人工智能领域的投资趋势已经悄然改变。硅谷是海洋另一侧的AI变化的神圣遗址，扮演着“并行双线”的生活戏剧：一方面，OpenAI，Google，Google，X.Aai和Meta等巨型技术继续在基本的研究模型和发展中的投资，道路的投资，数十亿美元的投资 - 数十亿美元的投资是强大的能力；另一方面，专门用于效率和实施的小型模型和垂直模型的成本低廉，并且可以加速实施高价值的情况，例如医疗和金融保健，这已成为该行业的新焦点。也许这不是AI的形成很快，而是我们站在附近。 2025年5月20日，北京时间，微软在Open Matethe Agent的代理商的“代理商是新的互联网基础架构”中清楚地说明，并发布了50多种新产品。 5月21日，Google重申了代理商的MA在I/或2025会议上，作为“从被动工具到活跃代理的转变”的重要性； NVIDIA作为基础芯片平台，Blackwell Ultra用于为AI计算的逻辑充电。这些动态清楚地揭示了一种新的趋势：AI之战正在从“ 100模型战争”转变为平台级别的新旋转转变为AI代理。 “这是行业内的共识。AI代理是PC和Internet之后的下一代通用平台，将进行真正的“人机”合作的新时代。”硅谷投资者说，张卢比兰对冒险资本家的反应。 Against this background, adventure capitalists have a special conversation with Zhang Lu, a well-known Silicon Valley investor, who founded a Fusion Fund partner, and visiting the lecturer at Stanford University, to discuss "latest trends and opportunities for Silicon Valley AI Innovation and Venture Capital in the second half of the year."得到将硅谷AI市场视为镜子，初创公司有多少机会？哪些垂直区域仍然具有潜力？投资者应该如何判断AI价值链的长期方向？以下是风险资本家和张卢之间谈话的全文，略有削减：与冒险资本家更垂直：在今年上半年，AI领域的硅谷动态非常活跃。长期以来，您一直在关注硅谷投资。您能为我们上半年总结投资观察结果吗？张卢：在今年上半年，已经听到了许多令人兴奋的消息，包括在AI方向上的探索和突破性初创公司以及大型技术公司产品的持续发布。总的来说，它目前处于AI驱动的创新驱动的整个爆炸阶段，行业的受欢迎程度不断上升。比较的近年来，今年的讨论更多地集中在代理应用层的实际实施以及传统行业和人工智能的创新整合，这也显示了未来市场中人工智能技术的巨大潜力。 IT技术和行业的Paguha为例，它们的整体市场规模几乎占美国GDP的9％。但是，旋转人造智能的影响超出了技术行业，它迅速通过大量质量数据（例如服务，医疗保健，金融保险等）迅速扩展到传统行业。0％，如此庞大的潜在市场带来了不高兴的实践机会。两三年前，我在与投资者和企业家的对话中提到，实际上许多机会掌握在大型公司手中，因为他们拥有高质量的数据。 C端和B端市场的产能不同。大公司像Salesforce和Microsoft一样，具有强大的生态系统和平台优势。但是，一些诸如财务和保险，物流和医疗服务之类的策略为初创企业提供了更多入口点，以促进模型层和应用层之间更加集中和深刻的创新性探索。同时，许多大型技术公司正在积极建立一个AI生态系统，旨在使初创企业能够更好地在其平台上实现现代技术和产品。我对开放生态系统资源的未来发展非常乐观。实际上，我一两年前提到，开放社区资源的快速重复对整个变化生态系统的驾驶产生了很大的影响，不仅降低了变化的成本，而且还加速了灵活的小型模型的相互作用和相互作用。在晨背上 - 在今年上半年，投资人工智能领域显示了一个独特的趋势：大量的AI应用公司开始重返业务的本质。