文 | 镜相工作室，作者 | 黄依婷，编辑 | 卢枕 文 | 镜相工作室，作者 | 黄依婷，编辑 | 卢枕 9月，国内入秋，气温骤降，英伟达重回中国市场的步伐也有些凝滞。 两个月前，仲夏之时，英伟达创始人黄仁勋穿着皮衣落地北京，带来H20芯片在中国市场“解禁”的消息。但没过多久，又传来H20停产的风声。 作为中国市场定制的“特供芯片”，H20深陷“后门”疑云，被质疑“既不安全也不先进”，市场需求疲软。不愿意放弃中国市场的英伟达，计划推出性能更强的B30A芯片，以技术优势重建市场信心。 H20禁售加上“后门”疑云，英伟达的空窗期成了国产厂商补位的良机。这半年来，华为、寒武纪等大力推广自家芯片，在政务云等领域市占率飙升，一些科技大厂也开始批量采购国产芯片。 在黄仁勋的最新访谈里，他提及中国在AI芯片上落后两三年的说法，驳斥说：“得了吧，他们只落后我们几纳秒。”话里话外流露出一种迫切，希望美国放开管制，让英伟达重回中国。 眼下，英伟达回归遇阻，腾出来的市场空白，都有哪些国产AI芯片厂商竞逐？谁有机会率先取代H20？国产AI芯片厂商追赶英伟达的路上还有哪些阻碍？ 谁在竞逐英伟达的遗留市场？ 过去，大多数公司采购算力芯片时，首选必定是英伟达。从生成式AI爆发至今，英伟达GPU凭借卓越的性能、稳定的驱动和完善的CUDA生态，筑起强大的护城河。 据TechInsights数据，在GPU市场，2023年全球应用于智算中心的GPU总出货量达到了385万颗，其中，英伟达的市场份额接近98%。 垄断性的市场地位，使英伟达成为压在国内外科技大厂心头的大山。在国外，微软、谷歌、亚马逊都在一边狂买英伟达芯片，一边自己造芯；而在国内，受限于政策禁令，AI公司无法获得先进的英伟达芯片，随时面临断供风险，只能寻找国产替代方案。 好消息是，英伟达留给国产厂商的空间足够大，能容纳多家公司同场竞逐。 今年二季度，受禁售H20影响，英伟达中国区营收只有27.69亿美元，比去年同期的37亿美元下降24.49%。去年全年，英伟达中国区营收171.08亿美元。业绩会上，黄仁勋也预测中国市场年增长率大约50%，光今年就可能有500亿美元的商机。 这数百亿美元的市场，英伟达目前只能干着急。在三季度的业绩指引上，英伟达没有假设任何对华出口H20的情形，而这也是中国公司的好机会。 在竞逐H20遗留市场的公司里，最被看好的公司是华为和寒武纪。 从单卡性能来看，华为昇腾910B/C，算力已超过英伟达H20。除华为外，据行业自媒体“半导体综研”整理，FP16算力能达到300TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）以上的国产芯片，只有寒武纪的思元590；壁仞科技在2022年推出的BR100，其FP16算力能达到1024TFLOPS，但因受到制裁无法量产。其他如百度昆仑芯、阿里平头哥、摩尔线程等自研主流产品都已经接近H20水平。 展开全文 当然，国产芯片的目标不是阉割过的H20，最先进的国产GPU依旧落后英伟达最新产品两代，算力差距约落后3倍。但至少，逐渐替代昂贵但不先进的H20已经具备可行性。 除了技术追赶上来，外部环境也在变好，发展国产算力的政策扶持不断，互联网巨头和运营商们纷纷加码算力资本开支，为国产AI芯片打开了市场空间。 今年以来，国内AI芯片厂商业绩突飞猛涨。短暂成为A股“股王”的寒武纪，今年上半年收入28.81亿元，同比暴涨了4348%，首次扭亏为盈，净利润10个亿。 华为的大单也源源不断。据行业调研报告，今年昇腾910B全年计划出货约40万颗，客户主要是运营商和地方算力中心；910C计划出货30万颗，以互联网大厂为主。不久前的华为全联接大会上披露，华为新推出的CloudMatrix 384超节点累计部署300多套。 阿里平头哥、百度昆仑芯这两家互联网巨头旗下的芯片公司，也有着稳定的内部需求和丰富的应用场景，在充沛的资金下能够快速迭代产品，再反哺互联网大厂的云计算和AI业务；摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技等新锐也在参与市场竞逐，这些创业公司在技术创新、兼容性设计、市场定位上以灵活见长。 