投资人视角下的产业科技平台企业投资策略与趋势
2024-06-07 15:48:33
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中国信息协会产业互联网分会
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产业互联网分会
苍原资本创始合伙人霍中彦任主持人，以《洞悉未来：投资人视角下的产业科技平台企业投资策略与趋势》为题开展圆桌论坛，对话嘉宾包括鸿鹄致远创始合伙人徐海，恒业资本创始合伙人江一，招银国际资本董事总经理卢山，华兴资本董事总经理徐锟。
5月22-23日，中国信息协会产业互联网分会成立大会暨2024年中国产业互联网科技·产业·金融创新高峰论坛在上海市“金色炉台”宝武钢铁会博中心召开。苍原资本创始合伙人霍中彦任主持人，以《洞悉未来：投资人视角下的产业科技平台企业投资策略与趋势》为题开展圆桌论坛，对话嘉宾包括鸿鹄致远创始合伙人徐海，恒业资本创始合伙人江一，招银国际资本董事总经理卢山，华兴资本董事总经理徐锟。以下是主持人与嘉宾发言：霍中彦：大家好，我来自苍原资本，国内产业创投模式的开创者。首先请4位嘉宾做简单介绍。徐海：我来自国联股份，我们有一支市场化独立运作的产业基金，叫鸿鹄致远。目前我们联合产业界的一些优秀企业，市场上的母基金以及地方政府做战略资本运营和战略投资布局，主要围绕数字经济和产业互联网赛道，做更多深耕。江一：恒业资本也是产业投资机构，策略是支持那些引领行业进步的高增长企业。卢山：招银国际是招商银行旗下唯一对外的股权投资机构，我们现在也管理着除招商银行自有资金以外的地方政府数字产业投资基金，主要投资方向是整个数字经济。徐锟：华兴资本有两条线，投过很多头部的产业互联网平台，像已经上市的美股的贝壳，港股的汇通达，独角兽企业找钢网，还有三头六臂、美菜等等。我在华兴主要推动企业融资并购和上市，项目包括震坤行、汇通达、行云等等。霍中彦：4位嘉宾都是产业科技平台最主流、最头部的投资人。第一个话题，这两年风头最劲的科技主驱动力还是AI，在AI的驱动之下，它会怎样影响产业科技平台的发展？对这一赛道的投资策略有什么影响？徐海：从我的感知角度，对企业的影响有两个方面。每个企业都来自于行业的资深玩家，我们在传统行业做数字化赋能，做降本增效，会发现每一个阶段的使命需要不断演进。第一，AI是资本市场的热点，是产业发展的方向，也是很多企业为自己第二赛道、第三赛道做布局的重点领域。以国联股份作为典型案例，因为我们是上市公司，也是行业里相对知名的企业，大家对它的发展历程也比较清楚，过去几年已经在重点布局数字化云工厂，围绕鸿鹄基金，投了很多工业科技相关的工业软硬件，包括人工智能相关的一些布局。第二，AI是企业寻求融资时，资本关注的兴趣点。很多企业需要融资，就需要面对资本市场，不管是上市之前的融资，还是未来上市以后，作为上市公司面对公众投资者。实际上除了企业本身的发展以外，很重要的就是面对资本市场的导向，或者是投资人外部合作方对公司的兴趣点，关注点。企业也是不断的围绕着行业发展的热点去做布局。产业里的创始人都是资深玩家，但还是要不断去跟新的东西接触，企业才能够变成新质生产力和国家领导方向上的布局企业。江一：AI时代、生产时代本质上是供给侧改革，极大的降本增效。从研发为生产服务到生产为研发服务，所以高质量数据是非常有机会的。送给大家一句话，小公司做小闭环，大公司做大闭环，各干各的事。第一条线，我们会寻找那些过去一年内AI技术关联收入超过50%的企业。第二条线，能够通过AI技术至少实现20%成本削减的公司。这是成本结构重构的点，影响非常大。