從液冷技術(shù)推動(dòng)的數(shù)據(jù)中心升級(jí)，到通用模型向行業(yè)模型的演進(jìn)，從數(shù)據(jù)治理的系統(tǒng)化建設(shè)，到算力資源的普惠化探索，智算正以技術(shù)與應(yīng)用“雙輪驅(qū)動(dòng)”的方式，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)智能化的新格局。7月3日下午，2025 DEMO WORLD智算服務(wù)&上海松江經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)專(zhuān)場(chǎng)，12家科技企業(yè)到場(chǎng)分享最新技術(shù)與產(chǎn)品。

在隨后的圓桌對(duì)話(huà)環(huán)節(jié)，BV百度風(fēng)投董事總經(jīng)理劉水，沙索集團(tuán)亞洲戰(zhàn)略投資孵化總監(jiān)王睿嘉，毅達(dá)資本合伙人周喆，就智算基礎(chǔ)設(shè)施的技術(shù)演進(jìn)、AI在行業(yè)場(chǎng)景中的落地路徑、以及大模型時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)與算力資源的新需求，分享了他們的最新洞察。大家認(rèn)為智能計(jì)算已不再只是底層支撐，而正加速成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的新型生產(chǎn)力。

以下是三位嘉賓現(xiàn)場(chǎng)對(duì)話(huà)的實(shí)錄，由創(chuàng)業(yè)邦整理：

主持人：從剛才12家創(chuàng)新企業(yè)的分享可以看出，目前各行業(yè)對(duì)智算服務(wù)的需求正在大幅提升。想請(qǐng)教各位嘉賓，基于你們投資和業(yè)務(wù)的實(shí)踐來(lái)看，當(dāng)前的智算服務(wù)發(fā)展情況是怎樣的？

周喆：我們從2016年左右就開(kāi)始關(guān)注數(shù)字化、智能化，2022年成立了數(shù)字基金。對(duì)我們來(lái)說(shuō)，不存在 “今年 AI 才火起來(lái)” 這一說(shuō)法，我們能看到，數(shù)字化、智能化一直在推進(jìn)。最近大模型出來(lái)后，大家的信心確實(shí)增強(qiáng)了，投資人又開(kāi)始四處奔波，感覺(jué)一切都被點(diǎn)燃了。

我們觀察到的、包括自己投資的企業(yè)，有個(gè)現(xiàn)象挺有意思。我自己投資的一家做工業(yè)控制安全的公司，今年上半年發(fā)了篇公眾號(hào)文章，內(nèi)容是公司推出了接入 DeepSeek的一體機(jī)。我問(wèn)企業(yè)，你們?cè)趺匆苍谂@個(gè)？ 企業(yè)跟我說(shuō)，其實(shí)是因?yàn)楣镜拇罅康目蛻?hù)都是有關(guān)單位信息化部門(mén)，都在問(wèn)公司有沒(méi)有一體機(jī)產(chǎn)品，想跟風(fēng)搞搞企業(yè)知識(shí)庫(kù)、智能辦公，公司帶著需求，跟相關(guān)公司合作推出來(lái)了。

我們之前投資了一家智能視頻公司-奧看科技。用AI算法賦能攝像頭變得智能。但大模型出來(lái)之前，算法成本非常高，周期非常長(zhǎng)。一個(gè)場(chǎng)景往往需要上千張照片、數(shù)十萬(wàn)的成本才能?chē)L試進(jìn)行算法訓(xùn)練，同時(shí)效果也無(wú)法保障，因此阻礙了智能視頻技術(shù)的應(yīng)用推廣。公司業(yè)界第一批推出的、完全自主研發(fā)的視頻領(lǐng)域大模型，能夠?qū)⑺惴ㄓ?xùn)練的成本降低了1/1000倍；推理成本降低了1/10倍；視頻存儲(chǔ)的成本降低至少1/2。正在跟華為幾個(gè)相關(guān)軍團(tuán)合作，服務(wù)交通、公安等客戶(hù)。

