中新經(jīng)緯4月7日電 (王玉玲)“DeepSeek帶來了兩個重要的提醒：一是大模型企業(yè)是否要繼續(xù)投入資源鉆研底層算法，還是基于DeepSeek現(xiàn)有模型再進行迭代和運營；第二，以往大家普遍傾向于閉源壟斷，但DeepSeek是開源的，所有人都可以加入共創(chuàng)，更多的資源、人力、用戶集中在這里，可以不斷地自我強化，降低邊際成本，這給企業(yè)帶來新的思路，要合作共贏。” 創(chuàng)世伙伴創(chuàng)投合伙人梁宇近日接受中新經(jīng)緯專訪時如是表示。
2025年初，通用人工智能大模型DeepSeek因同時具備開源和成本優(yōu)勢在全球爆紅。對于重點投向AI領域的一級市場投資人來說，這意味著什么？他們又是否會調(diào)整投資范式？
創(chuàng)世伙伴創(chuàng)投是一家早期投資機構(gòu)，管理總規(guī)模超過100億元人民幣等值的美元和人民幣雙幣基金，專注于智能化、綠色化和國際化及全球前沿科技領域，該機構(gòu)創(chuàng)立后著重關注AI+ToB領域，第一個投資項目是提供AI金融風控解決方案的冰鑒科技，并在此后陸續(xù)投資了AI影像公司數(shù)坤科技和諸多AI+機器人公司。
創(chuàng)世伙伴創(chuàng)投合伙人梁宇 受訪者供圖近期，中新經(jīng)緯對話梁宇，討論AI+投資的下一刻。以下是對話實錄，略有編輯：
中新經(jīng)緯：你怎么看DeepSeek的出現(xiàn)，它是一個讓你感到意外的投資案例嗎？
梁宇：是的，對于全行業(yè)的投資機構(gòu)來說應該都是如此，DeepSeek的出現(xiàn)讓人眼前一亮。DeepSeek脫胎于量化私募巨頭幻方量化，一直比較低調(diào)。
在AI大模型演進和工業(yè)化的過程中，DeepSeek的出現(xiàn)給所有大模型廠商敲響了警鐘，過去大家是粗放式地堆積資金跟算力，而他們選擇的是以工程化創(chuàng)新實現(xiàn)“輕量級顛覆”，從而實現(xiàn)節(jié)能高效。
中新經(jīng)緯：DeepSeek會改寫AI投資范式嗎？你們會更多關注什么？
梁宇：會的。DeepSeek的出現(xiàn)，對參與這場游戲(底層大模型開發(fā))的公司來講是一個震撼彈，打破了底層大模型開發(fā)領域的既有格局。此前，大家的操作思路更多是跟隨國際創(chuàng)新，例如OpenAI更新，中國的企業(yè)可以快速跟進，大量的投資活動都集中于此。
而DeepSeek帶來了兩個重要的提醒：一是大模型企業(yè)是否要繼續(xù)投入資源鉆研底層算法，還是基于DeepSeek現(xiàn)有模型再進行迭代和運營；第二，以往大家普遍傾向于閉源壟斷，但DeepSeek是開源的，所有人都可以加入共創(chuàng)，更多的資源、人力、用戶集中在這里，可以不斷地自我強化，降低邊際成本，這給企業(yè)帶來新的思路，要合作共贏。
創(chuàng)世伙伴創(chuàng)投創(chuàng)立以來，我們就一直強調(diào)技術如何應用于產(chǎn)品并且解決商業(yè)問題，如何用現(xiàn)有的技術和技術的演進進行商業(yè)化，DeepSeek的出現(xiàn)，加速了這個過程。原因在于，現(xiàn)在DeepSeek對算力要求變低，意味著成本、硬件投入降低，更多的創(chuàng)業(yè)者和產(chǎn)品方能夠用得起，中國有大量的工程師人才，當成本足夠低的時候，各行各業(yè)的參與者都愿意過來試一試，這或許是“大水漫灌”，但這個過程也最終能試出真正的需求，找到AI的核心應用。
中新經(jīng)緯：你認為什么樣的AI應用能夠跑得通？
梁宇：一方面，AI應用容易發(fā)生在數(shù)據(jù)豐富的領域，比如說醫(yī)療、金融、內(nèi)容生成，都是數(shù)據(jù)極其豐富的領域，但應用過程也各有各的難點，醫(yī)療領域需要解決價值分配，各方利益平衡的問題，內(nèi)容生成需要解決數(shù)據(jù)集合的問題。
