中國數字經濟投資策略

　　2024年1月9日-11日，“2024創投大會”在西安舉辦。本屆大會以“向實· 向新 · 向強”為主題，邀請院士專家、投資機構、產業企業從宏觀趨勢、產業投資、企業發展等多個角度呈現一場思想饕餮盛宴。

　　本場《“四新”下的數字經濟投資策略》圓桌對話由一村資本創始合伙人、董事總經理 于彤主持，對話嘉賓為：

　　李 樺 圖靈量子首席財務官

　　陸佳清 國科嘉和高級合伙人

　　石建平 藍馳創投投資合伙人

　　孫文海 元禾厚望合伙人

　　汪 洋 松禾資本管理合伙人

　　楊曉敏 同創偉業董事總經理

　　張 嶸 弘毅投資科技文創部合伙人

　　曾穎哲 線性資本合伙人

　　以下為演講實錄，

　　經投資界（ID:pedaily2012）編輯：

　　于彤：非常榮幸主持數字經濟的論壇，在座的各位也都是在數字經濟領域投資有比較深的造詣，所以我們希望通過今天下午這個論壇，能深度的去解決數字經濟這個領域里的一些問題，并且對數字經濟的未來、“四新”經濟發展之下的發展脈絡也進行一些展望，我們希望通過我們今天的論壇，能為大家奉獻一場思想上的盛宴。

　　首先也是先按照慣例，請各位介紹一下自己和自己所在的機構。

　　李樺：首先介紹一下我們的公司圖靈量子，創始人是上海交通大學的金賢敏教授，也是潘院士最早的五六個學生之一，目前專注量子計算的研發20多年的時間，可以算是國內量子計算行業內最頂尖的科學家。圖靈量子是在2021年成立的，雖然成立時間不是特別久，但是我們在部分的研發領域上也是代表中國和全球在競爭的一個狀態，包括我們單芯片可以實現128個光源，目前也是保持世界紀錄，另外我們已交付多臺的光量計算機，可以實現56個量子比特，達到量子霸權。

　　目前除了量子計算機以外，公司包括光連接的產品和量子安全的產品也陸續投向市場，希望得到更多的政府和上下游企業，包括各位投資人的支持。

　　陸佳清：國科嘉和是中國科學院控股有限公司(簡稱“國科控股”)旗下專注于硬科技投資的科創私募股權基金管理公司，是國科控股旗下的一級企業。我們是一個純市場化GP，LP涵蓋國家級產業引導基金、大型民營企業、險資等等。截至目前，我們投了150多個項目，超過50%來自于科技成果轉移轉化項目，2023年我們收獲了6個IPO，最高的投資回報達到50多倍。

　　再就是整個資金端，我們除了一支美元基金以外，其他都是人民幣基金，有投向早、中、晚不同階段的。我們還在積極找尋硬科技的全周期項目來投資，希望跟大家有合作。

　　石建平：藍馳創投是一家雙幣基金，目前管理基金規模超150億人民幣，包含美元和人民幣兩個幣種。我們從2005年開始進入中國市場，一直聚焦科技領域的投資，投資的項目將近200個。

　　我們覆蓋面比較綜合，是一家聚焦科技的早期機構，行業應用上面，消費科技、生物醫藥、企業科技和硬科技領域我們都在關注。希望有機會和西安創業的小伙伴、研究機構能夠合作，一起推動中國科技創新發展。

　　孫文海：元禾厚望是蘇州元禾控股旗下的專門從事成長期投資的市場化平臺。元禾控股是蘇州工業園區下屬的專業股權投資平臺，在管的規模超過了1000億人民幣。元禾厚望在元禾控股體系內是一個比較年輕的投資平臺，我們一共有四支基金，50多億人民幣，投資了近50多個項目，已經有6個IPO，還有3家企業在會。我們專注的是成長期，投資的主要方向是以半導體為核心的硬科技，加上新材料和數字經濟。希望借這次機會跟西安的同行和創業者有更多的交流。

　　汪洋：松禾資本是國內最早的創投機構之一，自1996年成立以來，已有28年的歷史。我們先后管理了28支基金，其中超過20支是盲池基金，投資階段覆蓋了從天使輪到Pre-IPO的各個階段，主要集中在成長期和早期階段，即我們通常所說的VC和天使投資。

　　在投資方向上，我們主要關注兩個大的領域：醫療健康和硬科技。我們的總部位于深圳，并在北京、廣州和上海設有團隊。我們非常看好西安在硬科技領域的發展前景，希望未來有機會在西安落地，與大家進行深度合作。非常感謝!

