FusionFund創(chuàng)始合伙人張璐

AI領(lǐng)域的投資風(fēng)向已悄然轉(zhuǎn)變。

遙望大洋彼岸的AI創(chuàng)新圣地硅谷，正上演著“雙線并行”的熱鬧戲碼：一邊是OpenAI、Google、X.ai、Meta等科技巨頭持續(xù)加碼基礎(chǔ)模型研發(fā)，投入上千億美元，追求更強(qiáng)大的通用能力；另一邊是以效率、落地為導(dǎo)向的小模型、垂類模型在醫(yī)療、金融等高價值場景中低成本、加速落地，成為行業(yè)關(guān)注的新焦點。

或許不是AI發(fā)展得太快，而是我們站得太近。

北京時間2025年5月20日，微軟在OpenAgenticWeb大會上，明確提出“智能體是互聯(lián)網(wǎng)的新基建”，并一口氣發(fā)布50多項新品；5月21日，谷歌在I/O2025開發(fā)者大會上同樣重申了Agent作為AI“從被動工具向主動代理”轉(zhuǎn)變的核心意義；而作為底層芯片平臺的英偉達(dá)，則用BlackwellUltra重塑了AI計算的邏輯。

這些動態(tài)清晰透露出新風(fēng)向：AI之戰(zhàn)，正從“百模大戰(zhàn)”邁向智能體（AIAgent）的新一輪平臺級革新。

“這算是行業(yè)內(nèi)的共識，AIAgent是繼PC和互聯(lián)網(wǎng)之后的下一代通用平臺，將開啟真正意義上的‘人機(jī)協(xié)同’新時代?！惫韫韧顿Y人張璐回應(yīng)創(chuàng)投家時如此表示。

在這一背景下，創(chuàng)投家特別對話硅谷知名投資人、FusionFund創(chuàng)始合伙人、斯坦福大學(xué)客座講師張璐，共同探討《下半年硅谷AI創(chuàng)新與創(chuàng)投的最新趨勢與機(jī)會》。

以硅谷AI市場為鏡鑒，初創(chuàng)企業(yè)還有多少機(jī)會？哪些垂直領(lǐng)域仍具潛力？投資人又該如何判斷AI價值鏈的長期走向？

以下為創(chuàng)投家與張璐的對話全文，略有刪減：

越垂直越有機(jī)會

創(chuàng)投家：今年上半年，硅谷在AI領(lǐng)域的動態(tài)十分活躍。您長期關(guān)注硅谷投資，能否為我們總結(jié)一下上半年的投資觀察？

張璐：今年上半年，陸續(xù)傳來不少振奮人心的消息，既包括初創(chuàng)企業(yè)在AI方向的探索與突破，也涵蓋了大型科技公司持續(xù)不斷的產(chǎn)品發(fā)布。整體來看，當(dāng)前正處于一個AI驅(qū)動創(chuàng)新全面爆發(fā)的階段，產(chǎn)業(yè)熱度持續(xù)高漲。

與前幾年相比，今年的討論重點更多聚焦于Agent應(yīng)用層的實際落地，以及傳統(tǒng)行業(yè)與人工智能的創(chuàng)新融合，這也展示出人工智能技術(shù)在未來市場中的巨大潛力。

以科技和IT行業(yè)為例，其總體市場量級大約占美國GDP的9%。但本輪人工智能浪潮的影響遠(yuǎn)不止于科技行業(yè)，它正在迅速擴(kuò)展至擁有海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)行業(yè)，例如服務(wù)、醫(yī)療、金融保險等。這些行業(yè)與人工智能的結(jié)合空間廣闊，預(yù)計將整體被AI驅(qū)動影響的市場規(guī)模從原先的9%擴(kuò)大至GDP的50%-60%，如此龐大的潛在市場為從業(yè)者帶來了前所未有的機(jī)遇。

早在兩三年前，我在與投資人和創(chuàng)業(yè)者的交流中就提到，許多機(jī)會實際掌握在大公司手中，因為他們掌握高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，C端與B端的市場容量本就存在差異，大企業(yè)如Salesforce、微軟等擁有強(qiáng)大的生態(tài)體系和平臺優(yōu)勢。然而，一些垂直細(xì)分領(lǐng)域如金融保險、物流、醫(yī)療等，反而為初創(chuàng)企業(yè)提供了更多切入點，推動其在模型層到應(yīng)用層之間進(jìn)行更專注、更深入的創(chuàng)新探索。

同時，許多大型科技公司也在積極建設(shè)AI生態(tài)系統(tǒng)，目的是讓初創(chuàng)企業(yè)能夠更順利地在其平臺上實現(xiàn)技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新。

我非常看好開源生態(tài)未來的發(fā)展。其實在一兩年前我就提到過，開源社區(qū)的快速迭代對整個創(chuàng)新生態(tài)具有極大的推動作用，不僅降低了創(chuàng)新成本，還加速了靈活小模型的交互和互動。

回顧今年上半年，人工智能領(lǐng)域的投資呈現(xiàn)出一個鮮明趨勢：大量AI應(yīng)用企業(yè)開始回歸商業(yè)本質(zhì)。所謂商業(yè)本質(zhì)，就是聚焦于收入增長、產(chǎn)業(yè)協(xié)同，以及如何與客戶和所服務(wù)的行業(yè)實現(xiàn)高效、快速的共同進(jìn)化。

