2024 年过半，投资机构也迎来老例的半年度复盘会与策略会。
有人武断决心，也有人在反思错过与差错。
AI 行业正在迎来变局。国外，OpenAI 联创持续出走，Character.ai 把灵魂卖给 Google；海内，字节、快手等大厂自研模型及产品的迭代速率超过很多人预期，腾讯、阿里也在加码投资模型公司。
市场上的声音日益纷杂。有不雅观点判断，大措辞模型可能不是属于 VC 的游戏，AGI 运用创业也不是属于创业者白手起身的机会；有声音认为，AGI 运用的爆发期还有 1-2 年，年轻人天马行空的创意机会还在后面。
这背后的非共识，正好是由于 AGI 行业的确还处于早期。对付身处个中的创业者和投资人来说，也正由于统统尚早，有些问题的确难以回答。
Founders Summary本月，我们与多家投资机构互换，基于我们的不雅观察：
外洋市场的 AI 公司并购也在一定程度上影响中国成本市场的心态：比拟 Wiz 放弃 Google 230 亿美元收购，选择独立发展，AI 创业者对自己的行业没那么大的信心。部分投资机构反馈，一部分成熟创业者对退出的诉求和能力，低于他们的预期，未来会更方向于连续创业者、大厂高管，现阶段会进一步挤压背景较弱的创业者的融资空间。部分机构由于并购案快速得到收益，整支基金收益压力减小，可能会更加积极。
01
核心不雅观点：
1、用到来日诰日的研发上的东西，跟本日的收入没有关系，根本举动步伐的折旧该当拉永劫光来看
2、无论是大企业还是初创企业，如果在用了 AI 之后能挣到钱就表示它有一个变成熟的可能性。
3、老革命也会碰着新问题，有履历的创业者要当心不让履历成为包袱。
一、每隔半年 AI 项目的成熟度都会有大幅提升Q1：2024 年 H2，线性成本的投资策略是若何的？会发生哪些变革吗？
郑灿 ：线性成本整体对付 AI 赛道保持着积极拥抱的态度，以是我们下半年的投资策略不会有太大的变革。随着 AI 行业的日益成熟，我们可能有机会看到一些已履历证 PMF 的大体量运用。从我们的投资视角而言，还是要根据行业发生的变革，应时调度策略，适度提升投资金额，投资项目的阶段也可以更成熟一些。
我们实在从 2023 年上半年开始就在不雅观察 AI 运用，但当时市场还处于抽芽期，多数创业者还在探索阶段，没有太想清楚，以是在那个阶段我们没有很激进的投资。到 2023 年底、2024 年初，我们创造了一些更为成熟的 AI 运用项目，同时，越来越多具备深厚专业知识的创始人开始深入思考 AI 行业的可能，他们的想法更加成熟。我们认为 AI 领域的变革是非常快的，每隔半年项目的成熟度都会有大幅提升，投资人的策略也会有很大的变革。
Q2：在这一波 AI 的投资中，现在来看的话，线性成本有哪些投资逻辑是对的？有哪些策略不一定完备对？
郑灿：这一波 AI 还在很早期的阶段。如果一定要说有什么不对的话，我认为是在 2022 年和 2023 年上半年，我们太希望看到成熟的创业者和成熟的产品了，在这个期待上投入了很多精力，但后来反思，创业者也须要韶光来让思考沉淀，让想法成熟。
Q3：如何看待今年上半年外洋的AI并购潮？
郑灿 ：对付早期投资而言，当然是利好的旗子暗记。收购在美国是一个很常见的市场行为，从某种意义上讲，这给创始人和投资人营造了一个相对康健的发展环境。
这也警告了我们还是要摸索 PMF，虽然在找到公司的 PMF 之后，还是有可能会被收购，但这种收购是更有代价的。
Q4：IPO 收紧对投资人的影响有哪些？
郑灿 ：在美国，公司从创立到上市的均匀周期大概是 11 年，中国这一周期可能会更长，以是对付本日专注于早期投资的基金而言，现在谈论上市有点儿刻舟求剑了。
目前的上市环境肯定要发生变革，如果不发生变革，过去七八年里的这批科技企业怎么办？这里面也有很多不错的企业，如果不能上市，这些科技企业可能就面对糟糕的情形，希望未来两三年内会有一些变革。
