2 月 21 日，一封 Emotibot 内部信件的截图被泄露，其中提到“......2023年以来，业务需求大幅下降，给公司带来了严重的现金流压力和挑战“，并在信中宣布部分职位将暂停长达6个月。 经过一系列的传播和发酵，Emotibot（全面）关闭的消息非常响亮。
第二天，也就是22日上午，Emotibot通过微信公众号发布了官方声明，澄清了流传的误解。 声明强调，公司目前经营正常，强调“部分亏损业务”项下有少数岗位涉及停工停产，并表示保留追究传闻的权利。
据Emotibot官网介绍，该公司提供的产品分为五大类：对话式AI平台、解决方案平台、知识工程平台、机器学习平台、自然语言处理平台。 对话式AI平台下还有VCA智能客服、多模态情感数字人、Emotibot等服务，每个类别下也有多个细分产品。 目前，尚无面临停产重组的具体业务线信息。
不过，值得注意的是，声明中提到了Emotibot目前关注的方向，刻意强调了其新技术、新产品在AIGC领域的竞争力，体现了Emotibot对“与时俱进”的信心。 在ChatGPT爆发之前，Emotibot一直专注于NLP、深度学习、多模态情感识别等技术，在相关领域的企业中取得了独角兽的地位。
值得一提的是，在去年的D+轮融资结束时，Emotibot宣布正式推出一款使用“类ChatGPT技术”的成熟生成式AI（AIGC）产品，即将开启新一轮融资。
当然，生成式AI的发展速度太快了，就连在NLP领域积累多年的Emotibot，似乎也在努力追赶这条新赛道。
2014年，Microsoft在北京、苏州、东京的研发团队率先在中国市场推出“Microsoft小冰”。 这位“十八岁的人工智能女孩”曾与多家互联网头台合作，引发了人们对智能助手的广泛关注。
作为Microsoft（亚洲）互联网工程学院的前副院长，Kan领导了Microsoft小冰的技术开发。 小冰的成功让他意识到人工智能的无限机遇，希望以“情商”为核心，打造“像人类一样理解对话者情绪、情感和意图的机器人”。
经过一年的封闭式开发，Emotibot开始了商业化进程，并逐步探索了基于B的商业模式。 2018年，Emotibot入选上海市首批创新人工智能产品，可以说是首家进入AI市场的明星企业。
在AI进入大模型时代后，Emotibot也一直在寻求突破。 2023年7月，动万宝还与中软国际达成AIGC战略合作，打造“99万实验室”，打造企业行业大模型、大场景。 不过，早在采访中，简仁贤就从Emotibot的业务角度谈到了公司进军大语言模型技术所面临的挑战，包括算力训练推理成本高、数据要求高、训练要求高、人才密度要求高、无法解决企业问题等。
这可能是理解Emotibot当前“关闭”困境的一些线索。
Emotibot的问题并非独一无二。 当以大模型为代表的生成式AI技术时代真正获得全民关注时，最后一波专注于细分应用领域的AI企业面临新一轮AI革命的冲击并不少见。
2015年前后，出现了一批以自然语言处理和语音识别技术为核心的创业公司。 许多以智能问答和个人语音助手为主要服务的公司，在一轮融资后，甚至还没透露投资，就匆匆失去了消息。
就连当年D轮已经融资的小型I机器人，也一度跌至09亿元，面临严重的增长瓶颈，经过艰难的转型，终于在去年赴美完成IPO。 成立于2012年的智能语音人工智能公司云之盛，在2020年后也连续三年出现净亏损，其山海模式也因研发投入远低于行业平均水平而受到批评。 已经为B轮融资了15年的Spire，甚至在2007年就关注了对话式人工智能，但目前正被科大讯飞等众多后来者超越。
为什么这些公司尽管拥有深厚的NLP技术积累，却具有先发优势？
一方面，这些企业的业务主要以B端为导向的智能客服为主，其产品的盈利能力非常依赖头部客户，自身造血能力不稳定; 另一方面，在探索新技术时，先行者可能难以及时调整技术路线，放弃传统的NLP技术，并可能受到技术创新中服务的客户和场景的限制，难以产生大的影响。
不仅是NLP公司，以CV计算机视觉技术为首的“AI猛虎”也经历了连续亏损。 商汤科技2023年中期财报显示，在营收增速最终转为负值后，净亏损仍达到3143亿，技术实现经过大量研发投入还很遥远。 旷视科技和依图尚未完成IPO，或将面临更为困难的财务状况。
为了跟上时代的步伐，大型模型已经成为必须投资的东西。 但进入游戏意味着需要烧掉更多的资金，需要投入大量的人力和计算资源来押注不确定的未来。 尽管AIGC领域的顶级玩家还远未达到盈利阶段，但就连奥特曼本人也曾表示希望X筹集惊人的8万亿元资金，用于AI芯片的开发。 然而，老牌AI公司面临的问题似乎更为严重，如果不能甩掉历史的包袱，全面拥抱新技术，或许大模型时代适应水土的尴尬将永远伴随着我们。
下个时代的巨人，往往不是上一个时代的领袖。 “在技术世界中，这不仅仅是对法律的推论，它就像一种诅咒。