英伟达回归遇阻,谁能替代H20?
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文 | 镜相工作室,作者 | 黄依婷,编辑 | 卢枕 😍文 | 镜相工作室,作者 | 黄依婷,编辑 | 卢枕 😂9月,国内入秋,气温骤降,英伟达重回中国市场的步伐也有些凝滞👏。 两个月前,仲夏之时,英伟达创始人黄仁勋穿着皮衣落地😘北京,带来H20芯片在中国市场“解禁”的消息。但没过多久,又😴传来H20停产的风声。 作为中国市场定制的“特供芯片”😍,H20深陷“后门”疑云,被质疑“既不安全也不先进”,市场需⭐求疲软。不愿意放弃中国市场的英伟达,计划推出性能更强的B30😊A芯片,以技术优势重建市场信心。 H20禁售加上“后门😴”疑云,英伟达的空窗期成了国产厂商补位的良机。这半年来,华为🙄、寒武纪等大力推广自家芯片,在政务云等领域市占率飙升,一些科🎉技大厂也开始批量采购国产芯片。 在黄仁勋的最新访谈里,❤️他提及中国在AI芯片上落后两三年的说法,驳斥说:“得了吧,他😢们只落后我们几纳秒。”话里话外流露出一种迫切,希望美国放开管😁制,让英伟达重回中国。 眼下,英伟达回归遇阻,腾出来的🙄市场空白,都有哪些国产AI芯片厂商竞逐?谁有机会率先取代H2😴0?国产AI芯片厂商追赶英伟达的路上还有哪些阻碍? 谁🙌在竞逐英伟达的遗留市场? 过去,大多数公司采购算力芯片👏时,首选必定是英伟达。从生成式AI爆发至今,英伟达GPU凭借🙌卓越的性能、稳定的驱动和完善的CUDA生态,筑起强大的护城河😜。 据TechInsights数据,在GPU市场,20🚀23年全球应用于智算中心的GPU总出货量达到了385万颗,其🎉中,英伟达的市场份额接近98%。 垄断性的市场地位,使😘英伟达成为压在国内外科技大厂心头的大山。在国外,微软、谷歌、🥳亚马逊都在一边狂买英伟达芯片,一边自己造芯;而在国内,受限于😘政策禁令,AI公司无法获得先进的英伟达芯片,随时面临断供风险🤯,只能寻找国产替代方案。 好消息是,英伟达留给国产厂商🤔的空间足够大,能容纳多家公司同场竞逐。 今年二季度,受🎉禁售H20影响,英伟达中国区营收只有27.69亿美元,比去年😢同期的37亿美元下降24.49%。去年全年,英伟达中国区营收😘171.08亿美元。业绩会上,黄仁勋也预测中国市场年增长率大😅约50%,光今年就可能有500亿美元的商机。 这数百亿🤩美元的市场,英伟达目前只能干着急。在三季度的业绩指引上,英伟😂达没有假设任何对华出口H20的情形,而这也是中国公司的好机会😂。 在竞逐H20遗留市场的公司里,最被看好的公司是华为😀和寒武纪。 从单卡性能来看,华为昇腾910B/C,算力🚀已超过英伟达H20。除华为外,据行业自媒体“半导体综研”整理😂,FP16算力能达到300TFLOPS(每秒万亿次浮点运算)😎以上的国产芯片,只有寒武纪的思元590;壁仞科技在2022年🥳推出的BR100,其FP16算力能达到1024TFLOPS,😁但因受到制裁无法量产。其他如百度昆仑芯、阿里平头哥、摩尔线程😡等自研主流产品都已经接近H20水平。 展开全文 💯当然,国产芯片的目标不是阉割过的H20,最先进的国产GPU依😂旧落后英伟达最新产品两代,算力差距约落后3倍。但至少,逐渐替❤️代昂贵但不先进的H20已经具备可行性。 除了技术追赶上🤩来,外部环境也在变好,发展国产算力的政策扶持不断,互联网巨头🚀和运营商们纷纷加码算力资本开支,为国产AI芯片打开了市场空间👍。 今年以来,国内AI芯片厂商业绩突飞猛涨。短暂成为A👍股“股王”的寒武纪,今年上半年收入28.81亿元,同比暴涨了⭐4348%,首次扭亏为盈,净利润10个亿。 华为的大单🤔也源源不断。据行业调研报告,今年昇腾910B全年计划出货约4❤️0万颗,客户主要是运营商和地方算力中心;910C计划出货30👍万颗,以互联网大厂为主。不久前的华为全联接大会上披露,华为新🤗推出的CloudMatrix 384超节点累计部署300多套👏。 