二、某种意义上，迁移转变点实在已经发生了Q5：很多基金都在讲投资AI运用，但实际当中脱手还是比较谨慎，这个中可能有哪些缘故原由？
郑灿 ：投资机构现在脱手比较谨慎，一方面是由于家当的成熟度还不足，现在家当还在非常早期的阶段，而且大模型出来之后，创业者、开拓者还须要花很多韶光去学习 AI、理解 AI，把新技能和旧家当结合也须要花很永劫光；另一方面是由于 AI 本身也正处于快速变革阶段，这种快速变革的技能本身也会给开拓者带来新的学习本钱。
从模型发布到 AI 真正能在家当利用，实在是一个非常漫长的过程。全体生态，包括中间件、根本举动步伐等关键环节都在逐渐成熟当中，在跟随运用协同发展，如果没有这些关键部件的支持，运用的培植会更难更慢。 大家要明白一点，我用到来日诰日的研发上的东西，实在跟本日的收入没有关系，根本举动步伐的折旧该当拉永劫光来看。
无论是大企业还是初创企业， 其实在用 AI 之后能挣到钱就表示它有一个变成熟的可能性。 在某种意义上，迁移转变点实在已经发生了，比如像 ChatGPT 一样的产品，实在已经得到了收入，ChatGPT2022 年出来，2023 年收入 16 个亿，2024 年收入 30 亿美金，单独看这个产品很可能是盈利的，这显然是一个已履历证过了的 PMF。其余像 ServiceNow 这样成熟的 SaaS 企业由于 AI 收入和利润增加。本日 AI 行业大量的资金投入是为下一代技能、产品所储备。本日的高投入是为了带来之后的新拐点。
Q6：如何看待市场上不同类型的AI创业者？
郑灿 ：AI 作为新兴领域，其交互模式与传统的交互模式是截然不同的。有履历的创业者本身具有很多上风，比如更强的韧性、更丰富的认知履历、更强的团队管理能力等，但是 老革命也会碰着新问题，特殊是 AI 领域有极高的不愿定性，有履历的创业者也要当心不让履历成为包袱。 现在也有很多年轻创业者，他们虽然在团队管理、市场推广等方面缺少履历，但他们对新技能的嗅觉更加敏锐。
本日的 AI 还缺很多脚手架、中间件，使得它对付大团队的帮助还不太明显，但是在小团队中的帮助是非常明显的，从某种角度上讲，实际上这也拉近了年轻创业者和有履历的创业者之间的间隔，这对年轻创业者而言是一件好事。
在筛选 Bolt 项目时，我们更加看重创业者对市场的深刻理解、实验验证的严谨性以及项目本身的代价潜力等综称身分，我们最看重的是创业者的学习能力和动手能力，动手能力紧张包括两方面，一方面是能不能快速的迭代产品，另一方面是在实行上能不能按照创业者自己估量的想法实行，能够在产品和市场之间做快速的考试测验和迭代。
三、设立 Bolt 投资项目，专门投资面向早期阶段、环球市场的 AI 运用Q7：2024 年 H1 线性成本为什么选择做 Bolt 项目？
郑灿 ：首先，鉴于大模型驱动的 AI 项目尚处于抽芽阶段，与之干系的初创企业同样处于早期阶段，AI 本身仍处于早期，以是线性成本设立了 Bolt 投资项目，专门投资面向早期阶段、环球市场的 AI 运用。
其次，AI 也给创业生态带来了很大的变革，AI 时期的创业团队不须要很大，也能够非常快速的推出产品并通过快速迭代找到自己的 PMF，这种项目早期可能也不须要巨额资金，更须要的可能是一个快速的投资决策，Bolt 本身便是要链接早期、快速的项目，为创始人供应早期的帮助。
再者，当今的 AI 创业者拥有环球化的视野，很多项目从 Day one 就开始环球化了，Bolt 出身的初衷便是能够更快、更轻、更灵巧的去投资这些具备环球潜力的早期项目。
末了，AI 时期的创业者自带环球化思维，也长于利用 AI 把自己变成所谓的超级个体，但是他们可能在投资、市场拓展及国际化等方面履历不敷，以是他们可能须要这方面的帮助，Bolt 不仅供应资金支持，还通过丰富的内容输出与活动组织，全方位助力年轻创业者，给他们供应一个快速启动并加速发展的平台。