做得好的企業(yè)，在人員規(guī)?；静蛔兊那疤嵯?，實現(xiàn)了年收入20至40倍的高速增長，這得益于其將AI自動化能力深度整合進(jìn)企業(yè)內(nèi)部流程，這類案例并非個例。

作為早期投資機(jī)構(gòu)，我們能夠明顯感受到人工智能在應(yīng)用層已被市場快速接納，并進(jìn)入加速發(fā)展階段。新技術(shù)正在真正展現(xiàn)其產(chǎn)業(yè)融合能力，并對各行各業(yè)產(chǎn)生指數(shù)級的推動效應(yīng)。

當(dāng)前AI最令人振奮的地方，已不再是估值的高低，而是真正落地與價值實現(xiàn)的能力。

創(chuàng)投家：可以理解為AI正在重構(gòu)產(chǎn)業(yè)嗎？

張璐：我更傾向于將AI的作用稱為“賦能”。

我常用一個比喻來幫助大家理解AI對產(chǎn)業(yè)的影響，它類似于當(dāng)年電腦在各行業(yè)的普及過程。最初，會使用電腦是一項技能優(yōu)勢，后來則變成了每個人都必須掌握的基礎(chǔ)能力。電腦也曾在很多行業(yè)中替代部分人力，重塑了工作流程。當(dāng)前人工智能的發(fā)展，與當(dāng)年電腦所帶來的變革非常相似。

這個比喻或許并不完全精準(zhǔn)，但有助于大家更深入地理解如何應(yīng)用AI、如何看待AI，以及如何為AI的全面融入做好準(zhǔn)備。

以科技行業(yè)為例，微軟、谷歌、Meta等大型科技公司近年來不斷裁員。但這些裁員并非源于經(jīng)營不善，而是企業(yè)將更多資源集中于核心研發(fā)團(tuán)隊，開發(fā)出更多AI工具，從而實現(xiàn)三倍、五倍，甚至更高的產(chǎn)出效率，降低了對大量人力的依賴。

Salesforce的創(chuàng)始人MarcBenioff（馬克·貝尼奧夫）也公開表示，今年他們不進(jìn)行新的人員招聘。這背后的原因，是他們推出了面向企業(yè)客戶的EinsteinGPT模型，能夠在不擴(kuò)充人力的前提下，將產(chǎn)出提升兩到三倍以上。

他曾提出一個觀點，我深表認(rèn)同：未來的CEO或領(lǐng)導(dǎo)者管理者，所管理的將不僅僅是人類勞動力，還必須包括“數(shù)字勞動力”，而數(shù)字勞動力背后的驅(qū)動力正是人工智能。這一變化對眾多產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行了重構(gòu)，AI并不一定會取代所有的人力，但勢必會重新塑造工作流程。

對于具備領(lǐng)導(dǎo)力或高質(zhì)量產(chǎn)出的員工而言，AI能夠進(jìn)一步放大他們的能力，為他們的產(chǎn)出提供強(qiáng)大的輔助支持，從而實現(xiàn)成倍的增長。而對于產(chǎn)出較低、重復(fù)性高的崗位，AI可能成為更具成本效益的替代方案。

這正是人工智能對產(chǎn)業(yè)重構(gòu)和公司架構(gòu)輔助的雙重影響，在科技行業(yè)尤為顯著。

創(chuàng)投家：您剛才提到在細(xì)分領(lǐng)域，如金融保險、物流、醫(yī)療行業(yè)，對于創(chuàng)業(yè)者而言更有機(jī)會，可以展開說說嗎？

張璐：在醫(yī)療、金融保險以及物流供應(yīng)鏈等領(lǐng)域，人工智能已展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用潛力。

在醫(yī)療行業(yè)，人工智能目前主要發(fā)揮“輔助”與“賦能”的作用。該領(lǐng)域天然擁有海量且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源，為模型訓(xùn)練與行業(yè)落地提供了有利條件。相比數(shù)據(jù)總量，數(shù)據(jù)質(zhì)量在提升模型性能和行業(yè)適配性方面更為關(guān)鍵。

當(dāng)前，行業(yè)正逐步從通用大語言模型（LLM）轉(zhuǎn)向更加輕量、高效、易于邊緣部署的垂直小模型。這類模型能夠更好地滿足醫(yī)療行業(yè)對隱私保護(hù)、低延遲響應(yīng)及高可靠性的嚴(yán)苛要求，尤其是在診斷與治療等高風(fēng)險場景中，容錯率必須接近為零。構(gòu)建專屬、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)倉庫是提升模型精度的關(guān)鍵路徑。

同時，人工智能的引入正在顯著降低醫(yī)療創(chuàng)新的研發(fā)與應(yīng)用成本。我們投資的一家細(xì)胞治療企業(yè)，就開發(fā)了一個高度垂直的人工智能小模型，專注于該治療方向的AI輔助應(yīng)用。另一家則聚焦于DNA測序數(shù)據(jù)，構(gòu)建專屬分析模型。它們的共通之處在于，依托高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐，借助AI實現(xiàn)了快速的產(chǎn)品迭代與精準(zhǔn)的行業(yè)落地。