摩尔线程在其IPO报表中披露，2025年上半年营收7.02亿元，正在洽谈的AI智算领域合同超过17亿元，其还与中国移动签署过万卡级合作项目，封装订单规模超10亿元。 沐曦股份也曾连续中标两份AI训推一体机大单，金额达14.88亿元；截至2025年8月，其在手订单（不含税）为11.4亿元，客户涵盖新华三、算丰、汇天网络等。 拿下订单意味着国产AI芯片进入到技术迭代和商业变现的良性循环中。摩根士丹利在其最新报告《中国人工智能：沉睡的巨人觉醒》中预测，在外部压力下，中国已全力迈向完全独立，并正在以比预期更快的速度构建自给自足的生态系统，中国人工智能芯片自给率将从去年的34%飙升至2027年的82%。 模仿英伟达，还是另走一条路？ 追赶英伟达，在一两年以前还是遥不可及的事情。 摆在国产厂商面前的有几座难以逾越的大山：制程优势、供应链稳定性、软件生态。 即便是最先进的国产AI芯片，与英伟达的最新产品都有两代的差距，昇腾910C单卡BF16算力只相当于英伟达GB200单卡的31%。根本原因在于制程落后——华为只能用中芯国际的7nm多重曝光工艺（近似7nm但良率很低），但英伟达可以用台积电的3nm工艺。 国产厂商也面临着供应链不稳定的问题，台积电的良率高达80%，产量稳定，成本可以随着产能爬坡不断降低，而中芯国际7nm工艺良率只有30%多。另外一个风险是，地缘摩擦对芯片行业的影响不确定，比如壁仞科技的高端芯片BR100由于台积电中止代工，迟迟无法量产。 制程问题还可以找到替代方案，但软件生态没有英伟达十几年的积累，很难在短时间内追赶。国内某机器人公司CTO王枫告诉我们，使用GPU产品最重要的是考虑工具链的完整性，比如GPU之间的互联技术、框架的兼容性、并行计算的编程模型平台。这恰恰是英伟达耗时十多年筑起的高墙。 英伟达生态核心是CUDA，它就像底层的Windows操作系统，全球有400多万开发者为它构筑加速库、主流框架和大模型，但CUDA只能在英伟达芯片上使用，迁移到其他芯片上就要重写代码，光人力和测试成本就高达数千万元。 因此，生态是英伟达最大的底气。以被阉割的H20为例，英伟达降低了H20的算力，只有H100的15%，但是保留了HBM3显存和NVLink技术，就是想用“低性能+强生态”稳住市场地位，让中国公司买更多卡来满足需求。 在硬件性能、软件生态和供应链都落后的情况下，国产厂商根据自身能力和市场需求，走上了不同的追赶路线。 华为是受限最多的一家，但自身有着非常好的产业基础和技术能力，因此选择了“全栈自研”，从芯片、软件、协议到服务器、交换机、存储等，全部自己做。 制程被卡脖子，华为就把两颗910B芯片封装在一起使算力翻倍；HBM存储技术被卡脖子，华为就自研HBM；卡间互联速率慢，华为就研发对标NVLink的灵衢UB。这些系统级的优化创新避开了制程限制，解决了单卡算力差的问题。 质量不够，数量来凑。沿着这个思路，把很多芯片、内存、网卡像“拼乐高”一样堆叠在一起，用高速线缆传输数据，就是华为推出的“超节点技术+集群战略”，代表性产品CloudMatrix 384超节点集群，BF16算力总和超过了英伟达NVL72系统。 华为也在培育生态。想让人用自家的芯片，就得让黏性超高的CUDA开发者和应用厂商迁移过来，这需要分两步，第一步是让自家芯片可以兼容CUDA，第二步是向他们提供基于自家生态的工具和框架。 华为推出的异构计算架构CANN对标CUDA，已经能兼容80%的CUDA API，支持85%的CUDA算子自动转换，但转换后性能会损耗15%-20%；CANN还能兼容PyTorch、TensorFlow这些主流框架，华为也自研并开源了MindSpore全场景人工智能计算框架，开放灵衢互联2.0协议规范，试图吸引更多开发者共同完善生态。 