6月27日，以”AI賦能下的新質(zhì)生產(chǎn)力“為主題的2024蘇州人工智能產(chǎn)業(yè)投資沙龍暨項目投融資路演在蘇州清科創(chuàng)新中心舉辦，本次活動由蘇州工業(yè)園區(qū)科技招商中心、清科創(chuàng)業(yè)、永鑫集團聯(lián)合主辦，60余位從全國各地趕來的創(chuàng)投機構(gòu)、企業(yè)代表齊聚一堂，共同探討人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢、投資機會和合作空間。

　　本次活動中，由小苗朗程投資合伙人趙沛舟主持，元禾原點合伙人姜明達、翌馬資本副總經(jīng)理賈天宇、元璟資本執(zhí)行董事任易、唯實資本投資合伙人夏昊、智化科技創(chuàng)始人CEO夏寧參與，進行了一場圍繞“AIGC的現(xiàn)實主義和理想主義”為主題的圓桌對話，內(nèi)容十分精彩。

　　作為主持人，趙沛舟提到不論是硅谷還是國內(nèi)，4166am金沙信心之選AI創(chuàng)業(yè)的熱潮都非常的火爆，但從使用層面來看，理想和現(xiàn)實還有較大差距。

　　姜明達也從AI公司成長及投資者的角度提出他自己的觀點，他認(rèn)為現(xiàn)階段還是比較謹(jǐn)慎一些，相比AI只是一個輔助工具提升效率的“X+AI”而言，他更加看好基于以AI為核心驅(qū)動的“AI+X”。

　　賈天宇也指出AI的價值核心，一是要服務(wù)于生產(chǎn)力，同時普惠化，重點關(guān)注于AI的基礎(chǔ)設(shè)施，二是著重于能夠云化的業(yè)務(wù)，三是關(guān)注AI給企業(yè)帶來的降本增效。

　　“VC最需要具備的能力是去發(fā)現(xiàn)變化和投資變化，還要把握變化發(fā)生的時間點和適合去投資的時間點。”任易說到，同時他也指出了目前他關(guān)注AI的兩個視角：高技術(shù)驅(qū)動與強商業(yè)落地，創(chuàng)業(yè)項目和投資人在追求這兩者的齊頭并進。

　　夏昊也從投資角度提到不管是to B還是to C，中國的AI科技公司要賺錢，首先得能幫助大家降本增效；大模型價格戰(zhàn)的背后，反映的是競爭驅(qū)動與成本驅(qū)動。

　　作為AI化學(xué)藥物研發(fā)公司，夏寧也表明AI對企業(yè)來說其實是一個工具，AI+化學(xué)真正的底層還是化學(xué)，一開始是一個提效的工具，但隨著AI的進步一旦達到一個臨界點，能夠接近這些化學(xué)的博士、專家的水平時，它就會成為一個剛需。同時自身研發(fā)的大幅度的降本增效和行業(yè)稀缺性才能吸引投資者的眼光。

　　主持人（趙沛舟）：大家下午好，今天的主題是AIGC的現(xiàn)實主義與理想主義，我是小苗朗程AI投資的負(fù)責(zé)人趙沛舟，今年我也去了兩次硅谷，硅谷的創(chuàng)業(yè)熱潮非?；鸨郧癝aaS企業(yè)是估到20倍IRR的估值，現(xiàn)在AI+SaaS企業(yè)普遍在四五十倍IRR的估值，非常瘋狂。并且美國硅谷那邊大部分人認(rèn)為，現(xiàn)在只是泡沫的開始，三五年后才是泡沫真正到頂峰的時間段，反觀中國，大模型已經(jīng)在打價格戰(zhàn)，從個人作為AI用戶的體驗來看，整個AI的使用還不是那么高頻，這次就來以現(xiàn)實主義為核心去探討一下AIGC的發(fā)展。

　　那么我先來介紹一下小苗朗程，小苗朗程是紫江集團控股的紫竹高新區(qū)旗下的VC投資管理平臺，我們專注于早中期科技投資，主要投資重點為新一代信息技術(shù)和先進制造，已投資120余家科技企業(yè)。對于蘇州這個城市我們也是非常熟悉的，蘇州的鼎納自動化、光本位和蓋澤科技我們也都有參與其中。剛才也提到，我是小苗朗程AI投資的負(fù)責(zé)人，那么在AI領(lǐng)域呢，我們也投資了非夕科技、賽舵智能和Viggle AI等為代表的企業(yè)，去年大概投了6家AI方向的企業(yè)，今年上半年也有不少還在交割中的。

　　下面請各位嘉賓介紹一下自己所在的機構(gòu)，包括主要的投資方向以及企業(yè)基本情況，同時簡單介紹一下在蘇州有哪些合作和落地的項目。

　　姜明達：各位嘉賓大家好，我是元禾原點的姜明達，我們公司就在蘇州，母公司叫元禾控股。我們是專注于做早期投資的機構(gòu)，重點方向是兩塊，一塊是科技，另外一塊是醫(yī)療。我們投的項目很多，200多個，差不多有一半在蘇州。

　　在2017年第一波AI來的時候，我們其實投了很多，那時候也很瘋狂，一周之內(nèi)把AI四小龍商湯、曠視、云從、依圖都拜訪了，后來我們投了云從。我們也投過寒武紀(jì)。智能駕駛一年之內(nèi)我們投了4家，包括蘇州的知行科技。第一波AI的投資效果還不錯，從目前來看，該上市的上市，該獨角獸的都獨角獸，給我們帶來不錯的回報。

　　但是到這一波AI3.0、AI4.0的時候，我們反而比較謹(jǐn)慎，去年公司組織去看大模型，包括各種應(yīng)用，最后我們只投了一家做AIGC生成3D建模的公司，我們覺得這塊的應(yīng)用比較明確，并且做的人相對少一點，稍微規(guī)避一下主戰(zhàn)場。

