导论：AI 时代的 VC 范式之变
一、2012 年的一篇论文
2012 年 9 月 30 日，一份名为 AlexNet 的论文登上 NeurIPS 会议。它把 ImageNet 图像分类任务的错误率从 26% 砍到 15%，一夜之间让深度学习从学术冷门跃为产业显学。
这一年，张一鸣在中关村今日头条 V1.0 还没上线；雷军的小米刚卖出第一个 100 万台；OpenAI 还要 3 年后才会被 Sam Altman 和 Elon Musk 创办；ChatGPT 距离震惊世界还有 10 年。
但有一位投资人，已经开始通读这篇论文。
她叫张倩——后来天际资本（FutureX Capital）的创始人。在 2025 年的一次访谈里，她回忆这个时刻：
「我从 AlexNet 出来就在关注 AI。后来我开始全球看 AI 项目。商汤、依图、旷视当时都接触过，但我没投——因为我判断，最终产生最大商业价值的不是技术本身，而是应用。」[1]
13 年后回头看，这句话几乎决定了天际资本的命运：
- 没投商汤、依图，他们在 2024 年深陷估值倒挂；
- 投了字节跳动、小米、美团、蔚来——四家公司今天总市值超过 2 万亿人民币[2]；
- 2023 年她又在 ChatGPT 出来后两年内出手 40 个 AI 项目，仅花了「小几亿人民币」[3]；
- 投资的 Dify 成长为全球安装量超 40 万、中国 70% 用大模型做应用的公司都是其客户的 AI 应用平台[4]。
我把这段背景放在全书最前面，不是为了夸张倩。而是想说一件残酷得多的事：
当 AI 浪潮真正到来时，能踩准节奏的投资人，往往是 10 年前就开始准备的那批人。 你以为你在看一个新风口，其实你在看一份延期 13 年到期的兑奖券。
这本书想回答的问题是：今天的我们，如何用比 2012 年更短的窗口期，准备下一个 13 年？
二、2025 年的三个数字
把镜头从 2012 拉到 2025 年底。
第一个数字：61%。
2025 年，全球 VC 流入 AI 公司的资金达 2,587 亿美元，占总投资额的 61%——这一比例在 2022 年还只有 30%[5]。换句话说，全球风险资本已经不再「也投 AI」，而是「主要投 AI」。
第二个数字：40%。
2025 年的 VC 退出价值（IPO + 并购）里，40% 来自 AI 公司[6]。这是 PitchBook 在年终复盘时给出的数据。要知道，「退出」是检验 VC 业绩的硬指标——它意味着 LP 真金白银拿回了钱。AI 已经不是账面估值游戏，而是真实兑现回报的主战场。
第三个数字：1,070.7 亿元。
2025 年中国 AI 应用赛道总融资 1,070.7 亿元，930 家公司完成融资。日均 2.6 家公司拿到钱，每小时融资 1,200 万元[7]。其中具身智能一个赛道就吸纳了 337.7 亿元，占 20.9%；自动驾驶平均单笔 4.5 亿元；通用大模型平均单笔 1.7 亿元。
这三个数字不是孤立的统计。它们勾勒出一个事实：
VC 行业正在被 AI 重塑——不是局部、不是边际，而是范式级别的重塑。
但范式重塑的另一面，是惨烈的洗牌。张倩在 2025 年 9 月一次访谈里给出过一个更残酷的预判：
「AI 加速 VC 清场速度。那些跟不上这种变化的机构，百分之八九十都会被淘汰。」[8]
这不是危言耸听。AI 正在打破投资行业的两个核心信息差——项目源信息差（开源社区让创始人在写代码时就被看见）和判断力信息差（AI 工具让 IC 决策周期从两周压到两天）。当信息差消失，剩下能赚钱的，只有两类机构：「大」的（规模红利）和 「专」的（效率红利）。中间那一大片「不大不专」的腰部 VC，会先死。
这也意味着：这本书的目标读者，不是那 80%-90% 即将被淘汰的人。是想活下来的那 10%-20%。
三、为什么 Venture Mindset 必须重写
2024 年，斯坦福商学院教授 Ilya Strebulaev 和 Alex Dang 出版了 The Venture Mindset: How to Make Smarter Bets and Achieve Extraordinary Growth。这本书提炼了硅谷 VC 的 9 条心法：
| # | 原则（英文） | 中译 |
|---|---|---|
| 1 | Home Runs Matter, Strikeouts Don’t | 本垒打才重要，三振出局不可怕 |
| 2 | Get Outside the Four Walls | 走出四堵墙 |
| 3 | The Prepared Mind | 准备好的头脑 |
| 4 | Say No 100 Times | 拒绝 100 次 |