华为做“大而全”，一边模仿一边自研，多数国内厂商则只能做“小而美”，从垂直、细分市场切入，要么兼容英伟达，用性价比撬动客户，要么针对特定需求做定制芯片。 国产厂商最常见的一种做法是“NV兼容”，通过中间件把现有CUDA代码映射到国产芯片指令集，让硬件“听懂”开发者的意图。芯片使用者可以在不大幅重写代码的前提下，把工作任务迁移到国产芯片上运行，降低了使用和切换的门槛。这种做法是市场导向，先靠模仿打开市场，站稳脚跟，让自己活下去，后面才有机会发展自己的生态。 昆仑芯和华为都在验证类似方案，且在一定程度上获得了市场认可。2025年8月下旬，中国移动2025年至2026年人工智能通用计算设备（推理型）集中采购项目中，百度昆仑芯在“类CUDA生态”标包中几乎包揽前三个分项的头名，总中标订单规模达到十亿级。 做定制芯片的佼佼者是寒武纪。与英伟达所做的通用GPU不同，寒武纪的AI芯片属于ASIC（专用集成电路），可以应用于云服务器、边缘计算设备、终端设备上，在对延迟、功耗和成本敏感的场景中，展现出更高的性价比。 不管是兼容模仿，还是全栈自研，都是在用自己最优势的能力，在英伟达的夹缝里寻找突破口，这条路注定坎坷。 追赶英伟达，是漫漫长路 硬件和软件都在缩小差距，但要让市场相信国产厂商的产品可用，是一个极其艰难的过程，尤其对那些已经使用英伟达芯片的开发者。 一个已经在英伟达GPU上训练好的大模型，要搬到国产AI芯片上运行，中间有两道坎。 第一道坎叫算子对齐。过去十几年，英伟达和全球开发者用CUDA写下了海量的算子库。要迁到国产芯片上，就得把一个个算子翻译成国产芯片能听懂的语言。这不是简单的复制粘贴，而是成千上万条代码的“逐句翻译”，需要大量人力和时间。 第二道坎是分布式重构。大模型训练常常需要几百上千张卡一起算，英伟达有自己成熟的沟通协议，H20的NVLink带宽是昇腾910B的2.25倍，训练万亿参数大模型时，多卡协同效率能高10%-15%。这在千亿级模型训练里，可能差好几周时间。 有机器人开发经历、目前正从事芯片研发工作的张振尧表示：“在迁移顺利的情况下，芯片硬件性能能发挥到70%到80%；如果算子勉强适配，可能只有30%到40%。”这也是为什么即便国产芯片在参数表上标注的性能比肩英伟达，真正跑起来却常常不如预期。 王枫的经验印证了这一点。他所在的机器人公司曾经长期使用英伟达GPU，从4090、5090到H100、H20都有涉猎。两年来，随着英伟达芯片价格高企、获取困难，他们开始尝试华为昇腾的云端算力。 真正让他焦虑的，并非单纯的硬件，而是新平台、新架构带来的不确定性。英伟达CUDA深度绑定在硬件里，几乎所有主流的机器学习框架都得跟它打交道。比如开发者们常用的PyTorch，对CUDA的支持是最全面的，两者无缝衔接，用起来又快又稳定。 王枫曾尝试用华为芯片跑Llama等比较流行的几个模型，几乎每个模型都需要华为单独适配后才有可能在它的芯片上运行，这直接导致模型更新滞后。华为芯片目前只适配了160多种模型，而在英伟达的芯片上可以直接跑几万种模型。 华为分别推出了对标产品，但在王枫看来，如果没有明显的优势和终端市场需求，这些产品很难撬动市场。这就像平面设计师对Photoshop、会计师对金蝶软件的依赖，几十年如一日，已经固化成行业习惯，不是所有人都会学习新技术，能学习的也会考虑到机会成本。 中小开发者考虑易用性，对于大公司，整体迁移的成本更是天价。互联网大厂现有的算力基础设施大部分是基于英伟达架构，要是全换成国产，IDC的供电系统、网络拓扑等底层架构都得改造，改造成本能达到硬件采购价的2-3倍。 由于CUDA生态更成熟，英伟达集群的运维人力成本也要低很多，而华为集群由于芯片制程问题，体积更大，规模化部署还要额外投入数倍的散热、电力和机房空间成本。 制程问题也造成国产芯片采购成本更高，且供不应求。但由于H20的安全问题和断供风险，国产芯片to G需求很大，to B的需求也在增长，迁移是不得已的事情，厂商和客户需要共度时艰。 相比技术和生态上短时间难以弥补的巨大差距，国产厂商更容易发力的地方，是周到的服务和更有吸引力的价格。 