晚点晚点聊 LateTalk2026年6月10日· 2:07:27

168: 对话王新宇:美团龙珠怎么投科技?

美团龙珠合伙人王新宇向《晚点聊》主持人程曼祺完整讲述其十年科技投资史:从复旦计算机视觉背景进入GGV,经历AR/VR与自动驾驶投资,在昆仑万维投出PonyAI与多家半导体公司,再到2021年加入美团龙珠构建“三纵三横”科技投资框架。他重点复盘两笔关键投资:称龙珠2019年投理想是能写进投资史的决定,王兴的好奇心与求甚解令人印象深刻;并详述2023年7月投资月之暗面的过程——2022年底就想“挖”杨植麟创业,第一次见面后所有负面疑问都烟消云散。他还解释美团系累计投资宇树超4亿元、合计持股约9.65%的原因:2023年底去美国NeurIPS参观全球顶尖机器人实验室,发现宇树的机器狗已成为标配,人形机器人也获预售,由此看懂其价值。王新宇提出“年轻的大哥”创业者范式,认为热爱与专注会催生更多王兴兴、杨植麟式的创业者,并直言中国投入具身智能的钱不是太多而是太少,具身的GPT-3.5时刻可能在一到两年内到来,产业链链主未必是本体厂商。他也分享了对DeepSeek冲击的看法,称这是“事教人”,并透露龙珠已投十余家AI应用公司、创始人出生高峰为1997年,最后判断AGI已实现,未来AI即使停滞也会带来移动互联网级变化。

  1. 0:00开场
  2. 1:40起步
  3. 11:45早期投资
  4. 23:45加入龙珠
  5. 33:20三纵三横
  6. 38:15月之暗面
  7. 51:35AI应用
  8. 1:01:16具身布局
  9. 1:12:56泡沫
  10. 1:19:32GPT时刻
  11. 1:33:11宇树
  12. 1:54:27未来

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文字稿

开场0:00

王新宇0:00

我们 VC、 我们投资人的工作 ,不是判断一个公司的好与坏 ,而是判断一个 " 好 " 的公司到底有多好 。

曼祺0:07

16 年 7 月见到王兴兴 , 嗯 ,他是一个什么状态 ?

王新宇0:10

我觉得跟今天的差别并不大 ,他的底层的东西我觉得没有变化 。

曼祺0:16

这个底层是什么 ?

王新宇0:17

就是他热爱的那个东西 , 那时候我都看到那只狗了 。 我们不知道这东西能做什么 ,但他非常喜欢这个东西 ,并且把这东西做得相当好 , 这件事情在那个时候就已经体现了 ,而且到今天没有变过 。

就是我觉得做投资对我来说 , 今天最幸福的一件事情 , 及我对未来的信心 , 就来自于我认为这个范式在中国将来会越来越多 。

就热爱的这个力量 , 专注的这个力量 , 会在千行百业都 , 我觉得都会开花 。 这是一个系统性的 、 巨大的机会 。

曼祺0:50

欢迎收听 《 晚点聊 》。 我是主播曼祺 。 上周宇树正式过会 , 正好前段时间我们采访了宇树的一位重要投资人 —— 美团龙珠的合伙人和科技投资负责人王新宇 。

整个美团系 , 包括美团战投和美团龙珠 , 现在是宇树最大的外部股东 。 王新宇还在美团龙珠主导投资了星海图 、 自变量 、 它石 、SHARP 和地瓜等具身智能公司 。

而在大模型领域 , 新宇和龙珠只投了一家创业公司 —— 月之暗面 。 本期 , 我们和新宇一起回顾了他十年的科技投资生涯 ,他见证的王兴兴 、 杨植麟等创始人的起步状态 ,以及美团龙珠的完整科技投资布局 。

下面我们正式进入节目吧 。

今天非常高兴邀请到美团龙珠的负责科技的合伙人王新宇 , 新宇做客 《 晚点聊 》, 来分享一下龙珠在科技投资上的布局和你自己从 15 年到现在十几年的投科技的一个经历 。

起步1:40

曼祺1:54

因为你是在现在这个大的 AI 热潮之前 ,其实一直就是投科技的 ,也是做这个 AI 学习出身的 , 所以我们可以从头开始聊 。

你可以先和我们的听友简单介绍一下你自己 , 简单地打个招呼 。

王新宇2:09

嗯 , 大家好 , 我是美团龙珠的王新宇 。 我个人的经历其实像曼祺刚才介绍的还蛮简单 , 过去大概十多年吧 , 主要一直在专注在科技领域的 VC 投资 。

然后在此之前是在复旦电子工程系读本科和硕士 , 然后硕士期间主要做人工智能 ,但那个时代人工智能主要是计算机视觉方向的研究 。

然后在过去十多年的投资里 , 大概分三段吧 , 我的职业生涯起步是在 GGV, 然后大概在 18 年加入了昆仑万维 ,其实当时还没有昆仑资本这个品牌了 , 昆仑万维的我们叫投资部吧 。

然后在 21 年来到龙珠 , 然后整个主线一直是围绕着科技方向的投资 。

曼祺2:53

嗯 , 你当时最开始投科技 ,15 年的时候 , 那会儿也是一个创业的高峰 ,但是可能科技不见得是其中最主流的一个创业方向 。

王新宇3:03

是 。

曼祺3:04

你可以讲讲当时投科技是一个什么情况 ?

王新宇3:06

呃 , 我觉得可能最重要的首先是自己的兴趣爱好 。 就是人, 包括我们现在尤其最近这几年发现 , 很多在科技领域成功的创业者 ,其实慢慢他们身上都能体现出一些特质 , 就是你对一件事情有热爱 , 我觉得可能是那个很重要的原点 。

对 , 对于我来说 , 刚才介绍了我读书期间的简单的情况吧 , 然后我其实从很小时候就还蛮喜欢科技的 。

我大概 , 嗯 , 八九岁吧 , 可能就开始学编程 , 然后小学的时候也参加过一些类似小学生的奥林匹克信息竞赛啊之类的 。

曼祺3:46

你八九岁的时候是 2000 年前后是吗 ?

王新宇3:49

呃 , 差不多 , 我是 1989 年出生吧 ,2000 年之前吧 。 对 , 然后到那个时候学习电脑或者计算机还是要穿鞋套进到机房里的那个年代 。

对 ,但那时候就开始接触 , 然后参加一些比赛 , 然后后来我高中也是 , 那时候在我们学校有个机器人实验室 , 然后当时还不光做软件 , 就是编程 ,也做一些硬件的东西 , 然后还参加了一个比赛 , 然后因此保送到复旦 。

所以我简单讲了之前的一些经历是 , 呃 ,15 年其实我觉得我能进入 VC 这个行业是非常的 , 呃 , 叫什么 , 阴错阳差吧 。

实话说 ,在我加入 GGV 之前 , 我连 VC 行业是做什么的都不知道 。

曼祺4:37

那你本来毕业想干嘛了 ? 你在复旦学计算机视觉 。

王新宇4:40

呃 ,其实那个时候 , 呃 , 首先我是一个东北人。 对 , 然后那在我们那学技术或者说学理工科似乎是一个非常顺理成章的事情 。

对 ,但是我 08 年到复旦到上海读书的时候 , 是一个蛮有趣的经历吧 。 那个时候复旦就在做通识教育 , 所以我们大一的时候可能一个寝室里会有很多学不同专业的学生 , 嗯 , 比如有人学国际关系啊 ,有人学中文啊 、 历史啊 , 然后新闻啊等等等等。

对 , 然后一个很有趣的 , 当时一个很有趣的现象吧 , 就是对我们来说 , 我学 WE 专业 , 可能那个录取分数线在我们那是很高的 , 可能前两名的那种 。

对 , 然后但是这个专业在上海的录取分数线是可能完全反过来 , 可能是后两名的那种 。 对 , 所以说其实最开始的时候 , 你就会有一点 ,其实对于这种 diversity 吧 , 就是这种不太一样的事情会有一点感觉嘛 。

然后可能包括整个上海城市 , 所以你接触到的人, 然后你接触到的各种不同的这个学科 , 对 , 然后包括我们上的一些通识教育的课程 , 然后你就开始会对于除了 ,因为刚才我简单讲说很小的时候对科技一直很感兴趣 ,但除了这一部分之外的东西 , 可能也会开始有些探索 。

然后这里边 , 所以最开始的时候 , 嗯 , 可能天然的收敛到了对金融这个方向也算比较有兴趣吧 。 对 ,但我本科期间完全没有考虑过就是将来的职业生涯 。

本科期间基本都在玩吧 , 哈哈 , 跟我们寝室的室友啊 , 然后做一些有意思的事 。

曼祺6:17

对 ,因为你们那个本科生活还挺丰富的 。

王新宇6:20

对 , 就是 , 然后到了 。

曼祺6:22

因为这个你们当时那个宿舍是 5023 对吧 ? 然后像央视 , 然后包括上海本地的 《 文汇报 》 这些都报道过 。

就你们宿舍的四个男孩是一起搞了很多创新的发明 , 然后你们也做了一些公开课放到网上 。

王新宇6:35

当时其实就是我们 ,因为我们其实四个同学都是保送来的 ,而且大家做的是不同的方向 ,有人做偏计算机 ,有人做偏硬件一点 , 然后大家聚到一起 , 天然的其实就是做一些有意思的事情吧 。

那个时候 , 嗯 , 比如说我们当时做 ,有一个同学他想出国 ,他就自己编了一个背单词的软件 , 我们其实当时还有官网 , 放在官网上也有挺多下载的 。

然后我们当时自己学电子嘛 , 然后那时候做这个很多电子元器件的实验 , 比如说当时我们有一期节目叫 《 引爆摩天楼 》, 就是做那个电容 , 说你给它加反了会爆炸 , 它到底会怎么爆炸什么样子 。

我们在那个 , 这个大家不要学习啊 ,不提倡 ,但是在其实阳台上, 当然是个开放的 , 然后也做一些这种有趣的实验 , 然后放到网上, 然后 。

曼祺7:21

有点像何同学 , 聚会军感的那种 。

王新宇7:24

对 ,但那时候非常非常古早 , 然后也是我们自己拍摄 , 自己剪辑 , 然后可能我们拍了两季 , 然后一季十集 , 然后大概有一集最高的时候大概有上百万的播放量 。

我如果没记错 , 可能当时在优酷吧 。 对 ,但当时纯粹是就是非常单纯的好奇心驱使 , 然后当时我们做了很多 ,因为那时候其实智能家居的概念都不是特别的流行 。

那时候比如说就是因为人的 , 比如说你比较懒嘛 , 冬天很冷 , 你不想下去关灯 , 那你把这个东西弄成一个可以自动关灯的 。

然后当时我们学校里有的时候自行车会被盗 , 我们做了一个自行车防盗的 。 然后当时军训天气很热 , 我们做了类似于一个放在衣服里的小风扇 、 小空调这种 。

然后那时候我们还做了一个可以远程遥控的 , 我不知道你们看没看过一个电影 , 叫 , 呃 , 哎 , 那个 《Home Alone》, 小鬼当家 。

对 , 然后不是有一个摄像机的小车吗 ? 我们也做了一个类似的东西 , 然后可以离寝室很远去跑 。 然后所以其实都是出于就是纯粹的爱好吧 , 没有什么目的当时 。

所以大家做了很多有意思的事 。

曼祺8:30

那你们没有想过一起创业 ? 而且你们毕业那会儿 ,14、15 年刚好是创业风潮很盛的时候 。

王新宇8:37

对 , 我们本科毕业是 12 年 。

曼祺8:38

哦 , 对 , 到研究生的时候可能晚一点了 。

王新宇8:41

研究生的时候首先这个寝室大家就已经不在一起了 , 然后大家已经开始有不同的追求了 。 但 , 嗯 ,其实在我们当时 09、10 年那个时候嘛 , 我们大二大三的时候 ,也有人来找过我们提类似于创业 ,但那个时代其实我觉得 vintage 很重要 , 就是我们没有 , 完全没有这个概念 。

如果我们晚出生 5 年或者 10 年, 那我相信我们其实还挺适合去做一些创业的探索吧 。 对 , 然后当然我现在也有一个室友 , 现在一直在创业的公司里工作呀 , 然后我以做投资 , 就是另一种形式也加入到了创业的这个行业当中来吧 。

对 , 所以在当时是没有这个概念 , 所以我觉得 , 嗯 , 可能就是一个是 vintage, 一个是某些信息啊 、 认知啊 , 我觉得还挺重要 。

曼祺9:30

你说晚 5 到 10 年可能就会创业 ,但是指现在做的 AI 创业是吗 ? 是指这一轮吗 ?

王新宇9:35

呃 ,其实创业我觉得做什么可能也不是最关键的 。 很多人最后创业成功和他第一天做的事情可能完全不相关 , 对吗 ?

但是 , 呃 , 我一直讲人的 vintage 就是你出生在哪个年代 , 你可能在那个时候就要解决那个年代的一些问题 。

曼祺9:54

你当时那段经历对你后面去探创始人和投科技有什么影响 ,有什么启发 ?

王新宇9:59

就是因为人的特性是挺不一样的 。其实我并在我投资过程中, 我并不希望去寻找某一类人。 就是比如说这个人他一定是什么什么样的出身 ,他一定是一个什么样的学历啊 , 或者一定是有过什么样的经历啊 。

对于我最大的帮助 , 刚才我们讲 ,其实我觉得我能 , 或者我在比较早期就意识到热爱这件事情的力量是很大的 。

就你很喜欢这件事情 , 你发自内心的喜欢 , 然后你可能尤其年轻的时候 , 就是你有特别多的创造力 , 然后你就甚至没有任何功利的去就是解决一些问题 。

那这件事情其实跟创业本质上是很相似的 , 对吧 ? 我们说你做一个公司 ,不管你在任何领域里 , 你的本质上是为了解决某个问题 , 为大家提供一些好的产品也好 、 服务也好 。

所以我觉得如果我们把抽象出来 , 对我最大的帮助可能是我觉得就是看到人身上那个相对共性的东西 ,而不是 , 嗯 , 当然浅一层可能有 , 比如说我自己搞竞赛 , 我周围是这样同学 , 那你跟这样同学在一起的时候 , 你投资这样的人的时候 , 你会知道他们是怎么想 , 或者他可能会有什么样的人生经历啊 。

你们可能有都有过被关在一个小黑屋里准备竞赛的相似的经历 , 对吧 ? 你可能都有过 。 我刚才讲我在高中时候在机器人实验室 , 当然有一部分时间是在搞这个所谓的技术 , 另一部分时间在打游戏 , 对吧 ?