　　賈天宇：大家好，我叫賈天宇，我們來自于恒生電子產(chǎn)業(yè)基金，恒生主營業(yè)務(wù)是做金融軟件，迄今為止已經(jīng)在A股上市了21年，恒生本身是一家杭州的公司，現(xiàn)在基本國內(nèi)所有持牌的金融機構(gòu)都是恒生的客戶，包括銀行、保險、券商、基金、信托這些，我們其實本質(zhì)上就是一家To B的軟件公司，但是是垂直行業(yè)類的，在金融行業(yè)做各種各樣的核心交易系統(tǒng)、核心資管系統(tǒng)。

　　恒生的投資，首先從時間軸來看，我們是經(jīng)歷了原來做LP，到現(xiàn)在自己做GP，成立了翌馬資本。以前我們給方廣、鼎暉、中金等出過錢，和他們一起去做基金，后來我們慢慢自己去做自己的產(chǎn)業(yè)資本，主要的投資方向也是圍繞著To B軟件來投，To B軟件也是現(xiàn)在比較慘淡的一個行業(yè)，但是我們覺得每個行業(yè)都有周期，雖然現(xiàn)在還處在比較低谷的狀態(tài)，可能只有AI一個方向在整個軟件領(lǐng)域掀起了一些波瀾，但我們還是比較專注在這個方向。

　　另外，從投資類別來看，因為我們是產(chǎn)業(yè)資本，所以我們除了少數(shù)股權(quán)投資之外，還有一些并購的業(yè)務(wù)，我們基本把少數(shù)股權(quán)并購這些事情和思路想的比較清楚。我們有自己一套投資的邏輯跟考慮問題的方式，因此我們本身并沒有把AI單獨拎出來作為一個話題，而是放在整個To B軟件領(lǐng)域里。

　　總體上，我們現(xiàn)在對AI還是有點謹(jǐn)慎，但在此之前我們投過不少跟AI相結(jié)合的公司，無論是在數(shù)據(jù)側(cè)、算力側(cè)或者在行業(yè)應(yīng)用側(cè)的都做過一些布局。跟蘇州之前合作并沒有那么緊密，但是未來可能會有一些合作。

　　任易：大家好，我來自元璟資本，元璟資本也是以“產(chǎn)業(yè)+投資”為特色的投資機構(gòu)。

　　我們的投資主要三個方向：科技、醫(yī)療、消費?？萍祭锇ㄓ部萍?，例如生產(chǎn)制造、核心零部件，科技方向上我們投過理想汽車，像思必馳、MINIEYE佑駕創(chuàng)新。我們會覺得AI本身是當(dāng)今的單一大主力、單一大變化，VC都在看變化，AI可能在技術(shù)上給大家看到一個變化在發(fā)生的過程，但是這個變化最終會怎么落地？最后怎么變化成一個商業(yè)化的機會？大家還沒有達到共識 ，所以我們也在看、也在找。AI是一個主題，但怎樣才能長成一個特別大的賽道呢？例如AI跟機器人，AI跟SaaS之間的結(jié)合，AI跟各種各樣的行業(yè)，這些可能都是我們今天在討論的主題，我們也在找技術(shù)和商業(yè)之間的平衡點。目前我們認(rèn)為不要太過高估AI1-2年的變化，但是同時不要低估5-10年的變化。

　　夏昊：我是代表唯實資本，唯實資本背靠的是網(wǎng)宿科技，和賈總的情況是非常接近，也是有年頭的上市公司，2009年網(wǎng)宿科技上市，主營業(yè)務(wù)是CDN，或者說是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，大家平時看的視頻、直播，這里很多內(nèi)容都需要緩存和分發(fā)，這就是網(wǎng)宿的主營業(yè)務(wù)，基于這個業(yè)務(wù)上面，網(wǎng)宿又開發(fā)出了一些互聯(lián)網(wǎng)安全業(yè)務(wù)，在企業(yè)的Wifi和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用防火墻這個領(lǐng)域也是國內(nèi)前五，網(wǎng)絡(luò)安全是一個獨立的品牌，這方面的業(yè)務(wù)發(fā)展的也不錯。

　　網(wǎng)宿戰(zhàn)投這一塊，一方面是公司的戰(zhàn)略投資部，包括幫公司梳理戰(zhàn)略，了解各種各樣市場新的動態(tài)，例如公司的資本運作，買公司、賣公司、投資公司。同時，也對外和地方政府合作成立了兩支基金，一支在湖北武漢的洪山區(qū)，另外一支在上海的嘉定區(qū)。我們作為網(wǎng)宿戰(zhàn)略投資人，肯定是會圍繞公司的主業(yè)，也就是看軟件、信息安全比較多。

　　作為一個財務(wù)投資人，我們一是看新一代信息技術(shù)，這里的重頭戲目前來看是AI，二是智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈，三是光電產(chǎn)業(yè)鏈以及背后整個高端制造，包括最近也在看一些宇航方面、商業(yè)航天這些領(lǐng)域的標(biāo)的。我們對AI，總的來說做的是比較務(wù)實，相對來說不是那么激進的公司，所以我們一直對AI保持了關(guān)注，也一直在聊，但目前為止出手還不太多。

　　夏寧：大家好，我叫夏寧，是智化科技的創(chuàng)始人兼CEO，簡單介紹一下我們公司，我們是把化學(xué)和人工智能相結(jié)合，希望能夠用算法、大數(shù)據(jù)+AI來部分替代或者是提效化學(xué)的科研研發(fā)?；瘜W(xué)應(yīng)用的領(lǐng)域很廣，包括生物醫(yī)藥、新材料、農(nóng)藥、日化都有應(yīng)用。

