#机器人

Y11
1周前
锦秋基金的核心观点是:AI基础模型如同大宗商品,技术参数的差距会随时间快速缩小,而真正创造价值、留住用户的,是能被感知、被信赖的产品。 在他们看来,当前AI应用公司的最大护城河不是技术参数,而是“信任”。 这种信任并非来自广告宣传,而是通过深度理解用户需求、持续优化体验积累而来。 例如,一个AI写作工具若能记住用户的写作风格、常用术语,甚至保存未完成的草稿,这种“被懂得”的体验,比单纯的技术指标更能建立用户粘性。 基于此,锦秋基金聚焦三个投资方向,并采取差异化策略: AI应用领域,他们不投简单的“Prompt+UI”产品,而是关注那些能填补行业痛点的垂直解决方案。 例如,针对中小企业在AI营销中面临的“不会用、不敢用”问题,能提供从工具到培训、合规的一体化服务的团队,往往更具潜力。 他们更看重“懂行业”的创始人,这类团队能精准捕捉用户真实需求,形成难以复制的场景化优势。 芯片领域,锦秋基金将目光投向了推理芯片市场。 随着大模型的普及,推理需求呈爆发式增长,低延迟、高能效的推理芯片成为关键。 他们不盲目追求“全栈自研”,而是关注那些能在特定场景(如边缘计算、车载)实现技术突破、提供高性价比解决方案的团队,期待中国团队能凭借架构创新走出差异化路径。 机器人领域,锦秋基金认为行业正迎来类似2012年深度学习爆发的拐点,但更倾向于投资能在特定场景快速落地、积累真实数据闭环的项目。 例如,工厂里的分拣机器人,哪怕动作不够完美,只要能7×24小时稳定运行并持续学习优化,其积累的真实数据就是未来进化的核心燃料。他们认为,“现在积累的场景,就是未来的壁垒”。 锦秋基金总结其投资方法论为三个核心法则: 一是寻找“不对称优势”,即信息差与执行力的结合; 二是精准判断投资时机,在浪潮初期果断投入,在方向尚不明朗时保持观察; 三是验证“数据飞轮”的真实性,关注收入、留存等可量化的商业指标,而非单纯的技术概念或用户数据。 在锦秋基金看来,无论技术如何演进,执行力始终是成功的关键。 再好的想法,若无法落地执行,也只是空中楼阁。他们尤为看重团队面对危机时的应对能力和快速迭代的行动力,因为这决定了企业能否在高速变化的AI赛道中存活并成长。 对于AI创业者而言,锦秋基金的实践表明,在技术同质化加剧的时代,深入理解用户需求、构建真实信任、快速迭代执行,或许是穿越周期、实现可持续增长的关键。而对于投资者,聚焦核心赛道、精准把握趋势、重视执行细节,方能在浪潮中捕捉真正的价值。