中国 AI 投资人：练习时长两年半

中国 AI 投资人：练习时长两年半 中国 AI 投资人：练习时长两年半 Modified May 7, 2025 在硬件方面，AI 技术的发展正在催生一类全新的计算机形态出现，它需要全新的感知方式。如果便携设备能够采集我们在线下生活中产生的大量语音、视觉乃至生理数据，并通过 AI 模型进行实时处理和反馈，提供对应的服务，那么这些产品就具有极高的价值。 在健康领域，像 Oura Ring、Whoop Band 这类设备也在大量采集用户的睡眠、压力与运动数据，甚至已经有技术可以采集类似荷尔蒙水平等更细微的指标（例如利用光谱传感）。 这些硬件产品的核心价值在于，它们能采集到此前尚未被数字化的高质量人体数据。这些数据，既是智能手机难以捕捉的，也是目前大模型公司难以轻易获取的。然后这些数据给到模型，可以训练出一个 AI 健康顾问，指导我们的日常健康，让我们活的更好，我会非常愿意买单。 当产品或服务必须依赖于这类独特、由硬件采集的数据来优化模型性能时，就能建立了一个极其重要的护城河。如果公司/产品的核心竞争力仅仅是基于通用大模型之上，总有一天会被它吞噬，但拥有属于自己的高质量且难以替代的数据资产，具备更强的持续竞争力与独立性。 高瓴创投王蓓： （还是）最普适的商业逻辑。「太阳底下无新事」，不可能有哪个模式或供需关系是前无古人、后无来者的。底层需求一直都在。最终，我们坚持的是常识驱动。只有常识才是不变的。很多价值投资的理论，核心也是常识。 Founder Park：「常识」具体怎么定义？ 高瓴创投王蓓： 你能给用户创造什么价值、大家为什么要用你的产品？如果你能用三句话给一个完全不懂行的人讲清楚，对方能理解，那可能就符合常识。如果需要堆砌一堆专业术语、花哨词汇，只有创投圈千把号人自嗨，那这个事情可能既破不了圈，也带不来大的商业价值。 靖亚资本何沛： 靖亚的策略没变，在我们发布的年度报告上，总结为五个方面： 一是 AI for Content（即 AIGC），随着多模态技术的发展，语音、视频、3D、互动视频、互动游戏等模态的价值还将继续放大，目前还处在很早期阶段。 二是 AI for Productivity。大家常说的 Copilot 或 Agent 方向的产品/应用，核心目的是提高我们的生产力。我们观察到业内从 Copilot 向 Agent/Autopilot 演进的趋势，我们非常看好这一方向。 三是 AI for Insights 。 AIGC 为互联网带来了指数级增加的内容，甚至让人难以分辨真伪。这意味着，在海量噪音中找到真正有价值的信号将变得极其困难。唯一的解决办法可能是「用魔法打败魔法」，让 AI 来帮我们去分辨什么是对我们有用的「信号」。 四是 AI for Service，我们坚信 AI 最终会取代人类的某些相对可以清晰定义边界的工作，并直接交付结果。我们在这一领域持续布局，例如 AI 编程、AI 招聘、AI 客服等方向，这些领域已经能够带来很大的商业价值。 五是 AI for Real World。 我们觉得生成式AI 不应该只停留在数字世界，而是需要与现实世界交互。我们已经投资了几家很有潜力的公司，例如千寻智能和 Hilbot，都是非常优秀的具身智能公司。 明势创投夏令： 会更积极地面向 Agent 去做投资： • 应用层：包括专业/垂直领域 Agent、Kill Time 类 Agent。 • Agent Infra 层：Agent 相关的基础设施，包括记忆、工具相关。 我们认为，垂直领域的 AI Agent 绝不能按过去投中国 SaaS 的逻辑去看。中国 SaaS 市场这么些年，中国投资人交了这么多学费，它很清晰的特点是为结果付费，而不是为效率工具付费。中国当然有企业愿意为效率工具付费，但相比美国整体盘子小，付费能力弱。AI 作为更强的生产力工具，我们希望投的是能直接交付结果的 AI Agent。 比如我们投的 AI 律所艾语智能 vs 美国 Harvey。Harvey 服务的是世界 500 强的律师，为他们提效，收席位费，工具导向。