王睿嘉：周總說(shuō)的這點(diǎn)我深有同感。即便在我們這種相對(duì)傳統(tǒng)的行業(yè)，自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化的工作也已經(jīng)開(kāi)展了很長(zhǎng)時(shí)間，但自從近幾年ChatGPT等大模型出現(xiàn)后，大家的心態(tài)似乎變了——所有行業(yè)、所有公司都在思考“能不能把人工智能加進(jìn)來(lái)”。我舉一個(gè)我們實(shí)際操作的例子：

我們?cè)谀戏堑纳a(chǎn)基地，自有發(fā)電廠的蒸汽輪機(jī)存在運(yùn)維的痛點(diǎn)，就是設(shè)備葉片上會(huì)產(chǎn)生鹽結(jié)晶。這個(gè)也是所有發(fā)電廠蒸汽輪機(jī)常見(jiàn)的問(wèn)題。我們和當(dāng)?shù)氐腁I初創(chuàng)公司合作，接入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)預(yù)測(cè)來(lái)研究提前安排設(shè)備運(yùn)維的最佳時(shí)間點(diǎn)。從長(zhǎng)期來(lái)看，這種技術(shù)能把結(jié)晶對(duì)設(shè)備的損傷降到最低，也把運(yùn)維的成本和效率調(diào)節(jié)到最優(yōu)。

其實(shí)這類(lèi)工作并非大模型走紅后才開(kāi)始做的，而是已經(jīng)開(kāi)展了多年。但大模型變熱之后，在各行各業(yè)里面從管理層到客戶(hù)，再到所有合作方，都覺(jué)得AI這件事變得更重要了，于是現(xiàn)在能看到明顯的加速態(tài)勢(shì)。

劉水：我們一直在投資AI領(lǐng)域，今天到場(chǎng)的12家企業(yè)中，確實(shí)有百分之八九十都交流過(guò)。從投資的視角來(lái)看，我們看到了巨大的機(jī)會(huì)。

第一，當(dāng)前模型的進(jìn)展真的很快，包括多模態(tài)模型和開(kāi)源領(lǐng)域的發(fā)展都非常迅速。幾年前很難想象AI能用來(lái)做蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、材料結(jié)構(gòu)量化，但這些現(xiàn)在都在成為現(xiàn)實(shí)。包括今天在座的很多企業(yè)，不少都在做AI基礎(chǔ)設(shè)施（AI infra）相關(guān)的工作，無(wú)論是處理數(shù)據(jù)、開(kāi)發(fā)引擎，還是幫助模型落地到端側(cè)。我們能看到技術(shù)迭代速度極快，若從智算服務(wù)的角度來(lái)說(shuō)，本質(zhì)上這些模型的訓(xùn)練可能需要更多算力支撐；而當(dāng)真正進(jìn)入應(yīng)用端進(jìn)行推理時(shí)，也會(huì)給很多初創(chuàng)公司帶來(lái)機(jī)會(huì)。我認(rèn)為，現(xiàn)在模型的進(jìn)步對(duì)整個(gè)智算服務(wù)的推動(dòng)作用非常明顯。

第二，關(guān)于初創(chuàng)公司的機(jī)會(huì)。各地政府都在建設(shè)智算中心，但建完之后如何讓算力真正發(fā)揮作用、高效運(yùn)轉(zhuǎn)是關(guān)鍵。比如潞晨所做的模型部署、結(jié)構(gòu)優(yōu)化工作就很重要。這正是初創(chuàng)公司的機(jī)會(huì)：從基礎(chǔ)設(shè)施層面，如何更低成本地用好算力；從應(yīng)用層面，如何讓算力不閑置、更高效率地出租和使用，這些都非常關(guān)鍵。