Q8：Bolt 投资的项目风险会更高吗？
郑灿 ：我们有过一段永劫光的思考和谈论，但末了我们得出一个清晰而武断的共识：AI 是一个不可能回避且该当积极拥抱的领域。作为 AI 技能变革的亲历者、AI 产品的早期利用者，我们能够深切体会到 AI 是如何提升生产力的，我们可以看得到 AI 在本日带来的代价，也完备能想象未来 AI 在不同行业、不同领域内带来的变革，以是我们必须去拥抱 AI，去找到最好的投资 AI 的姿势。
如果只说单个早期项目的话，肯定是越早期风险越高，这种高风险特性的项目每每也会在估值中得到合理表示。
Q9：投资AI项目的资金在线性的资金总量中的占比是若何的？
郑灿 ：我们内部在投资领域上保持着灵巧的布局，除了 Bolt 之外，线性的主基金也会投 AI，Bolt 紧张聚焦在早期的 AI 运用，正由于是早期阶段，以是在资金总量上占比会比较小。如果 Bolt 基金所投资的项目后续展现出强劲的发展势头，我们也可以以更加合理且上风的价格进行跟投。
Q10：Bolt 项目发布之后收到了若何的市场反馈和效果？
郑灿 ：上半年我们筛选和评估了浩瀚项目，末了大概投了 7-8 个 AI 运用，包括了教诲、求职、陪伴、内容、消费、智能硬件等方向，Bolt 是面向环球市场的 AI 运用，对付范围没有限定。
02
核心不雅观点：
1、强化「科大讯飞 CVC」的定位，环绕科大讯飞的家当链进行高下游布局，采纳「投早、投小、投硬科技」的投资策略。
2、创业的实质是现金流。
3、具身智能技能须要先在封闭场景中打磨能力，之后再逐步迈向家庭。
一、回归「科大讯飞 CVC」的定位Q1：2024 年 H2，你们自己的基金在投资策略上是否会发生一些变革？如果有，可能会如何变革？
朱永 ：之前，我们紧张投资于 AI 领域，并涉足半导体、科学仪器等具备强国产替代潜力的硬科技领域，下半年我们将基于过去在 AI 领域上的蓄力，进一步强化「科大讯飞 CVC」的定位，持续聚焦人工智能家当链，较以往将更紧密环绕科大讯飞的家当链进行高下游布局， 采纳「投早、投小、投硬科技」的投资策略，以推动技能创新与家当领悟。 重点投资领域比如根本层的打算芯片、存储与连接技能，以及 To C 的 AI 教诲硬件。
在当前的市场形势下，二级市场正处于调度阶段，鉴于此，我们今年的整体投资策略也采纳了较为谨严的态度。当然我们也会等待一级市场与二级市场之间的联动调度趋于成熟，估量这一过程可能延续至明年，全体估值体系将回归至更为理性的水平。
Q2：如何看待今年上半年外洋的 AI 并购潮？
朱永 ：这是一个很正常的征象，被上市公司收购的退出渠道是一个非常主要的渠道，我们也在为自己的被投拓展此类机会。鉴于当前 IPO 环境趋紧，投资人退出路径相对收窄，而许多上市公司为填补内生增长不敷，正积极寻求外延并购。我们投过的已经具备一定体量的公司也会考虑通过这种办法做退出。但我们目前的投资逻辑并不因此并购退出为主，还是希望公司能够通过自身发展、古迹提升、产品升级、技能迭代，使得估值上升，我们在此过程中实现退出。
Q3：2024 年 H2，关于AI你会重点关注什么？
朱永 ：一是关注核心技能的进步，中国与国外的大模型技能之间的差距估量会进一步缩短，比如现在的文生图、文生视频技能已经比较成熟了，但我们的关注点在于其本钱能否有效降落，由于只有底层核心技能的本钱优化，才能为上层运用发展奠定坚实根本。
二是关注哪些 skill 会出来，成熟度如何？
三是比较关注海内的 top 级运用的商业模式怎么样，用户发展的情形怎么样？
Q4：你最近思考最多的一个AI干系的问题是什么？
