对话Fusion Fund创始人张璐:在无常中寻找恒久,深科技投资是改变世界的必经之路

查股网  2024-02-01 09:44  深科技(000021)个股分析

随着ChatGPT石破天惊地出现,深科技驱动的创新更强势地步入大众视野。

在MIT管理学院发布的定义中,这类企业的特点是拥有重要的技术壁垒,并基于此将创新转化为变革社会的商业产品。近些年,疫情席卷全球、自然灾害频现、人类社会面临着种种生产力的局限性,一个全球共识呼之欲出:唯有突破性创新能够成为解决问题的核心驱动力

位于硅谷的早期基金Fusion Fund,已经在这一领域日久功深。初创立时,Fusion Fund就确立了以具有高壁垒的科技创新投资为核心的投资理念,从AI in Healthcare、到企业级AI及工业数字化,Fusion Fund都是硅谷*入局、在极早期精准定位有潜力创业企业的基金之一。

2022年,Fusion Fund旗下You.com通过生成式人工智能强势切入搜索领域,被Times列为2022年度全球*创新之一,AI医学影像企业Subtle Medical被知名分析机构CB Insights列入全球生成式AI企业50强,同时列入榜单的Fusion 公司还包括Vectara,企业级生成式AI的标杆,创始人Amr曾是2020年上市的Cloudera的创始人。

其创始人张璐本人曾获世界经济论坛(达沃斯)“全球青年*”、硅谷影响力女性,福布斯30under30投资领域封面人物等认可,去年也一再获得业界诸多奖项,如《财富》评选的中国*影响力商界女性、Business Insider2023美国*早期投资人、美国AHS 2023年度医疗创新人物等。

硅星闻对话了Fusion Fund创始人张璐,和她聊了聊在不断变动的市场环境及大背景下,Fusion Fund是如何破局,又如何看待那些未来通过技术撬动全球市场的创新企业的。

生成式AI:群雄逐鹿,创业公司只有30%的机会

从ChatGPT开始,大模型定义了今年的AI热潮。

“我们现在正在经历各类新技术驱动的全产业数字化转型,人工智能正是在快速催动这样的转型。”张璐表示。

她这样描述生成式AI的重要性:“在全产业的数字化转型过程中,尤其人工智能带来的机会,它确实可能要比互联网时代要大10倍以上。”

不过在她看来,这些巨大的机会,大部分还是会由大企业把握。

“在生成式AI中,目前消费级AI 的机会80%以上可能都会被现有的大科技公司掌控,不仅因为他们有算法技术,更重要的是他们掌握了高质量的用户数据——高质量数据是优化模型的最核心。”

目前,Microsoft全面接入GPT大模型,升级bing搜索,推出AI助手Copilot等。而Meta、Google等头部科技企业也都发布了自己的大模型,他们拥有的巨量的高质量用户数据、技术及资金优势,普通创业者难以望其项背。

那么创业者的机会来自何处?

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张璐表示:“一方面,大公司的互相竞争会给创业者带来很多生态优势。他们虽然投入大量资源开发大模型,可是底层的动力还是希望能够创造一个生态,让初创企业在平台上建立公司。”Meta的Llama大模型就是一个开源模型,鼓励开发者基于Llama探索更多的应用方向,比如ChatLLaMA,这是一个由Nebuly+AI推出的LLaMA+AI聊天机器人。“Nvidia是AI创业生态的重要支持者,我们有9家初创企业在Nvidia的生态中,持续被赋能加速商业化速度。去年11月,我们还和Nvidia一起在英伟达最新总部举办了创业者日活动。”

“另一方面,创业公司本身也面临争夺剩余市场的机会。这个市场足够大,就算是20-30%也有很大的潜力。”张璐补充道。

硅谷投资人、Fusion Fund创始人张璐硅谷投资人、Fusion Fund创始人张璐

在这个背景下,选择正确的行业和应用就格外关键。

“这个行业是不是具有海量的高质量的数据?是不是有非常明确的应用场景?是否蕴藏培养几十亿美金级别初创企业的创新机会?”张璐抛出了她时常谈及的三个问题。

在这些问题的不断叩问下,在生成式AI领域,Fusion Fund率先布局了大量具有巨大潜力的企业,今年多家被投企业也迎来快速发展,比如AI驱动的音频转录公司Otter.ai,目前已占据该细分赛道的首位。