阿里平头哥、百度昆仑芯这两家互联网巨头旗下的芯片公❤️司,也有着稳定的内部需求和丰富的应用场景,在充沛的资金下能够🙌快速迭代产品,再反哺互联网大厂的云计算和AI业务;摩尔线程、🥳沐曦股份、壁仞科技等新锐也在参与市场竞逐,这些创业公司在技术😁创新、兼容性设计、市场定位上以灵活见长。 摩尔线程在其😀IPO报表中披露,2025年上半年营收7.02亿元,正在洽谈👍的AI智算领域合同超过17亿元,其还与中国移动签署过万卡级合🤗作项目,封装订单规模超10亿元。 沐曦股份也曾连续中标😍两份AI训推一体机大单,金额达14.88亿元;截至2025年🚀8月,其在手订单(不含税)为11.4亿元,客户涵盖新华三、算🌟丰、汇天网络等。 拿下订单意味着国产AI芯片进入到技术😢迭代和商业变现的良性循环中。摩根士丹利在其最新报告《中国人工😉智能:沉睡的巨人觉醒》中预测,在外部压力下,中国已全力迈向完😁全独立,并正在以比预期更快的速度构建自给自足的生态系统,中国😅人工智能芯片自给率将从去年的34%飙升至2027年的82%。😜 模仿英伟达,还是另走一条路? 追赶英伟达,在一🤯两年以前还是遥不可及的事情。 摆在国产厂商面前的有几座😍难以逾越的大山:制程优势、供应链稳定性、软件生态。 即😢便是最先进的国产AI芯片,与英伟达的最新产品都有两代的差距,😜昇腾910C单卡BF16算力只相当于英伟达GB200单卡的3🤗1%。根本原因在于制程落后——华为只能用中芯国际的7nm多重🙌曝光工艺(近似7nm但良率很低),但英伟达可以用台积电的3n🎉m工艺。 国产厂商也面临着供应链不稳定的问题,台积电的🤔良率高达80%,产量稳定,成本可以随着产能爬坡不断降低,而中😊芯国际7nm工艺良率只有30%多。另外一个风险是,地缘摩擦对❤️芯片行业的影响不确定,比如壁仞科技的高端芯片BR100由于台😁积电中止代工,迟迟无法量产。 制程问题还可以找到替代方🥳案,但软件生态没有英伟达十几年的积累,很难在短时间内追赶。国😘内某机器人公司CTO王枫告诉我们,使用GPU产品最重要的是考🔥虑工具链的完整性,比如GPU之间的互联技术、框架的兼容性、并😂行计算的编程模型平台。这恰恰是英伟达耗时十多年筑起的高墙。 🤗 英伟达生态核心是CUDA,它就像底层的Windows操🤔作系统,全球有400多万开发者为它构筑加速库、主流框架和大模🚀型,但CUDA只能在英伟达芯片上使用,迁移到其他芯片上就要重💯写代码,光人力和测试成本就高达数千万元。 因此,生态是😡英伟达最大的底气。以被阉割的H20为例,英伟达降低了H20的🥳算力,只有H100的15%,但是保留了HBM3显存和NVLi❤️nk技术,就是想用“低性能+强生态”稳住市场地位,让中国公司🙌买更多卡来满足需求。 在硬件性能、软件生态和供应链都落🤔后的情况下,国产厂商根据自身能力和市场需求,走上了不同的追赶😉路线。 华为是受限最多的一家,但自身有着非常好的产业基😘础和技术能力,因此选择了“全栈自研”,从芯片、软件、协议到服🌟务器、交换机、存储等,全部自己做。 制程被卡脖子,华为🤯就把两颗910B芯片封装在一起使算力翻倍;HBM存储技术被卡😍脖子,华为就自研HBM;卡间互联速率慢,华为就研发对标NVL😅ink的灵衢UB。这些系统级的优化创新避开了制程限制,解决了😆单卡算力差的问题。 质量不够,数量来凑。沿着这个思路,🥳把很多芯片、内存、网卡像“拼乐高”一样堆叠在一起,用高速线缆😴传输数据,就是华为推出的“超节点技术+集群战略”,代表性产品🚀CloudMatrix 384超节点集群,BF16算力总和超❤️过了英伟达NVL72系统。 华为也在培育生态。想让人用😂自家的芯片,就得让黏性超高的CUDA开发者和应用厂商迁移过来🥳,这需要分两步,第一步是让自家芯片可以兼容CUDA,第二步是😂向他们提供基于自家生态的工具和框架。 华为推出的异构计😀算架构CANN对标CUDA,已经能兼容80%的CUDA AP🎉I,支持85%的CUDA算子自动转换,但转换后性能会损耗15🔥%-20%;CANN还能兼容PyTorch、TensorFl💯ow这些主流框架,华为也自研并开源了MindSpore全场景🤩人工智能计算框架,开放灵衢互联2.0协议规范,试图吸引更多开🎉发者共同完善生态。 