　　我覺得這個題目對我來說是比較契合，我是一個很理想主義的人，我本人是學(xué)化學(xué)的，2008年博士畢業(yè)之后一直在做一件事，就是怎么樣用計算機解決化學(xué)合成的問題。經(jīng)過十幾年的研發(fā)，現(xiàn)在的夢想在一步步實現(xiàn)，大家知道我們公司英文是Chemical AI，那時候還沒有人想到把化學(xué)跟AI相結(jié)合。但2015年的時候，我們已經(jīng)做了很多年研發(fā)，因此很簡單就注冊了這個域名。

　　我覺得AI對我們來說其實是一個工具，真正的底層還是化學(xué)，我們研發(fā)的這些年里面逐漸發(fā)現(xiàn)有各種各樣的工具來幫助我們實現(xiàn)這個夢想，直到現(xiàn)在人形機器人我們也非常感興趣，我們已經(jīng)基本解決了第一個問題，就是化學(xué)家的“大腦”，把化學(xué)家的思想變成算法，下一步由“身體”把實驗操作也解決，我比較樂觀，我相信3-5年內(nèi)就會出現(xiàn)用機器人做實驗，而且比人的效率更高、成本更低，屆時不管對于是對制藥行業(yè)還是其它化學(xué)研發(fā)都會是一個顛覆。所以我還是非常欣慰，我的理想在AI賦能下在一步步走向現(xiàn)實。

　　AI投資，在巨大的風(fēng)口中尋找自己的錨點：技術(shù)稀缺性，AI+X的商業(yè)化，降本增效、退出的確定性

　　趙沛舟：謝謝各位嘉賓的介紹，大家也或多或少提到了各個企業(yè)、各個機構(gòu)對AI關(guān)注的情況。下面想請教下大家，作為投資機構(gòu)或者企業(yè)，您會重點關(guān)注 AIGC 哪些領(lǐng)域，以及投資以及企業(yè)運作方面會有哪些思考？

　　姜明達：關(guān)于AI，大家聽得到的大公司、大模型，還有新公司，我們都花了很多時間去聊。到目前為止，真的跟AIGC相關(guān)的投了一家做3D模型生成跟渲染的，因為它的產(chǎn)業(yè)鏈比較成熟，產(chǎn)品相對來講做的雖然少，降本跟提效也比較明確。

　　接下來我們重點看的AI有兩種，一種是“什么+AI”，另外一種是“AI+什么”，其實是不太一樣的，第一種內(nèi)核還是原來的行業(yè)， AI只是一個增效的輔助工具。另外一種是“AI+什么”，它的核心是AI，基于以AI為核心驅(qū)動的時候，整個AI原生的流程就要做變化，產(chǎn)品也會發(fā)生變化。

　　我們可能比較偏好的是看“AI+什么”的這個賽道。這個領(lǐng)域的東西從投資來講，我們不指望它很快IPO，更多的還是看稀缺性，技術(shù)的前沿性，有沒有可能被并購，或者吸引大家后續(xù)投資的機會。

　　另外，我們今年重點在看AI和硬件結(jié)合的東西，不光是人形機器人，AI硬件的東西我們也會看，像剛剛提到的AI辦公就是一個很好的產(chǎn)品，因為它很容易做成爆款，AI加上其他的，比如說加上家電，這些東西是不是可以出現(xiàn)一些新的場景，這塊我們也會關(guān)注，也是創(chuàng)業(yè)者可以深挖的方向。

　　看人工智能我們覺得是一個很長期的東西，這是一個夢想，所有人小時候看科幻劇都會想著未來我有一個機器人，能夠替我們干非常多的事情該多好，這是一個夢想，是不是能夠短期實現(xiàn)不知道。既然是夢想，我們又是做早期投資，可能要為它買個單，看看它能不能成長起來，目前來看大模型是最好的解決方案之一，所以我們現(xiàn)在也是在重點在看這塊。

　　賈天宇：先簡單說一下我們現(xiàn)在對AI投資的大邏輯，剛才提到了我們整體比較謹(jǐn)慎，為什么謹(jǐn)慎呢？現(xiàn)在雖然大模型很火，其實AI本身面臨的問題還沒有得到更好的解決，比如說商業(yè)化的問題，比如上一波AI的浪潮就是以AI四小龍為典型代表的，他們依舊還是在虧損的狀態(tài)，而這一波大模型可能虧的更嚴(yán)重，所以我們覺得商業(yè)化的問題本質(zhì)上還沒有解決。

　　另外困擾AI的隱私、安全等挑戰(zhàn)也還沒有解決，大家只是看到大模型提供了一個非常好的能力，給我們創(chuàng)造非常好的愿景，但困擾AI本身的這些問題沒有解決。

　　另外一點在于我把它稱之為數(shù)字摩爾定理，大家都知道摩爾定理就是18-24個月，晶體管的數(shù)量可以翻番?，F(xiàn)在AI來了之后涉及到模型上的迭代可能比原來摩爾定律會更快，OpenAI自己公布的數(shù)據(jù)它可以16個月讓它自己模型的能力double一下，其實它比我們常說的摩爾定律變化更快，所以我們把它稱之為“在巨大的風(fēng)口里面尋找自己的運氣”，也因此我們對于AI本身的投資相對比較謹(jǐn)慎。

　　我們現(xiàn)在比較關(guān)注的是三個方向。第一個方向比較關(guān)注于AI的基礎(chǔ)設(shè)施，這個基礎(chǔ)設(shè)施邏輯是這樣的，上一波AI四小龍的時代率先賺到錢的并不是商湯科技、曠世科技這樣的公司，而是類似于像?？低?、大華股份這樣的公司，這樣的大模型大家也知道，率先賺到錢的可能是像英偉達這樣的公司，所以我們會更加往下看一層，去看AI相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施?，F(xiàn)在涌現(xiàn)出了一些公司，比如說無問芯穹這樣的公司，我去銜接硬件側(cè)和各種各樣的模型，去提供一個更好的能力，成為他們中間的連接器跟路由器，類似這樣的公司會比較關(guān)注。

