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      鈦媒體 14小時前

      獨家對話 Fusion Fund 張璐:硅谷下半年 AI 投資風(fēng)向

      Fusion Fund 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 Open Agentic Web 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/O 2025 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 Blackwell Ultra 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(AI Agent)的新一輪平臺級革新。

      "這算是行業(yè)內(nèi)的共識,AI Agent 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‘人機協(xié)同’新時代。"硅谷投資人張璐回應(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、Fusion Fund 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)投的最新趨勢與機會》。

      以硅谷AI市場為鏡鑒,初創(chuàng)企業(yè)還有多少機會?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、快速的共同進化。

      做得好的企業(yè),在人員規(guī)模基本不變的前提下,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企業(yè)內(nèi)部流程,這類案例并非個例。

      作為早期投資機構(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 Marc Benioff(馬克·貝尼奧夫)也公開表示,今年他們不進行新的人員招聘。這背后的原因,是他們推出了面向企業(yè)客戶的Einstein GPT 模型,能夠在不擴充人力的前提下,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能夠進一步放大他們的能力,為他們的產(chǎn)出提供強大的輔助支持,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、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)"(Commercial Paper Issuance, 簡稱 CP)的初創(chuàng)公司。該公司利用強化學(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。團隊僅有 7 人,卻已簽下多家世界 500 強客戶,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、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)分流程中都蘊藏著大量適合AI 介入的數(shù)據(jù)整合與自動化機會。

      在物流、供應(yīng)鏈與制造行業(yè),AI 正與機器人系統(tǒng)深度融合,工業(yè)場景中,機器人通常以非人形的形式存在,例如機械臂、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。這是我個人非常看好的方向之一,也是近年來重點布局的領(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Key Player(重要玩家),來驅(qū)動AI的應(yīng)用,并非只投AI的應(yīng)用。"這個觀點非常有趣,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(Key Player),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(key players)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:您還投了賈揚青那個項目(Lepton AI),他算您說的Key Player嗎?

      張璐:當(dāng)然算。他們團隊正是在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施方向上進行創(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。

      賈揚青本人以及其團隊在開源生態(tài)中的貢獻也非常顯著。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 key player 的典型代表。

      創(chuàng)投家:為什么你們總能找到Key Player?

      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Fusion Fund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》《Physical AI》《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(key players)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 OpenAI、DeepMind 等前沿機構(gòu),還涵蓋 NASA 等機構(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,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)模的大幅擴張。另一種則是VC(風(fēng)險投資)可投的企業(yè),投資人進入后,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)模化應(yīng)用,并最終創(chuàng)造可觀的經(jīng)濟效益。

      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)者進入,進而通過市場機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key players、技術(shù)基礎(chǔ)、應(yīng)用落地條件、成本結(jié)構(gòu)等,并進行深入研究與拆解。如果最終判斷機會足夠大,即便市場尚未熱,我們也會堅定推進。

      幾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)。

      前幾天我還給團隊分享了一個視頻,是2000 年谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人 Larry Page 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。Larry Page 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。

      其次是極強的韌性。創(chuàng)業(yè)注定艱難,意味著高壓、高強度的投入,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"嚇唬"初創(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。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TO B 的,您本人也更關(guān)注 TO B 方向。請問,這是因為硅谷的 TO B 生態(tài)上更具優(yōu)勢嗎?

      張璐:過去十年,我們幾乎沒有投過TO C 項目,一直專注于TO B 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TO B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TO C 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TO C 完全沒有機會,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,TO B 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)瓿伤俣瓤欤l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TO B 領(lǐng)域的投資,外加上我本人也是從 TO B 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DGX Cloud 項目,該項目僅邀請了五家風(fēng)險投資機構(gòu)作為核心合作方,包括A16Z、Insight Partner以及Fusion Fund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程、整合創(chuàng)新技術(shù)資源,因為競爭對手同樣實力強勁,必須迅速擴展和強化自身能力。

      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,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。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)機制等。

      此外,我們構(gòu)建的CXO 網(wǎng)絡(luò)(包含45位世界 500 強 CTO)也能幫助創(chuàng)業(yè)者更快進行產(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)性的篩選機制和扎實的投后賦能能力,這是我們團隊特別擅長的部分。

      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。

      (本文首發(fā)于鈦媒體App,作者|郭虹妘,編輯|陶天宇)

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