2023上半年中国创投回顾：大模型处在分水岭；华东地区热度提升

2023 年 8 月 10 日，阿里云主办，IT 桔子协办的「出发吧创业者！创业趋势·2023 上半年中国创投市场趋势回顾论坛暨镇江城市站发布会」主题活动成功举办，数位来自金沙江创投、国科嘉和、云九资本、英诺天使基金、绿洲资本、阿里云等机构的管理层嘉宾共话中国创投热门行业、热门地区以及 AIGC 等话题，解读未来趋势。

IT 桔子内容总监刘晓庆对阿里云和 IT 桔子联合发布的《2023 年上半年创业投资趋势报告》的数据进行了详细的解读，用数据来说明 2023 上半年的一些细微变化：

• 以年为单位来讲 2023 年到现在投资总量依旧低迷，全年预计能追平本身就处于低谷的 2019 和 2020；以季度为单位，2023 Q2 的投资总额和交易数量同比均有大幅下降；

• 在交易币种上人民币依旧是市场绝对主流；

• 市场上的钱集中在集成电路、生物制药、新能源/新材料、医疗器械这些领域轮转，偶尔餐饮、消费品牌能冒个头；

• 投融资热门区域上，上海近几个季度都是最高地，上海周边的杭州、苏州今年上半年也有一波大爆发；

• 新晋独角兽拿到了市场上不少钱，独角兽公司分布的领域也跟热门融资赛道基本一致，关键词依旧离不开硬科技。

根据 IT 桔子数据库，上半年出资最活跃的 20 家机构尤其前十中有一小半是国资背景。在宏观影响之下，我们能看到很具有中国特色的 VC 生态的大趋势：当下资本的全方位产业化趋势，大家都在踊跃与各地方引导基金站在一起、与各家产业龙头公司深度绑定在一起，或者独立选择并深耕一条产业链——产业方和专业资本管理系统正在全面融合的进程中。

2023 上半年热门行业观察：硬科技考验创业者产业链、供应链整合能力

国科嘉和高级合伙人陆佳清先生提到国内的投资目前以人民币为主，投资行业跟着党的「十四五」规划走，都是相对安全的，这是非常明确的共识。但实际上今年的投资市场很多所谓的热门行业非常不好投，比如半导体装备大部分都非常冷，二级市场的低迷传输到了一级市场，短期波动很大。另外，比较火的 AIGC 的大模型创业项目从估值以及存活率等方面考虑也比较难投。

国科嘉和投资了很多市场上非常知名的机器人项目，客观上来讲机器人项目的毛利非常受大公司影响，再叠加上二级市场认可度等因素，机器人并不是高回报率的赛道，因此我们看机器人项目会以营收为先。狭义的工业 4.0、智能制造、大集成等行业有很多机会可以去抓住。

作为技术资本，国科嘉和是国科控股直属的科创私募股权基金管理机构，已投资项目里超过 50% 来自于科研院所科技成果转化，并且投进比较早期。另外，由于我们背靠一流科研院所专家团队，对于技术方向的甄别和技术资源的运用上国科嘉和都有一些积累。

陆佳清对于在硬科技领域的创业者两点建议：首先要更灵活，企业要快速适应环境的变化存活下去；其次硬科技行业创业者需要具有产业链、供应链的整合能力，这也是非常大的一个考验。

云九资本执行董事沈文杰先生认为机器人赛道实际上还是属于制造业，很难回答每个公司的壁垒在哪里。

对于创业者要么就是找到某个比别人更卷的机器人形态，创造这个行业里解决需求的最低成本方案，把握时间窗口去杀市场；要么是能应用一些新的成熟技术打开新的应用市场。

不变的就是要快，资本市场好的时候可以通过融资解决，资本市场不好的时候就比较难解决，最终还是回归到赚钱本身。

云九资本对中国的硬科技的方向上的关注是比较宽的，从半导体、设备材料到机器人、新能源光伏等等这样的一些领域都是在硬科技的范围之内，投资的阶段也从早期到成长期都有，早期项目比较关注创新，这个创新更多是指稀缺性或者说解决国内从无到有或者说突破里面的一些技术的壁垒，与此同时也会有一部分的投资和关注点在全球级别的创新，去鼓励做突破而不只是做替代。

无论是资本市场还是整个国产化的推动，现在这个市场还是非常好的，只不过会有一些难处。创业也好，投资也好，其实周期还是蛮长的，而且市场总是起起伏伏，大家肯定要调整好心态，顺应环境做好财务规划与市场策略。

金沙江创业投资基金合伙人温绵绵女士表示从去年下半年开始重点关注和布局生成式 AI 相关的投资标的，投资人的共识可能在不同的层面，但对于整个大模型生态蕴含着不亚于移动互联网的机会这一点上大家是有共识的。但因为技术发展过快，大模型的迭代过快以及通用大模型和应用层之间、和垂直大模型之间的边界不清晰的问题，大家都还在探索阶段，包括投资人之间，投资人和创业者之间都有比较多的非共识点存在。

温绵绵女士还表示看好机器人产业未来十年的发展、并且智能机器人的市场会不断扩大。目前国内的机器人赛道里收入 10 亿元以上的机器人公司并不多，很多制造业、仓储物流和服务场景的机器人自动化还没有实现或是不够智能。

另外中国的机器人团队想要做成一家规模较大的公司一定要去做全球化，除了中国市场，不管是人力成本比较高的欧美市场还是正在制造业产业升级的东南亚都蕴含着非常多的机会。

在如今的创投圈低谷时期，温绵绵女士建议创业者首先一定要控制好自己的现金流，通过融资去做收入的模式已经一去不复返。同时也要注意收入的质量，先做成一个生意，让自己能营收平衡，然后再追求扩张和增长。