我們的一家被投公司數(shù)坤科技有針對冠心病的全自動輔助診斷人工智能產(chǎn)品，能在理解醫(yī)療圖像的基礎上，重建出清晰精確的3D數(shù)字心等，幫助醫(yī)生節(jié)省看影像的時間，提升診斷的穩(wěn)定性，幫助醫(yī)院在同等時間內(nèi)接診更多的病人，也能夠幫助患者節(jié)省等待時間。數(shù)坤科技的主要客戶是中大型醫(yī)院。這些醫(yī)院作為經(jīng)營主體，愿意去采購。
另一方面，AI的應用場景還延伸到需要AI作為解決方案的領域，例如具身機器人。
目前，機器人雖然在運動和靈活性方面已有較大進展，但仍然缺乏“智能大腦”。它們在執(zhí)行高精度動作任務時顯得力不從心，例如炒菜、掃地等復雜任務。根本原因在于，機器人的訓練依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支持，而目前提供給機器人的數(shù)據(jù)和場景仍然有限，導致其對人類意圖的理解能力不足，對世界的感知也較為初級。AI技術的持續(xù)進步，將使機器人大腦變得更加智能，不僅能夠更好地完成復雜任務，還將提升泛化能力和開發(fā)效率，為機器人行業(yè)帶來更廣闊的發(fā)展前景。
中新經(jīng)緯：創(chuàng)世伙伴創(chuàng)投會關注具身智能產(chǎn)業(yè)鏈嗎？
梁宇：我們對于具身智能的全產(chǎn)業(yè)鏈，從核心零部件、運動控制系統(tǒng)、指導機器人與物理世界交互的機器模型、再到人形機器人本身都在看。
從人形機器人的應用來看，關鍵在于找到人形機器人能夠在哪些領域解決問題，它會更有性價比。現(xiàn)在，我們在重點關注養(yǎng)老機器人。養(yǎng)老和康復連接密切，它需要解決的問題是剛性的，第一，為老年人提供情感陪伴，第二，解決老年人行動不便，通過機械裝置降低老年人行動不便帶來的麻煩，幫助老年人進行康復訓練。
但人形機器人走向應用，還有很多問題需要解決，第一，關節(jié)模組、減速器是不是能夠做得足夠小，能夠有更輕的重量來承載運動。
第二，如何讓機器人擁有大腦，學會與世界互動，要學會開門、按按鈕等功能，前提是通過大量的數(shù)據(jù)訓練，來支持機器人決策，使它能夠理解物理世界的規(guī)律。
第三，還要解決注意力機制的問題，現(xiàn)實世界到處都是信號和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)任務給不同的數(shù)據(jù)建立合適的權重，讓機器人能夠分配優(yōu)先級，還有，機器人現(xiàn)在主要依賴視覺數(shù)據(jù)決策，但機器人要扶老人或者拿水杯，還需要將觸覺數(shù)據(jù)跟視覺數(shù)據(jù)結(jié)合，通過觸覺反饋來分配合適的力度。
中新經(jīng)緯：現(xiàn)在很多投資機構(gòu)在進行“All in AI”的投資策略，你認為這會出現(xiàn)投資泡沫嗎？
梁宇：每一次的科技進步都會伴隨泡沫，當一個行業(yè)達到頂點時，資金、人才都會集中，就一定會出現(xiàn)泡沫，慢慢會迎來一定程度的幻滅，原因在于人們對AI+的想象太過于理想化，以至于短期無法實現(xiàn)時，迎來局部泡沫的破裂。
泡沫在某種程度上是推動技術進步的，對于行業(yè)發(fā)展也可能是“必需品”，如果一個地方?jīng)]有泡沫，資源無法集中，對于技術突破或者商業(yè)化突破不利。且泡沫形成的造富效應，于后進者也會起到激勵作用。
不過，AI+的投資泡沫還未到來，因為這是一個非常龐大的概念，它的投資周期會拉長，現(xiàn)在還在泡沫形成中。現(xiàn)在，市場還在尋找和解決問題的過程中，每一家企業(yè)都在探索如何能夠用AI創(chuàng)造出符合真正經(jīng)濟曲線的應用，而非比較性價比的階段。
(更多報道線索，請聯(lián)系本文作者王玉玲：[email protected])(中新經(jīng)緯APP)
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責任編輯：羅琨 李中元
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