　　第二個會關(guān)注的方向是云化的業(yè)務(wù)，云化的業(yè)務(wù)天然比較適合AI的場景，AI本身的起源是數(shù)據(jù)，無論做模型還是訓(xùn)練模型，都離不開數(shù)據(jù)。你的業(yè)務(wù)在云上能夠最快的獲取數(shù)據(jù)，同時用戶能夠更快更好的使用最新的功能，使用后又可以給你及時的各種反饋，你輸出的這些結(jié)果用戶是否能馬上接受，還是做一些調(diào)整，這時候又會區(qū)分出一些good case、bad case，又可以再去反哺模型，形成一個良性的循環(huán)。

　　另外一個會關(guān)注的是效率提升與成本降低，像我們這樣相對傳統(tǒng)To B的軟件公司非常關(guān)注AI是否能夠給我們帶來成本上的優(yōu)化，甚至在未來很長一段時間里面，軟件公司追求的并不是在利潤表上收入規(guī)模能夠有多大的增長，而是成本有多大的壓縮，通過成本壓縮才能產(chǎn)生源源不斷的利潤。

　　AI公司的To B之路：找到高技術(shù)驅(qū)動與強商業(yè)落地的平衡，還得幫助大家降本增效

　　趙沛舟：我這邊想補充提問一下，因為您剛才也提到了，主要是AI和To B軟件這塊，過去的軟件行業(yè)，已經(jīng)發(fā)展了幾十年時間，到現(xiàn)在為止尤其是最近幾年，新的初創(chuàng)公司雖然受到資本的關(guān)注但很少能夠獨立資本上市運作，那么您如何看待AI和To B軟件的結(jié)合呢？

　　賈天宇：我們總體上對AI是比較謹(jǐn)慎，但是AI跟軟件公司的結(jié)合是一個比較理想的狀態(tài)，當(dāng)然，這個結(jié)合側(cè)重點并不是在于AI，我們覺得可能是在于你本身公司對于行業(yè)的理解，包括夏總做的事，本身并不是在于他AI做的有多好，或者做Pre-training models做的有多好，更多還是他們本身在化學(xué)上有比較好的Know-how，結(jié)合去做這件事情，一旦結(jié)合的很好，就可以讓成本大幅下降，對于企業(yè)來說利潤表無非就兩項，一個是收入的大幅提升，一是成本的大幅下降，而成本的大幅度下降往往也能帶來收入的提升，因為成本一旦降下來，就會有更好的邊際效應(yīng)，你去做競爭的時候你有更好的成本優(yōu)勢，有價格優(yōu)勢。

　　任易：我們對于AI這個事會分兩個視角去看，一個是高技術(shù)驅(qū)動，一個是強商業(yè)落地，這兩個不沖突，我們把它當(dāng)成兩個軸，縱軸是強技術(shù)驅(qū)動，橫軸是更強的商業(yè)落地。

　　左上是人形機器人，這個事今天為止技術(shù)路線不確定，商業(yè)落地還在探索，但是有非常強的技術(shù)驅(qū)動力，大家認(rèn)為它可能需要比較長的時間，但有可能未來產(chǎn)生很大的機會。

　　最右下是什么？今天有很多人拿AI做廣告投放和制片廣告賺錢，商業(yè)化非?？?，但是沒有特別強的門檻。

　　我們覺得最好的公司不會忽略中間的斜線上，大部分最后還活著不錯的公司都是找到了安放的場景。

　　比如說商湯當(dāng)時從左上往右下走的，是從強技術(shù)驅(qū)動往中間這條線走。像?？?、大華本來從更多的商業(yè)化項目往上走，但大家最后都在中間那條線上，所以我們覺得未來好的公司大概率是要往中間那條線上走。

　　今天為止，我們也會在兩邊布局一些。比如說我們的機器人領(lǐng)域也會投一些，一些最開始做應(yīng)用，同時慢慢迭代自己的技術(shù)的，我們也會投，我們期望他們最后能夠往中間這條線上走。

　　那么在AI領(lǐng)域，誰現(xiàn)在的方向已經(jīng)在中間這條線上了？舉個例子：文生圖，文生圖找到了一些商業(yè)化的空間和技術(shù)空間，又有足夠的留存，又有一定的覆蓋，當(dāng)然除了這個以外，很多項目都在兩邊往中間的過程，我們也在看這里面有什么樣的方向有可能是我們可以布局的，或者兩邊都會綜合考慮一下，看大家能不能往中間去走。

　　夏昊：首先，網(wǎng)宿自己是一個做基礎(chǔ)設(shè)施的公司，所以我們肯定對AI的基礎(chǔ)設(shè)施比較感興趣，我們有遍布全國的CDN節(jié)點，就會考慮CDN節(jié)點上有沒有可能做分布式推理，另外怎么調(diào)度好分布式推理和降低推理的成本。同時，我們也有管理服務(wù)這樣的一些業(yè)務(wù)，也在考慮這些業(yè)務(wù)的出海，在這些業(yè)務(wù)的過程中也會用Agent，會用自己的推理，云端的一些東西，我們一方面是看應(yīng)用，一方面是看基礎(chǔ)設(shè)施。

　　另一方面，從我自己個人來看的話，中國的AI要賺錢，AI本身是軟件，但是你要賺錢的話，中國傳統(tǒng)的付費習(xí)慣就是硬件王，不管是To B、To C都是一樣的。還有一個相當(dāng)于降本增效，減少用工成本，基本上這兩個方向比較容易見到錢，也比較現(xiàn)實。