对吧 , 那时候我们打 WoW 3 吧 ,《 魔兽争霸 3》 等等。 就这些相似的经历会有 , 然后这个经历也可能会拉近你跟这些人的距离 ,但我觉得这个事并不本质 。

本质上是我觉得看到一些纯粹的一些热爱的力量 , 这个对我就是走到今天可能帮助是更大的 。

曼祺11:45

嗯 , 那我们后面可以展开说完 , 就你们你投的一些公司 , 这些创始人, 包括像宇树 、 王兴兴 , 你投了很多具身的公司 。

早期投资11:45

曼祺11:52

我们可以先往回 , 就说早一点的经历 。 我发现你第一段投资经历有一个比较有意思的事实 , 就是你在复旦硕士的时候 , 你研究计算机视觉方向 ,但是在 GGV 你投的这些科技领域 , 它都是偏自动驾驶的 , 比如说有 Momenta, 然后有新势力 ,有小鹏 ,也有做工业机器人像橙子自动化 ,但是反而没有投计算机视觉 。

而计算机视觉就 CV, 当时商汤旷视 ,是那个时代我觉得最火的 AI 公司 。

王新宇12:20

嗯 , 对 , 首先我觉得在 GGV 的三年时间 ,在你职业生涯的早期 , 对我个人来讲 ,其实你是一个在学徒的阶段 。

我觉得首先这个是一个很重要的前提 。 我并不认为我在 GGV, 当然在后期也有自己主导投资了几家公司吧 ,但绝大部分时间其实你可能是在项目组里 。

对 , 或者说你更多的是在 ,因为 VC 是一个挺师徒制的这种感觉的工作嘛 , 它没有一定之规 , 然后每个投资人甚至有自己的审美偏好 , 或者说是一些这个独门秘籍吧 。

对 , 所以说我觉得在那个阶段对我来说 , 首先第一是学习 , 我觉得这个是最关键的 。 然后第二呢 , 实际上首先第一也投了一些 CV 的公司啊 。

对 , 比如说当时投了 ClawBotics, 叫阔博智能 , 这家公司在我们投了第一轮 ,在那个时候是用计算机视觉来解决风车叶片检测 , 然后解决零售领域 。

当时有一段时间 Amazon Go, 就那段时间 , 然后无人零售很火嘛 , 解决零售上面的一些问题 。 这是首先也有啊 。

然后第二呢 ,其实我在 GGV 最早 2015 年、16 年的时候看的一个 , 就系统性看的一个赛道是 AR/VR。 这个东西跟计算机视觉其实蛮相关的 。

对 ,因为 。

曼祺13:49

哇 , 这十年前就是 , 就是投资主题之一了 。

王新宇13:52

元年, 十年前就是元年, 很多事情你今天看 。

曼祺13:55

元年到十年啊 。

王新宇13:56

对 , 就技术的发展 ,有的时候你会高估两三年的发展 , 可能低估十年的发展嘛 。 对 , 然后技术的发展它受科技本身 、 受工程 、 受很多很多事情的影响 。

对 , 然后那个时候其实 AR/VR 蛮火的 。 当时比较突出的公司 Magic Leap, 对吧 ? 然后美国还有一些今天都并不太存在了的 , 应该都不存在的公司 , 什么 ODG 啊 ,Meta,不是现在这个 Meta, 就是做眼镜的 ,以色列的 Lumens 做这个光学这个方案的等等吧 。

所以那个时候我还蛮系统的 。 那时候没有特别 , 包括那时候衍生出来的 , 比如说 VR 那时候就会有拍摄 , 拍摄 , 比如说那时候 , 那时候就有 Insta360 这家公司 。

曼祺14:41

是 , 它最开始是做 VR 的 。

王新宇14:43

做 VR, 然后可能说有很多是一堆镜头 , 一个球体 , 然后就是 360 度嘛 。 然后当然可能它的核心的能力之后是 , 比如说视频的一些拼接的功能 , 对吧 ?

然后在这个方向走着走着 , 可能后来他们在运动啊 ,在很多领域找到了一个非常好的 PMF。 对 , 那个时候公司没有聊过 ,但是我如果没有记错 ,2017 年的 CES 在美国 , 我当时就是也看过他们的产品 。

对 , 所以其实围绕着我自己学的东西也做了蛮多的功课吧 ,也看了一些方向 。 对 ,但最后投资我觉得首先第一 , 回到职业生涯早期 , 或者回到那个阶段的话 , 我觉得更多可能还是合伙人们去指一些方向 , 或者说对项目去做一些判断吧 。

曼祺15:27

嗯 , 那你在 GGV 的核心的学习是什么呀 ? 这三年的时间 。

王新宇15:32

首先我觉得这三年第一见到了相对足够多的都比较优秀的创始人。 因为我也有这个 peers,有同事在一起 , 还有这个跟合伙人一起去看很多项目 , 然后也投了一些项目 。

我觉得在你最初建立的那个 , 刚才我们讲那个 database 的时候 , 首先这个 beta 是经过清洗的 ,是达到了一定标准的 。

我觉得这个对于我的帮助是很大的 。

曼祺15:58

那你当时想就是去昆仑 ,是你想自己去更多的主导你想投什么什么 ?

王新宇16:04

嗯 ,其实我一共刚才讲三段工作经历 , 然后那就等于有两次换工作嘛 ,其实都不是主动的 。 对 , 然后因为我并没有觉得我的学习已经就是可以出师了 , 我不觉得 , 我觉得可能三年的时间还不够 。

当在我离开 GGV 之前 , 我已经开始主导投一些项目 。 对 , 大概我那个时候会每半年给自己一个大概的工作计划和目标 , 比如前面的半年我就是要写好一份研究报告 。

刚才我们讲 AR/VR 都是我用课余的时间去做的 。 什么叫课余的时间 ? 就是我每天大概白天这个跟着跑项目啊 , 见创始人啊 , 然后写 memo 整理很多工作 , 每天晚上类似于晚饭后回到公司 , 然后类似于 6 点到 12 点这段时间我就专门做这个研究 。

没有人留这个作业 ,也没有人说要我去做这个分享 。 大概研究了半年, 我还写了上下两集 , 然后 100 多页英文的一个报告 , 然后去给同事们 、 给老板去分享 。

对 , 所以前面的第一个半年可能就类似这样的一个目标嘛 , 然后可能再往后每个半年会有一些目标 。 所以其实我觉得在离开 GGV 的那个时间点上, 我并没有说已经非常 ready 的 , 觉得自己现在你说的是不是应该自己主导试一试 , 当然在 GGV 也可以 。

嗯 ,其实当时困扰我最大的一个问题是对于 VC 这个行业做什么 , 然后以及它的 ,其实我一直说 VC 有千般的好处啊 , 这个千般的好处来自于它还是一个体面的工作 , 你能接触到的都是非常优秀的人。

就是不管这个人最后创业成功与否 , 对吧 ? 但是你接触的他们能够选择创业 ,其实他们身上是一定有一些这个同龄人当中也好 , 或在那个行业当中也好 , 优秀的东西的 。

然后呢 , 每天接触非常新的东西 , 又跟最优秀的这些人一起工作 。 我说的优秀的人是那些创业者们 。

我觉得有千般的好 ,但唯一这个行业对于年轻人, 尤其是一个没有工作经验 、 刚毕业的年轻人来说的问题是验证周期太长了 。

我不知道一个成功的投资是因为什么 , 可能失败会有非常多的原因 , 你可能能总结 ,但是第一你还没有成功过啊 , 然后第二你可能也不知道这个成功到底有多少是你个人在这里面发挥的价值 。GGV 还是一个非常好的平台 , 你不知道是老板的价值 、 品牌的价值 , 然后还是什么 ,因为这个是一个非常复杂的因素 。

如果尤其对于年轻人来讲 , 一件事情的成功没有办法归因的话 , 虽然我还没有成功 ,但没有办法归因的话 , 我觉得是一件很大的问题 。

所以当时我朦胧的有一个感受 , 就是任何一个让我能够加速验证自己是否能够就是全链条闭环的 , 然后能够投资 , 或者说我说的更通俗一点 , 就是我能不能吃这碗饭吃一辈子的事情都是有意义的 。

所以在那个情况下有了昆仑的这个机会 , 然后那是 2018 年, 当时周亚辉 , 我叫他老周啊 , 当时老周找我去做投资是要投 AI 的 , 我觉得还是蛮超前在 2018 年的时候 。

所以当然当时我是相当于也 built from nothing 吧 ,其实是从那去建团队 、 定方向 , 然后就当时是类似于也是一个科技或者硬科技投资的负责人这么一个角色 。

曼祺19:47

2018 年投 AI 是想投具体 AI 的什么方向吗 ? 因为其实 15、16 年的时候 ,因为 AlphaGo 这件事情在中国是有一个 AI 热潮的 ,有像四小龙这种做 CV 的公司 ,也有一批自动驾驶的公司出现 。

然后到 18 年, 我如果记忆没错的话 , 应该是第一个 AI 相对低谷吧 。

王新宇20:06

非常低谷 。

曼祺20:07

就比较低谷了 。

王新宇20:07

对 , 极度低谷 。 所以没有答案 , 首先这是我的课题 , 所以我做了大概半年的所谓的研究吧 , 那 AI 我要投什么 。

然后在这个过程当中, 那个时候是非常低谷的 , 你说的没错 , 然后大概有点像 AI Plus 一个什么东西 。

所以我经过各种各样的思考研究 , 最后 Plus 到了一个交通上, 然后在交通这件事情上, 然后就又回到我相对熟悉的 , 所以投无人驾驶 ,在那投了 PonyAI。

然后

因为投了 PonyAI, 后来顺带着投了 Inowiz, 一个以色列人做的计算机大公司 。 对 , 然后当然同期还投了 Dreame, 那是另一个故事了 , 这个不是一个 AI 的故事 。

所以 。

曼祺20:55

但现在也可以说是 AI,他们也在做 AI。

王新宇20:58

但那个时候 。

曼祺20:59

那个时候不是这个逻辑 , 对吧 ? 所以你当时在昆仑 , 就是一方面是投 AI, 比如说像 Pony 这些项目 , 小马 , 还有就是你之前的一些投资的延续 。

王新宇21:10

是 , 刚才讲老周想找一个投 AI 的人, 这是一个主题 ,但是我去的时候定位是投科技或者硬科技 。 所以刚才讲了 2019 年初的三个投资 , 然后从这开始呢 ,AI 最基本的三要素 , 这个算力 、 算法 、 数据嘛 , 对吧 ?

然后算法当时投差不多了 , 数据当时其实没法投的 , 然后很自然的就延伸到了算力 。 然后从算力这件事上, 所以在 2019 年刚才讲 , 大概 Q1 结束之后, 我在内部就提 , 我说我们要看半导体 。

我虽然是复旦学 Double E 专业的 ,但是刚才讲我那时候是搞计算机视觉 , 搞比较偏软偏算法的 。 对 , 复旦的微电子专业其实做这个半导体更强 , 所以我并不算是做半导体科班出身 ,但是从那开始 , 然后就开始看半导体 , 然后也边学习后来做了一些投资 , 然后后来赶上 19 年底科创板开闸 , 所以当时投的一些项目 , 后来有很多上市 , 然后也有

还不错的回报 。

曼祺22:08

你们当时在 18、19 年的时候 , 你们有注意到大模型这个趋势吗 ? 那个时候应该是 Transformer 已经发了 。

王新宇22:14

18、19 年实话说没有 ,但可能大概在 20 年左右 , 刚才讲昆仑内部开始做的时候有 。 我印象中应该是 GPT-2 之后吧 。

曼祺22:22

20 年夏天是 GPT-3, 早一点 ,19 年还是 GPT-3。

王新宇22:27

对 , 就是 2 发布了 3, 我有点不记得是先发布了 3 还是先开始做的 , 大概就在那个时间点上 。 对 。

曼祺22:34

当时看到这个新的方向之后, 就是大模型这个方向 , 或者说预训练这种方法吧 ,在中国有当时的投资的机会吗 ?

王新宇22:44

2019 或者 20 年吧 。

曼祺22:46

就 20 年之后 。

王新宇22:47

我觉得基本没有吧 。 我觉得关键时间点还是 ChatGPT 嘛 , 就是 2022 年 11 月以后 。

曼祺22:54

2022 年底 。

王新宇22:55

对 , 我觉得甚至人类社会 2022 年 11 月之前和之后都是不一样的 。 所以我觉得就是大概那个时候更关键的时间点 。

曼祺23:06

其实这一轮公司里倒是有两家是在那之前成立的 , 就是智谱和 MiniMax, 就是像这些是不是在当时挺难发现的 ?

王新宇23:15

如果我个人猜测啊 , 我们并没有在 2022 年 11 月 , 我刚才说这个时间点之前去跟智谱或者是跟 MiniMax 交流过 。

我相信在那个时间点 , 投资的投资机构 、 投资人们投的东西 , 首先当时跟后面的可能还是也会不一样吧 。

当然可能人 maybe 是很重要的 , 然后肯定也会提这个技术或者这个方向 ,但据我了解当时做的东西也还稍微不太一样 。

加入龙珠23:45

曼祺23:45

21 年后来加入美团龙珠是一个什么过程 ?

王新宇23:50

跟这个第一次换工作的那个经历有一点点像吧 。

曼祺23:56

就是对方来挖你的 , 龙珠来挖你的 。

王新宇23:59

就是也是机会嘛 , 然后当时也没有说要换工作 ,因为在第一段的经历里觉得还在学习 , 还没学好 , 然后在第二段的经历里其实是稍微有一点进入舒适区了 。

因为在昆仑的三年里边 , 当时的投资 ,因为走到 2021 年的时候 ,其实刚才那几家公司都已经发展得不错了 。

曼祺24:22

你在昆仑的什么阶段 , 你觉得你大概验证了说你是可以长期做投资的 ? 就是投到哪个项目 , 还是说你到了一种状态之后 ?

