当下，AI行业已然迈入快速变革期。技术迭代如疾风骤雨，众多新兴公司不断涌现，行业竞争的激烈程度和对算力的需求都达到了新的高度。AI行业的发展离不开资本的催化，而作为最具确定性的未来发展方向，AI也成为资本无法忽视的热门赛道。对于投资机构而言，如何在这纷繁复杂的市场中捕捉到潜在的投资机会，无疑是一场“八仙过海，各显神通”的比拼。

然而众声喧哗时，总有人在冷静思考。在毅达资本合伙人周喆看来，比起参与这场商业狂欢，如何把握多方信息助力中国AI创企乘势而上，是创投机构应该深入思考的问题。多年来，周喆聚焦数字经济，密切关注产业数字化和数字产业化领域，在AI行业投资方面积累了丰富的经验和独特的思考。

政策-技术-应用共振

塑造第三次AI浪潮中的中国特色

1950年，一篇名为《计算机器和智能》的论文提出了计算机领域最著名的实验——图灵测试，掀起了人工智能发展的第一波浪潮。半个多世纪的时间里，人工智能的发展经历了三起两落的跌宕起伏。如今，生成式AI大模型已将人工智能第三波浪潮推至新的高度。与前两次浪潮不同的是，在这波正蓬勃攀升的科技浪潮中，中国企业的身影愈发活跃，并逐步站在了全球舞台的中央。

微纳核芯，ISSCC最佳展示奖(国内首次)在周喆看来，以DeepSeek为代表的国产大模型，看似“一夜之间”突飞猛进、比肩国际，实际是中国AI产业多年积累的结果，这背后离不开政策、技术、应用三个关键支撑。

在政策方面，近年来，全国31省市均出台促进人工智能产业发展相关政策，而2023年10月25日，国家数据局正式挂牌成立，更进一步加快了全国统一、辐射全球的数据大市场的建设，推动数字经济加速发展。“数据积累是人工智能的核心之一。国家数据局可以在数据层面举全国之力助力行业取得新的突破，这是中国在体制和模式上区别于西方国家的创新举措。”周喆表示，在这样的新型体制下，各个行业、各个企业的数据可以进行统一管理、协调、规划，最终实现创新应用，将为中国充分激活数据要素潜能构建独特优势。

在技术方面，近年来，全国各地不断推动人工智能技术实现创新突破。除了当前备受瞩目的生成式人工智能大模型、人形机器人等多元化应用外，产学研各方正针对产业链中相对薄弱的基础层开展补链强链工作。在应用场景端，中国拥有具有全球最完整、规模最大的工业体系，可以为人工智能应用提供大量的数据和场景。足够多的用户形成了全球最大的人工智能应用市场。”周喆说。这种“政策+技术+场景”的组合优势，让AI技术在各行各业渗透率快速提升，也促进了国产AI大模型在这个春天爆发。这样快速反应的创新姿态也体现在利用AI赋能产品应用的中国企业身上。毅达资本被投企业南京网觉软件有限公司（以下简称“WebEye”）便乘第三波AI浪潮之势，开辟了业务增长“又一春”。

“端到端”把握关键细分领域

实现商业价值与技术创新的统一

2016年，横空出世的AlphaGo击败世界围棋冠军李世石，为深度学习技术驱动的第三波AI发展浪潮刻下一座难忘的里程碑。此后，人工智能技术在自然语言处理、计算机视觉、图像识别、虚拟私人助手、无人驾驶等更细分、更复杂的领域中持续应用，且逐渐发挥其挖掘数据的能力。技术创新的震动总能第一时间传导至资本市场。也是在这一时期，周喆带领团队开始聚焦行业数字化、智能化转型中的ABCIS投资机会，包括（A）人工智能、（B）大数据、（C）云计算、（I）物联网、（S）网络安全创新应用投资。

中国第一家大数据安全企业瀚思科技便是毅达资本早期布局AI行业的典型案例。毅达资本在2017年领投了瀚思科技B+轮融资，助力瀚思科技通过数据分析引擎与AI机器学习引擎持续增强“智能安全”技术优势和客户赋能，构筑全场景安全体系。从基础层的希奥端（CPU）、微纳核芯（AI芯片），技术层的红山信息（算力平台）、瀚思科技（算法模型），到应用层的茄子快传（精准营销）、清能互联（能源运筹优化）等一系列项目可以看出，毅达资本的布局已覆盖AI全产业链环节。然而，人工智能相关细分领域多达十余个，天眼查数据显示人工智能相关企业已超400万家，面对浩如烟海的创新创业企业，投资机构应从何下手？“人工智能技术的应用和基础层与技术层发展会相互牵引。下游市场端在不断拓展、创新应用的过程中，会对上游技术端提出新的需求。因此我们以市场端需求为牵引，‘端到端’看一些细分领域的底层技术项目，可以提升投资的确定性。”周喆介绍。以被投企业奥看科技为例。