张振尧回忆，使用英伟达芯片时，遇到问题只能从开发者论坛、社区的公开文档找答案，很难获得官方工程师的支持，“英伟达的支持体系是很成熟的，但同时也是分层的，不对我们这样的小客户开放”。 相比之下，和国产芯片供应商接触时，他能直接和原厂工程师反馈问题，对方会派两三个工程师和他们一起去调试，有时候还会拉会，出新的版本给他们做测试，愿意为客户解决一些问题。他说，这在英伟达是不可能发生的。 算力芯片研发人员唐诗（化名）也有类似感受：“国内芯片卖出去，基本都得有工程师驻场维护，协同客户上线业务，进行开发。”这样的故事也曾发生在华为。据36氪报道，华为联合讯飞发布“星火一体机”的背后，是不惜人力成本，调配了几百名工程师下场帮讯飞调校参数。 在不惜成本的人力投入下，一定程度上弥补了生态和性能的欠缺，让国产厂商撕开了一道口子。短期内，在推理场景和边缘计算方面，国产芯片已经展现出一定的成本优势，但在训练领域，尤其是训练千亿参数以上的大模型，H20还有比较强的生态和技术优势，暂时还没法被替代。国产芯片还需要两到三年的技术迭代，也需要下游的封装、制造环节同步突围。 产业链上下游整体进步，今年DeepSeek-R1模型的发布就是一个很好的例子。在这之前，大多数可被使用的开源模型来自美国，从底层适配开始就很难与中国硬件做好兼容。DeepSeek-R1发布后，中国在模型和硬件上有了同时可用的方案。 8月下旬发布的DeepSeek-V3.1，也针对国产芯片做了优化。不久前，腾讯也宣布已全面适配主流的国产芯片，并希望通过异构计算平台整合多类芯片，提供高性价比的AI算力解决方案。越来越多客户加入到国产芯片阵营，替代的速度也会越来越快。 从服务到迁移，从生态到工艺，国产AI芯片厂商正经历着一场艰苦的追赶战。他们没有捷径，只能靠人力投入去弥补生态差距，用长期的技术迭代去对冲硬件短板，再忍受工艺成熟之前的高昂成本。这是一个注定不会轻松的过程，是一次软硬件、生态和市场的再造。距离真正替代H20，国产厂商们还有很长的路要走。 参考资料 36氪：《围剿英伟达丨深氪》 新浪财经：《英伟达最新特供芯片RTX 6000D需求疲软，国内厂商投入自研AI芯片》 人民日报：《H20芯片解禁，怎么看？》 21世纪经济报道：《从超节点到集群 华为亮出AI算力全家桶》 信达证券：《DeepSeek-V3.1 发布，国产 AI 芯片迎接战略性机遇》 东吴证券：《半导体设备行业深度：AI芯片快速发展，看好国产算力带动后道测试&先进封装设备需求》 华创证券：《计算机行业深度研究报告：国产智算芯片，需求强劲，性能生态再进阶》 半导体综研：《全球主流算力芯片参数汇总、整理、对比（修正版）》 chosun：《China aims for 80% AI chip self-sufficiency and 30% share in humanoid robots》 wccftech：《Morgan Stanley Guts SMIC’s Huawei AI GPU Revenue By More Than 50% Due To Abysmal Yields》返回搜狐，查看更多

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和新认识的founder们挥手告别，匆匆离开上一个路演的现场😉，Arris三步并作两步地来到最近的咖啡厅，利落地打开笔记本😜，飞速开始处理积攒了一个下午的邮件信息。 2002年出🎉生的他，举手投足间却中显现出与年纪极不相符的稳定和职业。接受😢完采访，他还要赶去隔壁大街的AGI酒吧，约见两个刚刚在社群里😜认识的00后开发者...... 而他就是我真正见到的第😂一位00后投资人。 “投资不适合作为人生的第一份职业”🤔的论调音犹在耳畔，也总有人质疑00后的他们在刚刚25岁的年纪🙄，真的有能力做出正确的投资决策嘛？