朱永 ：今年我思考最多的一个 AI 干系的问题是 AI 商业化， 创业的实质是现金流，AI 商业化则是把 AI 技能、产品作为核心能力输出给广大消费者以及企业客户，让客户自主购买利用，为企业带来现金流 ，思考这个问题是由于：
经由思考得出一些想法，目前像文生图、文生视频的底层技能已经日益成熟，运用落地更加迅速，商业化的脚步也会随之加快，而文生 3D 和文生代码这些目前仍旧处于探索阶段，在技能上得到打破后才能陆续实现运用。
Q5：2024 年，AI干系的行业，有哪些发展速率是超你预期的？有哪些发展速率是低于你预期的？
朱永 ：整体来说， 我认为文生图和文生视频这样的效率工具发展速率是超过预期的 ，这两者都属于人工智能天生领域的主要方向。文生图技能在图像的分辨率和逼真度上有了显著提升，并拓展了更多的运用处景，此外，文生图技能的发展还呈现出模型笔墨理解能力的提升、本土化和专业化的模型效果优化以及模型组合利用的趋势。文生视频技能作为 AI 领域的新兴技能，全体行业的热潮已经逐渐从文生图转向了文生视频领域。特殊是 OpenAI 发布的文生视频模型 Sora，标志着文生视频技能的一个重大打破，其视频效果大大超越了此前的技能水平。
不及预期的是 AI 运用生态并没有呈现百花齐放的态势， 只管技能在实验室中取得告终果，但 AI 在实际运用中面临诸多寻衅，除了少部分运用已经处于成熟阶段，大部分运用落地仍处于探索阶段，紧张由于大模型面临技能瓶颈和限定、数据和反馈获取难度大等方面的问题。此外，AI 领域的垄断征象都较为明显，紧张表示在头部企业的市场霸占率和技能实力上，行业进入壁垒很高，小企业无法入局，初创企业打破较为困难。
Q6 ：你认为，海内 2024 年下半年的AI领域的投资可能会呈现哪些特点？
朱永 ：我认为海内下半年 AI 领域的投资可能会呈现以下特点：
Q7： 那讯飞创投在上游和下贱里分别都是怎么投的？ 会重点看 哪 些领域？
朱永 ：在上游环节，讯飞创投紧张聚焦具有创新构造的公司，以打破技能壁垒，降落边际本钱。
像 CPU 这种产品一样平常到末了会进入寡头竞争的阶段，在环球范围内，终极可能只有两三家会胜出。国外的英伟达市场霸占率非常高，海内紧张有华为昇腾、寒武纪等这几家公司，在产品推出、用户体验、生态培植等方面有上风，一些其他公司比如上海的燧原、登林、沐曦完成多轮融资，构建起了一定的壁垒，以是新公司如果再沿袭传统的技能路线，无论是从技能还是生态上追赶，难度都是非常大的。
其余，我们也很关注存算一体干系的投资机会，比如存算一体的上游介质 MRAM、SRAM、进存打算、TPU、量子打算、光打算等技能方向。我们曾在早期天使轮投了在海内存算一体里比较领先的知存科技，目前已经被收购了。当下，随着大模型从云端向端侧迁移，模型参数缩减显著，端侧处理芯片的需求愈着急切，我们也非常重视创新架构的端侧芯片的投资机会。
不才游运用上，我们始终认为运用层是大模型领域内最大的投资机会，大家都在拼根本模型，但末了的目的都是为了实现运用层的百花齐放。
今年上半年，我们一贯在追踪国外大模型运用层的发展情形，其在运用广度与深度上均领先海内，比如我们很看好的陪伴类运用，C.ai 不仅仅勾留在笔墨层面，还领悟语音、视频等多模态交互。不过海内弘大的用户基数与数据资源，也为创新运用供应了得天独厚的上风。
第二，我们也很关注大模型与其他行业的结合：比如与教诲领域的结合，AI tutor 成为热点，国内外企业如 Check、字节跳动、作业帮等竞相布局；以及与营销领域的结合，大模型已显著提升用户画像与商机匹配的效率。
第三，大模型与硬件的结合，新一代 AI 硬件不仅限于互换，更向具身智能方向发展，在大模型赋能下更趋人性化。
末了，大模型在效率工具方面的运用也不断成熟，如文生图、文生视频等，极大地提升了内容创作与营销文案的天生效率。
Q8：很多基金都在讲投资 AI 运用，但为什么实际当中脱手还是比较谨慎？