所谓的商业本质集中在收入增长，行业合作以及如何与他们所服务的客户和行业实现高效，快速的共同发展。该公司的良好生产实现了其员工规模通常不变的基础，这是年收入的20至40倍，这是由于AI自动化功能在公司内部流程中的深刻整合。这种情况不是孤立的情况。作为早期投资机构，我们可以清楚地认为，人工智能在封闭式袋中迅速接受，并进入了加速发展的阶段。新技术实际上展示了它们的工业整合能力，并对各行各业的驾驶具有指数效应。目前，AI最令人兴奋的部分不再是欣赏的水平开启，但能够真正实施和实现价值的能力。风险资本家：可以理解，AI正在重建行业吗？ Zhang Lu：我更喜欢称AI的“授权”纸。我经常使用寓言来帮助每个人了解AI对行业的影响，类似于过去各个行业的计算机人群。首先，使用计算机是练习的优势，但最终它成为每个人都应该掌握的基本能力。计算机还取代了Marawe的一些人力，是行业和重新评估工作流程。人工智能的当前发展与计算机带来的变化非常相似。这个寓言可能不是完全准确的，但是它将帮助人们更深入地了解如何应用AI，如何查看AI以及如何为整个AI集成做准备。以技术行业为例，Microsoft，Google和Meta等大型技术公司已将员工带入了最近的Years。但是这些失踪不是归因于管理不良，而是公司将更多的资源集中在主要的研发团队，并开发更多的AI工具来实现三次，五次甚至更高的产量效率，从而将希望降低到大量实力-TAO。马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）还告诉公众，他们今年不会进行新招聘。其背后的原因是他们为企业客户推出了爱因斯坦GPT模型，这可能会使产出不超过两次，而不会扩大强度-TAO。有时，他提出了我完全同意的观点：未来的首席执行官或经理负责人不仅管理人工劳动，而且是“数字劳动”，而数字劳动背后的驱动力是人工智能。这种变化重新组织了许多行业的基础设施。人工智能不必取代所有人类的优势，但是不可避免的是工作流动。对于有领导的员工R质量输出，AI可以进一步提高其能力，并为其产量提供强大的口头支持，从而实现增长。对于产量较低且重复较高的工作，AI可以是更好的替代成本。这是人工智能对公司工业重建和建筑的两种影响，这在技术行业尤其重要。风险资本家：您现在提到，在诸如金融保险，物流和医疗行业等子行业中，企业家有很多机会。你能谈谈吗？ Zhang Lu：在医疗，金融保险，物流链领域，人工智能显示出广泛的潜在应用。在医疗行业中，人工智能目前在“帮助”和“授权”中发挥作用。该领域自然具有大量，高质量的资源，这为模型培训和行业实施提供了有利的条件。 c数据质量对数据质量的总数更为重要，这对于改善模型性能和行业灵活性至关重要。目前，该行业正在逐渐从通用的大型语言模型（LLM）转变为更轻松，更好且易于部署垂直模型的行业。这种类型的模型可以更好地满足医疗行业对隐私保护，低潜伏期响应和高可靠性的严格要求，尤其是在诊断和治疗等高风险的情况下，断层的容忍度应接近零。建立独家和高质量的数据仓库是提高模型准确性的主要途径。同时，Artipisa Intelligence的引入大大降低了研发和医疗变化的应用成本。我们投资的一家细胞疗法公司开发了一个高垂直AI小型模型，该模型专门用于在此治疗方向的AI辅助方面的应用。另一家公司专注于DNA遵循DATA并建立独家评论模型。他们拥有的是获得高质量数据支持的希望，AI实现了快速产品的变化和准确的行业实施。在金融行业中，我们已经投资了一项开始，专注于人工智能的“商业纸商业”（CP）。该公司完全自动自动使用传统的AI方法（例如增强研究）释放商业纸。该团队只有7个人，但Butits签署了许多财富500名客户，而单订单处理的成本达到了数十亿美元。尽管费用较低，但由于交易的大规模收入，该公司的年收入已达到一百万美元，总体融资需求非常小。这种应用程序的特征是：标准化过程，强大的重复和大量数据，这是AI的效率和成本提高实现优化的效率和成本。虽然f非财务行业在结构上严格控制和复杂，每个细分过程都包含大量适合AI干预的数据集成和自动化机会。