王新宇24:31

我觉得是一种状态吧 。

曼祺24:32

你可以讲讲 。

王新宇24:32

就是这个状态就是你可以在不止一个方向 、 不止一个项目上做投资这件事 , 能够取得还不错的结果 。

就刚才有讲的 , 比如说那 Dreame 可能是一个 , 对吧 ? 它代表的是类似于消费电子 , 那刚才比如 PonyAI 也好 , 这个整个无人驾驶或者 EV 整个算是一个赛道 , 然后刚才讲的那些半导体公司又是另一个赛道 ,其实赛道是不一样的 ,但是它都在大的科技的范畴下 。

对 , 我觉得范式会迁移 , 那你会 ,而且其实有很多不同的学习嘛 , 就像刚才讲 ,其实当时对我来说学习半导体是更难的 , 比我学习看无人驾驶或者看 AI 的东西 , 对我来说难度其实挑战更大一些 。

对 , 然后也会有新的核心的圈子啊 , 新的知识啊 , 这些东西 ,但如果这些东西可能你都接触过 , 然后也或多或少取得了一些还 OK 的结果 , 你自己内心可能就知道 , 那 VC 这个职业就是不断要去学习的 , 要去学习的过程中你能学习且能似乎能抓到一些下一个 beta 或者下一个好的公司 。

我觉得可能就发生在我来龙珠前后的那段时间吧 。

曼祺25:40

当时你怎么去评判这个好的结果 ? 因为如果说你用最硬的指标 , 就是用退出来算的话 ,其实当时 Dreame 和 Pony 肯定都没有到退出的状态 。

小马当然后来上市了 ,但是应该是在之后了 。

王新宇25:53

但那个时候公司好不好 ,以及公司将来会不会是一个还不错的公司 , 或者说一个很好的投资或者退出 ,其实你心里应该是有数的 。

我觉得到那个时候 , 刚才你提这两家公司应该是没有问题的 , 然后几个半导体公司也陆陆续续上市了吧 。

曼祺26:11

对 , 我觉得半导体公司会更明显一些 ,因为它就科创板之后其实 。

王新宇26:14

对 ,因为那个是 beta, 就是科创板 , 它有一个时代机遇嘛 , 就像可能这一波 , 比如说港股突然有一些时代机遇 ,但那个不本质 。

本质的是我觉得是你投那个公司是不是有核心价值 。 那有核心价值的公司 , 且加上可能有的时候是天时地利人和 , 一个很好的创始人和团队 , 它可能会成为一个伟大的公司 。

但有的时候有核心价值的公司 ,由于种种原因 , 创业所谓的某一次或者某一个公司不成功才是常态 。 但这样的公司有的时候可能最后被并购了 , 或者说可能重新出发了 。

我觉得这个才是常态 ,而不是所有的公司都会上市 , 都会是一个非常好的投资或者非常伟大的企业 。

曼祺26:55

可以说说就你最新这一段 , 就是加入美团龙珠的这个过程 。

王新宇27:00

对 , 所以其实在那个阶段稍微进入了一点点舒适区 ,但这个舒适区更多可能回答了自己内心的那个问题 , 回答自己就是说能做这件事可能能吃这碗饭吃一辈子吧 。

然后就是在这个时间点上, 然后有这样的一个机会 , 然后当时其实也会 ,因为你总归会有一些猎头来找你 , 这个很正常 ,但基本上我绝大部分都是不去接 , 或者说之前就哪怕就这个具体的这个机会 , 当时下面的一个顾问给我打电话 , 我也直接都拒绝了 。

后来这家猎头公司的 CEO 或者创始人然后来找我 , 那个时候已经疫情了 , 对吧 ?20 年以后已经疫情了 , 然后就吃饭 , 然后吃饭 , 然后之后散步 , 然后就比较这个空旷的环境 , 然后大概前前后后两个小时, 两个多小时, 然后最后我说你说吧 , 什么事情 , 什么机会 , 我是打算拒绝他的 。

曼祺27:59

你们聊了两个小时, 还没聊具体的正式的机会 。

王新宇28:02

对 , 就这可能就是成熟的猎头专业的 ,因为他是这个公司的创始人嘛 ,他们的 。

曼祺28:08

他前面两个小时可能还是在观察你 , 我觉得 , 通过聊天 。

王新宇28:11

对 , 我觉得各种吧 ,但因为我并没有什么诉求嘛 , 所以就人家千里迢迢从北京来上海 ,而且还在疫情期间 , 那出于礼貌 , 出于什么 , 就是吃个饭或者交流 , 这个肯定是正常的 。

对 , 然后他就后来说了龙珠嘛 , 然后他说龙珠之后, 我当时想了一下, 然后我说这是唯一一个我没有办法立刻马上拒绝你的名字 。

曼祺28:44

为什么 ?

王新宇28:44

因为龙珠之前更多的是在消费领域投资 , 对吧 ? 然后 17 年的时候成立在消费领域 , 当时是已经有非常好的投资 , 然后但是其实对我来说那时候也是神秘的 , 对吧 ?

但是我知道龙珠的几个合伙人, 然后我知道龙珠可能想要追求的事情 。 对 , 然后在那个时间点上能够跟这样的合伙人一起做一些事情 , 对我来说是非常有吸引力的 , 所以我没有办法立刻 say no, 然后可能回去想啊 , 然后后来就可能就接交流啊什么 , 大概是这样的一个过程吧 。

曼祺29:28

可以分享一下当时就聊了一些什么 , 然后让你对你刚刚说就是龙珠它是一个什么样的机构的新的一些认识 , 或者说验证的一些东西是什么 ?

王新宇29:44

聊了东西挺多的 , 具体细节其实我已经不是特别记得了 ,但我当时印象挺深刻的 。 首先第一啊 ,在那个时间点 ,2020 年的时候 , 对于龙珠也好 , 甚至包括美团 , 那为什么对科技这事有兴趣 ,其实我是好奇的 。

对 , 然后后来通过这些交流 , 我发现第一 ,他们对于科技 , 刚才讲了这个 ,其实龙珠虽然 17 年成立 ,但在 19 年的时候已经投资过第一笔科技投资 ,是投了理想汽车 。

对 , 然后理想汽车的投资在 2020 年或者那个时候已经显现出来 ,其实是一个非常成功的 ,而且大家也都知道那个背后的故事嘛 。

我觉得一个那样的投资 , 然后对于任何一个投资人来说都是有吸引力的 。

曼祺30:39

对 ,其实理想是 。

王新宇30:40

是一个很传奇的一笔投资 。

曼祺30:42

是的 , 理想其实是新势力里面 , 就是在那之前它融的钱是最少的 。

王新宇30:46

对 , 我觉得龙珠在 2019 年能够去投资理想 , 我觉得这个决策 , 然后以及当然后面的持续的投资 , 包括公司的成功 , 然后等等 , 我觉得是非常 impressive 的对我来说 。

然后

因为我今天在龙珠 , 我这样讲好像不太合适 ,但是我觉得如果今天我不在龙珠的话 , 我觉得那笔投资 , 就在当时吧 , 当时我还不在 , 那笔投资可能我觉得是被值得写进投资行业的历史的 。

对 ,是可以写进书里的对我来说 。 所以那为什么那时候他们会投这样的公司 , 为什么他们对科技感兴趣 , 显然对我来说是有吸引力的 。

然后在更深入的交流的过程中, 我会发现龙珠的合伙人们 , 大家对于第一 , 我觉得其实那个时候还没有所谓叫耐心资本这个词啊 , 很长一段 ,其实很最近才有 ,但那个时候我们内部经常讲叫长期有耐心 。

对 , 然后这些偏价值观的东西 ,以及偏一些方法论 , 就是怎么分析问题啊 , 我们讲几个很重要等等。

然后包括跟王兴交流的时候 , 聊了还挺多的不同的科技领域的各个细分的领域吧 , 天上飞的 , 地下跑的 , 可能从火箭 、 卫星 、 新能源车 、 半导体 、 无人驾驶 、 机器人,maybe 还有 AR、VR, 可能有十个左右不同的细分领域 , 就聊了各种各样的观点啊 、 想法 。

曼祺32:18

王兴的好奇心还挺广泛的 。

王新宇32:20

对 , 这是很打动我的地方 。 第一 , 首先是好奇 ,但好奇只是原点 , 每个人都有好奇心 ,而且但是人随着年龄的增长会丧失好奇心 , 小朋友是最有好奇心的 。

但是你好奇了之后, 你是否求甚解很关键 ,因为对于那个时间点的我 , 我还算一直 , 就我们刚才讲专注 ,focus 投科技 , 投前沿科技 , 投了几年了 , 这是我的全部的工作 , 对吧 ?

但投资这件事 , 或者说科技 , 就在我看来可能对于王兴来讲不是他的全部工作 ,是很小的一部分 ,但刚才我说非常多领域 ,他的了解都很深 , 很求甚解 , 甚至有些东西可能比我了解的还要深刻 , 这是令我非常

非常惊讶的吧 。 然后以及那在那个时间点为什么我会来 , 我会觉得到了那个阶段 , 那我回答了自己内心的问题 , 对吧 ?

这碗饭似乎可以吃一辈子 , 那我就要怎么去吃 , 对吧 ? 这是只是一个好的问题 , 那跟什么人一起 ,有什么样的机会能够做更长远 , 做一些更有意思的 , 甚至更伟大的事 , 我觉得可能是那样的一个原点吧 。

三纵三横33:20

曼祺33:29

你们当时就 21 年的时候 , 对科技接下来怎么发展是怎么判断的 ?

王新宇33:35

从我加入龙珠的时候 ,day one 我们其实就有点类似于之前美团有一个四纵三横的这样的一个逻辑嘛 , 所以当时我们科技 , 龙珠的科技方向提了一个类似于三纵三横吧 , 然后当时三个纵向是技术 , 当时主要是 AI、 半导体 、 能源 , 然后三横我理解是类似于场景 , 然后第一个是 EV, 当然我们对 EV, 我一直讲 EV, 没有讲新能源车 , 对 EV 我们的理解是 electric vehicle, 对 ,

就是所有 powered by electricity 的这种 , 这个 vehicle 都是 EV, 比如说无人机 , 可能咱们看来也算 , 对 , 这是一个场景 , 然后机器人可能是一个场景 , 然后再有 , 当时我们没有特别清晰的定义 , 我们自己内部叫下一代终端 , 然后这些可能是在今天变成了大家更愿意叫类似于 AI native 的一些硬件 , 或者消费科技的一些硬件 , 所以这个事情是在 2021 年刚加入的时候 , 然后我们就有讨

论 ,并且形成一个初步的共识 , 然后那三横三纵的话 , 最后你会形成九个格子嘛 , 然后在这过程中, 所以我们就随着这样的一个大的战略 ,在比如说建团队啊 , 然后建立每个领域的认知啊 , 然后可能在从 21 年到今天 ,其实 vintage 不一样 , 然后每个投资的方向也不一样 ,在这九个格子里 , 然后逐步的可能填上了一些项目 。

曼祺34:57

所以从那个时候到今天 , 这个大的框架是没有变的 。

王新宇35:00

对 , 我觉得 。

曼祺35:00

没有一个特别大的改动框架上 。

王新宇35:02

我觉得从那天到今天没有变 , 我觉得从今天到未来可能也不会变 , 只是格子的重心可能会有变化 。

对 。

曼祺35:13

比如说像大模型 , 它在这个格子里的什么位置 ?

王新宇35:16

大模型首先它肯定是 AI 嘛 , 对 , 然后其实它在 AI 里面我觉得是更 fundamental 的 , 它会影响所有的东西 , 它可以占掉所有的 , 涂满三个格子 。

对 , 就是你不用具体的把某一个东西放在一个格子里 , 实际上我们很多东西是在比如说四个格子的交叉点上, 对 ,有很多东西是在交叉点上 。

曼祺35:37

其实这个逻辑还是挺有解释力的 ,因为其实大模型对 EV, 比如说它对自动驾驶 ,也是有一个技术影响的 , 就端到端那一块也是用到这个技术 , 然后对具身 , 就机器人肯定也有影响 , 然后还有一些可能就是它不一定落在某一个 ,其实也落在载体上, 比如说电脑和手机 , 对吧 ?

就是大家理解的 。

王新宇35:56

下一代终端 。

曼祺35:57

对 , 比较线上的这种办公啊 , 或者说生活的一些环境 。

王新宇36:01

但那个 21 年的时候还没有这么清晰 , 就比如大模型 ,但到今天我觉得就刚才我说的 2022 年 11 月之前和之后的世界是不一样的 , 那毫无疑问到今天再往后我觉得可能就是它会变得越来越 fundamental, 越来越成为基础设施 , 它越基础设施它就是越底层的 , 甚至我们格子另外两端 , 比如说我们刚才讲半导体也好 , 或者说我们讲能源也好 , 它也会被大

模型影响 , 甚至涂满 , 就像黄仁勋讲的那五层蛋糕 , 对吧 ? 其实能源也跟大模型变得非常息息相关 , 半导体毫无疑问 , 然后就是当然我们不是用某种固定的方式或者套路来去 , 就是用一个框去套所有东西 , 就我们一定要有一个格子来做 ,其实这个肯定没有 ,但是它更像是一些相同的思维习惯 , 然后或者说一些相同的类型的人, 大家聚在一起

之后碰撞出来的 , 然后碰撞出来之后你可能天然的用某一种载体来承载 , 然后发现用这样的一个载体来承载的时候是比较合适的 。

曼祺37:07

其实这有一个相关的问题 , 就是因为王兴是龙珠的合伙人嘛 , 所以就有点类似于比如说雷军是顺维的合伙人 ,他也会参与一些顺维的事情 ,但龙珠和美团又不是一个产投和战略投资部门的关系 , 所以你可以解释一下就是比如说你们作为一个独立的财务机构 , 然后同时他的合伙人里又有美团的创始人, 这个对你们比如做一些判断啊 , 会有什么影

响啊 ?

王新宇37:36

没什么关系 , 就王兴对于龙珠来说就只是一个合伙人, 或者说反过来讲叫合伙人之一 , 我们在投资这件事情是 equal partnership, 对 , 当然我们有一套相对复杂的投票机制啊 ,不光是投票 , 可能还会类似于打分吧 , 那就是给票上加一些强度 , 对吧 ?

反映更多的东西 。

曼祺37:57

就你对这个项目有多支持 , 或者有多反对 。

王新宇37:59

对 , 所以它不是个简单的就是多数票来决定 , 它会是一个这样的一套系统 ,但总体来说它是一个 equal partnership, 没有人有 super 这个 right,不管是 votoright 还是 , 没有人是警长 , 没有人有两票或者一点五票 。

月之暗面38:15

曼祺38:15

有什么项目是你特别支持的吗 ? 你特别支持 , 然后其实你是花了一些功夫去说服其他合伙人。

王新宇38:25

2023 年 6 月投月之暗面 。

曼祺38:28

你可以讲讲 。

王新宇38:32

首先我们其实刚才讲 2022 年的 11 月 , 这个世界开始不一样 , 实际上在 2022 年底 , 我们就开始试图联系杨植麟 , 我们当时内部 , 然后龙珠内部我和 AI 团队的同事 , 我们就在讨论那谁是这个领域里非常有潜力的人。

曼祺38:51

你们当时知道他想重新创业吗 ?

