今天的文章來(lái)自于今年4月五源基金合伙人大會(huì)期間，五源創(chuàng)始合伙人劉芹的演講。他以"黑土地、鮮花、詩(shī)和遠(yuǎn)方"這三個(gè)關(guān)鍵詞，分享了對(duì)市場(chǎng)的觀察以及對(duì)顛覆性技術(shù)投資的思考。

他提到，“對(duì)于顛覆性技術(shù)的投資，要深入理解它的原理和發(fā)展階段。人們往往會(huì)高估短期內(nèi)的技術(shù)發(fā)展，而低估長(zhǎng)期內(nèi)可能帶來(lái)的變革。我們既要有愿景和信仰，有*性的認(rèn)知，也要有對(duì)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和市場(chǎng)的判斷，找到今天可行的路徑和策略，與新一代創(chuàng)業(yè)者共同成長(zhǎng)。”我們節(jié)選了部分演講內(nèi)容，希望對(duì)你有所啟發(fā)。

黑土地、鮮花、詩(shī)和遠(yuǎn)方

五源創(chuàng)始合伙人 劉芹

在最近與大家的交流中，經(jīng)常聽(tīng)到關(guān)于市場(chǎng)的很多疑問(wèn)，總有人問(wèn)我，你們?cè)趺纯?，怎樣在今天這樣一個(gè)充滿(mǎn)挑戰(zhàn)的市場(chǎng)里找到自己的策略和節(jié)奏。今天我想以黑土地、鮮花、詩(shī)和遠(yuǎn)方這三個(gè)關(guān)鍵詞分享我們的看法。

黑土地

實(shí)際上，我認(rèn)為資本市場(chǎng)可能仍然是最聰明和最有效率的交易系統(tǒng)，資本市場(chǎng)總是能夠提前對(duì)未來(lái)的預(yù)期做出反應(yīng)。首先，面對(duì)目前的現(xiàn)狀，我們基本上可以得出一個(gè)結(jié)論：過(guò)去三十年中國(guó)經(jīng)濟(jì)繁榮發(fā)展的很多必要要素正面臨挑戰(zhàn)，比如隨著人口老齡化的加劇，依賴(lài)人口紅利的低端制造業(yè)模式需要改變。

但這就像東北的黑土地——東北的黑土地仍是世界上最肥沃的地區(qū)之一。以前這里有很多茂密的森林，經(jīng)過(guò)多年的地理演變，沉淀成了富有營(yíng)養(yǎng)的土壤。過(guò)去30年改革開(kāi)放留下的完備的產(chǎn)業(yè)、大規(guī)模的制造能力以及城市化進(jìn)程，這些對(duì)于未來(lái)的高質(zhì)量增長(zhǎng)來(lái)說(shuō)就是一片肥沃的黑土地。它也許看似不起眼，但背后沉淀了過(guò)去30年發(fā)展中所積累的內(nèi)生力量。

在總量里面，你可以看到非常多結(jié)構(gòu)性的積極因素。比如中國(guó)對(duì)“一帶一路”沿線(xiàn)國(guó)家以及新興經(jīng)濟(jì)體的出口正在增加，跨境電商的出口也在快速增長(zhǎng)；新能源汽車(chē)這種新品類(lèi)的出口金額在非常高速的增長(zhǎng)，船舶作為一個(gè)典型的重工業(yè)與高科技結(jié)合的行業(yè)，中國(guó)都表現(xiàn)出很強(qiáng)的出口競(jìng)爭(zhēng)力。

盡管有些行業(yè)可能正面臨增長(zhǎng)放緩的問(wèn)題，然而，如果與滬深300指數(shù)涵蓋的所有行業(yè)公司的表現(xiàn)進(jìn)行比較，會(huì)發(fā)現(xiàn)許多行業(yè)的增長(zhǎng)速度實(shí)際上遠(yuǎn)超平均水平，它們代表了結(jié)構(gòu)性的增量。隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，下沉市場(chǎng)可能正在成為推動(dòng)內(nèi)需的新動(dòng)力。與一二線(xiàn)城市相比，低線(xiàn)城市在可支配收入、餐飲、零售總額以及服裝等方面的增長(zhǎng)速度都更快。這說(shuō)明整個(gè)中國(guó)經(jīng)濟(jì)有發(fā)展內(nèi)生的增長(zhǎng)動(dòng)力和彈性，并且還有很大的回旋空間。高質(zhì)量的本土創(chuàng)新和下沉市場(chǎng)正在取代原有的要素，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力。

鮮花

很多事實(shí)都告訴我們，黑土地上正在綻放新的鮮花。

*點(diǎn)是，我們觀察到，中國(guó)今天在科技領(lǐng)域的前瞻性創(chuàng)新，已經(jīng)超越了單純的國(guó)產(chǎn)化替代，而是正實(shí)實(shí)在在地向全球提供新一代的技術(shù)與產(chǎn)品。