朱永 ：投资事宜的减少是由综合缘故原由导致的：一是大家对行业预期发生了变革；二是行业里有很多投资机构的募资情形发生了变革，包括美元基金退出策略的调度等成分。但我们更该当看到其余一壁，真正精良的创业公司是不缺融资的。当前，资金并非稀缺资源，真正稀缺的是那些具备创新潜力与发展代价的高质量项目，对付这样的优质项目而言，反而在当前环境中更随意马虎得到融资支持。
Q9：为什么去年没投效率运用和陪伴运用，当时的顾虑点是什么？为什么反而以为现在是有机会的？
朱永 ：我们作为家当投资方还是非常谨慎的，未投陪伴类运用，紧张因其需办理 RP、用户增长及运营能力等多重问题，且许多公司现在是想自建流量平台而非纯挚的供应技能工具，我认为这种路径风险较大。再者，在商业模式方面，如文生视频的天生本钱高昂，下贱难以承受，以是我们持谨慎不雅观望的态度。
但当前，二次元市场成为陪伴类运用追逐的高客单价领域，很多人为了买一张图，给图上的人物换身衣服，可能就舍得花 600 元公民币。传统的二次元创作者仅凭大略技能，月收入可达 8 万元，足见其市场潜力。如果加上大模型技能，这类运用将实现质的飞跃，不仅知足基本的陪伴需求，更将升级为用户深度参与的个性化体验。因此，其核心在于精准捕捉并知足真实的二次元及陪伴需求。
Q10：讯飞创投在具身智能领域有哪些投资方向？
朱永 ：具身智能确实是一个「故事很长」的领域，运用也是非常广泛的，其终极目标虽指向家庭，但面临本钱高昂以及中国家庭环境自身繁芜性的寻衅，因此，我们认为 具身智能技能须要先在封闭场景如工厂、菜场、药房、便利店中打磨能力，之后再逐步迈向家庭 ，向家庭的渗透也是分阶段进行，初期可能聚焦于富余家庭，定价大概在十几万公民币旁边。
真正务实的创业公司都是在分步走的，先占领封闭场景运用，如药房与零售自动化值守。中国的人口红利在逐步消逝，之后很多行业可能面临招人困难，尤其是在分拣领域。
具身智能赛道是去年集中爆发的，像我们投的银河通用机器人和上海智元整体的研发进展是领先于后来者的。如果再投一个相同观点的公司很难超过前者。因此，我们当前聚焦于两大方向：一是差异于通用机器人的行业机器人；二是聚焦于机器人共性核心零部件上的投资机会。
三、业务是创业的核心Q11：如果投AI干系公司，基金会重点投什么轮次和阶段？你的投资标准里包括了哪些必备条件？
朱永 ：讯飞创投紧张环绕企业的早期和成长期两阶段进行投资。
投资标准紧张包括：
Q12：如果投 AI 干系公司，最看重哪些创业者的特质？
朱永 ：刚刚的问题也有提到创业者的核心能力，我个人比较看重创业者的特质如下：
Q13：对付 AI 领域的明星创业者有哪些建议？
朱永 ： 一是关注 AI 大模型的运用层，需求与运用将成为驱动人工智能发展的关键成分，以行业特色和企业经营目标为导向，进入到行业中去进行技能打破和场景探索，发掘运用层的机会做垂直赋能，目前仍旧存在大量行业场景的 AI 运用代价尚未得到充分开拓。
二是形成高壁垒，企业要拥有自己的竞争壁垒，可以依赖研发核心技能，或者与互助伙伴一起整合办理方案，形成高壁垒，这不仅可以帮助创业公司快速发展，还可以提高其在竞争中的地位。
三因此拿到资金为主，在创业期间，统统以拿到融资资金为准，企业的运行和发展离不开资金支持，高效运营和良好的现金流管理同样主要，这有助于确保公司在面对不愿定的市场环境时，能够持续发展和创新。
Q14：对付 AI 领域的非明星创业者有哪些建议？
朱永 ：对付 AI 领域的非明星创业者紧张任务是提高自身的业务水平，业务是创业的核心，没有好的业务，就没有可持续发展的根本。特殊是在初创企业竞争激烈的市场环境中，只有通过供应有竞争力的产品或做事，才能打动消费者，吸引更多的用户和客户，毕竟打铁还需自身硬。
03
核心不雅观点：
1、在前沿科技领域的早期投资中，投得太早便是投错。
