
联想风险投资资本的投资总监兼首席合伙人Song Chunyu。在列诺沃(De Lenovo)首都的一周,宋楚尤(Song Chunyu)谈到了人工智能,其音速大大加速。作为联想风险投资的主要合作伙伴,他的时间到处都是AI的代理商,大型模型和筹码。一些人将其描述为“在AI浪潮的最前沿的人”。作为一家投资技术投资超过十年的技术投资者,他已经投资了与AI相关的50多家公司,包括坎布里安(Cambrian),第四范式,Shense Communications和Megvii等主要公司。 2025年的AI行业类似于始终加速的实验。大型模型模式逐渐融合,智能应用程序的想象力已经完全打开,IA芯片在供应紧张和需求和需求和建筑创新之间猛烈地恢复,并且正在出现新的本机硬件。歌曲Chunyu嗨对这样的节点的判断。他认为,AI不仅是技术更新,而且构成了生产力,生产关系和商业入口点。与该行业关于趋势的讨论不同,Song Chunyu的回应充满了投资者的软逻辑。它专注于用户愿意支付的产品,每周增长指标可以解释问题。他提前组织了AI的推理芯片,复合体系结构和本地硬件。他认为,中国C型将生产世界上最肮脏的应用。这次对话不仅显示了AI将如何改变世界,还表明了下一代技术巨头可以诞生于代理窗口中。以下是对完整对话的轻微消除:资本家风险:如何确定随后的主要新公司的机会?是否确定了基本模型的设计?歌曲Chunyu:从当前的发展来看,去年的决定基本上是confirmed,模式已收敛到一个数字。顶部是几个主要制造商,其中有三个初创企业:Jieyuexing,Zhipu AI和DeepSeek。我仍然被抓住以前的观点。如果您想成为一家基本模特公司,则必须去Agi屋顶和天花板。因此,在这个职位上,对短期业务模型没有不当重视。世界上最好的基本模型公司,例如OpenAI和DeepSeek,在模型本身中具有非常纯粹的方法。风险资本:关于造船厂,NVIDIA在全球市场连锁店中拥有垄断,至少有12个计划组织的国家公司。您如何看待这种现象? Song Chunyu:这种模式也是将来解决的。首先,我们已经对计算机功率进行了明确的估计,但是仍然有不满意的尺度的要求。这也是Nvidia在未来五年内保持其10亿美元市场价值的原因。 c渴望,计算机电源主要用于模型培训,尤其是在国外的主要互联网制造商中。下一个新的增长点来自推论。在这种情况下,在不久的将来,我们将根据国内外的高级体系结构开发一系列推理水平芯片。推理和培训芯片的逻辑完全不同。培训筹码追求最终的绩效推论强调盈利能力,因为推论与AY和应用程序的运营成本直接相关,因此必须匹配用户令牌消费的成本。因此,新公司仍然有机会推断芯片,尤其是在高级建筑领域。第二个是中国市场。国家芯片公司将很快进入整合阶段,并且很长一段时间以来不会保持12家以上公司的共存。伟大的合并和收购已经出现在行业中,传统筹码巨头还通过合并和收购进入了AI筹码领域。同时,预计一些新的AI芯片公司将直接列入A-Share,Gems或香港库存。这是一个很好的趋势。大公司领导利润。例如,坎布里亚人在去年年底和今年的第一季度,即列表之后的三年或四年。这是国家芯片公司中非常重要的案例。此外,我们仍然重视新建筑的机会。 NVIDIA核仍然围绕计算机功率的堆叠,该计算机功率明显高于HBI(杂交耦合互连)。尽管许多美国公司都使用HBI技术,但中国的高级建筑公司正在调查通过3D堆叠创建下一代产品。请注意这个方向。风险资本家:这是芯片公司的新机会吗?歌曲Chunyu:肯定有机会。初创企业在下一个代理高级体系结构,尤其是推理芯片上仍然有很大的机会。推理芯片强调了极端的盈利能力和非常独特的绩效,逻辑非常清楚,这是基于下一个代理体系结构的及时性IAD。在美国,也有名人芯片公司,但总的来说,美国的企业家生态系统已更改了软件半导体。大多数新的美国芯片公司都面临着他们所获得的后果,并且不太可能破坏下一个英特尔或NVIDIA。与中国目前的逻辑不同,美国是一个高度面向软件的环境。因此,将来,中国必须继续在Chips行业中努力工作,这是需要长期投资的道路。尽管中国芯片不够快地更新,但寒武纪是一种罕见的情况。在开始阶段获得此类结果是一个奇迹。总的来说,中国CH的发展IPS仍然需要时间和耐心。风险资本家:您如何看待一个非常热的代理商,机会是什么? Song Chunyu:Agent Field是本年度最重要的投资。我个人拥有大约80%的代理商能量。这是因为与计算机食品有关的设计基本上是完整的。特工认为,有机会诞生下一代的“ Bitedan”或“ Titktok”级别的公司。 AI本机超级应用程序或代理是一种新的机会是一个网关,它完全是AI本机应用的情况。过去,大型模型的基本计算机电源和投资很重要,但是它们本身无法直接转化为社会财富和商业模式。这是一个聪明的机构,可以真正提供经验和最终价值。因此,代理商的卡车非常好,将来,中国有数百个相关的独角兽,世界上可能有成千上万的公司我们的观察值主要集中在以下地址上:通用代理,垂直代理和代理C.