华为做“大而全”,一边模仿一边自研🚀,多数国内厂商则只能做“小而美”,从垂直、细分市场切入,要么🥳兼容英伟达,用性价比撬动客户,要么针对特定需求做定制芯片。 😁 国产厂商最常见的一种做法是“NV兼容”,通过中间件把现😀有CUDA代码映射到国产芯片指令集,让硬件“听懂”开发者的意😘图。芯片使用者可以在不大幅重写代码的前提下,把工作任务迁移到🤔国产芯片上运行,降低了使用和切换的门槛。这种做法是市场导向,❤️先靠模仿打开市场,站稳脚跟,让自己活下去,后面才有机会发展自⭐己的生态。 昆仑芯和华为都在验证类似方案,且在一定程度😘上获得了市场认可。2025年8月下旬,中国移动2025年至2🤔026年人工智能通用计算设备(推理型)集中采购项目中,百度昆👏仑芯在“类CUDA生态”标包中几乎包揽前三个分项的头名,总中😜标订单规模达到十亿级。 做定制芯片的佼佼者是寒武纪。与😴英伟达所做的通用GPU不同,寒武纪的AI芯片属于ASIC(专😊用集成电路),可以应用于云服务器、边缘计算设备、终端设备上,😴在对延迟、功耗和成本敏感的场景中,展现出更高的性价比。 😢 不管是兼容模仿,还是全栈自研,都是在用自己最优势的能力,在💯英伟达的夹缝里寻找突破口,这条路注定坎坷。 追赶英伟达😉,是漫漫长路 硬件和软件都在缩小差距,但要让市场相信国🎉产厂商的产品可用,是一个极其艰难的过程,尤其对那些已经使用英🌟伟达芯片的开发者。 一个已经在英伟达GPU上训练好的大😎模型,要搬到国产AI芯片上运行,中间有两道坎。 第一道😁坎叫算子对齐。过去十几年,英伟达和全球开发者用CUDA写下了😎海量的算子库。要迁到国产芯片上,就得把一个个算子翻译成国产芯😍片能听懂的语言。这不是简单的复制粘贴,而是成千上万条代码的“🤗逐句翻译”,需要大量人力和时间。 第二道坎是分布式重构🥳。大模型训练常常需要几百上千张卡一起算,英伟达有自己成熟的沟🤗通协议,H20的NVLink带宽是昇腾910B的2.25倍,👏训练万亿参数大模型时,多卡协同效率能高10%-15%。这在千🤔亿级模型训练里,可能差好几周时间。 有机器人开发经历、😎目前正从事芯片研发工作的张振尧表示:“在迁移顺利的情况下,芯🚀片硬件性能能发挥到70%到80%;如果算子勉强适配,可能只有🚀30%到40%。”这也是为什么即便国产芯片在参数表上标注的性🤩能比肩英伟达,真正跑起来却常常不如预期。 王枫的经验印🚀证了这一点。他所在的机器人公司曾经长期使用英伟达GPU,从4🔥090、5090到H100、H20都有涉猎。两年来,随着英伟🌟达芯片价格高企、获取困难,他们开始尝试华为昇腾的云端算力。 😢 真正让他焦虑的,并非单纯的硬件,而是新平台、新架构带来😢的不确定性。英伟达CUDA深度绑定在硬件里,几乎所有主流的机🚀器学习框架都得跟它打交道。比如开发者们常用的PyTorch,😀对CUDA的支持是最全面的,两者无缝衔接,用起来又快又稳定。😊 王枫曾尝试用华为芯片跑Llama等比较流行的几个模型👍,几乎每个模型都需要华为单独适配后才有可能在它的芯片上运行,❤️这直接导致模型更新滞后。华为芯片目前只适配了160多种模型,👏而在英伟达的芯片上可以直接跑几万种模型。 华为分别推出😆了对标产品,但在王枫看来,如果没有明显的优势和终端市场需求,😍这些产品很难撬动市场。这就像平面设计师对Photoshop、😡会计师对金蝶软件的依赖,几十年如一日,已经固化成行业习惯,不😉是所有人都会学习新技术,能学习的也会考虑到机会成本。 😴中小开发者考虑易用性,对于大公司,整体迁移的成本更是天价。互🙄联网大厂现有的算力基础设施大部分是基于英伟达架构,要是全换成🤗国产,IDC的供电系统、网络拓扑等底层架构都得改造,改造成本🥳能达到硬件采购价的2-3倍。 由于CUDA生态更成熟,😁英伟达集群的运维人力成本也要低很多,而华为集群由于芯片制程问😍题,体积更大,规模化部署还要额外投入数倍的散热、电力和机房空🙌间成本。 制程问题也造成国产芯片采购成本更高,且供不应🙄求。