去年在日本，我随手翻了翻酒店送的《读卖新闻》，发现报纸里连篇累牍都在介绍AIGC。从技术到应用，从产业链整合到政府政策琳琅满目，让人感觉这个国家对AI是充满了期待的。

但期待归期待，稍微了解日本科技行业现状的人会知道。若干年来日本每次倡议发展AI都是雷声很大，雨点基本没有。

日本不仅没有发展出DeepSeek这样能够影响国际AI格局的大模型，就连一些基本的AI应用推广都很不理想。有点荒诞意味的是，日本政府一年前才宣布在所有政府流程中淘汰了3.5英寸软盘。试想一下，国家如果靠软盘来发展大模型，那还颇有点蒸汽朋克的美感。

但与日本AI今天的萧条相对比，曾经的日本AI非常强盛，甚至是上一次AI复兴中唯一可以与美国AI相抗衡的势力。

时过境迁，AI孤狼变成了科技柴犬，不免让人感慨。

但感慨之余，日本AI的挫败带给我更多的是警惕与恐惧。因为20世纪70-80年代日本AI最为强盛的时候，其诸多产业特征都与今天的中国AI极为神似。

当越来越多人开始从日本的经验中学习如何对抗房地产泡沫破裂、经济长期下行。我们或许还需要再补上一课，那就是看清日本在AI发展中掉入的陷阱，提醒自己绝不能重蹈覆辙。

“举国AI”的陷阱

我们所处的深度学习—大模型周期，被广泛认为是第二次AI复兴。而第一次AI复兴，则是20世纪70年代以专家机为主线的AI技术崛起。

当时，大型计算机正处在风口浪尖，人们第一次可以通过向计算机内存储信息来构筑知识库。于是有人就想，如果把知识库积累到一个巨大的程度，计算机岂不就成了无所不知的神？AI不就实现了吗？还别说，这个思路和今天人们对大模型的乐观想象还挺相似的。

把话题回到70年代，当时日本在存储等基础领域占据优势，在大型机领域重兵集结，开始上马一个个超大规模的AI项目。其中最具代表性的就是“第五代计算机”。

1981年10月，日本宣告启动研制第五代计算机（第五世代コンピュータ），并于1982年4月制订了为期10年的“第五代计算机技术开发计划”，总投资1000亿日元。“第五代计算机”是当时规模最大的AI专家系统。在设想中，其具备回答问题、知识库管理、图像识别、代码生成等功能，能够帮助日本实现预测地震，计算摩天大楼建筑结构这类的宏大目标，建成后将“领先时代40年”。

这种毕其功于一役的“举国AI”自带一种豪赌的气质。开始建设“第五代计算机”的时候，日本各界普遍处在对AI技术前景与日本国力的极度自信的阶段。没有人设想如果项目失败会怎么样，后果谁来承担？有没有备选方案？

后面的故事是，“第五代计算机”确实引发了美国启动同样在专家系统与大型机项目上的AI竞赛。但家用电脑的异军突起，却让美国走向了互联网主导的信息革命之路。反而日本却在1992年宣告五代机项目难以实现预期目标，无法通过验收。

过度投入类似五代机的大型AI项目，让日本AI体系变得异常封闭。国家与大公司主导着AI工程的开发，中小企业和个人开发者根本无法参与其中。于是一旦核心项目失败，整个国家的AI发展路线就被逼上了绝境。同时，这种将绝大多数资源投入到极少数项目上的举国AI模式，也导致日本AI行业的包容度不足，无法敏捷灵活地捕捉新机会，包容创新试错。

最终结果是，当经济泡沫破裂，日本经济猛然陷入衰退。曾经引以为傲的AI无法成为日本经济渡海的扁舟，仅仅变成一件微不足道的殉葬品。当数十年后AI再次成为发展机会，日本社会却没有了再拥抱一次AI的勇气。

我们不妨对照一下，面对今天中国AI的崛起。有多少人热切地希望借助举国体制发展AI技术？希望DeepSeek或者某个国家级AI项目，某个大型科技公司能够毕其功于一役？但是，“举国AI”一旦变成陷阱，它的代价由谁来承担？

历史上每一次科技竞赛都证明，包容、开放、自由，甚至容忍一些灰度存在才能构筑科技发展的沃土。

“极刚易折”是日本AI的挽歌。那就让它留在日本好了。

重视产业，轻视消费者

对比今天中美AI的发展局势，很轻松就能找到一个区别：中国更加重视产业+AI这个方向，但在美国这个领域却基本没什么水花。

每个人都无法站在未来指明究竟哪种AI路线是对的。但有一点非常不幸，那就是曾经的日本也是重视产业AI，轻视AI技术的消费者市场。

必须声明的是，这里完全没有否定产业AI路线的意思。甚至我们始终认为，欧美今天行业智能化的怠惰，是其产业结构与社会权力发生了深层次问题。从而将巨大的机会窗口送给了中国。我真正想讨论的是，从日本AI的经验教训里不难发现，产业AI市场很容易炮制出巨大的虚假繁荣，从而混淆技术发展的真实进程。

在20世纪80年代，日本各个行业普遍由本土大公司把持。这些企业分属于不同的财团与株式会社，与科技企业之间的利益链路错综复杂。所以当一项技术受到政府与民众的热捧，科技大公司很容易通过自身的利益网络，在各个行业内创造出一种“AI已经带来巨大价值”的假象。毕竟，AI技术在某个封闭行业内是否好用，可能一两个人就能决定，但在消费者市场是否好用，却需要成千上万人来决定。

日本重视产业AI的另一项隐忧，是为了上马AI各个公司都在相关领域投入了巨大成本。在真正使用后，这些系统很快过时，并且还需要投入更大的运维成本。经济泡沫破裂后，日本科技发展举步维艰。一个重要原因是需要花费人力物力来运维那些古早的系统。曾经的AI之梦，在人情世故和利益输送之下变成了日本科技的吸血鬼。

把目光拉回到今天的中国，会发现很多行业也有类似的情况。在大的政策趋势下，目前中国是千行百业用AI，很多行业都有自己用大模型的指标和任务。其中也就很难分清哪些是真正实现了智能化，哪些是为了敷衍和政绩？