卢山：今年年初我们也讨论过这个领域的投资策略，我用一句话形容：在AI 2B领域，我们只投老树开新花的项目，不太投新人，也不太投完全没有过积累的公司，这可能跟2C不一样。2C我们可能还会相信一些年轻人会跑出来，2B我们觉得不太能。另外一点我们鼓励所有的企业家老树开新花，已经做了很多年的企业，我们鼓励他们一定要去重视这件事。第一，AI可能会改变你的产品形态，跟你原来所做的产品完全不一样；第二，它可能会改变你在产业链里的位置，这种位置的改变可能让你的生态位变得更加舒服；第三，它会改变你的商业模式；第四，它可能会改变你整个的财务报表，你的成本结构，包括你的收入来源，跟前面的商业模式或者产品形态都相关。徐锟：这两年我一直是大力鼓励大模型公司的，大模型公司起来后，可以和产业公司做结合。去年初就推动了像智谱AI积极和产业公司去做合作。华兴前年就布局了大模型，现在大模型领域的四小龙，百川智能、智谱AI，月之暗面、Minimax等等，华兴都是他们的合作伙伴。AI跟产业、工业结合会是未来3-5年很大的一个趋势，基于老树开新花我觉得有三类公司。第一类是AGI Plus。典型是之前某个垂直产业的公司，通过多模态大语言模型，很快针对自身业务做大幅数字化的改造，对行业的降本增效功能。第二类是AGI Native。行业人士加上AI大模型多模态做出来的新东西，为了 AGI而生的新公司，但前期要依托于 VC的孵化，依托于前期大量的产业投入才能做出来。第三类是AGI Inside。把AI植入到某种执行器里，让它代替大公司去做很多落地，最典型的就是现在比较火的矩阵智能，就是植入到某一个机械臂或者某一个机器人本体里面，去做大量工厂里研发制造，分拣等工作，这是一种软硬结合的新形式。霍中彦：特别感谢徐锟总，把下一个问题也回答了。因为您提到大模型的问题，其实大模型在中国投资圈是有争议的。但是有一个问题是没有争议的，就是大模型加产业是中国应用的重要场景。我记得朱啸虎反复讲他们有大模型加场景的都赚钱了，看下来基本上还是很轻的，都是一些问答，和语音语料有关的。那产业升级或者企业数字化场景和相关新技术的结合是一个方向吗？你们怎么看待这个趋势，以及有没有看到一些特别有潜力的具体方向？卢山：我们看到了一些很好的变化和趋势。第一是认知壁垒。很多行业守门人做出了变化，什么叫行业守门人？就是在某个垂直领域里面有大量的产业、行业能耗，对于大模型公司来说，他们无法企及。二是数据壁垒。由于做产业守门人，在行业里积累了很多数据，不管是有意积累还是无意形成的，都沉淀在这里。这两点我们也看过很多大模型公司，也投了一些大模型公司。在行业能耗、私有数据上，大模型公司没有任何优势。而且对于很多产业守门人来讲，他能选择的大模型合作伙伴很多，中国的第一梯队和第二梯队，包括开源或是闭源的大模型，公司真实的差距并没有那么大，数据加上行业能耗，能帮助大模型在具体场景应用上有很大突破。另一点是产业守门人对产业链上下游客户更熟悉。我们基本沿着这样的思路每个行业捋下来，去找这样的产业守门人想办法看他们是否还对AI抱有期望，过程中我们去找合作和投资机会。江一：第一，我们是围绕着模型在看，不是直接看模型，因为我们自己能做模型。第二，做模型的这几家公司竞争对手都是开源。基本上都是清华电子系出来的。他们实际上比你们更焦虑。开源不等于不赚钱，闭源不等于赚钱。但有可能一个开源就直接把他们给搞死，他们目前手上可能有五六十个亿现金，如果与GPT4上升到同一个算力，最后人家开源了，你怎么办。当然我认为小公司做小闭环的事，大公司做大闭环的事。关注衍生的，比如云算力调配云网。包括更小的另类的，比如改变传统工作流，提示交互式，成为新内容产业的方式。全行业都在卷的时候，送水者是最占优的。AIGC这一Part，我们要抓有竞争壁垒的数据、算力、算法。