「 下一代价值网络长什么样子？ 」 文 ｜ 任倩 「暗涌Waves」独家获悉，全球AI驱动的数字金融基础设施平台 PhotonPay光子易（以下简称"光子 易 " ） 近 日 完 成 数 千 万 美 元 B 轮 融 资 ， 由 IDG 资 本 领 投 ， 高 瓴 创 投 （ GL Ventures) 、 Enlight Capital、Lightspeed Faction、Shoplazza跟投，Blacksheep Technology担任独家财务顾问。 光子易创始人陈敏在创立光子易之前，曾在百度国际化部门负责海外支付系统的搭建。2014年前后，正 值百度尝试将其多元化业务矩阵推向全球市场。而在那个互联网出海起步的拓荒期，陈敏作为架构师， 第一线直面了全球支付基础设施的极度碎片化与复杂性。 "很多人以为全球支付的问题在于慢，但本质上，它从来就不是一个完整的系统。"陈敏直言，"光子易的 初衷不只是把钱汇得更快一点，而是在思考：全球化企业到底需要什么样的金融基础设施？我们能否推 导出那个能兼容全球复杂性的根本解？" 正是这种Day1的思考，这家在支付赛道里声量也许不是最大、甚至尚处早期的玩家——从创立起就选了 ...

「 VC的新能力是如何长出的？ 」 文 ｜ 陈之琰 那是2022年的一个深夜，一架从深圳飞往上海的航班上，机舱内灯光熄灭，只有红色的紧急出口指示灯在黑暗中突兀地亮着。 五源资本董事总经理井绪天和他投资的一位创始人——晶泰科技的温书豪——并排坐在紧急出口旁的位置。他们没有聊日益紧绷的行业现 实，由于温书豪是MIT物理博士后，井绪天问了他一个物理问题：世界是注定的吗？ "既然万物由微观粒子构成，知道了它们的运动轨迹，是否就能预测一切？"井绪天补充问道。 "一个事件的走向，与离它最近的观测者的'观测和信仰'高度相关。"温书豪回答说，"这些人的相信程度对这个事情的走向有着决定性作 用。" 彼时，正是一级市场生物医药的低迷期，赛道的坏消息统治着一切。在五源资本负责开拓ITBT（信息技术+生物技术）赛道的井绪天在密集 出手投资了一批公司后，市场迅速从一系列估值高点跌落。处在对赛道和自我双重怀疑的井绪天在那一刻被温书豪的回答点亮。 两年后，2024年6月13日，晶泰科技在港交所挂牌上市，成为首家通过18C特专科技规则登陆交易所的上市公司。 在这之后，五源在生物医药领域的投资组合迎来集体爆发——截止目前，除了已经上市的多家公 ...

文章核心观点 - 人工智能是决定未来个体与种族生存的核心力量，其发展速度和影响远超预期，所有人必须拥抱AI以避免在新时代被淘汰 [6][17] - 全球AI竞赛主要在中美之间展开，本质上是“含华量50%”的美国与“含华量100%”的中国在人才与工程化能力上的竞争 [10] - AI对人类工作的替代将加速发生，预计到2030年替代30%的现有工作，2040年再替代40%，2050年人类工作体系将基本重构 [14] - AI领域的投资存在泡沫，但更像是“啤酒泡”而非“肥皂泡”，泡沫之下有坚实的价值，尤其在机器人具身智能等领域将引发工业革命级别的变革 [19][20] - 全球化并未终结，而是在地缘政治影响下进行重构，未来需要整合全球资源，特别是利用好中国供应链 [25][26] Part 01: “含华量50%”美国与“含华量100%”中国的竞争 - 美国在AI领域具备0到1的开拓创新能力，风格野蛮但有效 [7] - 中国在AI领域具备从1到100的规模化、工程化和持续优化能力，在全球难觅对手 [8][11] - 机构要求团队同时使用中美最好的AI模型（如ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeek、Kimi），以获取完整视角，单一视角是致命的 [9] - 美国顶尖AI研究员中，华人比例接近50%，OpenAI的AI研究员中华人占比也很高，因此AI竞赛是“含华量50%”的美国与“含华量100%”的中国之间的竞争 [10] - AI模型的竞争被戏称为“在**美国**的**中国**人和在**中国**的**中国**人之间的竞争”，两者分别擅长创新突破与工程化规模化 [11] Part 02: 重新审视人的价值 - 预计AI将在未来1-3个十年内占据主导地位，工作替代时间表为：2030年替代30%，2040年再替代40%，2050年基本重构人类工作体系 [14] - AI的渗透曲线将比移动电话更陡峭十倍甚至一百倍，移动电话普及率从不足1%到超过100%的历程可作为参照 [14] - AI能够学习历史上各领域的“灵光一现”并将其规模化，这使得许多曾被认为具有创造性的工作变得可替代 [15] - AI不需要完美即可替代人类工作，只需在综合维度上超过岗位预期即可，其“一本正经地胡说八道”的缺陷并不妨碍替代进程 [15] - 机构内部推行“万物皆可人工智能”的行为准则，将AI置于一切思考的前提，彻底改变了工作流程 [16] - 使用AI工具（如Notebook LM消化书籍、生成播客）能极大提升效率，在速度决定一切的时代，效率差距就是生死差距 [16][17] - 新时代的社会筛选标准包括个人如何使用和看待AI，“不拥抱AI就会死”意味着竞争力的消亡 [17] - 想在新时代继续成功，必须成为“AI-first”的人，并与年轻一代合作，否则将输给会用机器的人 [17] Part 03: 啤酒泡和肥皂泡是不一样的泡沫 - AI领域存在泡沫，但更像是“啤酒泡”（有实质价值）而非“肥皂泡”（纯虚幻） [19] - 在算力领域，英伟达仍是王者，但其最大压力来自中国算力的崛起，不过这需要时间 [19] - 机器人具身智能领域尚未迎来其“ChatGPT 3.5”时刻，一旦到来将是工业革命以来最大的变革，因为它能直接操纵原子 [19][20] - 未来的工厂将由可快速重构、自主交互的机器人组成，转换生产产品可能只需几分钟，其基础是中国长三角和珠三角的电动车供应链溢出效应 [21] - 机器人的未来本质上是**中国**电动车产业链的二次爆发，供应链高度重合 [21] - 消费电子领域的下一个十年胜负手在于做出让人“想要”（情感依赖）而不仅仅是“需要”的产品，这需要创业者既懂技术又懂人心 [22] - AI正在加速从科学发现到商业化的过程，未来同一家公司的人可能同时获得IPO成功和诺贝尔奖 [23] Part 04: 全球化没有死只是在重构 - 参考历史大周期（约150年一次主导国更替），美国自二战获得领导力已近80年，未来30-70年可能是权力转移的窗口期 [25] - 地缘政治竞争模式不同：美国擅长正面交锋，中国采用“太极拳”式的持久博弈策略 [25] - 投资策略从主要关注**中国**本土项目，转向更多关注能整合全球资源、用好**中国**供应链的海外团队 [26] - 优秀的创始人需要具备“健康的偏执”特质：相信能改变世界但愿意从改变自己开始，在顺境中保持警惕，在逆境中保持乐观 [26] - 当前市场环境发生变化：好赚的钱没了，难赚的钱才是英雄们的战场，关键在于是否已经打破惯性、准备面对不同的未来 [27]

文章核心观点 - 2025年中国消费硬件出海进入“深水区”，Pebble Flow作为一家“生于全球化”的公司，通过将成熟的自动驾驶、电动汽车技术“降维打击”应用于传统、落后的美国房车市场，旨在颠覆行业并重新定义产品，其定位是成为房车和露营领域的“Mini Tesla” [2][3][4] 行业背景与市场机会 - 美国房车市场是一个年产值数百亿美金、被称为消费硬件“最大单品”的赛道，但制造工艺极度依赖人工、数字化程度近乎为零，被业内人士形容为“长期虐待用户却依然能活下去”的奇特市场 [3] - 美国有1/10的家庭拥有房车，这是一个巨大的存量市场，而剩下9/10的家庭虽有需求但因体验太差而未购买，市场天花板极高 [6] - 传统房车行业陈旧，产品按建筑标准而非汽车工业标准制造，平均使用100天左右部件就开始损坏，用户体验糟糕 [8] - 美国房车市场90%的保有量为拖挂式，与国内以自行式为主的市场结构完全不同 [11] 公司产品与技术创新 - Pebble Flow是一款极难定义的跨界混合体：既是RV制造商，又像EV附属设备，更是一个搭载了NVIDIA ORIN芯片、拥有45kWh电池的“具身智能的移动空间” [3] - 公司首款量产自驱动露营拖车于2024年7月开始交付，起价10.95万美金 [4] - 产品核心卖点是解决拖挂式房车的核心痛点：通过自带辅助动力降低拖挂门槛，并利用自动驾驶技术实现遥控泊车（Remote Control）和自动挂钩（Magic Hitch），到营地后脱钩即可遥控停车 [12][14] - 产品坚持纯电方案，自带45kWh的LFP电池，可提供300英里续航，调研显示85%的房车旅行单程在200英里（约320公里）以内，能满足绝大部分用户需求 [16] - 产品具备InstaCamp等智能化功能，按一个按钮可实现脚撑自动放下、楼梯自动伸出、灯光自动亮起，旨在提供如iPhone“滑动解锁”般自然的体验 [13] 商业模式与战略定位 - 公司定位是房车和周边露营领域的“Mini Tesla”，业务复杂度接近特斯拉（电车+能源+软件），产品体验的无缝感则追求苹果的“魂” [18] - 公司销售的是“房车+储能+移动办公空间”的三合一产品，其10.95万美金的起价相较于同级别约13.5万美元的Airstream（仅为空壳）具备性价比，其内置的45kWh电池相当于3.5块特斯拉Powerwall（每块13.5kWh），同时它还是一个随时可用的附属居住单元，在加州建造一个类似单元至少需25万美元 [18] - 公司旨在打破房车的狭隘定义，未来将搭建一个集房车、能源、数据、AI的全生态系统 [19] - 公司采用DTC模式，拥有非常忠实的种子用户，有的用户甚至等待了两年 [21] 团队与全球化运营 - 公司是一家“生于全球化”的企业：总部位于硅谷，创始人为华人，核心团队由Apple、Tesla、Cruise等公司的美国本土精英组成，身后有横跨全球的供应链支撑 [4] - 团队具备强大的产品定义能力和对用户痛点的深刻理解，这是其认为此前无人成功解决行业问题的关键 [15] - 公司利用全球最先进的工程逻辑和极致供应链，打造本地化需求极强的产品，认为结合本地文化是其壁垒 [26] - 公司融资阵容“全球化”，投资方包括光合创投、红杉中国、元璟资本、渶策资本和美国本土基金UpHonest Capital、Alumni Ventures等 [4][27] 竞争与行业认知 - 公司认为竞争说明市场在觉醒，是好事 [22] - 公司指出许多从消费电子切入的公司容易陷入“手里拿着锤子找钉子”的误区，忽略了房车涉及汽车逻辑、极其复杂的全球供应链、法规认证和线下重服务 [22] - 公司在售后服务上进行了颠覆，建立的售后体系比很多传统厂商快，维修仅需几天，而传统厂商可能要排队60天以上 [20]

公司近期融资与估值 - 公司近期完成C轮融资，规模超8亿元人民币，融资后估值超60亿元 [3] - 本轮融资由老股东北京人工智能产业投资基金继续加注，新股东包括达晨财智、联想创投、元禾璞华、京国瑞等具有深厚产业背景和国资属性的机构 [3] 公司起源与技术突破 - 2017年，创始人张林峰在航班上用深度学习算法模拟64个水分子运动，该实验在40年前需耗费2亿核时，如今仅需一台笔记本电脑 [6] - 公司第一笔启动资金来自全国颠覆性技术创新大赛的金奖奖金，共计1200万人民币，分3年给到 [6] - 2020年，公司团队凭借“深度势能”分子模拟方面的突破获得国际高性能计算最高奖项“戈登·贝尔奖”，该成果随后入选“2020年中国十大科技进展” [6] - 