在金融行業(yè)，我們投資了一家專注于用人工智能自動化“商業(yè)票據(jù)”（CommercialPaperIssuance,簡稱CP）的初創(chuàng)公司。該公司利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)AI方法，實現(xiàn)了商業(yè)票據(jù)發(fā)行流程的全自動化。團(tuán)隊僅有7人，卻已簽下多家世界500強(qiáng)客戶，單筆訂單處理金額達(dá)數(shù)十億美元。盡管收費比例低，但由于交易規(guī)模龐大，公司的年營收已達(dá)數(shù)千萬美元級別，且整體融資需求極小。

這類應(yīng)用的特點在于：流程標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)量大，是AI實現(xiàn)效率提升和成本優(yōu)化的理想場景。盡管金融行業(yè)監(jiān)管嚴(yán)格、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但每個細(xì)分流程中都蘊(yùn)藏著大量適合AI介入的數(shù)據(jù)整合與自動化機(jī)會。

在物流、供應(yīng)鏈與制造行業(yè)，AI正與機(jī)器人系統(tǒng)深度融合，工業(yè)場景中，機(jī)器人通常以非人形的形式存在，例如機(jī)械臂、自動搬運設(shè)備等，逐步形成更智能化的工業(yè)作業(yè)體系。

最后談到太空科技。這是我個人非?？春玫姆较蛑唬彩墙陙碇攸c布局的領(lǐng)域。從某種程度上講，太空科技與制造業(yè)或工業(yè)自動化有相似之處，關(guān)鍵在于如何選擇合適的“邊緣設(shè)備”部署AI。

在太空場景中，這些“邊緣設(shè)備”便是衛(wèi)星。每顆小型衛(wèi)星都可以承載AI模型，成為太空中的智能節(jié)點，在這一生態(tài)中，我們可在基礎(chǔ)設(shè)施層、模型層、應(yīng)用層全面部署人工智能。更重要的是，太空采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量極高，具備廣泛的潛在應(yīng)用價值，這一領(lǐng)域雖然仍屬新興，但其與AI的融合發(fā)展正在加速，未來前景廣闊。

找到KeyPlayer

創(chuàng)投家：“投AI的方式其實是投一個生態(tài)系統(tǒng)，找到生態(tài)的KeyPlayer（重要玩家），來驅(qū)動AI的應(yīng)用，并非只投AI的應(yīng)用?！边@個觀點非常有趣，您能具體展開說說嗎？

張璐：AI應(yīng)用只是表層，真正支撐其發(fā)展的是背后一整套復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，從基礎(chǔ)設(shè)施、模型、架構(gòu)到數(shù)據(jù)層，生態(tài)整合得好，最終體現(xiàn)就是成本低、效率高。

所以，我認(rèn)為在評估一個AI項目時，不能只看應(yīng)用本身是否“做得好”，還要去深入分析其背后的生態(tài)架構(gòu)是否具備整合能力。舉個例子，Google自研TPU芯片，就是為了填補(bǔ)其生態(tài)系統(tǒng)在計算層的空白，實現(xiàn)從芯片到應(yīng)用的全棧整合，以此降低系統(tǒng)級成本。如果企業(yè)在生態(tài)每一層都依賴外部供應(yīng)商，就很難優(yōu)化整體的成本結(jié)構(gòu)。

進(jìn)一步說，“生態(tài)”還意味著你要關(guān)注整條價值鏈中，誰是關(guān)鍵的參與者（KeyPlayer），誰掌握著數(shù)據(jù)入口，誰擁有模型優(yōu)化的能力，誰能實現(xiàn)技術(shù)和場景的高效對接。

模型訓(xùn)練本身就是一個高度復(fù)雜的系統(tǒng)工程，不只是“喂數(shù)據(jù)”，更是一個持續(xù)反饋、優(yōu)化、迭代的過程。這些看似“底層”的關(guān)鍵能力，才是應(yīng)用層面是否能成功落地的決定性因素。

因此，我們做投資時，通常會反復(fù)拆解這些問題：哪些角色對這個AI應(yīng)用至關(guān)重要？我們能否把這些關(guān)鍵要素整合進(jìn)自己的體系中？是否能構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體系？最終是否能優(yōu)化整體應(yīng)用效果并顯著降低運營成本？

最后，我還想補(bǔ)充一個正在形成的新生態(tài)現(xiàn)象：當(dāng)前很多科技企業(yè)可以大致分為兩類。一類是真正具備強(qiáng)大創(chuàng)新能力的科技公司；另一類是相對“傳統(tǒng)”的科技公司，它們擁有強(qiáng)大的客戶資源和渠道體系，但技術(shù)創(chuàng)新能力相對弱，這類公司現(xiàn)在普遍愿意與初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行“聯(lián)合銷售”合作。

所以在當(dāng)下這個階段，“生態(tài)”所涵蓋的不再僅是技術(shù)、數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用這些基礎(chǔ)要素，還包括新的合作機(jī)制、新型渠道伙伴，以及聯(lián)合創(chuàng)新的路徑，這些關(guān)鍵參與者（keyplayers）對一家AI創(chuàng)業(yè)公司的成功與否往往起著決定性作用。

我建議創(chuàng)業(yè)者在啟動AI項目時，不妨從“生態(tài)思維”出發(fā)：不僅要關(guān)注自身在做什么，更應(yīng)思考，誰是我生態(tài)體系中的“關(guān)鍵變量”？我是否真正構(gòu)建了一整套降本增效、契合行業(yè)需求的解決方案？