再說(shuō)說(shuō)我們自己的布局和投資邏輯。模型進(jìn)展迅速，所以在軟件側(cè)，首先我們會(huì)投資一些模型，包括多模態(tài)模型、文生視頻等，之前已經(jīng)有過(guò)一些布局。在此基礎(chǔ)上，大家也能看到，尤其是從去年年底到今年，Agent（智能體）的發(fā)展很快，現(xiàn)在多智能體協(xié)同已經(jīng)能完成更多任務(wù)，這給很多應(yīng)用類(lèi)公司帶來(lái)了機(jī)會(huì)——可以在細(xì)分領(lǐng)域通過(guò)Agent實(shí)現(xiàn)對(duì)人工的替代，這是在數(shù)字世界的應(yīng)用。

剛才提到物理世界的Physical AI（物理人工智能），我們?cè)缙谕顿Y過(guò)智能駕駛公司、無(wú)人配送和無(wú)人物流相關(guān)企業(yè)，也包括礦山場(chǎng)景的布局，還投了人形機(jī)器人領(lǐng)域的公司。這類(lèi)領(lǐng)域中，一方面，智能大腦的訓(xùn)練需要更多算力；另一方面，模型真正落地到終端時(shí)，會(huì)面臨功耗、算法效率等諸多問(wèn)題，而這些問(wèn)題中也蘊(yùn)藏著大量機(jī)會(huì)。

主持人：謝謝三位的分享，剛才我們聽(tīng)了12家企業(yè)的分享，他們覆蓋領(lǐng)域非常廣，涉及材料、合成生物、智駕、應(yīng)用領(lǐng)域、電商、服裝制造。12家企業(yè)里面，想問(wèn)一下對(duì)哪些企業(yè)的印象更深呢？大家可以談?wù)勛约旱耐顿Y邏輯和判斷標(biāo)準(zhǔn)。

劉水：我們有自己的投資邏輯和判斷。今天到場(chǎng)的企業(yè)很有代表性，一類(lèi)是聚焦相對(duì)細(xì)分的領(lǐng)域，更偏向于如何運(yùn)用模型在具體場(chǎng)景、具體垂類(lèi)行業(yè)中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用；另一類(lèi)則像是“做基礎(chǔ)支撐”的角色——不管是做數(shù)據(jù)合成還是開(kāi)發(fā)引擎，核心都是幫助應(yīng)用方用好模型。

我們?cè)谕顿Y時(shí)比較挑剔，會(huì)關(guān)注企業(yè)不同階段的特點(diǎn)：對(duì)于非常早期的項(xiàng)目，更多還是看技術(shù)實(shí)力。如果要改變一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)，就得看團(tuán)隊(duì)的綜合能力，其中如何獲取數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因?yàn)槟Ｐ陀?xùn)練的效果永遠(yuǎn)離不開(kāi)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。其次，要看團(tuán)隊(duì)是否是復(fù)合型團(tuán)隊(duì)，懂AI的成員是否真正理解行業(yè)，不同階段的團(tuán)隊(duì)需要吸納不同類(lèi)型的人才。

從我們的視角來(lái)看，早期投資更偏重基礎(chǔ)領(lǐng)域。有幾家做平臺(tái)型的公司，在非常早期階段很難固定商業(yè)模式，往往是通過(guò)輸出技術(shù)、搭建平臺(tái)，與客戶(hù)共同打磨商業(yè)模式。早期看技術(shù)，到了中期（比如A輪之后），企業(yè)相對(duì)會(huì)找到產(chǎn)品市場(chǎng)契合點(diǎn)（PMF），這時(shí)我們會(huì)重點(diǎn)論證產(chǎn)品落地的可行性。不同階段，我們的判斷標(biāo)準(zhǔn)會(huì)有所不同。