王新宇38:53

我们当时想把他挖出来创业 , 这是我们的想法 ,但在相当一段长的时间内 ,他没有见我们 , 可能在类似于 23 年的 Q1 吧 , 对 ,他没有见我们 , 所以当时可能因为已经有第一轮的人在做这个投资动作 。

曼祺39:12

因为循环本身有他的老股东 。

王新宇39:14

对 , 反正是洪珊在投资那轮吧 ,但大概是这样的一个简单的进程 ,但那过程中我们给他写了一些小作文啊 , 还帮他介绍过人啊 , 对吧 , 就是有点俗套 ,但是确实是那样发生的 , 所以可能到了 23 年的 4 月份吧 , 差不多 ,4、5 月份的时候第一次见到 , 然后后面交流 , 然后到 6 月份我们内部决策 , 然后讨论 7 月 2 号过的 IC, 我们就是正式决定就 pull the trigger, 对

, 所以如果我们穿越回那个时间的话

,在那个时间点上, 起步更早的刚才你提到的两家公司 ,MiniMax 和智谱已经差不多都 15 亿美金估值了吧 , 成功的创业者 , 然后也在市场上会融资 , 然后那个时候借阅还没有成立 , 大概是那么一个时间点 , 然后我们投的时候 , 我们 pull the trigger 的时候 , 当时 co-founder 都在 , 然后团队有个初步的样子 ,但还没有模型出来 , 所以很显然这个 somehow 还是有一点点压力的 ,

就你为什么会选择一个相对出发的晚 , 相对看上去年轻 , 虽然好像有长板 ,但似乎也充满了短板的团队呢 。

曼祺40:28

为什么这件事你需要说服其他合伙人 ?

王新宇40:30

我觉得首先龙珠当时没有投过啊 , 然后美团在那时候投过智谱 ,但龙珠没有投过 。

曼祺40:37

对 ,因为其实龙珠在这些大模型公司里是只投了月之暗面的 。

王新宇40:41

我觉得回到那个时间点 , 大家对于大模型这件事到底有多大 , 或者说它的影响会是一个什么层面的 , 然后商业模式怎么走 , 然后甚至说有没有创业公司的机会 , 都充满了各种各样的质疑嘛 , 我觉得有各种各样的质疑才是比较正常的 , 对 , 所以当然刚才还有说那个相对年轻的出发的晚一点的团队 , 对 , 我觉得这个是当时的情况

曼祺41:15

你对杨植麟的判断和印象是什么 ? 你为什么觉得他值得投 ? 因为即使在年轻的创始人, 你其实当时也不只有他们 。

王新宇41:23

我对于杨植麟 , 然后当然我比较习惯叫他 Kimi 啊 , 我对于 Kimi 当时是这样子的 ,其实蛮有趣的 ,因为刚才讲 , 我们非常想要觉得挖掘支持这个人创业 , 对吧 , 这是有个前提 , 然后之前一直想接触但没有接触到 , 所以我是带着很多 bias 去的 , 对吧 , 那我不知道那个时候大家对于他是什么样的这个认知哈 ,但是可能我脑子里的 bias 天然的你就会

觉得这个人会不会很骄傲啊 , 对吧 。

曼祺41:59

很难接触 , 对吧 。

王新宇42:00

这个人会不会很 nerdy 啊 , 就技术很好但是只懂技术啊 , 这个人会不会不懂做公司啊 , 或者这个人会不会不懂战略啊 , 等等等等等等 , 实话说我脑子里充满了疑问 ,而且这些疑问都是偏负面的 , 对 ,但我见他第一面的时候基本就打消了这里面绝大部分的疑问 。

曼祺42:22

聊了多久的时候就打消了 ?

王新宇42:25

我们一般跟创始人见面会约两个小时吧 , 大概 , 当然我记不清是哪一刻啊 ,因为他是一个系统性的 , 刚才有那么多疑问 , 可能就是那次会后吧 , 我觉得基本上那些都不会是对我来说最大的问题 , 我觉得刚才那些在我脑海里都不是问题 , 我觉得都是 OK 的 。

曼祺42:43

他的什么表现让你认定他是一个不骄傲不 nerdy,他也懂战略也懂公司经营的人 ?

王新宇42:49

我觉得在交流这个事的过程中, 首先

即使在那个时间点上 ,他也是很成熟的 , 然后如果你去看一个人, 你追溯他过往做过哪些事情吧 , 我说的不是他学术上取得的成就啊 ,而是其实他是一直想要布道或者想要做这件事情的 , 对吧 , 包括可能早年在智源那合作啊 , 然后早年跟华为的一些合作等等等等 , 所以我觉得另外呢 , 就是我在他身上看到最重要的一个东西 , 我觉得是叫 tech vision 吧 , 就是

技术的这种应该怎么翻 , 愿景嘛 , 对 , 就是在那个时间点上 ,他不仅做过 , 然后也知道这些事情应该怎么做 , 这应该是一个什么样的组织 , 应该有怎么样的人才密度 , 这样人才密度的组织应该怎么样的合作 , 然后应该不断去追求一个什么样的成功才能留住这样的天才们 ,但这样的天才们他们想要什么 , 然后怎么能成功 , 这些背后都会反映 ,

当然那个时候 day one 我至少我在见他的时候 , 我们讲的就是想做一个 super app, 这个我相信你们应该大家应该也有印象 , 那时候他们连模型都还没有呢 , 就更别说 app 了 ,但那个时候这几件事情是非常清晰的 。

曼祺44:12

我之前跟你就是投的其他的创始人聊 , 比如像梁晨起 、 卷卷 , 都是有提到说你有一个特点就是 , 如果你认定了一个创始人或者一个公司 , 你后面是不太会摇摆的 ,但我觉得这需要你很快的对这个人建立一个直觉 。

王新宇44:31

直觉是一方面 , 直觉很重要 , 尤其对人啊 , 就是 。

曼祺44:37

对 , 我想知道你对人的判断是怎么来的 。

王新宇44:39

就是我觉得对人的判断里 , 第一部分就是你讲的是直觉 , 我们不应该否认一些 , 首先我并不觉得直觉不是科学 , 什么是直觉 , 我个人对直觉的理解就是你一直以来经过长期训练之后形成的肌肉记忆 , 可能是某种直觉 , 就有的时候我见了一个创始人 ,其实比如刚才讲的卷卷 , 我第一次见他也是聊了两个小时 ,他在那个白板上写写画画 , 然后出来

我跟我同事说 ,其实我没咋听懂 ,但我觉得这个人应该可以投 。

曼祺45:14

你看到他身上吸引你的值得投的是 ?

王新宇45:17

就是他怎么思考这个问题 ,他怎么想要表达 , 想要自己做的事 , 还有一些很坚决的东西 , 对 , 然后当然因为每个创始人不一样啊 , 刚才因为你提到卷卷 , 然后包括梁晨起也是一样的 , 就是我基本见到第一面我就知道这个人可以投 ,但是你刚才提到另一个问题叫做 , 我不知道你刚才说他们说觉得我判断了之后会比较坚定 , 我觉得坚定 , 就直

觉是起点 ,但坚定的来源是你要跟他多接触 , 就刚才你讲的 , 就你提到名字这两位 , 我都是第一面见完之后, 可能在至少半年多以后才投资的 , 这半年多至少保持可能每个月甚至更高频的见他们 , 那你第一次没听懂你再见一次嘛 。

曼祺46:02

所以当你就是决定投资出手那一刻 , 你对这个人很有了解和你的判断了 。

王新宇46:08

对 ,在那一刻我觉得如果说坚定的话是 OK 的 。

曼祺46:11

所以你投完之后你不是那种特别会 push 或者说特别平时就想知道这公司到底怎么样啊 , 进展如何 , 你不是这种投资人。

王新宇46:19

这不代表我们不做这个投后的工作哈 ,但我觉得投资人最好的状态还是听起来这句话很俗 ,但就是帮忙不添乱吧 ,但是能做到的是很少的 , 就是我们还是做副驾驶了 , 对 ,但有一些事情可能我们相对于创始人在某一些阶段 , 尤其他们早期更擅长 , 那比如说规划公司的什么时候该融资了 , 对吧 , 那这些事情我们可能相对有点经验 , 那我们会也许给

一些建议 ,但技术或者说产品 , 我一定要投一个比我懂的人吧 , 对吧 , 那我不认为我有能力去指导或者说去给人家一些什么东西 ,但是在这过程当中如果我们真的看到一些危险 , 或者说我们以为有一些什么建议 , 我们会去给 ,但给和 push 是两回事 , 对吧 , 就是因为你会有不同的建议 ,但一个人面临不同建议的时候 ,他也有不同的反馈 ,但这种交互有的时候

我觉得是很重要的 。

曼祺47:18

你过程中间给月之暗面有过什么建议吗 ? 或者说你投完之后,Kimi 就杨植麟 ,他和你有线下那些交流啊 ,因为模型 , 大模型这个行业 , 虽然其实时间没多长 ,但它已经有挺多起伏的 。

王新宇47:31

对 , 我觉得

一个是在融资上吧 , 刚才提到的 , 我觉得可能在拿第一次拿阿里那笔相对比较大的投资的时候 , 我当时是非常支持的 , 甚至支持到我主动从董事会上退下来 , 对 , 然后我觉得这是公司发展的可能一个非常必要的一个 milestone 吧 , 它是一个必要非充分的条件 , 然后再有在模型的进展上, 我觉得是很重要的 ,但那些我给不了太多建议 , 我唯一觉得我能给建议的时

候 , 就是我觉得可能在 24 年的 like Q3 之类的 , 那时候他们可能 , 这你很难说是一个错误 ,但是至少他们会比较希望获得更多用户那段过程 。

曼祺48:21

对 ,24 年 Q3 他们投放比较多 。

王新宇48:22

对 , 我个人就给过一些建议吧 , 我觉得可能回到专注在 ,因为模型还有很长的路要走 , 我印象当中当时在 IC 上, 就是回到 23 年 7 月 2 号 , 当时投的时候我在讲说 , 当时我们还讲说 AGI 啊 , 就是 AGI,但今天我认为 AGI 已经实现了 , 如果你有兴趣我们再聊这个话题 , 就是我说 AGI 如果是 100 分的话 , 那今天当时的 ChatGPT 或 GPT-3.5 可能我觉得只有 20 分 30 分 ,

我觉得还有非常长的路要走 , 大家都知道这个事很重要或者是很长 , 对 , 所以我觉得还有很长的路要走 , 模型的进展或者模型本身的能力是最重要的 , 对 , 这个是我一直以来比较相信的 ,但是公司的发展过程中一定会在不同阶段有不同的策略 ,也不代表所有的策略在每一个阶段都是正确的 , 我觉得这很正常 , 对 , 所以我稍微可能我印象中给过

一些建议的大概是我能想到的是这两个 moment 吧 。

曼祺49:20

25 年 R1, 就 DeepSeek R1 爆火这件事对你的冲击是什么 ?

王新宇49:24

我觉得从我的视角验证了我刚才说的那个 , 我觉得模型能力还是非常关键的 ,而且模型还有很多事可以做 , 这个行业里都是很聪明的人, 我们有句话叫这个人教人是教不会的 ,但事教人一次就能教会嘛 , 对啊 , 所以在那个阶段之后, 我觉得月之暗面也回到了一个非常好的状态 ,其实他们技术上我觉得包括他发的 reasoning model 其实跟 R1 是同一天发的

曼祺49:49

对 ,1 月 20 号 。

王新宇49:51

同一天发的 。

曼祺49:51

2025 年 1 月 20 号 。

王新宇49:52

对 , 这里边所以 ,但是当你回到技术上 ,其实我觉得从 25 年过去的一年,25 年 1 月 20 号到今天一共也才一年出头 , 我觉得其实不管是这个 K2 也好 K2.5 等等等等 , 中间做了很多事情 ,其实包括在技术侧的 , 包括全球的一些影响力啊等等 ,其实大家是能看到的 。

曼祺50:12

15 个月其实到现在就是 。

王新宇50:14

对 。

曼祺50:16

对 , 我觉得 Kimi 过去一年的技术影响力还是提升了很多 ,其实这个也和 Deepsec 对他们的 , 你叫冲击也好你叫影响也好 , 都还是相关的 。

王新宇50:26

对啊 , 我觉得所以就我说事教人嘛 , 然后这个是很好的 , 然后好的公司大家一起做正确的事 ,因为我始终认为这个事即使在今天也还有很长的路要走哈 ,但是大家可能今天在专注一些不同的方向 , 所以那大家都回到尽可能继续 , 当然我今天认为 AGI 已经实现了 , 我觉得大家继续再往 ASI 的方向走 , 然后如果说安全或者伦理道德那些问题我们

先拿掉的话 , 那就是在拓展智能这件事情上, 我觉得也还是有一个长 ,但是也符合 power law 的这样的一个发展进程 。

曼祺51:03

你是用什么指标判断你觉得 AGI 已经实现了 ?

王新宇51:06

对 , 我的判断其实蛮简单的 , 那今天 AI 的 , 那我们判断它是知识量还是聪明程度哈 , 那我觉得不论两者 , 如果用全球 80 亿人的受教育水平的平均值和类似于智商的平均值 , 或者哪怕中国 14 亿人受教育水平的平均值和这个值的话 , 我觉得今天的 AI 应该已经超过平均值了 , 那这就是 general 嘛 , 那我觉得这应该就是已经达到了 。

AI应用51:35

曼祺51:35

你们投了模型层之后, 然后在 AI 应用这一层 , 你们的一些出手和布局是什么 ? 因为披露的会相对少一点 。

王新宇51:43

实际上是这样子啊 , 我们在刚才讲 23 年 7 月份投了月之暗面之后, 大概到 24 年中的样子 , 然后我在内部讲 , 我觉得当然第一 ,在此之前我觉得大模型是最重要的 , 甚至是唯一的一件事在 AI 领域里 , 参加之后我基本上 24 年中跟团队讲说我们可以开始去学习去看去投资 AI 应用的公司了 , 然后当时定了两个重要的方向吧 , 一个偏技术渠道驱动 , 一个是 3D

和视频 , 另一个偏这个场景 , 就类似于广泛的社交互动内容和这个游戏 , 当然并不是最后所有的都投了哈 , 然后在这过程中我们有一个初步的想法 , 我们就开始学习嘛 , 然后实际上在 2025 年, 就过去的一整年吧 , 我们把这一整年我们是投了差不多 10 家左右的 AI 应用公司的 。

曼祺52:42

为什么很多没有披露 ? 是因为大家现在都流行水下吗 ?