在前兩年，生物醫(yī)藥行業(yè)其實(shí)不乏質(zhì)疑。但從去年的四季度開(kāi)始，可以看到跨國(guó)公司對(duì)中國(guó)生物醫(yī)藥企業(yè)的并購(gòu)活動(dòng)日益頻繁，且涉及的金額越來(lái)越大。實(shí)際上，大約兩三年前，中國(guó)生物醫(yī)藥行業(yè)還主要依賴(lài)仿制藥，人們會(huì)質(zhì)疑中國(guó)沒(méi)有自己的原研藥。但最近幾個(gè)季度國(guó)際藥廠(chǎng)以真金白銀購(gòu)買(mǎi)中國(guó)的原研藥，這一行為本身就*說(shuō)服力。

在汽車(chē)行業(yè)，我們?cè)L(zhǎng)期為別人代工，在這個(gè)過(guò)程中也悄無(wú)聲息地建立了全世界最完整的汽車(chē)供應(yīng)鏈體系。幾年前Elon Musk準(zhǔn)備在全球大規(guī)模普及電動(dòng)汽車(chē)時(shí)候，選擇到中國(guó)來(lái)完成供應(yīng)鏈的配套。我們的汽車(chē)零部件從最初的山寨仿制到開(kāi)始給主流車(chē)廠(chǎng)供貨，現(xiàn)在已經(jīng)有自己的品牌和本土企業(yè)。

從2015年開(kāi)始，我們前瞻性地布局了自動(dòng)駕駛和電動(dòng)汽車(chē)行業(yè)，無(wú)論是早期投資的小米、小鵬汽車(chē)，還是Pony.ai、地平線(xiàn)等，今天都成長(zhǎng)為這個(gè)行業(yè)里的骨干型領(lǐng)軍企業(yè)。

另一點(diǎn)是，中國(guó)未來(lái)一批新的公司，目標(biāo)市場(chǎng)將逐漸從GDP（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）轉(zhuǎn)向GNP（國(guó)民生產(chǎn)總值），后者包括了國(guó)民在全球范圍內(nèi)的生產(chǎn)活動(dòng)。也就是說(shuō)，未來(lái)中國(guó)公司將有更多跨國(guó)業(yè)務(wù)，它們的業(yè)績(jī)不再完全依賴(lài)于GDP增長(zhǎng)，而是與GNP緊密相關(guān)。這也是我們很多被投公司的新業(yè)務(wù)趨勢(shì)，我們相信，有一大批中國(guó)的新興跨國(guó)公司正悄然出現(xiàn)。

值得一提的是，人口紅利在逐步減少的同時(shí)，我們也在轉(zhuǎn)向工程師和人才紅利?？梢钥吹剑畮啄昵伴_(kāi)始的大學(xué)擴(kuò)招政策正慢慢進(jìn)入一個(gè)新的收獲期，科研人員和有影響力的科學(xué)家數(shù)量在過(guò)去十年也有著極為驚人的增長(zhǎng)。另外，中國(guó)可能是全世界最勤勞的民族，過(guò)去30年改革開(kāi)放已經(jīng)證明了中國(guó)企業(yè)家的能力和企業(yè)家精神，這和我們的供應(yīng)鏈和工程師的紅利共同構(gòu)成新的比較優(yōu)勢(shì)。

詩(shī)和遠(yuǎn)方

接下來(lái)我們也要聊聊“詩(shī)和遠(yuǎn)方”。

任何新的顛覆性技術(shù)出現(xiàn)之時(shí)，它往往并不成熟穩(wěn)定，本身還在快速迭代，商業(yè)模式同樣不明朗、不清晰。做顛覆性技術(shù)的投資，需要承擔(dān)技術(shù)變化和商業(yè)模式不明朗的風(fēng)險(xiǎn)。我們需要找到合適的方式去探索顛覆性技術(shù)。

以AI為例，在人類(lèi)歷史上，重大的技術(shù)變革可能幾十年或者百年一遇。從蒸汽機(jī)、發(fā)電機(jī)、計(jì)算機(jī)到今天的人工智能，每一次重大的科技革命都在放大人類(lèi)的某項(xiàng)能力，從而創(chuàng)造新的需求并引發(fā)行業(yè)格局的變化。蒸汽機(jī)增強(qiáng)了我們的力量，發(fā)電機(jī)增加了我們的能量，計(jì)算機(jī)擴(kuò)展了我們的信息處理能力，而今天的人工智能則提升了我們的智力——智力水平恰恰是人類(lèi)之所以能成為地球上最強(qiáng)大的物種的原因。人工智能的發(fā)展預(yù)示著生產(chǎn)力可能迎來(lái)更高層次的躍遷。所以，今天我們每個(gè)人不僅僅是為了投資的回報(bào)，更是肩負(fù)著這個(gè)時(shí)代賦予我們的使命——抓住這一次的顛覆性的技術(shù)革命，完成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級(jí)。

