9 月 21 日 -22 日，36 氪暗湧 · 2023 産業未來大會于深圳順利召開。本場大會作爲 36 氪專注于一級市場的活動 IP-" 中國基金合夥人峰會 " 的升級，現場彙聚了産業投資領域的關鍵人群，來自地方政府、引導基金、龍頭企業、投資機構、學術界等各界的領袖、專家以及産業核心參與者們齊聚一堂，展開巅峰對談，觀點激烈碰撞，共探産業未來方向。
在中國産業變革挺進深水區的當下，在這場巨大的産業輪轉中，還存在諸多的非共識。因此，我們将本場大會的主題命名爲 " 暗湧 "，寓意暗流湧動，勢能巨大。作爲中國産業變革的親曆者和記錄者，36 氪希望通過本次大會發揮在資本與産業兩端的核心影響力，促成産業參與者之間的有效鏈接，進而發掘産業中尚未被發現的趨勢、未被充分識别的機會，以及那些真正在參與和重塑行業變革的人們。
在 9 月 21 日進行的 " 科學與産業的十字路口 " 前沿科技與專精特新論壇現場，阿爾法公社創始合夥人、CEO 許四清做了題爲《新形勢下的科技天使投資》的獨立演講。在演講中，他分享了對于産業投資技術之源的判斷、新形勢下做科技天使投資的本質和關鍵、以及 AIGC 所帶來的投資機會。
新形勢下的科技天使投資
以下是許四清先生的演講實錄，經 36 氪編輯整理：
大家好，我是阿爾法公社許四清。今天，我主要分享當今形勢下，對科技天使投資的思考和觀察。
從科學發現到科技創業，分爲三步。第一步是探索自然科學的基本原理，需要政府出錢，例如美國的 NSF，中國的 NSFC；第二步把科學發現轉變成可實用的技術，以 DARPA 爲代表，軍用當然也是政府出錢，不計代價地把科學變爲實用技術， 原子彈就是這麽來的；第三步，是将前兩步的科研成果商業化，這一步才是風險投資的機會，要計代價，看回報。
産業投資真正的技術源泉是什麽
比較中美兩大經濟體，中國無論是公司數量還是上市公司都比美國更多。統計 2013 年到 2022 年的 IPO 數量，美國每年 IPO 一百多家，我們在 400-600 家浮動，中國的創業者有 IPO 情節，更願意做長期努力換來上市。美國公司兼并和收購的退出機會更多。
中國目前的退出方式仍然以 IPO 爲主，最近上市标準嚴格了，這會倒逼更多的兼并和收購，客觀上有利于整個創業投資生态的全面發展。
科技投資的重要源泉是原創的科技成果，沒有科學探索，就沒有科技成果，也沒有科技産業的回報。
科技成果主要來自以下三類主體：
第一類是科技工業集團，典型的是過去的一機部到七機部，他們的科技和工程經過多年叠代，有很好的建樹，是國家建設的棟梁，同時相對封閉。
第二類是大學裏的實驗室，他們以教授爲主，承擔了許多離散的探索任務，這裏面的長尾很長，很多教授把自己戲稱爲科技個體戶、小老闆。但大學者的實驗室則不同，比如中國科大圍繞着量子計算和量子通信的實驗室有多家，有一批國家級團隊的創新項目，但大多數大學教授不具備這種資源。
第三類是中科院這樣的研究機構，我在科學院讀過研究生，對這個有些了解。科學院的基礎科學研究能力強，但有能力、缺市場，市場被大工業集團掌握着， 科學院要去 " 搶飯吃 "，靠實力承擔了很多國家重大的攻堅任務，因爲掌握市場機會的大工業集團在基礎科學領域需要他們。科學院有能力成建制組織攻關和遞交，結合了基礎研究和産業化，所以我認爲中國科學院集中了下一代産業投資的優質來源。
做天使投資要準星前移
阿爾法公社做的是科技類天使投資，我們會對各個領域進行大量的探索，也建立了自己的科技行業圖譜。
我們分析了多個領域和子領域，既關注市場規模，也關注成長性，同時洞察資本的走向。很多資金多的 VC 難于向前聚焦，這是經濟規律。我們資金體量小，可以在天使輪像激光一樣聚焦，博取高額回報，這就是天使基金的模式。
準星前移、聚焦天使，在成功的項目上不斷加注，這是我們的投資邏輯。
天使投資的本質，就是探索科學和産業的規律，預見未來的機會。
我們爲什麽被卡脖子
我們的産業原本是國際大循環的參與者，我們既靠别人配套，也把産品做出來賣到全世界。今天，脫鈎正在發生，這個模式無法持續了。所以，中國的産業，正面對一個模式的轉變期。
脫鈎，一下子把我們産業的弱點徹底暴露了。那就是基礎技術和上遊依賴不可持續。
