在智能时代下，投资人如何保持前进

整理 | 苏年

来源 | 投资家（ID：touzijias）

2024年1月10日，由投资家网主办，财经锐眼、有时间协办，北京微金科技有限公司承办的“第十二届股权投资年会”在北京千禧大酒店隆重召开。

在下午分会场一中，达晨财智合伙人任俊照，东方富海合伙人宋萍萍，海尔资本管理合伙人刘璐，卓源资本创始合伙人、董事长袁宏伟，七晟资本总经理马萍萍，嘉实资本执行董事何立，心资本合伙人吴炳见作为专场主席，围绕主题“开启智能时代新征途”，进行精彩讨论。

以下为圆桌讨论实录，经投资家网整理：

吴炳见：大家好，我是心资本的吴炳见，去年OpenAI打响第一枪后，市场回暖，我周围创业朋友活跃度明显比以前高了，有做大模型的，有做AI应用，有做底层的infrom。而创业的人背景非常之丰富，既有大学教授也有小天才也有连续创业者，也有大厂里的高管出来创业，在座嘉宾背景合各有差异化，有人在投AI、有人投智能制造、有人投机器人，我开个场大家用一分钟时间介绍自己机构和介绍自己和AI智能制造领域的关系。

任俊照：大家好！我是来自达晨财智的任俊照。

达晨财智是本土老牌机构，我们2000年成立的，到现在有24年的时间，成立就做VC/PE投资，在行业沉淀了很多年。我们累计管理基金规模500亿，投的项目接近800家，上市的也150家，我们更加强调技术创新，过去实体经济方面投了很多，覆盖方向智能制造、军工医疗，过往投资硬件智能化，AI我们当时也投了人工智能相关的企业。

在第一波AI还是比较卷的，因为算法比较公开，模型也不难，有很好市场化业务能力在行业还有一席之地，所以上次AI大家活的很艰难。

这一波AI有点不一样，模型参数更大，特别是以语言模型为基础，原来是以视觉类AI创新为主，这一波模型出来以后把原来基于AI学习理解规则东西更有可能性，所以这次创意真正把AI和行业结合起来，特别是大模型能力很强大，对于规则理解反过来生成内容，第二次AI浪潮能推动社会生产力工具的进步。在2024年我们专门会把内部相关人员集中在AI方向，我们相信未来会有更多机会。

宋萍萍：大家好，我来自于深圳东方富海的宋萍萍。

我们公司在人工智能、信息技术领域布局比较早，去年ChatGPT带来人工智能之热，我们在十年前就在AI以及智能硬件应用上做了比较多的布局。最近刚刚在港股上市的速腾聚创，人工智能领域激光雷达在全球处于领先地位。这个项目创始人美国从斯坦福博士后回来创业，当时他要做地下停车场找车系统，我们按1000万人民币估值投了200万，不知道这个事情能不能做成，觉得技术背景和潮汕人赶拼商业素质吸引了我们，经过9年陪跑这次追加，这次港股上市到了一百八九十亿的估值水平，给天使投资人带来了比较好的回报。

去年ChatGPT火了以后，我们在人工智能、智能硬件、算力基础设施加大布局，人工智能领域和算力基础设施都是未来非常值得重视的，有可能出现大市值、颠覆性公司的机会，谢谢！

刘璐：大家好！海尔资本刘璐。

海尔资本是海尔金盈旗下的产业投资平台，我们十多年一直聚焦两个赛道，一是智能科技或者简称硬科技，第二是医疗健康。智能科技主要投的赛道包含AI、半导体、新能源、新材料、智能制造，这些领域企业白电场景包括生态场景是他们天然下游客户，投完以后在产业协同和赋能每个项目会做非常多的工作。

第二个赛道是医疗科技，这里主要是器械和医疗服务，因为今天主题是智能科技，我们就不展开了。

AI五六年前差不多1.0时代，AI用于数据训练、图像识别、人脸识别投了云从科技，这家公司前年登陆科创板，我们现在在逐步退出的过程。这波AI ChatGPT开始叫2.0也好、2.5也好，跟1.0时代有本质不同，原来只是数据收集分析，现在基于训练好的模型在非常多的场景有创新应用。