艾语是自己服务金融机构提供某一类细分的批量诉讼业务，AI 完成大部分流程，有些环节需要 AI 指导小白操作，收费模式是 take rate，交付的是结果；包括销售工具，美国 SDR 工具收席位费，中国我们看到有创业公司直接做销售拿 take rate。 本质上，技术跟垂直行业的结合，是把原有行业中无法标准化、结构化的业务环节进行标准化、结构化，从而实现规模化，最终交付结果。 Founder Park：真格现在有投 Agent 的逻辑吗？ 真格基金刘元： 我们的逻辑是「投人」。 如果现在有人来说要做 Agent，我们会问：为什么现在做？之前在干嘛？未来想干嘛？ 我们总说，如果你跟别人做一样的事，选一样的路，就会得到一样的结果。我们所有的问题都围绕着：你不一样的地方在哪里？ 最近一两个月好像确实没投过纯粹说自己是做 Agent 的。我们投的那些沾点边的，都是一两年前聊的了。到现在出来说要做 Agent，你得拿出点别人没说过的话、没做过的事，其实挺难的。 Founder Park：真格在 AI 领域没有「赛道」的投资逻辑？ 真格基金刘元： 没有，我们不做预设。 我们的心态非常开放。我们会根据从创业者那里学到的东西形成一些观点，但我们清楚地知道这些观点随时可能被颠覆，并且非常期待被优秀的创业者来改变我们的看法。这一点，真格十几年都没变过。 23 好项目在哪里？ 好项目的标准变了吗？ Founder Park：怎么看今年的创业环境？好项目变多了吗？ 明势创投夏令： 有机遇，有挑战。大环境是技术仍在高速发展，「+AI」的应用越来越多，但「+AI」在中国市场更多是原有玩家的机会，创业公司想简单地「+AI」机会有限。而且融资环境依然有较大不确定性，比如关税导致的二级市场的波动。 总体判断：好项目一定会变多。因为技术驱动力在，人才供给也在增加。但这些好项目一定不在拍脑袋就能想到的地方，而是在非共识的、精心挑选的、深扎场景找到的切口。 Atypical 邵帅： 我注意到一个趋势是如今很多一线机构愿意重金投资那些背景雄厚、有过大公司成功经验的「明星创始人」，并给予他们充足的资金去探索 AI Native 应用方向。体现在很多项目在早期阶段就获得了大额融资，估值也水涨船高。这与移动互联网时代按部就班的融资节奏有很大不同。 在这种模式下，优秀项目的标准似乎更多侧重于，拥有一个有潜力的 CEO 和一个大赛道，至于产品的具体形态可能还在摸索。 从我个人的角度，我还是偏向「本分」一些。 我认为，创业团队过早拿到大额资金，可能导致战略方向的偏离。参考移动互联网，张一鸣早期只有周子敬等人给的几十万天使（2012 年），后来王琼 SIG 的百万美金（2012 年），甚至 B 轮融资挺痛苦的。 但今天呢？很多背景不错的创始人，一出来就是几轮，具身智能也是这样，有点重现当年最疯狂的时候，华贸一天闭环，三轮结束了啊。（笑） 当然，做通用模型或 Agent 这类需要大规模资金投入的项目另当别论。 但对于大多数软件应用类和硬件项目，我更看重创始人如何打磨产品、实现商业化的能力，关注 PMF、Retention 、ROI 等一些核心指标，虽然看起来有些「守旧」，但是我们坚守的投资逻辑。 创新工场任博冰： 一个变化是，出来创业的人，相比前两年整体趋势是变少的。去年相对前年就少了很多，今年下半年可能会比去年稍多一点，但总量仍在低位。这主要是因为 AI 创业门槛确实变高了，事情本身就很难。 另一个变化是，今年大量人民币基金开始进入 AI 领域。一方面是政府引导，设立 AI 生态基金；另一方面，一些原有投硬科技的基金发现其他方向机会减少，开始转向 AI，疯狂招人。但对于硬科技基金来说，投 AI 应用其实挑战很高。 长期来看，好项目会变多。因为好的「主题」也在变多。过去两年，能赚钱的好主题不多。 AI Infra，前两年热，但长期能赚多少钱还是问号。 AI 硬件，短期可能是主题，但长期未必是最好的。 最好的主题一定是 AI 应用。但过去两年，赚钱的 AI 应用主题很少，流量榜靠前的多是工具类。连 AI 陪伴，留存和 ROI 都面临挑战。 