王睿嘉：我們的角色略有不同，既是將來(lái)潛在的投資方，也是應(yīng)用方，看項(xiàng)目會(huì)從幾個(gè)角度出發(fā)。

第一個(gè)角度，我很認(rèn)同劉總提到的“賣(mài)水人”視角。舉個(gè)例子，過(guò)去我們看過(guò)很多與研發(fā)直接相關(guān)的項(xiàng)目，從歐洲到美國(guó)再到亞洲都有。但發(fā)現(xiàn)在行業(yè)中很多項(xiàng)目推進(jìn)不下去。即便大模型對(duì)于新材料新分子的預(yù)測(cè)有了很大突破，但是實(shí)驗(yàn)做不出來(lái)，工藝也無(wú)法落地，這說(shuō)明雙方存在不匹配的問(wèn)題。這就需要有人來(lái)賣(mài)“鏟子和水”：比如垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集、高通量實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)和設(shè)備其實(shí)都存在巨大缺口。即便AI大模型在新材料、化學(xué)工業(yè)研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用潛能很大，但由于這些卡點(diǎn)的存在，潛能距離充分發(fā)揮還有很長(zhǎng)的一段路。很多情況下真正有需求的企業(yè)即便用了AI，由于實(shí)驗(yàn)、工藝端的卡點(diǎn)，使得研發(fā)效率也不能產(chǎn)生大的提升，這其實(shí)說(shuō)明其中其實(shí)蘊(yùn)含著很多機(jī)會(huì)。

第二個(gè)角度，垂直行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)Know-How。有些技術(shù)拿過(guò)來(lái)之后，比如制造業(yè)工廠的碳排放AI管理、運(yùn)維技術(shù)，我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題：這些技術(shù)的出發(fā)點(diǎn)很好，瞄準(zhǔn)的痛點(diǎn)也確實(shí)是行業(yè)痛點(diǎn)，但實(shí)際用起來(lái)之后，無(wú)論是直接使用還是聯(lián)合開(kāi)發(fā)下一步，應(yīng)用方的痛點(diǎn)反而變多了。一線(xiàn)工人和整個(gè)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)需要做的工作更多了，工廠投入的人力物力也隨之增加。甚至有時(shí)候，原本建工廠已經(jīng)投入十個(gè)億，現(xiàn)在為了配套這些技術(shù)，基礎(chǔ)設(shè)施可能還要再加兩個(gè)億，這些投入能否最終回本就成了問(wèn)題。尤其在現(xiàn)在這種大家投資比較謹(jǐn)慎的時(shí)期，這種狀況會(huì)讓企業(yè)的決策層對(duì)AI的應(yīng)用更加保守。所以，無(wú)論從投資角度還是用戶(hù)角度，我們首先會(huì)關(guān)注團(tuán)隊(duì)是否真正了解下游行業(yè)。

舉個(gè)例子，讓純粹學(xué)計(jì)算機(jī)的人立刻去干化學(xué)實(shí)驗(yàn)室里的活兒，可能需要花不少時(shí)間去學(xué)習(xí)一下吧；但如果讓AI專(zhuān)家和化學(xué)專(zhuān)家一起合作，這件事就會(huì)靠譜得多。我們也希望看到，如果一個(gè)團(tuán)隊(duì)想在某個(gè)應(yīng)用行業(yè)做縱深發(fā)展，團(tuán)隊(duì)里必須有來(lái)自這個(gè)行業(yè)的人。這樣一來(lái)，很多行業(yè)內(nèi)的概念他們能直接理解，能少走很多彎路，市場(chǎng)的切入、拓展和推廣過(guò)程也會(huì)簡(jiǎn)單不少。這是我們這些行業(yè)看到的經(jīng)驗(yàn)，也是一個(gè)期許：希望創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)始人們需要關(guān)注這一點(diǎn)，否則進(jìn)入細(xì)分行業(yè)后會(huì)遇到很多問(wèn)題。

周喆：回到主持人的話(huà)題，今天這12家企業(yè)都很有意思，給我的印象很深，做得都非常棒，大家在各自領(lǐng)域的探索都很出色。

我們毅達(dá)包括行業(yè)里早些年投資中后期項(xiàng)目偏多，這類(lèi)項(xiàng)目相對(duì)容易判斷。這些“低垂的果實(shí)”很容易摘的原因是，我們論證起來(lái)也相對(duì)簡(jiǎn)單——當(dāng)企業(yè)發(fā)展階段偏后期，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不錯(cuò)時(shí)，再結(jié)合行業(yè)勢(shì)頭去做投資決策，相對(duì)會(huì)更穩(wěn)妥。