创始人张林峰从普林斯顿博士毕业后，拒绝了DeepMind的邀约，回国出任公司负责人 [7] 核心团队与人才吸引 - 算法合伙人柯国霖加入前是微软亚洲研究院高级研究员，是知名机器学习库LightGBM的核心作者，该项目在GitHub上Star数破万，论文引用量数万次 [10] - 柯国霖加入后，带领团队在2021年成功复现了Google DeepMind未开源训练代码的AlphaFold 2，成为全球首个完整训练复现该模型的团队 [11] - 公司开发的蛋白—小分子对接模型Uni-Mol Docking在DeepMind后续的AlphaFold 3论文中被作为表现最好的基线模型引用 [12] - 超级实验室负责人昌珺涵是一位99年的年轻人，他在北大求学期间被张林峰对底层规律的洞察力折服而加入公司 [19] 商业模式与战略选择 - 公司在商业路径上选择了做软件平台公司，而非利用算法自己做药，旨在成为“微观世界的达索系统”，定义微观尺度的研发标准 [15] - 选择平台模式首先是为了解决与药企客户的信任问题，严守“不碰管线”的红线以保持中立第三方地位 [15] - 公司认为其解决“原子排列组合”底层问题的能力具有通用性，不仅能用于制药，还能用于电池、半导体、化工材料，平台价值高于单一管线 [15] - 商业化落地采用“软件+服务”模式，首个大客户是一家医药公司，通过数据验证AI算出的苗头化合物在活性和成功率上高于传统高通量筛选后达成合作 [15] - 业务版图已从生命科学拓展到物质科学，客户包括宁德时代、比亚迪等新能源巨头 [15] 超级实验室与数据飞轮 - 为弥合“算”与“做”的鸿沟并解决高质量数据匮乏的瓶颈，公司决定建立超级实验室，其核心是一整套以Uni-Lab-OS为内核的实验基础设施和调度技术体系 [17] - 超级实验室的核心能力在于实现“读算做”的全自动闭环，AI设计配方后指令直接下达给机械臂自动执行实验，数据实时回传模型 [18] - 公司内部构建了严密分工体系：领域专家翻译科学需求，机械工程师具象化硬件方案，Uni-Lab-OS作为开源实验室操作系统支撑内部运行并对外开放接口 [18] - 超级实验室旨在为AI4S行业源源不断产生标准化、高质量的“湿实验”数据，形成数据飞轮反哺AI模型 [18] 行业背景与战略愿景 - C轮融资引入国资背景机构，释放出AI for Science被视为国家战略层面科研基础设施的信号 [21] - 相比于美国同行，中国AI4S公司在资本市场面临估值压力，例如谷歌分拆的Sandbox AQ首轮融资达5亿美元 [21] - 公司认为在AI for Science领域，中美之间不存在明显能力代差，中国在科学家执行力、成熟供应链及海量物理与制造业数据方面更具优势 [21] - 公司指出中国尚未诞生像AlphaFold那样让世界震惊的明星项目，投资人需要一个超级图腾来理解技术的颠覆性 [23] - 公司下一阶段野心是在某个垂直领域制造出“中国的AlphaFold时刻”，例如革命性的固态电池材料或First-in-class的RNA药物，以征服资本市场偏见 [23]

投资理念与方法论 - 新一代投资人的成功核心在于“科学投资观”下的精准布局，这源于对跨界知识的极限压榨[7] - 投资需要理解产业运行的底层逻辑、人性对效率的渴望以及系统性泡沫的生成机制，这些规律在百年间并无二致[7] - 评估高增长公司应摒弃对“概念”的盲从，强调长期趋势与商业逻辑才是投资的压舱石[15] - 成功的背后没有高深的答案，关键在于极致的勤奋、善于提炼和敢于落地[10][11] 行业历史与周期洞察 - 从运河到互联网的技术浪潮历史表明，技术如何从改变世界沦为投机者的狂欢，当下的AI热潮与历史上的铁路、电力泡沫有惊人相似的韵脚[13] - 复盘过去200年的技术演进，可以为当下的投资提供一部“避坑指南”[13] 