启明创投投资的中国细胞成功登陆科创板
06-17
随着ChatGPT的突破性出现，深度科技驱动的创新甚至进入了公众的视野更强大。
在麻省理工学院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改造社会的商业产品。
近年来，疫情席卷全球，自然灾害频发，人类社会面临各种生产力限制。
全球共识正在形成：只有突破性创新才能成为解决问题的核心动力。
Fusion Fund是一家位于硅谷的早期基金，长期以来在这一领域取得了巨大的成就。
融融基金在创立之初就确立了投资高壁垒科技创新的核心投资理念。
从医疗领域的人工智能到企业级人工智能和产业数字化，Fusion Fund率先在硅谷进入该行业，并在很早的阶段就准确地定位了潜力。
初创企业基金之一。
2019年，Fusion Fund旗下You.com通过生成式人工智能进军搜索领域，被《泰晤士报》列为年度全球顶尖创新之一。
AI医学影像公司Subtle Medical被知名分析机构CB Insights列入全球生成式AI公司50强。
，Fusion公司还包括企业级生成式AI标杆Vectara。
创始人Amr是2016年上市的Cloudera创始人，其创始人张璐曾被世界经济论坛（达沃斯）认定为“全球青年奖”、硅谷影响力女性、封面人物福布斯 30under30 投资领域人物。
去年，她屡获业界多项奖项，如《财富》中国最具影响力商界女性、Business Insider美国首位早期投资者、美国AHS年度医疗创新人物等。
News采访了Fusion Fund创始人张璐，与她谈论了Fusion Fund如何在不断变化的市场环境和背景下突围而出，以及她如何看待未来利用科技撬动全球市场的创新型企业。
生成式人工智能：大众正在争夺头把交椅，初创公司只有 30% 的机会。
从ChatGPT开始，大型模型定义了今年的AI热潮。
“我们现在正在经历各种新技术驱动下的整个行业的数字化转型，而人工智能正在快速推动这种转型。
”张璐说道。
她这样形容生成式AI的重要性：“在整个行业数字化转型的过程中，特别是人工智能带来的机会，确实可能比互联网时代大10倍以上。
“不过，在她看来，这些巨大的机会大部分仍会被大公司抓住。
”在生成式人工智能领域，当前消费级人工智能80%以上的机会可能被现有的大型科技公司所控制，这不仅是因为他们拥有算法技术，更重要的是他们掌握了高质量的用户数据——高质量的数据是优化模型的核心。
目前，微软已经全面融入GPT大模型，升级了Bing搜索，推出了AI助手Copilot等。
Meta、Google等顶尖科技公司也发布了自己的大模型，他们拥有海量的优质用户数据张璐表示：“一方面，大公司之间的竞争会给创业者带来很多生态优势。
尽管他们投入了大量资源来开发大型模型，但其根本动机仍然是创建一个生态系统，允许初创企业在平台上建立公司。
“Meta的Llama大模型是一个开源模型，鼓励开发者基于Llama探索更多应用方向，比如ChatLLaMA，这是Nebuly+AI推出的LLaMA+AI聊天机器人。
”英伟达是AI创业生态系统的重要支撑如今，我们英伟达生态系统中有9家初创企业继续被赋能，加速商业化。
去年11月，我们还与Nvidia在Nvidia最新的总部举办了企业家日活动。
“另一方面，初创企业本身也面临着争夺剩余市场的机会。
这个市场足够大，甚至20-30%都有很大的潜力。
”张璐补充道。
硅谷投资人、Fusion Fund创始人张璐。
在这种背景下，选择正确的行业和应用就显得尤为关键。
“这个行业是否拥有大量的高质量数据？有没有非常明确的应用场景？是否存在培育数十亿美元初创企业的创新机会？ ”张璐提出了她经常挂在嘴边的三个问题。
在这些问题的不断追问下，Fusion Fund率先布局了一大批在生成AI领域潜力巨大的公司。
今年，不少被投公司也纷纷布局。
发展迅速，例如人工智能驱动的音频转录公司Otter.ai目前占据该领域的头把交椅，而张璐几年前投资的Subtle Medical则将生成式人工智能应用于医学影像并获得了成功。
今年由 CB Insights 评选 *全球生成人工智能 50 强榜单。