　　我們現(xiàn)在總的來說還沒有那么明確的來定義我們要看什么樣的賽道，我們是各種項目都在接觸，保持對行業(yè)和新技術(shù)的敏感，我們很清楚的知道，現(xiàn)在的技術(shù)還是在一個早期階段，大家知道基于Transformer模型最近有一個比較有意思的動向，《Nature》上面發(fā)文說，語言本身不是智能，基于Transformer它能做的事情有限，還有要有新的基礎(chǔ)架構(gòu)，Transformer能夠用更小的算力成本做到同樣的事情，這很有可能影響到將來的業(yè)態(tài)，要保持密切關(guān)注和緊密跟蹤。

　　趙沛舟：夏總，您把AI用在了您公司主營業(yè)務(wù)的化學(xué)合成上，同時AI機器人可能會賦能行業(yè)，想請教您對其他行業(yè)AI的應(yīng)用有什么特別看好的點嗎？另外關(guān)于化學(xué)合成請您具體分享您對AI的應(yīng)用有什么心得，尤其是大家會說現(xiàn)在小模型時代轉(zhuǎn)到了大模型時代，您覺得有什么變化嗎？

　　首先AI的發(fā)展還是一個早期。盡管現(xiàn)在已經(jīng)開始商業(yè)化了，有很多付費用戶，但是它還是處于早期，為什么？我們做的AI生成的是化合物的合成路線，以及條件推薦，但要對標(biāo)的是人類化學(xué)專家，這些人都是博士甚至還工作了十幾年的老專家，因此最開始是可以幫人提效的工具，一旦達到一個臨界點，能夠接近這些老專家的水平的時候，它才會成為一個剛需。

　　我認(rèn)為AI的發(fā)展類似這個過程，像AlphaGo在早期下棋下不過人的時候，可能大家覺得它只是一個游戲，當(dāng)它下過一個人的時候，大家覺得圍棋如果是一個工作就沒必要要人來做，大家有一定的耐心去等AI從一個小學(xué)生成熟到成為一個專家，然后再完成它更大的價值。

　　我們這個產(chǎn)品早期可能就是一個本科畢業(yè)生的水平，過了兩年發(fā)現(xiàn)已經(jīng)達到博士加幾年工作經(jīng)驗的水平，再過幾年可能會有更高的水平了，這是AI在落地過程當(dāng)中必須要經(jīng)歷的周期。剛才有投資人也提到了，如果做軟件它的市場偏小，如果要跟硬件結(jié)合，不光要把方案給到你，還能用機器人去實現(xiàn)，這時候它的價值會成百倍的往上翻，因此我認(rèn)為機器人是更未來、更大的事情。

　　4166am金沙

　　AI公司的To C之路：利潤、技術(shù)掌控力、差異化、持續(xù)高留存？非自研大模型底座的創(chuàng)業(yè)公司的機會究竟在哪？

　　趙沛舟：謝謝夏總，剛才提到的是AI和To B的結(jié)合。中國龐大的人口基數(shù)加上互聯(lián)網(wǎng)時代大的平臺，經(jīng)常能夠誕生更好的To C的一些應(yīng)用和產(chǎn)品，包括ChatGPT本身也是To C的產(chǎn)品，To C這一塊的應(yīng)用各位怎么看呢？另外大模型公司像Kimi、miniMax等，本質(zhì)都是C端的應(yīng)用產(chǎn)品，這些大模型公司要結(jié)合著場景落地，底層模型變化這么快，非自研大模型的初創(chuàng)公司在To C領(lǐng)域有沒有機會，有哪些機會，大家有什么看法呢？

　　姜明達：我覺得現(xiàn)在要把它放到大的環(huán)境下面，基于現(xiàn)在的生態(tài)競爭環(huán)境、融資環(huán)境，從我個人來講如果要從底層開始做To C的話，只能說祝你好運，我們保持關(guān)注，除非這個團隊真的超強，一上來就是各種國家隊的資金，各種最頭部的專家，但基本上不大現(xiàn)實。我們也和很多大公司以及17年那波起來的AI公司交流過創(chuàng)業(yè)公司做底座的機會，大部分都不太看好。

　　至于機會，AI Agent是目前一個很好的方向，怎么把AI用好，真的去解決一些問題。至于2C，用戶對于你這個模型到底有多高效、算的有多快、準(zhǔn)確率多高，C端沒有明顯的感覺，我反而覺得于其糾結(jié)于一些技術(shù)，在產(chǎn)品本身去發(fā)力反而會帶來一些很好的機會，就像思必馳的AI筆記本。隨著AI的各種基礎(chǔ)設(shè)施能力的不斷提升，大模型越來越便宜了，甚至免費的都有。這個其實給很多C端創(chuàng)業(yè)者帶來了很多機會，不一定你能融到錢，但有可能能夠賺到錢。

　　任易：這個問題核心是你怎么定義什么叫做自研底座模型？我覺得今天這個時間點上，大家對AI究竟能解決什么問題還在探索中，而且AI本身的技術(shù)又在快速的變化，我們覺得今天大部分在這個領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的團隊，無論To B還是To C，對自己的底層技術(shù)要有一定的掌控力，因為它得知道這個技術(shù)能夠讓我解決一個什么樣的服務(wù)，不管是To B還是To C，我得知道未來技術(shù)變化和趨勢會是怎樣的，哪些東西可以被我拿來提供更好的服務(wù)，所以今天為止產(chǎn)品和技術(shù)之間還是緊耦合的，所以團隊必須要有一定程度上掌控自己底層技術(shù)的能力，這個是一。

　　但你倒不一定要自研底層所謂的AI Arm。比如說搜索這些產(chǎn)品其實它不會自己去自研AI Arm，但會在上面加很多東西，包括有自己的底層對技術(shù)的控制能力，這些能力幫助它提供了一個有差異化的產(chǎn)品，這個是我們看好的。