這正是我們在投資、觀察和陪伴AI創(chuàng)業(yè)過程中長期堅持的核心邏輯。

創(chuàng)投家：您還投了賈揚(yáng)青那個項目（LeptonAI），他算您說的KeyPlayer嗎？

張璐：當(dāng)然算。他們團(tuán)隊正是在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施方向上進(jìn)行創(chuàng)新，尤其是在GPU優(yōu)化層面表現(xiàn)突出。這家公司僅完成第一輪融資，便實現(xiàn)了快速的收入增長，而資金消耗卻極為有限。

換句話說，他們的收入增長速度甚至超過了融資資金的消耗速度，這在初創(chuàng)企業(yè)中是極為罕見的現(xiàn)象。

賈揚(yáng)青本人以及其團(tuán)隊在開源生態(tài)中的貢獻(xiàn)也非常顯著。他們不僅打造產(chǎn)品，還積極參與整個開源生態(tài)的建設(shè)。因此，從生態(tài)視角來看，他們在開源社區(qū)的影響力使其成為生態(tài)系統(tǒng)中非常關(guān)鍵的“生態(tài)構(gòu)建者”，也是我所說的keyplayer的典型代表。

創(chuàng)投家：為什么你們總能找到KeyPlayer？

張璐：我們每個季度都會發(fā)布一至兩份深入的行業(yè)研究報告，許多內(nèi)容在FusionFund官網(wǎng)均可公開獲取。近期發(fā)布的包括《人工智能醫(yī)療2.0》《PhysicalAI》《AI基礎(chǔ)設(shè)施》《AI金融科技》和《太空科技》等，當(dāng)前我們也在籌備開源生態(tài)相關(guān)報告。這些報告通常需要兩到三個月的調(diào)研周期，核心目的是厘清“信號與噪音”的邊界，識別行業(yè)生態(tài)中的關(guān)鍵玩家（keyplayers）包括數(shù)據(jù)方、資本方、戰(zhàn)略合作方等。

我們的調(diào)研依托多年積累的產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)。例如，我們建立了一個由45位世界500強(qiáng)企業(yè)CTO（首席技術(shù)官）組成的CXO網(wǎng)絡(luò)。同時，我們還建立了技術(shù)專家網(wǎng)絡(luò)，成員來自O(shè)penAI、DeepMind等前沿機(jī)構(gòu)，還涵蓋NASA等機(jī)構(gòu)的AI負(fù)責(zé)人。

此外，我們還與62位連續(xù)創(chuàng)業(yè)成功者組成了“超級創(chuàng)始人”網(wǎng)絡(luò)。許多成員與我在早期創(chuàng)業(yè)階段就有深度合作，因此當(dāng)他們開啟新項目時，往往第一時間會與我們溝通，這讓我們能夠在最早期參與最有潛力的創(chuàng)新。

我們還自主開發(fā)了一款名為Ada的AI分析師，從2018年開始，協(xié)助我們分析數(shù)據(jù)、篩選信息，大幅提升了團(tuán)隊工作效率。

正是依托這套產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)與技術(shù)工具，我們才能高效識別早期的潛力企業(yè)，并在深厚的產(chǎn)業(yè)認(rèn)知基礎(chǔ)上，精準(zhǔn)找到值得支持的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)者。

連續(xù)創(chuàng)業(yè)者的“春天”

創(chuàng)投家：AI的出現(xiàn)，對于創(chuàng)業(yè)者來說，是提高了創(chuàng)業(yè)門檻，還是降低了創(chuàng)業(yè)門檻呢？

張璐：可以從兩個角度來看待這個問題。

從快速創(chuàng)新以及快速進(jìn)行產(chǎn)品發(fā)布的角度來看，AI絕對是降低了創(chuàng)業(yè)門檻。在美國，有些小型企業(yè)的創(chuàng)始人自身編程能力并不強(qiáng)，但憑借AI編程工具，能夠迅速搭建各類應(yīng)用，并上線開展商業(yè)化運作。

從另一方面來講，由于整個產(chǎn)業(yè)的迭代速度更快，大規(guī)模創(chuàng)新的門檻降低，直接導(dǎo)致市場競爭愈發(fā)激烈。在這樣的環(huán)境下，有的公司可能只能維持在現(xiàn)金流的層面，要在行業(yè)中占領(lǐng)更大的市場份額，并成長為百億乃至千億級別的公司，相較于以往難度確實有所增加。

創(chuàng)新型企業(yè)主要分為兩種：一種是發(fā)展良好，成為現(xiàn)金流公司，持續(xù)產(chǎn)生可觀收入。這類公司雖然經(jīng)營穩(wěn)健，但并不一定能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模的大幅擴(kuò)張。另一種則是VC（風(fēng)險投資）可投的企業(yè)，投資人進(jìn)入后，與企業(yè)共同成長，助力其迅速發(fā)展為百億乃至千億級別的行業(yè)巨頭。

創(chuàng)投家：硅谷的AI創(chuàng)業(yè)者畫像是什么樣？

張璐：硅谷最顯著的特點之一，在于其創(chuàng)新生態(tài)的高度多樣性。

以一組數(shù)據(jù)為例：目前硅谷本地居民中約有40%至50%是第一代移民，這些人并非在美國本土出生和成長，而是來這邊讀書、工作，后來選擇在這里創(chuàng)業(yè)，尤其是獨角獸企業(yè)中，有超過60%的創(chuàng)始人均為第一代移民。

