本期導讀：
隨著近兩年人工智慧、通用大模型的高速發展，AI對於所有產業的衝擊愈發強烈，人工智慧及相關的數字經濟成為市場熱度最高的行業賽道，也是國家戰略部署的重心之一。AI和數字經濟領域一直是國外VC機構重點投資的領域，國內由於退出問題，在前幾年數字經濟投資並不是十分活躍。鑑於去年OpenAI-GPT大模型的釋出，點燃了國內投資市場，國家層面出臺了眾多支援政策，在前不久出臺的新質生產力政策來看，AI和數字經濟也被列入了重點發展方向。基於此，我們希望透過梳理AI和數字經濟領域的專案，透過多個維度來篩選出賽道專注度高、綜合實力較為出眾的GP供LP參考。本報告中，AI和數字經濟領域主要涵蓋人工智慧與其他數字經濟兩個方向。
作者丨杉域資本
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AI和數字經濟行業投資前景
人工智慧：未來數十年最重要的產業方向
人工智慧技術提升勞動生產率和企業綜合競爭力，亦對國家產業發展具有重要戰略意義。隨著大模型和生成式智慧等為代表的人工智慧新浪潮，有望對數字經濟帶來生產方式、產業組織的顛覆式創新，將對未來科技和產業發展以及社會經濟形態帶來變革性影響。
AI與數字經濟行業是當前市場熱點賽道，在可預見的未來會持續成為國家大力發展和資本追捧領域，在此背景下，各地紛紛設立人工智慧或數字經濟領域的產業基金或母基金。2023年，成立規模過100億的AI&數字經濟領域基金超過6只，國家對人工智慧的重視使得AI及數字經濟相關產業基金及母基金批次設立，並且規模增大。
AI賽道持續升溫，資本在早期投下重注
自2022年Chatgpt出現後，AI與數字經濟相關賽道開始迅速升溫，2023年整體融資規模排名領域前三；從融資額來看，AI與數字經濟賽道融資規模相對較高，屬於門檻相對較高的行業賽道；
從融資輪次來看，2019年之前的天使輪佔比較高，之後開始下跌，直至2022年天使輪佔比才再次開始增加；整體上看，人工智慧與數字經濟領域的大部分專案都還處在早期融資階段。
AI和數字經濟領域企業的上市存在一定難度，但增長空間巨大
2023年，國內透過IPO上市的AI&數字經濟領域企業相對較少，但上市企業的市值想象空間較大。2023年，部分AI和數字經濟領域代表性新上市企業平均靜態市盈率高達52。
2024年AI和數字經濟領域投資展望及核心觀點
結合機構研報、知名投資機構合夥人的採訪、論壇討論，我們整理出以下AI和數字經濟領域投資展望與核心觀點。
1）市場規模快速增長，人工智慧有望成為2024年投資主線
從產業趨勢來看，隨著人口老齡化加劇以及算力成本下行，AI快速普及、替代人工的趨勢越來越明顯。從業績端來看，AI拉動算力需求上行，預計今年業績端算力基礎設施在可比行業中將佔據相對優勢。隨著技術的發展，AI應用層面可能出現爆款應用，具備產品落地能力的軟體和遊戲類公司將開啟估值提升的空間。
2）算力佈局向縱深拓展
多模態大模型和算力底層技術不斷完善，大模型部署在邊緣側與移動端成必然趨勢，面向城市、邊緣的智算中心佈局態勢將愈加明顯。繼成都、北京、上海、深圳等城市之後，2024年將有更多城市推出針對算力高質量發展的政策檔案，統籌城市級和行業類智算資源需求，提速城市算力基礎設施升級。
3）基建與應用兩端爆發
當前中國資本市場對於AI 領域的主要關注在兩端：前端基礎設施部署及後端應用開發。AI 相關應用開發正由虛轉實，落地實體經濟的場景應用結合 AI 原生應用的組合佈局初見端倪。
AI和數字經濟行業GP篩選
第一層篩選
從涉及投資AI和數字經濟領域的2278家投資機構中，第一層篩選出，對於AI和數字經濟領域具有參考價值的47家GP。初篩標準包括：篩除非投資機構和管理規模較小的機構；然後根據過去時間段AI和數字經濟領域投資數量及投資專注度進行篩選。
2014-2016年為AI和數字經濟領域GP成立高峰期
從成立時間來看，2014-2016年機構成立數量最多，多達20家。
AI和數字經濟領域GP以金融和產業背景為主