　　楊曉敏：同創偉業是一個老牌的本土投資機構，成立了20多年，我們大概投了已經有700個項目，目前已經有100多家成功IPO了，整體管理規模在300億。投資的方向主要是硬科技、數字經濟和大健康，這是我們三個主賽道。從投資階段來說，是從早期的天使，一直到Pre-IPO整個階段。我們保持比較活躍的投資節奏，也以此來支持創新鏈，非常高興和大家一起來探討數字經濟。謝謝!

　　張嶸：我們成立于2003年，是國內的一個比較老牌的投資機構。市場上對弘毅的理解，認為我們是做PE并購為主的，過去幾年弘毅也是在多元化的發展路上，除了單一的PE業務，我們今天發展成了有風險VC，地產基金，包括二級市場一個多元化的資產管理平臺。

　　我本人加入弘毅和投資行業有十年了，在弘毅看過很多的行業，也經歷過不同的階段，現階段比較關注的領域是科技類，再具體一點，比較關注AI和半導體的投資。今天非常高興可以跟各位一起探討和交流。

　　曾穎哲：線性成立于2014年，今年正好是十周年。我們從成立開始到現在，就聚焦在科技領域的早期投資，大家所熟悉的像地平線機器人、思靈機器人、神策數據、數數科技都是我們從第一輪就開始參與，陪伴到現在的項目。目前我們的投資方向和領域，概括來講是A+B+C，A指的是我們看好數據智能、AI及新一代機器人技術，B指的是基礎領域新發展出的前沿科技，例如生命科學、新材料等領域的技術突破、先進制造帶來的創新和賦能等，C 指的是這些技術和產品在商業和產業領域的落地和應用，這是我們最關注的投資領域。

　　非常感謝大會的邀請，也希望今后能夠跟西安的創業者們多多交流。

　　于彤：我也介紹一下一村資本，我們是成立于2015年，目前管理規模達260億，主要是在人工智能、半導體、醫療大健康，還有數字經濟，以及智能制造，還有新能源等方向布局。

　　我們2018年當時投了微盟，微盟上市之后，跟我們也建立了深度緊密的合作伙伴關系——我們合資成立了一個基金管理公司，這是一村平臺的子公司，目前主要是在云計算、大數據、網絡安全、數據安全和互聯網，還有底層的基層軟件進行一些布局。

　　下面我們進行第一個問題，說起來數字經濟，應該說是VC和PE的布局是蠻早的，在2012年開始就有一些VC和PE已經投入數字經濟里面的投資，尤其是到了2015年進入了數字經濟投資的熱潮，甚至說2015年被譽為數字經濟的投資元年，但是這么多年過去了，我們看到咱們的數字經濟和美國相比，投資回報大相徑庭，美國有大量的一些數字經濟的上市公司，像龍頭企業現在來講市值已經達到了2500億。但是在我們國家數字經濟這個領域上市的企業非常少，鮮有1000億以上市值的公司。

　　第一個問題我是想請教一下在座的來賓，你們認為現在咱們在數字經濟企業面臨的一些問題是什么?他們的難處在什么地方?有請李總，還有線性的曾總來回答這個問題。

　　李樺：首先我要說一下，圖靈量子也是屬于數字經濟的一員，因為我們也是解決AI算力的一個公司。作為企業端，我還是比較有感觸的，所以我想就這個問題我簡單說一下我個人的看法。如果說中 美差異，最大的總結下來是兩個點，以量子計算為例，可能全球最頂尖的三家光量子計算公司，一個是美國的PsiQuantum，另外就是加拿大的Xanadu，還有就是我們圖靈量子。

