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中国VC正处于变局中。
「暗涌Waves」获悉，
源码资本管理合伙人黄云刚，将从下一期基金开始主导管理并独立运营源码Venture基金，并取名“源码律动”，意为“顺势而为，律动未来”；其余包括成长期基金在内的源码投资业务、创业服务和投后管理及退出等，都将依然由创始合伙人曹毅主导。
原本源码的投资业务分为Venture 和 Growth等不同阶段。但此举的核心变化在于：下一期Venture基金将全权交由黄云刚来主导，包括募、投、管、退等所有流程。
在中国，大的基金平台内部独立出一个新组织，是罕见的情形。但根据黄云刚的说法，这是“大变局下的一场主动变革”。在他看来，当美元VC的领域快速收敛到AI和全球化之后，组织的灵活性变得越来越重要。而恢复到“一个披萨就能搞定的六七人团队规模”的、“作坊式和更原始VC"的打法，“可以更好陪伴早期创业者打磨创业想法，校准创业方向”， 在当下的早期投资中更具竞争力。
源码资本是中国新一代VC的典型代表。过去几年，很多新一代基金都在基金、人员规模等方面有大幅度扩张，这种扩张也必然带来信息流动变缓和决策效率下降等问题。而信息质量和决策快慢对VC来说，尤为关键。
所以某种意义上，源码的这次调整，也是对基金在抵达规模后的决策和效率问题的一次主动应对。
源码也未必是这种行动的孤案。当市场进入调整期，对于平台型机构来说，都有不小的挑战，也会有更多的基金采取更多样的方式来应对当下紧迫、多变的现实。
不仅早期投资如此，源码成长期基金也在发生新的变化。源码成长期投资团队的韩光，近期刚刚由执行董事晋升为董事总经理。这位四年前加入源码的投资人，过往在投资领域深耕12年，并参与到募投管退各个重要的链条中，他的代表案例包括塔斯汀、Wonderlab、英得尔（车载冰箱）等。
另外，「暗涌Waves」获得了一份黄云刚近期的演讲，主题围绕AI行业展开。他将AI机会分为两种：AI原生和AI赋能。其中前者体现了AI原生的特点，AI贡献超过50%，后者代表AI赋能实体，AI的贡献一般低于50%。
黄云刚补充道，“AI只是源码看投资过程中最重要的技术变量之一，但不是全部”。沿着AGI的几种可能的脉络，基于“既懂模型又懂产品”的标准，源码目前也已投出语言大模型月之暗面、视频模型Sand.AI、银河通用机器人等项目。
以下为黄云刚在近期举办的源码资本2024年美元投资者闭门会的发言节选：
AI投资并非一条单行道，它既有光明的前景，也有潜在的风险。今天，我将深入探讨AI投资的AB两面，呈现我们对AI领域的投资分析和策略。
我们认为，AI的机会分为两类，一类是AI原生，一类是AI赋能。
AI原生（A面）：
AI原生指的是AI在产品或服务中的贡献超过50%，即AI是产品或服务的核心部分。典型产品包括ChatGPT、Gemini、新必应（Bing）、Character.AI等，这些产品主要依赖AI技术来提供服务或创造价值。
AI赋能（B面）：
AI赋能指的是AI对实体产品或服务的贡献低于50%，即AI作为辅助工具或技术提升现有产品或服务。典型产品：包括Adobe Firefly、Oblender、B Copilot、CapCut等，这些产品结合了AI技术以增强功能或用户体验。
这一波AI浪潮始于2015年OpenAI的成立
在技术革新的浪潮中，人工智能（AI）已成为推动社会进步和经济发展的关键力量：
> 特斯拉Optimus：步行速度提高30%，重量减轻10kg。现在可在工厂执行特定的复杂工作。
> Sora：视频长度增至1分钟，质量出色。3人团队仅用1.5至2周时间便可制作出精彩的微电影。
> 投资：2024年，AI巨头的资本支出预计将超过一千亿美元。全球一级市场AI项目投资额已超过400亿美元。OpenAI累计筹资143亿美元，最新估值已超过800亿美元。