算法离开人没法选，另一个是算力，算力是确定性的。另外还有数据质量，也决定了企业壁垒和收费增值问题。另外，内部小数据的数据样本量很关键，如果涉及行业占比不到一个百分比，实际上做小数据是没有意义的，直接买SaaS就好了。我觉得现在就是在做衍生的事儿，首先得有壁垒，然后再看做不做得大，赚的钱守不守得住。我建议小公司继续等开源加垂直数据，先赚钱。徐海：我觉得从AI发展的角度，很重要一点它是技术公司加产业公司的结合，所以可以简单理解为AI+。产业互联网出来的时候，大家也在提互联网+，把很多以前线下的东西，通过线上模式优化。今天它在技术上的演进，更重要的它要弥补或互补我们在产业应用领域当中的问题。在产业投资布局中我们看这些企业，希望它一方面有专业技术的应用，第二能够把现实生产场景当中的企业需求综合性的覆盖。举个例子，不仅仅是提供人工智能服务，他要把企业应用中数字孪生或大数据处理相结合。这样的应用场景，这种服务导向的公司，能够更好的全面优化服务场景，也能更好跟很多产业公司相结合。比如像在制造企业当中，一方面要有数字孪生在模拟环境中去解决耗时耗力的问题。在这个问题当中，又需要把过往多年在行业中积累的数据通过AI方式进行提升，而不仅仅是产生一个数字虚拟的镜像。在镜像环境中对实体运作做出更高赋能或指导。这样不仅仅是技术上提升了，场景上拓展了，过往所在行业和企业中积累的数据价值也产生了。所以企业又多了数字资产这一块，所以我想AI在企业中赋能，价值链会更加扩展。霍中彦：感谢各位的总结。接下来聊一个刺激的话题。现在全球技术脱钩态势很明显，产业科技平台赛道里，中美会不会走上不同的技术路线？商业模式会不会分叉？基于这个大趋势，各位认为对这个赛道有哪些具体的影响？徐海：我觉得问题蛮大的，很难把它谈得很全很深。中美本身在实体经济产业当中，已经有了很大的差异化，比如说中国在一些产业当中已经弯道超车，比如新能源车、新能源行业。这些行业通过这几年的快速发展，已经积累了自身行业发展的优势，在走自己设定的特别道路，虽然在大格局上会分化，但每个区域经济体也会有自己所擅长的行业赛道。回到科技投资领域，我们看到这些科技型公司的技术跟产品更有针对性的服务区域或行业，所以接下来的投资我们也会更聚焦，或看到一些企业的分化，更多能跑出业务场景的公司，做到本土化，跟中国产业发展特色适配。在这个过程中，中美两边即使是不同方向，不同赛道，但都有各自的机会。江一：首先，AI领域除了算力以外没有太多影响，算力只是影响价格。如果在技术层面，我们一般要求企业不要依赖美国技术，至少有两个以上的备选方案。从融资领域的影响比较大，比如像港股基本上等于熄火了。美股直接画了一条线，上限就是3,000万美元。所以几方面影响都会有，但是要不要打提前量，然后再算准时机。窗口期这两年时间怎么度过很关键，这可能是个机遇，现在要早做准备。卢山：第一，中国创业者应该关注美国AI技术的进步程度，我们需要睁开眼睛看世界。第二，不要什么东西都要学美国，尤其是在产、产业互联网领域。我入行12年了，入行的第二年就开始跟着美国投SaaS，我觉得彻底被骗了，因为根本不成立，交了学费。所以我们没有必要去抄它，因为产业结构跟美国不一样，我们是一个制造业国家，美国是一个服务业和消费业国家，我们不能把他们的东西拿过来学，照本宣科。我原来在美元VC工作过，下面的投资经理把美国SaaS公司的各种模型、指标拆来拆去研究，其实你就在做一个Model，一点意义都没有。实际上中国就应该做中国人的事，应该做中国国情和产业链相符合的事情。很多路不都是我们自己趟出来，走出来的？过去有句话讲，你没有办法用竞争对手已经成功的模式打败你的竞争对手，弯道超车就是中国要走的。我们没有必要在产业互联网的产业链里去做卖铲子的人，卖水的人。