再比如张璐于数年前投资的Subtle Medical,将生成式AI应用于医疗影像,今年入选CB Insights*生成式AI全球50强榜单。通过深度学习技术,深透医疗能够完成包括MRI、PET等医学图像的增强,是医疗影像领域的首家生成式人工智能平台,也开发了最早获FDA、CE、NMPA等同时批准的AI医学影像产品。

另一家被投企业Huma.ai则在今年刚刚发布了生命科学及制药行业的*个生成式人工智能平台,药厂的科学家可以通过人工智能设计临床实验的方案挖掘新药特性,询问药物临床实验的设计方案等。

目前,Huma.ai有着众多药厂合作,给药厂数据化人工智能工具,拥有大量药厂内部数据。两年前,Huma.ai就开始和Open AI合作,还与行业最*的数家药厂建立合作关系,直接帮助药厂挖掘内部价值。

值得一提的是,Fusion Fund本身的运营中,也有AI的身影——早在2018年,他们就在公司内部创建了了一个人工智能分析师Ada,以人类历史上*个程序员女性命名,具有数据分析、收集,市场信息整合搜索等功能,同时也整合了Fusion投资的一些企业的技术,比如Vectara的企业级搜索平台。而Ada最重要的一个功能之一,就是跟踪美国*的研究团队,包括医疗、生命科学、AI等领域,将他们的最新论文每周总结、发给Fusion Fund团队。

“我们的经验也说明,好的投资团队可以将人工智能作为工具,去加强自己的知识和这些研究机构信息的互补。”张璐表示。

深科技领域的产业投资理论

虽然在生成式AI领域投资成绩亮眼,但张璐也指出,Fusion Fund的投资逻辑其实并非基于技术分类,而是通过对产业的深入了解与认识,从生态的角度“顺藤摸瓜”那些重要的基础性技术。

比如上文提到的生成式AI。

“我们投AI的方式其实是投一个Ecosystem(生态系统)——怎么找到一个生态的key player(重要玩家),可以去驱动人工智能的应用,并非只投投人工智能的应用。”

张璐解释道,“人工智能应用只是最上面的一层应用层,但是我们需要从生态去驱动人工智能的应用。比如从硬件层,也就是芯片传感器层的新应用,以及infrastructure(基础设施)层的应用,再到云端技术、数据隐私相关技术等。这些技术都是基础设施,可以去帮助人工智能应用快速实现。”

而在人工智能技术以外,这一以基础设施为目标的投资策略,也自然与深科技紧密相连。

”比如像芯片、云计算、边缘计算等技术。如果没有这些基础的技术,人工智能应用不可能推广如此迅速,或者做到足够高效、低成本。”

张璐以如今应用生成式人工智能*的三个挑战为例,解释了这个逻辑。

*个挑战是算力成本过高。

第二个挑战是耗电量成本非常高。

第三个其实就是communication(数据传输),处理海量数据时的延迟与隐私问题。

“基于这三个*的挑战,我们在多年前就开始挖掘并投资相关技术。”张璐回忆道。早在 2016年,她就投资了Paperspace,这家人工智能企业专注于开发时的工具及基础设施,是virtual GPU、Nvidia的合作伙伴,23年刚被Digital Ocean以超过1亿美金的高价收购;再比如,基于人工智能的耗能问题,她投资了Blumind,这家企业专注于模拟计算(Analog Computing),可以潜在降低耗能100倍以上;而边缘计算(Edge Computing)更是解决耗能和数据延迟的核心技术,从2018年开始Fusion Fund就开始布局,投资了EdgeQ、Macrometa、Bodo.ai 等边缘计算公司,其中EdgeQ已发展为业内*的边缘计算芯片公司,去年完成了200%超募的B轮融资。

这一投资理念根植在Fusion Fund的发展过程中,也逐步拓展到专注的所有领域,包括Healthcare(医疗),Enterprise AI(企业级AI)和Industry Automation(工业自动化)。

“最初我们基金的投资重点在医疗和深科技,也是因为对这两个产业的关注,我们很早就布局人工智能,也是因为医疗领域,因为我们在投医疗很短的时间之内就发现医疗的未来是个性化、数字化。从数字化治疗、数字化诊断到数字化生物学,想实现这些结果,必须要整合人工智能。”