科技与人工智能趋势 - AI的发展不只是一场技术革命，更是对人类数千年社会结构根基的一次暴力重塑[29] - 随着AI接管信息的编织权，信息网络已成为塑造未来文明的核心力量[29] - 随着科技尤其是AI的发展，需要花更多时间思考人类的未来[33] 公司管理与文化构建 - 台积电通过“诚信”与“专业分工”统治了全球算力底座，其企业文化是创始人长期主义人格的体现[34][36] - 半导体教父近一个世纪的经历展现了一部半导体产业的演进史，以及长期主义如何重构全球商业格局[34] - 任天堂前社长岩田聪平衡商业逻辑与玩家同理心，将平凡工作转化为感动世界的产品，用“开发者”的匠心解决复杂的“管理”难题[40] - 岩田聪自我总结为：名片上是社长，头脑中是游戏开发者，心里是一名玩家[43] 量化投资与模型驱动 - “量化投资之神”西蒙斯用一群数学天才和客观模型打败了华尔街，证明了在随机性市场中，模型比人类直觉更接近真相[37] - 文艺复兴基金的成功颠覆了传统投资逻辑，揭示了数据驱动、模型导向这类“先进生产力”的思想源头[37] - 西蒙斯的成功最重要的一点在于招募最顶尖的人才，并为他们提供良好的环境[39]

公司概况与融资情况 - AI硬件设计生成平台指数科技近期完成近亿元人民币的Pre-A轮融资，由云启资本领投，誉尊资本、尚势资本跟投 [3] - 公司在2024年成立初期即获得由启赋资本和华盖资本联合领投的天使轮融资 [3] - 公司创始人叶群松毕业于电子科技大学，曾任职于普源精电、霍尼韦尔，并于2019年首次创业成立觅机科技 [3][4] 核心业务与产品 - 公司核心业务是利用AI技术生成电子电路设计图纸及配套的嵌入式代码，目标是实现硬件研发的“无人值守” [3] - 核心产品是一个基于AI的自动化设计平台，主要聚焦于四层及以下的电路板设计，可覆盖绝大多数消费电子产品 [10] - 该平台能将一个包含300个器件以下、中等复杂度电路板的设计时间从人类工程师所需的20到30天，压缩至1到2天 [3][10] - 平台生成的电路板在EMC（电磁兼容）辐射测试中直通率高，能将产品所需的测试迭代次数从通常的3到5次减少到小于2次 [10] 技术路径与行业壁垒 - 公司选择“换道超车”，不依赖传统EDA（电子设计自动化）规则，而是提出AI For Hardware（AFH），用AI大模型以黑盒方式直接生成设计结果 [4][8] - 公司将自身类比为电子设计领域的“新能源车”，意在开辟新赛道竞争，而非在传统EDA规则内追赶巨头 [9] - 技术壁垒主要体现在两方面：第一，电子行业数据极度分散且质量不高，公司建立了专为AI服务的电子行业基础语料库，需大量清洗和合成工作 [14]；第二，行业缺乏针对嵌入式代码的评测基线，公司正在建立相关基准 [14] - 当前技术架构基于强化学习、MoE（混合专家模型）并结合知识图谱，以理解物理世界的约束 [14] 市场定位与客户情况 - 公司当前主要客户为B端企业，已服务四五十家企业用户，年订单突破8000万元人民币 [20] - 客户多为产品上线时间紧迫或原有方案出问题的企业，即使公司报价高于行业平均水平，客户也愿意为速度买单 [20] - 公司认为大疆、拓竹等拥有强产品定义能力的硬件大厂是其潜在客户，而非竞争对手，因为这些公司更关注产品上市速度而非自研工具 [15][16] - 公司计划未来从B端延伸至工程师及C端用户，初期计划通过电子发烧友、嘉立创等Maker社区切入，最终让普通人也能通过对话生成硬件产品 [21] 商业模式与发展愿景 - 公司现阶段开展to B业务的核心目的是积累大量且真实的数据，并为公司提供现金流 [21] - 公司战略规定团队人数永远不超过100人，目标是在AI加持下实现人均创造上亿美金营收 [26] - 公司未来将战略性“后退”to B业务中耗人力的交付和沟通部分，随着模型能力提升，人工介入比例会越来越低 [27] - 公司的终局构想是降低硬件设计门槛，释放人的创造力，实现技术平权，让每个人都能轻松将创意转化为实体硬件产品 [5][22] - 通过与下游供应链（如嘉立创、华秋）的布局与合作，公司希望实现用户从生成设计到收到实体产品的全流程自动化 [23][25]

