前段时间有篇文章短暂刷屏了我的朋友圈，文章开头提到一家正在融😍资路演的企业，创始人明确提出“本轮融资，绝对不要产业方的钱”😎。 说实话，这一态度的确颠覆了我的认知，因为过往无论是🤔从公开投融信息，还是与投资人的交流中，产业投资都是高频词，有🤩LP甚至表示过只愿意投资产业资本。 于是，我顺着这条线😁索继续打听，发现上述表达并非个例，甚至可以说已经在创业圈达成⭐了某种“共识”。比如医疗健康领域FA文忆告诉我，她目前负责的😀项目中，就有创始人表示“不要产业资本的钱，CVC也不想见”。⭐ 另有几位硬科技创业者也直言：“非必要不考虑产业资本”。 😉 有意思的是，就在我写稿过程中，一位创始人发给我了一份BP🤯，我随口问到：你更倾向的机构类型是什么？他回了我两个字：“财💯投”。 难道说，产业资本真的不香了？ “非必要不👍考虑产业资本” 陈瑞是一家硬科技企业的创始人，其公司业😴务属于人形机器人产业链上的一环，是目前一级市场最火热的赛道之💯一。因此，主动找上门来的机构不在少数。 作为掌握话语权😢的一方，陈瑞心中对潜在的合作伙伴进行了优先级排序，遗憾的是，🎉产业资本被排在了较后的位置。 谈及原因，他坦言，其中一🙌点就是害怕丧失对企业的控制权。“产业资本往往倾向于争取更多话🤔语权，如果在关键决策（比如公司发展方向或产品路径）上产生分歧🔥，局面就变得两难：不听他们的话，他们不高兴；听他们的话，很可🔥能会违背创始团队的初心，最终沦为职业经理人，真走到那一步，还🤩不如去找个班上。” “其实热门行业已经好很多了，产业方🌟通常不会附加那么多条款。对于一些非明星赛道的非明星项目来说，🚀准备拿产业基金钱的时候，就要做好失去公司控制权的觉悟了。”硬😘科技创业者韩超表示。 除了出于“失去控制权”的担忧，频😜繁“被压估值”也是创始人们如今抵触与产业方合作的重要原因。 👏 相较财务投资机构，产业资本的一大优势在于能够带来实际业👍务增长和市场扩张的订单和渠道资源。但是天下没有免费的午餐，所😢有的资源都被标上了价格。在投资过程中，产业资本的常见操作是把🔥资源折现成现金，将估值压低。文忆表示，一次在撮合项目和产业资❤️本合作时，资方直接表示，“我们会给订单，但是估值会压到很低。🤔” 另一早期投资人也提到，他孵化的企业在某一轮融资时，😁本来已经谈好了30亿的估值，结果一家知名产投进来，直接把数字👏压到了20亿，“好在投前就给了订单，投后又加深了合作，算下来⭐还是值的。” 不过交流下来我发现，通过被投方式拿到订单😉并非想象中容易，冲着“对接产业资源”去合作，但投资完成后却没🎉有得到什么有价值赋能的企业不在少数。“没有订单，肯定会失望。😊如果再不幸遇到剽窃技术的，就真的是绝望了。” 身边类似😊的例子见多了，也就对所谓的产业赋能祛魅了。韩超表示，在跟同行🌟沟通时他发现，大家如今似乎已经达成了默契——非必要不考虑产业👍资本。 展开全文 “披着产业方外衣的财务投资人”😂 产业资本真的如此不值得信赖么？其实也不尽然，现实中，🤔也有企业因产业投资的加入实现了显著成长。 以比亚迪入股😢锂电池隔膜龙头金力股份为例。2021年10月，金力股份成功吸😅引了比亚迪的8000万元投资。比亚迪的加入，不仅为金力股份提💯供了资金支持，还带来了大量订单。 根据金力股份的招股说😢明书，比亚迪在那一年成为公司最大的客户，贡献了50.53%的🔥营收，使得公司营业收入从2020年的1.3亿元增长至2021👍年的5.8亿元，年增长率高达346%。可以说，金力股份的发展❤️在很大程度上得益于与比亚迪的紧密合作。 类似的案例还有❤️很多。结合交流中一些创始人对产业资本的吐槽，我们不难看出，大🙌家抵触的其实并非产业资本本身，而是那些仅以“产业赋能”为名、😍行压估值之实，却未能兑现资源承诺的机构。