真正好的主题，肯定不是工具。最好的主题，比如 ToC 的娱乐应用，还没真正出来。今年可能会冒出一些苗头。还有一些平台性的主题，之前没人做，现在才刚开始有人摸索。 Founder Park：为什么下半年创业者会比去年多？ 创新工场任博冰： 去年市场极其冷淡。今年春节后，我们接触到的人里，表达创业意愿的变多了。这和信心有关： 1. 技术可用性：像 DeepSeek 这样的高质量开源模型出现，让国内创业者有了更好的基础，感觉与美国的差距在某些点上缩小了。 2. 产品有机会：像 Manus 这样的产品，让大家看到通过产品创新和能力，依然能做出不错的成绩。 3. 方向更清晰：相比去年的迷茫，现在很多人对底层机会想得更清楚了。能不能迈出创业这一步，很多时候是个信心问题。 Creek Stone 钟陆欢： 数量上不好判断，但春节后 DeepSeek 爆发以来，市场上项目的估值确实普遍变贵了，这更考验我们对早期项目的判断能力，也更能体现我们的打法的优势。我们相信，随着 Token 价格下降、基建完善，未来好项目会越来越多。 Founder Park： 项目变贵是迅速形成共识带来的负面影响吗？ Creek Stone 李一豪： 不完全是共识造成的，也与供需关系有关。 相比上一个全球化周期，中国的美元基金总规模是大幅减少的，但同比创业团队的数量也少了很多，这也和技术阶段息息相关。因为数量少了，同时一级市场有效性很高，优秀的团队和热点方向估值增长就会很快。 行业里主要有两种打法，ETF 打法对市场 beta 有效体现，以及现在在硅谷也很流行的 solo fund 打法。Solo fund 在现在的优势，是更多利用社交网络和媒体，把个人认知、资源串联和品牌效应放大了，我们就在这个道路上做尝试，在更早甚至半孵化的阶段去服务创业者。 换个角度看，我们自己其实从去年年初开始喊着要投 AI 应用的时候，被好多投资人质疑过。大家当时觉得，基础大模型都还没做好，你凭啥去投应用呢？结果，一直等到今年所有人才突然意识到好像都没怎么投过应用，这也导致市场上一些应用的项目反而一下子变贵了。 线性资本郑灿： 这可能跟共识没有关系。投资的马太效应、项目的马太效应，其实从去年就开始了。但这并不是共识的结果，「共」 的状态可能反而是「都没想清楚」。 什么情况是共识？大家都在抢着领投、独投。现在没有那么多项目是大家抢着独家投的。具身另说。 （创业环境）可以从两个方面看： 1. 模型能力变强了，能做的事情肯定变多了。很多原来做不到的场景现在能做了，原来只能做到及格的产品现在能做到优秀了。这打开了很多新的创业方向。我们会看到更多优秀的人在做有价值的事情。 2. 认知/情绪层面，市场认知提升了，客户教育成本降低了。大家不再怀疑 AI 有没有用，这为商业化扫清了一些障碍。 综合来看，无论是从能做的事情、对商业环境的影响，还是对投资情绪的影响，都是正面的。体感上，投资人肯定比过去更积极了。 至于好项目，我觉得肯定是变多了。原因包括：创始人的思考在变得成熟；技术催生了更多能做的方向和场景。 当前阶段，尤其是在 AI 应用领域，有强商业 sense 和产品 sense 的团队更有优势。他们需要对目标场景有深刻理解，对如何提供好的用户体验有深刻理解，对如何商业化推广有深刻理解。一旦这些要素契合，结果交付可能会非常快。 真格基金刘元： 整体感觉，此刻还决定创业的，很多是真正想创业的人。一级市场冷清，To VC 的项目少了很多，这是好事，项目的纯度变高了。当然，追热点的还是有，比如去年有很大比例的创业者做陪伴机器人，前年有大量创业者做中国的 Character.ai 一样。 我们现在更愿意跟那些从小团队，甚至独立开发者开始，或者几个同学一起动手做东西的人聊。踏踏实实做事的人还是挺多的。 Founder Park：独立开发者是好的画像吗？ 真格基金刘元： 「独立开发者」这个标签不一定是。关键看 ta 是享受做一个「作者」，还是想做一个「系统和组织的建立者」？作为独立开发者的状态是一个创业的开端还是创业的目的本身？