AI之所以令人著迷，是因?yàn)樗蜷_(kāi)了無(wú)限的可能性。首先，人工智能還是構(gòu)建在人類(lèi)智能之上的，與其他動(dòng)物不同，人類(lèi)發(fā)明了語(yǔ)言和文字，不僅促進(jìn)了文明的發(fā)展，還使我們能夠記錄和傳承知識(shí)。無(wú)論是古代中國(guó)的歷史，還是牛頓的定律和愛(ài)因斯坦的相對(duì)論，這些知識(shí)都是通過(guò)文字保存下來(lái)。文字本身就是人類(lèi)對(duì)自然世界和物理世界的一種抽象符號(hào)，而這個(gè)符號(hào)今天作為一個(gè)原材料輸出給到大模型，大模型對(duì)這些知識(shí)進(jìn)行壓縮和學(xué)習(xí)，它實(shí)際上是站在了人類(lèi)的肩膀之上，產(chǎn)生了一種更高的能力。

人類(lèi)作為地球上最智能的物種，通過(guò)對(duì)知識(shí)的挖掘產(chǎn)生了各行各業(yè)。但如果人類(lèi)的知識(shí)開(kāi)始被機(jī)器掌握和生成，各行各業(yè)的產(chǎn)業(yè)格局也會(huì)受到深遠(yuǎn)影響。

應(yīng)用層面，語(yǔ)言模型出現(xiàn)的時(shí)候就產(chǎn)生了ChatGPT，我們相信隨著多模態(tài)智能模型的發(fā)展，會(huì)出現(xiàn)圖片、視頻、聲音，還有編程等廣泛任務(wù)的應(yīng)用。應(yīng)用和智能化的水平是攜手共進(jìn)的，你有多大的智能，就能產(chǎn)生什么樣的應(yīng)用。因?yàn)槟Ｐ捅旧磉€在不停地進(jìn)化，可能還有更強(qiáng)大的產(chǎn)品形態(tài)正在逐步來(lái)臨。

識(shí)別AI原生態(tài)創(chuàng)業(yè)者

關(guān)于創(chuàng)業(yè)者，我有一種非常深刻的感受，在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)里工程能力很強(qiáng)的人，可能不懂算法，而懂?dāng)?shù)學(xué)物理的大模型研究者可能不懂計(jì)算機(jī)。要同時(shí)進(jìn)行研究和工程落地，需要一個(gè)跨學(xué)科、有跨界能力的團(tuán)隊(duì)，這樣的人才是非常稀缺的。

第二就是常常講到的大規(guī)模集群，就像雖然你有煉金術(shù)的配方，但也需要一個(gè)好的熔爐，要能夠點(diǎn)燃它、控制其溫

度均勻、準(zhǔn)確投放原料，這就是大規(guī)模集群技術(shù)，需要有這種訓(xùn)練能力。

第三點(diǎn)，即使你做了一個(gè)可能很炫的大模型，如果用戶(hù)沒(méi)有感知，那也無(wú)法產(chǎn)生真正的影響。Open AI真正讓大家驚艷的是他們用ChatGPT這個(gè)產(chǎn)品，讓普通用戶(hù)直接體驗(yàn)到AI，所以你還需要有非常強(qiáng)產(chǎn)品經(jīng)理的sense，把這么多的能力全部聚集起來(lái)。

我從事風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)20多年，每一次顛覆性技術(shù)出現(xiàn)的時(shí)候，作為投資人我們最重要的工作之一就是找到這里面的原生特征，你必須要了解顛覆性技術(shù)本身的特性，才會(huì)知道今天作為一個(gè)AI原生的創(chuàng)業(yè)者需要具備哪些能力。

我們發(fā)現(xiàn)，AI創(chuàng)業(yè)者首先自身必須要有非常強(qiáng)的技術(shù)洞察力和技術(shù)愿景，才能識(shí)別和吸引到杰出的人才。顛覆性技術(shù)的企業(yè)家需要有雙核的能力——不僅要有自身領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力，同時(shí)也需要強(qiáng)大的跨界能力。因?yàn)樵谒惴ㄖ猓氵€需要搞定算力、資金、產(chǎn)品等多方面的問(wèn)題。這些靠你自己一個(gè)人也是不夠的，你不僅僅是科學(xué)家和工程師，同時(shí)也要成為一名leader，有非常強(qiáng)的領(lǐng)導(dǎo)力。