　　PsiQuantum是2016年成立的，目前估值是30多億美金，就是200多億人民幣，成立最初設立的目標就是實現通用量子計算，也就是跳過了中等含噪量子體系。我們業內都覺得這確實是非常具有挑戰性的，可能意味著在這之前至少十年左右的時間，是基本沒有收入的。我想這個可能是中國資本市場是無法接受這一點的，國內基本上所有投資人對PsiQ這樣估值的企業，那有產品、有訂單是融資的必要條件。這個會導致什么?可能會導致一些前沿的企業更追求一些技術含量不高，但是能提前產生訂單的方向，這是一個點。

　　另外一個點，我覺得可能在大企業擁抱新科技的接受度上也是有一些差距的，我們以金融行業為例，美國前十的金融公司，基本上無一例外都有自己量子計算的部門，或者是和量子計算的公司有一個深入合作，每年的投入可能就是幾百萬美金和幾千萬美金不等。但是我們反觀國內，可能大部分的金融機構，像銀行，可能賺錢比較多，但是他們在和前沿機構的合作，或者在前沿領域的投入上，實際上還是停留在戰略合作協議的層面。

　　這也會導致國內前沿技術存在沒有辦法在真正落地的場景下迭代的情況，變成了一個閉門造車的問題。

　　所以我總結一下，如果說未來中國在哪些方面可以改善的話，有兩個我提的建議，第一，不光是投資人，希望資本市場給真正前沿的一些企業更多的發展時間和空間，對賭協議盡量少一點。

　　第二，我們希望自上而下的來支持一個前沿行業的落地，不是說只是喊口號，支持量子信息或者量子技術的成長，但執行層面大企業很難對新技術做過多的投入，可能還有擔責的問題。目前我們碰到的問題也是這樣，比如銀行上超過50萬以上的前沿技術訂單，總行基本上就不太容易批下來，所以我的建議是這兩個點。

　　于彤：李總也給我們投資機構提出了這樣一個要求，下面有請曾總。

　　曾穎哲：首先，我有一些稍微不同的觀點。如果拿中 美相比，在某些企業服務，或者是數字經濟領域，其實我們并不差，甚至是領先的。例如電商、電子支付、餐飲等領域。

　　14年我剛入行的時候，看的就是這個領域，有一些自己的看法。第一，我們來看什么是企業服務。我認為企業服務更多的是一個企業的管理理念、管理方式的標準體現。從這個角度，我們和美國的差異的根源來自兩國經濟發展周期和結構的不同。為什么中國的電商和支付會這么強，美國是循序漸進的，例如他們是信用卡支付很普及，在這一塊我們就是跨越式的發展。

　　在企業服務這個層面，如果放大到整個經濟發展周期來看，過去的幾十年里，中國企業發展的速度非常非常快，我們一直在說唯快不破，導致了一個什么樣的情況?就是很難用固化的方法論和標準化的軟件來承載企業的經營發展策略和思路。就像現有的電商領域，前端的流量是核心競爭力之一，是大家追逐的，這就導致企業必須得適應前端的變化，因此企業管理方式也就不太容易被固定下來。

　　另外一方面，人力成本。我們在軟件工程師的數量和質量方面，都不比美國差，但是從成本上來說，我們相對便宜，整個美國軟件工程師的薪酬，大概是在我們的四倍左右。所以在美國，企業會更希望用軟件來降低成本，但是在國內，我們了解下來發現，人力成本還沒有到那個需要大幅改變的時間點。

　　第三，也是最重要的一點，客戶結構。如果我們看美國的企業服務公司，它們大部分的收入來自KA大客戶。在中國，超過5000人的KA大客戶只對應美國客戶數量的30%或40%，而且這些KA大客戶很多都是非市場化的國央企。所以基本邏輯其實是跟美國不太一樣。這造成了我們創業公司面對的客戶可能大多是一些腰部的客戶，而且中小企業生存時間不確定，跟企業服務所說的長期續費存在一定的矛盾。這幾點是造成目前差異的原因。但是我對整個數字化轉型還是非常非常有信心的。因為我們已經看到了新技術應用給整個行業帶來的效率提升。