行业背景与市场定位 - AI陪伴被视为最具潜力的AI to C应用之一，过去两年资本倾注大量热情[2] - 市场存在分歧：看多者视其为终极人机关系和情感投射容器，看空者质疑仅靠Chatbot难以构建商业护城河，用户可能因技术幻觉和记忆缺失导致的“出戏感”而流失[3] - AI陪伴产品需要获取用户生活化的“闲聊数据”以提供精准的主动服务，其定位是现实关系的补充，而非替代[6] 公司“无限谷”概况 - 公司由前B站高管、猫耳FM联合创始人蔡懋于今年6月创立，主打AI陪伴产品[4] - 在产品未正式上线阶段，已完成由真格基金领投的天使轮和IDG资本领投的Pre-A轮融资，筹集资金超千万美元，目前估值已近7000万美元[4] - 团队规模50余人，核心成员来自原猫耳FM团队和游戏《古剑奇谭3》的3D团队，拥有长期合作基础[4] - 创始人蔡懋拥有红杉中国投资背景、猫耳FM创业及运营经验，曾运营虚拟偶像男团全网累计粉丝超680万，周边年销售总流水超1亿[4] 产品核心特点与差异化 - 产品于12月10日开启iOS限量删档测试，用户可与虚拟男性角色“Lu”互动，积累亲密关系，并具备行程管理、习惯养成与实时对话功能[4] - 产品定位为“make life better”的AI应用，目标是融入用户生活的陪伴产品，而非游戏或简单的聊天机器人[5] - 与市面多数AI陪伴产品（如Character.ai、Glow、星野）不同，公司强调其提供主动式服务，而非被动应答的Chatbot[11] - 产品追求“高自由度、高内容品质”，结合主线剧情、3D高品质渲染和AI驱动，区别于UGC聊天平台和传统的“视觉小说”式乙女游戏[13] - 内测数据显示，产品次留超80%，首日用户平均聊天160轮，平均单人使用时长超60分钟[6] 产品战略与商业模式 - 产品战略分两步：前期以虚拟角色“Lu”切入市场，长期愿景是打造一个AI陪伴平台[5] - 商业化策略借鉴内容付费和IP逻辑，类似乙女游戏和猫耳FM，通过用户为内容、IP和虚拟物品付费，而非依赖“擦边”内容[23] - 最终目标是打造IP平台，通过PGC建立标杆，再过渡到PUGC扩充生态，类似泡泡玛特的IP运营模式，让平台持续拥有断层领先的IP[23] - 设计了“公共IP结合私人定制”的模式：角色拥有统一的公共形象和背景，但每个用户拥有的专属角色承载其个人记忆和数据，形成高迁移成本[24] 技术实现与运营优势 - 采用通用大模型，重点投入Context Engineering（上下文工程）与LLM结合，而非卷模型微调[30] - 通过记忆与个性化服务深度绑定的工作流，实现精准和拟人的反馈[17] - 团队拥有在猫耳FM积累的七八年内容运营经验，擅长将IP、声优、漫展、周边结合形成生态循环，以运营手段将版权势能转化为稳定的用户信任和黏性[18] - 核心美术团队来自《古剑奇谭3》，具备高品质、稳定量产3D内容的能力，这是市场上多数创业公司乃至大公司所缺乏的[20] 市场机会与竞争壁垒 - 公司认为AI时代的流量入口逻辑在于获取个人化的闲聊数据，AI陪伴是获取中国女性此类数据的最佳途径[10] - 创始人认为游戏公司缺乏app产品思维，而app开发者难以搞定高品质3D内容，公司凭借横跨app（猫耳FM）和游戏（B站工作室）的双重经验，具备跨界能力[21] - 先发平台可通过积累用户的私密闲聊数据和共同记忆，建立极高的用户迁移成本，形成竞争壁垒[25] - 