这从他的行动（有没有找合伙人、有没有系统化运作）能看出来。 24 投资人角色有变化吗？ Founder Park：现阶段，VC 能给创业者提供的帮助和以前有变化吗？ Atypical 邵帅： 这是我想特别强调的 Atypical 的优势所在。现如今的 AI 创业，尤其是 Agent 和其他应用类项目，从 Day One 就应该考虑全球市场，尤其是欧美市场。出海的原因有很多，比如考虑到模型能力、用户的付费意愿、人力替代的 ROI（尤其在 B2B），以及相对宽松的监管环境（尤其是面向消费者的内容和娱乐类产品）。 然而，华人面孔的创业者出海面临着不少挑战，涉及文化差异、市场理解、用户习惯、法规政策和融资环境等多方面因素。同时，在一开始就想拿到 A16Z、Benchmark 等顶级美元基金的钱其实并不容易，需要有信任基础的早期美元基金来支持早期更好。 Atypical 的优势在于具有硅谷背景的美元基金的「基因」。Atypical 基金的团队成员拥有深厚的硅谷背景与全球化的网络资源，我们的 LP 也涵盖了很多全球领先企业。我们能够为有出海意图的华人创业者提供架构设计与身份规划建议、欧美市场的洞察和调研、当地资本、人才、合作伙伴和客户资源的对接，以及通过 LP 网络加速商业化进程等服务。 尤其是在我们擅长的内容平台，SaaS、Agent、消费级硬件等领域，我们拥有丰富的经验与认知，能够为出海的优秀华人创业者提供切实的帮助。 创新工场任博冰： 变化很大，帮助几乎是全方位的。现在大家（VC 和创业者）都坐在「车的前排」。 以前投硬科技，投资人很多时候坐后排就行，创业者经验认知可能更强，是他们给投资人上课。现在，我们和被投企业更像是「副驾」关系，都是学习者和探索者。 我们可以提供信息和视角 ， 思考一些他们可能没精力想的事，把之前周期的经验（比如移动互联网的打法）告诉他们。链接资源， 找人帮他们解决具体问题。以及辅助一些决策，比如讨论是否开源、融资节奏、如何建立决策系统等。 这些帮助比以前单纯的精神支持或资源对接要深入得多。移动互联网早期，投资人起到的作用也是非常大的。 真格刘元： 坦率说，AI 之前，市场太久没有大机会了，投资人也面临「青黄不接」。投资人最重要的成长是陪伴伟大的公司一起成长。移动互联网红利期过后，大家都在摸索。 现在能提供的，尤其对我们这种非创业者出身的投资人来说： 1. 首先是别管太多。 2. 提供信息。创业者是隧道视野（tunnel vision），投资人可以提供广度信息，告诉他赛道格局、行业最佳实践等。 3. 提供网络。比如我们给 Manus 介绍了张涛和 Peak，以前也给大量的真格被投公司介绍过高管。这种合伙人级别的牵线，我们一直在做。 但说到底，真正的好公司，不太需要投资人帮太多忙。 25 最近在思考什么问题？ 在硬件方面，AI 技术的发展正在催生一类全新的计算机形态出现，它需要全新的感知方式。如果便携设备能够采集我们在线下生活中产生的大量语音、视觉乃至生理数据，并通过 AI 模型进行实时处理和反馈，提供对应的服务，那么这些产品就具有极高的价值。 在健康领域，像 Oura Ring、Whoop Band 这类设备也在大量采集用户的睡眠、压力与运动数据，甚至已经有技术可以采集类似荷尔蒙水平等更细微的指标（例如利用光谱传感）。 这些硬件产品的核心价值在于，它们能采集到此前尚未被数字化的高质量人体数据。这些数据，既是智能手机难以捕捉的，也是目前大模型公司难以轻易获取的。然后这些数据给到模型，可以训练出一个 AI 健康顾问，指导我们的日常健康，让我们活的更好，我会非常愿意买单。 当产品或服务必须依赖于这类独特、由硬件采集的数据来优化模型性能时，就能建立了一个极其重要的护城河。如果公司/产品的核心竞争力仅仅是基于通用大模型之上，总有一天会被它吞噬，但拥有属于自己的高质量且难以替代的数据资产，具备更强的持续竞争力与独立性。 高瓴创投王蓓： （还是）最普适的商业逻辑。「太阳底下无新事」，不可能有哪个模式或供需关系是前无古人、后无来者的。底层需求一直都在。最终，我们坚持的是常识驱动。