　　隨著時間的發展，我們相信中國的企業服務和管理肯定會朝著更高效、更技術驅動的方向發展。只不過很多產品形態，包括銷售模式，可能還是會跟美國有非常大的不同。

　　要說建議，我會覺得要多給大家一些時間，讓創新技術走向成熟產品、商品，以客戶價值為導向，并且大家有清楚的邊界和分工。這樣的話，就可以形成新的生態，只不過我們還需要時間。

　　于彤：曾總的結論相對來講是比較樂觀的，他認為中國存在著自己特殊的生態。針對中國這樣一個特殊的生態，我想請問你們未來在數字經濟的投資策略是怎么樣布局的?這個問題我想請教一下同創偉業的楊總和弘毅資本的張總。

　　楊曉敏：關于數字經濟的投資，尤其是適應中國國情，我們的內部的一個投資策略，簡單來說八個字，固本、強優、補鏈和育新。固本，首先我國最強的就是制造業，在數字經濟里面去看數字技術在制造領域中有什么樣的應用?尤其是現在比較火熱的先進制造、智能制造，還有一些工業軟件，工業互聯網，這些都是我們未來數字經濟一個很好的增長點，從固本的角度，我們相對于全球來說有別人不具備的優勢。

　　強優，大家提到了TO C互聯網，這是一個優勢的細分領域，怎么把強優數字經濟的優點來擴展開來，我們要去關注現在看到的一些數字出海，企業服務領域要警惕這些問題。我們看到TO C互聯網拿錢一下子能砸起來，做企業的TO B就拿足夠的錢，賠本去干，這是一個很大的誤區，市場結構不同，商業文化不同，付費習慣不同，人力成本差異也大，所以我們要更關注的是一些怎樣去服務好市面上這樣一些關鍵大客戶，給大家去創造真正的價值，而不是說標準的賣一套軟件，提高SaaS，大家可能跟數字經濟企業掛在嘴上，去對標納斯達克的公司，直接對標他們的產品線，這實際上跟中國的國情還是有很大的區別。

　　補鏈，數字經濟里面最簡單的就是鏈條的缺失，尤其是基礎軟硬件，半導體的投資，這是大家的一個很好的著手點，至少過去幾年是一個半導體的紅利期，我們也算抓住了有大概6、7家半導體成功IPO，基礎軟硬件我們還會做持續的投資。

　　育新，就是面向前沿科技，尤其是下一代信息技術、量子計算，AI的一些前沿技術，這些都是我們關注的點，這些企業都是投早投小，相對風險大一些，這也是創投最有價值的一個環節。

　　張嶸：我來分享一下，談不上投資策略，可能說一說接下來這一年在哪花時間。中國當下或者未來幾年的關鍵詞還是要尋找高質量的發展，政府對數字經濟抱有非常大的厚望，數字經濟的增長不光是要自己產生很高的增長，而且還要在中國產業結構，經濟增長結構發生變化的時候，去拉動一些落后產能。我們現在觀察到以政府為首，在數字基建上投入的決心和力度還是非常大的。

　　沿著這條線，我們感覺兩個層面，一個是數字基建的建設環節，在相關的半導體領域，特別是數通領域，現在不叫傳統的數字中心，叫智算中心，這些所涉及到的半導體產業鏈，進入到一個向上增長的周期。智算中心主要是算力，還有傳輸網絡，包括光通信，背后的這些光芯片、光硅的技術，我們的觀察都是具備非常好的投資機會。

　　但是去年到今年摸索過來，發現機會是在的，是不是能抓住，找到有價值的團隊和企業，還是很有挑戰的。我們希望找到一個技術上有它的特點和門檻的團隊，還要以一個比較好的估值投進去。我去年看半導體一個最大的感受，就是說AI這一波來得太快了，快到我覺得全世界只有英偉達一家公司準備好了。很多人沒有預見它能來得這么快。

　　我還比較關注生成式AI，在這一方面可能還是智算中心怎么把它給用上來，政府投了這么多錢，這個應用在哪，最好是有一個比較健康的經濟系統，政府自己建，自己用。我們如果是投應用，肯定是希望要不然你把這些算力用上，去擴大內需。要不然在一些工業上，包括新能源汽車的出口上，能增大出口。整體上來說，我比較關注還是在大模型層面的應用。