后來(lái)我們也逐漸往早期項(xiàng)目延伸。投早期項(xiàng)目，首先還是看團(tuán)隊(duì)，所謂“投資即投人”是有道理的，要結(jié)合行業(yè)發(fā)展來(lái)看團(tuán)隊(duì)潛力。我們希望團(tuán)隊(duì)能有足夠的亮點(diǎn)：要么是有過(guò)大廠成功職業(yè)經(jīng)歷的“大佬”，畢竟有過(guò)成功經(jīng)驗(yàn)和管理經(jīng)驗(yàn)，出來(lái)創(chuàng)業(yè)的可靠性也會(huì)更高；要么是曾在優(yōu)秀企業(yè)作出過(guò)成績(jī)，或者技術(shù)足夠頂尖?？蒲谐晒D(zhuǎn)換背景的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，我們會(huì)關(guān)注產(chǎn)業(yè)需求和進(jìn)展。最近在聊一個(gè)國(guó)家自然科學(xué)一等獎(jiǎng)的產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目，它的技術(shù)確實(shí)足夠硬核，屬于能解決“卡脖子”問(wèn)題的類(lèi)型，這種項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)是值得關(guān)注的。

第二點(diǎn)，投早期行業(yè)的判斷，有些時(shí)候我們會(huì)看華為這類(lèi)產(chǎn)業(yè)鏈上的產(chǎn)業(yè)巨頭的態(tài)度。需求是否是存在的，市場(chǎng)空間如何，當(dāng)前行業(yè)所處時(shí)間，對(duì)我們投資決策比較重要。

第三，項(xiàng)目是否與產(chǎn)業(yè)巨頭有合作很有說(shuō)服力，客戶(hù)給錢(qián)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品就說(shuō)明一切，甚至產(chǎn)業(yè)資本一起投資，也是一個(gè)很好的加分項(xiàng)。

主持人：從大家剛才的分享來(lái)看，總結(jié)一下大家考量項(xiàng)目的核心維度：一是技術(shù)本身；二是復(fù)合型團(tuán)隊(duì)，尤其在進(jìn)入垂直領(lǐng)域時(shí)，團(tuán)隊(duì)中一定要有該領(lǐng)域的專(zhuān)家；三是場(chǎng)景落地能力——方案是否能貼合具體場(chǎng)景需求，真正實(shí)現(xiàn)落地并起到降本增效的作用。這些都是大家在投資時(shí)比較看重的方面。

最后一個(gè)問(wèn)題，今天開(kāi)場(chǎng)時(shí)我們這個(gè)場(chǎng)次非?；鸨芸闯龃蠹覍?duì)智算賽道的濃厚興趣。想請(qǐng)教各位，智算的興起會(huì)對(duì)哪些產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生帶動(dòng)作用？現(xiàn)場(chǎng)有政府部門(mén)的代表，也有很多創(chuàng)新企業(yè)，能否針對(duì)政府在產(chǎn)業(yè)引進(jìn)、招商方面，以及創(chuàng)新企業(yè)在創(chuàng)業(yè)方面，分別給出一些建議？

劉水：今天是智算專(zhuān)場(chǎng)，現(xiàn)場(chǎng)還有政府的各位領(lǐng)導(dǎo)，我認(rèn)為這一波AI的崛起會(huì)讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈都受益，包括在座的創(chuàng)業(yè)者、投資人以及政府決策層面。

第一，對(duì)于政府而言，在算力建設(shè)方面，肯定能為AI創(chuàng)業(yè)者提供更多算力實(shí)惠——通過(guò)合適的方式讓大家用到更好、更便宜、更穩(wěn)定的算力。同時(shí)，園區(qū)提供的其他配套支持對(duì)初創(chuàng)企業(yè)也非常重要。