产业是封闭的，是可以虚报的。可以为了很多目的来证明AI有用，但在真金白银的消费者市场中，一些虚伪的体面会顷刻荡然无存。

对AI来说，宁要体无完肤的真，也不要花团锦簇的假。

机器人狂热

没有人比日本人更爱机器人了。

1973年，早稻田大学宣布打造了全球第一个能自主行动的人形机器人WABOT-1，引发了全日本，乃至全世界的轰动。

从铁臂阿童木到高达，日本流行文化里反复展示着对机器人的执念。久而久之，机器人似乎变成了日本人的一个精神锚点。在AI刚刚兴起的时候，全日本都自然而然地认为机器人即将成功，于是将大量研发力量投入到机器人领域。比如上文说的WABOT-1就消耗了上百万美元的研发经费。大型科技公司、创业公司以及大学，都加入了滚滚而来的机器人浪潮。而且机器人、机器狗项目大多打着AI的名义。比如索尼在1999年推出的电子宠物AIBO，就以AI识别能力作为主要卖点之一。

但结果呢？这些日本AI极盛期打造的机器人项目普遍有两个特点。一是特别贵，二是特别没用。

产生这种情况的深层逻辑是，AI根本不等于机器人。无论是七80年代的AI热，还是今天的AI复兴，迄今为止没有任何AI技术是以人形机器人为设计蓝本开发的。一台计算机、一部手机、一个摄像头就能搞定的AI交互，非要想尽办法、千辛万苦地给装到人形身体里，说好听了是满足人类刻印在DNA里的科学幻想，说不好听纯属吃饱了撑的。

后来的结果是，日本投入了大量资源在几乎毫无产出的机器人领域，博得了一个热爱且擅长机器人的虚名，换来了从信息革命开始社会经济体系化走向落后的局面。

阴阳怪气了半天，大家可能也发现我想说什么了。今天以深度学习-预训练大模型为支撑的AI路线，在本质上也跟人形机器人没有任何必然关联。所谓的具身智能热，究竟有多少是技术之间的传导效应？多少是利用科幻文化带来的心理锚点，讲给大众和投资人的故事？

如果人形机器人能成功，那就等它水到渠成，不必投入巨量资源去催熟。

如果人形机器人没什么希望，那不妨去做中国科幻，可能收益还更好一点？

在灰烬里反思

陷入经济衰退之后，日本虽然屡次提出科技振兴和AI振兴，但社会经济已经丧失了投资AI这种前沿技术的兴趣和勇气。加之日本那些古老的IT系统和设施需要大量成本来维护，经济创新的活力都被老旧系统吸干了，给创新留下的资源非常有限。同时，政府也没有能力制定利好AI等创新产业的扶持政策，反而要从这类科技产业中抽取重税。

多重因素下，日本AI最后变成了一团灰烬。但我们也确实需要看到，这团灰烬曾经是耀眼的火光，并且其中的燃烧机制，与今天的中国AI十分相似。与其进行大量中美AI之间的对比研究，很多时候我们更应该看看日本、欧洲，甚至苏联，这类一度与美国对垒，但最终失败的AI产业。它们的教训和经验，就是我们减少试错的筹码。

当然，中国AI也跟曾经的日本有着极大不同。

比如中国有着足够庞大的内需市场。无论是产业还是消费者的智能化需求，日本都只能高度依赖出口，并且出口对象是美国、欧洲这样的主要竞争对手。反观中国，无论是消化AI技术的产业链还是消费者市场都足够庞大。中国AI有大胆走出国门的政治经济保障，同时也并不极大依赖全球化市场来回血。

另一方面，今天中国的AI产业根基是通信、IT、互联网、云计算等企业。这些企业有着美国科技公司的骨架，有着硅谷式的创新热情，同时也积极拥抱开源开放的科技文化。这与固步自封的日本科技公司有着本质上的不同。DeepSeek在开源领域的成功，无疑证明了中国AI只有更开放，才能更强大。

最后，中国的AI信心乃至科技信心，并不完全是经济因素驱动的。这一点有利有弊，但也可以规避日本AI一旦遭遇经济困局就轰然倒塌的风险。当民众的期待值、自豪感与信念感集中在AI上，所带来的软性影响力是难以估量的。

曾经不可一世却最终衰落的日本AI，与正走向辉煌的中国AI，两者之间有很多同与不同。把它们归结起来，会发现核心在于AI产业必须有足够的包容度。必须确保AI能够自由发展，在市场环境中充分认证自身的价值，由此才能避免闭门造车，结果满盘皆输的AI陷阱。

打开国民，打开企业生态，打破技术闭源，随时触碰和迎接变化，是AI真正的发展之路。

当我们强调科技自主可控的今天，一定要知道中国的自主科技，是要把更好的带给世界，而不是将自身与世界隔绝。

能借东南西北风，才能行万里船。

日本的AI曾经强大而孤立，最后只能变成历史霜雪中零落的枯叶。中国AI不想重蹈覆辙，就需要确保自身的根系永远连接着自由、开放、包容的水源。

摘编 | 脑极体
作者 | 风辞远

今日，“国产AI之光”DeepSeek把美股“打爆”了。
DeepSeek这些天俨然一副“杀疯了”的架势，今日再创历史时刻：力压ChatGPT，登顶美区App Store免费榜，在国内App Store免费榜同样位居第一。

美区App Store免费榜Top100中，DeepSeek和ChatGPT跻身前三，谷歌Gemini排第33名，其他明星AI聊天机器人App则了无踪影。在TikTok被迫下架的空档期，DeepSeek再度霸榜美国应用商店，展现出中国应用程序惊人的出海影响力。

市场迅速做出反应，刚被美国3.6万亿元“星际之门”AI巨型项目重振的纳斯达克100指数迷你期货，哐哐下跌超过300点。

这是中国AI带给美国的最新暴击。
在国内，DeepSeek也“刷屏”股市，AI智能体、AI语料等概念股领涨。相关炒作亦是闻风而动，与DeepSeek关联的股东、合作伙伴被相继挖出，名单涉及浙江东方、华金资本等股权关联方，浪潮信息、中科曙光、润泽科技、航锦科技等算力基础设施供应商，拓尔思、科大讯飞、金山办公等垂直领域合作方，南威软件、并行科技等技术合作方，每日互动、卓创资讯等数据与生态合作方……

《黑神话：悟空》制作人冯骥专门发了篇小作文，盛赞DeepSeek“可能是个国运级别的科技成果”、“会让你对当前最先进的AI祛魅”，让知识和信息平权“又往前迈出了坚实的一步”。

他总结了DeepSeek做到的六大突破：强大、便宜、开源、免费、联网、本土。
这个横空出世的“神秘东方力量”，正凭借这些突破在硅谷引起连连巨震，令许多顶尖AI竞争对手手忙脚乱。
就在两天前，美国财经媒体CNBC针对DeepSeek制作了一期长达40分钟的专题视频报道，标题为《中国新型AI模型DeepSeek如何威胁美国主导地位》。目前这个视频观看量已经超过200万。

