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AI投资及创业两大“流派”困局；新质生产力成今年投资大热门；AI计算时代的结构性机会到底在哪里？｜科技投资观

文摘 2024-11-19 19:07 北京

编辑 | 执牛耳（ID：zhiniuermedia）

转载请务必注明以上信息

在当今全球化的商业环境中，科技的迅猛发展和人工智能（AI）的不断迭代更新，正在重塑人们的工作方式和商业模式。

在AI领域投资人和创业者两种流派的投资方法论，新质生产力的兴起，以及AI硬件时代的结构性机会等科技投资观点为业界人士所关注。

执牛耳整理了来自华映资本、君联资本、峰瑞资本等投资机构的观点，希望能够从投资人的独特视角，为读者打开新大门，带来新思考。

华映资本：AI投资及创业两大“流派”‍‍‍‍

投资案例：微盟集团、BOSS直聘、海蝶音乐、天云数据等。

目前AI领域投资人以及创业者 (尤其在国内)主要分成下面两个"流派":

应用场景派。持这个观点的投资人，其投资标的是依靠对底座模型的调用实现垂直行业大模型商业化的公司，创始人通常是场景侧或产品背景，对于底座模型的深入理解并非必要。在做该种投资选择时，需要应对以下问题的挑战：

1. 预测LLM能推动应用场景爆发的底层driver究竟是什么;

2. 这个driver是否能持续、未来发展走向是什么;

3. 应用的全面爆发需要经历哪些milestones。

如果投资人对以上问题没有完全自洽的解答，盲目乐观押注应用场景的爆发，将催生投资和创业的泡沫。

底层技术派。持这个观点的VC或创业者更聚焦底座大模型，即底层平台，认为未来一切都由AI平台驱动，所以不太纠结上层应用。这些大模型平台公司目前普遍遇到下面几个瓶颈：

1. 上层杀手级应用迟迟未出现，很多时候需要底座公司亲自下场去场景侧做定制化交付和实施；应用少也造成数据闭环无法形成；

2. 上层应用门槛薄，上下两层之间的边界不清晰，底座的版本更新会“不小心”碾压上层应用，如GPT-3.5更新至GPT-4后对Jasper的碾压；

3. 训练数据开始"枯竭"， Scaling law面临停滞；

4. 大模型平台公司对算力越来越依赖，成为"金钱的游戏"。

前两条其实也恰是应用场景派遇到的根本问题，当下在上层应用迟未爆发、甚至业界无法预测爆发时间点及爆发所需经历milestones的背景下，上述两类投资方法论暂时未能奏效。

事实上这两种"流派"的区分，恰恰是受互联网时代的公司可以清晰切分为"互联网应用"和"互联网平台"上下两层的思维惯性所影响，但大模型在当前并没有到达互联网时代这个"分层解耦"的阶段，所以这两个流派的划分本身就值得商榷。

——华映资本《硅谷深思：GPT应用迟未爆发，大模型泡沫根源初探丨华映资本全球化观察》

君联资本：新质生产力成为更热门的大主题

投资案例：宁德时代、科大讯飞、昆仑芯片、地平线等。

如果说过去数年中国创投行业的主旋律是科技创新，那么今年以来，新质生产力成为更热门的大主题。

新质生产力具有高科技、高效能、高质量特征，是符合新发展理念的先进生产力质态。在这一关乎中国式现代化的进程中，耐心资本源源不断地为企业成长提供血液和养分。

对股权投资基金管理人而言，推动新质生产力发展既是责任也是机遇。中国需要的不只是规模经济和效率提升，更为重要的是原创性和颠覆性创新。

宏观经济、市场需求都在变化，新的时代背景下做创业投资，不再能只靠“全球经验+中国实践”。

“过去我们说摸着石头过河，现在很多‘石头’已经没了，我们必须要前瞻性地去做新布局。”李家庆做了20多年创投，在他看来，今天的时代不同于过往，也常对团队和被投企业们说，“做创新，不能够太着急。”

硬科技企业在早期阶段的融资需求未必小，对于君联资本来说，投资关键在于“投早、投新、投硬”，并着力推进那些“大的事情、难的事情、看长线的事情”。

“我们不倡导把科学家和教授都变成企业家，这是行不通的。他们可能更适合作为创始团队的一员，与具有企业运作经验的管理团队进行合作。”在李家庆看来，长期推动人工智能、量子计算、商业航天、新能源、新材料、基因技术产业发展，“需要科学家留在科研一线，成为原始创新的‘源头活水’。”

——21世纪经济报道《君联资本的“新”投资观》

峰瑞资本：1980年的硅谷vs今天的中国

投资案例：智腾科技、奇富科技、晶泰科技、洋葱学院等。

AI计算时代，中国的结构性机会可以预见，未来十年，在信息设备领域，大概率是软硬件混合的结构性创新。这对创业公司的入场门槛有较高的要求。

我认为，在这个方向，将有机会诞生出非常独特、有趣的由中国公司引领的创新。无论是AI NAS还是AI PC（人工智能个人计算机），我并不认为硅谷会继续主导这一轮创新。由于产业链能力的弱化，硬件迭代速度在美国呈指数级下滑。

正如硅谷知名投资人彼得·蒂尔所说：我们已经很久不知道如何投资硬件了。这确实是美国的现状，也是中国的窗口期机遇。在当下其实可以毫不夸张地说，全球找不到任何一个地方比中国珠三角更适合硬件产品的孵化。毫无疑问，中国的长产业链所带来的创新效应将会延续。

除了产业链基础，在软硬件混合的领，还中国还有出色的工程师供给，中国在AI硬件和AI端侧的创新潜力正在形成共识。作为这个方向的从业者，希望能跟更多人一起开启这段摘星之旅。也希望之前提到的操作系统、应用、计算和模型等创新要素，能对大家的投资决策和创业实践有所启发。

——峰瑞资本《从1980年以来的硅谷PC创新，看AI硬件的时代机遇》

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