2、AI 大模型在未来 6 个月会进入短暂的技能稳定期，在此期间市场将逐渐趋于理性，创业公司也会涌现第一波洗牌，这些旗子暗记是可以开始投资布局的积极旗子暗记。
3、运用层必须要确保前端与后端模型可解耦，使得后端模型犹如可插拔的引擎，根据最新的技能发展进行适配。
一、下半年积极投资 AI 大模型运用Q1：Capital O 下半年的投资策略是什么？
刘大卫 ：首先我们 坚信投过早便是投错，尤其对付前沿科技领域的早期投资而言 ，在我们的策略中，对入场机遇的把握和对标的基本面的判断同样主要，我们希望在得当的机遇以合理的价格和办法进行投资和布局。
在过去几年里我们团队持续关注并投资了浩瀚 AI 垂类运用，并在最早就击中了包括自动驾驶、AI 药物/材料创造等新领域第一股。但过去 12 个月总体来说我们还是比较谨慎的，没有盲目跟风大模型及细分运用的投资，反而是在一些其他前沿科技领域进行告终构，比如新材料、合成生物等。我们不雅观察到 AI 大模型行业的热度霸占了市场的紧张把稳力，使得其他领域的优质资产从估值上变得更有吸引力，我们相信 AI 大模型热潮趋于理性后，成本将重新回归这些被暂时忽略的领域，以是我们提前对这些优质资产进行了投资和布局。
诚然，基于 transformer 架构的模型及运用无疑是近两年市场关注度最高的赛道，其高速增长也比较符合范例 hype curve，我们也投入了大量的韶光和精力，个中确有优质团队但供需关系导致风险回报比并不吸引人。展望下半年，我们认为 AI 大模型方向在经历了一波技能快速迭代期和市热之后，会在未来 6 个月旁边进入短暂的技能稳定期 （直到下一轮关键技能打破涌现），在这个阶段市场将逐渐趋于理性，同时创业公司也会涌现第一波洗牌，这些旗子暗记在我们看来是可以开始投资布局的积极旗子暗记。因此，我们估量会不才半年进行更加积极的投资和布局。同时，针对 AI 大模型运用创业团队的新趋势和新需求，我们也在探索创新的投资办法，希望在不久的将来能跟大家作进一步分享。
Q2：如何评价自己基金 2024 年 H1 在AI领域的投资策略？
刘大卫 ：在当前 AI 大模型热潮中，我们采纳稳健策略，一边在其他领域稳步布局优质资产，一边加速自我迭代。在过去 12 个月，我们保持了克制的投资节奏，但我们投入了大量的韶光和精力。根据我们的统计，过去十二个月我们筛选过的两百多个项目中有超过 70% 的项目和 AI 大模型干系，在这个过程中我们与一线的开拓者、研究员、创业者社区和早期用户等都建立了密切的联系，这为我们之后的投资判断和新模式探索都打下了坚实的根本。同时，我们也和开拓者互助，在内部定制了一些通过 AI 大模型技能赋能投研乃至投资全流程的产品，如果有同行感兴趣我们也乐意分享和开放部分工具。
回顾上半年，我们认为大模型在详细运用处景中的表现依然没有达到令大众用户满意的效果，详细表现为运用产品难以真正破圈从而形成网络效应。但同时我们也看到经由 1 年多的考试测验，一些运用团队已经在某些场景小规模跑通了业务模式并积累了一定规模的用户根本，我们希望下一波模态质量的提升和推理本钱的进一步低落，能帮助这些团队终极打磨出出圈的产品。
Q3：外洋有名 AI 公司基本纷纭被并购，对国内外的投 AI 有影响吗？
刘大卫 ：影响不大。首先，我们 并不认为被并购代表着创业公司的失落败 。须要指出的是，近期发生的一系列外洋有名 AI 公司并购案例中投资机构都得到了合理的投资回报。事实上，我们认为美国本土 VC 实在比中国 VC 压力更大，这轮美国 AI 大模型公司的主力投资人基本上是 CVC。错过了底层大模型之后，美国 VC 又在去年争先恐后地布局 AI 运用，但目前看来效果一样平常。比较之下，在中国投资环境下，一些基金古迹不俗乃至已经实现了退出，整体表现可圈可点。