在物流，供应链和制造行业中，AI已深入融合到机器人系统中。在工业情况下，菜球通常以非人类形式存在，例如机器人臂，自动设备处理等，逐渐开发出更智能的工业运营系统。最后，我们正在谈论太空技术。这是我个人乐观的方向之一，近年来也是一个主要的地方。在某种程度上，太空技术与制造或工业自动化具有相似之处，关键是如何选择正确的“边缘设备”来部署AI。在空间场景中，“侧设备”是卫星。每个小型卫星都可以带来AI型号并成为太空中的智能节点。在这个生态系统中，我们可以完全部署Arti基础架构层，模型层和应用层中的ficial智能。更重要的是，那里收集的数据质量很高，并且具有广泛的潜在应用量。尽管该领域仍在出现，但其在AI中的集成和发展将加快其未来前景。找到一个主要的参与者风险投资：“投资AI的方式是投资生态系统，找到推动AI应用程序的主要生态系统，而不仅仅是AI应用程序。”这种观点非常友好。您能详细解释一下吗？ Zhang lu：AI应用仅是表面层。真正支持其开发的是完整的复杂生态系统。从基础架构，模型，体系结构到数据层，良好的生态整合最终是低成本和高效率。因此，我认为在审查AI项目时，我们无法看到应用程序本身是否“很好”，但如果生态架构behin，则可以进行深入评论D它能够组合。例如，Google的自发开发的TPU芯片是在计算层中填补其生态系统中的空白，并实现应用程序中芯片的整个集成，从而降低了系统级别的成本。如果企业在生态系统的每个级别上都取决于外部供应商，则很难优化整体成本结构。另外，“生态学”还意味着您需要注意谁是整个价值链中的主要参与者，具有优化模型的能力，并且可以在技术和情况之间建立良好的联系。该模型本身的培训是一个高度复杂的系统项目，不仅是“喂养数据”，而且还会不断评论，优化和重复。看似“底层”的基本功能是可以成功实施应用程序水平的决定性因素。因此，当我们投资时，我们通常会一遍又一遍地打破这些问题：哪些角色在此AI应用中很重要吗？我们可以在系统中包括关键元素吗？您可以开发自己的数据资源和数据结构系统吗？是否可以优化应用程序的总体影响并大大降低运营成本？最后，我想添加一种开发的新生态现象：当今许多技术公司可以分为两类。一种类型是一家技术公司，在Changete上有很大变化的“ Na Mga Kumpanya ng Teknolohiya，na May Malakas na Mga Mapagkukukunan ng Mga Sistema ng Channel，Ngunit Ang Kanilang Mga Kakayahan sa Makababagogong teknolohiohiy Medyo Medyo Medyo Mahina a angangain angaNANANASAB KARANANANANASABINGANANANANASABINGANANANANASABINGANANANANASABINGANANY。 makipagtulungan sa mga启动sa“ magkasanib na benta”。 Bagong Kasyo sa频道，变革之路是经常在AI Stateram的成功中发挥决定性作用，我确实是一套完整的解决方案，可以降低成本并提高效率并满足行业需求？这是我们在长期投资，观察和AI企业家精神方面遵循的主要逻辑。风险资本家：您还投资了Jia Yangqing（Lepton AI）项目。他是您提到的主要球员吗？张卢：当然。他们的团队正在朝着人工智能基础设施的方向发展，尤其是在GPU的优化水平上。该公司仅完成了第一次融资，才实现了快速收入增长，但其资本消耗却非常有限。换句话说，他们的收入增长率甚至超过了所消耗的融资资金率，这在初创企业中非常罕见。 Jia Yangqing本人和他的团队也为Popen生态系统资源做出了重大贡献。它们不仅创建了产品，而且还积极参与整个开放ECO的建设系统资源。因此，从生态学的角度来看，它们对开放社区资源的影响使其成为生态系统中非常关键的“生态建筑商”，也是我所谓的主要参与者的共同代表。