　　提兩個我覺得比較有意思的點，一個是大家知道這個技術對內容產業有一個很大的顛覆，我們現在感覺投兩個東西，一個是想去投很新的內容，在生成式非常發達的時候，可能會是一個你從來沒有見過的一個內容形式。比如說我們感覺去年比較有意思的內容形式，就是短劇，在A股也火了一波，這是一個全新的內容形式。

　　另外我們還比較看好在AI應用，在24年可能花時間比較多一點，AI足夠大，應該是有自己的硬件。中國在3C的制造業有非常好的基礎，我們又是這么一個大的市場，所以我們覺得未來在AI硬件領域，可能是中國所謂這些大模型的公司在尋找應用上可能突破的一個方向，整體上來說，我感覺數字經濟圍繞著數字基建，然后在基建層和應用層，我們是這樣一個想法。

　　于彤：我也稍微講一下一村資本在數字經濟這個領域的投資策略，簡單來說我們主要是看四個方面的企業，第一，底層的一些基礎軟件，這種企業我們會比較尋找那種有技術極客，并且有非常強的TO B的BD能力的企業。第二，我們希望能夠投比較產品化，能為客戶去解決他的一些痛點的產品化，以及平臺化的公司。我們在數字經濟領域里，也確實發現有很多的企業會陷入不斷的定制化，導致人工成本上升得非常厲害，最后變成了一個工程化的公司。這種公司最后比較難擴大，變成了“小老頭”公司，這不是我們未來想投的標的。我們希望通過產品化的形式解決客戶的痛點。

　　對于平臺化的公司，比如我們最近在看的一家，是幫助企業做生產的優化決策系統，會跟他的合作伙伴共同解決方案的一家企業。

　　第三，在垂直領域提供深度解決方案的公司。大家普遍認為垂直領域天花板不太高，事實上來講，其實垂直領域的天花板并不低，我們做成衣供應鏈解決方案的一個企業，這個企業幫助中小企業和中小成衣生產廠家去解決了成衣庫存率非常高的一個問題，市場也非常大。

　　第四，我們關注尋求軟件出海機會的企業。美國的一些軟件企業在海外的收入大概占比能達到四分之一到三分之一左右，但是中國一些頭部軟件公司，海外占收入比非常低。這些年我們萌生了一批小的軟件企業，可以提供全球化的軟件解決方案，這樣的企業也是我們會比較關注。

　　下面進入第三個問題，第三個問題和第二個問題是相關的，我們確定的投資策略之后，我們想看一下大家在具體尋求在數字經濟里面的一些投資標的，會有什么樣的企業畫像，怎么樣去尋找具有鯊魚苗潛質的企業?有請國科嘉和的陸總，還有松禾資本的汪總來回答這個問題。

　　陸佳清：聽了前面幾個同行的觀點，有很多都非常同意。我講一些非常具體的東西，如果我們把“數字經濟”理解為企服或者純軟件，可以看到近兩年窗口基本上一是一閃即逝。我負責國科嘉和投資團隊的軟件組，在我們看來，和國外相比，國內軟件領域的客戶一方面結構不同。此外，國內SaaS企業從近幾年情況來看A股上市難度比較高。

　　但是數字經濟是一個框，有大框和小框，大框是云和大數據，作為投資機構肯定得投。

　　“鯊魚苗”我個人樸素的理解，第一個是“花過大錢”的項目，很多人說一個項目剛成立怎么花大錢。比如我們投的國科量子，它是由中國科學院控股有限公司聯合中國科學技術大學等發起成立，依托潘建偉院士團隊技術優勢成立的國家高新技術企業。它也是國家發改委支持的新一代信息基礎設施“國家廣域量子保密通信骨干網絡”的建設和運營主體。你得找類似這種項目，有國家科研經費支持、服務國家戰略需求的。