其余，从一开始我们就认为在这一波 AI 大模型浪潮中有很多新的形势和特点，我们很早就判断被计策方并购将成为创业公司长期进一步发展的主要办法，同时也会给投资机构供应了退出的办法。因此，在投资决策中，标的未来被并购的可能性也是我们会重点考虑的成分。
Q4：你们基金在AI领域的投资策略是若何的？
刘大卫 ：我们 紧张聚拢 AI 大模型运用的机会 。在场景上，目前模型精度和鲁棒性还比较有限，但环绕内容（包括笔墨、音频、图片和视频等模态）天生的泛娱乐和社交等低精度场景将很有可能成为模型最先落地的领域。同时，AI 天生技能有可能从根本上改变内容天生的本钱和韶光，再加上内容分发、交互和消费的创新，我们认为在这个方向有很大可能涌现平台型规模型机会。
在团队上，我们会更关注动手能力强、思路开阔的团队 。与移动互联网期间比较，现阶段创业环境留给创业者的韶光窗口更为紧迫，竞争更加激烈，但目前大多数运用处景都须要从头开始摸索，以是，对付非传统意义上的「明星创业者」仍旧存在机遇，而且这种竞争环境可能会沉淀出更优质的 founder。
二、运用层的爆发韶光点还没到Q5：当前运用层的现状，您认为是由哪些缘故原由导致的？
Aaron Qian ：当前运用层的现状，根源可归结为多重成分交织。
首先，我们认为运用层还未爆发的核心缘故原由是 底层大模型能力尚不完美 ，虽然头部公司的旗舰模型已经在很多场景展示出了不错的能力，但对多数运用来说模型能力还没有跨过支撑大体量用户所须要的阈值。详细表现为，开拓团队须要办理大量工程问题、幻觉问题依然存在、相应时长漫长、长程推理能力缺失落等等。类比上一代以机器视觉为核心的 AI 技能，直到精度达到极高的水准后才涌现技能渗透率的显著提升。我们认为运用大规模爆发，还须要 AI 底层大模型持续 1-2 次迭代。
现阶段 AI 大模型技能大致还处于「赋能（enabler）」阶段，对已经有用户有事情流的场景中可以作为一个可选的功能（「optional feature」）锦上添花，但还尚未达到原生 AI 运用处景进行「颠覆（disrupt）」的阶段，虽然我们非常期待那一天的到来。
因此，目前看来原生 AI 运用层大体类似手机生态中 app store 里的 app 机会，从规模上来看更类似现金流买卖，核心问题是很难出圈，尚未形成网络效应，目前看来这些公司并没有证明自己可以打破规模瓶颈，可能还没有达到进行成本化规模放大的阶段。
虽然我们判断运用层的繁荣可能还须要一段韶光，但我们同时认为现阶段已经了局的创业团队也有很大机会成为运用层末了的赢家。通过实战积累履历，打磨组织和团队，把某些场景里的与用户交互的「末了一公里」做好，等待底层模型能力提升、推理本钱低落时迅速捉住市场机会，这种计策同样有机会。
末了，中国本土团队也须要面对融资困难的问题。市场上支持初创企业的基金比较少且分布不均，资金多集中于头部机构。头部基金在现阶段对小项目持谨慎态度，由于小项目管理难度大、不愿定性高、成功率低。但总体上我们对运用层中国团队还是有信心的，特殊是在人才密度、产品力和运营上，无论是海内市场还是出海运用中国团队都非常出色。
Q6： 如果为未来储备AI运用项目，Capital O 会比较看 重 什么？
Aaron Qian ： 模型和场景解耦是关键。运用层必须要确保前端与后端模型可解耦，使得后端模型犹如可插拔的引擎，根据最新的技能发展进行适配 。尤其在 AI 领域，韶光和技能都不能错。模型技能的先发上风是非常薄弱的，对运用层的团队，须要保持对底层技能的敏感性和前瞻性，理解当下模型能力的边界，但在实操中建议直接采取市场验证过的成熟办理方案，市场会自然筛选出能力和本钱最优的模型和 API。我们不认为用户该当直接和模型进行交互。运用团队须要做的是在用户和模型之间搭建桥梁，从而实现更好的用户体验，这个中包括交互办法、RAG、模型调用办法等等。 对运用层公司来说，用户体验是终极的考察标准，用户代价终极会表示在用户数量增长、留存率提高、付费意愿增强及用户反馈上，这些数据对我们来说是现阶段重点关注的指标。