但他们似乎忘记了，在移动互😁联网的黄金时代里，那些年轻而闪耀的名字，他们的职业生涯也都始😘于25左右的年纪：砺思资本的曹曦入行于2011年（25岁），😜源码资本的黄云刚入行于2010年（24岁），经纬中国的王华东😀入行于2010年（25岁），贝塔斯曼的汪天凡入行于2012年🤗（23岁），前金沙江合伙人张予彤入行于2011年（25岁）.🌟..... 行业每年都有新人加入，而00后投资人们与其😍他年份的新人最大的不同就在于：他们从入行开始就被贴上了更理解🚀00后创业者的特殊标签。他们是与00后创业者相伴相生的另一个😅群体，就像一个时代的两面，他们正共同拉开AI创投时代的大幕。😢真实情况就是，在行业经历了近乎停滞校招的两年后，各家投资机构😆们都开始重视储备自己的00后力量了。 00后投资人是如🌟何看待风险投资这个行业的？他们又会如何评价这个时代？如何评价😘同为00后的创业者们？他们又怀抱着怎样的野心？抱着这些疑问，😢我们和来自一线投资机构的8位00后投资人代表展开了一轮深度沟🌟通。 现在，让我们把闪光灯调暗，掀开他们的帽衫，看看这🔥群Z世代的VCer到底在用什么姿势参与未来。 为了保护😅各家精心挑选和培养的00后火苗，我们决定统一隐藏所有受访者的🥳真名和机构名称，仅保留其真实履历信息。以下为本次受访的所有0😁0后投资人: Arris 北京 男 02年 国内985😡 商科 某国内TOP10早期人民币机构 待转正 尚未出手 🚀 Brad 北京 男 02年 海外留学 理工科 某科技巨头🙄CVC 转正8个月 出手6次 Nick 北京 男 01🤔年 海外留学 商科 某国内TOP10早期人民币机构 转正1个💯月 尚未出手 Key 北京 女 02年 海外留学 商科🚀 某国内头部科技孵化器 待转正 尚未出手 Hughes😍 北京 男 02年 海外留学 文科 某国内头部投行基金 转正😀2个月 尚未出手 Hollis 上海 女 01年 海外🎉留学 商科 某国内TOP10双币机构 待转正 尚未出手 🤩 Ford 北京 男 00年 海外留学 商科 某国内新晋双币😆基金 转正12个月 出手4次 展开全文 Xeno🎉n 深圳 男 00年 国内985 理工科 某国内头部人民币基😎金 转正6个月 出手2次 智客ZhiKer：为什么选择😴风险投资行业？ 智客ZhiKer：为什么选择风险投资行😡业？ Brad：一直以来我最大的发心，就是想做一些大的😂事情。即使不能主导，也想要参与到这个过程里面去。VC就是一个🤔很好的视角，也是一个很好的参与方式，可以深度参与到那些创业者🎉们改变世界的过程当中。 Arris：我从小就看着科幻世❤️界长大的，对科技科幻非常感兴趣。这个时代让我有种科幻照进现实👏的感觉，而VC就是一个最好的观测位。 Nick：本质上🤗是想偷师，或者也不叫偷师，而是再经历一次创业者们的整个创业过❤️程，看看创业到底会遇到什么样的问题。 Key：VC是少👍有的能够一直给你新鲜感的工作。 Ford：这个时代给了😘VC最大的杠杆，可以再次通过下注参与到大变革之中，AI的浪潮😎是可以再造出新的投资神话的，未来也希望能够成为助力创业者改变🥳世界的顶级投资人。 智客ZhiKer：这份工作之前有无😡接触过VC和一级市场？ 智客ZhiKer：这份工作之前😢有无接触过VC和一级市场？ Brad：大一的时候第一份🔥实习加入过一家FA机构。 Arris：大学期间有过三段👍实习经历，分别在三家投资机构和一家国内头部FA。 Ni😴ck：在国内头部创投孵化器实习超过一年。 Hughes🎉：在一家国内头部创投孵化器实习。 Hollis：曾在一😁家创投媒体实习。 智客ZhiKer：现在主要的工作内容🤩是什么？ 智客ZhiKer：现在主要的工作内容是什么？😎 Brad：和绝大多数投资人的工作内容一样，要不断的迭😢代认知去找一些新的赛道，然后找这些赛道里面的创始人们，找他们🥳聊，做上会的材料，然后做DD，现在也要谈条款，做交割，做投后😀。 Arris：我们机构给予了我很大的自由度。我会自己🎉去做research，找方向，做mapping，约found🌟er。