　　第二，“干過大事”的，比如說我們今年投的已經交割完的一個項目，脫胎于上海微系統所，依托上海微系統所及旗下產業公司在寬帶無線傳感網、硅光通訊技術、人工智能芯片、物聯網射頻通訊、功率器件等新一代信息技術重點領域的優勢資源積累，以突破核心關鍵技術和掌握自主知識產權為重點，加強核心技術攻關，共建系列科技研發和產品孵化平臺。這類項目也肯定是鯊魚苗，這是第二個。

　　第三個方面，要“掌握大資源”，早期項目為什么剛成立就有大資源?我從樸素的邏輯來講。現在是一個“產業局”的時代，產業資本能為項目提供訂單和供應鏈支持等基本能力。你得參與產業局，跟他們混在一起，得要捕捉到早期的機會，然后給他帶來價值。

　　所以早期項目，能干的最好是這三條，能靠近一條，就是花過大錢，干過大事，掌握大的資源，這和“硬卡替”完全是對應得起來的。我們主要投這三類，當然關鍵是要用好國科嘉和科研院所生態鏈的優勢。

　　于彤：陸總是有中科院的背景，所以他們的起點也非常高。有請松禾的汪總。

　　汪洋：陸總已經講得非常詳細了，我也介紹下松禾在尋找鯊魚苗企業的一些具體的方法或者是途徑。首先，我們與國內的重點科研院所和大學建立了深厚的合作關系，尤其是理工科為主的研究機構，如清華大學、南方科技大學、深圳醫學科學院等。我們非常看重它們背后眾多優秀師生的創新孵化能力以及他們打造的能夠進行科研轉化的項目。

　　共同支持校園內的創業和創新項目，這是我們重要的合作途徑之一。我們通過跟大批的大學里的教授，還有一些知名的科研專家，形成了非常好的一些合作。當實驗室項目適合商業化轉化時，我們能夠第一時間獲取信息并拿到這樣的項目。這是我們發現鯊魚苗與重點科研院所和專家、大學合作的模式。

　　另一種方式是我們會圍繞著我們已經投出來的一些產業鏈鏈主企業進行布局。松禾的歷史很長，我們投出來的上市公司很多，所以我們會跟一些重點的上市公司進行合作，圍繞著他的上下游進行產業布局，比如說像華大。我們在華大已經投出兩家上市公司，一個是華大基因，一個是華大智造。我們跟華大還有一起合作的基金，同時包括從華大出來進行創業的企業，我們統稱為華小，這一類的公司我們又投資了十幾家。這個就是圍繞著產業鏈的鏈主，或者說產業鏈龍頭企業，在它的上下游進行布局，這是第二種方式去尋找一些比較好的鯊魚苗企業的方式。

　　這么多年下來，我們覺得通過這些方式，還是取得了一些成果，除了剛才講的科研院所，我們在西安也有一個非常典型的合作案例，我們投資的一個總部，注冊地在西安的一家機器人公司叫優艾智合，這家公司創始人是西安交大畢業的，在讀研究生的時候，就在西安交大創業做了機器人的項目。后來他放棄了博士學習，開始創辦自己的機器人公司。他的一幫師兄弟們，還有導師，都加入到這家公司了。通過這種方式，我們還是發現了非常多的這種優秀項目，就是學校的教授，加上自己的學生，或者同學的方式。商湯科技也是通過類似模式被我們發現的優秀項目。

　　總結來說，與科研院所和大學合作、圍繞產業龍頭企業進行合作、以及與海外華人科學家的合作都是發現鯊魚苗企業的有效方式。這些模式幫助我們發掘了許多優秀的項目和企業。

　　于彤：因為西安有西工大和西交大這樣一些優質學院的資源，松禾未來可能跟西安的這種合作應該會更加緊密。

　　今天這個主題是“四新”發展之下的數字經濟投資策略，最后一個問題想請問兩位嘉賓，“四新”的發展，你們認為給數字經濟投資帶來怎樣的脈絡，有哪些新技術正在刷新數字經濟的投資?像AI等這樣一些新的技術給數字經濟的發展帶來了怎樣的一些機遇?這個問題有請藍馳的石總和元禾厚望的孫總來回答。