但由于H20的安全问题和断供风险,国产芯片to G需求很⭐大,to B的需求也在增长,迁移是不得已的事情,厂商和客户需❤️要共度时艰。 相比技术和生态上短时间难以弥补的巨大差距😜,国产厂商更容易发力的地方,是周到的服务和更有吸引力的价格。🥳 张振尧回忆,使用英伟达芯片时,遇到问题只能从开发者论🙌坛、社区的公开文档找答案,很难获得官方工程师的支持,“英伟达😜的支持体系是很成熟的,但同时也是分层的,不对我们这样的小客户🤗开放”。 相比之下,和国产芯片供应商接触时,他能直接和❤️原厂工程师反馈问题,对方会派两三个工程师和他们一起去调试,有😴时候还会拉会,出新的版本给他们做测试,愿意为客户解决一些问题😎。他说,这在英伟达是不可能发生的。 算力芯片研发人员唐💯诗(化名)也有类似感受:“国内芯片卖出去,基本都得有工程师驻🤩场维护,协同客户上线业务,进行开发。”这样的故事也曾发生在华😉为。据36氪报道,华为联合讯飞发布“星火一体机”的背后,是不🙌惜人力成本,调配了几百名工程师下场帮讯飞调校参数。 在👍不惜成本的人力投入下,一定程度上弥补了生态和性能的欠缺,让国🙌产厂商撕开了一道口子。短期内,在推理场景和边缘计算方面,国产😴芯片已经展现出一定的成本优势,但在训练领域,尤其是训练千亿参🙌数以上的大模型,H20还有比较强的生态和技术优势,暂时还没法😅被替代。国产芯片还需要两到三年的技术迭代,也需要下游的封装、🤗制造环节同步突围。 产业链上下游整体进步,今年Deep😴Seek-R1模型的发布就是一个很好的例子。在这之前,大多数😘可被使用的开源模型来自美国,从底层适配开始就很难与中国硬件做🤔好兼容。DeepSeek-R1发布后,中国在模型和硬件上有了⭐同时可用的方案。 8月下旬发布的DeepSeek-V3👍.1,也针对国产芯片做了优化。不久前,腾讯也宣布已全面适配主🙄流的国产芯片,并希望通过异构计算平台整合多类芯片,提供高性价🤩比的AI算力解决方案。越来越多客户加入到国产芯片阵营,替代的💯速度也会越来越快。 从服务到迁移,从生态到工艺,国产A😍I芯片厂商正经历着一场艰苦的追赶战。他们没有捷径,只能靠人力❤️投入去弥补生态差距,用长期的技术迭代去对冲硬件短板,再忍受工🤔艺成熟之前的高昂成本。这是一个注定不会轻松的过程,是一次软硬😍件、生态和市场的再造。距离真正替代H20,国产厂商们还有很长😍的路要走。 参考资料 36氪:《围剿英伟达丨深氪😆》 新浪财经:《英伟达最新特供芯片RTX 6000D需😍求疲软,国内厂商投入自研AI芯片》 人民日报:《H20🔥芯片解禁,怎么看?》 21世纪经济报道:《从超节点到集😡群 华为亮出AI算力全家桶》 信达证券:《DeepSe🚀ek-V3.1 发布,国产 AI 芯片迎接战略性机遇》 💯 东吴证券:《半导体设备行业深度:AI芯片快速发展,看好国产😊算力带动后道测试&先进封装设备需求》 华创证券:《计算🙌机行业深度研究报告:国产智算芯片,需求强劲,性能生态再进阶》😊 半导体综研:《全球主流算力芯片参数汇总、整理、对比(👍修正版)》 chosun:《China aims fo😴r 80% AI chip self-sufficiency😂 and 30% share in humanoid rob❤️ots》 wccftech:《Morgan Stanl😘ey Guts SMIC’s Huawei AI GPU R🤔evenue By More Than 50% Due To🤩 Abysmal Yields》返回搜狐,查看更多
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和新认识的founder们挥手告别,匆匆离开上一个路演的现场😉,Arris三步并作两步地来到最近的咖啡厅,利落地打开笔记本😜,飞速开始处理积攒了一个下午的邮件信息。 2002年出🎉生的他,举手投足间却中显现出与年纪极不相符的稳定和职业。接受😢完采访,他还要赶去隔壁大街的AGI酒吧,约见两个刚刚在社群里😜认识的00后开发者...... 而他就是我真正见到的第😂一位00后投资人。 “投资不适合作为人生的第一份职业”🤔的论调音犹在耳畔,也总有人质疑00后的他们在刚刚25岁的年纪🙄,真的有能力做出正确的投资决策嘛?但他们似乎忘记了,在移动互😁联网的黄金时代里,那些年轻而闪耀的名字,他们的职业生涯也都始😘于25左右的年纪:砺思资本的曹曦入行于2011年(25岁),😜源码资本的黄云刚入行于2010年(24岁),经纬中国的王华东😀入行于2010年(25岁),贝塔斯曼的汪天凡入行于2012年🤗(23岁),前金沙江合伙人张予彤入行于2011年(25岁).🌟..... 行业每年都有新人加入,而00后投资人们与其😍他年份的新人最大的不同就在于:他们从入行开始就被贴上了更理解🚀00后创业者的特殊标签。他们是与00后创业者相伴相生的另一个😅群体,就像一个时代的两面,他们正共同拉开AI创投时代的大幕。😢真实情况就是,在行业经历了近乎停滞校招的两年后,各家投资机构😆们都开始重视储备自己的00后力量了。 00后投资人是如🌟何看待风险投资这个行业的?他们又会如何评价这个时代?如何评价😘同为00后的创业者们?他们又怀抱着怎样的野心?抱着这些疑问,😢我们和来自一线投资机构的8位00后投资人代表展开了一轮深度沟🌟通。 现在,让我们把闪光灯调暗,掀开他们的帽衫,看看这🔥群Z世代的VCer到底在用什么姿势参与未来。 为了保护😅各家精心挑选和培养的00后火苗,我们决定统一隐藏所有受访者的🥳真名和机构名称,仅保留其真实履历信息。以下为本次受访的所有0😁0后投资人: Arris 北京 男 02年 国内985😡 商科 某国内TOP10早期人民币机构 待转正 尚未出手 🚀 Brad 北京 男 02年 海外留学 理工科 某科技巨头🙄CVC 转正8个月 出手6次 Nick 北京 男 01🤔年 海外留学 商科 某国内TOP10早期人民币机构 转正1个💯月 尚未出手 Key 北京 女 02年 海外留学 商科🚀 某国内头部科技孵化器 待转正 尚未出手 Hughes😍 北京 男 02年 海外留学 文科 某国内头部投行基金 转正😀2个月 尚未出手 Hollis 上海 女 01年 海外🎉留学 商科 某国内TOP10双币机构 待转正 尚未出手 🤩 Ford 北京 男 00年 海外留学 商科 某国内新晋双币😆基金 转正12个月 出手4次 展开全文 Xeno🎉n 深圳 男 00年 国内985 理工科 某国内头部人民币基😎金 转正6个月 出手2次 智客ZhiKer:为什么选择😴风险投资行业? 智客ZhiKer:为什么选择风险投资行😡业? Brad:一直以来我最大的发心,就是想做一些大的😂事情。即使不能主导,也想要参与到这个过程里面去。VC就是一个🤔很好的视角,也是一个很好的参与方式,可以深度参与到那些创业者🎉们改变世界的过程当中。 Arris:我从小就看着科幻世❤️界长大的,对科技科幻非常感兴趣。这个时代让我有种科幻照进现实👏的感觉,而VC就是一个最好的观测位。 Nick:本质上🤗是想偷师,或者也不叫偷师,而是再经历一次创业者们的整个创业过❤️程,看看创业到底会遇到什么样的问题。 Key:VC是少👍有的能够一直给你新鲜感的工作。 Ford:这个时代给了😘VC最大的杠杆,可以再次通过下注参与到大变革之中,AI的浪潮😎是可以再造出新的投资神话的,未来也希望能够成为助力创业者改变🥳世界的顶级投资人。 智客ZhiKer:这份工作之前有无😡接触过VC和一级市场? 智客ZhiKer:这份工作之前😢有无接触过VC和一级市场? Brad:大一的时候第一份🔥实习加入过一家FA机构。 Arris:大学期间有过三段👍实习经历,分别在三家投资机构和一家国内头部FA。 Ni😴ck:在国内头部创投孵化器实习超过一年。 Hughes🎉:在一家国内头部创投孵化器实习。 Hollis:曾在一😁家创投媒体实习。 智客ZhiKer:现在主要的工作内容🤩是什么? 智客ZhiKer:现在主要的工作内容是什么?😎 Brad:和绝大多数投资人的工作内容一样,要不断的迭😢代认知去找一些新的赛道,然后找这些赛道里面的创始人们,找他们🥳聊,做上会的材料,然后做DD,现在也要谈条款,做交割,做投后😀。 Arris:我们机构给予了我很大的自由度。