评论有上万条。其中一则高赞评论称受够了“威胁论”，任何中国和其他国家的进步都是美国的“威胁”；另一则评论拿DeepSeek与OpenAI作对比，说DeepSeek开放开源，OpenAI却封闭且保密，颇具讽刺意味。

应对来势汹汹的DeepSeek，OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman发文预告ChatGPT免费套餐将可用o3-mini。Meta被曝紧急成立4个作战小分队，层层拆解DeepSeek模型的技术秘诀。OpenAI等其他顶级AI公司的研究人员也一直在仔细研究DeepSeek模型如何做到更便宜高效。

DeepSeek成立于2023年5月，背靠国内对冲基金巨头，因开源和低价而闻名，素有“AI界拼多多”、“国产AI价格屠夫”之称。

就在一周前，DeepSeek推出性能媲美OpenAI o1模型的推理模型R1，成本仅用了o1的一小部分，而且开源，API付费价格远低于o1，App和网页版均支持免费使用，还支持联网搜索。

开源意味着只要你的电脑配置充足，你就可以用Ollama等应用把最大版本的R1模型下载到电脑本地，充分保护隐私和数据安全。

你也可以把DeepSeek R1 1.5B版本部署到手机，让它在手机本地的Web浏览器上流畅运行。

免费使用意味着在联网状态下，你不用花钱，就能享受ChatGPT付费用户每月花20美元、200美元才能使用的高端模型。

这让大众看到了真正的AI自由。

短短几天之内，DeepSeek已经成为硅谷讨论最多的公司，被视作“威胁美国AI巨头”的存在。一些外媒将DeepSeek R1的问世比作“中国的ChatGPT时刻”，称其“打破了美国在AI领域无敌的论调”，令整个硅谷嗡嗡作响。

硅谷顶级风投a16z的创始人Marc Andreeseen发文评论说，DeepSeek是“我见过的最令人惊叹、令人印象深刻的突破之一”，“作为开源，是给世界的一份意义深远的礼物”。

斯坦福大学计算机科学系客座教授吴恩达在第55届世界经济论坛上说对DeepSeek的进展印象深刻，微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉表态“必须非常非常认真地对待中国的这些进展”。

许多网友夸赞DeepSeek成为“新晋开源AI之王”，其影响就像安卓之于移动生态。英伟达高级研究经理兼GEAR Lab联合创始人Jim Fan发文称赞：“一家非美国公司正在让OpenAI的最初使命继续存在——真正开放、前沿的研究，赋能所有人。”Meta首席AI科学家杨立昆说，DeepSeek的成功表明开源模型正在超越专有模型，开源将使每个人都从中受益。

在国内，DeepSeek R1的文笔已经风靡社交平台。它能够模仿不同语言风格，洋洋洒洒输出各种奇妙的金句，写出文采斐然的精彩文章，不过仍不能解决严重的幻觉问题。让DeepSeek R1一句话辣评竞品，它也能给出非常有梗的毒舌点评：

AI社区的活力被持续激发。软件作曲家Riley Brown分享自己使用DeepSeek推理模型，在短短1小时内，创建了AI搜索引擎Perplexity AI的克隆版。他说自己没写一行代码。

来自AI实验室EXO Labs的Alex Cheema分享说，他把7台M4 Pro Mac mini和一台M4 Max MacBook Pro相连来运行DeepSeek R1，总内存496GB，利用EXO Labs的分布式推理和4bit量化来实现“在家AGI”。

Y Combinator首席执行官Garry Tan今日发文分享他的使用体验：“经过几次查询后，DeepSeek搜索感觉更加可靠，因为看到推理过程（乃至它对自己知道什么和可能不知道什么有多么认真）会大大增加用户的信任。”

此前一则在硅谷匿名八卦分享平台Blind上发布的消息广为流传，称Meta因DeepSeek的成功而陷入危机。另据The Information今日援引Meta员工消息，Meta AI基础设施主管Mathew Oldham等高管担心Meta的下一代Llama旗舰模型的表现不会像DeepSeek那么出色。

据说Meta生成式AI团队和基础设施团队已经启动4个作战小分队来剖析DeepSeek工作原理：

小分队1和2试图搞清楚DeepSeek是如何降低训练和运行成本的；
小分队3负责研究DeepSeek可能使用了哪些数据来训练模型；
小分队4正在考虑基于DeepSeek模型的属性重组Meta模型的新技术。

Meta计划将从中吸取的经验用于改进Llama。下一个版本的Llama可能将在本季度发布，将包括多款模型。
“我们在开发过程中定期评估所有竞争模型，自从（公司的）生成式AI（团队）成立以来，我们就一直这样做。”Meta发言人Jon Carvill在一份声明中说，“Llama一直是建立开源AI模型生态系统的基础，我们对即将发布的Llama 4扩展这一领先地位感到非常兴奋。”

一些AI公司已经考虑转向DeepSeek。

Together AI是一家帮助开发者运行和调整开放权重模型的AI公司。其联合创始人兼CEO Vipul Ved Prakash说，过去两周，他们每天都将DeepSeek模型的运行能力提高1倍，以满足客户需求；许多客户已经从Anthropic的Claude 3.5 Sonnet转向DeepSeek模型，用于AI编程。

企业级AI代理开发商SuperFocus的联合创始人Steve Hsu一直在使用上个月发布的DeepSeek v3模型，认为它的性能与为SuperFocus大部分生成式AI功能提供支持的OpenAI旗舰模型GPT-4相似甚至更好。他说SuperFocus可能会在未来几周转向DeepSeek，因为DeepSeek可以免费下载、在自家服务器上存储和运行，并将增加销售产品的利润率。
“DeepSeek效应”令美股陷入动荡，更给美国AI公司们带来了空前紧迫感。

中国AI公司证明了用有限的计算资源，足以做出顶尖水平的模型。OpenAI估值已经高达1570亿美元，如果不能确保在AI前沿赛道遥遥领先，又不能展现出显著的投资回报率，如何证明其高估值和高开销的合理性？

AI经济效益悬而未决，而美国正计划大举砸钱投入AI基础设施。就在上周，美国新任总统特朗普宣布OpenAI、甲骨文、软银将成立一家合资企业“星际之门项目”，未来四年斥资5000亿美元（约合人民币3.6万亿元）建设新的AI数据中心。（特朗普宣布AI巨型项目：3.6万亿！）

