更近了一步！美的精选小额IPO申请获证监会受理
06-18
2019年6月29日，VC闯入数字智能芯片时代，由江西省国资委指导，江西省国有资本运营控股集团有限公司主办，江西省国有资本运营控股集团有限公司承办。
国控私募基金管理有限公司、中国民生银行南昌分行、金石投资有限公司、清科创业联合主办的“江西产业基金生态大会”在南昌举行。
大会以“产业基金·助力产业发展”为主题，诚邀投资界、产业界代表齐聚南昌，链接万亿资源与千亿资金，开启产业投资发展新局面，共同助力江西实现高质量跨越发展。
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本次《数智芯时代的无限可能》圆桌对话由慕华科创创始人合伙人张宇主持。
对话嘉宾有：飞飞富腾资本总经理创始人合伙人李勇军普克投资创始人合伙人逯家宁芯动量投资合伙人吴伟临港科技创业投资总经理张同柏以下为合伙人投资管理对话实录，编辑投资界（ID：pedaily）： 张妤：首先感谢国控组织了这次盛会，让我们大家齐聚一堂。
下午的主题是《数智芯无限可能》。
首先，请允许我自我介绍一下。
我是来自慕华科创的沃伦·张妤。
慕华科创是清华大学资产管理有限公司旗下的股权投资平台，我们的主要投资方向包括人工智能、新能源汽车和先进制造。
我也是清华大学计算机系人工智能方向的博士生，非常荣幸能够参与主持这次论坛。
首先请各位嘉宾做一个简单的自我介绍并分享一下自己的投资领域。
飞飞：首先感谢江西国控和清科集团组织这次活动。
我是来自富腾资本的菲菲。
就拿人工智能和芯片的投资来说，富腾资本去年也投资了三个相关项目。
很高兴参加今天的论坛。
李勇军：感谢江西国控搭建了这么好的平台，让这么多朋友聚集在一起。
我是来自上海浦东科技投资有限公司的李勇军。
普科投资成立于2018年6月，从名字就可以看出，是一家国有企业。
确实是浦东新区最早的高科技投资平台。
因为2008年的一次机遇，普科投资进行了混合所有制改革。
从投资领域来看，国有投资平台时代，我们是围绕整个战略新兴产业进行投资。
今年以来，我们逐渐开始关注集成电路并购，特别是海外并购。
您可能听说过普尔科投资发起了对展讯、锐迪科、澜起科技的收购。
后来，它越来越聚焦于集成电路产业链。
到目前为止，普尔科的投资基本集中在集成电路设备材料和元器件上，也就是俗称的最卡领域。
普尔科投资目前管理的基金规模约为1亿元，拥有两个重要的投资平台：一个是上海半导体设备材料基金，已从一期扩大到二期；此外，普尔科投资在混合所有制改革后收购了一家上市公司万业企业41，原本是一家房地产上市公司。
现在我们已经转型到集成电路设备材料及元器件领域。
上市公司也以并购投资为主，一般都有这样的分工。
逯家宁：谢谢主持人张总，也非常感谢江西国控和清科的邀请。
我来自北京芯动能源投资。
我们是一个比较低调的基金。
我们成立于2001年，由上市公司京东方（全球显示面板领导者）与国家集成电路产业基金共同发起设立。
我们主要专注于泛半导体领域的投资。
我们管理11只基金，总体规模超过100亿，投资了70多个项目，拥有十几家上市公司。
因为我们更关注泛半导体领域的细分赛道，所以我们基金有明确的1+N策略，就是在每个基金中培育一个重点龙头企业和N个细分领域的领军企业。
比如大家知道的一思维项目，就是我们一期基金孵化的项目。
在芯片设计、硅材料、先进封装等方面具有较大的产业布局。
同样，我们也会为被投企业提供深度服务，赋能、整合产业资源，为LP创造更好的回报。
吴伟：大家下午好，我是上海临港科技投资有限公司的吴伟。
我们专注于硬技术的投资。
我们最早投资半导体公司和医疗设备，并逐渐从硬件投资转向软件投资。
如今，除了上海人工智能产业基金，我们还管理临港智能千兆系列基金，与上海交通大学成立产学研孵化基金，进行科技成果转化，孵化了一系列龙头企业。