我会自己🎉去做research,找方向,做mapping,约found🌟er。剩下30%的时间,我都在手摸各种各样的AI产品,这个东😢西还是要亲手多体验才能保持手感。 Nick:我主要负责🤗两方面,一方面是投资上的辅助工作,另一方面就是负责我们机构的😍一些AI社群活动。 Ford:主要工作内容就是做行研,🌟做mapping,辅助老板做paper,以及负责跟进一些比较😴年轻但具有潜力的开发者群体,了解他们的动向,和他们打成一片。😅 智客ZhiKer:你现在对于投资已经形成一些方法论嘛😢? 智客ZhiKer:你现在对于投资已经形成一些方法论🤩嘛? Arris:我觉得对于投资,有三个sense很重😢要。第一个是对人的sense,无论什么项目,对人的感知都是最😀重要的一个判断要素;第二个是对商业模式的sense,有时候不😅是人不行,也不是赛道不行,而商业模式本身的执行难度太大或者天💯花板太低,这个时候就需要对商业模式有判断;第三个是对技术的s🥳ense,这一点不是说院士、博士或者专家就能拥有,因为关键不🥳是懂得这个技术的原理,而是能够预判未来半年或者一年内这项技术💯的发展,其实这种能力是很稀缺的。 Ford:我觉得这一❤️波AI创业浪潮里,除了一些基础的能力维度之外,创业者最重要的💯一个特质就是能不能快速换方向的能力。我观察了国内外的头部创业👍者们,几乎都是在快速转变产品方向的过程中才找到那个真正能有用🥳户,真正有ARR的产品方向。所以说,持续的迭代能力是比较重要🙌的。 Nick:现在的创业跟之前互联网的时代还会有一些😢区别,互联网时代还存在一些偏大机会,而未来可能更多的是一些小🥳而美的企业,或者是在一个细分上做到极致的产品,可能需要从一些💯新的消费范式上理解他们。所以,我可能会看创业者是否比较懂年轻😴人,或者是他的目标客群,是否有足够强的需求发掘和满足的能力。🔥 Hughes:那种比较单一、比较极致的投资逻辑,我是🤯不buyin的。我也不是所谓的极客那一挂。我觉得AI技术归技😆术,市场需求归需求,不能说拆开来讲。所以我觉得跟同龄人比起来😉,我的投资策略相对来说是偏保守的。我最害怕夹在中间,那种好像🤗有点技术背景,也有那么一点商业理解,但是两头都不牢固,这种是😆最难的。 Xenon:你们或许期望听到我们这一代00后⭐投资人会有什么特别激进的投资策略,其实不会有的。我们毕竟只是⭐刚入行的新人,我们大部分的投资策略都是师傅们的投影,我们也没⭐有决策能力和权力,没办法像台前的大佬一样摇旗呐喊地鼓励个性化😉的创业者们。我们能往上推的项目,都是共识项目。 智客Z🙄hiKer:你如何评价00后创业者? 智客ZhiKer🔥:你如何评价00后创业者? Brad:我觉得00后投资😡人不应该是一个标签,因为我们只是按部就班的毕业了来上班而已。💯但是00后创业者一定是一个标签,他们其实是早于市场预期时间出🙄现的一批创业者,是更有魄力,更有勇气的一批人。 Key😍:00后创业者是非常耀眼的存在,甚至是非常稀缺的资源。这个时⭐代的创业门槛远比移动互联网时代高,无论是认知还是执行力,00🥳后创业者都是非常优秀的同龄人,是我们应该仰望的存在。 🚀Hollis:我觉得目前风投环境对于00后创业者的重视程度还🤗远远不够。在行业经历了创业的低谷期后,还有勇气踏上这条道路,😊本身就是极为珍贵的品质,更何况他们还是一批刚刚走出校门的同龄😀人。相比较那些大厂高P、科学家和连续创业者们,这些00后创业🙄者们一定是赔率最高的选项。 Arris:我觉得每个时代😘都有年轻的大学生创业者,但是并不是每年的大学生都能赶上AI的😀浪潮。00后创业者们对于产品天马行空的想法,被飞速成熟的AI😀生态无限地放大了。他们本身就是极为优秀的群体,又被时代的红利😉加持,我觉得他们之中一定会诞生改变世界的人。 Hugh😎es:其实我们并不会认为某个行业的格局或者某些商业规律已经成😀为定局,我们认为一切都正处在巨大的变革之中。所以在这个意义之😉上,老的逻辑不一定是成立的。00后创业者们的优势就是没有形成😀过老的逻辑,他们会基于直觉和感知对一切都进行重新的判断,而这😂个结果可能会更优。 