当前全球经济持续面临压力，科技巨头们开始认识到，那些短期内无法商业化的科技创新研究已经失去了投资价值。
今年8月，媒体报道称，科技巨头Meta（原FACEbook）为了降本增效，裁掉了对标谷歌DeepMind AlphaFold、利用人工智能（AI）大模型实现蛋白质预测的生物科学ESMFold项目团队。
尽管该团队离开Meta后创立的新AI 蛋白质公司EvolutionaRYscale近日已完成超4000万美元种子轮融资，但报道指，Meta的这一裁员解散方案意味着其放弃了科学类技术研发，从而转向 AI 的商业化。
实际上，尽管过去9个月大模型引发全球新一轮 AI 热潮，多家科技巨头竞速生成式 AI 技术。但在 AI 新药研发等周期较长的前沿技术领域，企业短期内难以快速盈利，加上二级市场表现不佳，投资热情逐步降温，科技大厂缩减纯粹的 AI 技术研究。CB insights数据显示，今年第二季度，全球 AI 领域投资总额环比暴减38%。
百图生科副总裁瞿佳润近日对钛媒体app表示，现在已经不是“烧”投资人的钱然后撑5年上市的时代了，资源、技术、数据算法、商业落地等综合能力，正成为 AI 公司长期发展的重要因素。
实际上，企业的科技创新与风险投资之间，长期存在收益、价值的冲突与平衡。
早在1988年，美国卡内基梅隆大学MaRtin Kenney教授在《研究政策》（ReSeaRch Policy）期刊中发文称，风险投资改变了美国的科技创新流程。他指出，投资人作为加速技术变革进程的“技术守门人”，为高新技术企业提供资金并协助其发展，从而促进了科技创新的变革。然而，这种模式也带来了高昂的成本投入。
Kenney教授认为，尽管风险投资是一种新型的投资方式，更注重企业的潜在收益，愿意在未得到明确回报的情况下进行投资，从而改变以往的科技创新流程，但风险投资模式也存在着一些问题。
这份报告中指出，首先，这种风投需要大量的资金投入，这无疑增加了科技创新的成本。其次，为了追求高回报，风险投资往往流向那些具有高商业化潜力的领域，而忽视了其他同样重要的科研领域。此外，由于风险投资的本质是追求高收益，可能会导致一些投资者过于注重短期收益，而忽视了企业的长期发展和科技创新的持续推进。
总的来说，Kenney教授给出的结论是，风险投资对于科技创新起着积极的推动作用，但同时也需要更加谨慎和理智地对待这种投资方式。只有这样，我们才能充分发挥风险投资的优点，降低其潜在的风险，从而更有效地促进科技创新的发展。