硅谷洞察：从经验和趋势中寻找AI商业投资新机遇 | 硅谷论坛专题讨论干货总结（二）

自2022年以来，AI的发展对创投市场产生了显著的影响，尤其是在硅谷。BC（商业资本）市场和整个行业都经历了巨大的变化，尤其是在疫情恢复后。与其他城市相比，硅谷的AI创新与投资环境更为密集，许多行业聚会和交流活动不断增加。特别是在过去的一年中，大家越来越愿意参与线下活动，不仅是投资人，还有创业家们，他们希望通过这些交流活动了解最新的技术动态、获取创业灵感，甚至寻找创业伙伴。

AI投资确实是当前不可忽视的趋势。正如工业革命通过机器取代人类的体力劳动，AI革命则正在逐步取代人类的脑力劳动。人类之所以与其他物种不同，正是因为智力的存在。如果AI能够逐渐取代人类的智力劳动，那么这或许将成为人类最后的重大科技发明。未来，所有新的科技发明都有可能由AI完成，因此我们必须高度重视这个领域。

我很幸运在风投领域工作了12年。当我刚开始时，觉得错过了PC互联网和生命科学的最佳时机。然而，2010年云计算的兴起改变了一切。类似地，今天我们谈论AI时，也要从长远的角度看待它的未来。

就像SaaS市场在过去20年增长了100倍一样，我们预期AI市场也会有类似的爆发，未来几十年可能会增长数十倍，成为科技公司的核心组成部分。我们关注的是，未来的创业者如何利用这波AI浪潮，并塑造下一代科技公司的面貌。

去年，我原计划在硅谷创立一支AI基金，初期设想非常宏大，但在实际操作中遇到法律限制和项目资金门槛过高的问题。大多数项目的投资额远超早期投资能力，且AI应用的具体需求不明确。为此，选择通过投资几支早期基金积累经验，同时在二级市场配置了一些AI相关的股票，逐步推进对AI领域的深度理解与布局。

风投的优势在于能够接触大量项目，帮助我们找到投资的模式。目前市场担心投的是简单的GPT应用，但过去这些项目曾很受欢迎。评估一个AI项目的关键是看其“DNA”，即技术栈是否原生AI，团队是否具备强大的执行能力。技术上，AI能够处理非结构化数据，这带来了巨大潜力。团队的能力在如今显得更为重要，他们需要不仅懂得市场，还要掌握最新技术。这些要素决定了AI初创企业的竞争力。

AI创新在多个领域已经展现出颠覆性的影响，尤其是在计算能力和微观技术层面的突破。首先，AI在医药行业的发展尤为突出。例如，AI能够极大缩短药物开发的周期，原本可能需要数年的工作，现如今AI能够在短短数小时内完成。这种加速不仅推动了医药行业的创新，也为医疗研发带来了巨大贡献，预计未来2-3年将在医药领域发挥更大作用。

其次，在量化金融领域，AI的应用同样带来了革命性的变化。量化交易并非新兴概念，但AI的介入极大地提升了交易速度与效率。如今，许多量化基金已经借助AI技术进行超高速交易，其交易量甚至能够占据美国股市的四分之一。这种交易模式的突破为资本市场带来了新的机遇和挑战。

此外，AI在企业级应用中的创新也刚刚起步，虽然许多大型企业仍处于观望阶段，但一些创新型公司已经迅速推行了基于AI的解决方案，预计未来有可能颠覆传统的大型公司。同时，多个大模型公司也在竞相推动AI技术的发展，市场对此的关注也在不断增加。

在讨论AI原生企业时，我们总结了四个关键特点：第一，企业必须是数据驱动的；第二，具备自主学习的能力；第三，能够实时决策；第四，安全且可控。虽然许多初创企业还未完全达到这些标准，但关键在于其发展轨迹是否能逐步符合这些要求。如果一家企业不能满足这些标准，那么就很难被称为“AI原生企业”。

除此之外，我也总结了AI创业团队的几个特点。首先，团队人数不能太多。AI的目标是减少人工，如果一家AI公司依然依赖大量人工，那就背离了AI原生的初衷。其次，团队应该年轻化，年轻的团队通常更具创新性和活力。第三，团队成员必须具有跨界的能力，不能只是单一领域的专家，而是要结合多领域的知识与经验。最后，团队应该聚焦于发挥自身的优势，而不是弥补短板，这样才能真正发挥AI的潜力。

通过这四个维度，我们可以更好地判断一家企业是否具有AI原生的特质。

我们三年前投的一些基金项目虽然当时不是AI原生公司，但它们的商业模式已经具备了AI赋能的特征。有一个有趣的行业指标叫“Best-in-Class and Price Chart”，衡量企业从创立到实现里程碑（如获得10亿美元估值）的时间长度。通常，要进入增长最快的前10%企业，需要大约2年零9个月的时间。