從我們觀察到的幾個比較有意思的現(xiàn)象。在AI基礎(chǔ)設(shè)施層與應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊中，創(chuàng)業(yè)者呈現(xiàn)出更為年輕化的趨勢；同時，具備行業(yè)經(jīng)驗的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者數(shù)量持續(xù)上升并在垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用方向具有更多優(yōu)勢。

回顧我們在2015年至2018年期間的投資案例，當(dāng)時約有50%至60%的創(chuàng)業(yè)者是首次創(chuàng)業(yè)者，另外40%左右是連續(xù)創(chuàng)業(yè)者；但在過去這三四年里，我們發(fā)現(xiàn)這個比例已經(jīng)發(fā)生了明顯變化，現(xiàn)在我們投的公司中，大概有60%到70%的創(chuàng)始人都是連續(xù)成功的創(chuàng)業(yè)者。

創(chuàng)投家：AI創(chuàng)業(yè)的核心競爭力或者成功的關(guān)鍵要素是什么？

張璐：當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的競爭已不再單純是模型的較量，而是數(shù)據(jù)和成本的競爭。數(shù)據(jù)的重要性體現(xiàn)在兩方面：數(shù)據(jù)數(shù)量和數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。

如果一家初創(chuàng)企業(yè)能夠獲取或構(gòu)建專屬的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，那么在模型開發(fā)和實際應(yīng)用中將具備顯著優(yōu)勢。數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，所需模型的規(guī)模就可能越小，從而有效降低算力消耗與能耗成本，進(jìn)一步提升整體利潤率。

就像剛才提到的商業(yè)票據(jù)（CP）的公司，創(chuàng)始人擁有深厚的金融行業(yè)背景，因此能夠獲取關(guān)鍵的行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，并基于這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，這種能力往往更容易出現(xiàn)在具備行業(yè)經(jīng)驗或連續(xù)創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷的創(chuàng)始人身上。

此外，成本控制能力也是AI創(chuàng)業(yè)成功的關(guān)鍵因素之一。只有在實現(xiàn)成本可控的前提下，人工智能才能實現(xiàn)大規(guī)模、廣范圍的產(chǎn)業(yè)落地。那些具備成本優(yōu)化思維的創(chuàng)業(yè)者，往往能更快速地推動產(chǎn)品落地，促成規(guī)?；瘧?yīng)用，并最終創(chuàng)造可觀的經(jīng)濟(jì)效益。

合格的創(chuàng)業(yè)者

創(chuàng)投家：硅谷的VC如何看待當(dāng)前炙手可熱的具身智能和低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域？

張璐：我認(rèn)為，任何科技趨勢在興起之初都會經(jīng)歷“信號與噪音比”偏低的階段，即噪音遠(yuǎn)多于真實信號。這是因為賽道足夠大，自然吸引大量資本和創(chuàng)業(yè)者進(jìn)入，進(jìn)而通過市場機(jī)制完成一輪自然的淘汰和篩選，這是無法跳過的階段。

無論是對創(chuàng)業(yè)者還是投資人，關(guān)鍵都在于，你是否真正看清了自己在這個趨勢中最看重的創(chuàng)新方向。我們過去十年從不追逐熱點，但許多我們早期進(jìn)入的賽道，最終都發(fā)展為主流領(lǐng)域，這歸功于我們一直堅持的方法論和系統(tǒng)性的生態(tài)分析能力。

在決定是否進(jìn)入某一領(lǐng)域前，我們會先構(gòu)建完整的生態(tài)圖譜，識別其中的keyplayers、技術(shù)基礎(chǔ)、應(yīng)用落地條件、成本結(jié)構(gòu)等，并進(jìn)行深入研究與拆解。如果最終判斷機(jī)會足夠大，即便市場尚未熱，我們也會堅定推進(jìn)。

幾乎所有熱點都是如此誕生的，創(chuàng)業(yè)者和資本在某一時間點集中涌入，估值迅速抬升，而類似的周期性熱潮每隔兩三年就會出現(xiàn)一次。真正能穿越周期、存活下來的，是那些一開始就擁有清晰愿景和長期認(rèn)知的企業(yè)。

前幾天我還給團(tuán)隊分享了一個視頻，是2000年谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人LarryPage的一次采訪。他當(dāng)時描述的公司愿景，是構(gòu)建一個“可以回答任何問題的搜索引擎”本質(zhì)就是今天的AI。這聽起來是不是與現(xiàn)在的大模型產(chǎn)品極為相似？而Transformer模型的誕生，正是源于谷歌研究院。

再看馬斯克，盡管如今的公眾評價褒貶不一，但他對SpaceX和特斯拉的愿景早在二十年前就已確立，并始終在執(zhí)行。這說明，真正能穿越周期的創(chuàng)業(yè)者，往往在公司尚小、方向尚未被市場看好時，就已經(jīng)確立了堅定的長期目標(biāo)。

當(dāng)然，愿景不一定在五年或十年內(nèi)實現(xiàn)，公司也必須具備商業(yè)模式和生存能力。但這份清晰、長期的愿景，是支持企業(yè)持續(xù)前行的根本動力。LarryPage曾說，這樣的愿景，在“智慧層面”激發(fā)了他最深的驅(qū)動力，這才是偉大創(chuàng)業(yè)真正的起點。