风险资本家：为什么您总是找到关键人物？ Zhang Lu：我们每个季度都会发布一两个行业研究中的一两次报告，许多内容可在官方Fusion Fund网站上向公众提供。最近的版本包括“人工智能医学2.0”，“物理AI”，“ AI基础架构”，“ AI Fintech”和“ Space Technology”等。我们还在准备与开源生态系统有关的报告。这些报告通常需要两个悬挂三个月的研究周期。主要目标是阐明“信号和噪音”边界并确定行业生态系统中的主要参与者，包括数据派对，资本派对，战略合作伙伴等。例如，我们建立了一个由45个CTO组成的CXO网络（主要技术财富500强公司的Fficers）。同时，我们还建立了一个技术专家网络，以及削减OpenAI和DeepMind等机构的成员，还涵盖了NASA等机构的AI领导者。此外，我们形成了一个具有62个连续企业家的“超级创始人”网络。许多成员在企业家精神的早期阶段与我一起工作，因此，当他们开始新项目时，他们经常与我们交谈，让我们在最早的阶段参与最有希望的变化。我们还可以自由地开发名为ADA的AI分析师。自2018年以来，我们帮助我们审查了数据和筛选信息，从而大大提高了团队的工作效率。它当然依赖于工业网络和技术工具的范围，我们可以很好地识别早期企业，并准确地了解基于行业深入认识的杰出企业家。连续企业家的“春季”风险资本家：EntreprEneurs，AI出现是否提高了创业的门槛，还是降低了企业家的门槛？ Zhang Lu：可以从两个视图中查看此问题。从快速变化和产品快速释放的角度来看，AI无疑降低了企业家的门槛。在美国，一些Masmall公司的编程功能较差，但是依靠AI编程工具，他们可以快速开发各种应用程序并启动商业运营。另一方面，由于整个行业的复发速度更快，大规模变化的门槛较低，因此市场竞争直接变得越来越激烈。在这种环境下，一些公司可能会保持其现金流量水平，占据行业市场的大部分，并在一家100亿或什至1000亿水平的公司中发展，这实际上比以前更加困难。现代企业主要分为两种类型：一种是正确发展，成为现金流量公司，并继续产生大量利润。尽管这种类型的公司运行稳定，但可能没有必要实现大量扩展量表。另一种类型是VC（VC）投资公司。投资者进入后，他们与该公司成长，帮助他们以十亿亿亿美元甚至十亿美元的行业迅速发展。风险资本家：硅谷中的AI企业家的情况是什么？ Zhang Lu：硅谷的知名特征之一是其高差异 - 它的变化生态系统。以数据范围为例：目前，近40％至50％的当地硅谷居民是第一代移民。这些人不是在美国出生和长大的，而是来这里学习和工作。后来，他们选择在这里开展业务，尤其是独角兽公司，超过60％的创始人是第一批移民。我们有很多有趣的刺现象注意到。在AI基础设施水平和应用的企业家团队中，企业家表现出一种年轻的趋势。同时，具有工业经验的连续企业家数量将继续增加，并在AI在该领域的应用方向上获得更多好处。回顾我们2015年至2018年的投资案件，大约50％至60％的企业家是首次企业家，近40％的连续企业家；但是在过去的三四年中，我们了解到这一比例发生了巨大变化。如今，我们投资的公司的创始人中约有60％至70％正在继续成功的企业家。风险资本家：AI企业家精神的主要竞争或成功的主要要素是什么？ Zhang Lu：目前在fieldArtutchence中的竞争不再是模型的简单竞争，而是数据和成本竞争。数据的重要性可以在两个方面看到：数据量和高质量数据。如果开始可以获得或开发独家，高质量的数据资产，则它将为建模开发和实际应用带来重大好处。数据质量越高，所需模型的大小可能越小，这可以有效地降低计算强度和能源消耗成本的消耗，并进一步提高整体收入利润率。就像前面提到的商业纸（CP）的公司一样，创始人在金融行业中具有深厚的背景，因此他们可以根据这些数据获得内部行业的关键数据和培训模型。这种能力通常可能会出现在具有工业经验或与企业家持续经验的创始人中。此外，控制控制能力也是AI企业家成功的主要因素之一。