剩下30%的时间，我都在手摸各种各样的AI产品，这个东😢西还是要亲手多体验才能保持手感。 Nick：我主要负责🤗两方面，一方面是投资上的辅助工作，另一方面就是负责我们机构的😍一些AI社群活动。 Ford：主要工作内容就是做行研，🌟做mapping，辅助老板做paper，以及负责跟进一些比较😴年轻但具有潜力的开发者群体，了解他们的动向，和他们打成一片。😅 智客ZhiKer：你现在对于投资已经形成一些方法论嘛😢？ 智客ZhiKer：你现在对于投资已经形成一些方法论🤩嘛？ Arris：我觉得对于投资，有三个sense很重😢要。第一个是对人的sense，无论什么项目，对人的感知都是最😀重要的一个判断要素；第二个是对商业模式的sense，有时候不😅是人不行，也不是赛道不行，而商业模式本身的执行难度太大或者天💯花板太低，这个时候就需要对商业模式有判断；第三个是对技术的s🥳ense，这一点不是说院士、博士或者专家就能拥有，因为关键不🥳是懂得这个技术的原理，而是能够预判未来半年或者一年内这项技术💯的发展，其实这种能力是很稀缺的。 Ford：我觉得这一❤️波AI创业浪潮里，除了一些基础的能力维度之外，创业者最重要的💯一个特质就是能不能快速换方向的能力。我观察了国内外的头部创业👍者们，几乎都是在快速转变产品方向的过程中才找到那个真正能有用🥳户，真正有ARR的产品方向。所以说，持续的迭代能力是比较重要🙌的。 Nick：现在的创业跟之前互联网的时代还会有一些😢区别，互联网时代还存在一些偏大机会，而未来可能更多的是一些小🥳而美的企业，或者是在一个细分上做到极致的产品，可能需要从一些💯新的消费范式上理解他们。所以，我可能会看创业者是否比较懂年轻😴人，或者是他的目标客群，是否有足够强的需求发掘和满足的能力。🔥 Hughes：那种比较单一、比较极致的投资逻辑，我是🤯不buyin的。我也不是所谓的极客那一挂。我觉得AI技术归技😆术，市场需求归需求，不能说拆开来讲。所以我觉得跟同龄人比起来😉，我的投资策略相对来说是偏保守的。我最害怕夹在中间，那种好像🤗有点技术背景，也有那么一点商业理解，但是两头都不牢固，这种是😆最难的。 Xenon：你们或许期望听到我们这一代00后⭐投资人会有什么特别激进的投资策略，其实不会有的。我们毕竟只是⭐刚入行的新人，我们大部分的投资策略都是师傅们的投影，我们也没⭐有决策能力和权力，没办法像台前的大佬一样摇旗呐喊地鼓励个性化😉的创业者们。我们能往上推的项目，都是共识项目。 智客Z🙄hiKer：你如何评价00后创业者？ 智客ZhiKer🔥：你如何评价00后创业者？ Brad：我觉得00后投资😡人不应该是一个标签，因为我们只是按部就班的毕业了来上班而已。💯但是00后创业者一定是一个标签，他们其实是早于市场预期时间出🙄现的一批创业者，是更有魄力，更有勇气的一批人。 Key😍：00后创业者是非常耀眼的存在，甚至是非常稀缺的资源。这个时⭐代的创业门槛远比移动互联网时代高，无论是认知还是执行力，00🥳后创业者都是非常优秀的同龄人，是我们应该仰望的存在。 🚀Hollis：我觉得目前风投环境对于00后创业者的重视程度还🤗远远不够。在行业经历了创业的低谷期后，还有勇气踏上这条道路，😊本身就是极为珍贵的品质，更何况他们还是一批刚刚走出校门的同龄😀人。相比较那些大厂高P、科学家和连续创业者们，这些00后创业🙄者们一定是赔率最高的选项。 Arris:我觉得每个时代😘都有年轻的大学生创业者，但是并不是每年的大学生都能赶上AI的😀浪潮。00后创业者们对于产品天马行空的想法，被飞速成熟的AI😀生态无限地放大了。他们本身就是极为优秀的群体，又被时代的红利😉加持，我觉得他们之中一定会诞生改变世界的人。 Hugh😎es：其实我们并不会认为某个行业的格局或者某些商业规律已经成😀为定局，我们认为一切都正处在巨大的变革之中。所以在这个意义之😉上，老的逻辑不一定是成立的。00后创业者们的优势就是没有形成😀过老的逻辑，他们会基于直觉和感知对一切都进行重新的判断，而这😂个结果可能会更优。 