今年早些时候，微软宣布将投入800亿美元用于AI数据中心建设。Meta创始人扎克伯格也在上周发文，称今年将是“AI决定性的一年”，Llama 4将成为领先的SOTA模型，Meta正在建设一个2GW+数据中心，将拥有超过130万块GPU，计划今年将600亿~650亿美元用于资本支出。

记者Holger Zschaepitz评价DeepSeek可能是对美国股市的最大威胁，因为该模型引发了对数千亿美元资本支出的效用的质疑。Garry Tan则认为DeepSeek的成功对美国竞争对手有好处：“如果训练模型变得更便宜、更快、更容易，那么对推理（实际使用AI）的需求将增长和加速得更快，这确保了计算的供应将被使用。”

在去年7月接受《暗涌》采访时，DeepSeek创始人梁文锋曾谈道，DeepSeek押注了三个方向：一是数学和代码，二是多模态，三是自然语言本身。他认为过去三十多年IT浪潮里，中国基本没有参与到真正的技术创新里，随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。

股市的激烈波动或许短暂，通往AGI的发展路径也尚不明晰。但显而易见，DeepSeek R1正在改写AI游戏规则。它所代表的中国AI开源力量扇动翅膀，已经在全球科技产业刮起影响深远的飓风。

撰文 | ZeR0
摘编 | 智东西

特朗普周二宣布支持OpenAI、甲骨文（Oracle）和软银的人工智能合作计划，但马斯克随即对此表示质疑。这是特朗普与马斯克罕见的分歧。

在白宫周二宣布了一项人工智能（AI）基础设施投资计划“星际之门计划”（Stargate）后，亿万富翁马斯克（Elon Musk）公开对其财务可行性表示质疑，向美国总统特朗普（Donald Trump）的支持泼冷水。

“星际之门计划”由OpenAI、软体业甲骨文（Oracle）和日本软银（SoftBank）等知名科技公司合作，目的是在未来4年内投入高达5000亿美元，来建设美国的AI基础设施，并为美国创造超过10 万个就业机会。

马斯克在周二半夜于社交媒体X上回覆OpenAI 的倡议声明时写道：“他们实际上没有钱。”他后来又于美东时间凌晨1点补充道：“软银现在的资金远低于100亿美元，我有可靠的消息来源。”

这些言论引起了广泛关注，代表了马斯克与新任总统的潜在分歧。前一天，特朗普才刚与OpenAI、甲骨文和软银高管共同亮相，宣布这项合作计划，在白宫的发布会上，特朗普称该计划为“史上最大的人工智能基础设施项目”，并强调了国际竞争对手在人工智能领域的挑战，将此计划视为保证美国在此领域保持领先地位的关键。

马斯克与特朗普有着密切的私人关系，他也一直是特朗普的主要财务支持者，并且在特朗普的政府中担任了关键顾问角色。马斯克的质疑无疑对这项雄心勃勃的计划造成了挑战。

OpenAI的首席执行官奥尔特曼（ Sam Altman ）直接反驳了马斯克的说法，他写道：“这是错的，你肯定知道。想参观已经在建设中的第一个站点吗？这对国家来说是件好事。我意识到对国家有利的东西，并不总是对你们公司最有利的，但在你的新角色中，我希望你能把（美国）放在第一位。”

马斯克和奥尔特曼OpenAI 问题上长期不和是众所皆知，2015 年OpenAI 刚成立时，马斯克和奥尔特曼是OpenAI 的联合主席，但马斯克在几年后离职，并在去年对该公司提起诉讼，指责该公司偏离了其创立使命，他也创立了一家人工智能新创公司xAI，与OpenAI 和其他公司竞争。

美国媒体石英财经网（QUARTZ）报道，Stargate 将由孙正义担任董事长，其软银将负责该公司的财务责任，而 OpenAI 则负责营运。根据甲骨文和 OpenAI 的单独声明，该专案的其他合作伙伴包括微软、阿联酋公司 MGX 以及晶片制造商 Arm 和英伟达。

美国媒体CNN引述一位熟悉“星际之门计划”的消息人士称，马斯克的说法并不属实。根据软银最新的财报，该公司现金余额为243亿美元，并且有足够的资金能力承担更多债务来支持该计划，并且具备获取更多资本的能力。

这位匿名人士还指出，MGX已经承诺了1000亿美元的资本，甲骨文拥有110亿美元的现金余额，而OpenAI最近宣布其从最新一轮风险投资中已筹集超过100亿美元。

微软首席执行官纳德拉（Satya Nadella）在周三接受CNBC采访时表示：“我所知道的是，我的80亿美元是可以提供的。”

3月30日，美国升级对华芯片出口禁令，表示将对中国出口的AI半导体产品采取“逐案审查”政策规则，全面限制英伟达、AMD以及更多更先进AI芯片和半导体设备向中国销售。

这一举动实质影响有限——在2022年和2023年，美国已经两度收紧对华AI芯片出口。产业界普遍对出口的口子被重新扩大不抱幻想。从2022年下半年开始，中国公司就开始疯狂抢购英伟达等AI芯片，一张GPU售价一度飙涨至接近40万元。

一个被普遍接受的观点是，在国产芯片能够逐渐替换英伟达之前，仍旧有至少三五年的过渡期。拥有足够多的英伟达芯片，目前暂时是大多数中国公司参与新一轮AI竞争的生命线。

这也催生了一个特殊职业：倒卖英伟达芯片。传闻里，这生意一本万利，倒爷们神通广大，赚得盆满钵满。果真如此吗？

我们试图讲述一位掮客在此间经历的疯狂、欲望和欺骗。人类历史上下一场科技革命最重要的燃料，世界上最稀缺的算力资源，如何在无数隐蔽的小黑屋和推销电话里，被决定了流向——这正是阿诚的故事的特别之处。

“5个亿”

阿诚号称自己搞成了5个亿的生意。

他曾是一个普通的英语老师。2023年9月，阿诚入职深圳一家卖英伟达芯片的分销公司。做的第一件事，是给自己整了一套全新的名片。即使那时他身上已经装了六七种不同身份的名片，随时可以对不同的人展开不同的说辞，但没有哪个身份比这张名片上的头衔更让他觉得有面子了——新纪元科技有限公司中国区销售总负责人。