只有在实现受控成本的基础上，人工智能才能实现大型和广泛的工业实施。 intrepr具有成本优化的Eneurs通常可以更快地促进产品实施，促进大型应用，并最终创造巨大的经济利益。合格的商业业务：硅谷中的风险投资人如何看待当前的热智力和低空经济领域？ Zhang Lu：我认为任何技术趋势都经历了较低的“噪声比噪声”开始时的阶段，Iyon IS IS，噪声不仅仅是一个真实的信号。这是因为该赛道足够大，可以自然吸引大量的资本和企业家进入，然后通过市场机制完成自然拆除和筛查的旋转。这是不合适的阶段。如果对于企业家或投资者，关键是您是否确实看到了改变的方向，那么您在这一趋势中的价值。在过去的十年中，我们还没有追求热点，但是由于技术和SY，我们在此过程初期进入的许多曲目最终都是在主要领域开发的。我们一直遵循的干生态评估能力。在决定是否进入特定领域之前，我们将首先构建一个完整的生态图，确定关键参与者，技术基础，应用程序实施条件，成本的结构等以及深度研究和解散。如果判断中的最终机会足够大，即使市场还不炎热，我们也将牢固地使用。几乎所有热门地区都是这样诞生的，企业家和资本涌入了一段时间，价值迅速上升，并且每两三年出现类似的周期性繁荣。从一开始就具有清晰的观点和长期理解的公司可以真正生存。几天前，我与团队分享了一个视频，该视频是对2000年Google联合创始人Larry Page的采访。他目前所描述的公司的愿景是构建一个“搜索引擎，可以回答任何问题”今天AI。听起来与当前的大型产品模型相似吗？变压器模型的诞生来自Google研究所。回顾一下麝香，尽管今天公众意见不同，但他对SpaceX和Tesla的愿景是二十年前建立的，并实施了。它表明，当公司仍然很小并且方向在市场上仍然不乐观时，可以真正在周期上真正旅行的企业家通常具有稳定的长期目标。当然，愿景可能不会在五到十年内实现。该公司还应具有业务和安全模式。但是，这种清晰的长期观点是企业持续发展的主要推动力。拉里·佩奇（Larry Page）曾经说过，这样的愿景激发了他最深的驱动力，达到了“智慧水平”，这是良好企业家精神的真正起点。风险资本家：您现在提到，清晰的视野是企业家的重要特征。因此，如果您放下轨道并开始从“人”中，您认为哪种企业家更有可能成功？张卢：我认为第一件事是长期视野的清晰度和稳定性。这不仅是一种战略判断，而且是驱使公司继续前进的主要驱动力。第二个很有弹性。开始业务是困难的，这意味着高压和高强度投资，社会牺牲和生活质量，甚至问自己何时没有改善项目。没有弹性就很难远离。有时，我有意“害怕”初创企业，您准备好对不断的悲伤和挑战进行束缚吗？第三个是良好的领导。真正的领导力创始人应该有能力吸引领导才能“跟随”他们，尤其是在像硅谷这样的环境中，才华横溢。这是我重视的三个主要品质：清晰的见解，弹性和强大的领导能力。开始业务是一条悲伤的道路，但因此，它表现出更多的勇气和价值。获得只是一种资本主义冒险选择：我注意到您提到的许多案例都在B中，您更关心B的方向。我可以问吗？这是否是由于B生态系统中硅谷的优势更大吗？张卢：在过去的十年中，我们几乎没有投资C项目，而专注于B.的领域。一个重要的原因是，硅谷拥有TOB企业家在全球范围内最成熟，最高质量的生态系统。这不仅反映在企业家的质量中，还反映在整个业务生态系统的时代。例如，硅谷企业客户通常有很好的付款感觉，并愿意为高质量的技术和服务付费。此外，大型硅谷公司经常有明确的预算部门，尤其是由CTO控制的部门，通常用于探索Cutt技术，外部战略合作和潜在的技术提取，这对于初创企业至关重要。例如，他们可以同时投资十家初创公司，也许其中五个不再在第二年工作，但是他们愿意以错误成本进行这样的测试。更重要的是，他们愿意提供迭代的反馈和共同创造。例如，如果您给他一个价值700万美元的小订单，一旦验证影响良好，它们将帮助您在整个公司中推进。该业务生态系统使初创企业能够专注于技术和产品的变化，而不必在早期阶段花费大量精力来生存和客户教育。第二个原因与人工智能期的性质密切相关。 