智客ZhiKer：你觉得00后投资⭐人最大的优势是什么？ 智客ZhiKer：你觉得00后投😆资人最大的优势是什么？ Brad：我觉得我们最大的优势🙄就在于我们是AI Native的一代，像我在大学本科就已经在😡深度使用GPT了，所以我们对这个东西是有更 Native的理😎解，这是很多上一代投资人很难具备的东西。 Arris:😉可能优势在于：对世界的偏见会少一点。当你经历了很多次周期，你🥳一定会寻求这一次的周期跟之前的周期相似的地方。因为人本质上是🤗厌恶风险的动物，都会寻找相似性来满足自己，但在投资这件事上，😘有的时候这些都是偏见。没有偏见确实会少了一些经验，但也同样会😢少一些限制。 Nick：我们足够年轻，相对更有活力，能🥳够更卷。同时，身为同龄人，我们可能更懂现在的00后甚至05后💯10后的一些新消费范式和生活习惯。 Hollis：很多😜00后投资人跟年轻的创业者更容易产生共鸣，这个意义上，如果真😆的遇到了一些可以长期陪伴的伙伴，00后投资人和年轻的创业者可😍能更容易成为真正的朋友，而非单纯的股东与founder的关系😍。 智客ZhiKer：如果有机会，你会选择跳去更大的V😉C平台吗？ 智客ZhiKer：如果有机会，你会选择跳去🤩更大的VC平台吗？ Brad：这个我倒不一定。我个人比🙄较重视怎么实现你自己的价值，去了更好的平台，也不一定能帮助实👍现你的价值。你的出手可能会有更多限制，你的范围可能会被缩小，😊就只能看某一类的项目，我觉得这样不是我想要的方式。 F🤯ord：头部的投资机构确实无论从项目的质地，到团队合作，到薪🤯资水平都会有个更好的提升，但它对于能力素质的要求也确实会有一🤔个更高的要求。我现在可能还是需要一个积累的过程，所以还不急于🥳去加入这种平台。 Xenon：我没那么迷信大平台，我觉😁得大平台的小伙伴也不容易，大平台有大平台的累，做一个牛马的话😆，我反而会喜欢小团队一些，实话实说。 Arris：不会🔥。首先我觉得更大的平台的品牌和资源一定会更好，但是一方面，分😀工会更细，权限管理会更严格，新人进去之后跟大厂一样会有比较长🤔时间的螺丝钉的过程。相反，小平台里会给予更大的自由度和更全链😍条的工作内容，更有利于年轻人成长。另外，大平台里要处理的关系😢会更多，投资动作相对会没有小平台那么纯粹，而我个人又是不太擅🤔长处理复杂的工作关系，我也更偏好纯粹的事情。 智客Zh🎉iKer：对于超级case，你是希望老板能够带你快速跟进一个🤩？还是希望陪伴一个案子慢慢成长？ 智客ZhiKer：对👍于超级case，你是希望老板能够带你快速跟进一个？还是希望陪😀伴一个案子慢慢成长？ Brad：功利性的角度肯定是选择🤔一，但是从个人角度，我肯定更偏好二。因为我觉得第一个选项并不🙄是我的结果，也并不是我的作品，就跟写论文一样，我挂个4作或者😀说5作，没有任何意义。 Hughes：超级Case很有👍意思，但是不同的节点投进去，完全两个回事。我觉得以一个PE的🥳逻辑投进去，超级Case不算什么，但是以一个早期的角度投进去😊的话，那才是作为一个投资人职业生涯的成绩。所以我会选择陪伴案💯子慢慢成长。 Nick：我是觉得超级Case不该是一个😆年轻投资人去过度追求的东西，我觉年轻投资人应该看重的是基金整😘体的收益，把整体的账算好，而不是去追求一个单一的超级Case🎉。同时要关注的是如何抓住赛道和趋势，然后伴随着这些赛道本身往😊前走，能不能抓住一两个超级Case是件水到渠成的事。 🙌Arris：我觉得那些真正在职业生涯的头两枪就投中一些超级C😘ase的人，他们对的自己的底层逻辑到底有多笃定？我会打一个问🎉号。所以我觉得，对于超级Case，能有当然是幸运，对我的职业💯生涯也是莫大的帮助，但不会是我去做投资上会去特别追求的事。 😂 Xenon：如果结果是一定能投中超级Case，那我一定👍选后者，因为两者含金量不一样。但是我完全不排斥老板在我职业生😊涯的早期就先带我体验一把超级Case的全过程，哪怕没有任何利😊益。这跟我再去陪伴一个案子从小到大也不矛盾。 