| 5 | Bet on the Jockey | 押骑师不押马 |
| 6 | Agree to Disagree | 同意分歧 |
| 7 | Double Down or Quit | 双倍下注或退出 |
| 8 | Make the Pie Bigger | 把蛋糕做大 |
| 9 | Great Things Take Time | 伟大需要时间 |
这 9 条原则，每一条在 AI 时代都仍然成立。
但每一条触发条件、力度、节奏都被重写了。
举三个例子。
例 1：Say No 100 Times → Say No 1000 Times
Strebulaev 引用经典数据：硅谷 VC 平均看 101 个项目才投 1 个。但在 AI 时代，张倩说她的团队「过去两年看 1000 个项目投了 40 个」[3]——25:1 的漏斗。原因？因为「套壳创业」让 BP 噪音是过去的 10 倍。LangChain 套个皮、ChatGPT API 拼接界面，都自称「AI 公司」。心法没变，力度变了 10 倍。
例 2：Great Things Take Time → 还要看你说的是哪件事
互联网时代，从 BP 到 IPO 的中位数是 8-10 年。AI 时代，DeepSeek 估值在数周内从 100 亿美金涨到 450 亿美金[9]；月之暗面（Kimi）估值半年从 48 亿涨到 200 亿美金，4 倍[10]；智谱港股 IPO 后 3 个月市值上涨 700%，超过京东和百度[11]。
但与此同时，OpenAI 用了 9 年才有 ChatGPT；DeepSeek 一夜爆红前已经在量化基金幻方憋了 5 年；天际资本布局 RWKV 和 Mistral 这类「下一代架构」也是数年级布局[1]。
所以 Great Things Take Time 在 AI 时代的真相是：模型迭代加速，但商业沉淀变慢。前者欺骗你做短线；后者考验你能不能 hold 住一个三年起步的资产。心法没变，但你需要分辨「快」和「慢」分别在哪一层。
例 3：Bet on the Jockey → 但这次的骑师，要看他是不是真懂 transformer
移动互联网时代，VC 看创始人是「程序员出身 + 学习能力强 + 二次创业」。这套画像产出了张一鸣、雷军、王兴。但 AI 时代，张倩明确加了两条：
「第一，团队必须全身心投入到 AI，真正懂 AI 技术——不要求科班出身，但要对行业内技术进展了如指掌。第二，速度。在 AI 这个快速发展的行业，时间就是生命，速度决定成败——创业一年多还拿不出 Demo，就是问题。」[8]
这两条放在 2015 年看，可能是「nice to have」。放在 2025 年看，是 dealbreaker。骑师没变，评判骑师的标尺重新刻度。
四、中国心法：抓「不变」之物
如果说 Strebulaev 的 9 条是 VC 的「公理」，那么中国一线 AI 投资人——以张倩为代表——还贡献了一条增量心法。
她把它概括为：「抓浪潮中不变的东西。」具体三件：
- 底层技术：数据智能、云计算、硬件创新；
- 优秀创始人：坚韧、敢创新、强学习能力；
- 平台型企业：能在多轮浪潮中开出新增长曲线。
为什么这一条值得单列？因为它和 Strebulaev 的 9 条形成互补关系：
- Strebulaev 9 条解决「怎么做 VC 」（决策、漏斗、机制、心态）；
- 中国心法解决「做什么的 VC 」（看哪个层、看哪种公司、看哪类人）。
这种互补不是偶然。它来自中美 VC 不同的产业土壤：
| 维度 | 硅谷 VC | 中国 VC |
|---|---|---|
| 产业链 | 高度分工，重技术单点突破 | 高度集成，重应用场景密度 |
| 创始人池 | 学术 + 大厂为主 | 大厂 + 二次创业 + 工程师红利 |
| 退出路径 | Nasdaq 主导 | 港股、A 股、并购、老股转让多元 |
| 资金性质 | LP 多元（养老金、捐赠基金） | LP 集中（国资、产业、家族） |
| 估值锚点 | DCF + 对标交易 | PS + 政策 + 国资逻辑 |
这意味着：硅谷的 9 条心法你可以照抄，但中国的玩法你必须自己长。这本书要做的，就是把 9 条心法在 AI 时代的「中国增量」补全——形成 10 条核心心法 + 25 条具体铁律 的完整体系。
五、本书结构：心法 → 赛道 → 实战
全书 100,000 字，分三个部分。
第一部 · 心法（10 章 / ~40,000 字） 9 条 Strebulaev 经典原则在 AI 时代的重写 + 1 条中国增量心法。每章一条心法，一个真实问题打开，一组中国案例 + 硅谷对照 + 反例陷阱 + 落地清单。
第二部 · 赛道（5 章 / ~35,000 字） 心法落到产业的具体地图：