正因此,从17年起,Fusion Fund成为了硅谷投资AI in healthcare的先行者。

而后,张璐敏锐地意识到,许多人工智能技术在企业级应用正在崛起,便顺着企业级人工智能做了布局,包括生成式人工智能企业,这也是Fusion Fund旗下被投企业在这一次浪潮中迅速崛起的原因。

“从一个角度来看,这些合适的产业能驱动AI的应用。从另一个角度来看,这些深科技和由深科技所打造的生态,会反过来推动人工智能在全产业的应用。”

“人工智能是个工具,有新的工具全产业都应该用,但是一个工具无法定义我们投资的行业。工具不会替代掉人和工作(Job),会被替代掉的是枯燥的任务(task)和低效率流程。”她强调道。

在她看来,不同产业、不同应用的选择,对投出或者做出合适风险投资的billion dollar business(10亿美元企业)很重要,“而我们选的这些垂直行业中,AI都能发挥非常巨大作用,拥有巨大的商业潜力。”

从CXO网络到Expert网络,驱动深科技创企快速发展

如文初所说的,深科技创业企业受到关注越来越多:在2021年第二季度,全球孵化了136家独角兽公司,其中只有5%是十角兽(decacorn,估值超过10亿美金)公司。

在稀缺的“十角兽公司”中,有三分之一是深科技公司,它们的总估值超过5000亿美元。

而二八趋势也逐渐明显。

Pitchbook报告显示,今年晚期初创公司继续面临困难的融资和公开退出环境。

2023年截至目前的内部交易比例达到9.4%,达到了近十年来的最高点。这意味着资本短缺,投资机构不愿意承担融资风险,只将资本投入表现出强劲增长势头的最高质量公司。

而Fusion Fund在行业深耕多年,不仅能够敏锐定位这些优秀的创业公司,更通过完善的资源网络,帮助他们发展。

早在2018张璐就开始建立的CXO网络,就是Fusion Fund独有的拓展投资深度的“秘密武器”之一。

目前,CXO网络已有44位全球五*企业高管加入,今年举行了三个讨论会,包括从大企业的数据策略、生成人工智能的产业应用和挑战以及数据隐私、数据监管、技术监管层面上的讨论,这一网络也为创业者与大企业的合作搭建了顺畅桥梁。

值得一提的是,目前担任Fusion CXO网络主席的Shane Wall,也是张璐的合伙人之一——他曾任惠普全球CTO,有20多年500强企业C-level经验,是成功连续创业者、全球知名商业*,奥巴马和特朗普政府的白宫技术委员会总统顾问。

除了CXO Network外,张璐还在2019年开始,建立了Fusion Expert Network(专家网络),覆盖近30位工业*和专家,提供重要的行业洞察。张璐的合伙人之一Trevor Mottl和张璐一起管理这个网络。Trevor曾任职于高盛、美林和多个全球性的对冲基金,曾任Lazard Asset的董事总经理兼人工智能投资负责人,带来大平台大资金的管理经验和对资本市场的深入洞察。

“当我们谈论监管AI时,到底是监管AI这个工具本身,还是监管它的使用者,或是它存在的过程中的“产物”、也就是数据?”今年早些时候,张璐受CNBC邀请访谈时,对人工智能的监管给出了深刻见解。

2023年最新加入Fusion Fund的投资合伙人Rohini Kosoglu正是以前白宫的负责技术监管的总统幕僚,曾推动“平价医疗发法案”“人工智能权利法案”等多个政策倡议。近期,她加入斯坦福人工智能研究所担任政策研究员。“Rohini的加入,让我们能够更好地帮助被投企业理解AI所受到的监管,从技术、数据等多方面做好准备。”张璐表示。

回望过去的投资之路,除了Fusion Fund长期布局的医疗健康、企业级应用及工业自动化等领域,张璐的目光还投向航天科技,在早年投资了SpaceX之后,现在张璐更专注太空数据和太空经济,通过人工智能更好的服务太空网络数据分享和卫星管理。

“AI is not everything(人工智能并非一切),虽然说人工智能趋势很大,但它最重要的影响其实是推动全产业数字化转型。而我们始终都在透过产业这个关注点,去观察AI如何解决基础问题,这是投资的意义与价值所在。”她表示“这个趋势才刚刚开始,刚刚开始的2024和未来的几年会让人非常兴奋”。