All in AI 的投资人，快速了解我的方式：

「伟大的起点无法被计划」 mp.weixin.qq.com
「AI的百亿套壳：做船不做柱子」 mp.weixin.qq.com
「AI应用之路：质疑汤姆猫，成为汤姆猫，超越汤姆猫 」
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这是我的说明书：
剑桥大学，计算机系毕业。

第一份工作，在百度做移动互联网产品经理+战略分析。

之后开始做 VC，在联想之星、险峰做早期投资。

再之后，参与创立心资本 Soul Capital，合伙人，all in AI 投资。团队曾投资过小鹏汽车（XPEV）、满帮（YMM）、速腾聚创（02498）、沐曦GPU（A股上市中）、蓝箭航天（A股上市中）、微纳星空（A股上市中）、量子之歌（QSG)的早期。

关键词 LLM、AI应用、AI 基础设施。 base北京。

有个公众号「 AI 大航海」，定位是「对 AI 创业的深度思考」，希望通过内容来沉淀复利、和链接一些 AI 从业者。

弱者思维，喜欢常识。
喜欢认识有趣的人，AI 产业里的人。
Topic：AI、产品、创业、二级市场、AI 概念股。

很多时候，创业能把事情做对，是因为没做什么，而没做什么，是因为资源少，没得选。换句话说，穷能生慧，poor is all your need。

每个赛道的融资，都有自己的障眼法。

B2B 的障眼法是行业 know-how——投资人跑去大贸市场学传统行业，觉得自己终于搞懂了。量子计算、脑机接口、可控核聚变，障眼法是技术路径——投资人把六条路线全学一遍，觉得自己终于选对了。

本质是同一个 trick：把你的 attention 拉进复杂细节，让你忘了问简单的常识。

人的大脑天然爱解题，享受"搞懂了"的快感。所以最好的障眼法不是藏信息，是给你一道足够难的题。你忙着解题，就不会抬头看路了。

过去几年，AI 的投资里有很多高估和低估，对模型来说，大家普遍高估了算法的重要性，低估了数据和蒸馏的重要。
对 AI 芯片来说，大家普遍高估了技术方案的领先性，低估了供应链可量产的重要性。
对应用来说，大家普遍高估了 AI 含量，低估了生意可行的重要。
而被低估的那一部分，往往是胜负手，也是最接地气的部分。

当你把一件事情讲得足够与众不同，往往就会显得很对，又有未来感，比如对 AI 的种种预测，越离谱，就会显得越对。而实际上，往往又不对，警惕很多偏离常识的事情。
“技术变革之下，下一代糖会是咸的”

说一句大逆不道的话，过去 3 年的AI应用投资，可能 VC 整体高估了AI native 理解的重要性，却忽略了对生意理解的重要性。因为一个 API 把诸多理解都给拉平了。
这和行业阶段有关，还在极早期阶段。

投资人在看一个Founder的时候，往往会过重看重这个人的经历和技能树，而忘了看这个人的动机和愿力，而这往往是最底层的发动机。

不管是相信一个人，还是相信一个会起来的方向，一定要早点相信，信晚了，那就 12 亿人民都相信了，轮不到你相信了。

每个时代都有属于自己的头部资产，算了一组数，非常有意思。城镇化时代,北京核心区的房产,赚到10倍用了15年。移动互联网时代,腾讯用了7年,字节跳动用了3年半。到了AI时代,英伟达只用了2年,Anthropic用了一年多。
15年,7年,3年半,2年。每一波都在砍半。

想了想，自己脑子好用的时候有两段，一段是上大学的时候，学的是计算机，天天在编程，搞电路，那段时间比较灵光。一段是从 2023 年开始，在各种学习 AI 和上手用，也把 AI 芯片怎么投啃下来了，能感觉带宽明显提高了。
看下来，预训练和长时间的专注让脑子 refresh。

如果今天最一线的VC ，把所有的路演的语料都存下来，甚至是语气，把所有合伙人的打分和判断也存下来，都喂给大模型，几年后，按照是否有好的融资、是否有好的 IPO 再来标一遍数据。
这个模型会不会超过大多数 VC？