只有常识才是不变的。很多价值投资的理论，核心也是常识。 Founder Park：「常识」具体怎么定义？ 高瓴创投王蓓： 你能给用户创造什么价值、大家为什么要用你的产品？如果你能用三句话给一个完全不懂行的人讲清楚，对方能理解，那可能就符合常识。如果需要堆砌一堆专业术语、花哨词汇，只有创投圈千把号人自嗨，那这个事情可能既破不了圈，也带不来大的商业价值。 靖亚资本何沛： 靖亚的策略没变，在我们发布的年度报告上，总结为五个方面： 一是 AI for Content（即 AIGC），随着多模态技术的发展，语音、视频、3D、互动视频、互动游戏等模态的价值还将继续放大，目前还处在很早期阶段。 二是 AI for Productivity。大家常说的 Copilot 或 Agent 方向的产品/应用，核心目的是提高我们的生产力。我们观察到业内从 Copilot 向 Agent/Autopilot 演进的趋势，我们非常看好这一方向。 三是 AI for Insights 。 AIGC 为互联网带来了指数级增加的内容，甚至让人难以分辨真伪。这意味着，在海量噪音中找到真正有价值的信号将变得极其困难。唯一的解决办法可能是「用魔法打败魔法」，让 AI 来帮我们去分辨什么是对我们有用的「信号」。 四是 AI for Service，我们坚信 AI 最终会取代人类的某些相对可以清晰定义边界的工作，并直接交付结果。我们在这一领域持续布局，例如 AI 编程、AI 招聘、AI 客服等方向，这些领域已经能够带来很大的商业价值。 五是 AI for Real World。 我们觉得生成式AI 不应该只停留在数字世界，而是需要与现实世界交互。我们已经投资了几家很有潜力的公司，例如千寻智能和 Hilbot，都是非常优秀的具身智能公司。 明势创投夏令： 会更积极地面向 Agent 去做投资： • 应用层：包括专业/垂直领域 Agent、Kill Time 类 Agent。 • Agent Infra 层：Agent 相关的基础设施，包括记忆、工具相关。 我们认为，垂直领域的 AI Agent 绝不能按过去投中国 SaaS 的逻辑去看。中国 SaaS 市场这么些年，中国投资人交了这么多学费，它很清晰的特点是为结果付费，而不是为效率工具付费。中国当然有企业愿意为效率工具付费，但相比美国整体盘子小，付费能力弱。AI 作为更强的生产力工具，我们希望投的是能直接交付结果的 AI Agent。 比如我们投的 AI 律所艾语智能 vs 美国 Harvey。Harvey 服务的是世界 500 强的律师，为他们提效，收席位费，工具导向。艾语是自己服务金融机构提供某一类细分的批量诉讼业务，AI 完成大部分流程，有些环节需要 AI 指导小白操作，收费模式是 take rate，交付的是结果；包括销售工具，美国 SDR 工具收席位费，中国我们看到有创业公司直接做销售拿 take rate。 本质上，技术跟垂直行业的结合，是把原有行业中无法标准化、结构化的业务环节进行标准化、结构化，从而实现规模化，最终交付结果。 Founder Park：真格现在有投 Agent 的逻辑吗？ 真格基金刘元： 我们的逻辑是「投人」。 如果现在有人来说要做 Agent，我们会问：为什么现在做？之前在干嘛？未来想干嘛？ 我们总说，如果你跟别人做一样的事，选一样的路，就会得到一样的结果。我们所有的问题都围绕着：你不一样的地方在哪里？ 最近一两个月好像确实没投过纯粹说自己是做 Agent 的。我们投的那些沾点边的，都是一两年前聊的了。到现在出来说要做 Agent，你得拿出点别人没说过的话、没做过的事，其实挺难的。 Founder Park：真格在 AI 领域没有「赛道」的投资逻辑？ 真格基金刘元： 没有，我们不做预设。 我们的心态非常开放。我们会根据从创业者那里学到的东西形成一些观点，但我们清楚地知道这些观点随时可能被颠覆，并且非常期待被优秀的创业者来改变我们的看法。这一点，真格十几年都没变过。 23 好项目在哪里？ 好项目的标准变了吗？ Founder Park：怎么看今年的创业环境？