今天去識(shí)別AI原生的創(chuàng)業(yè)者是一件非常有技術(shù)含量且*價(jià)值的事情。如果我們從*性上理解了技術(shù)，并且對(duì)識(shí)別創(chuàng)業(yè)者有長(zhǎng)期的審美積累，是能夠形成一套方法論去找到他們的。

與新一代創(chuàng)業(yè)者共同成長(zhǎng)

AI的持續(xù)進(jìn)化是一個(gè)既讓我們非常興奮，同時(shí)也非常有挑戰(zhàn)的事。我們要不斷地利用*性的能力去跟蹤和理解這些變化。當(dāng)然也還有很多挑戰(zhàn)，因?yàn)槲覀冇蟹浅６嗟奈粗?，更多未知的未知。今天看大模型?/p>然是不*的，如果它足夠*，今天應(yīng)該會(huì)有大量的應(yīng)用涌現(xiàn)，但現(xiàn)實(shí)并非這樣。從*性的原理考慮，今天的大模型本質(zhì)上就是窮舉，它們處理和壓縮所有的數(shù)據(jù)，利用人類(lèi)在互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)抽象的所有數(shù)據(jù)來(lái)生成，你只要告訴我你要什么我就能給你。

但下一步是什么？推理。就像人類(lèi)不需要太多數(shù)據(jù)就可以做出一些很抽象的推理，Reasoning今天在大模型里面是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)的事情，也可以說(shuō)是人工智能研究的一個(gè)圣杯問(wèn)題。今天的GPT4與3.5相比更多的變化是在多模態(tài)上，從原來(lái)只有文本開(kāi)始向富媒體化轉(zhuǎn)移，對(duì)用戶(hù)的體驗(yàn)來(lái)說(shuō)感覺(jué)是很強(qiáng)的，可是它的整個(gè)計(jì)算的架構(gòu)和算法都還是在做同一個(gè)東西。大家非常期待GPT5 Reasoning能不能出現(xiàn)，能不能像人一樣可以做一些抽象的思考，當(dāng)然我想只要能找到一個(gè)方法，AI就能持續(xù)的進(jìn)化。

目前對(duì)于人工智能的理解和認(rèn)識(shí)，大家也還沒(méi)有到一個(gè)有廣泛共識(shí)的地方。不僅是Reasoning，物理常識(shí)也還面臨巨大的挑戰(zhàn)。比如機(jī)器人，人類(lèi)在抓取物體時(shí)會(huì)本能地運(yùn)用物理知識(shí)，比如抓取鐵塊需要較大的力，而捏雞蛋則要很輕，看似簡(jiǎn)單的抓取行為，背后是人類(lèi)大腦里非常多的物理先驗(yàn)知識(shí)。要真正的產(chǎn)生Agent，AI需要能夠模擬這種物理常識(shí)和邏輯推理能力。

目前Scaling Law在比特世界高歌猛進(jìn)，這是因?yàn)槿祟?lèi)已經(jīng)幾乎把所有的數(shù)據(jù)都上傳到了互聯(lián)網(wǎng)上，這些數(shù)據(jù)可能涵蓋了人類(lèi)歷史上數(shù)百萬(wàn)年的信息。為什么物理世界的數(shù)據(jù)沒(méi)有同樣被利用？因?yàn)槲锢硎澜绲臄?shù)據(jù)與比特世界不同，比特世界的數(shù)據(jù)是抽象的，跟人的交互很少，而物理世界的數(shù)據(jù)涉及到機(jī)器人與物理世界的互動(dòng)，比如機(jī)器人需要與人類(lèi)接觸、握手，或者執(zhí)行如抓取物體等任務(wù)。這個(gè)數(shù)據(jù)隱含了雙重含義，*是觀察到的數(shù)據(jù)，第二是機(jī)器人交互的數(shù)據(jù)。這就像一個(gè)“雞生蛋、蛋生雞”的問(wèn)題，如果所需的數(shù)據(jù)是交互性的，首先你要把機(jī)器人的本體造出來(lái)——沒(méi)有機(jī)器人就沒(méi)有數(shù)據(jù)，但反過(guò)來(lái)，如果沒(méi)有數(shù)據(jù)，制造出真正智能的機(jī)器人也會(huì)變得非常困難。

所以，對(duì)于顛覆性技術(shù)的投資，要深入理解它的原理和發(fā)展階段。人們往往會(huì)高估短期內(nèi)的技術(shù)發(fā)展，而低估長(zhǎng)期內(nèi)可能帶來(lái)的變革。我們既要有愿景和信仰，有*性的認(rèn)知，也要有對(duì)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和市場(chǎng)的判斷，找到今天可行的路徑和策略，與新一代創(chuàng)業(yè)者共同成長(zhǎng)。