此外，我们也很看重团队的第一性思考。我们不雅观察到一些团队数据增长很快，但实质上并没有想清楚自己在做什么产品知足用户的什么需求，很多时候团队的动作是被技能和用户牵着走。比较之下，我们更青睐对产品实质有更深刻思考的团队，这将直接决定公司是否能找准北极星指标、制订长期精确的策略。
三、下半年会重点关注 OpenAI 的下一步动作Q7：如何看待现阶段「投人」的投资逻辑？
Aaron Qian ：我们把创业者群体可划分为三类：一是头部明星类，拥有成功创业履历，凭借卓越背景能够形本钱钱和人才的号召力；二是业内共识类，现阶段数据初具规模，乃至可以做到细分头部，产品口碑好，在行业内赢得共识；三是高潜类，有一些创新的故意思的想法和产品，但尚未规模性验证。
每一个类型的创业者都有自己的上风和要战胜的困难。现阶段，对所有人来说，创新每每哀求从零开始，旧有履历未必适用。就像我们自己常说的「规律有代价，惯性有风险。」在创业，尤其是创新的路径上，更是如此。我们会比较关注具有批驳思维和反思精神的创新型创业者。
总的看来现阶段的市场环境对创业团队的哀求是很高的，须要有综合实力，不仅仅是技能全栈能力，还要有渠道创建能力、产品开拓能力、用户管理能力等。
一样平常来说，投资人在底层模型和中间层公司会更相信头部创业者，在运用层初期投资人可能更青睐成熟创业者。对年轻创业者来说也有机会，尤其在 AI 领域，他们是原生用户，对产品有着深刻的理解和运用体验，更直接的打仗用户和社区，认知差异或许会成为其上风所在。
Q8：「投事」的迁移转变点会在哪里？
Aaron Qian ：大模型的幻觉问题是影响用户体验的核心问题，可以通过技能手段改进，但并不能根治。但我们认为 在运用层可以通过场景的选择进行规避 。大略来说便是「更好用」和「更好玩」。
「更好用」对应的是面向 B 真个专业做事类场景，比如金融、法律、措辞学习等，数据构造化、需求明确、付费意愿强，有效率提升类 SaaS 产品的机会。在这个大方向上，RAG 等技能已经大幅降落了幻觉问题，但长程推理能力的缺失落依然制约了产品体验。若 Q等算法实现打破，从而实现 OpenAI 所描述的 L2 级别能力，那么在这个大方向年夜将会涌现一次大的迁移转变。
「更好玩」对应的是面向 C 真个泛娱乐内容场景，我们认为这个方向潜力更大，会涌现平台型、规模型的机会，尤其是在社交娱乐领域，技能改造可以降落内容生产本钱、扩展内容库，交互创新可以提升体验，从而为消费者供应新的内容消费体验，这是个β的机会。在这个方向上目前的瓶颈是视频等模态生产本钱高质量差，但随着多模态内容天生质量提升本钱低落，这个方向也会涌现迁移转变。此外我们认为α的机会可能会涌如今一些垂类细分社区和群体，这种场景早期随意马虎被大众忽略，但每每能表现出很好的用户交互数据。
Q9：很多基金都在讲投资AI运用，但实际当中脱手还是比较谨慎，会有迁移转变点么？
Aaron Qian ：现在的问题便是基金不愿意脱手，这是由于大家都没赚到钱，一旦有基金在某些项目获利，其财富示范效应将带动更多投资，以是现在关键在于这一盈利迁移转变点的涌现。
Q10：2024 年 H2，关于AI创投你会有哪些重点关注的事宜？
Aaron Qian ：我们下半年会重点关注 OpenAI 和 xAI 等头部公司的下一步动态。OpenAI 最近经历了一些动荡，但 GPT5 和 Q算法末了实际落地的效果将很大程度上决定这个赛道未来的走向。其余 Musk 的 xAI 在完成融资后迅速搭建了万卡集群，我们也很期待 xAI 的人才密度和实行力能做出什么新的打破。
大方向上我们比较关注内容天生，包括视频天生、音频天生等，未来 token 本钱持续低落，会有很多场景可以跑通的。