王新宇52:46

确实 ,AI 应用的话 ,其实绝大部分公司还停留在很早期 , 我们很多公司都是投的前两轮 , 甚至很多都是直接出第一轮 。

曼祺52:55

我觉得这也反映下一个行业现象 , 就是很多做 AI 应用其实还是需要一个时间去探索到底什么样的产品形态 , 可能它满足一些新的需求 , 还是需要很多创新的 , 所以一开始可能它不想直接一出来就说我做了一个公司 ,因为我现在很多产品 。

王新宇53:10

因为广义上讲 , 我觉得今天还没有哪家 AI 应用公司真正成功了 , 虽然有一些公司跑的比较靠前 , 可能有不错的 ARR 或者不错的 DAU, 当然我觉得 DAU 已经是旧时代的尺子了 ,DAU 不应该是衡量 AI 产品的最重要的 , 甚至是都排不到前三名的那个指标 , 对 , 然后当然我觉得 token 调用是很重要的指标 , 然后刚才讲 ARR 是 somehow 某种重要的指标 。

曼祺53:38

我有个补充想问 , 就是关于场景的问题 , 你们当时这个场景划分 , 你提到有社交内容 、 娱乐互动 ,但是没有提效率 ,是因为你默认效率是几模公司来做吗 ?

王新宇53:49

不是 ,是因为我们总归时间有限 , 团队也有限 , 我们就先拎了一些我们可能觉得在那个时间点也许大也许重要 ,也许那个我们想了解的方向 ,不是效率不重要 , 效率我们也投 , 我们还投了一家做 AI 销售的公司 , 投了第一轮 , 然后就是去用 AI 去解决 ,其实是能够直接 deliver 结果的销售 , 然后提高效率 , 对 , 我们做了很多尝试 , 我们投了类似于跟这个 coding

能力相关的公司 ,有一点像 AI lab 的应用公司 , 然后 AI 做这个浏览器的公司 , 然后刚才讲 3D 我们也投 ,其实树莓也算是一部分 3D, 然后我们投了影某也是个 3D 的公司 , 然后我们投了比如说 one2x 这个网关的公司 ,是跟视频相关的公司等等吧 ,其实还蛮多的 , 对 , 然后每个领域我们也都做了一些尝试 ,但第一我觉得我没有跟他们聊过他们为什么不对外披露啊 , 我们

只是表示了尊重 ,但是我觉得可能你说的是对的 , 就是从他们的视角 ,也许有些人有产品 ,有些人有想法 , 或者说有些人觉得产品和想法可能需要相当长一个这个水下发展的阶段 , 这个也很重要 , 然后呢 , 另一个很重要的对我来说 , 我在看 AI 应用的时候 , 我最近得出的一个结论 , 我觉得就是迭代效率很重要 , 或者我们说的更通俗的 , 我们说手活快很

重要 , 我们看到这些年轻的创业者 , 甚至我在去年的时候得出过一个结论 ,因为去年我至少看过上百家 AI 应用的公司 , 然后我得出的一个结论是这些创业者们以 97 年出生为那个正态分布的最高点 , 然后大概是这样的一个 3 sigma 分布 , 就是 979698 大概集中在这里 , 我们投的很多人也是在 , 我们也投过也有 00 后了 。

曼祺55:35

去年 97 年就是 28 岁 。

王新宇55:37

对 , 然后这里边比较典型的这个 vintage 体现在可能就是很多 , 我随便举个小例子啊 , 比如你刚才讲晨曦 , 那就是 18 年她进入 , 她毕业然后就进入了抖音 ,18 年进入抖音是很重要的一个时间点 。

曼祺55:53

她是 96 年的 。

王新宇55:55

对 , 就是也基本符合 。

曼祺55:56

刚好就是你说的这个正态分布 。

王新宇55:58

然后那你往前 ,18 年到现在可能有 7 年, 这是很长的一个时间 , 然后你赶上了一个公司 , 这个产品或这个方向发展最快的 , 然后我只是随便举了一个人的背景啊 , 就很多创业者都是类似的 , 这是一个 vintage, 那这些人我想说的是 , 就是这不是一个喊口号式的东西 , 我没有说我们就我们要做一个 00 后的基金 ,00 后的投资 , 你要充分的在前线看了非常多 , 这是

我总结出来的一个结论 , 这并不是一个先验的东西 。

曼祺56:29

就并不是拿着这个东西去找的 。

王新宇56:31

对 , 我觉得就是这些创始人的年纪吧 , 然后他们身上也有非常多的共性 , 对 , 就是这些 95 后们 ,他们也更敢想 , 更敢做 , 迭代的更快 , 然后也在那个最好的 , 就是也更自信嘛 , 然后在那个最好的一些公司里经历过很多学习成长 ,但是每个人的这个背景还是非常不一样的哈 ,但是这里边的共性在于这 , 所以我觉得可能在 , 甚至他们自己也懂

AI native 嘛 , 我们还是确实没有找到更好的词形容啊 , 对吧 ,他们自己他们出生的时候 , 你想他们出生的时候是 96 年, 那他们 08 年的时候 ,他们大概是 12 岁小学左右 , 小学毕业上初中 ,其实更本质的是我觉得底层啊 , 第一就是他们是原生的移动互联网的 , 更本质的底层我觉得就是他们开始 , 就是小学到初中就是可能价值观开始形成的时候 ,他们已经绝大

部分人相对而言衣食无忧了 , 对 , 就中国的经济发展到一个阶段了 , 如果大家今天回到 08 年的话 , 对吧 , 我们开始办奥运会 , 然后非常黄金的十年, 在他人生观或者说在他整个最重要的那十年, 比如从 12 岁到 22 岁的时候 ,他是感受了非常重要的经济上行的 , 这种经济上行带来的一个群体的自信 , 我觉得对于创业是有帮助的 , 虽然最后创业的时候会是

少数 , 然后大家可以又回到刚才什么时候追求自己热爱的东西 , 那我们有这么多人, 那他就只想做一点自己坚定看好的事 , 然后这样的话就总会有新的人跑出来 。

曼祺58:10

因为你之前投的科技都是比较偏硬科技 , 比如说像半导体 , 像自动驾驶 , 像机器人, 然后 AI 应用它其实在一个生态上来说 , 它还是处于移动互联网和互联网这个大的行业或者说环境里面 ,因为它最后的载体很多 , 现在还是个 application 嘛 , 比如手机上的一个 app。

你来看这种公司的这种创业的时候 , 你有什么思维方式上需要变化的地方吗 ? 或者说你感受到了自己的什么变化吗 ?

王新宇58:36

我觉得首先第一底层是你要学习嘛 , 对吧 , 比如说我从看自动驾驶到看半导体也需要学习 , 这里面跨度也很大 , 然后可能你刚才的问题变成了有点像 2B 变 2C 的感觉 , 对吧 。

曼祺58:51

对 ,因为硬科技也大多数确实是 2B 的 。

王新宇58:54

对 ,但有一些是相通的 ,有一些是你要提醒自己的 , 首先第一底层你要知道自己不知道 , 没有任何经验 ,但是刚才我讲的很重要的一个 , 我觉得新时代的尺子的那个问题嘛 , 就是我说 token 的调用也好 , 那反过来呢 , 我也没有 , 就是我并不了解移动互联网时代我们要看哪些指标 ,DAU 是很浅的一个指标 , 对吧 , 会有非常多很专业的一些数据 , 当然我可以学习 ,但那如

果我没有那个 , 对我来说其实可能也少一些包袱 , 我也可以更 AI native 的去学习怎么看 AI 应用公司 , 当然了 , 你能不能看得好 , 能不能学得好 ,以及人群是很重要的 , 就是年轻人们怎么想 , 对吧 , 然后我觉得是很关键的 , 然后刚才我讲的就是迭代速度特别快 , 我对这类人的总结叫我们喜欢的一类年轻人, 我叫年轻的大哥 。

什么是年轻的大哥呢 ? 就是我有两个解读 , 一种是他的生物学意义上的年龄 ,其实是很年轻的 , 对吧 , 刚才我们讲那你 96 年、97 年出生的 , 那你今年大概才 30 岁还不到 ,其实是很年轻的 , 大哥的意思是 ,但他在某一个领域已经做了 10 年, 那杨植麟就很符合就是这个定义 , 当然还有另一个定义就是说在生物学意义上, 那他可能已经 40 岁 、50 岁 ,他真的已经是

个大哥了 ,但他有一个极其开放年轻的心态 , 这也是年轻的大哥 , 我觉得这两类是我在看人的时候最后总结出来的一个东西 。其实王兴兴也很符合你说的年轻的大哥 。

曼祺1:00:27

当然 。

王新宇1:00:28

对 , 所以年轻的大哥身上体现了我刚才说的专注 , 我刚才说的你不热爱你也很难专注 , 对吧 。

曼祺1:00:33

我们要去采访他的时候 , 然后就问他一些自信怎么来吗 ? 他说他随随便便搞机械研发也 20 多年了 , 然后我说你不是才 30 吗 ?

还是回到你说的一个点 , 就是他的兴趣和热爱 ,他可能从小就在这上面投入了很多时间 。

王新宇1:00:47

对啊 , 就是我刚才说我大学的一个室友 ,他也是我一个高中的 ,也是我一个初中的 , 我们俩一起参加一个比赛 , 我们是队友 , 然后一起比赛的 , 那他就是有 ,而且你说他可能 30 多岁 ,他有快 30 年的研究电子产品硬件的经验 , 就是这样的 , 就这样的人在我身边就之前就有 ,而且不能说很多 ,但是我是就是跟这些人一起成长起来的 , 所以我知道年轻的大哥的力

量 , 这个力量是很强大的 。

具身布局1:01:16

曼祺1:01:16

你们 25 年以来新的集中重点投的方向就是具身智能 , 这个也是现在我觉得大家讨论比较多 ,也可以说它争议和喧嚣比较多的一个行业 。

像你们 24 年的时候是投了宇树 , 后来 25 年又陆续投了自变量 、 星海图 、 塔石 、 妙动 、SHARPA, 还有地瓜 , 地瓜是偏算力层的 。

王新宇1:01:39

对 。

曼祺1:01:39

你可以讲讲这个方向是怎么就是重点迁移到这来的吗 ?

王新宇1:01:44

对 , 可能从你的角度看 , 从投资结果上似乎 25 年投的比较多 ,但从我们自己内部发生这件事情 , 我们是 2023 年就非常认真的把具身当成是很重要的一个方向 , 所以 2023 年我们团队至少专注的看具身这一个赛道 , 看过上百家公司 , 我见过其中的可能大概 20 家公司 , 这里边你提到的很多公司的第一轮我们都见过 ,但实话说那个时候还没有看懂 , 所以包括我们 , 当

我们后来又投了的公司 , 包括可能类似于很早期的自变量 , 很早期的星海图 。

曼祺1:02:24

对 , 星海图是 23 年成立的 。

王新宇1:02:26

都是 ,而且是下半年, 对 , 那时候还没有看懂 , 然后 24 年我们其实是在上半年投的宇树 , 对 , 然后这里边投宇树对我来说有一个重要的变化是 23 年的年底 , 我当时去 Neuronips, 然后去美国 , 然后去 Neuronips 就是 , 当然其实当初初中是看 AI 嘛 ,因为都是 AI 为主的 , 然后顺带着就去了那些学校 , 然后当时 Stanford、Berkeley、Harvard、MIT 这几家学校 , 然后去了他们所有的机器人实验室 。

如果我们今天回到 2023 年底那个时间点的话 , 你会有两个发现 , 第一就是所有这些机器人实验室都有宇树的狗 ,但这个并不是什么特别重要的 , 更重要的是那个时间点宇树的第一款人形机器人已经做出来了 ,并且开始要类似于一个预售 , 或者跟这些全球最前沿的实验室在沟通了 ,他们都非常想买 ,因为实际上回到 ,因为美团是 23 年比我更早投的宇

树 , 对吧 。

曼祺1:03:37

美团站投是早一点 。

王新宇1:03:38

对 , 回到那个时间点的话 , 实话说当时我对于宇树的 AI 能力是存疑的 ,但到了 23 年我那个 Trip 去了那些实验室之后, 然后以及东西也做出来了 , 然后并且那些人都很想买之后, 回来之后我觉得宇树就应该投 , 我们就可以投资 , 然后我当时的投资的 thesis 是我觉得我看到了黄仁勋把游戏显卡送给那些实验室做 AI 训练 , 就这是我脑子中想到的东西

。 如果全世界最好的机器人实验室里的博士生们都用宇树的人形机器人做开发 、 做研究 、 做最前沿的探索 , 那你觉得 AI 能力这个不会被解决吗 ?

或者这会是问题吗 ? 对 , 所以我觉得这个是我当时这件事情的转变的一个重要的 trigger, 所以回过来大概过完年我们就开始 , 然后就投了宇树这个公司 。

曼祺1:04:31

这是对宇树转变的 trigger, 那对就整个更广泛的具身领域了 。 你说 23 年的时候你们也接触了 , 你当时觉得看不懂 , 你可以讲讲 , 比如你当时你觉得看不懂的点是什么 ?

到后面 24、25 年又觉得是可以投了 , 这个变化是怎么发生的 ?