只要他不说，没有外人会猜到，包括总负责人在内这公司只有两个销售——阿诚是其中一个，再加上老板、财务、售后，他们就开始搞事了。

在绝对的产品力面前，任何销售技巧都是多余的。在一个500人的芯片大群里，我只加了诚哥一个人，因为他的群昵称太有诱惑力了：诚哥H800。

H800，英伟达特供中国的一款数据中心GPU，也是2023年大模型算力竞赛里中国公司能合法买到的最先进的GPU。当下，英伟达就是训练大模型所需算力的最优解。全世界都在抢购。有人说，大模型的风吹了一年多，只有两拨人赚到了钱：一拨人卖AI课、一拨人炒英伟达芯片。

2023年10月，美国宣布扩大对华芯片管制，H800等四款产品也被要求禁运。当天，英伟达特供中国的A800和H800芯片停止接单。接下来，价格是按小时涨的，短短一周内，单张H800卡的报价几乎从20万元人民币翻了一番。一台H800服务器在10月初的服务器售价为220万元，到了10月底已经飙涨到300万元。

半年后，在深圳南山附近的一家咖啡店里，诚哥问我，“你猜我们五个人，一个月卖了多少钱？”

“5——个——亿哦。”许是很满意我已经惊讶到接不上话，他主动吐露了答案。我看着这个西装下穿着运动鞋、风尘仆仆的80后男人，他看起来真诚、老实，微微含着肚腩，给人一种腼腆的感觉，只有瞳孔因为兴奋而明显放大——我突然相信了，他刚才告诉我他老板说他炒芯片时的状态——“阿诚啊，你一炒芯片就眼睛发光，肯定是要发大财哇。”

H100，财富密码

发财，首先要有机会。两年前，对阿诚来说，机会还显得那么有距离。

那时他在英语教培机构工作，别说大财了，想在深圳买房要攒钱到下辈子。他不甘心。2021年7月。双减政策一出，阿诚是机构里第一个跑路的人。

一个没了工作的35岁男人，在不少地方要被归类为中年loser（失败者）。但是深圳有自己独特的造富生态，单车变摩托的故事俯拾皆是。在阿诚看来，早年卖山寨机，“互联网+”兴起时玩地推，等到比特币行情起来了再用显卡挖矿，发币割韭菜的，很可能就是同一拨人。

风口在变，身份都是自己给的。

当时，这个风口是“炒芯片”。既然是炒，就说明有套利的空间。疫情后缺芯危机愈演愈烈，珠三角活跃着上万个芯片黄牛，一些公司一个月就可以招聘100个芯片销售。阿诚折腾起了芯片。在外人看来。从英语老师转行卖芯片实在是匪夷所思，但是在诚哥的口中，这个难度并不存在，“公司招人时，对我发了个面试邀请，我就过来了”。
不需要专业知识吗？我很怀疑。

“其实……”他顿了一下说，“很多时候都是现学的。”

他认为，高杠杆的事情才有得赚。倒卖信息差就是杠杆最高的赚钱方式。越是风口上的行业，信息差越高，杠杆越高。如果在风口上，个人能力的参差似乎并不重要。

问题是，一穷二白的人如何跟上风口？

诚哥其实也不知道，他能做的，就是跑动得勤快一些。短短一年不到，他加了几百个行业群，跑了几百场会，换了几百张名片，他的身上有一种深圳式的搞钱执着。即使千里迢迢跑到外地去参会他也很少觉得辛苦。

他深信一点：只要圈子对了，赚钱就像呼吸一样简单。

珠三角成为中国电子信息产业集聚地已经快40年，近些年一个越来越明显的变化是，国际局势任何风吹草动，都可能改变这里一群人的生计。

2022年底，大模型开始席卷科技圈。诚哥发现，有一个词高频地出现在圈子中。这些人无论原来是在挖矿、玩NFT、搞元宇宙，现在，他们有了一个新的财富密码：H100。

H100，英伟达这一轮市场行情的起点。如果说英伟达当下是训练大模型所需算力的最优解，H100就是最优解中的明珠。

大模型的竞争会被称为算力军备竞赛，是因为大模型本质上还是一种大力出奇迹的暴力美学，换句话说，想要获得更强大的模型效果，就得靠堆卡，堆更多、更强大的卡。

供需极度失衡。行业媒体GPU Utils曾经做过一个测算，H100一年的出货量大约也只有55万张。但是，仅美国大型科技公司和少数几家明星初创公司，对H100的需求量一年内就达到了43万张。对Meta之类的巨头公司来说，囤上10万张H100在商业竞争中才有先机。而对初创企业来说，没有1万张H100，连坐上牌桌的资格都没有。

中国也差不多的情况，但中国公司的需求被美国政府的出口限制强行摁住。2022年10月，美国对华启动芯片管制。几乎是在H100和比其性能稍弱的A100被禁运的同一时间，OpenAI发布了chatGPT，从那时起，有多少张英伟达卡，成了中国科技公司AI实力的一把标尺。几乎所有选择宣布加码大模型的互联网大厂，在财报会上一定会被问的一个问题是，公司储备了多少英伟达卡？

第一拨行动者出现了。在2022年夏天之前，原价18万多元人民币的H100在中国需求量并不惊人，性价比低点的A100甚至有些滞销。然而，芯片禁令后市场上不多的存货就像被蝗虫过境，一扫而空。

四个月后，中国的大模型业进入了“百模大战”时间，英伟达面向中国客户推出H800，这个版本被俗称为H100的“阉割版”，英伟达在这个版本里去掉了受美国政府那一轮禁令管制的参数。加上此前已经推出的A100低配版A800，英伟达的中国客户还算有卡可用。抢卡的竞争又来到了一个新赛点。

至少有五类角色在疯狂抢购：电信运营商、服务器大厂、互联网和AI公司，以及业务和算力无关但是现金流充沛的大企业。

英伟达芯片在中国市场有四种渠道流通。其中两种可以订购中国特供版的官方渠道：一条通过英伟达自己的经销商体系，一条通过英伟达认证过的服务器大厂经销商体系，这两条渠道上挤满了排队下单的大厂，交付的时间则取决于英伟达，最快也要到2023年底。为了插队，大厂高管们八仙过海式的拉关系，甚至不乏上市公司老板直接飞去美国见英伟达CEO（首席执行官）黄仁勋。

另外两种渠道则通过黄牛，这个渠道多少有点暗箱操作：一类有海外背景，可以有特殊的海外渠道让H100/A100流入内地；另一类则是体量更小的散户，他们的货源来自内地，“至于具体是哪里，那就要看各自的本事了”。