> AlphaFold3：曾经需要耗费科学家多年心血的研究项目如今只需几天便可完成，且总体准确率高于80%。
> ChatGPT：上线仅两个月，月活用户破亿。2023年经常性收入达16亿美元。2024年4月访问量达18.6亿次，超过了新必应（New Bing）。
生成式AI使用深度学习算法来学习数据中的底层模式，然后使用这些知识来生成全新的内容，例如逼真的图像，具有说服力的不同创意风格的文本格式，甚至音乐和视频作品。
生成式AI的一些主要参与者依然集中在互联网巨头：腾讯、Facebook、亚马逊、微软、谷歌、阿里巴巴和百度等公司都对这项革命性技术进行了大量投资。
生成式AI已在不同领域颠覆各个行业：
> 内容创作：想象一下AI驱动的工具，可以生成不同创意风格的营销文案、脚本、音乐作品甚至产品设计
> 产品设计：生成式AI可以帮助设计人员更快，更有效地创建新的创新产品。
> 科学研究：生成式AI可用于模拟复杂系统并加速科学发现。
> 业务运营：生成式AI可以通过自动化任务和生成报告来帮助企业提高效率和生产力。
在源码资本，我们对生成式AI的潜力感到兴奋，也在积极投资AI创业公司。我们的投资策略侧重于三个关键因素：
> 投资早期和成长型公司。这是因为生成式AI是一个快速发展的领域，我们希望处于创新前沿。
> 我们寻找具有强大技术团队和清晰产品愿景的公司。我们认为，一支优秀的团队对于将这些复杂的生成式AI模型变为现实至关重要。
> 最后，我们投资于具有成为市场领导者潜力的公司。我们认为生成式AI有可能创造全新的市场，我们希望支持最有可能抓住这一机会的公司。
AI投资的A面和B面
我们认为，从AI原生到AI赋能，从线上到线下，可以将目前的主要领域划分至四个象限。
> 线上
（A1和B1）：A1是面向消费者的应用，直接利用AI技术提供服务的产品，涉及如搜索引擎、内容平台等。B1是通过AI技术增强用户体验或服务效率的产品，如社交网络和电子商务。游戏处在它们中间。
> 线下
（A2和B2）：A2指高度依赖AI技术的产品，如自动驾驶汽车或先进的机器人系统，以及AI应用的药物研发。B2指将AI集成到现有产品中以提高性能或增加新功能的产品，如医疗器械、材料和物流等领域。
投资机会：A面>B面，AI to C应用>AI+硬件>工业AI
> AI to C应用:
AI原生产品是初创企业面临的大机遇，因为直接面向消费者的产品和服务可以快速获得市场反馈，具有快速增长和扩展的潜力。这类应用通常需要强大的用户体验和高度的个性化，AI技术在其中发挥关键作用。
> AI+硬件、行业:
这个类别的AI原生产品，对于初创企业而言是中小机会。它涉及到将AI技术集成到硬件产品中，如智能家居设备、智能穿戴设备等。这些产品可能需要更长时间来开发和市场接受，且受到行业特定因素的限制。
我们在AI投资中更青睐能够直接利用AI技术创造新价值、提供创新服务或产品的企业，它们在AI技术的前沿领域具有颠覆性潜力。
同时，我们在评估投资机会时，也会特别关注那些能够快速响应市场需求、具有高度创新性和用户导向的AI应用，针对性地寻找和支持那些最有可能引领行业变革和实现商业成功的企业，从而构建一个多元化且具有高增长潜力的投资组合。
那么，什么将持续推动AI领域的进步和商业化成功？
我们认为，以下几个关键因素至关重要：
> 基础模型能力的提升：
不断优化和提升AI的基础模型，以实现更准确、更高效的智能处理能力。
> 推理成本的降低：
通过技术创新降低AI应用的运算成本，使其更加亲民和易于普及。
> AI基础设施的升级：
投资于AI所需的基础设施建设，如云计算平台、大数据处理中心等，为AI技术的应用提供坚实的支撑。
一代人有一代人的机会，拥抱年轻