王新宇1:04:44

对 ,其实刚才讲 23 年看了 100 家公司 ,其实 100 家是个虚数 ,100 多了 , 然后到了 24 年, 第一呢 , 就是之前看过的那些投资公司又反复的看一遍 , 然后第二又更多新的公司出来 , 然后就是可能又看了 100 家 , 可能不止 24 年就更多了 。

然后如果我们非常简单粗暴的话 , 把一个人形机器人拦腰斩断的话 , 那时候我们回到 24 年初或者 24 年的时候 , 我们的简单分类就类似于 manipulation 和 local motion。

对 , 那在 local motion, 当然大家不一定都是双足啊 ,但在 local motion 这件事情上 ,其实我们投了宇树之后就 , 如果你看刚才所有的 portfolio, 我们就没有再投过任何公司 , 然后 local motion 当然我们再往上一点的话 ,其实后面我们会叫 whole body control, 对吧 。

曼祺1:05:30

全身的控制 。

王新宇1:05:31

对 , 那在这件事情上我们就很坚定的只投了宇树 , 然后最近宇树因为要上市 , 大家也突然发现美团 、 站投和龙珠加起来是宇树最大的外部股东嘛 。

对 , 所以这件事我们是觉得就想的很清楚了 ,但是 manipulation 这件事情 ,其实它长期 , 包括到今天我觉得都没有收敛 , 至少对我来说是这样啊 ,也许有些投资人或者有些人, 当然有些创业者他肯定很坚定的在认为自己做的方向是正确的 ,但是对我来说可能以我的能力 , 我觉得它还没有收敛 。

那没有收敛就是在不同的过程中, 你可能就会投资不同的公司嘛 。 对 , 那有的公司可能相信的是这样去做这个大脑 ,有些公司可能会相信数据 , 然后吵得很凶的是到底是什么数据在 24 年, 对吧 。

曼祺1:06:22

对 。

王新宇1:06:23

真机的数据 。

曼祺1:06:24

对 , 真实的还是仿真的 。

王新宇1:06:25

仿真的合成的 , 然后还是这个这个这个参半的等等等等。 对 , 然后有的时候我们很喜欢做这种争吵 。

对 , 这个观点我有一次在一个 panel 上跟讲过 , 我说因为我 2019 来龙珠之前 ,2019 年那时候 ,19 年研究过商业航天 , 那时候 18、19 年中国的商业航天是第一波很火的时候 , 然后我们大家就在吵到底要用液氧煤油还是液氧甲烷 。

对 , 所以我刚才说在那个 panel 上我说我们在吵什么这个合成数据还是真实数据 , 我说重要的不是液氧煤油还是液氧甲烷 , 重要的是飞到太空当中去 , 这个是最关键的 。

马斯克两种都用 , 特简单 ,他那个回收的火箭就用液氧煤油 , 经济性高 ,他想去火星那个火箭就用液氧甲烷 , 然后因为宇宙里没有煤油 , 这是所谓的第一性原理嘛 , 这个词大家说烂了 ,但真实的一些事情 , 我觉得把关注点放在这种问题的讨论和这个争论上 ,有时候意义是不大的 。

那我们我在 LS 无人驾驶我也投了很多 , 对吧 , 从最早莫门塔那时候 16、17 年, 到中间这个 Pony, 到 Innowise, 到我在龙珠还投了轻舟等等等等 , 还有 EV 相关那些车 , 对吧 , 这个十年我是基本参与了中国的 EV, 包括无人驾驶的产业的 。

曼祺1:07:45

你说 Momenta, Poly 就是两种 。

王新宇1:07:46

大家讨论最多的就是 Tesla 路线还是 Waymo 路线 。

曼祺1:07:50

我觉得这个对投资人来说确实我觉得影响不大 ,因为你可以通过你多投几个公司 ,但是对创业公司来说 , 每个人肯定还是会去 , 会去就是宣称自己所选的这个方向是更有前进的 。

王新宇1:08:02

但我觉得一个正确的方式是首先第一 , 你坚定选择一个方向好好做 , 那就一定有人坚定相信另一件事好好做 , 这个对于整个行业 , 甚至对于人类来说是好的 ,而不是所有人都做一件事 , 那可能还没做就内卷了 , 对吗 ?

那这首先我觉得本来是好的 , 这第一点 。 第二点 , 一个更好的创业者或者说企业家 ,有可能在他一开始坚定那个方向 ,他真的知道错了的时候 ,他能很快的 switch 过来 , 到一个正确的路上 ,他最后也可能会成功 。

曼祺1:08:29

是的 。

王新宇1:08:30

我觉得这个是关键 。

曼祺1:08:31

对 , 创业就别怕打脸 。

王新宇1:08:33

做任何事都别怕打脸吧 。

曼祺1:08:35

错了就改 。

王新宇1:08:36

对 , 改得快可能是核心能力 , 核心竞争力 。 对 。

曼祺1:08:41

所以你刚刚是在说就是因为操作这个事 ,其实你们觉得没有那么收敛 , 你们投的公司会相对多一点 。

王新宇1:08:47

对 , 首先第一我觉得会殊途同归 , 大家的目标你刚才讲大脑能力是一样的 。 第二呢 , 那大家可能用不同的数据 , 不同阶段相信不同的算法 , 对吧 , 然后

相信不同的场景 。 刚才那些公司都在做一些相对不同的事情 ,但是我觉得这就是南坡北坡或者不同的坡的问题 ,不管你怎么爬 , 谁能爬上去 , 谁能最后摘到那个桂冠 , 我觉得是更重要的 。

所以当然市场或者大家投资人也好或市场也好 , 人们习惯把一个公司放到一个品类里 ,并且长期的就用那个品类来定义它 ,但我觉得这个其实可能是不对的 。

曼祺1:09:28

如果说操作这一块现在也没有收敛的话 , 为什么 23 年你们觉得是比较难出手的 ,但 25 年到现在就是能出手能投的项目就更多了 , 就确实有一些投资发生了 。

王新宇1:09:41

至少从 24 年从我们自己的认知上, 慢慢我们知道这件事的重要性 , 我们也知道这件事可以解 , 只是不同的方式 , 那我们可能开始去投资一些不同的团队 , 然后呢 , 每个团队你可能至少在你投的时候 , 可能投的东西也不一样 ,也许在今天可能才一年也变了 ,因为很多公司你今天在市场上看到的 , 或者说他拿出来讲的东西和他真正在实验室里或者在公司里做的

东西 ,其实可能也不一样 。 水下的部分其实我觉得是很多的 , 对 , 大家都不会放弃很多重要的东西的探索 。

曼祺1:10:18

24 年、25 年之后是你们看到了什么信号和迹象 , 让你们觉得这个事大概率是可以解的 。

王新宇1:10:23

我觉得美国的一些公司还是有些代表性的 , 包括 Google 啊 , 对吧 , 然后我觉得就是这些 , 包括 Pi 啊 , 就是这些公司的一些进展 , 对我们来说是有肯定是有价值的 。

甚至我最近看到一些公司 , 比如 3D 之类的公司 , 虽然不一定非得是公司 , 我开始意识到机器人或者具身也不一定非得遵循先进厂再进店 , 最后再进家这样的路径 , 大家会天然的觉得这些 ,也许可以直接就进家庭 ,也许比大家想象的会更快 。

曼祺1:10:52

对 ,3D 展示的他们的机器人的那个视频的 demo, 就是针对家庭场景去做的 。

王新宇1:10:58

对 , 所以这个可能我觉得投资人有时候需要一些想象力或者说抽象的东西嘛 , 所以当你看到的时候 , 你就突然可能意识到这一点 , 然后那大家在探索的时候可能就会不一样 。

我觉得当时可能模型的一些进展 , 然后本身你看到各个公司能做的一些事情 , 然后以及大家在追求的追求的东西 , 我觉得可能到了 24 年我们自己至少 conviction level 可能到了一定的水准吧 。

曼祺1:11:23

那你们投妙动 、 投 SHARPA、 投地瓜的逻辑可以讲讲 ,因为这三家公司 , 它和前面那几家 , 就比如说像宇树或者说星海图这种 , 我是做一个软硬一体的这种完整的人形机器人, 它不太一样 , 至少它最开始的切入点不太一样 。

王新宇1:11:39

对 , 妙动其实在投的时候到现在也有一些变化 , 对 , 当然你简单说就是可能不同的机器人的形态吧 。

曼祺1:11:46

这家公司也挺神秘的 。

王新宇1:11:48

对 。

曼祺1:11:48

杨朔也比较少出来 。

王新宇1:11:50

对 , 然后因为妙动我们投了两轮 , 我们投第一轮的时候其实当时杨朔还没加入 , 所以这是第一 。 然后你刚才讲地瓜 SHARPA 其实是我们开始意识到重要的核心零部件在其中的价值 。

对 ,因为我们这里边有个概念对我来说 , 你会希望投的任何东西 , 这个东西可能是链主嘛 , 当然我们惯常的思维方式里一般本体是链主 , 对吧 , 比如说那你投新能源车你就觉得做车的公司 ,但实际上在新能源车这个领域里宁德时代也是链主 。

曼祺1:12:29

宁德时代赚的钱比所有车企都多 , 利润上, 就看利润数字的话 。

王新宇1:12:34

当然 , 所以链主有的时候也是会迁移变化的 , 链主也不一定非得是本体公司 , 所以我们大概可能是在 25 年也投了一些本体 , 投了一些算法之后意识到这一点 , 我们觉得随着这个事更往前走 , 那最关键的 key supplier 可能是重要的 , 所以因此投了地瓜 , 投了 SHARPA。

曼祺1:12:56

作为看了这么多具身公司的一个投资人, 你怎么看现在这个领域的估值的高企 , 可能在中国超过 100 亿估值的公司 , 我不知道你这儿更新的最新数字是多少 , 据我所知应该是有 20 家 。

泡沫1:12:56

王新宇1:13:09

我最近没有更新了 ,因为确实这 。

曼祺1:13:13

太多了是吗 ?

王新宇1:13:13

半年的变化很快 ,但这半年就是我指的是 2026 年的类似于 Q1 和 2025 年的 Q4, 那这半年的变化是多种多样的原因促成的 。

对 , 之前我们是有一个表的 , 更早的时候我们大概会有一个类似于 2 亿美金左右的估值的公司有多少 , 大概 3、5 亿美金多少 ,10 亿美金多少 。

曼祺1:13:34

你们现在没有这个表 , 就是因为大家估值涨得太快了是吗 ?

王新宇1:13:36

因为这个已经不是最重要的事情了 , 然后这里估值的上涨是有非常多的原因的 ,但是我觉得我这么理解这件事啊 , 就是但是估值上涨跟我个人没有关系 , 虽然我之前在几次公开场合讲过我说中国 。

曼祺1:13:51

对 , 你说你觉得是投入的钱不是太多 ,是太少了 。

王新宇1:13:55

对 , 我觉得这个结论今天依然有效 , 我依然认为中国在这个领域投入的钱不是太多 ,而是太少了 。

曼祺1:14:02

不过你当时的论据已经变了 , 你当时论据是说你说 Figure 融的钱是比中国这些公司都多 , 那现在其实中国公司如果你加起来融的钱肯定是超过 Figure 的累计融资了 。

王新宇1:14:13

那如果你算上 Tesla 在这里面投了多少钱的研发费用呢 ? 那 Scale 的一家是 140 亿美金 , 一家可以融 14 亿美金 , 你还是要算行业嘛 。

我这个背后的逻辑是我觉得今天在具身智能这个领域 , 中国跟美国大家在发生什么样的竞争 。 对 , 我说的是中国人我们今天在做的事情 , 从来都不是用别人 20% 的成本做出一个别人 50%、70%、80% 能力的东西 。

我们今天在具身这件事情上, 我们今天面临的竞争是我们可能这两个国家为主啊 , 那是在带领人类进步的 。

我们为什么要用别人比别人低得多的成本 , 少得多的钱 , 然后去带领人类进步呢 ? 这不 make sense。

我们应该是用差不多的钱 , 或者说我们效率高一点 , 可能同样数量级但少一点的钱 , 做出 120% 的东西 , 然后甚至创新 , 甚至做出引领的东西 。

我觉得这个尤其在具身领域 , 我觉得特别明显 。 对 ,但是其实在很多领域都很明显 , 就是我一直说 2025 年对于中国或对于我做投资来说是很重要的 。2025 年出现了王兴兴 , 就我说大众 , 然后出现了梁文锋 , 然后甚至最近比如说张雪机车 , 对吧 , 就是我觉得做投资对我来说今天最幸福的一件事情 ,以及我对未来的信心就来自于我认为这个

范式在中国将来会越来越多 。 回到我们俩最开始聊的 , 就热爱的这个力量 , 专注的这个力量会在千行百业都我觉得都会开花 。

曼祺1:15:47

你说的这个范式就是说因为热爱和专注 , 然后去做一个全世界都牛逼的事 ,而不是我去为了赚钱和商业机会去 coffee 谁 。

王新宇1:15:55

对 ,因为这件事情我之前会举的一个例子叫做 , 当中国人能做手机了之后, 中国人就能做所有 3C 电子产品了 。

中国人能做所有 3C 电子产品了 , 比如说这里边相对难一点的 , 比如说是扫地机 , 那你看 iRobot 今天在哪 , 那基本全世界就变成了全世界变成了中国公司竞争的舞台 。

我觉得这个是正确的 , 这件事情在历史上一直是在发生的 。 我们去看上世纪从 60 年代 、70 年代到 80 年代的 , 比如日本的消费电子产品 , 对吧 ,80 年代是到顶峰啊 ,60 年代可能还在 copy, 然后 70 年代开始转型 , 然后到 80 年代开始有自己的核心技术 , 自己的品牌 , 对吧 , 包括美国的家庭 , 包括全世界的人们都已拥有一个日本的消费电子产品的内容 。

这件事情在未来的不用太久 , 我觉得 5 年、10 年也一定会发生 。 中国的消费电子产品将来一定会就是换掉这个日本的消费电子产品的位置 , 从冰空洗到扫地机 , 甚至到更新的东西 , 就不讲无人机 , 大疆无人机之类的 , 对吧 , 那个如果你说那个是个例的话 , 我就会在方方面面 , 然后这件事是一个系统性的东西 。

新能源车也是一个系统性的东西 , 对吧 , 我们先不考虑一些政治或者说本身关税那些问题的话 , 那今天最近我接触到的所有的老外 ,不管他们是最近蛮多人来 , 前段时间 。

曼祺1:17:16

是投资人吗 ? 还是 ?