　　回到To C的話題上，首先我不是干To C的，我不是那么專業(yè)，我覺得它有一定的空間，因為大家對AI這件事情的接受程度是很高的，你今天推出一個很不錯的產(chǎn)品很容易就能完成0到1，更大問題是1到10，或者1到100，因此今天的流量增長是快的，但是留存是低的。

　　我們之前看過一個圖，大家總結(jié)了從互聯(lián)網(wǎng)時代和今天時代獲得流量的時間和留存的時間，今天AI的產(chǎn)品獲得流量的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品獲得流量的速度，同樣，今天所有AI產(chǎn)品的留存是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的。所以今天更難做的反而是留存，我真的讓用戶進來嘗鮮，覺得不錯了之后怎么讓這批用戶留下來持續(xù)在用，這個是關(guān)鍵，比起流量來講，我覺得可能對于To C來說我們會更關(guān)注他們究竟怎么能夠持續(xù)產(chǎn)生一個好的留存。

　　大家一起卷？大模型價格戰(zhàn)的背后既是一種商業(yè)化策略，也是AI普惠大眾的必由之路

　　趙沛舟：下一個問題請教一下賈總和夏昊總，主要現(xiàn)在關(guān)注到像阿里、騰訊、字節(jié)、智譜都紛紛的降價，大模型價格戰(zhàn)的背后，兩位覺得代表了什么呢？

　　賈天宇：我覺得降價也不能說是完全的價格戰(zhàn)，而是一個必然發(fā)展的趨勢，一方面降價的核心還是來自于供需的關(guān)系，以前大家覺得你要做AI、做大模型首先得要有算力，所以大家買算力的需求和租賃算力需求非常大?，F(xiàn)在大家慢慢覺得，可能大模型以后會變成一個“公共資產(chǎn)”，并不是說需要所有人都做Pre-training models，很多人基于別人的Pre-training models去做一些完善，也能夠產(chǎn)生一個很好的效果，在供需側(cè)本身就發(fā)生了一些變化。

　　其次，本質(zhì)上大模型現(xiàn)在的訓(xùn)練成本也在逐步下降，這也是OpenAI自己披露的數(shù)據(jù)，他在GPT-4o的時候，比它訓(xùn)練自己的GPT-4的算力消耗已經(jīng)下降了50%，還有一點也符合整個時代的大趨勢，AI要產(chǎn)生價值核心還是普惠，你怎么讓AI變的普惠，怎么讓更多的人使用它，你能夠得到更多的數(shù)據(jù)，能夠把模型做的更好，能建立更好的社區(qū)才是比較有價值的一件事情。

　　我覺得未來成本還會繼續(xù)下降，甚至于在To C的領(lǐng)域可能很多都會推自己免費的策略，包括現(xiàn)在GPT-4已經(jīng)是免費在給大家用了。

　　夏昊：我的看法是這樣的，現(xiàn)在的核心問題是大家手里面都有“槍”，不知道“獵物”在哪里。包括Open AI也是，它現(xiàn)在沒有真正找到商業(yè)化路徑到底能做一些什么東西能掙錢？如果單靠微軟的這些合作，其實是難以支撐它目前的市值和股市?，F(xiàn)在國內(nèi)所有的大廠都在做同樣的事情，就是做自己品牌的大模型，一方面是有市場需求，另一方面是有巨大潛力，但市場到底在哪里沒有人搞清楚，所以把數(shù)據(jù)把API交出去，讓別人去做創(chuàng)新，找到潛在的應(yīng)用點，我相信是所有大廠之前做過現(xiàn)在也在做的事情。一邊找到應(yīng)用點，還有一個就是積累數(shù)據(jù)，問答數(shù)據(jù)本身，問題本身就很有價值。這些我覺得是底層基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展了以后，要找到應(yīng)用的必由之路。

　　一個是競爭驅(qū)動，一個就是成本驅(qū)動，確實成本端也是在下降，大家肯定對于成本端的下降有一定的遠(yuǎn)景規(guī)劃，至少在半年、一年以后能下降到什么樣子，我能達到什么位置？我估計是這么來做決策的。既然有人開始卷起來了，其他人就得跟上，我認(rèn)為基本上就是這樣的大概邏輯。這意味著什么？意味著去做應(yīng)用創(chuàng)新的人現(xiàn)在是有低成本去做出東西的機會，這是一件非常好的事情，剛才姜總說的能夠用To C來賺錢，這是一個非常好的事。

　　任易：我覺得這個事首先是一個商業(yè)策略，當(dāng)成一個開源，我把最基礎(chǔ)的版本免費，大家都來用。剛才姜總也提了，大部分免費的東西是低版本，上面的東西要收錢的，你把它當(dāng)成一個開源版本，只要讓更多的人來用，生態(tài)起來了，能夠讓更多人用上我的商業(yè)版，這是最基礎(chǔ)的商業(yè)策略。

　　再往后走，不同的廠商有一部分降價，有一部分不降價，大家怎么看這件事？降價更多是把大模型當(dāng)成基礎(chǔ)設(shè)施、當(dāng)成云資源在用，所以你會發(fā)現(xiàn)降價的大部分公司賣大模型的同時也在賣自己的整個云服務(wù)，把大模型當(dāng)成基礎(chǔ)設(shè)施來做，對他來講只是基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)中的一環(huán)，是可以被開源的一環(huán)。對于不降價的這部分人來講，大部分是把大模型當(dāng)產(chǎn)品，這是我的產(chǎn)品，我是一對一的產(chǎn)品思路，他會覺得今天不是低價賣，希望用戶每天都能夠過來感受到價值，能夠付錢，這是兩種不同的定位，這個沒有對錯。

　　降價這件事的背后，一方面是模型本身的訓(xùn)練成本確實下降了，大家會發(fā)現(xiàn)有時候免費也能商業(yè)化，只要進來流量，賣其他的東西也可以。另外，大家確實希望在上面能有更豐富的運用，這樣就有更多的商業(yè)化空間。