創(chuàng)投家：您剛才提到，愿景清晰是創(chuàng)業(yè)者的重要特質(zhì)，那么如果拋開賽道，僅從“人”出發(fā)，您認(rèn)為什么樣的創(chuàng)業(yè)者更容易成功？

張璐：我認(rèn)為，首先是長期愿景的清晰與堅定，這不僅是戰(zhàn)略判斷，更是驅(qū)動企業(yè)持續(xù)前行的核心動力。

其次是極強(qiáng)的韌性。創(chuàng)業(yè)注定艱難，意味著高壓、高強(qiáng)度的投入，犧牲社交與生活品質(zhì)，甚至在項目未見起色時質(zhì)疑自我，沒有韌性很難走得遠(yuǎn)。我有時會故意“嚇?！背鮿?chuàng)者，你是否準(zhǔn)備好了面對持續(xù)的孤獨與挑戰(zhàn)？

第三是卓越的領(lǐng)導(dǎo)力。一位真正有領(lǐng)導(dǎo)力的創(chuàng)始人，必須具備吸引頂尖人才“追隨”的能力，尤其在硅谷這樣人才競爭極度激烈的環(huán)境中。

這些是我最看重的三項核心素質(zhì)：愿景清晰、韌性十足、領(lǐng)導(dǎo)力強(qiáng)。創(chuàng)業(yè)注定是一條孤獨的路，但也正因如此，更顯勇氣與價值。

被并購只是一種選擇

創(chuàng)投家：我注意到，您舉的很多案例都是TOB的，您本人也更關(guān)注TOB方向。請問，這是因為硅谷的TOB生態(tài)上更具優(yōu)勢嗎？

張璐：過去十年，我們幾乎沒有投過TOC項目，一直專注于TOB領(lǐng)域。

其中一個很重要的原因正是硅谷確實擁有全球最成熟、最優(yōu)質(zhì)的TOB創(chuàng)業(yè)生態(tài)。這不僅體現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)者的質(zhì)量上，更體現(xiàn)在整個商業(yè)生態(tài)的成熟度上。比如，硅谷的企業(yè)客戶普遍具備良好的付費意識，愿意為高質(zhì)量的技術(shù)和服務(wù)買單。

此外，硅谷的大型企業(yè)通常有清晰的預(yù)算劃分，尤其是CTO所掌控的預(yù)算，常用于前沿技術(shù)探索、外部戰(zhàn)略合作以及潛在的技術(shù)收購，這對初創(chuàng)企業(yè)而言至關(guān)重要。

例如，他們可能同時投資十家初創(chuàng)公司，也許其中有五家第二年不再合作，但他們愿意承擔(dān)這樣的試錯成本。更重要的是，他們愿意給予反饋和共創(chuàng)迭代，比如你給他一個價值700萬美金的小訂單，一旦驗證效果良好，他們可以幫助你推廣至全公司。這種成熟的商業(yè)生態(tài)，讓初創(chuàng)企業(yè)可以專注于技術(shù)與產(chǎn)品創(chuàng)新，而不必在早期階段將大量精力耗費于生存驗證與客戶教育上。

第二個原因則與人工智能時代的特性密切相關(guān)。AI的出現(xiàn)不僅降低了初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)業(yè)門檻，也增強(qiáng)了大型科技公司的能力。比如，Google、Meta、Microsoft、Salesforce等巨頭在技術(shù)推進(jìn)速度上的表現(xiàn)遠(yuǎn)超市場預(yù)期。

在這樣的背景下，如果初創(chuàng)企業(yè)要在TOC市場做產(chǎn)品，勢必要直接面對這些科技巨頭的競爭。更現(xiàn)實的是，C端高質(zhì)量用戶數(shù)據(jù)主要掌握在Google、Meta等大公司手中，初創(chuàng)企業(yè)在數(shù)據(jù)資源上天然處于劣勢。我并不是說TOC完全沒有機(jī)會，而是想指出，在C端市場，初創(chuàng)企業(yè)所面臨的不確定性與競爭壓力更大。

一些投資人甚至提出這樣一種觀點，在C端市場，可能90%的機(jī)會最終會被大公司占據(jù)，留給初創(chuàng)企業(yè)的僅有10%；而在B端市場，盡管大公司可能占據(jù)一半市場份額，但剩下的50%依然留給初創(chuàng)企業(yè)巨大空間。根本原因在于數(shù)據(jù)的掌握與分布。

另外，TOB市場的退出路徑更加多元，除了IPO，收并購的比例極高。我個人也曾以創(chuàng)業(yè)者身份經(jīng)歷被收購的退出過程，這類收購?fù)瓿伤俣瓤?，頻次高，金額覆蓋范圍廣，從幾千萬美元到數(shù)十億美元不等。據(jù)統(tǒng)計，市場上約80%的企業(yè)退出是通過收并購實現(xiàn)的，這也為我們作為早期投資機(jī)構(gòu)提供了更加多樣化、高效的退出選項。

因此，綜合生態(tài)環(huán)境、商業(yè)邏輯以及自身經(jīng)驗出發(fā)，認(rèn)為我們更適合TOB領(lǐng)域的投資，外加上我本人也是從TOB創(chuàng)業(yè)起步。