王新宇1:17:17

各种各样的 , 前段时间有一个那个人应该叫 Hosai 吧 , 就是做 Crypto 的那个基金的一个欧洲人, 然后写了一篇文章嘛 , 就他来中国看了一些公司 , 我不知道你有没有看到哈 , 就是说中国的硬件很强 ,但软件不够强之类的 , 然后 。

曼祺1:17:33

是 Hosai 写他去华强北什么的 。

王新宇1:17:35

对对对 , 就是那篇文章传得蛮火的 。他来中国的 Trip 的最后一天 ,其实我跟他 , 然后我们有一个小范围的交流 。

对 , 就是类似于最近这样的来的人很多 , 然后所有的这些人们都会点名去看一下中国的这些新能源车 , 就是不是去公司啊 , 就是去店里体验一下, 试驾一下 。

对 , 都他还不是车展 。 所以就是这些东西我觉得他们是关心的 、 好奇的 , 然后但也带有了一些 , 就是他的一些观点我并不认同啊 ,也带有了一些旧有认知的惯性的 。

我觉得这个是非常有趣的 。

曼祺1:18:09

比如说你说的他们认为中国软件不强之类的 。

王新宇1:18:12

对 , 我觉得这完全是某种惯性 , 或者说他并不完全了解真实的情况 ,但没关系 。

曼祺1:18:17

如果说前途是光明的 , 你觉得具身行业现在这么多喧嚣 ,有这么多公司 , 这么多人涌进来 , 它短期会有泡沫和波折吗 ?

尤其是你之前经历过好些这种热门的科技风口起起落落这个过程 。

王新宇1:18:32

任何一个事业 , 任何一个赛道的发展都有波折呀 。 那你要是愿意去看今天你在市场能找到一堆无人驾驶公司的各种各样的出问题的历史 。

曼祺1:18:43

你觉得接下来具体可能会发生什么 ?

王新宇1:18:46

我觉得接下去会到一个去伪存真的过程吧 。 对 , 就是你是不是真正的在追求 , 我觉得哪怕是某一个单点技术上的领先 , 然后你是不是真正的去追求一些商业化落地 ,但我认为后者没有前者重要 。

我认为能泛化的 , 就今年其实如果从投资主题上, 就 word model 也好 , 或者我觉得今年对机器人来说数据是很重要的 , 这两个点我觉得在今年已经几乎是共识了 。

那这两个原子能力促成的就是说机器人的可泛化的通用能力是否能上一个台阶 。 对 , 我们不知道管它叫类似于 GPT-3.5 时刻或者什么 , 或者 GPT-3 时刻 ,但我觉得这件事在未来的一到两年会发生 。

那这件事如果会发生的话 , 那就是有人能做到 ,有人做不到嘛 。 我觉得这是去伪存真的过程 。

GPT时刻1:19:32

曼祺1:19:32

这个阶段的焦点就是在你刚刚说的到那个 GPT-3 或者 GPT-3.5 是焦点 ,而不是说我现在马上比如说卖了多少台 。

王新宇1:19:40

对 ,但你卖了多少台如果反补这件事情是重要的 。

曼祺1:19:44

就比如我有真实的数据 , 对吧 ?

王新宇1:19:45

对 , 如果这个真实的数据场景反馈对于你达到 GPT-3 或者 3.5 的时刻有价值 ,是个必要条件 , 那这是毫无疑问是重要的 。

对 ,但我觉得这个时刻可能比大家想象的会快 。 然后那我们怎么定义 GPT-3 或者 3.5 时刻 ? 我一直在想这个问题 。

那我们今天回去 , 我不知道你第一次用 ChatGPT 大概是什么时候 , 我大概是

2022 年 2023 年初的时候 。 我印象很深刻的是 ,因为我自己算是搞 AI 出身的嘛 , 然后在那个时代 AI 的那个问题这里 ,AI 最重要的就是计算机视觉 ,在相当长一个时间里 。

因为我投过两个有意思的人, 一个是娄天成 , 彭旻烨的娄天成 , 一个是杨植麟 , 这两个人还是蛮有代表性的 , 然后出身各方面比较像 , 对吧 ?

我说然后他俩一个比我年纪大三四岁 , 一个比我小三四岁 。 对 , 就是人的 vintage 和技术的 vintage 是很常耦合的嘛 。

所以娄天成的 vintage,他的年纪 ,他的出身 , 就把他引领到了解决在那个时代 AI 最难的问题 , 就是计算机视觉里边的 L4 无人驾驶的问题 。

那杨植麟的出生的 vintage 就把他引领到了解决 NLP 里的大模型 , 然后今天这个问题 。 因为我当时在用 ChatGPT 第一次用的时候 , 我心里是跟两年前 、 三年前 , 甚至五年前也有很多 NLP 的产品 , 对吧 ?

那甚至大家都忽视掉的 , 那 Siri 也是一个 NLP 的产品 。 只是大家 , 对吧 , 那小爱同学或者说类似这样的东西 , 包括早年的音箱 , 然后甚至更早 ,其实类似于 Chatbot 或者类似于 NLP-driven 的这些产品没有消失过 。

只是在相当长一段时间内 , 大家没有觉得这东西能用 。

曼祺1:21:31

小冰也是做了很多年了 。

王新宇1:21:33

等等吧 , 很多很多了 , 对不对 ? 那 ChatGPT 或者 GPT-3.5 的时刻是让大家觉得好像这东西能用了 。 所以我第一次用的时候 , 我的感觉是很强烈的 。

我印象中当时我会问他 , 比如说大象是什么 , 然后我会问他吃什么 , 然后就是你会等等啊 , 一些很有经典的我自己设计的问题 , 那就是看他的逻辑遵循能力 , 然后指令遵循能力 , 然后我问狮子呢 ?

然后就对吧 , 那你看这三个问题 , 对吧 , 对你背后你要理解狮子能问的是什么 ,是狮子是什么 , 还是狮子吃什么 , 大象是什么 , 就等等啊 , 就一些就挺有趣的 。

这个东西不是在 ChatGPT 时刻我才有的 , 就是在很早的时候测那些啥 。 对 , 就是它不是个严肃的测试 ,但你就如果你经历过 , 或者你一直用的话 , 你稍微敏锐一点 , 你会发现好像这次不一样了 。

对 , 所以我觉得可能具身接下去一两年里 , 大家会更广泛的人们会相信这次好像不一样了 , 好像能用了 。

曼祺1:22:27

它那个具体的那种感觉会是什么 ? 就比如说智能机器人能做到什么的时候 , 大家会感觉到它不一样 。

王新宇1:22:34

就是你不觉得它是一个需要加速两倍 、 四倍 、 八倍看的东西 ,在一个一倍速的情况下, 你会觉得是丝滑的 , 你会觉得是它能干的事情似乎跟人能干的事情是一样的 。

但是 AGI ASI 刚才我们讲 , 那就是说当技术发展到一定程度的时候 , 它超过人是非常快的 。 当它能干人不能干的事情的时候是非常快的 , 它能干那个阶段可能要花一段时间 ,在这段时间的时候绝大部分人是质疑的 。其实蛮有趣的 , 今天中午我跟另一个投资人聊天 , 我们俩的那个小孩都很小 , 大概在一岁左右 , 然后他就跟我 ,他也投具身

,他跟我讲他觉得具身机器人在学习 , 比如说 pick and place 啊等等 , 抓一些精细的东西 ,他觉得已经比他的孩子甚至学得更快了 。

包括我也去观察我女儿去学习 , 比如说我们叫精细运动啊 , 手指拿一个东西 , 然后怎么放一个东西 , 然后还有一个不同的 , 比如说三角形的东西放在哪 , 就是开发智力 , 对吧 , 去看一个小朋友的一个人类幼崽的学习 , 那个过程是还是蛮有趣的 。

然后那个过程是 predictable 的 , 人类大概到最后没有人不会 , 绝大部分人不会拿不起这个杯子嘛 。 对 ,但机器人的这个过程绝大部分人没有人家里养机器人, 绝大部分人对这个是没有感受的 。

因为也就是我有了小朋友之后, 我才知道哦 , 人类是怎么学习的 , 你不知道你自己小时候是怎么学习的 , 你一定没有印象你是怎么学习拿起东西的 。

你有印象的时候你就会拿东西 , 你只有印象你是怎么学写字的 , 你怎么拿毛笔 , 你在建立怎么抓取的时候 , 你是没有记忆的 。

曼祺1:24:05

对 , 就怎么抓取其实是个比较底层的 , 比较基础原能力的这种东西 。

王新宇1:24:09

但我觉得机器人很快就会把这个能力获得了 , 等它一旦获得这个能力的时候 , 它再去抓毛笔 、 抓筷子 、 抓一些东西 , 就开始变成那一块 ,而那块速度会很快 , 会一下超过人们的预期 。

因为人们对于这件事的那个了解 , 绝大部分人对这事的了解其实可能没有那么的实时 。

曼祺1:24:27

你认为就是对具身来说 ,GPT-3、GPT-3.5 的时刻可能一到两年就会到来 , 这件事情在现在的整个行业市场里面 , 你觉得这是相对多数人是怎么认为的 , 还是你是偏乐观和激进的 ?

王新宇1:24:43

我的性格是偏乐观的 ,但我觉得这件事的判断不会过于乐观 , 就是哪怕不是一两年大不了三年, 我觉得不会偏差到它是十年, 我个人是这样感受 。

当然可能很快这个会 , 今天咱们的这个聊天会留痕 ,也许三年后就搭链 , 当然你该讲搭链认错且快速学习迭代是更重要的事 。

曼祺1:25:03

因为你当年也投过自动驾驶嘛 ,其实自动驾驶它实际上大规模铺开的时间还是比大家想象中要晚了很多年 。

你觉得具身会怎么不一样 ?

王新宇1:25:13

那自动驾驶什么时候具备了 , 自动驾驶什么时候具备了 GPT-3.5 的能力 ?

曼祺1:25:19

在我的概念里 ,因为 GPT-3.5 其实就支持了 ChatGPT, 对吧 ? 所以我的标准里我觉得它是对大众来说是有感知的 , 或者说你要有点破圈的感知的 , 那我觉得是在 FSD V12 的时候 。

王新宇1:25:31

差不多 , 那如果我们到 GPT-3 吧 , 就更早一点的话 , 这件事对我来说是发生在 2019 年上半年投资彭旻烨的时候 , 我就非常的确定

, 当时我还没有孩子 ,但就是我的下一代肯定不用学开车了 。

曼祺1:25:49

那你 19 年当时看到了什么 ?

王新宇1:25:51

就当时我做了 ,因为那是刚才我们讲的是一个非常冷的时候 , 然后做了非常多的尽调 , 我可能是 , 我不敢说最多吧 , 我可能做过几百公里的彭旻烨的车 ,在美国在 Fremont, 然后在中国在北京 ,在上海 ,在广州 ,在南沙 , 白天晚上下雨 , 所有不同场景就一直做 , 然后你做过很多 , 你才能看到它的边界 ,但你看到了边界 , 如果你有相对了解技术的话 , 你就知道这个边

界可能会被解决 , 然后你就会对这事产生信心 。 所以这是那个时候 ,因为当时我投彭旻烨的时候有一个很重要的前提条件是我给了它 16 亿美金的估值 ,16 亿美金的估值在那个时候意味着什么 ?

意味着是全世界最高的估值 , 当然 Waymo 是更高的 ,1750 亿美金是被投行写在纸上 ,但没有人投资过的 。

曼祺1:26:39

对 ,因为它其实主要还是 Google 自己 。

王新宇1:26:42

对吧 , 这个东西没有 ,但我说是真金白银有人投资认的估值 。 当时有两家美国的公司 , 一家是 Auto, 一家是 Cruise, 都是 10 亿美金被收购了 。

所以在 2019 年初给了它 16 亿美金的估值 , 我觉得那个是我整个投资生涯中第一次非常重要的 , 我当时投了它 5000 万美金 , 非常重要的一个时刻吧 。

然后那个时刻 , 当然你非常紧张 , 刚才讲第一是你开始主导 , 第一次主导项目 , 然后那个项目跟 Jimmy 在同一时间发生 ,但就几乎是同一时间了 , 没有谁前谁后, 就大概是我投资那次主导投资第一笔 ,而且 5000 万美金是非常大的一个金额 。

曼祺1:27:20

老周对此有何想法 ?

王新宇1:27:23

我觉得他很支持啊 ,因为当时收敛到这个方向这个项目 , 当时彭旻烨是不融资的 , 如果有这个故事的话 , 我带 James 和教主 , 就娄天成一起见了老周 , 只聊了半个小时 。

对 ,他们只聊了半个小时, 然后他们走了之后, 老周就问我说你想投这个公司吗 ? 我说我想投 ,但他不融资 。

老周那去美国找他 , 就到此为止 , 然后我就飞到那个硅谷 , 然后每天跟 James 喝咖啡啊 , 吃饭啊 , 一开始先向他证明我还算懂这个方向 , 然后向他证明他需要这笔钱 。

然后实际上因为这个东西我投完之后, 大概一年左右时间 , 丰田投了他 5 亿美金嘛 , 大概是 25 亿美金估值 。

历史在很多事情上是对我来说是非常美妙的对称 , 那就像我 2023 年 7 月投了杨植麟 , 投了月之暗面 , 这个当时投了 3000 万美金 , 然后在后面不到 ,其实不到一年的时间 , 好莱坞投了百亿美金 , 这两件事情对我来说是完美的一个历史的呼应 , 就是没有非常多的美感 。

对 ,但是前者对我来说第一次的时候很重要 , 这第一次对我来说就我做了非常多的尽调 , 然后我认为这个公司有非常重要的核心能力和价值 。

我觉得首先这事中美会分开 , 数据非常有价值 , 这个事不会被所谓的弯道超车 , 那不管这公司将来是 standalone 还是哪怕是被并购或者是怎么样 , 我觉得都一定是有价值的 , 所以才敢给到这个估值投了那么多钱 。

那后来回到做投 Kimi 时候也一样 。

曼祺1:28:47

你对你认定的项目和创始人还是挺穷追不舍的 。

王新宇1:28:50

我觉得这是投资人的基本功吧 。

曼祺1:28:54

你怎么排优先级啊 ? 因为你不可能对每一个创始人都这样 , 你肯定得重点去追几个创始人。

王新宇1:28:59

我每年追的也就一个到两个吧 。

曼祺1:29:01

就你会告诉自己说我今年我一定要把这些拿下 。

王新宇1:29:05

我不会 , 就你遇到了那个你想这样追的 , 你就会去这样追 ,但你不会给自己个考塔说我今年就追一个 , 假如今年 3 月份我追完了 , 剩下 9 个月我就放假了 , 当然不会 ,但你遇到了你有一个 , 就是内心你有一个声音的时候 , 你就会去这样做嘛 。

我觉得甚至是一个基本功 , 甚至是一个习惯 。

曼祺1:29:23

一般就是让你会有这种行为的公司 , 你是先判断他这个事对 , 还是你特别看重这个人, 你才会这样去做 。

王新宇1:29:31

我觉得都得对吧 。

曼祺1:29:32

都得对啊 。

王新宇1:29:33

当然都得对 。

曼祺1:29:34

两个事哪个会在你这重一些 ? 事情逻辑和人和团队 。

王新宇1:29:39

因为刚才就我讲的 , 就是咱们随便举的几个例子里边 , 几种都有 。 因为我经常跟团队 , 包括我自己经常讲的是 case by case, 或者我经常说就一事一意 。

我觉得做投资 open minded, 就你要开放 , 你要学习 , 你要 case by case 的分析 , 每一个问题是很重要的 。 你不能被自己所谓的成功的经验影响 , 你也不能被失败的教训吓倒 。

对 , 所以当你看到一个事 , 你想到另一件事的时候 , 那这个另一件事的帮助到底是不是对的 , 我觉得是很关键的 。

所以对于我来说 , 我并不会觉得就是人一定比事重要 , 或者反之 。 但是更重要的点是 , 最好的人往往会去做那个最重要的那个事 , 往往这两个事是匹配在一起的 , 即使 day one 不是 , 到后面也会是 。

曼祺1:30:35

那你觉得比如像张雪做机车 ,他是做的最重要的事吗 ? 其实摩托车这个市场没有那么大 。

王新宇1:30:40

对他的人生来说当然是 ,他得多幸福啊 。 人能做自己喜欢的事 , 又能做到 , 就像你刚才用你自己的词讲 , 就是世界最牛逼或者最好 , 人难道不应该幸福是一个很重要的事吗 ?