这有点像2012年开始那一波移动互联网的浪潮，今天来看大AI赛道，刚刚主持人提到不同出身的创业者，不管+互联网还是互联网+，今天看+AI或者AI+。

AIGC和下游应用目前没有出手，跟我们风格相关，我们希望看到某一个赛道或者细分领域商业化场景更明确、商业化路线更清晰时下注，谢谢！

袁宏伟：感谢投资家网提供这样的机会，在创业投资非常平淡的时候，有这个机会大家探讨一下。在创投寒冬里，AI是相对比较火热的一条赛道，卓源资本是投AI的平台，是2021年设立的。2021年之前在另外一家主流平台，从2016年开始跟团队一起专注投人工智能相关的初创企业，感受非常深，初创人工智能企业在科创板支持下第一波的红利。

我们2016年开始陆续投了第一批科创的企业，第一波最有代表性商汤，我们从非常早时期开始投，最近上的具身人工智能软件硬件，围绕着人工智能2016年就在持续布局，从视觉头部企业到智能驾驶到通用人工智能，包括具体应用多模态互相转换的机会，我们陆续投了50多家，2021年开始到现在也有40多家。

感受非常深，这个赛道潜力是无限的，越来越清晰看到从生产到生活各环节，都发生天翻地覆的变化，现在才刚刚开始，我很高兴大家关注这个赛道。我们投的比较多，原来确定产业资本、国企资本和大基金都在关注这个赛道，对我们来说是非常欣慰一件事，众人拾柴将来这个赛道一定会跑出中国非常大的机会，谢谢！

马萍萍：大家好，我是七晟资本的马萍萍。

我们是七匹狼控股集团旗下的CVC。我们过去投了100多个项目，共有28个项目通过IPO退出。我们这个论坛的核心主题是人工智能方向，我们从2018年开始在第一波神经网络技术驱动AI浪潮下投了，像商汤科技和为数不多几个车规级AI智能处理芯片之一肇观电子，和SSD主控的英韧科技。

大的AI范畴方面数据采集、存储、处理和应用都可以放在这个范围内，狭窄来看聚焦于具体模型和应用。上述几个领域我们都有布局，这两年生成式AI产生新的浪潮，给这两年无人问津行业带来新的活力，大家兴奋和激动开始创业和投资关注这个领域，我们重新投了相关硬件，投了高速率硅光芯片和光模块的公司叫宏芯科技，它是中国目前唯一一个可以量产高速率光模块和芯片的一家公司，目前已经可以量产800G的芯片，未来1.6T的在研发中。应用这个领域我们在观察，各场景具体的应用目前还没有新的出手，之前延续着对于硬件的投资能力，投比较多是基础设施的硬件。

何立：大家好，非常高兴来到投资家网论坛，和同行、企业家朋友交流。

这一两年参加论坛有一个现象，大家言必称AI，因为新时代来了。我们和AI第一次亲密接触是在2015年，我们在2015年以学习者身份接触，后来投资了美股一家公司Palantir，目前市值有小几百亿美金。嘉实资本在过去十年在产业和资本市场做深耕，感受十年投资主题的变化非常大。

在前几年，大家早些时候喜欢讲TMT、ICT，几年前在内部把投资范畴做了定义，我们定义围绕AI硬件和软件，我们认为已经处于AI时代，构成AI时代一定是hardware和software，芯片、半导体、设备材料都属于hardware的范畴，software范畴受一批deep learning和machine learning包括LMM，这类东西到软件范畴，链接硬件和软件范畴也有巨大的空间物联网范畴，这是我们在新AI时代怎么理解AI切入口。

还有一小部分投资范畴是在生命科学领域，也是作为一个学习者的身份参与了小分子、大分子、设备公司的投资。过去A股、港股、美股都有投退的体会，希望能跟同行和企业家朋友们在新时代找到新的机遇，谢谢！

