北京AI产业发展现状 - 北京正成为AI大模型战略高地 汇聚前沿技术并孕育突破性成果 [1] - 积极打造全球开源之都 开源生态已深入汽车、机器人等行业 [1] - 顶尖学府汇聚形成科研沃土 清华大学和北京大学位列中国AI科学家机构前二 [29] 启明创投投资策略 - 2021年前瞻布局大模型 早期投资智谱AI和阶跃星辰两家创业公司 [5][19] - 要求团队成为AI超级用户 通过深度体验构建超越市场的判断框架 [5][9][10] - 坚持独立判断原则 对抗FOMO（错失恐惧症）是早期投资最大敌人 [12][13] AI技术发展阶段 - 从技术加速期转向应用加速期 底层能力构建仍是基石 [7][20] - 推理模型突破推动Agent发展 使用成本下降使经济模型可持续 [26] - AGI产业共识为2026-2029年 当70%-80%人类任务有AI参与即达成AGI [27][28] 企业竞争格局 - 基模五强包括字节跳动、阿里云、DeepSeek、智谱AI和阶跃星辰 [19] - 创业公司可寻找单点突破机会 在研发密度上可能超过大厂 [7][23] - 巨头拥有流量/数据/算力优势 但技术范式转移中创业公司仍有机会 [21][24] DeepSeek成功因素 - 技术根基扎实 在内存访问优化和低成本训练方面做到极致 [17] - 开源行为符合全球化合作思潮 获得国际顶尖科技企业实际部署测试 [18] - 精打细算使用算力资源 造就中国大模型企业的创新实践 [17] 投资决策方法论 - 在可接受泡沫范围内坚决投资 认为科技趋势100%存在泡沫 [13][14] - 2020年中开始追踪大模型趋势 2021年发现智谱AI并达成投资 [15] - 投资人需要智力（独立思考）和心力（反共识勇气）双重素质 [11] 应用落地进展 - AI+教育和AI+医疗等行业已实现落地 产品体验出现巨大提升 [28] - 视频模型在电影制作和广告领域发力 避开巨头正面竞争 [22] - 通用Agent存在系统冗余问题 垂类Agent在精度和速度上更具优势 [25]

北京AI产业发展 - 北京正成为AI大模型领域的战略高地，汇聚了智源研究院的"悟道"大模型、月之暗面、智谱等人工智能独角兽 [1] - 北京积极打造"全球开源之都"，开源技术已深入汽车、机器人等行业 [1] - 在北京市科委和中关村管委会支持下，新京报AI研究院推出"AI浪潮录"专栏，深度访谈AI浪潮亲历者 [1] 投资人视角 - 天使投资人是AI初创企业迈出"第一步"的关键支持者，英诺基金较早关注生成式模型潜力，2022年6月投资了深言科技 [4][5][6] - 投资人更青睐有经验的创始人，如深言科技的岂凡超团队虽有技术实力，但融资竞争力不如王小川、王慧文等有创业经历者 [12] - 过半投资项目为"水下"项目，不投资完全市场化、公开化的路演项目 [14] AI大模型发展历程 - 2013年以CV和自动驾驶为主导的第一波AI浪潮，2018-2019年"AI四小龙"经历高峰与低谷 [7] - 2018年BERT出现，大幅提升NLP能力，Transformer架构提供多元化能力 [7] - 2020年OpenAI发布GPT3和Diffusion模型，显示AI多维爆发潜力，新时代到来 [8] - 2021年底国内除百度和阿里外，仅智源研究院关注大模型方向 [8] 创业者特点 - 当前AI大模型创业者多为科学家或"技术大牛"，圈子收敛，属于科学共同体 [18] - 学术能力和科研能力是基本保障，高技术壁垒要求创业者是学界或行业翘楚 [16] - 高校技术基因影响创业，清华和浙大创业文化最踊跃，哈工大技术强但创业者较少 [16] 投资策略 - 天使基金偏向长期主义，关注公司创新力度和生产力提升，接受企业长期亏损 [21] - 体系化布局产业链上下游，如机器人领域投资机器人公司、供应链公司和场景化公司 [22] - 2024年投资重点是Agent（智能体），DeepSeek验证了推理模型前景 [23] 行业趋势 - Llama开源缩短了大模型研发差距，使创造新模型不再困难 [13] - 大模型训练从"暴力美学"转向细致工程化，"用钱换能力"路径失效 [26] - 初创公司应避免在超级共识形成后做无窗口期的事，不要试图占领巨头地盘 [27][28] - 产业在推动AI技术范式上的作用增强，论文数量和质量超过学界 [20]

北京AI产业发展现状 - 北京已成为AI大模型领域的战略高地，汇聚了智源研究院、月之暗面、DeepSeek、智谱等人工智能独角兽 [1] - 北京正积极打造"全球开源之都"，开源生态已深入汽车、机器人等行业 [1] - 智源研究院发布的"悟道2.0"成为中国第一个万亿大模型 [4] 中国AI技术发展历程 - 2011-2012年科技部973计划项目投入数千万元支持自然语言处理研究，是国内最早的大规模专项支持 [6] - 2013年word2vec方法发布，国内团队立即跟进，与国外领先水平差距约3-4年 [6] - 2018年BERT模型发布，国内团队转向预训练模型研究，同年推出首个知识增强预训练模型ERNIE [7][8] - 2020年GPT-3发布，国内团队训练了CPM（中文预训练模型）第一个版本 [10] - 2024年DeepSeek成功复现OpenAI的o1模型，中美技术差距缩小至半年 [9] 智源研究院的作用 - 采用"投资就是投人"理念，成为顶尖学者的"天使投资人"，支持面向未来的科研探索 [11] - 支持机制灵活，2020年拨款数百万元购置10台A100 GPU机器用于大模型训练 [10] - 通过"小同行评议"选拔优秀学者，支持青年科学家3年，理念先进 [11] 企业发展战略 - 面壁智能采取"小而美"的端侧模型战略，避开大厂竞争，从局部优势领域出发 [17][19] - DeepSeek通过算法创新与高效训练克服算力限制，2024年DeepSeek-R1火爆市场 [20] - AI创业者终极目标是奔向AGI，但需要分阶段实现，是一场"持久战" [17][18] 行业竞争格局 - 2023年后国内AI领域明显加速，多个AI"小龙""小虎"涌现，大模型百花齐放 [5][15] - DeepSeek的成功证明中国AI技术已具备国际竞争力，中美差距正在缩小 [5][20] - 行业需要更多耐心，中国可能涌现10个以上类似DeepSeek的企业 [21][22] 技术发展趋势 - AI发展两大主旋律：能效更高（Densing）和能力更强 [20] - 端侧大模型在数据保护、隐私安全方面具有优势，适合汽车座舱等场景 [19] - 未来将通过提高模型能力密度来获得市场竞争力 [20]