我们的团队专注于硬件和软件。
布局。
因为我们今天看到的是数字化和芯片，其实这个赛道是我们未来一个比较重要的方向，因为我们觉得软件的能力定义了硬件的边界，无论是半导体、人工智能还是很多未来的产业。
张桐：我是晨壹投资公司的张桐。
我们成立于2007年，管理两只基金，管理规模达100亿。
我们是一家比较综合的并购机构，主要投资中后期项目。
我们的核心投资策略是通过持股或参股的方式投资细分领域的龙头企业，成为有影响力的股东，然后深度赋能，帮助他们做一些事情。
产业融合，实现价值创造。
因此，我们在投资领域相对多元化。
我们的竞争格局相对分散。
我们会关注有增长潜力的行业。
半导体也是我们重点关注的领域。
所以今天我们很高兴有机会参加江西省产业基金生态大会，和一些行业大佬进行交流和学习。
张妤：其实所有嘉宾都很低调。
刚才我们在准备这个活动的时候，我们也讨论了人工智能时代到底是算力驱动、算法驱动还是数据驱动。
我们现在看到的是通用人工智能时代。
经过一番交流和讨论，我们向各位来宾提出问题。
我们知道，CHATGPT的热点出来之后，中国的企业家们就一直在追赶。
截至5月底，国内已发布79款大尺寸车型，如今更多新车型不断涌现。
您认为生成式人工智能领域有哪些机会，有哪些差距或困难？飞飞：大家投资都在关注，我们内部也讨论过很多次。
从投资的角度来看，大致有三个方向可能会产生一些机会。
一是算力，以大规模模型算力为基础，包括算力所需的设备以及所使用的相关行业；第二是计算能力。
区块是整个人工智能的核心，是芯片。
国内GPU公司也不少，资本布局较多。
虽然差距巨大，但就自主可控性和未来发展方向而言，我希望有一两家能够真正崛起的GPU公司；第三部分是大模型应用的具体行业。
李勇军：张妤博士是清华大学人工智能博士，非常专业。
我很早就接触了人工智能教材。
我在 20 世纪 90 年代选修了这门课程。
我一直认为人工智能取得如此巨大的进步不仅体现在计算能力和数据方面，还体现在算法的进步上。
人工智能要发展好，第一是算力，第二是算法，第三是数据。
这三个要素缺一不可。
算法和数据属于软方面，而芯片支撑的算力本身属于硬方面。
现在中国有很多芯片设计师。
大家都知道光设计芯片是不够的，还需要设计芯片。
他们必须找到创造它们的方法。
算力追求的是最先进的制造技术。
大家都知道14纳米、7纳米、5纳米、3纳米，算力追求最新技术。
逯家宁：虽然我们芯能专注于泛半导体领域的投资，但从2009年开始我们也持续关注人工智能行业。
人工智能起源于20世纪50年代的达特茅斯会议，在20世纪50年代经历了一些坎坷。
六十年后。
我们分析了人工智能盛衰的原因。
每一次的起起落落，都源于数据、算力、算法三要素中至少一个致命的问题。
比如过去有的是因为数据量不够，有的是因为算力不够。
甚至算法也通过不断迭代更新不断优化。
我们觉得ChatGPT的爆发不是偶然，而是必然，是基于60多年的积累。
从2000年的通用计算机到今天的手持设备，计算能力远远超过当时计算机的千亿倍。
从网络传输速度来看，从1G到未来的5G、6G，速度提升了数百万倍，这也是一个巨大的提升。
从网络计算和传输过程中产生的数据来看，有一个非常重要的变化：2019年AI产生的数据比例仅为1%，但根据Gartner预测，到2020年将占比10%，即短短三年。
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这怎么理解呢？可以说是从去年或者今年开始的一个分水岭。
以前，大部分数据是由人类实践产生的，但未来，更多的数据将由机器产生，而且比例越来越高。
此时，包括霍金、马斯克等许多知名人物都在为人类的未来担忧。
我个人非常担心，因为我们无法理解机器产生的数据，尤其是当它占到50%以上的时候。
不知道充斥网络的话题是什么样的，所以这也是人工智能发展的一个潜在危险。