目前尚不清楚B,但具有很大的潜力。 AIGC创建的音频,视频,简短的视频和其他内容可能会成为消费新一代用户内容的重要操作员,甚至诞生了下一个“ Tik Tok”或“ Kuahou”。此外,还值得关注AI的个人系统。这使用户可以提供24/7的个人助理服务,从而真正使其“可以使用”。这浪的代理不仅可以提高生产率,还可以改善生产关系。将来,它将成为人与代理商之间的合作以及代理商之间合作的混合工作模型。最近,我们的团队一直在研究浏览器,并且浏览器发生了巨大的变化。在帕萨多,用户必须积极寻求信息。将来,年龄NT浏览器或任务浏览器将主动帮助用户获取所需的信息。这意味着浏览器条目没有更改。与几个开发人员合作,以实现积极主动的任务。很快。最后,有一个新的AI本地硬件。我们坚信,将展示新一代的AI本地硬件,并具有智能。例如,AI眼镜(AI玻璃),空间视觉设备等。这些硬件基本上与代理的一种新形式的终端形式相同,是设计用于功能的新形式,并且是本机路线的重要组成部分。根据先前的观察,我有两个假设和判断。首先,新中国公司专注于代理商的机会是“终生”,而量表甚至可以在移动互联网上达到十倍。移动互联网主要集中在C上,但是AI代理涵盖了B和C领域,并且市场更广泛。其次,Interne的新平台和公司T水平将在该领域诞生,并且将有成熟的商业模型。尤其是在AIGC和C面向C的应用程序方案中,中国拥有最好的用户市场和全球应用程序平台,这使您可以在互联网风格的平台级别促进机会。例如,强烈的情感价值和交互式约会产品与中国用户的习惯一致。风险资本家:OpenAI最近推出了其Chatgpt代理。您认为将来代理商和浏览器之间的关系是什么?您的浏览器需要基本的模型功能吗? Song Chunyu:我认为未来的代理商可以分为两类:基于浏览的代理商和独立的人,而不是基于浏览器。两者都有自己的优势。浏览器类型代理的优点是,它们可以直接在云中恢复用户数据,并具有自然用户数据和场景门户。针对应用程序的独立代理的优点是其flexible架构及其可控性能,但缺乏对用户配置文件的强大数据支持。因此,特定的选项取决于阶段,几种类型具有自己的市场空间。浏览器公司可以具有基本模型吗?力量?在我看来不是。代理商信任工程功能以外的其他基本模型,例如多个代理之间的协作,浏览器性能优化和接口集成。大型模型是基础,但不是整体。 Openai的优势是,他根据自己的出色模型来建立代理商,这些初创公司更加灵活,并允许您根据各种场景组合最佳模型。当前,基本模型中有明显的补偿,在一个方面非常有力,但在一个方面可以忽略。例如,DepSeek具有强大的推理功能,计算机能源的消耗率低和低成本,但没有多模式功能。 Operai正在此登记中前进ard。目前,基本模型不能在所有领域中读取。我的决定是,将来,基于浏览器架构的代理可能会采用复合AI模型,并根据用户的任务调用最合适的模型。例如,如果用户需要分析任务,则可以使用DepSeek开源模型来降低推理成本。代码任务可用于特殊编程模型。如果它们涉及多模式方案,则OpenAI是最合适的。 Ofsde A Design的观点,Operai本质上是一家大型模型公司,仍然是基本的。从生态学的角度来看,这次推出的导航型代理更为“配置文件”,而不是被用作主要方法,而是显示了应用基本模型的潜力,为新公司提供了灵活的创新空间。风险资本家:评估代理项目时要注意的关键指标是什么? Song Chunyu:我为团队建立了一些困难的指标。首先,需要在线产品,用户可以支付产品。这是最基本的要求。与移动互联网模型不同,该模型在购买量时会吸引新产品,如果产品本身具有较高的客户价值,我们将非常珍视。中心标准是用户是否愿意支付。这是确定AI产品值的主要标准。在Secundo Place,请注意发布后的年度指标,包括AIR(主动性能率)和用户增长率。这些指标还反映了产品是否是潜在产品,并且可以间接验证用户对产品中心价值的看法。这衡量了IAES的产品是这样做的重要方面。与以前的移动互联网浪潮不同,该产品浪潮的核心是直接提高生产率和性能。无论您是编写报告,编写代码还是营销,使用AI的用户的本质都是改善工作rEsults。这与传统的SaaS工具基本不同。传统SaaS是一种工具,可帮助用户完成任务,但可以帮助他们直接提供结果,并且其价值更反映在“支持”级别中。 Prothey的产品直接将商业流程或最终KPI的结果移植,但允许用户完成其编码工作的80%-90%或提高其营销转换率。因此,如果用户不喜欢付款或付款后继续使用它们,则意味着产品AI没有为结果提供足够的价值。这也是评估项目时最重要的标准之一。与简单的用户量表相比,更多地关注愿意继续支付和认识其产品价值的用户数量。这是一个决定。大部分中心指标。 (本文最初发表在钛媒体应用程序,作者|编辑|陶蒂亚)
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