AI的出现不仅降低了交易者的初创企业门槛，而且还可以增强大型技术公司的能力。例如，诸如Google，Meta之类的巨人在加速技术方面，微软和Salesforce的市场期望超出了市场期望。在这种情况下，如果一个开始产品想要在C市场中生产T，则需要面对这些巨大技术的竞争。更现实的质量C-End用户数据主要由Google和Meta等大型公司的手中，而初创企业自然对数据资源无害。我并不是说C没有机会，而是想指出，在C端市场中，初创企业面临着更大的不确定性和竞争压力。一些投资者已经通过了这样的观点，即在C端市场中，90％的机会最终可能会占据大型公司，而初创公司只剩下10％。尽管在B端市场上，即使大公司可以占据市场共享的一半，但剩下的50％仍然为初创企业留下了空间。主要原因在于数据的技能和分布。此外，B市场中B的出口路径更多样化。除IPO外，融合和提取的比例非常高。我个人经历了作为企业家删除收购的过程。这些收购通常以高频迅速完成，并且具有广泛的价值，从一百万美元到数十亿美元。根据统计数据，大约80％的市场释放公司通过融合和收购，这也使我们在早期阶段作为投资机构提供了更多种类又有效的排放期权。因此，根据全面的生态环境，业务逻辑和我自己的经验，我相信我们更适合于B中投资于B中的B.此外，我还开始在B中进行业务。我始终相信，真正促进行业技术的大规模实施和转变的行为是B端情况的变化。风险资本家：大型技术公司还将投资于初创企业，即与像我们这样的早期投资机构建立竞争关系？张卢：实际上，这不是，但这与合作社是非常紧密的关系。例如，在今年3月的NVIDIA年度会议上，NVIDIA正式发布了DGX Cloud Project。该项目仅邀请五个风险投资机构作为主要合作伙伴，包括A16Z，合作伙伴和融合基金。如果合作伙伴的投资公司在申请后选择该项目，他们将获得特定的Halaga支持，以优先进行免费计算和支持资源。实际上，大型技术公司希望通过与领先的VC合作并提供各种支持来提前针对高质量的现代公司。近年来，我们与主要制造商的合作变得越来越紧密，一些公司甚至收购了Nvidia。一方面，这些类型的技术公司通过Stra建立生态系统另一方面，这也加速了整合，捕获和整合创新技术来源的过程，因为竞争对手也很强大，并且应该迅速扩展和增强自己的能力。正如您所说，投资于初创企业既是产生生态障碍的有效方法，又是将大公司通过收购来控制大公司的有效方法。风险资本家：硅谷中的企业家是否对融合和收购更开放？ Zhang Lu：是的，但这不仅是开放的思想，还因为硅谷整合的条款非常慷慨，而且这里的技术公司愿意以更高的赞赏进行战略性收购。通常可以认为，收购的价格已在收入倍数中，例如五次，七次或十次，但这不是战略捕获的逻辑。例如，我们的第一个投资，即首发comPany的年收入低于1000万美元，但正在与一家大型上市公司进行收购。另一方想要玛格哈的原因是因为公司的解决方案与其产品生态系统非常一致。合并后，它可以迅速促进销售，每年向上市公司带来数十亿美元的新收入。在此背景下，投资5亿美元以获得一家在短短三年内建立并且年收入少于1000万美元的公司是完全可以接受的。从企业家的角度来看，此类摘录是一个有吸引力的高级赞赏，但是一些企业家感到沮丧，预计价格更高。这完美地表明，现代技术本身的溢价非常重要。因此，对于许多企业家而言，融合和收购不再是“不再是解决”的选项，而是通过优化共享比率和LEA来执行价值的过程KS方法处于不同发展阶段；对于投资者而言，这也是获得高回报的好途径。实际上，一些公司更适合在较大平台下成为产品线，而不是在独立的上市公司中成长。风险投资家进行了准确的投资，并与往后息息相关：硅谷被认为是风险投资和变革的起点。那么，当地投资者如何看待变革和长期回报的周期？张卢：许多人错误地认为，硅谷的风险投资人可能会获得过多的长期投资，例如50年，但事实并非如此。大多数风投专业人员通常拥有10到15年的资金，而退出节奏通常集中在5到10年之间，这主要取决于基金本身的结构。