通过深度学习技术，神投医疗可以完成包括MRI、PET等医学影像的增强，是医学影像领域首个生成式人工智能平台。
还开发了最早获得FDA、CE、NMPA等批准的AI医疗影像产品。
另一家投资公司Huma.ai今年刚刚发布了第一个针对生命科学和制药行业的生成式人工智能平台。
制药公司的科学家可以利用人工智能设计临床试验方案，探索新药的特性并查询药物临床试验的结果。
目前，Huma.ai与多家药企合作，为药企提供数字化人工智能工具，拥有大量药企内部数据。
Huma.ai从两年前开始与Open AI合作，目前还与多家业界领先的药企建立了合作关系，直接帮助药企挖掘内部价值。
值得一提的是，AI也存在于Fusion Fund本身的运营中——早在2010年，他们就在公司内部创建了一位人工智能分析师Ada，以人类历史上第一位女程序员的名字命名。
数据分析、采集、市场信息综合搜索等功能也集成了Fusion投资的一些公司的技术，比如Vectara的企业级搜索平台。
Ada最重要的功能之一就是跟踪美国顶尖研究团队，包括医学、生命科学、AI等领域，每周总结他们的最新论文并发送给Fusion Fund团队。
“我们的经验还表明，优秀的投资团队可以利用人工智能作为工具来增强自己的知识，并补充这些研究机构的信息。
”张璐说道。
尽管深度科技领域的产业投资理论在生成式AI领域有着突出的投资成果，但张璐也指出，Fusion Fund的投资逻辑实际上并不是基于技术分类，而是通过深入的理解和理解行业的发展，从生态的角度“循序渐进”那些重要的基础技术。
比如上面提到的生成式AI。
“我们投资AI的方式实际上是投资一个Ecosystem——如何找到一个能够驱动人工智能应用的生态关键参与者（重要参与者），而不仅仅是投资人工智能的应用。
”张路解释道，“人工智能应用只是最上面的应用层，但我们需要从生态上驱动人工智能的应用。
比如从硬件层，即芯片传感器层的新应用，以及基础设施（infrastruction）层的应用，到云技术、数据隐私相关技术等，这些技术都是可以帮助人工智能应用快速落地的基础设施。
“除了人工智能技术之外，这种针对基础设施的投资策略自然也与深科技紧密相连。
”比如芯片、云计算、边缘计算等技术。
如果没有这些基础技术，人工智能应用就无法如此迅速地传播，也无法足够高效和低成本。
”张璐以今天应用生成式人工智能*的三个挑战为例，解释了这个逻辑。
第一个挑战是算力成本太高，第二个挑战是功耗成本很高。
第三个挑战是计算能力成本太高。
挑战其实就是处理海量数据时的通信（数据传输）、延迟和隐私问题。
“基于这三个*挑战，我们多年前就开始探索和投资相关技术。
”早在2009年，她就投资了Paperspace，一家专注于开发工具和基础设施的人工智能公司。
它是虚拟GPU和Nvidia的合作伙伴。
2023年，刚刚被数字海洋以过亿人民币收购。
高价收购美元；再比如，基于人工智能的能耗问题，她投资了Blund。
该公司专注于模拟计算（AnalogComg），可以潜在地减少100%以上的能源消耗；而边缘计算（EdgeComg）更是FusionFund从今年年初开始布局解决能耗和数据延迟的核心技术，投资了EdgeQ、Macrometa、Bodo.ai等边缘计算公司。
其中，EdgeQ已发展成为业界领先的边缘计算芯片公司，并于去年完成了%的工作。
超募B轮融资。
这种投资理念一直植根于Fusion Fund的发展过程中，并逐渐扩展到各个重点领域，包括医疗保健（Medical）、企业人工智能（Enterprise AI）和工业自动化（Industrial Automation）。
“最初，我们基金的投资重点是医疗保健和深度技术。
也是因为我们专注于这两个行业，所以我们很早就布局了人工智能，也是因为医疗领域，因为我们在投资医疗后短时间内就发现了医疗知识。
未来是个性化和数字化。
从数字治疗、数字诊断到数字生物学，要实现这些结果，必须集成人工智能。
正因为如此，Fusion Fund自2017年起就成为硅谷医疗保健领域人工智能投资的先行者。
后来，张璐敏锐地意识到很多人工智能技术在企业级应用正在兴起，于是她沿着企业级人工智能的路线进行了布局，包括生成式人工智能公司。