2020年，智能视频产业迎来承上启下的关键一年，毅达资本投资了以人工智能+视频技术驱动、专注于为政企客户提供视频“联、管、算、用”全生命周期智能视频解决方案的奥看科技。企业成长较快，但长尾算法的高成本制约着行业进一步发展，对上游成本降低提出了新需求。随着大模型技术的出现，公司研发训练出行业垂类模型，将模型训练成本降低为1/1000；模型推理成本降低为1/10，这也为行业催生出的海量分析需求落地提供了可能。智能视频与其他AI应用又共同反向推动了对上游AI服务器、大规模算力平台等基础设施的需求。而智能视频的广泛应用催生了海量的分析需求，反向推动了对上游国产信创服务器、大规模算力平台等基础设施的需求。

“我们就把服务器拆解来看由哪些构成，再进一步拆解。”周喆介绍，像这样沿着产业链上下游求索的好处是，企业业务场景与商业化能力已通过市场验证，同时，市场的需求也会驱动企业创新，从而实现商业价值与技术创新的统一。“团队看项目的视角是覆盖全行业的，但是一定有所侧重。随着人工智能技术赋能逐步深入，能够拓展市场体量，实现降本增效、增强盈利能力的企业将受到更多关注。”周喆表示，从行业来看，更迫切需要人工智能赋能的赛道，将更具发展优势，例如文化产业、互联网行业最先数字化转型的新兴行业，以及通信、电力、交通等数据密集型的传统产业领域，存在着更广阔的智能化转型空间，也会是团队未来持续关注的方向。

做“领先半步”的专业团队

从研到产推动行业发展

当创新成为撬动机遇的核心杠杆，包括人工智能在内的技术快速迭代的领域，正成为资本机构的价值共识高地。但越接近商业化落地的项目越容易出现估值泡沫，这就需要投资机构往前走、往早走，构筑更高的价值安全边界。同时，技术创新的源头——科研院所也对资本有着强烈需求。

“资本是有力量的，是有导向性的，能够把整个产业链贯通起来，并且协助处于前沿和新兴领域的技术快速实现落地和孵化。”南京大学教授、南京智能计算芯片研究院负责人李丽表示，从过往发展来看，国家人工智能产业投资基金以及国内领先的投资机构，都在人工智能产业链的构建以及完善方面都发挥了非常重要的作用。但从科研角度来看，资本在产学研孵化的过程中，不能只是“昙花一现”的短暂参与，而是需要长期、稳定的陪伴。李丽进一步表示：“资本可以走进高校，与高校现有机制协同合作，在创新思维和想法的萌芽阶段就进行培育，助力其穿越漫长的工程化培育期，最终实现产业化落地，这正是资本能够发挥作用之处。”这些来自科研机构切实需求，既得到了国家政策的有力支持，也引发了创投机构的积极响应。周喆介绍道：“近期我们在集团的支持下，设立了存续期为15年的战新天使基金，从根本上解决了以往耐心资本缺乏的问题。”从加速科研成果转化，到更早一步，助力创新思维培育，近年来，“投早投小投硬科技”成为创投行业主流方向。但在风险投资领域，“领先半步是先进，领先三步可能成为先烈”。

如何精准把握投资“早”的尺度？周喆认为关键在于打造一支更为专业的团队。他用“四重Buff”概括团队的核心能力：首先是专业背景。毅达资本在招聘时倾向于选拔理工科专业出身的人才，确保团队成员具备扎实的技术理解能力。其次是产业经验。团队成员大多具备在大厂或实业工作的经历，使其对产业趋势有着深刻的理解和独到的见解。此外，团队成员对产业链投资策略的共识，也是团队成员的关键。毅达资本始终秉持沿产业树、产业链进行投资的理念，在投资布局前开展深入的行业研究，也得以在人才招聘和行业布局方面构建天然优势。“尤其在评估一项新技术时，团队不会‘闭门造车’形成自发的、自主的理解，而是结合市场需求，以及和行业内的已投企业、龙头企业交流，从而更早地感知技术应用趋势。”周喆说。而最后一项“Buff”则是团队选拔人才的先决条件——能“跑”。“因为我们这个行业需要频繁出差与企业、行业专家交流。所以跑的越多，交流的越多，对行业形成的理解也更深刻。”周喆说。“人工智能是智能化重要的抓手。在第三轮人工智能发展浪潮下，毅达资本对中国的各个行业的发展及资本市场充满信心，所以我们必然聚焦AI加强投入。”周喆表示，毅达资本内部计划将AI行业投资打造为第二增长曲线，AI投研中心便是实现这项任务的引擎。同时，AI投研中心也希望通过对行业进一步的深耕与洞察，协助人工智能产业链上的创新企业迎来更高效、更快速的成长。（毅达资本供图）