美国德州中部的工厂里, 搭载了机器视觉能力的 AI 瞭望塔正在精准地自动更新货物装卸信息, 将运输情况实时同步给北京、硅谷、柏林的物流人员。
美国德州中部的工厂里, 搭载了机器视觉能力的 AI 瞭望塔正在精准地自动更新货物装卸信息, 将运输情况实时同步给北京、硅谷、柏林的物流人员。
北美全境, 无人驾驶卡车不知疲倦地运输着生鲜、药品、生活必需品, 填满沃尔玛一排排货架。
美国和欧洲, AI 芯片为施耐德电气、戴尔科技、ABB 等公司的用户在本地运行 AI 应用, 如实时翻译、编写代码、文生视频, 在 PC 或其他终端系统上运行, 避免 CPU 负担。
这些真实场景中, 智能与机器人结合, 带来了十倍以上的生产力增长。
智能、机器人以及核聚变有望解决的能源无限供给, 将带来无限的生产力, 这将重塑各行各业, 也意味着未来万亿美元的市场机遇。
这是硅谷投资人周斌预见的未来, 他在硅谷已有十数年前沿 AI 技术投资经验, 先后在 TCL Ventures 及 Goodyear Ventures 管理 2 亿美元资金, 投出了 Innoviz 等多家上市科技企业。
2024 年底, 周斌创立 LM Ventures 基金, 并完成募资, 首期基金 5000 万美元。
他表示, 这家新基金将在这个无限生产力的 AI 未来中, 基于多年的硅谷科技投资经验与项目源网络, 寻找并支持那些以技术、以商业落地能力, 在这场生产力大爆炸中脱颖而出的优秀科技企业。
十年间,AI 将重塑每一个行业
2022 年底,ChatGPT 横空出世, 对大部分人来说,AI 从此才有了实感。
而对在硅谷从事十余年科技投资的周斌来说, 研究 AI、投资 AI 企业, 早已是工作中自然的一部分。
如他投资的 AI 芯片公司 hailo.ai, 提供生成式 AI 加速器, 为用户在本地高效运行 AI 应用,2024 年已成为估值超 10 亿美元的独角兽;卡车自动驾驶公司 Gatik.ai 则为沃尔玛提供无人货运服务;机器人管理操作系统 Formant.ai, 用 AI 云平台为软银快速高效部署并管理数以万计的机器人;再比如与 OpenAI 联合创始人、前 CTO Ilya 共同投资的 mykargo.com, 用 AI 技术提升供应链效率。
生成式 AI 的出现, 则将加速 AI 对各行各业进行生产力变革的进程。这也是这次创立新基金主要的投资方向之一。「我们面对的是一个万亿美元, 甚至数万亿美元的市场。」周斌表示。
如文初所说, 他观察到, 从算力、能源、机器人三方面来说, 目前的科技在加速演进,「奇点时刻」也许就在眼前。
AI 对文字、音频、图片、视频已经有了不错的理解, 下一步是理解运动。周斌列出了一个公式「AI+computation = marginal cost of Intelligence becomes zero」, 即有了 AI 和强大的算力, 智能的边际成本将无限趋近于 0。
而 AI 能理解的下一步就会是 movement(行为), 也就是机器人能力的不断扩展。
再辅以可控核聚变有望将能源成本降低为趋近于 0, 这三者最终将带来巨大的生产力提升。
「这样的生产力提升, 会将变化带到各行各业, 其中有很多创业公司的机会。」周斌分析道。而作为在硅谷深耕十几年的科技投资人, 不仅帮助他看到了这样的未来, 还让他有信心能在早期就锁定这一 AI 革命中的合适投资标的。
LM Ventures 创始合伙人周斌
投资网络成型, 锁定下一个独角兽
十数年硅谷科技领域投资, 不仅让周斌对科技投资有了深刻的见解, 还让他逐步建立起了基于被投企业的项目源网络, 以及紧密合作的 CVC 合作方网络。
目前, 周斌所投资的科技公司超过 50 家, 合投 VC 包括美国顶尖的老牌投资机构, 如 A16Z、Founders Fund、Tiger Global、Khosla Ventures、Union Square Ventures;以及美国知名科技领域 CVC, 如微软、谷歌、英伟达、宝马、三星等。
在选择投资标的时, 周斌强调两大核心标准:
首先, 创始人团队的适配程度。一个优秀的团队不仅能成功将技术产品化、商业化, 还能决定企业的长远发展, 为 LP 和社会创造真正的价值。
以他 2021 年投资的 Gatik.ai 为例, 其创始团队毕业于卡内基梅隆大学的机器人专业, 不同于多数的自动驾驶公司聚焦 Robotaxi,Gatik 选择了一个高效且需求明确的应用场景——中短途货运。从物流中心到实体店, 固定线路的中短途货需求明确, 市场空间巨大。同时, 固定路线又简化了技术上的挑战。
Gatik 为沃尔玛提供完全无人货运服务