这也是Fusion Fund旗下投资公司的浪潮。
其快速崛起的原因。
“从一个角度来看，这些适合的行业可以带动人工智能的应用。
从另一个角度来看，这些深层技术以及由深层技术打造的生态系统将反过来推动人工智能在整个行业的应用。
” “人工智能是一种工具，所有行业都应该使用新工具，但工具并不能定义我们投资的行业。
工具不会取代人和工作，但会取代枯燥的任务和任务，低效的流程，”她强调。
在她看来，不同行业和应用的选择对于投资十亿美元的企业（十亿美元的企业）或进行适当的风险投资非常重要。
它具有巨大的作用并具有巨大的商业潜力。
”从CXO网络到专家网络，带动了深度科技初创公司的快速发展，正如文初所说，深度科技初创公司受到越来越多的关注：今年第二季度，全球孵化的独角兽公司仅有5家。
其中 % 为十亿美元以上的公司，稀缺的“十亿美元公司”中有三分之一是总估值超过 1 亿美元的深度科技公司，2 月 8 日的趋势已逐渐显现。
Pitchbook 报告称，今年年底，初创公司继续面临艰难的融资和公开退出环境，今年迄今，内幕交易的比例已达到 9.4%，达到过去十年来的最高点。
稀缺的投资机构不愿意承担融资风险，只将资金投资于表现出强劲增长势头的最优质企业。
Fusion Fund深耕该行业多年，不仅能够敏锐地定位这些优秀的初创企业。
不仅可以帮助企业发展，还可以通过完整的资源网络帮助他们发展。
早在张鲁就建立的CXO网络是Fusion Fund扩大投资深度的独特“秘密武器”之一。
目前，已有44名来自全球排名前五的公司的高管加入CXO网络。
今年共举办了三场研讨会，内容包括大型企业的数据策略、人工智能的行业应用与挑战，以及数据隐私、数据监管、技术监管等。
在互联网上讨论的同时，这个网络也为企业家与大企业之间的合作搭建了一座顺畅的桥梁。
值得一提的是，目前担任Fusion CXO Network董事长的Shane Wall也是张鲁的合伙人之一——他曾任惠普全球CTO，拥有超过20年的实力企业C级经验。
他是一位成功的连续创业者和全球知名企业*，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之外，张璐从今年开始还建立了Fusion Expert Network（专家网络），覆盖近30位行业领袖和专家，提供重要的行业见解。
张璐的合伙人之一特雷弗·莫特尔（Trevor Mottl）与张璐一起管理该网络。
特雷弗曾就职于高盛、美林和多家全球对冲基金。
他曾担任 Lazard Asset 董事总经理兼人工智能投资主管。
他带来了大平台、大基金的管理经验以及对资本市场的深入洞察。
“当我们谈论监督人工智能时，我们是在监督工具本身，还是它的用户，还是它存在的“产品”，即数据？”张鲁今年早些时候接受CNBC采访时，对人工智能的监管给出了深刻的见解。
今年最新加入Fusion Fund的投资合伙人罗希尼·科索格鲁(Rohini Kosoglu)是白宫负责技术监管的前总统幕僚。
他推动了许多政策举措，例如《平价医疗法案》和《人工智能权利法案》。
最近，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了解人工智能的监管，并在技术、数据等方面做好准备。
”张璐表示。
回顾过往的投资之路，除了Fusion Fund长期布局的医疗健康、企业级应用、工业自动化等领域外，张璐还将目光投向了航天科技。
早年投资SpaceX后，张璐现在更加关注太空数据和太空经济，利用人工智能更好地服务于太空网络数据共享和卫星管理。
“人工智能并不是一切。
人工智能的趋势虽然巨大，但其最重要的影响其实是推动整个行业的数字化转型。
而我们一直关注行业，观察AI如何解决基础问题才是意义所在。
”和投资价值。
”她说，“这个趋势才刚刚开始，一开始和未来几年都会非常令人兴奋。
” 【本文经授权发布，不代表投资界立场，本平台仅提供信息存储服务】如有疑问，请联系投资界（）。
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