当然，今天不是讲威胁论，更多的是讲如何应用好人工智能。
在我个人看来，人工智能更多的是生产工具的改变。
就像计算机刚出现时一样，办公工具从算盘等手工计算工具变成了计算机。
就像互联网刚出现的时候一样，是从独立的应用程序逐渐过渡的。
到网络协作。
未来所有企业的转型，大家都必须利用人工智能工具来提高企业生产运营、销售、研发等各个环节的管理效率。
这是最重要的一点。
由于之前的小型模型难以解决多模态应用，且更多基于图像或语音等单一应用，因此作为生产力工具相对较弱。
但随着大型模型应用的出现，人们使用起来也越来越方便，就像聊天一样。
因此，很多工具都是从自然语言处理（这也是人工智能的一个问题）入手来提高生产力。
因此，我认为未来的机会更多是提高公司自身的运营能力，相当于更好地管理竞争对手。
研发效率会更高，销售会更精准，我们将为人类社会做出更多贡献。
吴伟：因为我们早期投资的是半导体，然后是软件，然后是人工智能，所以我们看到了太多的流程。
事实上，人工智能发展至今有两个核心节点。
首先，BP算法和逆向算法的出现让你的模型开始收敛；其次，CPU到GPU以及GPU并行算法的出现让大数据成为可能。
，所以算力和算法各自独立推进，成为各自的瓶颈。
今天我觉得算力和算法其实发展得很快，包括英伟达的A。
还有一个很大的问题就是数据，就是我们如何获得更有效的数据。
今天我们的ChatGPT出来了，大家看到OPENAI不断用工程来解决所有的问题，然后得到了这个结果。
所以这个过程并不是大家想象的那样，GPT5呈现的结果马上就能出来。
它的数据表明，以查询的形式，以及未来是否成为矢量数据库，带来的变化不仅仅是单点的变化。
比如底层基础设施方面，带动了大量的数据中心、IDC、大量的数据。
传输和存储。
NVIDIA 不仅仅在于其计算能力。
核心点是它的CUDA是一个软件生态系统。
我们如何实现兼容性？我们所说的兼容性是什么级别？我们计算了这个生态系统，我们计算了2017年需要多少人、多少钱去投资GPU，这就是算力的水平。
再到高速传感SerDes，我们投资了，包括光芯片、网络交换机，三四年前我们投资了两家公司。
如果ChatGPT带来机会，有很多东西可以投资。
在应用层面，真正好的公司不会说它用什么技术，但一定有好的产品。
字节跳动是一个耗费人力的技术，但却是一个大家都看到的好产品。
我不想用锤子找钉子。
今天我们看到了AI前一阶段的成果。
未来是好产品。
它真正定义了新技术之后将会是什么样的商业模式。
是新一代技术发展所带来的业务。
型号和充电型号。
这样的话，可能就是其背后各种技术的融合。
几年前我们讨论过为什么 SaaS 如此强大。
不是解决云计算时代的问题，而是解决商业模式和收费模式的问题。
如何通过订阅系统收费。
我们期待看到这样的企业，也期待这个行业。
这个行业未来的变化将会是巨大的。
张桐：听了主持人刚才说的话，今年大车型的概念很流行，似乎有点出圈了。
以前，这可能只是投资界专业人士的话题，但现在，它已经成为全民讨论的话题。
这表明大型模型已经开始走出实验室阶段，进入真正的商业应用阶段。
最近看到麦肯锡的一份报告，结论是大规模模型对全球经济增长的影响每年可能达到数万亿美元，相当于每年增加英国的GDP。
他们认为价值提升主要集中在四个主要领域，包括软件工程、产品研发、客户运营、销售。
这些行业将产生颠覆性影响。
从投资机构的角度来说，刚才大家提到很多应用正在蓬勃发展，包括产业链的早期机会，这可能是创投基金重点关注的领域。
作为PE，我们也会关注大车型领域，但我们更倾向于从以下三个方面抓住适合PE投资策略的机会。
首先，无论是大型模型的训练，还是应用的落地，都不可避免地会给上游硬件带来影响。
，基础设施需求不断增加，我们可以看到，今年最热门的AI概念股，表现最好的是计算芯片和光模块。