“一卡难求”的情况甚至还推高了国产芯片的市场空间。诚哥一开始没有渠道，卖不了英伟达芯片。他花了四个多月，帮一家号称“中国英伟达”的国产AI芯片公司成交了一笔200多万元的合同。

可是，他却没能拿到一分佣金。

诚哥认为，之所以说好的佣金也不给他，是因为这公司自己处境艰难。他的依据很简单，市场上愿意买英伟达之外芯片的厂商寥寥，“客户买英伟达的卡是拼手速，秒慢没；买这公司的卡要磨磨蹭蹭，讨价还价”。即便卖出去了，客户的目的只是为了符合国产芯片需占一定比例的采购要求，买了卡也通常是堆在库房。

此时，对在2023年向英伟达下订单的大多数中国公司来说，H800遥遥无期，A800是唯一到货的产品。这一产品刚推出时售价为7.4万元，到了6月底，黄牛开出的高配版的售价逼近10万元，而到了7月下旬，价格已超过12万元。无论是出于抬高价格还是恐慌心理，市场在疯传，美国将要再次收紧芯片管制。

入局者也越来越多了。如果说一年前的夏天，大量囤英伟达卡的公司必定业务和其有相关，现在也可能是一个卖味精的公司或者是一家女装公司。囤卡的散户也从过去长期依赖英伟达显卡挖矿的大佬，变成了现在可能是任何一个毫无背景的人。比如一个曾经的英语老师。

诚哥就是那个时候入局的——新纪元这家公司当时成立才一个月，但有“渠道”。

“先签了再说”

从外表上看，新纪元实在是不够新。在大厂林立的深圳南山，这里着实太简陋了：两间屋子，五把椅子，还有一些电脑和手机，就是全部家当。

诚哥一进去就发现了这是个草台班子。虽然他之前只短暂卖过四个月国产AI芯片，但他已经是公司里经验最丰富的人。老板是个快60岁的老江湖，年纪不小，看起来却很有一股疯劲。他对阿诚直言不讳，招他来，是因为他有些经验但是又不多，“太会的人拿捏不住”。

被寄予厚望的诚哥获得了使用单独办公室的权利。不是因为他资深，而是他不喜欢和同事们在一起打电话。

这种古老的营销手段，在这个新圈子里却有用。诚哥和同事们获客的方式就是先在网上找到哪里出现了招投标的消息，再找到消息中参与公司的联系方式，直接打过去。

诚哥有一个观察，人们对陌生电话常充满警惕，但是对推销英伟达的陌生电话格外宽容。在听完他说“你好，我是卖英伟达卡的”之后，几乎所有人都会愿意聊下去。无论对方是一家上市公司AI业务总监，或是某个大型实验室采购负责人，通常对话不需要进行十句，双方加上微信，诚哥便会把报价和合同推过去。

在一个绝对的卖方市场里，有了货源就意味着有了权力。在中国，英伟达的两种官方渠道一类是原厂—总代理—经销商—市场；另一类是原厂—服务器大厂—经销商—市场。

看起来，每种渠道只有四类角色，是一个组织严密的金字塔状；但事实是由于市场过热，这两个结构已经被冲击成网格式的蜂巢状了——换句话说，每一类角色的背后，都可能分化出无数二道贩子，交易也不再是逐级流通。

诚哥的公司就是这样游离在第二种边缘。“我们老板和服务器大厂那边有些关系，能搞到卡。但我们没有大厂正规经销商的资质，充其量只能说是游击队。”不过，即使是游击队在当时也拥有了不一般的地位。诚哥说，他见客户从来都是“让客户过来”，和客户吃饭时“他们对能搞到货的人佩服得五体投地”。

如今，阿诚回想起来那段日子，能想到的形容词只有一个，“疯狂，太疯狂了”。10月17日，美国扩大对华芯片管制范围，英伟达在中国市场流通的所有AI芯片均被列入其中。

这份管制原定有30天公示期。这段时间也因此被行业人士视为“最后30天窗口期”。理论上说，最后30天，英伟达等企业会把所有先进AI芯片产能、库存都优先供给中国市场。这会是中国企业抢购英伟达芯片最后的“操作窗口”。

此时，H800单卡市场价已经飙升至21万元一张左右。很快，新纪元公司就成交了一笔4亿元的合同。还没有来得及庆祝，就又签下了一个1亿多元的单。

我在禁令出台当天和他通了一个电话，那时他刚刚接完一个十几亿元的订单垂询，声音嘶哑，但是是破音的那种兴奋。接下来，他的电话就再也没有打通过——他太忙了。

过去对他发消息从来不回的大厂高管，为了买卡一天发十几条消息。一家公司问他们能搞到多少张，“280万元以下的H800服务器有多少台我们都收”。诚哥在那几天几乎疯狂，不需要吃饭，也不会疲劳，只要在呼吸，就可以卖卡。他根本没有考虑过有没有货源能交付。

“先签了再说。”

他闭上眼睛，想睡一会，脑海里又响起来狂躁的询问声，“有卡吗！有卡吗！有卡吗！买卡吗！买卡吗！买卡吗！”

人类历史上下一场科技革命最重要的燃料，世界上最稀缺的算力资源，就这样在这些隐蔽的小黑屋和电话里，被决定了流向。

数字游戏

仅仅是在一周之后，阿诚就开始怀疑，这一切不过是在玩数字游戏。

10月25日，美国宣布禁令立刻生效，30天窗口期以一种戏剧性的方式被掐断。不久之后，和上次在英语培训机构一样，他先跑路了。

原因很简单。那些天价订单生意，随着交付日期的临近，他太担心老板要卷款跑路了。这担心始终存在于公司所有人的心里。空手套白狼的例子太多了——假设A公司什么也没有，也可以和B先谈妥一笔供应合同，A再去找C拿货，C的货可能也是从D或者E处加价买来，中间A发现F的开价比B要高，于是此前的一切白纸黑字都可以作废。

有多少合同能够落地？就像那笔4亿元的订单，货物从签单到完成交付中间隔了12周的时间，市场价涨了100多万元，而毁约只需要成单价1%的罚金，他很怀疑，老板不会选择交付。

那么那批货到哪里去了呢？

诚哥也不知道。他告诉我，自始至终，他没有见到那批货，就像他也没有见到那笔钱一样。

更重要的是，诚哥突然发现，90%的倒爷赚不到大钱，这让我意外。他给我算了一笔账，假设一台H100八卡服务器出厂价250万元，终端市场价280万元，中间看起来有30万元的差价，但是很可能倒了十次不止，一家只能赚3万元。这些利润大部分被掌握货源的老板吞掉，他作为打工人，抽成是利润的3%。

