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阿尔法公社许四清:新形势下,天使投资如何与科学家共舞 ?丨投资人说

作者:阿尔法公社发布时间:2023-12-20

原标题:阿尔法公社许四清:新形势下,天使投资如何与科学家共舞 ?丨投资人说

近日,36氪暗涌·2023产业未来大会于深圳顺利召开。在大会上,阿尔法公社创始合伙人、CEO许四清做了题为《新形势下的科技天使投资》的独立演讲。在演讲中,他分享了对于产业投资技术之源的判断、新形势下做科技天使投资的本质和关键、以及AIGC所带来的投资机会。
以下是许四清的演讲实录:

大家好,我是阿尔法公社的创始合伙人许四清。今天,我主要分享当今形势下,对科技天使投资的思考和观察。

从科学发现到科技创业,分为三步。第一步是探索自然科学的基本原理,需要政府出钱,例如美国的NSF,中国的NSFC;第二步把科学发现转变成可实用的技术,以DARPA为代表,军用当然也是政府出钱,不计代价地把科学变为实用技术, 原子弹就是这么来的;第三步,是将前两步的科研成果商业化,这一步才是风险投资的机会,要计代价,看回报。

产业投资真正的技术源泉是什么

比较中美两大经济体,中国无论是公司数量还是上市公司都比美国更多。统计2013年到2022年的IPO数量,美国每年IPO一百多家,我们在400-600家浮动,中国的创业者有IPO情节,更愿意做长期努力换来上市。美国公司兼并和收购的退出机会更多。

中国目前的退出方式仍然以IPO为主,最近上市标准严格了,这会倒逼更多的兼并和收购,客观上有利于整个创业投资生态的全面发展。

科技投资的重要源泉是原创的科技成果,没有科学探索,就没有科技成果,也没有科技产业的回报。

科技成果主要来自以下三类主体:

第一类是科技工业集团,典型的是过去的一机部到七机部,他们的科技和工程经过多年迭代,有很好的建树,是国家建设的栋梁,同时相对封闭。

第二类是大学里的实验室,他们以教授为主,承担了许多离散的探索任务,这里面的长尾很长,很多教授把自己戏称为科技个体户、小老板。但大学者的实验室则不同,比如中国科大围绕着量子计算和量子通信的实验室有多家,有一批国家级团队的创新项目,但大多数大学教授不具备这种资源。

第三类是中科院这样的研究机构,我在科学院读过研究生,对这个有些了解。科学院的基础科学研究能力强,但有能力、缺市场,市场被大工业集团掌握着, 科学院要去“抢饭吃”,靠实力承担了很多国家重大的攻坚任务,因为掌握市场机会的大工业集团在基础科学领域需要他们。科学院有能力成建制组织攻关和递交,结合了基础研究和产业化,所以我认为中国科学院集中了下一代产业投资的优质来源。

做天使投资要准星前移

阿尔法公社做的是科技类天使投资,我们会对各个领域进行大量的探索,也建立了自己的科技行业图谱。

我们分析了多个领域和子领域,既关注市场规模,也关注成长性,同时洞察资本的走向。很多资金多的VC难于向前聚焦,这是经济规律。我们资金体量小,可以在天使轮像激光一样聚焦,博取高额回报,这就是天使基金的模式。

准星前移、聚焦天使,在成功的项目上不断加注,这是我们的投资逻辑。

天使投资的本质,就是探索科学和产业的规律,预见未来的机会。

我们为什么被卡脖子

我们的产业原本是国际大循环的参与者,我们既靠别人配套,也把产品做出来卖到全世界。今天,脱钩正在发生,这个模式无法持续了。所以,中国的产业,正面对一个模式的转变期。

脱钩,一下子把我们产业的弱点彻底暴露了。那就是基础技术和上游依赖不可持续。

这里分析一下,到2014-2015年我们对半导体的投资数量才开始和美国相当。在此之前,我们在半导体领域的投资很有限,无论是国家层面还是资本市场层面。

举个例子,半导体领域的德州仪器、英特尔、AMD、高通等在2000年前就已上市,目前风头正劲的NVIDIA,在2000年左右也已上市。我们规模化的半导体投资在这批巨头上市后20多年后才开始,中国半导体核心芯片领域的公司展讯是发展得早的,也比别人晚了几十年。上游产业缺课,投资缺失,这是被卡的真正原因。