　　石建平：數字經濟發展依賴于能源和算力，所以數字經濟在未來持續深化的過程中，它對這兩者的需求是大幅度提升的。在這個基礎之下，會帶動相關的行業發展。能源行業大家都已經看到了，從傳統的化石能源到現在我們看到的光伏、新能源、儲能，到下一步的氫能甚至核聚變，都在推動能源行業持續的發展。在整個泛算力層面，從傳統的計算機到未來量子計算，傳輸過程中的光電傳輸或者是光電存儲等等泛計算領域也會高速發展。

　　下一步在泛計算領域，傳感器也是趨勢，大家看到新的機器人，有關于靈巧手這種高性能的傳感器，包括力控設備，都在持續的發展。大家天天在講的大模型，這些能力的大幅度提升，對整個數字經濟的發展會幫助非常大，這是下面的基礎能力。對整個行業上的賦能，各個賽道行業的機會同樣是巨大。

　　整個行業中，一些新興的產業也會由于數字經濟技術的演進和發展，帶來新的產業機會點。這一段時間我們在講“數據二十條”，中國有可能真正把數據變成一個新的產業。以前大家認為數據是一個工具，但當數據發展到一定的規模、一定認知度的時候，可能會形成一個新的產業。

　　在數據的驅動下，數字在賦能日常的工作，人和機器在交互。隨著智能能力進展到下一步，會真正進入機器變成主動智能體的時代，人和機器一起協同。這些年來，人和機器協同在家用的場景是掃地機器人，在辦公室最多的是送貨機器人，這些產業在蓬勃發展。我們說了這么多年的機器人，伴隨著AI、包括多模態的AI、多模態的模型的進展，基礎能力的提升真正能夠幫機器人變成一個產業。

　　在這些變化里面，人的社會形態也會發生一些微妙的變化。前兩天看得到大家在電梯里會說這個機器人怎么這么笨。人和機器這些智能體如何在一個生活空間里協同，同時又能更高效為人類發展服務，進入了一個新的機會點。人類進入了下一個發展階段的周期，我非常有幸參與其中。

　　從投資的角度來說，我們投資領域的賽道也發生了變化，第一個是AI的趨勢。陸總覺得AI未來還蠻具有挑戰，也有很多不確定性的因素。但是它給企業帶來潛在的價值、未來的可能性和想象空間是無可比擬的。比如AI生成圖，在效率的提升和以往數字時代比是跨時代的，很多人愿意為它買單。這個意愿不光在消費者端發生，也會在企業端發生，大家在用這個工具的時候，這個體驗真的是代際的差異。

　　以前很多的產品大家不愿意買單，原因是一方面是供給多了，變成了白菜競爭，第二個方面產品的代際差創造的價值也是有挑戰的。中國在數字化轉型過程中也是有這種問題，企業買單的意愿不強，其中也有一部分的原因和這個相關。

　　我們在AI領域非常關注底層技術的創新，關注在B端和C端的應用。也非常關注AI技術的手段在一些硬科技的融合，包括材料、生物科技、生命科學、制造業等，因為最終這個技術的價值創造真的需要和各行各業去融合在一起。

　　藍馳創投成立之初也是從消費互聯網起來的。這些年來，我們整體的團隊都逐漸朝產業背景和科技背景方向的人才靠攏，吸引了大量這方面的人才;在投資策略上面，也會更關注技術和產業的結合。以前我們偏純粹的科技會多一些，現在我們更關注產業和科技的結合，和整個賽道上鏈主公司的結合，從科技創新的驅動去看整個產業的投資。雖然當下環境非常有挑戰，但我們必然會以終為始去看這個市場，相應地調整投資邏輯。

　　孫文海：談到新的技術給數字經濟帶來新的機會，我想建議我們把時間稍微拉長一點來看。類似于上一代“互聯網+PC”的技術革命，AI有可能會是下一代的技術革命的基礎。技術革命必然會帶來新的機會。我們回頭來看，互聯網PC基本上在80年出現：PC是在80年代成為一個西方發達國家的主流技術工具，加上到80年代中后期出現了互聯網技術之后，使得“PC+互聯網”這個平臺促發了人類第四次工業革命，帶來了欣欣向榮過去的30年。