我一直堅信，真正推動技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中實現(xiàn)大規(guī)模落地與變革的，是B端場景中的創(chuàng)新。

創(chuàng)投家：大型科技公司也會投資初創(chuàng)企業(yè)，這會與我們這種早期投資機(jī)構(gòu)形成競爭關(guān)系？

張璐：實際不會，反而是非常緊密的合作關(guān)系。

比如，今年3月在英偉達(dá)的年會上，英偉達(dá)正式發(fā)布了DGXCloud項目，該項目僅邀請了五家風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)作為核心合作方，包括A16Z、InsightPartner以及FusionFund等，合作方的被投企業(yè)若在申請后入選該項目，即可獲得一定數(shù)量的免費算力優(yōu)先支持及配套資源。實際上，大型科技公司希望通過與頂尖VC的合作，提前鎖定優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新企業(yè)，為其提供各類支持。

近年來，我們與這些大廠的合作愈發(fā)密切，甚至部分企業(yè)已被英偉達(dá)收購。這類科技公司一方面通過戰(zhàn)略合作構(gòu)建生態(tài)體系，另一方面也在加快收并購進(jìn)程、整合創(chuàng)新技術(shù)資源，因為競爭對手同樣實力強(qiáng)勁，必須迅速擴(kuò)展和強(qiáng)化自身能力。

正如你所說的，投資初創(chuàng)公司既是構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)，也是通過收購將優(yōu)秀企業(yè)納入麾下的有效方式。

創(chuàng)投家：硅谷的創(chuàng)業(yè)者對并購的心態(tài)會更開放？

張璐：確實如此，但不僅是開放心態(tài)的問題，更在于硅谷的并購條款本身非常優(yōu)厚，這里的科技公司愿意以較高估值進(jìn)行戰(zhàn)略收購。

大家可能普遍認(rèn)為收購是按收入倍數(shù)來定價，比如五倍、七倍或十倍，但戰(zhàn)略收購方的邏輯并非如此。

以我們投資的一家初創(chuàng)公司為例，年收入不到1000萬美元，但正與一家大型上市公司洽談收購事宜。對方之所以有意收購，是因為該公司的解決方案與其產(chǎn)品生態(tài)高度契合，一旦整合可快速推動銷售，為上市公司帶來每年數(shù)十億美元的新增收入。在此背景下，出資5億美元收購一家成立僅三年，年收入尚不足千萬的公司，完全可以接受。

從創(chuàng)業(yè)者角度來看，這樣的報價已是極具吸引力的高倍數(shù)估值，但有些連續(xù)創(chuàng)業(yè)者仍覺得估值偏低，期望更高的價格。這充分說明，技術(shù)創(chuàng)新本身的溢價非常顯著。

因此，并購對許多創(chuàng)業(yè)者而言，并非“不得已”的選擇，而是在不同發(fā)展階段中，通過優(yōu)化持股比例和退出方式實現(xiàn)價值的過程；對投資人來說，同樣是實現(xiàn)高倍數(shù)回報的理想路徑。

實際上，有些公司更適合在更大平臺下成為某條產(chǎn)品線，而不一定非要成長為獨立的上市公司。

投得準(zhǔn)、退得好

創(chuàng)投家：硅谷被視為創(chuàng)投和創(chuàng)新的起點，那當(dāng)?shù)赝顿Y人是如何看待創(chuàng)新周期以及長期回報的？

張璐：很多人誤以為硅谷的VC都能接受極長周期的投資，比如50年，其實并非如此。大多數(shù)專業(yè)VC的基金周期通常是10到15年，退出節(jié)奏通常集中在5到10年之間，這主要取決于基金本身的架構(gòu)設(shè)定。

當(dāng)然，像美國紅杉資本這類頂尖機(jī)構(gòu)也在嘗試新的運作模式，比如通過“永續(xù)基金”長期持有優(yōu)秀公司的股份，即便公司已上市，也繼續(xù)作為重要股東參與其長期發(fā)展，但這并不意味著可以無限期地延長退出時間。

不過，相較于其他地區(qū)，硅谷的資本確實更具“耐心”。我們基金的出資人中，70%來自主權(quán)基金、大學(xué)捐贈基金、養(yǎng)老金、保險公司等長期資金來源，他們支持我們專注早期投資，更看重長期回報。這種資金結(jié)構(gòu)，決定了我們在投資策略上也更傾向于支持早期、具備顛覆性潛力的創(chuàng)新項目。

我們之所以專注于早期投資，不僅因為我們擅長技術(shù)搭建和商業(yè)化初期的推進(jìn)，更因為我們對早期項目的退出周期與風(fēng)險有理性判斷。

我們通常會將項目分為兩類：一類是長期技術(shù)驅(qū)動、商業(yè)化周期較長的深度創(chuàng)新項目，每個基金周期內(nèi)只投資少數(shù)幾家；另一類則是商業(yè)化路徑清晰、短期內(nèi)可實現(xiàn)收入高速增長的項目，占比相對更高。這種組合可以幫助我們在兼顧長期價值的同時，維持整體回報的穩(wěn)定性。

從更宏觀的角度看，硅谷的創(chuàng)新周期常體現(xiàn)為三步循環(huán)：基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新。