凡事都有利弊,被卡一下,也让产业界清醒了,我们也看到中国的半导体有补齐差距和奋起直追的机会,这也是变局带来的机遇,创业者和投资人都有机会。

在企业服务、SaaS服务领域,我们与美国相比也有巨大差距。海外的技术创新类SaaS公司发展的都很好,有Databricks这样估值430亿美元的超级独角兽(它最近又获得5亿美元的I轮融资, 算起来是第9轮融资了),还有做云基础架构监控的Datadog,做云原生分布式数据库的Yugabyte,他们最近的几笔融资都过亿美元。

获得这么多的融资,是因为市场潜力大。市场潜力大的原因,是头部买家付费愿望高。我们市场上大买家买产品的意愿不纯,是资源占有型和能力自造型。这里面原因复杂,不展开讲了。

AIGC的出现导致大买家们自己构筑能力的成本一下上去了,也导致中小买家买产品的账算得过来、买得起了。所以,AIGC可能是中国企业服务的拐点。

AIGC带来的机会

尽管中国各个公司和研究机构发布了一批大模型,但因为算力瓶颈,真正原创的基础大模型应该屈指可数。不过当Llama2等基础大模型向全世界做商业开源后,我们认为行业变了,中国创业者的机会确实来了。

这个判断是基于大语言模型的训练流程。打造一个大语言模型大致可分为Pre-training、Supervised Finetuning、Reward Modeling以及Reinforcement Learning等四个阶段,粗算一下,预训练阶段(Pre-training)需要消耗这四步算力时长的约99%,而其他步骤加起来只需要1%, 所以预训练是大模型探索的拦路虎。

但是,当Llama2等基础大模型商业开源后,懂模型的创业者只需投入1%的算力时长成本,就可以在某些特定的方向对基础大模型进行调优,使它获得更好的性能。

本图来自OpenAI联合创始人Andrej Karpathy的《State of GPT》

因此,如果说OpenAI的GPT是AIGC的开局者,那么Llama2则是工业进步的推动者。开放,让有能力训练模型的公司呈数量级增加,应该说,有了Llama2这样的开放,AIGC的工业革命时代才真正到来。有了这种能力释放,推动了大批公司构建自己的甲方大模型。

AIGC的机会在哪里呢?我们将AIGC的机会分成三类:通用大语言模型,垂类应用模型,浅表层应用。

通用大语言模型非常烧钱,我们认为是国家和科技大厂的事,创业者慎入。真正的创业和投资机会在垂类应用模型和浅表层应用。

在浅表层应用创业,创始人不需要很懂模型,但一定要有产业和应用的积淀,这不是科学的竞争,而是产品经理和创新的竞争。在浅表层应用创业的中国创业者们有席卷全世界的机会,因为中国的产品经理很优秀,中国的工程师迭代能力很强。这里,有一批张一鸣们英雄辈出的机会。

但是在投资他们时,你很难预见谁是下一个张一鸣,而垂类应用模型则较好预见——懂模型懂应用的创业者就能大行其道。

过去半年,我们在种子轮投资了两位院士,他们都是中国科大的校友。两位院士不是为创业公司站台,而是亲自下场创业的。其中一位院士做的视觉AI模型+应用已经在文生图领域达到了世界先进水平,在港中文的一个评测里仅次于Midjourney。

此外,我们还投资了大语言模型安全领域的首席架构师,任何一个甲方大模型,其模型和数据的安全都非常重要,安全是必经之路。

阿尔法公社是科学和产业的桥梁,作为天使投资人促进科技成果向产业的快速转化。我们瞄准的是技术大厂和各个处在“深宅大院”中的研究机构,找到技术门槛高,工程能力强的团队,然后给第一笔钱,帮助他们走向市场。通过深度的工业界资源合作,我们帮助创业者超常规成长。

本文来自36氪。

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