智客ZhiKer:你觉得00后投资⭐人最大的优势是什么? 智客ZhiKer:你觉得00后投😆资人最大的优势是什么? Brad:我觉得我们最大的优势🙄就在于我们是AI Native的一代,像我在大学本科就已经在😡深度使用GPT了,所以我们对这个东西是有更 Native的理😎解,这是很多上一代投资人很难具备的东西。 Arris:😉可能优势在于:对世界的偏见会少一点。当你经历了很多次周期,你🥳一定会寻求这一次的周期跟之前的周期相似的地方。因为人本质上是🤗厌恶风险的动物,都会寻找相似性来满足自己,但在投资这件事上,😘有的时候这些都是偏见。没有偏见确实会少了一些经验,但也同样会😢少一些限制。 Nick:我们足够年轻,相对更有活力,能🥳够更卷。同时,身为同龄人,我们可能更懂现在的00后甚至05后💯10后的一些新消费范式和生活习惯。 Hollis:很多😜00后投资人跟年轻的创业者更容易产生共鸣,这个意义上,如果真😆的遇到了一些可以长期陪伴的伙伴,00后投资人和年轻的创业者可😍能更容易成为真正的朋友,而非单纯的股东与founder的关系😍。 智客ZhiKer:如果有机会,你会选择跳去更大的V😉C平台吗? 智客ZhiKer:如果有机会,你会选择跳去🤩更大的VC平台吗? Brad:这个我倒不一定。我个人比🙄较重视怎么实现你自己的价值,去了更好的平台,也不一定能帮助实👍现你的价值。你的出手可能会有更多限制,你的范围可能会被缩小,😊就只能看某一类的项目,我觉得这样不是我想要的方式。 F🤯ord:头部的投资机构确实无论从项目的质地,到团队合作,到薪🤯资水平都会有个更好的提升,但它对于能力素质的要求也确实会有一🤔个更高的要求。我现在可能还是需要一个积累的过程,所以还不急于🥳去加入这种平台。 Xenon:我没那么迷信大平台,我觉😁得大平台的小伙伴也不容易,大平台有大平台的累,做一个牛马的话😆,我反而会喜欢小团队一些,实话实说。 Arris:不会🔥。首先我觉得更大的平台的品牌和资源一定会更好,但是一方面,分😀工会更细,权限管理会更严格,新人进去之后跟大厂一样会有比较长🤔时间的螺丝钉的过程。相反,小平台里会给予更大的自由度和更全链😍条的工作内容,更有利于年轻人成长。另外,大平台里要处理的关系😢会更多,投资动作相对会没有小平台那么纯粹,而我个人又是不太擅🤔长处理复杂的工作关系,我也更偏好纯粹的事情。 智客Zh🎉iKer:对于超级case,你是希望老板能够带你快速跟进一个🤩?还是希望陪伴一个案子慢慢成长? 智客ZhiKer:对👍于超级case,你是希望老板能够带你快速跟进一个?还是希望陪😀伴一个案子慢慢成长? Brad:功利性的角度肯定是选择🤔一,但是从个人角度,我肯定更偏好二。因为我觉得第一个选项并不🙄是我的结果,也并不是我的作品,就跟写论文一样,我挂个4作或者😀说5作,没有任何意义。 Hughes:超级Case很有👍意思,但是不同的节点投进去,完全两个回事。我觉得以一个PE的🥳逻辑投进去,超级Case不算什么,但是以一个早期的角度投进去😊的话,那才是作为一个投资人职业生涯的成绩。所以我会选择陪伴案💯子慢慢成长。 Nick:我是觉得超级Case不该是一个😆年轻投资人去过度追求的东西,我觉年轻投资人应该看重的是基金整😘体的收益,把整体的账算好,而不是去追求一个单一的超级Case🎉。同时要关注的是如何抓住赛道和趋势,然后伴随着这些赛道本身往😊前走,能不能抓住一两个超级Case是件水到渠成的事。 🙌Arris:我觉得那些真正在职业生涯的头两枪就投中一些超级C😘ase的人,他们对的自己的底层逻辑到底有多笃定?我会打一个问🎉号。所以我觉得,对于超级Case,能有当然是幸运,对我的职业💯生涯也是莫大的帮助,但不会是我去做投资上会去特别追求的事。 😂 Xenon:如果结果是一定能投中超级Case,那我一定👍选后者,因为两者含金量不一样。但是我完全不排斥老板在我职业生😊涯的早期就先带我体验一把超级Case的全过程,哪怕没有任何利😊益。这跟我再去陪伴一个案子从小到大也不矛盾。 智客Zh🤯iKer:目前作为一个投资人,你觉得你最需要补足的东西是什么🎉? 