以過去互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展為例，正是底層技術(shù)的演進(jìn)推動了大批新商業(yè)模式的誕生。而如今的人工智能浪潮，本質(zhì)上是更大范圍產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的一部分。AI并不是孤立的技術(shù)，它與低成本傳感器、數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施息息相關(guān)，只有當(dāng)?shù)讓釉O(shè)施完善，才能采集到高質(zhì)量數(shù)據(jù)，進(jìn)而推動AI模型訓(xùn)練和算法迭代，最終實現(xiàn)商業(yè)落地。

這就是硅谷創(chuàng)新的本質(zhì)：基礎(chǔ)技術(shù)推動應(yīng)用突破，應(yīng)用反過來帶動商業(yè)模式重構(gòu)，形成一個不斷循環(huán)的生態(tài)系統(tǒng)。

創(chuàng)投家：我們剛剛談到回報問題，您提到很多項目的回報倍數(shù)非常高。請問其中的關(guān)鍵秘訣是什么？是投得早，還是退得好？

張璐：兩者都很關(guān)鍵。作為早期投資人，投資時點的把握非常重要——太早可能等待周期過長，太晚則估值偏高、回報有限。

但更重要的是，不僅要投得準(zhǔn)，還要管得好。我們在投后管理上投入了大量精力，在60%-70%的被投企業(yè)中擔(dān)任董事，與創(chuàng)始人保持高頻溝通，深度參與其戰(zhàn)略制定和關(guān)鍵節(jié)點推進(jìn)。比如，對于初次創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)始人，我們會提供系統(tǒng)化的培訓(xùn)資料，協(xié)助他們搭建董事會架構(gòu)、制定融資策略、更好地規(guī)劃融資與股權(quán)機(jī)制等。

此外，我們構(gòu)建的CXO網(wǎng)絡(luò)（包含45位世界500強(qiáng)CTO）也能幫助創(chuàng)業(yè)者更快進(jìn)行產(chǎn)品驗證、對接客戶、推動戰(zhàn)略合作。即使遇到收購邀約，我們也會幫助他們評估、談判，甚至引入多方競標(biāo)，優(yōu)化退出價格。

所以，項目的高回報，不只是投得早，更在于我們系統(tǒng)性的篩選機(jī)制和扎實的投后賦能能力，這是我們團(tuán)隊特別擅長的部分。

創(chuàng)投家：您做投資已經(jīng)很多年了，狀態(tài)依然飽滿，怎么看待自己始終保持熱情的原因？

張璐：我非常熱愛這份事業(yè)。創(chuàng)立公司之初，我就把它當(dāng)作是我個人的“第二次創(chuàng)業(yè)”，目標(biāo)非常明確：希望打造一家全球領(lǐng)先的風(fēng)投機(jī)構(gòu)，并在硅谷這個全球創(chuàng)新中心產(chǎn)生真正的影響力。

我持續(xù)投入的核心驅(qū)動力，是希望通過推動技術(shù)創(chuàng)新，為產(chǎn)業(yè)帶來實質(zhì)性變革。創(chuàng)業(yè)初期，我選擇親自下場做企業(yè)；而如今做投資，是希望通過賦能生態(tài)系統(tǒng)，間接推動技術(shù)演進(jìn)和企業(yè)成長。目前我們已投資近百家企業(yè)，不僅是公司股東，更深度參與許多公司的董事會決策，真正成為他們長期的價值伙伴。

我有技術(shù)背景，本身對前沿科技充滿好奇心，每天與優(yōu)秀的創(chuàng)始人交流、了解最新技術(shù)動態(tài)，本身就是一種能量來源，根本不需要喝咖啡“提神”。對我來說，這份工作充滿樂趣和挑戰(zhàn)，完全源于內(nèi)在熱情，而非外部驅(qū)動。

此外，我也有意識地保護(hù)自己的熱情，比如我們從不盲目追熱點，而是專注自己真正看好、具備深度理解和優(yōu)勢的方向。這種“篤定感”讓我們在投資中保持清晰、持續(xù)的熱情，不被外部焦慮裹挾。

我們整個團(tuán)隊也是被熱情驅(qū)動的。大家不僅僅追求財務(wù)回報，更看重長期價值的實現(xiàn)。財務(wù)回報只是成果的一種量化體現(xiàn)，真正激勵我們的，是在推動創(chuàng)新、助力優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)者的過程中，持續(xù)創(chuàng)造真實而深遠(yuǎn)的影響力。

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咣地一聲，扳手重重地砸在了關(guān)怡的腦袋上，這家伙，第一扳手沒有怎么使上勁，第二扳手揮下之時，使上了全部的力量，這一聲響，聽著都疼|-。死尸會尸僵，因此，比常人的身體要硬一些，雖然如此，也硬不過成年男子那猛力一砸，于是……陳柔用來束住她頭發(fā)的發(fā)箍被砸飛了。她的天靈蓋往下陷去，腦袋像是是老舊的木桶一樣，再次裂了開來… 《最后一個趕尸人》作者：魏某人第1章落花洞女我叫了陳煩，是一名趕尸人————。在踏上這一行之前，我與大多數(shù)的同齡人一樣，正在面臨高考，每日里都是無休無止的學(xué)習(xí)，復(fù)習(xí)，考試-?？荚囘^后接著學(xué)習(xí)，復(fù)習(xí)，考試……晚自習(xí)都因此被延長到了晚上十點鐘！9月12號10點下晚自習(xí)，我抱著英語書往回走，在經(jīng)過十字說完了__。