好项目变多了吗？ 明势创投夏令： 有机遇，有挑战。大环境是技术仍在高速发展，「+AI」的应用越来越多，但「+AI」在中国市场更多是原有玩家的机会，创业公司想简单地「+AI」机会有限。而且融资环境依然有较大不确定性，比如关税导致的二级市场的波动。 总体判断：好项目一定会变多。因为技术驱动力在，人才供给也在增加。但这些好项目一定不在拍脑袋就能想到的地方，而是在非共识的、精心挑选的、深扎场景找到的切口。 Atypical 邵帅： 我注意到一个趋势是如今很多一线机构愿意重金投资那些背景雄厚、有过大公司成功经验的「明星创始人」，并给予他们充足的资金去探索 AI Native 应用方向。体现在很多项目在早期阶段就获得了大额融资，估值也水涨船高。这与移动互联网时代按部就班的融资节奏有很大不同。 在这种模式下，优秀项目的标准似乎更多侧重于，拥有一个有潜力的 CEO 和一个大赛道，至于产品的具体形态可能还在摸索。 从我个人的角度，我还是偏向「本分」一些。 我认为，创业团队过早拿到大额资金，可能导致战略方向的偏离。参考移动互联网，张一鸣早期只有周子敬等人给的几十万天使（2012 年），后来王琼 SIG 的百万美金（2012 年），甚至 B 轮融资挺痛苦的。 但今天呢？很多背景不错的创始人，一出来就是几轮，具身智能也是这样，有点重现当年最疯狂的时候，华贸一天闭环，三轮结束了啊。（笑） 当然，做通用模型或 Agent 这类需要大规模资金投入的项目另当别论。 但对于大多数软件应用类和硬件项目，我更看重创始人如何打磨产品、实现商业化的能力，关注 PMF、Retention 、ROI 等一些核心指标，虽然看起来有些「守旧」，但是我们坚守的投资逻辑。 创新工场任博冰： 一个变化是，出来创业的人，相比前两年整体趋势是变少的。去年相对前年就少了很多，今年下半年可能会比去年稍多一点，但总量仍在低位。这主要是因为 AI 创业门槛确实变高了，事情本身就很难。 另一个变化是，今年大量人民币基金开始进入 AI 领域。一方面是政府引导，设立 AI 生态基金；另一方面，一些原有投硬科技的基金发现其他方向机会减少，开始转向 AI，疯狂招人。但对于硬科技基金来说，投 AI 应用其实挑战很高。 长期来看，好项目会变多。因为好的「主题」也在变多。过去两年，能赚钱的好主题不多。 AI Infra，前两年热，但长期能赚多少钱还是问号。 AI 硬件，短期可能是主题，但长期未必是最好的。 最好的主题一定是 AI 应用。但过去两年，赚钱的 AI 应用主题很少，流量榜靠前的多是工具类。连 AI 陪伴，留存和 ROI 都面临挑战。 真正好的主题，肯定不是工具。最好的主题，比如 ToC 的娱乐应用，还没真正出来。今年可能会冒出一些苗头。还有一些平台性的主题，之前没人做，现在才刚开始有人摸索。 Founder Park：为什么下半年创业者会比去年多？ 创新工场任博冰： 去年市场极其冷淡。今年春节后，我们接触到的人里，表达创业意愿的变多了。这和信心有关： 1. 技术可用性：像 DeepSeek 这样的高质量开源模型出现，让国内创业者有了更好的基础，感觉与美国的差距在某些点上缩小了。 2. 产品有机会：像 Manus 这样的产品，让大家看到通过产品创新和能力，依然能做出不错的成绩。 3. 方向更清晰：相比去年的迷茫，现在很多人对底层机会想得更清楚了。能不能迈出创业这一步，很多时候是个信心问题。 Creek Stone 钟陆欢： 数量上不好判断，但春节后 DeepSeek 爆发以来，市场上项目的估值确实普遍变贵了，这更考验我们对早期项目的判断能力，也更能体现我们的打法的优势。我们相信，随着 Token 价格下降、基建完善，未来好项目会越来越多。 Founder Park： 项目变贵是迅速形成共识带来的负面影响吗？ Creek Stone 李一豪： 不完全是共识造成的，也与供需关系有关。 相比上一个全球化周期，中国的美元基金总规模是大幅减少的，但同比创业团队的数量也少了很多，这也和技术阶段息息相关。因为数量少了，同时一级市场有效性很高，优秀的团队和热点方向估值增长就会很快。 