因此，这生意只有掌握货源的人才能赚到钱。他有一个切身感受，这两年来各家疯抢GPU的力度远远超过了真实需求，更类似于市场对美国随时有可能加码的芯片制裁的本能反应——只要科技竞争的阴影存在，高端AI芯片必然是期货。不少公司是在以此为投资。甚至可以说，找散户下单的公司，将来相当一部分还会选择再把芯片卖出去。

归根结底，二道贩子这么多，是因为货源太稀缺了。“无论芯片通过什么方式进入国内，就像水流一样，封锁当然不可能完全封锁，但已经足够锁住大部分的水流了。”阿诚说。

事实是，所有的疯狂都是徒劳。在2023年10月17日芯片禁令之后，合法渠道到货的H800寥寥无几。

财报显示，2023年第三财季，英伟达中国大陆收入高达40.3亿美元，环比大涨47%。出口管制规则出台后，2023年第四财季英伟达中国大陆收入仅为19.5亿美元，环比大降52%。当季，中国大陆仅占英伟达总营收的8.8%，是历史最低点。

英伟达和AI相关的数据中心业务在中国大陆的收入占比过去长期达到20%-25%。但自2023年10月起，该收入显著减少。英伟达高层表示，2023年第四财季，中国大陆在数据中心收入中的比例已降至个位数，预计下个财季也将保持这一水平。

对大多数渴望暴富的人们来说，那些像做梦一样的日子，最后真的落了一场空。

抛物线后半段

不过，英伟达的行情仍在持续。

2024年，英伟达将会推出H200等四款革命性AI计算产品。同时，根据瑞银近期的研究，其交付时间在缩短，已经从2023年末的8个至11个月缩短了一半时间。一些机构预测称，英伟达在今年将销售大约150万到200万个AI GPU，数量是2023年3倍。

看起来，这些与中国无关了。但是，这里有一个连锁反应在后，英伟达在全球范围内供应能力的增长将会给中国企业带来更大的竞争压力。随着全球AI应用水平因GPU供应的大量增加而快速提升，中国必须寻找替代方案来应对。

目前，通过官方渠道购买H/A800和H/A100已经不可能。黄牛之间流通的芯片价格略有回落，但依旧令人咋舌。离开新纪元以后，阿诚自己开了一家公司，刚刚给客户报了价，一台搭载八个H800的AI服务器价格还是约300万元。好在一些此前被囤积的芯片正在被释放，市场上现货充足，一般两周以内就能交付。

因为生意不稳定，他还同时在另一家英伟达代理商那里上着班。即使AI芯片受限，他还是坚定看好英伟达包括游戏显卡和自动驾驶在内其他业务在中国的前景。

这块市场英伟达无法放弃。在芯片禁令不久之后，英伟达再次针对中国市场推出了三款在数据传输速度等关键性能上进一步降低的芯片：H20、L20和L2。市场上传言，这些芯片性价比太低，并不受中国公司青睐。中国公司更愿意采购国产新品。

阿诚对这种传闻嗤之以鼻。“那些只是外界的一厢情愿”。具备推理能力的L20最先面世，但是迅速被几家互联网大厂抢购一空，没有多少能流入到市场上。而适用于大模型训练的H20也不是中国公司不想买，而是买不到。H20在今年1月开始接受预订，但仅限大客户。

中国公司想要通过正规渠道获得英伟达芯片，可能性越来越小了。

这反而激发了部分公司对特殊途径的需求。无论是将芯片通过非禁运国家以转运的方式进入中国市场，还是考虑把数据中心业务建在海外，在业内人看来，即使审查的手段越来越严。愿意冒险的公司数量仍在明显变多。

3月30日凌晨，美国商务部宣布了一项新的出口管制规定，对涉及美国和中国澳门等地区的对华半导体产品销售限制进行了调整，同时，美国对华出口的AI半导体产品将实施“逐案审查”政策，对技术等级、客户身份、合规计划等进行全面审查。也就是说，新规进一步限制英伟达、AMD以及其他先进AI芯片和半导体设备对中国的销售。

想要通过特殊渠道让芯片流入中国，也越来越难了。

这在意料之中。阿诚告诉我，这些变化在短期内影响不大。新规主要限制AI芯片未来流入中国的可能，但是中国市场在此前囤积的芯片已经足够很长一段时间供需。他注意到，交付周期在明显缩短。之前一些在疯狂抢卡的公司，现在已经开始卖卡和做算力租赁了。过去倒爷们只需要强调“有卡，速来”，现在还要强调“量大，可持续供应”。

不过，可以预见，在这一波囤积的算力释放之后，倒爷们会逐渐沉寂，也许最终大多数都会消失。“中国区需求量的高峰期是在去年三季度。炒货的高峰期是在去年四季度，但是需求量已经在减少了。”他认为，中国公司对英伟达的需求已经过了抛物线的高点。接下来，英伟达在中国的发展重点不是是否衰退，而是衰退的曲线如何变化。

技术的领先是有时间期限的。对中国公司来说，如果无法购买更先进的英伟达产品，现有存货的优势终将随着时间变化而减少。他听说了一些关于国产AI芯片如今供不应求的故事——情况和去年这时已经大不同了。他对华为芯片很感兴趣，有机会的话也想卖。

不过眼下，阿诚还得先做好英伟达，年前他刚刚成交一单700万元的生意。“一切都会越来越好的。”他充满信心，因为现在的圈子多得是企业中高层和行业大人物。他向我谈起一个关系密切的中间人，告诉我对方“是某某亚太AI协会的领导，协会里有100多位院士”。他说，之前对方帮他介绍过1笔500台以上的大订单，如果成了，他要付给对方一台3万元的中介费，也就是对方至少可以赚1500万元。

“可惜没有成。”我看着他一脸真诚的遗憾，有些常识不确定他知不知道，中国大陆并不允许公司注册名以亚太开头——所以我一看到以亚太为名的机构，很难不联想到注册在中国香港的皮包公司。

（文中新纪元和阿诚均为化名）

撰文｜顾翎羽
编辑｜谢丽容
摘编｜财经杂志

撰文 | 张俊雯

一级市场，要被AI彻底颠覆了？

找项目不用靠投资经理，AI可以代替了。

最近，读到一篇关于瑞典 PE 巨头殷拓集团EQT靠AI做投资的文章。

文中提到，EQT靠AI挖水下项目，成绩不俗，已经完成了15笔交易，其中2笔交易估值超10亿美元，妥妥独角兽级别，还有1笔已经被收购。

挖掘水下项目，对所有投资机构都不是一件容易的事，这家欧洲老牌PE竟然靠AI实现了，这不是明摆着抢了投资经理的饭碗？原本靠人脉关系、信息差赚钱的一级市场，这么快就要被AI彻底颠覆了？