第二件事是，刚才陆总提到，大模型带来海量数据的产生和数据训练，这也会给数据网络安全的需求带来很大的提升空间。
IDC预测，今年数据安全需求市场将达到1000亿。
美元，比去年增长五倍多。
网络和数据安全一直是适合PE和并购基金重点关注的领域，现在我们会更加关注这个行业。
第三部分，吴总也提到我们利用人工智能技术来升级产业，提高效率、降低成本。
这本身带来的是传统行业的技术改造，也是我们PE擅长的转型整合投资机会。
张妤：张同先生刚才讲了，您提到了人口问题，并与海外机构进行了交流，为什么今年美国股市人工智能上涨了这么多。
除了人工智能之外，大家都认为人工智能不是生产关系的改善，而是真正的改善。
随着生产力的爆炸式增长，人工智能可以被视为团队伙伴。
一个人加上人工智能就是一个团队。
当前人口老龄化或者少子化，相当于社会青壮年劳动力增多。
这个行业对于行业来说是非常重要的。
未来中国应对人口红利消失的问题也很重要。
总结刚才投资人分享的内容，大型模型投资分为三个层次。
最底层是基础设施层，包括芯片和制作芯片的其他材料等。
基础设施层之上的第二层就是前面提到的基础。
大模型基础模型又称为CHATGPT，是上面第三层的垂直大模型或场景层。
刚才嘉宾也提到了芯片算力。
请问各位嘉宾，芯片产业发展的重点是什么？飞飞：这个问题我们也讨论过。
第一个方面是更重要的制造端，就是对全产业链进行解包。
从设备到材料，都有一些追赶的机会，或者说有一些投资的机会；第二个方面是从通用芯片的应用到专业芯片的应用。
我刚才提到了汽车和生物医药，我在这里看到了一些投资机会。
总体来说，芯片作为工业4.0，与其他行业有所不同。
它们是最基础的产业，所以芯片的竞争仍然存在。
我们看了张总的介绍，希望通过资本或者技术的力量，能够跨过这个关键的坎。
李勇军：让我回到制造芯片的话题。
芯片是必要的，而且需要非常先进的芯片。
如何制造先进的芯片，需要好的设备和材料。
现在从国产化的角度来看，目前的主要目标是重点解决28nm产业链的设备和材料，但能用来制造GPU的是最先进的，台积电可以达到5nm。
其实对于我们国家来说，现在我们正在从成熟的装备材料向工艺更先进的装备材料过渡，自然会有大量的需求。
有需求就有投资机会。
undefined在过去的几年里，我们的底层算法一直在发生变化。
从CNN模型到模型，我们看到了一个趋势。
底层模型将在未来或者半个世界统治或者统治算法领域。
在这种趋势下，我们的芯片发展面临着一个巨大的机遇，这就是专用芯片的发展。
过去如果算法一直在变，你作为一个芯片就是基于这个算法的。
芯片有一个非常残酷的事情。
你的投资要适应新的算法模型，因为它是算法驱动的算力，所以即使我们看到未来专有领域的芯片也会有一波机会，就看它产生多少量。
但我觉得现在芯片的核心问题是行业不中心化，这会导致很多投资机构一个GPU一个一个出来，没有一个做得好。
这是一个创新领域。
未来半导体怎么做、以什么方式、生态需要国家规划。
张同：我就刚才的话题补充几句。
我也认为国内半导体产业小而不强、比较分散。
作为并购基金，我们希望在合适的时机做市场化的整合，帮助他们提高竞争力。
举一个我们基金做过的案例：2016年，我们参与投资精细化工上市公司雅克科技，成为其重要股东。
我们伴随上市公司收购了一系列半导体材料公司，包括华飞电子、UP化学、基美特等，并进行了这些产业布局，将其从一个非常传统的阻燃剂公司变成了一个半导体材料平台。
公司市值近亿。
因为产业基金生态大会的主题是用产业基金助力产业发展，并购基金希望在这方面发挥作用，我刚才提到整合面临很多困难，如何协调。
这些都是并购基金更擅长的领域。
我们希望这些产业伙伴未来能够共同努力，完成良好的并购交易，推动整个行业的发展。
谢谢！张妤：最后请各位嘉宾为我们江西数字芯片相关产业的发展提出宝贵的建议和祝福。