2023 上半年热门区域观察：创业者可以多走走、多看看

英诺天使基金肖毅先生常驻华东，站在全国的范围内来看，肖毅先生认为华东具有独到的优势。华东中心上海具有非常强大的产业基础以及优秀的创新链条。

特斯拉选择上海，其实是对上海产业链、市场、人才的极大认可。例如上海汇聚了全国半导体设计大部分产业，带动半导体设备、半导体制造在上海的聚集。同时上海的溢出效应对周边城市经济起到明显的带动作用。长三角创业优势首先是人才，上海 4 所 985 的高校。

英诺天使基金主要投资 A 轮之前，这个阶段人才非常重要。英诺天使基金也是国内做科技转化投资相对比较多的基金之一。中国博导、博士数量非常庞大，我们中国人很擅长的从原理突破落地为产品，在科研创业方面中国具有明显优势。其次交通非常发达。1 小时高铁到达杭州、苏州、无锡、常州等等。距离对人才、创业、供应链的影响非常大。另外，江浙沪文化高度趋同，讲市场化，讲效率，讲信用，做生意相对比较便利。最后，政府效率高的地区市场会更活跃，华东或者华南一些地方的领导和招商局既懂行业、懂招商也懂投资，非常有利于与企业沟通落地。对于海外归国的科学家来说他们地点选择面更广，除了工作之外也会考虑生活宜居度，这方面华东有比较明显的优势。

英诺天使基金最近刚在苏州新设了一个基金，苏州除了把上海溢出的产业进行承接之外，也有自己独特的新材料以及新能源产业。江苏的投资已经略超上海。今年或者说去年我们就发现江苏要开始领先了，江苏的这一次超越或许会成为常态，这也是我们在江苏设立基金的原因。

江苏能够获得创投市场关注的具体原因一个是交通，今年 6 月份苏州跟上海正式把地铁拉通了。交通便利更便利于上海往苏州输送人才。江苏各个地方设有政府引导基金、天使引导基金以及各种产业引导基金，这些引导基金设立时间早，规模大，并且基金管理者愿意学习先进经验，公开透明规范运作。另外苏州产业链比起上海周边其他城市更加齐全，辅以大力扶持各类孵化器，包括一些新型的研发机构。这些因素综合到一起使得优秀的地方越来越优秀。英诺天使基金会持续不断地关注以及加码长三角，以及江苏这样的地域。

对于创业者来说，创业所在地的选择可能要取决于很多的因素，不妨到各地去走走，去看看。

2023 上半年新技术新的创业机会 AIGC：大模型和多模态到了一个分水岭

绿洲资本董事总经理 Ben Hu 认为，AIGC 对于众多创业者而言是一波大浪潮，国内海外都不乏明星创业者。当任何一个行业有大量优秀人才涌入的时候，势必存在很多机会。

绿洲资本会根据自己的方法论，从人和事的角度，进行判断和投资。总体而言对 AIGC 创业抱有信心。目前这个领域的确存在很多不确定性，但对于创业团队来说，往往一个直觉，就可能制胜。至于用什么路径去胜出，就要靠创业过程中的不断摸索和坚持。

对于创业者，时不我待。时间节点已经到来，甚至部分细分领域竞争已然相当激烈。这一波浪潮中 2B、2C 都有机会。比如

• B 端，AI 赋能产生一些 wow 时刻或者对成本结构的优化；

• C 端以妙鸭为例，产品找好定位，满足用户需求，就能产生自传播，妙鸭为 C 端 AI 创业团队带来很多信心和启发。

另外，今天的 AIGC 创业者具有全球视野，锚定的是全球市场，这点和以往有显著的区别。从国内投资机会的角度来看 AIGC 中间层创业机会，只考虑独立发展的话，做大模型和应用之间的落地距离真的很近，以前可能底层云服务和应用之间还隔了许多中间层。

阿里云智能副总裁、行业解决方案研发部负责人曾震宇先生认为 AIGC 大语言模型和多模态现在到了一个分水岭，它涌现的能力确实实现了非常大的提升，但还没有到达通用人工智能，所以我们对它要有一个客观的认识。

基础模型的研发和训练非常昂贵，需要非常有实力的企业才可能做，对于中小的创业者而言可能不适合做基础模型，但在基础模型之上做上层场景还是有很大的机会。基础模型和上层业务应用都同样重要，这两者如果说从未来的价值来看，上层生态场景会带来非常多的机会。

我认为 AIGC 的创业机会是把它作为工具或者新的技术手段用好，把它和实际的业务场景结合在一起，为业务场景来服务。iPhone 更大的意义是 iPhone 背后出现了 iOS 生态，很多创业公司甚至大公司都是生态里面的玩家。不管商业模型，还是开源模型，本质上是能够成为相应的生态，这个生态出现之后让未来很多事情变成可能。

大模型未来有什么样的可能性，现在很难确定。C 端面临的很大的挑战是新鲜感的工具还是一个严肃的工具，B 端在我看来有点像挖页岩油一样，它的储量非常大，但是它的分散度离散度非常大，每一个行业也不一样，行业有行业自身的特点，真正细挖下去一定要对行业有自己的理解。B 端、C 端本质上我认为是一样的，就是把 AIGC 当作工具，而不是业务的全部。

大模型只是配菜，真正的要服务行业还要加上主菜，这个主菜就是实际跟业务场景相关的部分，结合一起才能变成一个自洽的商业模式。