智客ZhiKer:目前作为一个投资人,你觉得你最需🤩要补足的东西是什么? Key:那一定是对人判断。技术和🌟商业都有迹可循,师傅也能教你。只有对人的判断,应该没有人敢说🤗已经形成了成熟的方法论。更何况我们这种刚刚毕业的年纪。 😍 Brad:最需要补的是对人的感知,然后再差一档的是对商业模😅式的感知,因为对人和商业模式的感知都需要花更多的时间来沉淀和😉走弯路,这些反而是必经之路。而相反,我觉得对于技术的感知,作⭐为投资人,比较容易获得。 Arris:合伙人做决策只需😉要对自己的LP负责,但投资经理的工作其实要牵扯到很多人际关系😂,这东西就让这个事没有那么纯粹了,我个人比较不擅长不纯粹的事😅。这也是我觉得作为一个投资人,我需要补足的地方。 Hu😎ghes:和许多理工专业出身的同龄人相比,我可能在观察、沟通🙌和共情上更有优势。相对弱势的,可能就是在一些技术层面,如何去👍弥补这种技术短板,可能就是我现在最需要去解决的命题。 🤗智客ZhiKer:未来你会更倾向于成为一个founder?还🥳是一个VC? 智客ZhiKer:未来你会更倾向于成为一😎个founder?还是一个VC? Brad:一个长期的🤩角度来看,比如说5年后或者是更长的一段时间后,我对创业还是有🤩一些梦想在的。但是我希望我是真的能给创业公司带去核心价值的角👍色,而不是因为我是投资人,能够帮他们融资,我觉得这很重要。 🚀 Arris:3-5年之内可能更多的是在VC这个角色,然😆后3-5年之后,积累了足够多的观察、理解和资源之后,可能会去😀加入一些创业团队,跟他们一起在某个方向上深耕。 Hug🤯hes:我会偏向于VC,我觉得我并不适合企业里一二号位的存在👍。我的爱好和我擅长的事就是冷静下来去跟你沟通,形成我自己的评⭐价,然后帮助创业者对接一些资源,输出一些我的观点。所以VC这🤯个职业更符合我的人生预期。 Xenon:我希望10年内😂,我能够往VC里更有决策权的层面去靠拢,拿到一个不错的结果,👏形成一套方法论,去大平台出任一个重要的位置,或者自己做一个基😘金。 智客ZhiKer:给你加入行业的这个时代打个分,👏满分10分你打几分? 智客ZhiKer:给你加入行业的😆这个时代打个分,满分10分你打几分? Brad:我们这🚀一代的运气真的比较好,24年底、25年初市场就慢慢就地变得活🤩跃起来了,我们基本上完全避开了这个行业的最低谷,我愿意给这个😅时代打8分。 Arris:我觉得这两年对于VC来说,是🥳一个比较好的时机。大家有能出手的机会,虽然算不上最好的时代,😀跟移动互联网的黄金十年比起来确实差远了,但一定也不算最坏的时😴代了,我给这个时代打6分。 Nick:我们感觉这个时代😂是很有希望的,它在经历一个新的范式转变,AI会慢慢替代之前的🤗互联网+,把我们过去的事情重新做一遍,所以它肯定是一个好时代⭐,但并不是最好的时代,我打7分。 Hughes:我觉得🙌一级市场现在的分数不会太高,撑死6-7分的样子。但从产业的角👍度来讲,我觉得是一个萌芽期,很多东西还没有成熟,大的趋势上,😍未来至少10年左右的预期还是不错的,无论是中国还是美国,我愿😘意给他7-8分。 写在最后 在万物复苏的行业剧变😢期里,00后投资人正以独特的姿态跃入风险投资的主舞台:他们用😉AI Native重构认知边界,用Z世代的社交货币改写资源版😂图,用0偏见的无限对冲行业不确定性。 这个群体确实不如🤗00后创业者们那样个性张扬、鲜衣怒马,但投资本就是一个需要隐🔥介藏形的角色。如果说00后的创业者们为阳,00后的投资人们就😀一定是阴,一阴一阳互为根本,才凑齐了这个新时代创投的拼图。 😢 或许正如Xenon在采访时所说:"我觉得我们不是在下注👏未来,我们本身也是活生生的未来啊。(作者|陶天宇、郭虹妘,编😅辑|陶天宇) 更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度🎉分析与独家洞察,欢迎访问返回搜狐,查看更多
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