大家都知道，中国2B领域这类企业活得都不太好，你完全可以通过技术革新做主角。后期我们发现一个挺有意思的问题，我们不觉得SaaS公司收服务费是好的商业模式。如果他能在交易链条中获利，不管是以什么形式实现的，那才是一家健康的公司，它的整个盈利性、安全边界都是更高的。徐锟：我觉得现在中美跑出来了完全不同的资本市场和行业趋势。资本市场上看，美股还是一个周期很长，比较分化，成熟的资本市场，它会把科技公司分成两大类。一是偏商业模式创新。比如电商平台类，这类公司跑到后面会持续并购做大，与支撑增长相结合，会给他稳态的PE估值，这类公司是非常成熟的，这些公司在早期创业时也能融到资。二是前沿技术公司。比如头部的大模型公司、机器人公司、计算智能公司，也是连续创业者做的，美国的一级市场和二级市场会给这类产业科技公司非常长的耐心，和长周期的技术孵化期，VC会给他投很多钱，所以美国是特别成熟的长期多元化的资本市场中国也在逐步进化，但相对来说，2020年到现在处于一个分化期，第一，国资跟地方政府的资金体量开始变大。同时他们主要推动政府鼓励型产业，主要是硬科技、先进制造。现在还有一部分人工智能跟低空经济，属于政策驱动。第二，产业互联网贸易平台或B2B平台，现在处于港股、A股上市有阻力的环境。目前一级半市场处于分化期，但一级市场尤其分化严重。大家会看到资金流向先进制造、硬科技、半导体和人工智能。产业互联网整个的资本热度，有两三年的回落，这是不争的事实。中美两国间大家交了学费后，发现处于一个完全不同的行业趋势上。美国是前沿技术加上平台商业模式创新的技术环境；中国完全蜕变成了全球第一大先进制造强国。大量的资本，包括创业者都在朝着先进制造去走。有一个特别有意思的现象，中国的人工智能相比美国尤其是大模型，至少落后半代到一代的差距，差距还在扩大。但是中国的内置AI，偏智能人形机器人和机器人本体方面，跟美国是旗鼓相当的状态，这得益于中国的大趋势。所以我觉得两国是完全不同的长期技术发展趋势，我比较看好中国的大趋势，也确实是比较适合弯道超车的打法，能够推动我们走向新的经济大潮。霍中彦：4位嘉宾都是有共识的，也是比较有信心的。最后1个议题我们落地落到实操上来，请在座的4位嘉宾用2句话来回应。第一句话，未来一两年产业科技平台赛道会有哪些新趋势？第二句话，给投资赛道里的玩家有什么具体的建议？徐锟：中国产业互联网会逐渐往产业科技的大趋势发展。一方面就是商业模式创新叠加人工智能和先进制造的结合，同时价值链会从微笑曲线的中间向两侧快速延伸蔓延。长期来看，大家可以把互联网概念延伸到整个科技的概念，因为产业始终是中国科技发展的长期大抓手，紧盯产业，基于产业各个垂直领域去做科技的延伸跟蔓延，会是将来的大趋势。卢山：两句话，第一句话是一定要加AI；第二句话是一定要在产业里卡住位，卡住自己在产业链的角色，卡住场景、卡住客户、卡住数据。江一：第一也是要加AI，如果有条件就按照科创板的标准，15%的研发投入。另外一点，产业数字化比数字产业化大5-6倍，所以一定要结合产业数字化，老树开新花。徐海：第一，产业科技本身就代表了未来的方向。对于企业家来讲，机会来了。因为有很多的科技型公司，它需要的应用场景，需要在座的来自于行业里的资深企业家更好的结合。第二，给大家提两个建议。企业家一要不断拥抱科技，二要多找帮手，多找好的合作伙伴。合作伙伴来自于两个方面，一方面可以引入科技人才，这个机缘是可遇不可求的。另一方面，找具有产业背景的投资机构。企业融资的过程中，除了解决钱的问题，更重要解决资源的问题。一方面是产业资源，另一方面是智力资源。这类机构可能是对接产业科技和资本市场的桥梁。
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