吴炳见：听完在场嘉宾讲完以后，感觉大家跟AI有着千丝万缕的联系。AI既是老行业，又是一个全新的行业。作为老行业，大家手里都有商汤、智谱华章、速腾聚创已经成形的案例，作为新行业OpenAI打响第一枪以后，它有新的一波增长。

作为本场主持我也介绍一下自己机构的经历，我们专注投入AI、机器人和智能汽车几个方向，去年新投了百川大模型，也投了几款AI应用，也投了做底层算力GPU，以前投过小鹏汽车的智能终端。

一

对智能领域的预期有多高

吴炳见：接下来讨论一个问题经过去年一年时间投资观察后，大家感觉去年一年在AI、智能制造、机器人这些领域里，什么是高于大家预期的，什么是低于大家预期的呢？

任俊照：去年对AI热情肯定高于预期，特别是ChatGPT大模型出来以后，让整个社会对于人工智能这个事物的接受程度完全没有问题，不像过去怀疑能干什么，带着一点点怀疑态度，但ChatGPT一出来回答的专业性一下子征服了搞技术创新的企业家、参与者。ChatGPT出来以后新型企业、头部企业、传统企业，大家对它的关注度也不一样，这是一个好事情，说明人工智能时代到来了，原来是跟部分行业结合起来，未来跟更多各行各业被应用起来，这需要很多探索。

现在大模型出来，OpenAI上千亿还有几千亿参数出来，对于创新型公司门槛非常高，不是一般创新公司参与的，如果前期没有积累或者大量资本实力你根本没法参与，一下子把整个行业门槛拉的非常高。

头部企业腾讯也好、阿里也好，像智谱是后期加入进来的，做大模型通用模型这个门槛对于很多创业者很难，很难进入这个行业。在未来通用大模型里头部的，或者前期有资金积累以后，你才有机会，不是说未来没有相应的机会，大家各自分工不一样，通用模型会输出技术能力，各行各业未来怎么应用模型。

所以创业机会跟行业落地的时候，这时候考验不仅仅是技术能力，技术也是一方面，你跟行业落地后到底干什么，能够给这个行业提供什么样生产力的提升？所以回到构建产品能不能用，所以到行业沉淀而行业团队更有机会，最后大模型和行业结合在一起，形成对行业生产力工具的创造，对于行业很好理解不是完全技术驱动。

有大模型和通用模型赋能更多是如何做出行业产品，这对于纯技术创业，未来方向跟行业结合起来，有行业的理解会更有机会。

对于去年算力也是很大的痛点，国外算力GPU禁令对中国造成了很大门槛，我说的是通用大模型上千亿的参数，中等模型这个算力还是ok的，未来算力还是训练上。部署推理型的算力现在还是够的，算力未来也可见，就是未来需求量也是很大的，预期高于热情，最后行业如何去落地？新的机会未来会产出很多公司。

宋萍萍：我们认为在算力基础设施领域有特别大的机会，去年我们布局了GPU和半导体先进封装、检测、光模块领域。

大模型未来会带来颠覆性的机会，这需要非常高端人才和大额资金的投入，小投入想跟国外巨头竞争有相当大的难度，所以目前也在寻找AI垂直细分领域找一些优秀、有潜力的项目。

回头看前几年布局的，在细分赛道里对传统产业通过人工智能手段进行赋能，也得到传统产业的认同。我们和固高一起投了深圳微埃机器人，通过人工智能手段改造纺织厂投纱环节，用机器人来替代传统的纺纱工，在节约成本和提高传统行业效率，各方面都有非常突出的优势，这两年也和头部产业机构形成了落地，未来有比较好的发展空间。

有些人工智能团队技术、成果都不错，但是想产业化落地感觉没有那么快，融资难的环境有些企业也遇到了瓶颈，所以需要投资机构从长远角度来看，对于真正有竞争力产业化落地的项目多给一些支持。

吴炳见：就是对于有价值的胆大一些。

刘璐：这个问题特别好什么高于预期什么低于预期。

去年ChatGPT发布第一版以后，国内市场起的热度要高于预期，高于预期也倒过来教育了市场。什么低于预期呢？就是热度持续性，预计在分化，跑出来的企业在持续融资，也跟大环境有关，二级AI概念从三季度或者四季度开始，有一波深度的回调。