当然，美国的领先机构（例如，在美国红杉资本）也在尝试新的运营模式，例如长期处理大公司“可持续基金”。尽管该公司已上市，但它将继续参与其作为重要股东的长期发展，但这并不意味着可以永远延长发布时间。但是，与其他地区相比，硅谷资本实际上更为“患者”。在我们资金的投资者中，有70％来自长期资金资源，例如主权基金，大学捐赠基金，养老金，保险公司等。他们支持我们专注于早期阶段的投资，并关注长期收益。这种资金结构确定我们对支持投资技术潜力的创新项目的早期阶段更感兴趣。我们专注于在早期进行投资的原因不仅是因为我们擅长于技术的建设和商业化早期阶段的进步，还因为我们对退出周期和风险有合理的判断早期项目。我们通常将项目分为两类：一个正在以长期技术为驱动和延长商业化周期的深层变化项目，而很少有公司投资于每个资金周期；其他具有清晰商业化路径的项目，可以在短期内实现快速收入增长，这比相对较高的比例。这种组合将有助于我们在考虑长期价值的同时维持一般回报的稳定性。从更宏观的角度来看，硅谷变化周期经常在三步周期中看到：关键技术变化，创新技术技术和业务模型变化。过去以互联网开发为例，正是基础技术的发展已经建立了许多新的商业模式的诞生。如今，人工智能的浪潮已成为大型行业数字化过程不可或缺的一部分。 AI不是一项与基础架构（例如低成本传感器，数据提取网络等）密切相关的单独技术。这是硅谷创新的Kakanyahan：基础技术促进了应用程序的突破，并且应用程序促进了业务模型的重建并产生一个继续移动的生态系统。风险投资家：我们只是谈论了回报问题，您提到许多项目的回报率很高。什么是主要秘密？我应该尽早投票还是撤退？张卢：两者都很重要。像较早的投资者一样，了解投资的时机非常重要 - 为时过早，等待时间太长了，为时已晚，欣赏较高，回报率有限。但更重要的是，您不仅需要进行准确的投资，而且还需要正确管理。我们已经在投资后管理中投入了大量精力，担任董事SA 60％-70％的投资公司，与创始人保持高频沟通，并深入参与他们的战略和关键节点促进的制定。例如，对于首次企业家的创始人，我们将提供系统的培训材料，以帮助他们开发董事会结构，融资技术的配方以及更好的融资和股权机制。此外，我们构建的CXO网络（包括45 Fortune 500 CTO）还可以帮助企业家更快地证明产品，联系客户并促进战略合作。即使我们找到邀请函，我们也将帮助他们审查，谈判并介绍多方出价以优化出口价格。因此，项目的高回报不是提前投资的喇嘛，而是我们的系统筛查机制和稳定的投资后授权能力。这是我们的团队特别出色的部分。风险资本家：已经投资了很多年，您状况良好。你怎么能找到原因为什么您总是保持热情？张卢：我非常喜欢这个职业。当我第一次创办公司时，我将自己的个人“第二创业”视为一个非常明确的目标：我希望开发一家全球领先的风险投资公司，并对全球变革中心硅谷产生真正的影响。我正在进行的投资的主要推动力是通过促进现代技术为行业带来巨大变化。在开展业务的早期阶段，我选择自己开展业务。现在，我想不通过增强生态系统来直接促进技术和公司增长的发展。目前，我们已经投资了将近100家公司，不仅是公司股东，而且还深入参与了许多公司董事的决定，这些公司的决定确实成为了他们的长期价值合作伙伴。我有技术背景，我对切割技术感到好奇。我与伟大的创始人日交谈，并了解最新技术趋势。这本身就是一种能源，我不必喝咖啡就可以刷新自己。对我来说，这项工作是有趣且具有挑战性的，它完全是由内在的欲望驱动的，而不是外部的。此外，我不小心保护自己的热情。例如，HWE不要盲目地追求热门话题，而要专注于我们真正想要的方向，并有深刻的理解和利益。 “确定性的感觉”使我们能够保持清晰，连续的投资和不可避免的焦虑。我们的整个团队也受到热情的驱动。不仅追求财务回报的所有人都更加专注于实现长期价值。财务回报只是结果的数量。真正促使我们的是继续对促进变革和帮助其余企业家的过程产生真正的遥远影响。注意：文字/郭亨尼安，文章资料来源：钛媒体（公共帐户ID：TAIMEITI），本文是独立观点设置并且不代表Yigas Dinamics的位置。