Capitol O 创始合伙人刘大卫：当前VC投资AI公司的主要难点

发布时间：2025-01-16 13:31

2024年5月9日首发于Founder Park公众号（微信ID：Founder-Park）

编者按： 在这波AI创业中，普遍的声音都在讲”AI创业公司融资难“，但从投资人的视角来看，在满天飞的BP中找到优质的AI项目，也并不简单，无异于沙里淘金。当前VC在投资AI中也面临一些问题：底层模型尚处于爬坡阶段，迭代速度快，周期短，但各种资源消耗巨大，这种情况要求VC需要不断追踪和评估新技术的出现，以便及时调整投资策略，增加了投资决策的复杂性和不确定性一旦技术出现新路径或经历重大迭代；而且应用层公司此前基于上一代技术架构所积累的先发优势可能随即丧失价值，这会影响VC所投项目的市场竞争力和长期价值，增加投资风险。基于此，刘大卫认为，未来2-3年底层大模型会持续爬坡，因此应用层真正大规模繁荣，并出现上亿 DAU 体量的规模性平台应用的时间点大概率会在 1-2 年之后。但AI时代留给创业公司的时间窗口期可能只有2-3周，所以创业团队应该尽早下场，积累实战经验，打磨团队能力。

Q1：2024 年，你思考最多的一个AI相关的问题是什么？为什么思考这个问题，最近有什么一些结论？

刘大卫：我最近在思考适合 VC 股权投资的机会在哪里？

当前 VC 在模型层的投资过程中普遍遇到了几个问题：

目前底层模型还处在爬坡期，迭代速度快，周期短，但资源消耗大，当技术的新路径出现或经历大的迭代之后，应用层公司之前积累的基于上一代技术架构的先发优势可能就失去价值了。

我们与海外的优秀工程师交流后，基本持相同观点，底层大模型在未来 2-3 年内都会持续爬坡，也就是说模型能力会越来越强，开发工具会越来越完善，推理和训练成本会越来越低。因此应用层的繁荣，可能还需要 1-2 年时间。

即便如此，我们现阶段仍在积极地寻找应用层的投资机会。投资行为与市场繁荣并不一定在同一时间发生，同时我们认为在这个领域可能都是红海，没有蓝海机会。在之前的互联网时代，创业公司在大厂入场前通常有 6-12 个月的时间窗口期，但如今的 AI 时代，留给创业公司的时间窗口期大大缩短，可能只有两三周。比如 Kera AI 在 LCM 开源之后的一周内就发布了自己的产品。

团队下场越早，越能更早的积累实战经验，等机会真正出现的时候能快速抓住机会。

过去一年，我们的合伙人 Aaron Qian 在应用者开发前线花费了大量的时间，得出一些结论：应用层现阶段存在百万用户体量的现金流业务机会，但尝鲜用户体量有限，AI 原生应用难以出圈，导致天花板较低，项目不一定具有长期股权价值，目前缺乏平台性规模性机会。

我们观察到有很多具有较强市场洞察力的团队，在小的切入口找到与用户的强连接点，从而迅速蹿红。同时这样的团队通常不大，在 10-15 人左右的规模就可以很快做到几百万美金 ARR 的规模。从团队现金流的角度来说非常健康，但网络效应在当下还很难实现，这类公司在向更大体量发展，向更小白用户拓圈的过程中仍面临很大挑战。目前看来基于 LLM 的技术更多是锦上添花的赋能（enabler），真正出现AI原生的颠覆型（disruptor）机会，还需要耐心等待技术从量变到质变的跃迁点。

我们目前得出了一些阶段性结论：

第一个是在应用层的社群价值现阶段比技术价值更加珍贵。因为目前的产品形态可能会根据模型能力的变化而变化，直到技术架构稳定，现在看来技术的不确定性很大。当下比较确定的是对 AI 原生应用真正感兴趣的尝鲜用户群体的价值，虽然群体规模可能还不够大，但他们会不停尝试新产品和新功能。如果一款产品能通过现有技术能力满足用户的需求，并持续迭代与用户形成良性的互动，从而积累留存质量高的规模用户，我们认为在长期中将成为较强的竞争壁垒。

