每日經濟新聞 2024-12-09 19:52:22
在藍馳創(chuàng)投合伙人曹巍看來，機器人是AI最好的應用場景之一，有清晰的變現模式。不過，目前機器人賽道如人形機器人和通用機器人的基數已經很大，未來會慢慢進入到淘汰賽。
曹巍認為，機器人價值的核心不在于機器人的形態(tài)，而是在于任務完成能力和完成這個任務的含金量。這個價值核心背后，我們看到的是大量的垂直場景、需求、付費意愿。
每經記者 楊卉 每經編輯 魏官紅
2024年，持幣找機會的投資者們依然在AI里扎堆。
在《每日經濟新聞》創(chuàng)刊20周年之際，近日，藍馳創(chuàng)投合伙人曹巍接受了每經記者專訪。作為一家在資本市場沉浮多年的早期風險投資機構，藍馳創(chuàng)投很早就布局了AI（人工智能），投資了國內“AI六小龍”及多個應用端項目。
據曹巍介紹，目前AI全產業(yè)鏈中最熱門的投資方向有兩個：一是底層的模型端，知名項目有月之暗面、MiniMax等；二是應用端，其中機器人是今年的大熱點，標桿項目有智元機器人、銀河機器人等。
大模型方面，10月底，智譜用智能體AutoGLM帶起了概念股漲停潮，讓日漸沉寂的大模型投融資市場泛起漣漪。曹巍直言，從整體市場來看，目前大模型的頭部玩家已經基本定型，未來還將拿到更多的戰(zhàn)略資源和獲得更大的資金支持。與之相比，初創(chuàng)企業(yè)的機會則要少很多，同時還要面對每年底層算力的幾十億元訓練成本。
和逐漸冷靜的大模型投資市場不同，資本對機器人的熱情還在持續(xù)攀升。
據業(yè)內不完全統計，2024年10月，涉及機器人行業(yè)的相關領域共發(fā)生了42起投資和融資活動，其中共有5起億元級別的融資事件。11月13日，靈初智能宣布完成天使輪融資，藍馳創(chuàng)投正是領投方之一。11月15日，銀河通用也宣布完成新一輪5億元融資，藍馳創(chuàng)投也是其最早的投資人并持續(xù)多輪加注。
談到機器人，在曹巍看來，機器人是AI最好的應用場景之一，有清晰的變現模式。不過，目前機器人賽道如人形機器人和通用機器人的基數已經很大，未來會慢慢進入到淘汰賽。屆時，市場上供給的資金會越來越有限。若只靠投資造血才能生存，可能很快就會淡出這一領域。
藍馳創(chuàng)投合伙人曹巍 圖片來源：受訪對象供圖
NBD：大模型浪潮“初涌”時，藍馳創(chuàng)投已經投了月之暗面，公司是什么時候開始關注到該領域及該公司的？大模型熱度起來后，公司如何看待這一領域的投資機會？
曹?。?/strong>我們關注到大模型這個方向是在2021年初，那時生態(tài)還沒有火起來。在月之暗面之前我們投資過西湖心辰，后來做行業(yè)掃描時看到了月之暗面。除了（月之暗面創(chuàng)始人）的教育背景、工作經驗、與華為聯合開發(fā)大模型等因素外，他們的底層模型訓練能力、對大模型趨勢的判斷等都很不錯，是我們喜歡的創(chuàng)業(yè)者。
我們投資AI都是從算力層到模型層再到工具層和應用層，從整體出發(fā)去思考和布局。首先會去觀察這個維度里面的一些技術創(chuàng)新點和技術趨勢，以及對應的產業(yè)側的變化和產業(yè)趨勢，然后不斷地去把技術創(chuàng)新、產業(yè)趨勢和我們心目中的那個優(yōu)秀的團隊畫像做對比，最后找到一些優(yōu)質的項目或者是我們喜歡的團隊。
其實早在AI之前，我們曾提出云計算的重要性，大概是在2012年到2013年，那時國內大部分人還不知道云計算是什么。那之后我們還投了很多大數據公司，然后才是AI。我覺得投資就是這樣，會把很多過去的認知節(jié)點給一步步串起來，憑借“底層技術變化趨勢”的認知和對行業(yè)發(fā)展周期的判斷不斷地去做投資和積累。
現在整個投資市場，有兩個層面是最熱的，一是底層的模型層，有非常多的項目拿到了投資，產品上有月之暗面、MiniMax這樣的大模型公司。還有是在應用層，其中機器人概念最近非常受關注，標桿項目有智元機器人和銀河機器人等。
NBD：您覺得現在大模型的投資環(huán)境和去年比是更熱了，還是說逐漸趨向冷靜？
曹?。?/strong>大模型整體市場，頭部公司已經出來了。如果現在還有投資人去投大模型市場的話，要看到每年底層算力幾十億元的訓練成本；同時，目前來看，從互聯網巨頭到產業(yè)巨頭，整個大模型生態(tài)玩家的競爭對手已經非常多元化，如360、科大訊飛、百度、字節(jié)、騰訊，包括月之暗面這類創(chuàng)業(yè)公司。百花齊放的時候，大家可能不會想如何面對最頭部玩家的競爭。
現在投資人除了投這幾家公司，還在關注一些早期創(chuàng)業(yè)公司。我覺得市場冷下來不是不受歡迎，而是早期創(chuàng)業(yè)公司的機會很少。我們看到某個領域頭部公司涌現出來后，該方向的創(chuàng)業(yè)活躍度會隨之下降。而頭部公司還會拿到更多的戰(zhàn)略資源和更大的資金支持。