這裏分析一下，到 2014-2015 年我們對半導體的投資數量才開始和美國相當。在此之前，我們在半導體領域的投資很有限，無論是國家層面還是資本市場層面。舉個例子，半導體領域的德州儀器、英特爾、AMD、高通等在 2000 年前就已上市，目前風頭正勁的 NVIDIA，在 2000 年左右也已上市。我們規模化的半導體投資在這批巨頭上市後 20 多年後才開始，中國半導體核心芯片領域的公司展訊是發展得早的，也比别人晚了幾十年。上遊産業缺課，投資缺失，這是被卡的真正原因。
凡事都有利弊，被卡一下，也讓産業界清醒了，我們也看到中國的半導體有補齊差距和奮起直追的機會，這也是變局帶來的機遇，創業者和投資人都有機會。
在企業服務、SaaS 服務領域，我們與美國相比也有巨大差距。海外的技術創新類 SaaS 公司發展的都很好，有 Databricks 這樣估值 430 億美元的超級獨角獸（它最近又獲得 5 億美元的 I 輪融資， 算起來是第 9 輪融資了），還有做雲基礎架構監控的 Datadog，做雲原生分布式數據庫的 Yugabyte，他們最近的幾筆融資都過億美元。
獲得這麽多的融資，是因爲市場潛力大。市場潛力大的原因，是頭部買家付費願望高。我們市場上大買家買産品的意願不純，是資源占有型和能力自造型。這裏面原因複雜，不展開講了。
AIGC 的出現導緻大買家們自己構築能力的成本一下上去了，也導緻中小買家買産品的賬算得過來、買得起了。所以，AIGC 可能是中國企業服務的拐點。
AIGC 帶來的機會
盡管中國各個公司和研究機構發布了一批大模型，但因爲算力瓶頸，真正原創的基礎大模型應該屈指可數。不過當 Llama2 等基礎大模型向全世界做商業開源後，我們認爲行業變了，中國創業者的機會确實來了。
這個判斷是基于大語言模型的訓練流程。打造一個大模型大緻可分爲 Pre-training、Supervised Finetuning、Reward Modeling 和 Reinforcement Learning 四個階段，粗算一下，預訓練階段需要消耗這四步算力時長的約 99%，而其他步驟加起來隻需要 1%， 所以預訓練是大模型探索的攔路虎。
但是，當 Llama2 等基礎大模型商業開源後，懂模型的創業者隻需投入 1% 的算力時長成本，就可以在某些特定的方向對基礎大模型進行調優，使它獲得更好的性能。
阿爾法公社作圖
因此，如果說 OpenAI 的 GPT 是 AIGC 的開局者，那麽 Llama2 則是工業進步的推動者。開放，讓有能力訓練模型的公司呈數量級增加，應該說，有了 Llama2 這樣的開放，AIGC 的工業革命時代才真正到來。有了這種能力釋放，推動了大批公司構建自己的甲方大模型。
AIGC 的機會在哪裏呢？我們将 AIGC 的機會分成三類：通用大語言模型，垂類應用模型，淺表層應用。
通用大語言模型非常燒錢，我們認爲是國家和科技大廠的事，創業者慎入。真正的創業和投資機會在垂類應用模型和淺表層應用。
在淺表層應用創業，創始人不需要很懂模型，但一定要有産業和應用的積澱，這不是科學的競争，而是産品經理和創新的競争。在淺表層應用創業的中國創業者們有席卷全世界的機會，因爲中國的産品經理很優秀，中國的工程師叠代能力很強。這裏，有一批張一鳴們英雄輩出的機會。
但是在投資他們時，你很難預見誰是下一個張一鳴，而垂類應用模型則較好預見——懂模型懂應用的創業者就能大行其道。
過去半年，我們在種子輪投資了兩位院士，他們都是中國科大的校友。兩位院士不是爲創業公司站台，而是親自下場創業的。其中一位院士做的視覺 AI 模型 + 應用已經在文生圖領域達到了世界先進水平，在港中文的一個評測裏僅次于 Midjourney。
此外，我們還投資了大語言模型安全領域的首席架構師，任何一個甲方大模型，其模型和數據的安全都非常重要，安全是必經之路。
阿爾法公社是科學和産業的橋梁，作爲天使投資人促進科技成果向産業的快速轉化。我們瞄準的是技術大廠和各個處在 " 深宅大院 " 中的研究機構，找到技術門檻高，工程能力強的團隊，然後給第一筆錢，幫助他們走向市場。通過深度的工業界資源合作，我們幫助創業者超常規成長。