倒过来看这跟产业和行业本身没有太直接的关系，估值中心下移的背景下，哪怕AI有巨大前景的赛道也面临加速迭代周期的过程，正常来说新的行业、新的技术出现硬科技领域前三年在茁壮成长，后面C轮以后看谁能融到钱谁融不到，现在加速洗牌的过程。

从我自己来看，跟一些场景的结合，比如跟AI和服务机器人、AI和工业制造、AI和医疗数据和诊疗结合，这几个场景离商业化会更近一些也更清晰一些，我们拭目以待看能出来什么企业，谢谢！

袁宏伟：2023年是通用人工智能的元年，在这之前我们的共识是AI在某一个方向上，比如说视觉上或者音频上能取代人类的智能。到了2023年的时候我们甚至有些担心，真正的机器智能它的能力有可能超越人类的智力，OpenAI它在内部纷争和这个有一些关系。

OpenAI之所以能成为一个产品出来，最初不是做这个产品而是做安全的，就是做人工智能安全，通过做人工智能安全输出非常接近人类智能的结果，早期产品化形成现在的格局，所以2023年是通用人工智能的元年，按照这个速度发展下去它很可能形成超级大脑，这也是我想说另一个超预期，共识是超预期的。

无论在业界，对人工智能有可能达到或者超越人类智能的方向是有非常强的共识，这也是人工智能在初期的时候，很多应用场景看不到回报的时候，国家花大力气迅速出台各种各样政策支持人工智能的发展，对于投资人来说提供了非常强的支撑，这个共识对人工智能未来是最大的基石。

另外不管通用人工智能在哪个方向上，是硬件系统上还是软件上，中美都会形成不同的格局，在某个方面是割裂状态，我们也是被迫接受这个状态，同时它又给人工智能创业企业带来了完全不同的机会，我们可以不跟随，我们可以拿到自己的资源做自己人工智能软硬件。

还有一个对人工智能特别强大的机会，它是能重塑所有行业的方向，在这个过程中不管选择哪一个方向，都有可能在中国获得跟美国一样的机会，只有中美两个市场对人工智能应用和发展有最好的关注度、资源投入和将来应用场景，这也是非常好的舞台，对中国人工智能方向科技创业者来说是黄金时代，不可多得。

马萍萍：高预期我认为是二级市场热情，我们深有体会，我们集团投了一家公司联特科技，这成了去年增长幅度最高，而且远远高于预期的一家公司。2023年很多二级市场组织AI的行业论坛，这个热情非常高涨，我感觉高于预期，还有公司二级市场的表现。

低于预期回到本质的东西，AI自己作为一个行业，我没有看到他们实现自己商业模式盈利的机会，除了英伟达、海力士、台积电等公司财务收入利润形成实实在在的表现，就一家美国公司是盈利的，名字很长，其他公司放眼过去5年很难盈利，他自己解决不了自己的商业模式。

其次，AI使命是什么？应该是通过提高生产效率来推动人类进步，这才是它的使命，落实到提高生产效率这个事情就会落实生产过程中各个场景效率的提升。这个领域没有非常兴奋和想投的项目，甚至七匹狼男装问我们有没有可以拿来直接用的公司，还有厦门一家手游公司也过来问，有没有可以直接拿来用，能够改善生产条件和效率的，节省人工费用的，不需要我再去打磨再去垂直研究它的应用，直接用的公司，还没有看到，这是高涨二级市场热情下低于预期的事情。

吴炳见：马总很客观评价了低于预期的情况，很深刻。

何立：我个人除了在投资机构的身份，过去这些年我还以工程师的身份关注科技进步的情况，因为我本人也以工程师身份关注技术迭代。

能引爆这一波AI巨大进步的底层逻辑是算力的革命，算力的革命才引发了这波AI的革命，没有大算力的革命不能引爆这波AI革命。如同没有蒸汽机的发明就不会有工业革命。这一波AI的全新时代是以英伟达为代表这批企业在算力上面做了巨大突破，使得LLM等模型插上翅膀实现质的飞跃。