用投资人张旭的话说，🙄就是“披着产业方外衣的财务投资人”。 张旭现任某上市公🎉司战投部投资总监，在他看来，判断一家产业资本是否具备“产业赋😂能”能力，首先看对方的核心KPI是什么。 以他所在的上😅市公司为例，战投部并不自行寻找项目，而是基于协同部门提出的需💯求来决定投资。被投对象要么与集团主营业务协同，要么符合专利布😡局或渠道扩展的战略需要——根本目标始终是服务于集团整体业务赋👍能。不过他也提到，有些企业的投资部门将DPI也列入重要考核指😁标，“为了赚钱承诺一些根本兑现不了的资源，这种情况倒也并不罕🤯见。” 这里就引出了关于组织架构的话题。某种程度上，产🌟业资本（CVC）在集团内部的“站位”，决定了它的权限和地位，🙄如果仅作为集团下属的一个部门存在，将很难调动供应链或采购部门😆去为投资部门的承诺买单。 有投资人向我分享过他在某地产🔥CVC工作时的经历：当时他们看中了一个项目，对方明确表示，唯🤗有将其纳入集团的供应链体系，才愿意接受投资。投资团队本身认可🚀这一诉求，但最终因为业务部门老大不同意导致合作未能达成。类似😜这样的情况先后发生了多次，结果是尽管背靠雄厚产业资源，但这家🤔CVC一直发展不起来。 当然也有正面例子。有创业者告诉😡我，市场普遍对小米产投的认可度颇高，因此其所投企业进入供应链🥳的机会较大；歌尔则更强势，“投了基本就要想办法用上”。 🥳 “关键还是在于集团高层是否真正重视投资板块。如果由一把手或🤯联合创始人直接主管，投资部门话语权就强；如果投资部门处于边缘😢位置，那基本就很难成事。”上述创业者表示。 “有些产业😉资本很难拒绝” 尽管大多数创始人都表达了对产业资本的抵🚀触情绪，但他们也承认，有些产业资本的资金确实很难拒绝。 😂 比如一些头部产投或是“链主企业”，就属于“即使不给订单，也😘想拿到融资”的典型。因为有了他们的入股，就相当于得到了下一轮🌟融资的背书。企业也想得明白：“产业资本拿不到实际资源，或许创🤔始人知道，但其他投资人不知道啊。” 这一心态，也折射出😊当前一级市场对于产业资本的“偏爱”。 眼下，硬科技投资❤️已经成为一级市场的主旋律，而硬科技企业通常存在技术壁垒高、研😴发周期长、商业化路径复杂的特点。对于不具备相关产业背景的财务😂投资人来说，这无形中提高了投资的门槛。 这一背景下，“👍跟着产业资本出手”正成为很多财务投资机构最稳妥”的投资策略。😆因为在大家的普遍认知里，离产业越近，代表着拥有更深厚的项目储🤩备和项目渠道，同时也意味着对未来技术走向的判断大概率更准确。🔥 不只是在投资层面，从募资角度，产业资本也成为很多机构👏的合作首选。某地方产投平台投资人告诉我，在募资过程中， 产业🔥型上市公司被他视为最优先考虑的合作对象。“这对于一些产业竞争😂力不具备优势的地方政府基金来说很重要，引入上市公司就是在向企😍业传达一个信号——和我们合作，不仅只是与一个低线城市的城投平😅台建立了联系，还能接触到更广泛的市场化资源。” 身边的💯负面案例和市场对产业资本的推崇，就像两股相反的力量，让很多创💯始人陷入“不想拿，又不得不拿”的纠结。 不过，市场环境😊向来都是复杂的，与其陷于两难，不如回归理性。对创业者而言，不🤗要因为光环盲目相信“赋能”神话，也无须因个别失败案例就否定所🤗有产业资本。重要的是清醒认知自身需求，理性辨别合作方，并始终🤗将重心放在夯实内功上。 说到底，资本市场会有冷暖变迁，😢产业叙事会有起伏更迭。无论对面坐的是财务投资人还是产业资本，😍创始人最终要回答的始终是那个最根本的问题：我们究竟因何而强大😆？ 答案，永远握在创业者自己手中。 （文中文忆、👍陈瑞、韩超、张旭皆为化名）返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多