　　而任何的技術革命都往往是先To C再To B的。以互聯網為例，在座的90后、00后可能不太有印象了，像我作為70后回頭想想，我是記得95年是人類互聯網發展歷上非常重要的一年。這一年人類有了第一個商業化互聯網瀏覽器，這個是代表著消費互聯網(To C)的一個開始，從這一年開始，像雅虎等這些第一批的互聯網企業成為了明星企業。而真正的TO B互聯網，也就是說今天所說的數字經濟相關的技術，第一家明星企業SalesForce是在2003年上市，也就是說從消費互聯網到工業互聯網的起始，中間有八年的差距。

　　現在我們回頭來看ChatGPT作為消費級的人工智能，第一個起始在2022年11月份，往后會不會有八年才能使得這種新的技術才能用到工商業相關的領域，成為主流技術工具?2022年加上八年，2030年才會出現AI驅動的新一代數字經濟?這個不一定，我個人倒沒有那么悲觀，我認為可能會比這個要提前，但是肯定還不是說22年就一定是人工智能直接用到工商業技術上的一個元年。

　　但我們作為創業者和投資者布局的時候，此時此刻就應該開始考慮要在這上面進行布局了，所以這是一個大的脈絡。

　　我們回看歷史和現狀，中國是一個非常特殊的環境，中國是制造業立國，美國是消費立國。美國人口少，愿意為了提高工商業效率去付費購買各種軟硬件工具;而中國在過去由于有人口紅利和競爭帶來的成本控制壓力，所以導致中國的數字技術在工商業上面的應用，其實是面臨著比較大的挑戰。幾個典型的特征，第一，中國數字經濟的基礎設施比較差。這里面還細分為軟件上的基礎設施(比如操作系統和數據庫等)和硬件上的基礎設施(比如芯片和傳感器)，這個再往下就是人工智能的基礎之一的大數據在很多行業和垂直領域是不具備的。

　　第二，數字技術在國內的市場比較分散。制造業立國不像美國商業消費立國：商業消費立國，整個社會的需求相對統一和標準，相關的軟硬件產品就相對統一和標準，比較容易推廣和做大。而制造業是非常分散的一個市場，每一家工廠的需求非常個性化，所以以SaaS為例，在中國就一直沒有做起來。2002年我開始做投資，08年開始大規模的在國內看SaaS，到今天為止已經是2024年了，16年過去了，中國純粹的SaaS企業好像還沒有幾家，一只手大概能數得出來，有些是很多傳統軟件企業轉型過來的。因此制造業的個性化、定制化需求，導致了軟硬件產品和服務難以標準化、難以做大。

　　第三個大的挑戰是用戶對新興的數字技術和數字平臺的付費意愿不強。11月份我剛剛跟華為一個專門負責AI的VP聊起AI今后會不會成為一個基礎設施，即AI as a Service?他說技術上完全可以做出來，中國一定會出現中國自有技術為基礎的兩到三家ChatGPT級別的這種大模型企業，其中一家必然是華為。這個我也覺得很有可能性，非常同意這個觀點。但是他接著一句話，給我澆了一瓢冷水：“用戶是不是用得起?”中國中等規模以下企業連SaaS都沒普及，何況人工智能作為服務?所以這是一個挑戰。

　　在新的市場環境下，我們如何去尋找下一個新的增長點，新的投資和創業的機會，用最新的數字技術來推動經濟的發展，這個是我們在座各位今天都要考慮的一個問題。結合我前面說的兩點來說，第一，當前國內數字經濟的基礎還是比較弱的，意味著存在很大的增長和提高的空間。第二，時間也許還沒有到爆發點，也許離真正To B的人工智能技術爆發點還有幾年的時間。這空間和時間正好是我們創業和投資的機會，如果等那個爆發點到了的時候，那就一切太晚了。所以雖然現在是冬天，但是冬天是打獵最好的季節。謝謝!

　　于彤：孫總最后的發言，我覺得非常好，基本上把前面的這些做了總結，大家普遍認為，第一，對于創業企業來講，投資機構一定要有耐心，因為我們還需要一段時間，但是也是我們現在必須要做布局的一個時間。因為時間的關系，這個論壇到此結束。謝謝!