这个也的确打开了巨大空间，最近不光中国，刚刚提到中国和美国，经济学有篇文章讲的是这波AI浪潮不仅触发中国和美国的神经，还触发了欧洲以及中东大金主们的神经，他们迫不及待希望不要在这轮AI浪潮下落后中国和美国，所以这波浪潮在这么短的时间内把这些国家从最高决策者到基础层面人员触发了他们最敏感的神经，可见他们实实在在有支撑，这是大背景的逻辑。

第二个逻辑是对微观层面到创业企业层面，的确有嘉宾说创业更难了，像我们投GPU的公司，融资不在10亿美金以上没法做成。另外一个维度，大算力端口打开后，给很多有行业背景、行业认知、行业积累的企业打开了新的窗口。

前段时间跟一个朋友聊天，在AI背景下对于初创创业者可以很容易调用工具创造新的点，但你要在短时间建立壁垒难度更大，因为这些工具都是被调用的。好的是今年遇到细分行业既结合细分认知知识壁垒，又能把现有AI工具调用好，同时在相对短的时间内盈利的少数公司，2015年我们投的公司到现在还在接近盈利点上。

第一要保持耐心。第二是初创企业在壁垒、调用工具、产品化和商业化距离缩短中找到更好平衡，这个难度越来越大，谢谢！

二

投资人的焦虑在哪里

吴炳见：这次从何总开始。这一波投资一方面热情度很高，另一方面各方面困难要放在眼前，比如算力封锁，底层技术不断迭代，这时候你要开始构建上层的应用，应用的落地存在各种困难，有各种问题。作为投资人怎么看待这些挑战？怎么克服自己心里面的焦虑呢？

何立：我跟被投公司创始人包括融资创业者朋友们我也提到一点，必须证明一个现实，现在这个时代创业门槛比早些年高的多得多，这是毫无疑问，无论是这波创业者学历背景、从业履历，和十年前互联网时代创业草根出身已经不可同日而语，创业起板就很高了，你选择AI硬件做GPU，你要掂量一下能不能融得到10—15亿美金，这是现实，但也不用焦虑因为这是事实，对于存在的事你去焦虑没有任何意义，对于创业者心态包括投资人也要摆正心态。

第二具体什么地方切入，这需要投资人和创业者一起打磨创业切入口，这个非常重要。

吴炳见：就是认清现实、摆正心态、找好切入。

马萍萍：主持人提到投资人的焦虑，首先要想想自己钱的使命是什么，有所为有所不为，哪些钱是用来推动前沿技术，哪些钱要追求回报，我们可以把钱做规划，哪些可以长期去等，哪些钱是投现实的项目。

作为创业者来说，做硬件的话，硬件创业者要想自己能不能做到前三，做不到前三就别做了，以及站在产业链上考虑，不要只考虑自己现在做的事情，也要考虑一下上游和下游，这才是比较现实的。做应用的创业者要更现实，你甚至可以当成一个生意，就是现金流的生意，很聚焦很垂直的去做。

吴炳见：现实可以克服焦虑。

袁宏伟：这一波通用人工智能热度的延续需要更专注对它的理解，通用人工智能是否能够达到精确的输出，其实需要很多相关的数据和算力的结合，和应用场景的结合，要对通用人工智能有一个深刻的理解。

它跟互联网很相似，会解决很多长尾的需求问题，长尾的需求特点消费、娱乐这个领域类似的，对输出结果精确性要求没有那么高，但对创意性会有各种不一样的预期，这样的应用场景很快可以找到创新的渠道。而真正能理解这个市场的还是90后这代人，他们对于新的生存状态都有不同的认知和理解。

另外让基础专业人士被取代的应用，现在用语音输入解决原来只有专业软件工程师才能解决代码问题，类似的应用只要通过语言就可以达到你想要得到的结果，而且还能经过个性化数据训练让它越来越接近和达到你所需要的输出结果。