行业里主要有两种打法，ETF 打法对市场 beta 有效体现，以及现在在硅谷也很流行的 solo fund 打法。Solo fund 在现在的优势，是更多利用社交网络和媒体，把个人认知、资源串联和品牌效应放大了，我们就在这个道路上做尝试，在更早甚至半孵化的阶段去服务创业者。 换个角度看，我们自己其实从去年年初开始喊着要投 AI 应用的时候，被好多投资人质疑过。大家当时觉得，基础大模型都还没做好，你凭啥去投应用呢？结果，一直等到今年所有人才突然意识到好像都没怎么投过应用，这也导致市场上一些应用的项目反而一下子变贵了。 线性资本郑灿： 这可能跟共识没有关系。投资的马太效应、项目的马太效应，其实从去年就开始了。但这并不是共识的结果，「共」 的状态可能反而是「都没想清楚」。 什么情况是共识？大家都在抢着领投、独投。现在没有那么多项目是大家抢着独家投的。具身另说。 （创业环境）可以从两个方面看： 1. 模型能力变强了，能做的事情肯定变多了。很多原来做不到的场景现在能做了，原来只能做到及格的产品现在能做到优秀了。这打开了很多新的创业方向。我们会看到更多优秀的人在做有价值的事情。 2. 认知/情绪层面，市场认知提升了，客户教育成本降低了。大家不再怀疑 AI 有没有用，这为商业化扫清了一些障碍。 综合来看，无论是从能做的事情、对商业环境的影响，还是对投资情绪的影响，都是正面的。体感上，投资人肯定比过去更积极了。 至于好项目，我觉得肯定是变多了。原因包括：创始人的思考在变得成熟；技术催生了更多能做的方向和场景。 当前阶段，尤其是在 AI 应用领域，有强商业 sense 和产品 sense 的团队更有优势。他们需要对目标场景有深刻理解，对如何提供好的用户体验有深刻理解，对如何商业化推广有深刻理解。一旦这些要素契合，结果交付可能会非常快。 真格基金刘元： 整体感觉，此刻还决定创业的，很多是真正想创业的人。一级市场冷清，To VC 的项目少了很多，这是好事，项目的纯度变高了。当然，追热点的还是有，比如去年有很大比例的创业者做陪伴机器人，前年有大量创业者做中国的 Character.ai 一样。 我们现在更愿意跟那些从小团队，甚至独立开发者开始，或者几个同学一起动手做东西的人聊。踏踏实实做事的人还是挺多的。 Founder Park：独立开发者是好的画像吗？ 真格基金刘元： 「独立开发者」这个标签不一定是。关键看 ta 是享受做一个「作者」，还是想做一个「系统和组织的建立者」？作为独立开发者的状态是一个创业的开端还是创业的目的本身？这从他的行动（有没有找合伙人、有没有系统化运作）能看出来。 24 投资人角色有变化吗？ Founder Park：现阶段，VC 能给创业者提供的帮助和以前有变化吗？ Atypical 邵帅： 这是我想特别强调的 Atypical 的优势所在。现如今的 AI 创业，尤其是 Agent 和其他应用类项目，从 Day One 就应该考虑全球市场，尤其是欧美市场。出海的原因有很多，比如考虑到模型能力、用户的付费意愿、人力替代的 ROI（尤其在 B2B），以及相对宽松的监管环境（尤其是面向消费者的内容和娱乐类产品）。 然而，华人面孔的创业者出海面临着不少挑战，涉及文化差异、市场理解、用户习惯、法规政策和融资环境等多方面因素。同时，在一开始就想拿到 A16Z、Benchmark 等顶级美元基金的钱其实并不容易，需要有信任基础的早期美元基金来支持早期更好。 Atypical 的优势在于具有硅谷背景的美元基金的「基因」。Atypical 基金的团队成员拥有深厚的硅谷背景与全球化的网络资源，我们的 LP 也涵盖了很多全球领先企业。我们能够为有出海意图的华人创业者提供架构设计与身份规划建议、欧美市场的洞察和调研、当地资本、人才、合作伙伴和客户资源的对接，以及通过 LP 网络加速商业化进程等服务。 尤其是在我们擅长的内容平台，SaaS、Agent、消费级硬件等领域，我们拥有丰富的经验与认知，能够为出海的优秀华人创业者提供切实的帮助。 创新工场任博冰： 变化很