果，进一步提升其平台的智能化水平和服务质量。光年之外在大模型领域进行探索和研究，将为美团在推动个性化、精准化服务方面提供强有力的技术支持。

并购完成后，美团将支持光年团队继续在大模型领域进行探索和研究。至于这次收购对美团来说是赚还是赔，也许还是要根据光年之外未来在美团运营下的发展与商业表现来评估。

数字化领域专家袁帅认为，如果美团不能通过收购光年之外实现实际的业务增长，那么大模型战略对于企业的意义可能会有所降低，但大模型技术本身在AI领域具有重要的意义，可以为企业提供更高效、更精确的数据分析和决策支持。 因此，即使不能带来直接的业务增长，大模型战略仍然可以为企业在技术上保持竞争优势，并为未来的发展奠定基础。

商业化难突破

分析人士指出，美团收购光年之外将对当下的AI创业生态产生积极影响。光年之外作为一家关注度较高的生成式AI创业公司，曾一度占据了头部基金的视野，其被收购后，同一赛道的创业公司有更多的可能被资本看见，有望承接曾经只属于王慧文这一级别创业者所得到的资源。

但对同处于生成式AI赛道的创业者来说，美团对光年之外的收购带来的除了鼓舞，可能还有焦虑。

毕竟，光年之外的早期股东期待的是投出下一个OpenAI这样的超级独角兽和下一个ChatGPT这样的杀手级应用。而结局是，即便好运如王慧文能得到老同学相助，最终资本也只是不赚不赔，黯然退场。

况且，即便是要以生成式AI装点老旧的门面，国内科技巨头与AI龙头企业的首选也是自研大模型。光年之外被收购有其特殊性，并非其他大模型创业公司可以轻易复制。

这意味着，资本可能会更加谨慎地选择出手的标的。而那些缺乏明显应用场景、商业模式不清晰的项目将更难得到资本青眼。

最近，猎豹移动董事长兼CEO傅盛与金沙江创投董事总经理朱啸虎在朋友圈的一场辩论扒下了大模型创业的底裤，一个必须承认的共识是，仅仅借助大模型，创业公司很难获得再造下一个BAT的机会。

当前大模型产品存在付费能力与需求的错位： 通用大模型的C端用户并非大模型产品的付费主体，而具备垂直领域专业性知识且能满足产业客户需要的行业大模型少之又少。

产品之外，商业化也成为了大模型创业的焦点问题。 目前，MaaS正成为大模型应用的主要模式：巨头向细分行业开放自身搭建好的已成型的通用大模型的接口，由后者进行专业领域的深度训练与打磨，形成可应用于行业的大模型产品。其中，通用大模型的提供方承担了前期大模型开发的成本与风险，但可收取模型接口使用费，而细分行业则免去了从头开发大模型的周折，可直接调用现有的大模型进行调优与二度开发。

此外，OpenAI也在尝试创建大模型应用商店模式 ，或将允许客户自行上架定制大模型，再根据其他企业的实际需求，进行定制化销售。 这也体现出了未来大模型产业应用的一个重要趋势，即私有化部署——基于现有的AI大模型进行符合不同客户需求的深度定制，解决产业运行中的实际问题。

这两种模式要么能研发出经得起测试的强大的通用大模型，要么能以深入的细分行业know-how对模型进行打磨，而普通的大模型初创企业通常不具备这些能力。

总结

同样在6月底，国外也诞生了一笔生成式AI领域的最大并购案：大数据超级独角兽Databricks近日已同意以13亿美元，收购生成式AI初创公司MosaicML。

与光年之外同为大佬创业，MosaicML已开源了两个大语言模型，从GPT模型的局限处切入，试图超越OpenAI；收购方Databricks作为大数据领域的巨头公司，也是开源模型的重要倡导者。MosaicML并入Databricks后将成为旗下的一项独立服务，帮助企业利用专有数据构建低成本语言模型。

此外，更有财务自动化公司Ramp将收购AI平台提供商Cohere.io，汤森路透收购AI法律技术初创公司Casetext……仿佛有意佐证资本大模型创投的热情并未消减。

但中国毕竟不同于硅谷， 资本对于生成式AI前景的长期看好与对具体的大模型创业公司成长性的谨慎考量是并行不悖的。 除了技术方面的差距需要追赶，国内的AIGC产业在场景、商业化方面还有很长的路要走。 或许这也可以解释，为什么同样是被收购，MosaicML就可以借助Databricks实现估值的飞升，而光年之外却无法从收购中看到自身的价值。