　　元禾原點：區(qū)域聚焦打法策略，實現(xiàn)財務(wù)回報與政府訴求，以及自身發(fā)展的三方共贏

　　趙沛舟：謝謝，下一個問題請教一下姜總，現(xiàn)在的一級市場大家很多人就覺得比較悲觀，您個人覺得你們機構(gòu)，包括您個人覺得整體來說體感怎么樣？

　　姜明達：從我朋友圈來看，大家普遍肯定不樂觀，大部分機構(gòu)我覺得這兩年的目標(biāo)是留在牌桌上，留著就還有機會。因為我們有一個新募的基金，其實今年的投資壓力還是很大的。

　　可以看到，現(xiàn)在一級市場有錢的機構(gòu)，他們依然還是在干活的，我覺得有一半的機構(gòu)至少還是很積極的，不管是做增值服務(wù)也好，做招商也好，去跟券商、上市公司尋找并購、合作也好，大家都在尋找新的方向。投資方向也在趨同，AI是一塊，硬科技、新材料等也在趨同?，F(xiàn)在整個大環(huán)境的變化，造成大家都挺冷的，看看怎么樣能夠抱團，在這個牌桌上多堅持幾年，希望能夠有新的變化出來。

　　我覺得這也是一個好事，原來一級市場太熱了，現(xiàn)在是一個冷靜期，讓大家好好思考一下我們未來的核心價值，我們這個行業(yè)存在的意義是什么，我們這個機構(gòu)核心的價值是什么，大家重新整理一下再出發(fā)。

　　趙沛舟：現(xiàn)在很多都會說投資機構(gòu)都是要幫政府做一些招商的，元禾原點作為地方國資與市場化團隊的合資，做的非常成功，想請教一下姜總，元禾原點是怎么做到財務(wù)回報與政府訴求以及自身發(fā)展的三方共贏的呢？

　　姜明達：是不是做的很成功我們不敢說，但是一直在堅持著去做。策略上，區(qū)域聚焦、精耕細(xì)作。我們大概10年前就開始做一些區(qū)域的布局。根據(jù)清科的統(tǒng)計報告，哪些城市相對來講創(chuàng)業(yè)是最活躍的，政府的支持力度也是比較大的，我們就在哪些城市，比如說是北上廣深、杭州、蘇州等等都設(shè)立了當(dāng)?shù)氐臋C構(gòu)，嘗試著在當(dāng)?shù)厝プ鲆恍┗稹Ｃ恐换鹞覀儠Р糠仲Y金過來，當(dāng)?shù)卦倥湟恍┩顿Y，但基金所有的錢都投在當(dāng)?shù)?，并在?dāng)?shù)亟F隊專注區(qū)域，緊密做好當(dāng)?shù)卣蚅P的服務(wù)。

　　我們內(nèi)部也有很清晰的定位，每一個投資人想要繼續(xù)留在牌桌上，必須要客觀認(rèn)識現(xiàn)狀，現(xiàn)在整個行業(yè)就是“既要又要還要再要”，這個沒有辦法，把這些東西都納入到平時的工作流程和KPI中去，讓每個員工都知道。每個項目在什么樣的時間節(jié)點對接給LP、招商等政府部門等，我們內(nèi)部是有SOP的，也有專門的人來干這樣的事情。

　　我們元禾原點的定位就是做好政府、LP、被投企業(yè)、產(chǎn)業(yè)資源等之間的超級鏈接者。把信息、資源、人脈做好連接。當(dāng)然還有很多需要進一步優(yōu)化，怎么樣讓各方滿意，讓被投企業(yè)真正感受到我們是給他們提供服務(wù)的，而不是給他們增加任務(wù)的，仍然任重道遠(yuǎn)。

　　翌馬資本、唯實資本：CVC投資的策略是用股權(quán)投資補充新技術(shù)，用并購做協(xié)同，補充業(yè)務(wù)及獲取財務(wù)回報

　　趙沛舟：學(xué)習(xí)了，元禾原點通過區(qū)域聚焦的方式去把政府和投資能夠有機結(jié)合在一起，關(guān)于CVC投資的話，首先請教一下賈總和夏總，不同的集團策略差異比較大，您的主營業(yè)務(wù)上投資有什么特別的策略，包括現(xiàn)在大家都會提的比較多的像并購，包括其他的投資策略，不知道您在最近一兩年中會不會有一些變化，大概具體什么樣的策略？

　　賈天宇：剛才介紹到，我們這塊除了股權(quán)投資之外也有并購的業(yè)務(wù)，我們其實對于并購和股權(quán)投資這兩塊業(yè)務(wù)的定位也比較明確。

　　首先，基于恒生自身的業(yè)務(wù)來說，并購我們是希望補全自己的業(yè)務(wù)的，這個點在于，比如說我們看中某個公司某款產(chǎn)品，我們會分析市場占有率和我們的短板，綜合考慮把它并購以后是不是能夠補足我們的業(yè)務(wù)。而且我們內(nèi)部有一些明確的劃分，比如說單產(chǎn)品在市場上的占有率做到30%，它是一個市場里面比較有競爭力的角色，做到51%的時候，就在市場上有了絕對的成本優(yōu)勢，做到70%的時候可能在市場上單產(chǎn)品已經(jīng)有充分的定價能力，可以反向去壓價甲方，所以從并購的角度要補自己的業(yè)務(wù)。

