在人工智能领域，投资热情似乎正在冷却。AI技术被视为未来的关键驱动力，但众多创业项目并未解决市场痛点，导致供需失衡。投资者更倾向于大模型项目，因其技术门槛高、应用前景广。然而，即便如此，这些项目仍面临技术不确定性、高昂成本和商业化难题。

AI投资未来走向何方？冷静的投资者发现，理想的AI创业应基于明确需求，而非先构建平台后找方向。理想与现实不符，许多项目未展示清晰盈利模式和市场潜力。美元基金虽对AI创业感兴趣，但在募资困难下，限制了对高风险、长周期领域的投资。成熟人民币基金偏好已验证、有成绩的项目。

以自动驾驶为例，曾被视为AI最具潜力应用，但技术、政策、法规和市场宣传等因素延长了商业化进程，影响了投资者兴趣。从2016年热潮至今，投融资事件和规模显著下降。

AI在办公、创作、教育等领域虽有创新，但成熟投资者认为需颠覆性创新，真正提高生产效率，而不仅是表面装饰。投资分化，大模型项目较易吸引资金，特定应用项目融资困难。

去年，新加坡博士团队研发的AI协同办公项目获个人投资者支持，团队通过参加创新大赛、导师资源引入投资者。多数投资者在当前热潮下，理性评估团队背景、深耕时间，投资保守，仅覆盖研发费用，待进展再追加。

AI独角兽公司如智谱AI、百川智能等，专注于大模型技术，开发应用如自然语言处理、图像生成等。开源协作、行业应用和顶尖团队是它们的共同特点，但也面临技术迭代快、成本高、商业化难度大和数据隐私风险等挑战。

2023年人工智能一级市场融资减少，整体遇冷，但AI领域仍受关注。AI投资面临多方面挑战，包括技术不确定性、高昂成本、商业化难度、数据风险和泡沫担忧。投资者需综合评估技术、商业模式、资金状况、估值合理性、市场泡沫风险和多元化策略，采取全面谨慎方法应对挑战，实现稳健投资回报。