引入AI思维后，这些公司的增长速度显著加快，尤其是团队规模维持在20-30人之间时，仍然实现了出色的成长。随着AI agent等技术的成熟，未来这种快速增长的趋势可能会更加明显。

在讨论AI和区块链技术时，核心问题不在于这些技术是否“原生”或前沿，而是它们是否真正能够解决实际问题。许多时候，项目并不需要复杂的技术就能高效完成目标。因此，在投资时，关注点应当是技术如何帮助提升效率，而不是仅仅为了使用技术而使用。

对于AI的应用，虽然AI在一些领域取得了进展，但投资者需要审视它是否真正解决了具体问题。如果AI技术无法显著改善项目表现，那么它的使用可能反而浪费了资源。类似的，区块链技术，如比特币的内部架构，虽然被认为是创新，但在其他领域，未必展现出相同的独特价值。

总结来说，无论是AI还是区块链，最重要的是技术能否在实际商业场景中落地，并为项目带来实际的改进，而不是为了追求技术噱头而使用。

我完全赞同年纪较大的团队在创新方面确实会面临一些挑战，尤其是在AI这样的快速发展的领域。现在的市场环境要求创业团队要具备高度的灵活性和创新能力，特别是在团队规模上，如果一个企业在发展早期就超过了30人而没有显著成果，这可能意味着其商业模式或产品有问题。正如之前提到的，成功的AI企业能够通过少数团队成员达成非常大的成就，尤其是在运用新技术和创新方面。

此外，行业的选择也非常关键。当前，许多初创企业仍然专注于培训或增强已有模型的效果，但我们更加希望看到具有颠覆性创新的项目，而不仅仅是对现有产品的锦上添花。尤其是面对那些已经在行业中占据主导地位的上市公司，创业者必须提出真正改变游戏规则的解决方案，才能脱颖而出。

对于成功的AI企业来说，找到合适的切入点并且能够在用户体验、技术架构等方面与传统模式有所区隔，将是其能否获得长远发展的关键。 

作为第一代移民，我观察到华人创业者在过去十年里，尤其在消费类应用和物流领域取得了显著成绩，像Doordash这样的公司就是成功案例之一。在当下的AI浪潮中，越来越多的华人创业者进入技术驱动的领域，尤其是在更底层的技术开发中，讲故事的能力要求相对较低，但在应用层面，创业者需要更加善于表达愿景。

我们发现，华人创业者在表达上相对内敛，这可能影响融资进展。因此，创业者需要更加自信，展示更宏大的愿景。同时，多元化的团队结构对于华人创业者进入更高层次的市场非常重要，这也是他们实现成功的关键。

当下，中国企业的出海已成为一种史诗级的现象，既是对中国企业实力的证明，也为中国的经济发展带来了机遇。

具体来说，AI领域的出海主要集中在两个方面：AI的核心技术和AI的执行层面，而硬件与AI结合的部分恰恰是中国企业的强项。中国企业在硬件制造方面拥有天然的优势，而AI最终在执行端必然需要与硬件相结合，因此这为中国企业提供了一个良好的切入点。

对于中国企业而言，出海的路径可以分为三个阶段：第一步是“走出去”，这意味着企业需要具备国际视野，勇于探索海外市场；第二步是“走进去”，这不仅要求企业成功进入海外市场，还要能够在竞争激烈的环境中站稳脚跟；最后一步是“走上去”，即在全球范围内具备竞争力，成为行业的佼佼者。

作为中国企业出海的代表之一，我们深知行业形势的严峻性和竞争的激烈程度。白总提到的核心观点非常正确：首先要“走出去”，这是每个企业必须跨出的第一步。正如我们常说的，身处全球竞争中，首先得“出来混”，只有先走出来，才能开始角逐。在这个过程中，自然会淘汰一批，而能够坚持下来并在国际市场上站稳脚跟的，往往是最具竞争力的那一部分企业。

我们看到，在全球化企业中，最优秀的企业有相当一部分是华人企业，这并非偶然。通过大规模的参与，我们可以筛选出最具潜力的公司和团队。

从2010年起，许多美国公司开始尝试进入中国市场，我们曾帮助一些企业成功出海。

在B2B领域，中国创业者需要克服文化和市场的差异，而在To C（面向消费者）的市场，虽然机会更多，但AI创业在护城河和差异化上还存在难度。随着市场的成熟，未来或许会有更多机会，但目前的挑战仍然存在。

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