第二，作為專(zhuān)注早期科技投資的機(jī)構(gòu)，我們與周總團(tuán)隊(duì)側(cè)重成長(zhǎng)期的投資模式存在差異。在項(xiàng)目早期階段，我們更注重對(duì)技術(shù)潛力與團(tuán)隊(duì)價(jià)值的前瞻性判斷，愿意基于對(duì)創(chuàng)新方向的深度認(rèn)同先行投入，同時(shí)始終陪伴團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)，協(xié)助打磨商業(yè)模式，并整合資源生態(tài)提供全方位支撐。

第三，對(duì)于創(chuàng)業(yè)者，有幾點(diǎn)建議：1）和大企業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)合作時(shí)，往往會(huì)遇到一些困難，這種困難并非源于體量不對(duì)等，更多是技術(shù)理解層面的差異。AI落地、Agent應(yīng)用過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題，這時(shí)候需要思考如何設(shè)計(jì)產(chǎn)品，把工具做得更簡(jiǎn)單易用。

2）很多做應(yīng)用的公司可能會(huì)考慮出海。大部分AI應(yīng)用類(lèi)公司從成立起就定位全球化，因?yàn)楹Ｍ馐袌?chǎng)付費(fèi)意愿更強(qiáng)、生態(tài)更完整，創(chuàng)業(yè)者選擇這個(gè)方向，尤其是純軟件領(lǐng)域，能像過(guò)去做SaaS一樣，通過(guò)全球化布局更快驗(yàn)證產(chǎn)品。畢竟在國(guó)內(nèi)，軟件領(lǐng)域想從大型企業(yè)客戶(hù)那里收費(fèi)并不容易，包括數(shù)據(jù)類(lèi)公司，如何實(shí)現(xiàn)規(guī)模化發(fā)展、擴(kuò)大收入規(guī)模都是挑戰(zhàn)。

3） 硬件領(lǐng)域則有所不同。如果做的是軟硬件一體方案，國(guó)內(nèi)擁有顯著的供應(yīng)鏈優(yōu)勢(shì)，一定要充分利用這一優(yōu)勢(shì)，同時(shí)面向全球市場(chǎng)，提供軟硬件結(jié)合的解決方案。

總之，創(chuàng)業(yè)者核心還是要考慮如何更好地服務(wù)客戶(hù)。大概就是這些建議。

王睿嘉：我想給政府領(lǐng)導(dǎo)們的建議是，AI領(lǐng)域其實(shí)沒(méi)有絕對(duì)的“好方向”或“壞方向”，希望政府能給大企業(yè)、中小企業(yè)以及創(chuàng)新企業(yè)都給予足夠的支持和鼓勵(lì)。但如果政府想找一些相對(duì)穩(wěn)妥的方向，從我們的角度看，就像大家常說(shuō)的“大家都在淘金時(shí)你來(lái)賣(mài)水、賣(mài)鏟子”——可以關(guān)注AI領(lǐng)域里那些“賣(mài)水”“賣(mài)鏟子”的行業(yè)。比如我們剛才提到的材料高通量實(shí)驗(yàn)技術(shù)和設(shè)備、材料和化學(xué)的數(shù)據(jù)集相關(guān)領(lǐng)域，這些都非常重要。假設(shè)A公司模型做得好，B公司應(yīng)用做得好，而C公司是A和B的供應(yīng)商，那C公司肯定能賺到錢(qián)。從招商角度來(lái)說(shuō)，這類(lèi)“賣(mài)水、賣(mài)鏟子”的領(lǐng)域值得重視。