智客Zh🤯iKer：目前作为一个投资人，你觉得你最需要补足的东西是什么🎉？ 智客ZhiKer：目前作为一个投资人，你觉得你最需🤩要补足的东西是什么？ Key：那一定是对人判断。技术和🌟商业都有迹可循，师傅也能教你。只有对人的判断，应该没有人敢说🤗已经形成了成熟的方法论。更何况我们这种刚刚毕业的年纪。 😍 Brad：最需要补的是对人的感知，然后再差一档的是对商业模😅式的感知，因为对人和商业模式的感知都需要花更多的时间来沉淀和😉走弯路，这些反而是必经之路。而相反，我觉得对于技术的感知，作⭐为投资人，比较容易获得。 Arris：合伙人做决策只需😉要对自己的LP负责，但投资经理的工作其实要牵扯到很多人际关系😂，这东西就让这个事没有那么纯粹了，我个人比较不擅长不纯粹的事😅。这也是我觉得作为一个投资人，我需要补足的地方。 Hu😎ghes：和许多理工专业出身的同龄人相比，我可能在观察、沟通🙌和共情上更有优势。相对弱势的，可能就是在一些技术层面，如何去👍弥补这种技术短板，可能就是我现在最需要去解决的命题。 🤗智客ZhiKer：未来你会更倾向于成为一个founder？还🥳是一个VC？ 智客ZhiKer：未来你会更倾向于成为一😎个founder？还是一个VC？ Brad：一个长期的🤩角度来看，比如说5年后或者是更长的一段时间后，我对创业还是有🤩一些梦想在的。但是我希望我是真的能给创业公司带去核心价值的角👍色，而不是因为我是投资人，能够帮他们融资，我觉得这很重要。 🚀 Arris：3-5年之内可能更多的是在VC这个角色，然😆后3-5年之后，积累了足够多的观察、理解和资源之后，可能会去😀加入一些创业团队，跟他们一起在某个方向上深耕。 Hug🤯hes：我会偏向于VC，我觉得我并不适合企业里一二号位的存在👍。我的爱好和我擅长的事就是冷静下来去跟你沟通，形成我自己的评⭐价，然后帮助创业者对接一些资源，输出一些我的观点。所以VC这🤯个职业更符合我的人生预期。 Xenon：我希望10年内😂，我能够往VC里更有决策权的层面去靠拢，拿到一个不错的结果，👏形成一套方法论，去大平台出任一个重要的位置，或者自己做一个基😘金。 智客ZhiKer：给你加入行业的这个时代打个分，👏满分10分你打几分？ 智客ZhiKer：给你加入行业的😆这个时代打个分，满分10分你打几分？ Brad：我们这🚀一代的运气真的比较好，24年底、25年初市场就慢慢就地变得活🤩跃起来了，我们基本上完全避开了这个行业的最低谷，我愿意给这个😅时代打8分。 Arris:我觉得这两年对于VC来说，是🥳一个比较好的时机。大家有能出手的机会，虽然算不上最好的时代，😀跟移动互联网的黄金十年比起来确实差远了，但一定也不算最坏的时😴代了，我给这个时代打6分。 Nick：我们感觉这个时代😂是很有希望的，它在经历一个新的范式转变，AI会慢慢替代之前的🤗互联网+，把我们过去的事情重新做一遍，所以它肯定是一个好时代⭐，但并不是最好的时代，我打7分。 Hughes：我觉得🙌一级市场现在的分数不会太高，撑死6-7分的样子。但从产业的角👍度来讲，我觉得是一个萌芽期，很多东西还没有成熟，大的趋势上，😍未来至少10年左右的预期还是不错的，无论是中国还是美国，我愿😘意给他7-8分。 写在最后 在万物复苏的行业剧变😢期里，00后投资人正以独特的姿态跃入风险投资的主舞台：他们用😉AI Native重构认知边界，用Z世代的社交货币改写资源版😂图，用0偏见的无限对冲行业不确定性。 这个群体确实不如🤗00后创业者们那样个性张扬、鲜衣怒马，但投资本就是一个需要隐🔥介藏形的角色。如果说00后的创业者们为阳，00后的投资人们就😀一定是阴，一阴一阳互为根本，才凑齐了这个新时代创投的拼图。 😢 或许正如Xenon在采访时所说："我觉得我们不是在下注👏未来，我们本身也是活生生的未来啊。（作者｜陶天宇、郭虹妘，编😅辑｜陶天宇） 更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度🎉分析与独家洞察，欢迎访问返回搜狐，查看更多