对通用人工智能自身特色的理解会让我们对这个领域的投资机会把握的更精准，不是每人都能看得到的机会，我对这个领域非常有信心，而且我相信假以时日带给投资人的回报，比“专精特新”或者硬件产品都会超出更多预期的惊喜，谢谢！

刘璐：吴总刚刚说现状确实是今天真实的状态，当一个赛道跑完从0到0.5的时候，大家看遍地都是长的挺好看的苗苗，谁后面长成苍天大树或者开花结果，从现在往后看也不是那么容易看的非常清楚。

包括刚刚讲中美博弈大背景下，我们还会作一些硬的地方有限制，我们站在基金管理者的角度或者投科技领域基金角度来看这个问题。

第一一个基金投资期也不是一两年，如果是相对新的基金有4年甚至5年的投资周期，在一个赛道跑完0—0.5，在0的阶段没有下注是不是这回观察观察看，等0.5—1跑清楚的时候，0.5—1跑商业化进展再下注。

第二我们非常看好AI大趋势和前景，一个基金不会只all in AI，我们是综合基金，硬科技可投的赛道在今天环境下像材料、电动汽车产业链等等，这几年看下来还有巨大正向增长空间领域，还是可以同时做布局和搭配，谢谢！

宋萍萍：最近我们公司也在深度研究投资策略，以前经济往上行，项目发展机会多，现在不确定性因素多了以后，投资提高标准，对团队技术能力、组织、融资能力等各方面要求都比以前高了。

我以前特别看重技术门槛、学历、产业背景非常优秀，但发现有些项目不如预期，现在总结除了看技术背景很牛的创始人有没有能力把自己培养成综合能力很强的企业家，或者是团队里有联合创始人，这样对商业化落地也是非常关键的。

美国七大科技巨头他们竞争是很激烈，但不是很内卷的，都是借助于自身优势不断再突破再创新，进行相关的博弈，在国内创业企业不能简单跟随和模仿，还是要结合细分领域的机会深耕。

像我们投的扫地机器人激光雷达项目，它现在也在做VR领域定位的相关技术准备，虽然国内硬件发展还需要时间，但一旦机会来了，有准备的企业到后面才有竞争力。

任俊照：投资人最大的焦虑，你相信这个东西一定会到来的时候，要赶快下手，市场上有时候涨的太快了，你要不要下手、要不要做，这对于投资人挑战是蛮大的。

吴炳见：共识太快，涨的太快要不要下手。

任俊照：回过头看，头部还是值得去投，特别是热门赛道，要考验投资人勇气，还是要看团队能不能扎实做事，如果扎实做事贵有贵的理由、突破有突破的理由。

抛开这些因素，对投资人来说一定是兴奋的，因为你有机会投了，我们最担心是市场没有变化，没有新的东西，有新的东西对我们来说是最好的。

吴炳见：任总讲的焦虑是非常现实的，头部放在这儿到底要不要干。

最后一个问题，对我们做AI做智能制造、做机器人的朋友，最想说的一句话是什么？

何立：因为技术变革需要持续关注，一句话是向诗人一样继续仰望星空，但也要像农民一样好好耕地，谢谢！

马萍萍：有所为，有所不为。

袁宏伟：专业专注才能带来机会。

刘璐：在这个背景下如果讲的对象是对赛道创业者来说，一定是重视商业化、重视现金流。

宋萍萍：看清方向，坚韧。

任俊照：经营好现金流，一旦进入某个赛道方向就专注下去，去做能力圈能做的事情，但能力圈要不断突破。

吴炳见：非常好的机遇，在座嘉宾也是从各个角度，从智能制造、机器人等等方向分享了自己很有价值的思考。

一方面AI作为下一代的“登月工程”，在硅谷有非常重的投入，在国内是另一片气象，具身智能也是刚刚开始技术没有成熟，大家各种方向在尝试，也看到更新的大模型比如“蛋白质大模型”等等都在探索，这些都非常值得我们期待。

我们今天圆桌先讲到这里，感谢大家时间，谢谢！