Investoren der Bund-Veranstaltung: Für die „Embodied Intelligence“ fehlt es noch an ausreichend heißem Kapital

AI-Investitionstrends: Vom „blinden Höhenstreben“ zur „rationellen Auswahl“ – Was passiert auf dem Primärmarkt?

Hallo zusammen, ich bin euer Finanzjournalist. In letzter Zeit ist die Debatte über KI (Künstliche Intelligenz) sehr intensiv, insbesondere das Wort „Blase“ sorgt für Unruhe. Am 11. September haben einige Top-Investoren von renommierten Institutionen wie Zhongke Chuangxing, Fengrui Capital und BAI Capital auf der Bund Conference zusammengekommen, um darüber zu sprechen, wie sie KI heute sehen, wie sie investieren und was sie von der viel diskutierten „Embodied Intelligence“-Blase (also Robotern) halten.

Kurz gesagt: KI bleibt das heißeste Thema, aber Investoren kaufen nicht mehr blind zu. Sie sind wählerischer, präziser und rationaler geworden. Früher investierten sie einfach in Unternehmen mit neuen Konzepten – heute achten sie darauf, wer tatsächlich Probleme lösen kann und wer nach einem Modellupdate weiterbestehen kann.

Im Folgenden zerlege ich diesen hochrangigen Investoren-Austausch in fünf Aspekte und erkläre sie euch in einfachen Worten.

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1. Die Investitionslogik hat sich geändert: Es geht nicht mehr nur um das Konzept, sondern darum, ob die Intelligenz weiter verbessert wird

Früher reichte es aus, einen PPT anzusehen oder eine Geschichte zu hören, um Geld zu investieren. Heute ist das nicht mehr der Fall. Zhao Fuheng, der Investmentdirektor von Nine Partners, hat ein sehr zentrales Kriterium formuliert: In einem konkreten Kontext: Ist die Verbesserung der Intelligenz das größte Thema derzeit?

Stellen Sie sich vor, Sie gehen in ein Restaurant zum Essen:

• Situation A: Der Koch hat gerade ein neues Gericht gelernt, und der Geschmack ist etwas besser als gestern – Sie können den Unterschied erkennen. In diesem Fall sind Sie bereit, für diese „Verbesserung“ zu zahlen, und Investoren sind bereit, das Restaurant zu unterstützen, weil seine Kernkompetenz weiter wächst.
• Situation B: Der Koch hat bereits das Optimum erreicht; der Geschmack ist so gut, dass Sie keinen Unterschied mehr bemerken – oder Sie finden, dass es „fast genug“ ist. In diesem Fall lohnt es sich nicht mehr, viel Geld für eine weitere, kleine Verbesserung auszugeben.

Die Investoren denken jetzt: Wenn die Nutzer deutlich spüren, dass sich die KI verbessert, dann investieren sie weiter; wenn die Nutzer jedoch keine Verbesserung mehr wahrnehmen, ändert sich die Investitionslogik des Projekts – es lohnt sich vielleicht nicht mehr, viel Geld in die Weiterentwicklung der KI zu stecken, sondern es ist besser, Kosten zu senken und die Technologie praktisch umzusetzen.

2. Die Lebenslinie der Anwendungsebene: Seien Sie nicht nur ein „Ersatzteil“ für Modellhersteller

Dies war der schärfste Punkt der Diskussion. Viele Unternehmen, die KI-Anwendungen entwickeln (z. B. KI für Programmierung, KI zur Videoerstellung, KI-Chatbots), stehen vor einem Dilemma: Modellhersteller wie OpenAI, Baidu und Alibaba können dasselbe auch und vielleicht sogar besser.

Investoren von Fengrui Capital und BAI Capital haben darauf hingewiesen, dass Unternehmen, die nur große Modelle nutzen, leicht von den Fähigkeiten der Modellhersteller „verschlungen“ werden können, wenn sie keine eigenen, einzigartigen Lösungen haben.

Welche KI-Anwendungen lohnen sich also zu investieren?

• Für Produkte für Privatnutzer (To C): Sie müssen über das Modell hinaus neue Interaktionsweisen bieten – zum Beispiel nicht nur durch Textdialoge, sondern durch Sprache, Gesten oder sogar Brain-Computer-Interfaces, sodass die Nutzer das Gefühl haben, dass diese Erfahrung nicht direkt durch das Modell ermöglicht wird.
• Für Produkte für Unternehmen (To B): Entscheidend ist, welche konkreten Probleme sie lösen und ob sie in der Lage sind, das Modell an die spezifischen Bedürfnisse der Branche anzupassen. Mit anderen Worten: Ihr Produkt sollte nicht nur mit einem allgemeinen Modell arbeiten, sondern in der Lage sein, sich an die spezifischen Daten der Branche anzupassen.

Zusammenfassung: Wenn Ihr Produkt nur eine „Hülle“ für das Modell ist, ist das gefährlich; wenn Ihr Produkt die „Seele“ oder die „Arme und Beine“ des Modells ist, dann hat es Wert.

3. Die Wahrheit hinter der „Blase“ der Embodied Intelligence (Roboter): Liegt es an zu viel Geld oder an zu wenig?

Aktuell wird viel darüber diskutiert, ob die Embodied Intelligence-Branche ( humanoide Roboter, intelligente Hardware usw.) eine Blase ist. Einige Gründer finden die Bewertungen zu hoch, andere glauben, dass es noch nicht so weit ist.

Wang Chao von Zhongke Chuangxing vertritt sogar die gegenteilige Meinung: Insgesamt gesehen ist das Kapitalvolumen in der Embodied Intelligence-Branche noch gering.