飞飞：建议方面，我认为可以做三件事：第一，通过引导基金等工具，我们可以投资甚至控股一些行业内的龙头企业，无论是搬迁总部还是建设工厂，进而创造行业领先的效益，形成上下游特别是上游的辐射效应；通过资金的形式来做这件事，还是比较成熟的方式。
第二，有了一两家龙头企业之后，如何形成人才储备，让搬迁到这里的龙头企业能够培养本地人才，起到聚集人才的作用；最后是当地政府。
刚才提到，从安商来说，从稳业务的角度做好工作，形成产业链的集聚和进一步发展。
李勇军：我想从产业链的角度提出一些建议。
江西是资源大省，但如何向工业大省转型还有很大的提升空间。
比如江西有铜，集成电路就必须用铜。
当然，集成电路中使用的铜连接和铜靶材与原材料的铜要求肯定是不同的。
一定有很多的技术升级和改造过程；其次，即使景德镇有陶瓷，陶瓷在集成电路设备零部件、包括耗材领域也有很大的潜力。
我们正在与江西国控合作，刚刚在景德镇落地了一个项目，这是一家生产MLCC陶瓷被动元件的公司。
逯家宁：刚才客人说得很好。
我不是产业布局专家。
我想提两个小建议。
一是从产业链供需角度来看，我个人觉得江西在产业链供给侧应该是有优势的。
是的，因为我们矿产资源丰富，龙头企业也很多，是不是可以考虑在需求端做一些相关的尝试，比如解决产业链下游的一些关键应用？考虑省内或区域以满足单位需求，实现省内流通和省外输出的双循环。
第二是我们知道大型模型的训练非常昂贵。
吴伟先生还提到，不仅是电力的消耗，资金的消耗也非常大。
例如，GPT-3的培训费用为1万美元。
我觉得中国不是每个地方都需要发展一个大模型。
是否可以考虑基于大模型及相关特殊行业开发特殊应用？吴伟：因为我是临港产业基金的，我们在上海从事招商工作。
园区面积占上海园区面积一半以上，入驻企业1万多家。
我们投资的时候，我们有一个五人的赋能小组，因为投资和招商是有区别的。
投资有好有坏。
在招商的时候，你不仅提供了大量的资源，而且还不断地招商。
您需要与创始人建立信任关系。
这不仅仅是我有一天给你多少钱，我走到哪里你就跟着我。
是长期的陪伴、信任和服务。
当新机遇、新生态出现时，我们不仅要通过投资吸引，更要着力培育。
两种方法可能有所不同。
一是吸引关注，聚焦产业链。
因为我2016年刚加入临港，第一个特殊任务就是负责特斯拉的谈判。
介绍完特斯拉之后，我给CATL介绍了特别的特斯拉，因为特斯拉说要建立一个电池工厂，然后做手机电池、汽车电池，推动了中国新能源的发展。
我们招人的时候，我们对产业链本地化的程度有要求，过程中我们也会给他们提供计划。
如何利用财政资金来吸引人才尤为困难。
因为江西的产业政策，所以来的人很多。
我觉得这很好，他们的思想很开放。
听说现在已经有很多人在江西落户产业了，我觉得速度很快。
我觉得这一方面不容易，但是还有一个方面，就是招收之后如何真正去培养，因为今天中国各个省市都会有大动作，他们都会想办法留住这个行业，他们会想办法利用资金、土地等，如何留住各种资源，未来如何可持续，如何让生态系统越来越强大，是我们正在学习和思考的。
张通：江西电子信息产业发展很快。
具有区位、劳动力和供应链优势，承接了东部沿海大量产能。
江西产值居中部地区第一、全国第四。
但江西的产业大多集中在LED照明、数字视听、移动终端等传统领域。
未来布局要更具前瞻性，产业结构升级。
我觉得我们可以把产业微笑曲线延伸到附加值较高的两端，一端往上游，比如材料、零部件，另一端就像吴伟先生提到的，在下游引入真正的大品牌，可以有的产业。
产业拉动力。
巨头们，只有这样才能建立整个电子信息生态系统。
如果做得好，将对整个江西数字产业产生极大的带动作用。
张妤：谢谢各位嘉宾。
希望在座的嘉宾和新老朋友能够与江西携手共创智能芯片数字化新时代的美好未来。
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