团队执行效率高，以约半年时间完成了约两年半的工作量，得益于清晰的架构、磨合成熟的团队和高强度投入[26] 用户洞察与未来愿景 - 目标用户为15至50岁的女性，初期从“虚拟恋人”切入是因为核心的泛二次元/乙游用户群需求明确、付费意愿好、留存高，长期将拓展至朋友、管家、预心理咨询等多种关系[29] - 对于女性用户，陪伴需要一个有思想、有世界的视觉载体（“壳”），女性更愿意建立跨物种的社交关系[14] - 产品名“无限谷”灵感来源于《西部世界”，旨在创造一个AI与人类共生的世界，象征着无限可能[32] - 公司认为当前AI已具备“部分意识”，产品旨在为AI提供一个可自由交互和生长的环境[33]

公司融资与股东情况 - 昉擎科技于近期完成Pre-A轮融资交割，产业投资人包括某互联网大厂、芯联资本以及恒生电子旗下翌马资本，财务投资人包括广发信德、某头部VC机构等，老股东临港科创投、三七互娱超额加注[2][3] - 近半年内公司已完成三轮融资，近期融资金额已超5亿元人民币，历史投资人包括小米战投、蔚来资本、明势创投、华业天成、高捷资本、新智认知、达武创投等[3] - 融资资金将用于核心技术研发、产品化以及生态及市场拓展[3] 公司核心团队与技术方向 - 公司成立于2022年底，注册于上海自贸区临港片区，2024年8月前寒武纪CTO、前华为海思麒麟SoC首席架构师梁军加入并出任CEO[3] - 梁军拥有顶级通用SoC与高性能AI芯片操盘经验，在华为海思任职17年，是麒麟970（全球首款集成NPU的手机SoC）首席架构师，后加入寒武纪出任CTO，主导其早期技术规划与产品研发[4] - 公司提出“上下文相关”与“上下文无关”解耦的分布式计算架构，将前馈神经网络与注意力机制解耦为两个独立模块，分配给最适合的硬件做分布式处理，旨在提高整体计算效率[3] 行业背景与资本逻辑 - 2025年被视为AI应用爆发的决定性一年，国产大模型掀起新浪潮，字节跳动、腾讯、阿里等巨头宣布千亿级AI基础设施投入，算力焦虑加剧[5] - 资本逻辑从单纯寻找英伟达“平替”，转向寻找能够突破Transformer架构效率瓶颈的“新物种”[5] - 传统Transformer架构将Attention与FNN串联在同一芯片层级，存在效率浪费，因此出现了GPGPU、RISC-V向量扩展、存算一体等多种解决路径[5] 公司技术架构与战略定位 - 公司目标是成为定义创新系统的公司，其技术路线是基于分离式架构设计系统，将系统分解为上下文相关部分、上下文无关部分，原生支持异构计算[9][12] - 芯片设计的第一优先级应从追求单一芯片性能，改为优先追求一个可扩展的系统设计，这能改变现有AI硬件设计思路，开拓新的系统形态和市场[6][14] - 分离式架构使系统扩展从单维度变为多维度，系统组件边界清晰，可以设计出更多形态的计算系统，加速应用部署，且系统开发可与芯片开发周期适度解耦，降低芯片和开发成本[15][16] 对主流技术路线的评价 - 当前底层计算核设计主要归并为三种：GPGPU（提供CUDA兼容接口）、基于RISC-V RVV的设计、以及云厂商的私有设计（如Google、Groq）[10][11] - 国内很多公司转向GPGPU架构，除了考虑与Nvidia软件系统兼容性，也认识到市场本质上面向通用计算，但受供应链限制，产品上限被限定[8] - 公司认为底层计算核心的路线选择已有明确结论，前两种做法各有所长，关键在于在维护编程通用性和专用硬件加速之间做适当平衡[12] 技术架构的优势与应用前景 - 该架构能将计算能力从单一SoC中心解放出来，让智能眼镜、耳机等边缘设备成为与手机平权的计算节点，而不仅仅是手机的附属设备[6][17] - 分离式架构是与现有系统兼容性最好的设计，公司策略是创造新的市场，而非替代现有系统[18] - 该架构基于对计算范式转移的认知，即从以处理器为中心转向以Memory为中心，Memory的属性从容量和带宽，扩展为包含计算语义和通信的四个维度[13][14] 公司发展愿景 - 公司天花板不仅是AI芯片及系统架构设计公司，存在定义下一代AI硬件系统的平台级机会[6] - 公司目标是在底层科技上实现持续的技术原创、拥有很好的技术品味，同时在市场上获得成功的超级产品[20] - 梁军希望未来人们认知其为“昉擎的CEO”，而非前公司的头衔[21]