这到底是怎么个事儿？我去仔细研究了一下。

欧洲豪门PE靠AI挖水下项目

先简单介绍下殷拓集团EQT，这家机构在国内知名度不高，但在欧洲算得上是一家豪门PE。

EQT，是瑞典银瑞达集团(Investor AB) 在1994年创立的私募股权投资机构。银瑞达是北欧最大实业控股公司，旗下包括ABB、爱立信等多家世界五百强公司，投资聚焦美国、北欧和亚洲的非上市公司。其创始家族是“瑞典无冕之王”瓦伦堡家族，至今已经传承了六代接班人，与美国洛克菲勒、摩根家族齐名。

值得一提的是，蔡崇信的老东家也是银瑞达(Investor AB)。1999年，时任Investor AB 大中华区高管的蔡崇信远赴杭州考察马云的创业项目后，毅然辞掉了当时年薪70万美元的工作，加入了马云的草根团队，月薪500元人民币任CFO。

EQT背后金主除了银瑞达，还有纽约市退休基金、德州和丹斯克银行A/S教师退休基金等超级LP。2019年，EQT成功上市，成为欧洲第一家上市PE。截至2023年三季度末，EQT的FAUM（可收取管理费的AUM）高达1280亿欧元（约合10009亿元人民币）。

别看EQT拿的是“老钱”，但做派十分前沿。

早在ChatGPT蹿红之前，EQT已经开始用AI找项目了。2016年，EQT内部搭建了一款AI驱动系统Motherbrain，可以通过数据分析寻找项目。文章开头也提到，AI表现不俗，完成15笔交易，出了2个独角兽。

举个例子。比如，EQT 在2018年5月领投的AnyDesk一轮760万美元融资，正是靠AI找到的项目。

AnyDesk是一家德国初创企业，做远程操控桌面软件的。公司体量不大，但已经实现了正现金流，之前也没接触过资本，也没主动找外部融资，就这么一家处在水下无人问津的项目，却被EQT的AI系统监控到了，并将项目推荐给了投资团队。

Motherbrain之所以能发现AnyDesk，是因为这个AI系统从创立开始，不断积累数据，监控了数百万家公司。监控维度包括融资、金融消息、网站排名和应用排名、社交网络活动等。一旦有企业能满足EQT投资标准，Motherbrain会立即发现，并按照优先次序给出候选名单：建议基金现在应该关注哪些公司。AnyDesk在各项数据中表现优秀，顺理成章被AI筛选了出来。

除了“找项目”之外，Motherbrain目前已经渗透到 EQT 所有流程中，被全球23个办公室的投资团队所使用。Motherbrain在EQT中扮演的角色大致有三：

一是机构组织内部管理，类似飞书或者OA系统之类；

二是充当投资分析师。通过收集所有业务领域的信息，并根据预测指标，提示风险或机会，帮助投资团队监控市场。

三是投后管理。EQT让被投企业一起使用Motherbrain，可以帮助被投企业招聘、监控竞争对手、发现市场新趋势等，也帮助EQT寻找合适的收购机会。

EQT是一家科技基因很强的PE。EQT不少合伙人也并非投资出身，而是欧洲科技公司高管。Motherbrain在EQT内部很受重视。甚至配有投资数据的专家，负责对数据进行关联，维护、评估，以保证AI系统更加精准。

看来，是一伙科技界人士的杀入，来“革”投资行业的“新”了——世界上的故事总是如此。

不少投资机构开始拥抱AI

EQT不是唯一一家利用AI做投资的机构，不少对冲基金和投行都开始拥抱AI了。

对冲巨头桥水基金，将于2024年7月推出一支由AI驱动的基金，通过机器学习复制投资过程的每个阶段。桥水方面表示，AI可以更高效处理和分析大量信息，理解市场趋势和预测未来的投资机会，并最终做出更精准的投资决策。

“让AI渗透进投资的每一个阶段”这一愿景现阶段来看，实现起来还有一定难度，但“取代实习生”应该不成问题。

顶级投行摩根士丹利推出了一款生成式AI助手AI @ Morgan Stanley Assistant，相当于财务顾问版ChatGPT，可以帮助财务顾问解析大量研究和数据，未来可供 16000 名顾问使用。

同样，花旗银行也利用AI在内容生成上做尝试，包括面向技术人员的代码生成和销售团队的营销材料生成等。目前，花旗银行各业务部门无论是私人银行、财富管理、技术和运营，还是机构业务，都在积极拥抱AI，将之前的dirty work转交给AI完成。

AI除了能在工作内容层面助力，对于规模庞大、业务繁杂、人员众多的大型金融机构来讲，AI还能帮助机构管理投资人，让这群“聪明人”在一起更高效合作。

全球最大的上市对冲基金 Man Group，管理着 1612 亿美元（约合11529亿人民币）的资产，成立了一个专注于生成式 AI的新团队，目的是为整个公司制定和执行生成式AI，改变投资人之前的工作方式。除了帮助内部提高对话效率、代码生成、文档搜索和生成等常见的AI辅助功能之外，Man Group最终希望能够创建一个”alpha 助手”，将团队输入的特定指令，直接生成投资策略。

整套故事看完，我们还得辩证地谈谈结论。

从投资、金融机构对AI的热情可以看出，AI在金融圈已经展现出了财富效应。尤其是对冲基金，可以通过海量数据，分析得出更精准的判断，这都基于股票是标准化产品，可以被量化。

但一级市场投资是非标市场，很多过程需要人的参与，这是AI无法实现的。比如，投资人需要在初期阶段跟创业者见面，拿到一手非公开数据，或者说服对方拿到份额。另外，早期投资往往缺少确定的财务数据，数据不完整可能会导致AI分析结果错误，这就需要投资人根据过往经验，进行最终的判断。

虽然AI能起到的作用越来越大，但没有本质变化，AI能寻找，不能触达。针对这一点，EQT合伙人也坦言，“Motherbrain的作用是告诉我们，应该在什么时间点与谁建立关系。”

AI到底起多大作用，只有EQT自己知道；AI将来能起多大作用，没人知道。但好消息是，钱是真的赚到了。

摘编 | 东四十条资本