剛才劉總提到創(chuàng)新企業(yè)和大企業(yè)合作的問(wèn)題，我深有感觸。我的很多工作就涉及這部分，嘗試過(guò)和歐洲、美國(guó)、亞洲的很多創(chuàng)新企業(yè)合作，最近一個(gè)項(xiàng)目尤其讓我體會(huì)深刻——這是一個(gè)歐、美、中三地合作的項(xiàng)目，我陪著創(chuàng)新企業(yè)把他們的技術(shù)引入我們的體系，推進(jìn)產(chǎn)品落地，整個(gè)過(guò)程我相當(dāng)于陪他們走了一遍“死亡谷”（不光是他們走，是我們跟他們通過(guò)我們的體系一起走了一遍）。這里面有很多問(wèn)題是大企業(yè)和startup合作時(shí)的常見(jiàn)問(wèn)題：startup不了解大企業(yè)的運(yùn)作方式，雙方都沒(méi)有真正搞清楚對(duì)方的核心需求。而這里面更常見(jiàn)的是startup們不了解大企業(yè)真正需要什么，所以合作中往往要臨時(shí)補(bǔ)課。運(yùn)氣好的話(huà)，能碰到我們這樣愿意投入精力、投入資源的合作方——我們幫你補(bǔ)短板、給你兜底，哪怕“死亡谷”不容易過(guò)去，我們的項(xiàng)目也會(huì)和你一起推進(jìn)，通過(guò)我們自己的體系幫你沖過(guò)去。

但有些企業(yè)因?yàn)殡p方地位不對(duì)等、企業(yè)文化差異等問(wèn)題，合作失敗了人家也覺(jué)得無(wú)所謂。不過(guò)大家要意識(shí)到，在很多行業(yè)里startup的成功之路，可能都繞不開(kāi)和大企業(yè)的合作——無(wú)論是作為合作方還是客戶(hù)，這或許是必經(jīng)之路。你要了解怎么和他們合作、他們能提供什么，更要提前準(zhǔn)備好他們需要你做的事，這個(gè)過(guò)程非常重要，可能是你走出“死亡谷”的關(guān)鍵一步。把這步走對(duì)了，之后的路會(huì)越來(lái)越順。這是我的感受，也是給創(chuàng)業(yè)者們的一點(diǎn)期許。

周喆：劉總、王總幾乎把核心都講到了，我再補(bǔ)充幾點(diǎn)。

第一，我們與政府招商部門(mén)也有聯(lián)動(dòng)，觀察到，政府招商有些方式比較有效，比如與相關(guān)服務(wù)部門(mén)合作，包括投資標(biāo)的多活躍度高的投資機(jī)構(gòu)，把這些機(jī)構(gòu)已投或考察過(guò)的項(xiàng)目，作為招商的目標(biāo)客戶(hù)群進(jìn)行批量對(duì)接，可以能更精準(zhǔn)地吸引企業(yè)。

第二，通過(guò)政策和產(chǎn)業(yè)賦能的方式吸引企業(yè)主動(dòng)對(duì)接政府？以我們基金為例，我們和南京玄武區(qū)合作較多，我會(huì)很主動(dòng)地給玄武區(qū)推薦數(shù)字經(jīng)濟(jì)特別是大模型領(lǐng)域的企業(yè)去子公司成立研發(fā)中心甚至落戶(hù)總部。因?yàn)樾鋮^(qū)有由我省網(wǎng)信辦參與指導(dǎo)的大模型工廠，不僅能在大模型備案等政策上指導(dǎo)，還能和已經(jīng)初步形成的產(chǎn)業(yè)上下游聯(lián)動(dòng)?，F(xiàn)在創(chuàng)業(yè)和十年前不同，需要整合各類(lèi)資源，政府要做的就是把這些資源充分聚集到平臺(tái)上。

今天這樣的活動(dòng)就很好，創(chuàng)業(yè)邦手里有很多資源，通過(guò)這個(gè)平臺(tái)把投資機(jī)構(gòu)、行業(yè)巨頭和資金都聚集過(guò)來(lái)，大家交流后再做后續(xù)跟蹤，這種模式非常好。今天這12家企業(yè)里，有不少我們之前已經(jīng)聊過(guò)，甚至在對(duì)應(yīng)方向上也投過(guò)類(lèi)似的企業(yè)。我也做了些筆記，那些還沒(méi)聊過(guò)的，之后會(huì)通過(guò)創(chuàng)業(yè)邦對(duì)接一下。