文章核心观点 - 一家名为静水湖创投的市场化人民币基金在募资寒冬中逆势完成超10亿元人民币募资，其独特的投资策略与治理结构成为观察当前一级市场的重要样本 [4] - 该基金的核心投资哲学是在市场追逐beta（行业红利）时，坚持通过深度研究和独立判断，寻找并重仓具有长期alpha（超额收益）潜力的早期公司，并在赛道过热时保持冷静甚至离场 [5][9][11] - 基金通过克制管理规模、严控投资纪律、创新使用S基金工具以及建立与LP的高度信任，构建了一套在复杂市场环境中可持续的生存与发展模式 [5][19][20][24] 基金募资与基本情况 - 静水湖创投在不到12个月内合计募资金额超10亿元人民币，其中包括一期5亿元盲池基金的首关，以及连续设立的S基金和FOF基金 [4] - 基金引入了元禾辰坤、厦门资本、国联新创、宿城创投以及源铄资本等新的机构LP [4] - 基金资金来源中，政府引导基金属性的资金被控制在30%以下，且这部分资金未与强制的前置返投指标和call款挂钩，保持了较高的投资自主性 [4] - 基金以机构LP为主，占比在70%以上，老LP的复投率超过70% [15][20] 投资策略与案例 - 投资策略强调在共识形成前夜进场，在赛道爆发高潮期保持冷静或离场，专注于寻找“非共识”的alpha机会 [5][11] - 典型案例如2016年投资沃太能源：基于对动力电池产能扩张将导致电芯成本下降、从而推动储能渗透率的“自上而下”推演，在早期重仓并持续加注，后沃太能源成长为年营收数十亿的独角兽，成为基金业绩基石 [7][8] - 另一案例为投资3D打印材料商Polymaker：经过两年观察，在2018年底看到巴斯夫、飞利浦等工业巨头入场作为工业应用拐点信号后重仓，拿下近10%股份，随后在2021-2023年间连续追加投资，期间Polymaker营收增长数十倍 [10] - 投资偏好具有出海基因的企业，以避开国内激烈竞争，例如被投企业牧星智能，其海外业务贡献八成以上营收，覆盖全球50多个国家和地区，服务超200家客户，过去12个月订单量翻了六倍 [12][13] - 投资方法论遵循四步法：先看行业天花板，再看市场真实需求，接着是产品可拓展性，最后评估团队，注重微观层面的财务逻辑 [13] - 当前主要投资方向为智慧能源、工业科技及算法技术（人工智能）领域的未上市公司股权，区域以北京、长三角、珠三角为主 [13] 基金治理与运营特点 - 基金有意将每期盲池基金规模控制在5亿元左右，认为这是投早中期alpha的“最佳射程”，规模过大会导致策略变形，被迫投beta；规模太小则只能跟投 [19] - 曾因在投资期内未找到足够多符合标准的标的，将某期基金约20%的资金直接退还给LP，坚持不“为了投而投” [19] - 高度重视流动性，秉持“退出即分配，不循环投资”的原则，认为流动性是VC的生命线 [20] - 通过与国资LP长期磨合，建立了舒适的信任感和边界感，在投资动作中自然完成企业落地，例如已投资并引入7家企业到无锡，合计落地经济价值数十亿元 [20] - 为解决IPO堰塞湖带来的退出压力，2023年联合元禾辰坤设立S基金，接续老基金中部分资产并在一年内实现扩募，实现了老LP获得数倍现金回报（整体DPI显著提升）、新LP以合理价格买入优质资产、GP保留董事席位继续赋能的三赢局面 [22][24] - S基金被视为不仅是退出工具，更是连接新旧LP、验证GP长期逻辑及管理流动性的载体 [25]