我們將GP背景分為三類：金融類（如券商、投行、資管等背景）；產業類（管理公司股東有產業方或基石LP有產業方且出資比例≥20%）、科研院所（如高校、科研院等），根據背景進行統計，可以發現大部分AI和數字經濟領域GP是金融和產業背景。
專注度上，相對更偏好人工智慧
我們把AI和數字經濟細分為人工智慧和其他數字經濟（包括企業服務、大資料、物聯網、區塊鏈）兩個緯度，根據機構過往專案在兩個領域的專案佔比進行分析，得出各個機構在兩大領域的不同偏向。
第二層篩選
第一輪篩選後，我們進一步提高投資數量及投資專注度的標準，篩選出最為聚焦、垂直、專精於AI和數字經濟行業的投資機構。經過兩輪篩選後，我們最終得到14家機構。
10-20億管理規模機構居多，人民幣基金與雙幣基金各佔一半
根據基協登記管理規模及官網查詢，5-10億區間有4家，10-20億區間有8家，20-50億區間有2家。
從管理幣種來看，人民幣基金為7家，雙幣基金有7家。
投資階段偏早期
按投資階段劃分，分為早期（A輪及以前）、成長期/中期（A-C輪）、成熟期/中後期（C輪以後），我們根據這14家GP根據過往近3年投資專案階段佔比進行分析，可以發現，AI和數字經濟行業GP多在偏早期階段佈局。
機構多維度評價
領投率 & 獨投率分析
領投率和獨投率通常衡量GP挖掘專案能力、給專案定價能力，這兩個比率越高，說明GP在投資端能力越強。整體而言，AI和數字經濟行業GP的獨、領投率都較高，說明這些GP具備較強的定價能力和專案挖掘的能力。
IPO數量 & 續輪率分析
續輪率和IPO數量是考察GP業績指標，續輪率越高，說明專案存活發展機率越大，跑出來機率越高；IPO越多，說明GP退出成功率越高，退出業績越好，最終基金業績也會越高。
投資活躍度分析
投資活躍度是考察GP在市場上的出手次數，出手次數越多，說明GP在市場上越活躍，行業影響力也相對更大，會對市場具有一定引領作用。
平均股比分析
平均股比是考察GP的投資風格、是否敢於下重注。通常股比高的機構對專案也具有比較大的影響力，在退出方面，股比較大的專案如果能IPO或併購退出，則對基金業績的整體拉動會起到很大的作用。
投資&退出分析
投資退出能力資料分析主要有6個指標，分別為：續輪率（近5年）、IPO數量（近5年）、領投率（近3年）、獨投率（近3年）、投資活躍度（近3年）、專案平均股比（近3年）。根據6個維度指標進行統計分析可以得出專注AI和數字經濟行業GP的投資退出表現。
機構實力&專注度分析
機構實力分為3個指標，分別為：實繳資本、成立時間（是否經歷過週期）、管理規模；專注度分析分為3個指標，分別為：是否存在關聯機構、專項數量（近5年專項統計） ，發行週期（備案總數/成立年限）。
結語
本報告希望給到LP如下幫助：1）能快速瞭解AI和數字經濟行業目前比較活躍的GP概況；2）透過資料分析，幫助LP縮小機構範圍，快速找到在AI和數字經濟領域具有一定投資能力的機構名單；3）透過資料比對，橫向比較，瞭解目標機構在同賽道所處的位置畫像。對於GP：1）瞭解市場上同賽道領域的同行的情況；2）透過資料比對，瞭解自己與其他機構的位置差別；3）對機構自身發展有一定的啟示作用。
由於市場每年都在發生變化，行業也出於出清的階段，新老接替，我們希望每年透過資料更新來完善報告內容，挖掘 出一些優秀的水下機構，同時利用公開資料進行分析，進行一些橫向比對，也歡迎GP/LP能給予我們寶貴的意見，讓我們把報告製作的更加完善。
本年度，杉域資本還將編制以下行業GP圖譜：
《早期天使類GP圖譜》
本年度已釋出GP圖譜：《先進製造行業GP圖譜》、《新能源行業GP圖譜》、《醫療健康行業GP圖譜》
如對報告感興趣，歡迎和我們聯絡，微信：believedczb
*北京中基辰域科技有限公司旗下杉域資本，致力於促進專業投資者和機構LP的合作，推動實現資金與資產的精準匹配，提供資金流動性管理諮詢服務，成為投資機構卓越之路的堅實夥伴。
*本報告僅供專業機構參考，不構成投資建議。
*本文僅代表作者個人觀點。