第二个是团队需要有全栈认知，对方向的前瞻性判断判断和执行力很重要。这对应我们之前提到的行业竞争的激烈程度和窗口期。全栈认知不仅仅是技术的全栈，也要求团队从技术到产品到用户的全方位理解和认知。

Q2：如果投 AI 相关公司，会重点投什么轮次和阶段？你的投资标准里包括了哪些必备条件？

刘大卫：我们专注于 AI，例如大语言模型技术（LLM）在应用层的机会，但目前看来底层大模型的技术迭代在未来 2-3 年的周期中会持续显著爬坡，因为GPT-4 出来之后到 GPT-6 出来之前，底层的大模型技术还不够成熟，包括数据质量、数据标注等方面还有很大的提升空间。所以应用层比较好的爆发落地的时间可能是在底层大模型的爬坡放缓之后。AI 方向技术与产品的发展美国基本保持有半年的领先期，从用户端或投资端来看，应用层真正大规模繁荣，并出现上亿 DAU 体量的规模性平台性应用的时间点大概率会在 1-2 年之后。

Capital O 投资阶段主要专注早期，创业团队要完整、想法明确，要有可以描述场景的产品 demo，这是在 PMF 验证前就需要做到的。必备条件包括：要深刻的用户洞察和对场景的思考，从用户角度思考问题设计产品，能解决实际问题。

Q3：如果投 AI 相关公司，最看重哪些创业者的特质？

刘大卫：我比较看重创业者对技术的前瞻性感知和判断、对产品全局的深度思考、对用户需求的洞察以及执行力和团队管理能力。

在 AI 时代其实有两种投资逻辑：第一种就是投人，找明星创业者，或者动手能力强、生态型、社群型的创业者，前者在过去也是宠儿，后者则非常适合做现在的 AI 创业；第二种是投资源，我们发现现在有些项目已经不是 AI driven 了，而是靠 BD driven，所以一些 BD 资源强的人也很适合创业，比如我们看到一些资源型创业者就非常有潜力，先天资源有优势，且自身有才华又努力，对行业的洞见也很深刻。

Q4：这几年最打动你的一个创业者是谁？他有哪些特质打动你？

刘大卫：晶泰科技的温书豪。最打动我的是他所具备的生态性，晶泰科技从 AI制药拓展到 AI 挖掘材料，不断在吸引优秀创业者，麻省理工、加州理工很多的优秀创业者都是围绕着晶泰的生态在创业，晶泰也衍生出了很多优秀项目，比如莱芒生物，我们当时投晶泰时看重的就是它的整片生态，生态打法与单点突破打法的力量和抗风险能力是完全不一样的。

此外，温书豪有着非常清醒的头脑和计划，在大家还沉迷于市场狂欢的时候，他就已经开始部署接下来的工作了。

Q5：2024年，你关注最多的一个AI的产品/公司是什么？你觉得它最打动你的地方在哪里？

刘大卫：我关注最多的是 OpenAI，OpenAI 目前依然维持绝对的行业领先优势，其技术栈的发展和模型能力的展示将从根本上影响全行业的格局和走向。

Q6：2024 年，AI 相关的行业，有哪些发展速度是超你预期的？有哪些发展速度是低于你预期的？

刘大卫：超过我预期的是主流投资机构和战略方大多已经看清局面，理清逻辑，甚至比海外机构想的更清楚，并且完成了布局。低于我预期的是平台性规模性应用发展还需要更长时间打磨。

第一波技术突破带来的热潮逐渐降温，但等 GPT-4.5 发布之后市场将会进行一波洗牌，很可能涌现出新的机会和方向。

Q7：对于 AI 领域的明星创业者和非明星创业者分别有哪些建议？

刘大卫：对于明星创业者来说，保持健康的现金流，留在牌桌上等待机会。对于非明星创业者来说，在共识的方向上发现非共识并挖掘价值，同时快速试错快速迭代。