- 大模型 — 基础层「水电煤」战争（DeepSeek 450 亿、Kimi 200 亿、智谱 / MiniMax 港股 4000 亿）
- Agent — 下一代「操作系统」之争（Cursor、Devin、Manus、Dify）
- 具身智能 — 337.7 亿的赌局（宇树、智元、Figure、1X、Tesla Optimus）
- AI 应用 — 从 PPT 到 PMF（B 端 / C 端 / 套壳判别）
- 基础设施 — 算力、芯片、数据（英伟达霸权、国产替代、合成数据）
第三部 · 实战（3 章 / ~20,000 字） 从 Sourcing 到 Exit 的全流程方法论：
- Sourcing：1000 项目漏斗、开源社区、社交反向 sourcing
- Due Diligence：技术 / 市场 / 团队 / 数据四维深尽调
- 投后与退出：港股、美股、并购、老股转让的路径选择
附录（5,000 字）：30 个案例库 + 200 条术语表 + 3 个估值模型 + 完整参考文献。
六、给三类读者的不同读法
这本书的目标读者是三类人，读法可以完全不同：
你是 VC 投资人？
从第一部开始顺读。10 条心法是你重写自己投决框架的脚手架。第二部赛道章可以用作团队 weekly 的赛道分享底稿。第三部和附录直接拿去当作内部 SOP 的初稿。
你是 AI 创业者？
先读第三部第 17 章（Due Diligence）——直接看 VC 怎么看你。然后倒回第一部第 3 章（创始人画像）和第 9 章（节奏），最后挑你赛道对应的第二部一章。剩下的可以选读。
你是 LP 或行业研究者？
先读导论 + 第一部第 10 章（中国心法）+ 第二部全部——这是最快理解中国 AI VC 当前格局的路径。然后看第 18 章（退出）和附录 A（30 个案例）做深度。
七、一个免责声明
本书数据截至 2026 年 5 月。
AI 行业的速度意味着，等你读到这段文字的时候，DeepSeek 的估值可能已经 1000 亿美金，OpenAI 可能已经发布了 GPT-6，月之暗面可能已经港股上市，又或者，某家我重点引用的公司已经倒闭。
这正是 AI 时代写一本书最大的难处——也是最大的乐趣。我尽力让书中心法层面的内容具有 5 年以上的生命力（这也是为什么我用 Strebulaev 9 原则作为骨架），但数据和案例层面只能是某一时刻的快照。
如果未来某条数据被时间证伪了，请按以下顺序处理：
- 优先信任心法而不是当时的数据；
- 把过时数据当作「那一刻判断的依据」而非「永恒真理」；
- 用最新数据做你自己的判断——这本书的目的从来不是让你照抄结论，而是让你学会自己得出结论。
八、最后
写这本书前，我反复问自己一个问题：
为什么不是另一个人写？
答案是：写这本书需要同时满足三件事——懂 VC 心法（不是只懂行业新闻）、懂中国一级市场（不是只看二级市场风口）、懂 AI 技术（不是只看产品功能）。这三件事单独懂的人不少，三件事都懂的人不多，三件事都懂还愿意用 100,000 字写出来的人，更少。
而真正紧迫的，是这个窗口期有多短。
张倩在 2025 年 3 月说：「AI 投资最好的红利期还有大约半年。」[1]
现在是 2026 年 5 月。她说的那半年已经过去了。但新的半年正在打开——新的应用层窗口、新的 Agent 窗口、新的具身智能窗口。这本书写完时（预计 2026 年 Q3），可能又有新的半年会打开。
每一个半年的窗口，淘汰一批人，托起一批人。
下一个被托起的人，可能是你。
让我们开始。
引用编号（首次出现）
- [1] 新浪财经 (2025-03-25)：对话天际资本张倩：AI 投资最好的红利期 2 年前已开始
- [2] 公开资料 (2026-Q1)：四家公司港股 / 美股市值合计估算
- [3] 同 [1]
- [4] 新浪财经 (2025-09-07)：雷军和张一鸣背后的女人，正在寻找下一个字节
- [5] OECD / Goldman Sachs (2025) AI VC 投资报告
- [6] PitchBook (2025-10) 经 Fortune 报道
- [7] 投资界 (2026-01)：2025 AI 应用元年融资图谱
- [8] 同 [4]
- [9] 观察者网 (2026-05-06)：DeepSeek 估值 450 亿美元
- [10] 网易 (2026-05)：晚点独家·月之暗面 200 亿美元
- [11] 36 氪 (2026)：智谱港股 IPO 后表现
延伸阅读：The Venture Mindset 官方书页 · The Power Law (Mallaby, 2022) · 天际资本对外访谈合集