Warum?

• Die Technologie ist noch nicht ausgereift: Die Roboterindustrie befindet sich noch in einer frühen Phase – wie das Internet in den Anfängen. Viele Unternehmen sind darauf aus, Geld zu verdienen, andere suchen nach Anwendungsszenarien, wieder andere konzentrieren sich auf Rechenleistung. Da das technische Paradigma noch nicht klar definiert ist, benötigen alle Unternehmen viel Geld, um Fehler zu machen.
• Die Hürden sind sehr hoch: Um Roboter wirklich nutzbar zu machen, sind sowohl Daten als auch Modelle erforderlich – das erfordert enorme Investitionen. Das vorhandene Kapital reicht vielleicht nur aus, um die führenden Unternehmen am Start zu halten, aber für die gesamte Branche ist es noch nicht ausreichend.

Die sogenannte „Blase“ könnte eher ein Missverhältnis zwischen Bewertung und Entwicklungsstadium sein. Einige Unternehmen sind gerade erst am Anfang, aber ihre Bewertungen haben bereits das Niveau einer ausgereiften Branche erreicht. Feng Tian von BAI Capital betont, dass innovative Branchen zwangsläufig Blasen mit sich bringen, da die Zufuhr von Kapital und Talenten eine notwendige Voraussetzung für Innovation ist. Sie warnt Gründer jedoch: Sie können eine hohe Bewertung verlangen, aber Sie müssen sich fragen, ob Ihr Team und Ihr Produkt die Krise überstehen können. Wenn die Bewertung hoch ist, aber das Produkt nicht mithält, graben Sie sich selbst ein Grab.

4. Neue Wege, um Projekte zu finden: Von „Partys“ zu „Xiaohongshu“ und „Hackathons“

Früher suchten Investoren nach Projekten über Branchenkreise, Empfehlungen von Bekannten und durch die Teilnahme an verschiedenen Konferenzen. Heute ist der Einstieg in die KI-Industrie einfacher geworden – junge Menschen können auch sehr gute Technologieprodukte entwickeln, daher haben sich die Kanäle zur Entdeckung von Talenten verändert.

• Soziale Medien: Investoren von Fengrui Capital durchstöbern Xiaohongshu und internationale soziale Medien, um frühe Geschäftsideen zu entdecken.
• Universitäten und Hackathons: BAI Capital hat spezielle AI-Labore eingerichtet, um durch Modelltests, die Verfolgung von wissenschaftlichen Arbeiten und die Teilnahme an Hackathons nach vielversprechenden Gründern zu suchen.
• Technische Stärken sind wichtiger: Jiang Haonan von Sequoia Capital betont, dass KI die Einstiegshürden in die Branche gesenkt hat. Früher war es wichtig, keine Schwächen zu haben; heute wird mehr Wert auf technische Stärken gelegt. Wenn das Gründerteam in einem bestimmten Bereich herausragende Fähigkeiten hat und in der Lage ist, ein Unternehmen zu gründen, besteht eine Chance.

Das bedeutet: Der nächste Gründer eines Unicorns könnte nicht aus einem Top-Unternehmen stammen, sondern aus einem Nachwuchstalent, das aktiv auf GitHub ist und seine technischen Erfahrungen auf Xiaohongshu teilt.

5. Ein Rat für Gründer: Lassen Sie sich nicht von hohen Bewertungen blenden – finanzieren Sie Ihr Projekt entsprechend dem Entwicklungsstand

Schließlich haben mehrere Investoren Gründern einen Rat gegeben: Seien Sie rational. Jiang Haonan von Sequoia Capital betont, dass die Bewertungen auf dem Primärmarkt in letzter Zeit stark gestiegen sind – die Bewertung einiger Unternehmen in der ersten Finanzierungsrunde ist bereits 3- bis 5-mal so hoch wie die von ähnlichen Projekten vor zwei oder drei Jahren. Das mag attraktiv erscheinen, aber dahinter verbirgen sich große Risiken.

• Hohe Bewertungen bedeuten hohe Erwartungen: Wenn Sie eine hohe Bewertung erhalten, haben die Investoren hohe Erwartungen an Ihr Wachstum. Wenn sich die Märkte in den nächsten Jahren verändern oder Ihr Produkt nicht wie erwartet weiterentwickelt, kann diese hohe Bewertung zu einem „Hindernis“ werden, um weitere Finanzierung zu erhalten – oder sogar zu einer Auflösung des Unternehmens, wenn die Leistungen nicht erreicht werden.
• Passen Sie die Finanzierungskapazität und die Bewertung zum Entwicklungsstand Ihres Produkts an: Wenn Ihr Produkt noch in der Erprobungsphase ist, sollten Sie nicht nach hohe Bewertungen streben. Es ist besser, eine niedrigere Bewertung zu wählen und Platz für zukünftige Entwicklungsschritte zu lassen.

Zusammenfassung:

Die KI-Investitionen haben nicht nachgelassen, sondern sind in eine „tiefere Phase“ eingetreten. Investoren zahlen nicht mehr für „Geschichten“, sondern für eine tatsächliche Verbesserung der Intelligenz und einen einzigartigen Produktwert. Für Gründer ist jetzt nicht der Zeitpunkt, blind nach hohen Bewertungen zu streben, sondern ihre Produkte zu verbessern und zu zeigen, dass sie die Krise überstehen können. Für die Allgemeinheit kann das Verständnis dieser Logiken helfen, das wahre Gesicht der KI-Industrie zu erkennen und sich vor den scheinbaren „Blasen“ zu schützen.