NBD：您覺得在投資這些新興領域時，能否應用變現是最重要的關注點嗎？
曹?。?/strong>首先，變現是一個結果，而且是一個自然而然的結果。但價值這個維度其實是很重要的。比如站在大模型這一層，海外如OpenAI，不論是營收能力還是其商業(yè)網絡，其實是遠超大家預期的。只要能做成，變現或是盈利不是問題。關鍵是能不能從如此之多的大模型公司里，從“百模大戰(zhàn)”這個賽道里跑出來。
機器人也是同樣的道理。人形機器人市場應用，從最簡單的科研到一些工業(yè)物流的這種非標搬運類應用場景；到最后的家用生活服務場景，是一個萬億元級的市場。如果有公司能把這個萬億元級的市場做起來的話，變現和盈利也不是問題。還是要回到你到底有沒有能力從這個賽道里面跑出來。我們希望布局和支持的團隊能把技術和產品，以及商業(yè)化場景的需求相結合，既在底層上有扎實的創(chuàng)新，又在商業(yè)落地方面穩(wěn)扎穩(wěn)打。
NBD：在整個AI的細分賽道中，您覺得目前來看哪些行業(yè)還有更多機會？
曹?。?/strong>細分賽道，如果從人工智能來看的話，大模型是一個，另外一個很重要的新賽道是機器人。
為什么現在機器人這么熱，就是因為要給AI找一個落地的本體，大模型就可以落到機器人，而且機器人的商業(yè)模式很清晰：中國有非常好的制造業(yè)；中國的勞動力成本非常低；我們做出來的機器人又便宜又好用，是有一個很清晰的商業(yè)化變現模式的。
這也是為什么除了大模型，機器人這個賽道最近兩到三年來一直非常火熱。所以我覺得如果看細分賽道的話，在AI應用側現在最熱的就是機器人。
NBD：在機器人領域，投資方通常更關注哪類機器人？
曹?。?/strong>機器人價值的核心不在于機器人的形態(tài)，而是在于任務完成能力和完成這個任務的含金量。這個價值核心背后，我們看到的是大量的垂直場景、需求、付費意愿。
比如說我們在2016年投資的高仙機器人，我們投資的時候這只是一個二三十人、非常小規(guī)模的一個團隊，現在已經是一個年收入超過10億元，覆蓋全球五十幾個國家，占全球商業(yè)清潔機器人70%市場份額的公司。
這些案例給了我們信心，在垂直領域做好產品，做向全球，市場是非常大的。這也是我們?yōu)槭裁春罄m(xù)又投資了建筑機器人、重工機器人，包括物流機器人、外骨骼康復機器人等。
NBD：您覺得目前在機器人這個領域里，已經形成了類似大模型這樣比較明顯的頭部效應嗎？還是說更多的創(chuàng)新公司正在蓬勃發(fā)展中？現在的投融資環(huán)境如何？
曹?。?/strong>人形機器人和通用機器人，從融資金額和團隊能力上來講，最強的就是智元、銀河、宇樹。不管是從估值、團隊的背景，還是他們手里的資金體量，肯定已經是第一梯隊了。然后第二梯隊、第三梯隊可能還有二三十家公司，大家手里邊大約有幾千萬元這種水平。
我覺得現在的基數已經很大了，非要有“絕活兒”和一技之長不可。未來人形機器人的競爭模式，應該是從“大家都有飯吃”慢慢進入到淘汰賽的階段。市場上供給的資金會越來越有限。如果只靠投資人造血才能生存和產生收入，可能很快就淡出這個領域。
NBD：造機器人前期投入非常大，目前只有很少的企業(yè)實現了盈利。未來公司要生存下去，該怎么平衡研發(fā)開支，保證資金流健康？作為頭部的投資機構，您如何看待未來幾年機器人產業(yè)的發(fā)展前景？
曹巍：政府部門其實也看到了這一情況，做了很多的產業(yè)基金來扶持，幫助他們度過研發(fā)周期。我覺得未來一個是產業(yè)資本，一個是政府資本，還有就是市場上的商業(yè)化選擇。如果企業(yè)拿不到投資，又不能實現收入，除非創(chuàng)始人的個人魅力特別強，那這個企業(yè)也死不了。站在創(chuàng)業(yè)公司的視角，我們的建議是不要去抱怨市場不好，畢竟在這個市場環(huán)境下有好的公司跑出來了。還是要向內看，看到自己的問題和短板，不斷地去優(yōu)化和迭代。
長期來看，機器人的起點是科技，終點是科幻。當下來看，機器人還是處在比較火熱的階段，還會有一到兩年的熱度。一旦比如特斯拉的人形機器人“熄火”了，或者是這一批明星機器人的產品還可以，但商業(yè)化落地不佳，一定會有一波冷靜期。優(yōu)秀的機器人團隊一定要具備危機感，對周期必將會到來的風險有意識。
另外還需要大創(chuàng)新。如果還是在頭部機器人企業(yè)產品的延長線上，還是要買別人的專利去做產品，那就沒有自己突破的機會。站在投資人的視角，我們經常會和被投企業(yè)交流，創(chuàng)新周期是一個非常技術推動，循序漸進的過程。不太可能未來兩年就會有人形機器人進到家中，幫助用戶洗衣做飯帶孩子，一定是基于技術能力的邊界，基于廠商對市場需求的理解，循序漸進地去定義產品。
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