这让 Gatik 迅速成为北美无人驾驶货运领域的头部企业, 目前已为沃尔玛、克罗格、Loblaw 等大型企业提供完全无人化的货运服务。Gatik 从而获得了微软, 科赫工业及谷歌前董事长 Eric Schmidt 旗下基金的投资。技术能力与市场需求的结合, 使得 Gatik.ai 在竞争激烈的无人驾驶领域脱颖而出。
再比如上文提到的 Formant.ai, 由 Google Xlab 的前 Director Jeff Linnell 创立, 作为 Google 重点硬件部门的领导者,Jeff 清晰看到了机器人大规模部署及有效协同的挑战, 创建了支撑未来自动化企业运营的机器人操作系统, 并成为软银的合作伙伴, 帮助 Softbank Robotics 部署管理旗下超过 2 万个机器人。
Formant.ai 的机器人操作系统
其次, 所解决的问题是否真实存在, 并能带来商业价值。这需要对行业有敏锐的洞察力。以周斌在 2018 年投资的 Hailo.ai 为例, 这家公司专注于开发高性能、高能效的边缘 AI 处理器。
当时还在 AI 爆发的前夜, 距离 OpenAI 推出 ChatGPT 还有 4 年时间, 周斌已对 AI 边缘处理器的重要性做出了判断——AI 边缘处理器可以解决延迟的问题, 在本地完成计算, 避免了数据上传云端再返回的过程, 这对于无人驾驶、智能安防和工业自动化等需要实时响应的场景至关重要。
目前,Hailo.ai 的业务覆盖美国、欧洲、韩国、中国和日本等地, 其产品愿景与 AI 深入各行各业的趋势高度契合, 已成为估值超 10 亿美元的独角兽。
基于这些标准, 周斌此前在 AI 领域做了大量投资布局, 目前许多企业已经进入加速发展期, 成为独角兽或准独角兽。
从 CVC 带来的投资经验:Customer is Key
不难看出, 相对于一些财务投资人, 长期在 CVC 工作的周斌有着很实用的投资视角。如上文所述, 技术优势、团队合适固然重要, 实际的商业应用潜力也是他投资的核心评估标准之一,「能不能找到痛点, 并且真正完成商业化?」
而这一点, 除了对行业的分析判断, 还有更直接的验证方式。
「随着大量 AI 模型的开源, 人工智能的未来很大程度上取决于专有的、垂直化的数据集。」周斌举了一个例子, 文初提到的 mykargo.com 开发的 AI 瞭望塔在提高供应链效率、降低的同时, 可以采集最精细、实时且可扩展的专有货运数据集。
Kargo 的数据将为下一代人工智能提供动力, 并将服务于最大的制造商和零售连锁企业。正如 Kargo 投资人,OpenAI 联合创始人、前 CTO Ilya 对 Kargo 的评价:「 我的观点是, 训练数据本身就是一种技术。它可能看起来并不像, 但确实如此。我们不公开训练数据的原因, 与我们不公开参数数量的原因几乎是一样的。」
在具体商业落地方面, 特别是在获取首批大客户的阶段, 初创公司往往面临挑战。产品的实际价值如何、实际的投资回报率如何, 都是影响企业客户决策的重要因素。
这些问题也许只能在现实中找到答案。在周斌的牵线下,mykargo.com 的产品在全球最大的私有汽车零配件供应商 Yazaki 位于美国德州的工厂中, 完成了数月的 pilot 测试, 用计算机视觉解决方案提升业务效率, 在实际场景中稳定实现了 99.5% 以上的数据准确率。测试结果表明,Kargo 通过提供及时、准确的数据帮助 Yazaki 降低高昂的库存持有成本。
测试后, 周斌的投资决策做得很迅速,mykargo.com 也迎来了快速增长——Yazaki 随之与 mykargo.com 签订了长期合同, 成为了 Kargo 第一个大企业级客户, 仅一单就带来全年数百万美元的 ARR(Annual Recurring Revenue)。这之后, 百事可乐、麦当劳、雀巢等美国知名零售企业也成为了 mykargo.com 的客户。12 个月时间里, 其营收增长了超过 10 倍。
除了帮助投资决策外, 不难想象, 对创业公司来说, 与 500 强企业完成初步产品测试, 也是他们极为渴望的机会。
「首个客户往往是最困难的事情, 投资人如果能在这方面提供帮助, 影响力是巨大的。」周斌表示。十数年投资经历, 让他与美国的头部 CVC 建立了深厚的合作关系, 正因此, 能在产业资源上对创业企业提供合适的帮助。
随着 AI 进程加快, 越来越多的行业将迎来新的颠覆性机遇,AI 技术与传统行业的深度融合也将进一步加速。在这样的背景下, 周斌的投资逻辑显得尤为清晰——通过深度绑定产业资源, 帮助创业公司完成从技术验证到商业化落地的关键环节。
他相信, 在未来十年内,AI 的广泛应用将孕育出新的行业标准与龙头企业, 而这些企业的早期发掘与扶持, 正是 LM Ventures 的使命所在。
来源：互联网