　　從少數(shù)股權(quán)投資角度來講，一個側(cè)重點在于補技術(shù)，因為我們是一家行業(yè)的軟件公司，我們投很多的標(biāo)的，比如做云計算的或者做大數(shù)據(jù)的，可能往往是橫向的公司，可能既會拓金融行業(yè)，也會拓零售業(yè)、能源行業(yè)等，我們自身去做這些技術(shù)，本身性價比沒有那么高，因為我們做出來只能服務(wù)于金融機構(gòu)，但我們投資的企業(yè)做出來之后，一方面恒生能夠帶他們?nèi)ネ馗鞣N各樣的金融機構(gòu)和生態(tài)，另一方面，他們在別的行業(yè)、別的場景里面這些客戶能反哺到他們的技術(shù)研發(fā)迭代上面，能夠讓我們把這個產(chǎn)品用的更好，所以我們投資上基本以補技術(shù)為主，并購上是以補業(yè)務(wù)為主。

　　其次，并購我們是追求財務(wù)回報的，更多是追求更好的服務(wù)客戶或者加強在市場上的地位。投資上一方面補技術(shù)，另一方面，我們還是要挑市場上比較優(yōu)秀的公司，能夠讓我們實實在在賺到錢。

　　夏昊：網(wǎng)宿之前也做了很多的布局，大的邏輯其實是和賈總那邊一樣的，并購一般是業(yè)務(wù)，投資往往是補技術(shù)或者是加深對某一個領(lǐng)域的認(rèn)識。

　　舉個例子，我們之前在韓國、俄羅斯都是有并購，當(dāng)?shù)氐腃DN業(yè)務(wù)發(fā)展的也不錯，我們?nèi)ツ昃屯顺隽硕砹_斯的業(yè)務(wù)，其實資本回報也是不錯的。但今年，原先這些業(yè)務(wù)更像是合并同類項，我們有類似的業(yè)務(wù)，我們看得懂再看其他的國家和地區(qū)有沒有這樣的業(yè)務(wù)機會，能夠拓展整體的，因為做我們這樣的企業(yè)肯定要考慮整體的出海業(yè)務(wù)，和增加我們的規(guī)模。

　　今年一方面公司也有自己的戰(zhàn)略方向，也有可能通過并購來拓展更新的業(yè)務(wù)，或者實現(xiàn)既有業(yè)務(wù)的大規(guī)模增加。我們在并購的時候，肯定是希望能夠有這種協(xié)同效應(yīng)，是能賺錢的。

　　在投資方面，我們之前也投過云管理，當(dāng)時自己要做上云，要拓展這塊的業(yè)務(wù)，這樣一個方式也應(yīng)該會再持續(xù)，現(xiàn)在在AI方面，我們持續(xù)的在看公司，不管是并購還是投資可能都是和公司業(yè)務(wù)方向是相協(xié)調(diào)的。

　　趙沛舟：謝謝夏總的分享，兩位產(chǎn)業(yè)資本都給出了比較相近的答案，就是在自己的主營范圍內(nèi)去做一些并購，在其他的技術(shù)方向去補一些短板和做一些行業(yè)學(xué)習(xí)。請教一下元璟資本的任總，您這邊機構(gòu)曾經(jīng)投資了理想汽車，而理想汽車曾經(jīng)是很多VC都不會投的企業(yè)，站在這個角度來看，您機構(gòu)過去在發(fā)展過程當(dāng)中有形成特別的投資方法論嗎？

　　任易：我們在這一點上更重視變化，首先，VC更重要的就是去發(fā)現(xiàn)變化和投資變化，我們今天有很多的方法論找出什么時候會發(fā)生什么樣的變化，什么變化催生了大的機會，比如說手機怎么開始出現(xiàn)，到電動車什么時候開始出現(xiàn)，到為什么今天大家會看機器人，這個背后有哪些技術(shù)的變化，為什么有這些變化，這些變化的背后驅(qū)動是什么。

　　再到我們到什么樣的時間點該去接受這樣的變化，什么時候我們可以投資它。我們的合伙人劉毅然也提到過，有一個前提就是那個時間點，我們當(dāng)時看到了一些Trigger，那個Trigger讓我們覺得說電動車可以投了，所以我們投了理想的A輪，我們會看到有技術(shù)的驅(qū)動、某些行業(yè)里面新的東西的出現(xiàn)，無論是需求還是技術(shù)路線的變化，在這個時間點上產(chǎn)生一些跡象，甚至可能會出現(xiàn)超級物種，我們可能會選擇在這個時間點找這個超級物種是什么，同時隨著這個超級物種的出現(xiàn)，可能會帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈和整個行業(yè)，所以我們?yōu)榱诉@個產(chǎn)業(yè)鏈的上下游也會投，比如我們投了理想汽車以后，從機構(gòu)的角度，我們投了很多自動駕駛相關(guān)的公司和汽車零配件，我們在找不同的變化，大的變化、小的變化發(fā)生的時間點和適合去投資的時間點。

　　趙沛舟：謝謝任總的分享，最后請教一下智化科技的夏總，您公司的投資機構(gòu)的陣容比較豪華，包括紅杉在內(nèi)連續(xù)投資了兩輪，您覺得投資機構(gòu)最看好您公司帶來哪些點呢？

　　夏寧：我覺得他們最看重的還是AI制藥的這個環(huán)節(jié)，AI制藥前一段時間很火，但是我認(rèn)為最大的限速步驟就是合成，我們已經(jīng)實現(xiàn)了高通量的設(shè)計分子，高通量的生物測試以及自動化的分析過程，但是合成一直是手工業(yè)，就是人用自己的手去做，很慢而且很貴。一旦這個流程打通，我們制藥行業(yè)就會有一個顛覆性的變化，從以前的低速高成本的模式，進入一個高速低成本的模式，它是行業(yè)顛覆性的技術(shù)，所以這是我們能夠一直得到他們大力支持的原因，這個也是在近期內(nèi)還是有很大希望能看到的。

　　趙沛舟：確實投資機構(gòu)主要投資非常關(guān)注的點就是稀缺性、行業(yè)的發(fā)展的時間點，感謝各位嘉賓和專家的分享，今天的圓桌討論到此結(jié)束，謝謝。

　　特別聲明：以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布，本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。

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