曼祺1:30:55

而且他很少就 ,不知道为什么他就找到了这个方向 。 我觉得这确实挺幸运的 , 挺幸福的 。

王新宇1:31:01

但我就我刚才讲的 2025 年以后, 这样的事情会越来越多 。在张雪这个事情出来之前 , 我并不了解机车 , 我也是在对吧 , 媒体上看到的 ,但是我看到的时候一点也不惊讶 。

因为这就是在我看到刚才说王兴兴 , 看到梁维峰之后, 看到很多这种范式之后, 我作为投资人的判断是这个将来会一直出现 。

我唯一的工作就是去抓到每一个 , 尽可能抓到每一个下一个这样的机会 。 然后我刚才如果你注意到的话 , 我在刚才讲的时候 , 这对我来说是非常幸福的一件事情 。

这是一个系统性的巨大的机会 。

曼祺1:31:35

我们可以回到就刚才讲到后面这些事的一个问题 ,是说为什么在自动驾驶上, 就大家期待它更早落地 ,但实际上更晚落地这件事 , 可能在具身上它不会重蹈覆辙 。

王新宇1:31:48

对 , 我 2019 年就投了它 , 且坚信这件事情会发生 ,但一直到 2025 年, 我买了理想 I8,因为我女儿出生 , 然后又换了 , 就是现在换了一个家庭用车嘛 , 然后我第一次才作为一个 C 端的消费者用上那个产品 。

那从这时候离 2019 年已经过去六年的时间了 。 所以从我作为一个投资人的身份认定这件事一定会发生 , 到这件事真的会发生 ,有的时候它会是一个漫长的过程 。

但是这件事情到底是三年还是六年, 真的重要吗 ? 对我来说一点也不重要 。

曼祺1:32:30

你可以透露一下你们退出的周期大概是怎样的吗 ?

王新宇1:32:34

就是标准的人民币基金 , 就是标准人民币基金的周期 , 标准的美元基金 , 美元基金就是十多年嘛 , 人民币基金大概是 。

曼祺1:32:40

就是你们美元的和人民币的分开算的 , 周期不一样 。

王新宇1:32:43

当然不同基金会有不同的 。

曼祺1:32:45

还是跟 LP 的类型相关 。

王新宇1:32:48

对 , 当然我们要对 LP 负责 ,但当一个基金走到那个退出的阶段的时候 , 你也有很多不同的工具嘛 。

现在也有 , 比如你有 SFound, 你也可以接过来 , 如果你更看好 , 你既给前面的 LP 交代 , 又能够持有公司更久 。

我觉得这些就是现在这种工具去解决这个基金周期的问题是很成熟的 , 这不是一个就是 bottleneck。

曼祺1:33:11

在具身这个领域 , 就是你在龙珠投的第一个公司宇树 , 你可以讲讲你是怎么追这个公司的过程 。 然后王兴兴应该很早就接触过 , 对吧 ?

宇树1:33:11

曼祺1:33:20

因为你早年其实也看机器人的项目 , 这家公司成立的比较早嘛 , 它 16 年就开始创业了 。

王新宇1:33:25

是这样子啊 , 这件事情是我刚才讲 2015 年开始在 GGV 工作 ,但第一年其实类似于是全职在实习 。 我真正的全职的 full time 加入是 2016 年的 7 月份 , 然后 2016 年的 7 月份 , 我工作的第一周就见过王兴兴 。

当时我去的杭州 ,不是我约的项目 ,是我的一个同事约了这个项目 ,但是我不知道为什么那天我同事没来 , 可能遇见别的什么事耽误了 。

所以我第一面见他是 2016 年的 7 月份 , 大概是 7 月 10 号左右 , 我还翻过微信看到过 , 叫今天不记得了 。

然后那是第一次跟他聊 。

曼祺1:34:11

当时刚创业没多久 ,他应该 。

王新宇1:34:14

对 ,他在拿第一笔投资的时候 , 个人的投资嘛 , 你们也知道 , 还给我发过那个 SPA, 问我类似于说这能签吗 , 这个什么样 。

当时有个概念叫职场发小嘛 , 虽然我不能说我跟王兴兴是职场发小啊 ,但就是确实他刚刚毕业在创业 , 然后我也刚刚毕业在工作 , 确实是我工作第一周就遇到的 。

这是一个非常有趣的缘分吧 , 就起点在那 。 虽然后面我才理解 , 才想清楚 , 才看到 , 才投资 。

曼祺1:34:43

16 年 7 月见到王兴兴 ,他是一个什么状态 ?

王新宇1:34:47

我觉得跟今天的差别并不大 , 就当然在这过程成长过程中, 然后尤其 25 年以后, 我相信各种资源 , 各种甚至名声很多东西 , 当然伴随名声的一定有很多质疑 , 都朝他扑面而来 ,但他的底层的东西我觉得没有变化 。

曼祺1:35:09

这个底层是什么呢 ?

王新宇1:35:10

就是他热爱的那个东西 ,他坚信的那个东西啊 。他在那个时候就 ,因为很多人好像觉得 , 甚至网上我也看过一些说法 , 说是类似于 MIT 开源了那个什么机器狗 。

曼祺1:35:22

那只狗其实不是 ,是他更早做的 。

王新宇1:35:23

他更早做的 , 那时候我都看到那只狗了 , 甚至我有点记不清是我第一次见面跟他讨论这个问题还是 ,因为后来我大概每年还见过他一两次 , 我记不得具体了 , 还是第二年见面 , 我们俩还讨论过这个机器狗到底能干啥 ,是不是能够去公园里拉着小朋友转两圈 , 就像旋转木马一样 。

这个时刻我印象还蛮深的 。 对 , 我们不知道这东西能做什么 ,但他非常喜欢这个东西 ,并且把这东西能做得相当好这件事情 ,在那个时候就已经体现了 ,而且到今天没有变过 。

那他做人形也是一样的 , 那当时充满质疑嘛 。 所以美团在他刚要做的时候就投了他 ,而且就重注投了他 , 我觉得当然是一个非常好的投资 , 对他也是很好的认可 。

对 , 然后虽然我投得晚了一点 ,但是我觉得也是一样的 , 就是我在他身上看到了这个 ,他能把这个东西做出来 , 且做得非常好 。

因为那时候大家甚至会开玩笑你做人, 那时候大家会说你做人形机器人不是狗站起来了 。

曼祺1:36:20

其实他自己说第一个 H1 也就是狗站起来了 。

王新宇1:36:24

是也不是嘛 , 就这里面很多底层共通的东西 , 我们今天说 whole body control, 那更多的东西是你的每一个电机 , 你的控制 , 你的很多东西 ,但那时候还更初级啊 。

当然你在他做整个机械狗的过程中, 积累的所有东西 , 就像我刚才说那句话 , 就没有白走的路嘛 。

对 , 我觉得这是非常不一样的 , 就在他身上我看到的那个 ,他对于技术那个钻研 , 然后你跟他假设说聊那个电机的参数啊 , 这东西怎么做 ,他会眼里有光的 。

曼祺1:36:52

对 ,因为我们之前 23 年的时候也去采访他 , 然后那个时候他讲到说他自己有一个越来越有信心的过程 , 就是他在读硕士的期间 , 那会他也是在上海上学嘛 。

王新宇1:37:04

对 。

曼祺1:37:04

然后他写一些关于这个机器狗的一些技术的文章什么的 , 然后 MIT 那边的硕士博士也会来找他 , 跟他交流一些问题 , 然后他又觉得 , 你看他们那么牛的学校的人也会来找我交流 ,他觉得自己在这方面还是挺有专长的 。

王新宇1:37:20

就我是真的挺相信马斯克是想去火星的 , 马斯克一定会把人类送到火星 。 我也真的相信王兴兴自己在讲的时候 ,他会用小的机器人做更小的机器人做更小的机器人 ,他会用大的机器人做更大的机器人做更大的机器人。

曼祺1:37:36

这个他也讲过 ,他自己还专门做了一个视频发到 B 站上面 。

王新宇1:37:40

这个就是愿景 , 甚至是愿力 , 对吧 ? 我觉得就是刚才我为什么先讲了个马斯克嘛 , 那马斯克显然是做到了 , 或者说大家觉得没问题 。

王兴大家今天依然 , 我觉得对于绝大部分人来说是充满质疑的 ,但这很正常 。 马斯克被嘲笑的时候可太多了 , 做火箭早期呢 , 哪有不掉下来的火箭 ?

不掉下来的火箭就说明你没有追求那个最 cutting edge 的东西嘛 , 对吧 ?

曼祺1:38:04

从 17 年到 24 年, 这中间的时间 , 就是有什么机会可以投他吗 ?

王新宇1:38:09

有 , 一直有 ,但我没看懂 。

曼祺1:38:14

没看懂 ? 你是没看懂哪一点了 ? 是没看懂机器狗要来干嘛 ? 还是就他的商业化和应用场景的问题 ?

王新宇1:38:20

对 , 所以后来做人形我基本上开始开窍了嘛 , 然后刚才讲的那个开窍的瞬间 , 然后解决了我当时担心的所谓的 AI 的问题就投了 。

曼祺1:38:30

你觉得具身领域 , 或者说更广泛的科技领域 , 像下一个王兴兴会在哪 ?

王新宇1:38:35

会在每一个领域 。 我甚至不是觉得他会在哪 , 会在每一个领域 , 会在 AI 的应用领域 , 会在 AI native 的硬件领域 , 会在今天中国任何一个还不是世界第一 ,但将来必然会成为世界第一的领域 。

曼祺1:38:51

你觉得这样的人他好识别吗 ? 他一出现是否你就能识别 ?

王新宇1:38:56

好识别也不好识别 。 不好识别的地方是他们一定是不同的 ,他们一定是甚至有很多非传统意义上的成功者 。

曼祺1:39:08

我觉得这一类人 ,他有可能在很长一段时间你都是不适合被投的 ,不适合被 VC 投 。

王新宇1:39:15

不 ,VC 就是应该投 ,但是就是没投了啥 。 哪一家 VC 投是另一个问题啊 , 就是 VC 该承担的社会责任 ,但是 VC 那你也得对 LP 负责 , 对吧 ?

那在这过程当中, 你讲的非常对 , 就大家可能也识别出来了 ,但到底他什么时候会成功 ,以及他是不是这次创业会成功 , 这个你回到一个相对理性的 , 大家在做这个事的过程当中, 就是很难的一个决定 。

我觉得任何一个 VC 没有在那个阶段 , 即使到今天任何一家 VC 没有投资王兴兴 , 都是一个大概率的正常事件 。

任何一笔投资最后投出去且成功了 ,他都是一个极其小概率的事件 。 我们不能说这家 VC 没有投 ,他好像这个就不对 , 或者整个 VC 行业都没投 。

大家喜欢这样的叙事 , 就觉得 VC 就有问题 , 甚至很多人还会觉得 VC 是资本怎么怎么样 。 对 , 我觉得 VC 本身的价值应该是尽可能 , 就这个我们这个行业应该是尽可能去做这样的事情 。

但是那就是创始人有多样性 , 投资人也有多样性 。 我会觉得多样性越多越好 ,在这种多样性当中, 只要有人投了 , 只要坚持往下走了 , 然后就会有这样的事情发生 。

曼祺1:40:30

我觉得在具身智能领域 , 或者说任何比较火的科技方向 ,也有一种创业的方式 , 大家会称为它是团聚创业 。

就这个创始团队感觉是因为这个事很火 , 然后大家临时组合起来的 , 然后有一些可能是投资机构 ,他认为这个方向很火 ,他找一些人来做创业 。

你怎么看这样一种创业 ?

王新宇1:40:52

我觉得其实是不是团聚在我看来没有那么重要 , 就是你的那个起点可能不是最重要的事情 ,是你在团这个局的时候你追求的是什么 ,以及你要到哪去 。

就你从哪里来不是最关键的 , 你要到哪去是最关键的 ,以及你怎么去 。 因为任何一个创业 , 任何一个企业的成功 , 中间一定都会经历非常多的挑战和痛苦 , 对吧 ?

然后顺利的时候是少的 。 那在这种情况下, 就像你说的 , 如果他是一个真的没有 vision, 没有愿景 ,并没有想要到那个去 , 只是短期的一个被某些情绪也好 , 或者短期的这个喧嚣的东西也好 , 那我觉得是几乎是一定不会成功的 。

如果是这样的所谓的团聚 , 那毫无疑问 , 就是我觉得成功的概率会很低 。 但是你不能用 ,因为这样的范式 , 就是当他们几个凑起来的时候 , 一开始是所谓的好像是团聚的那个范式 ,但最后如果说这些人, 就是他们有这个愿景 ,他们最后也走向成功了 , 那我觉得你不能说这团聚一定不会成功 。

对 , 它那个本质底层那个东西是更关键的 , 就传了一下不重要 。

曼祺1:42:07

这事可能要区分一下 。 我觉得有一种东西你可能应该能叫拼 , 或者叫组合 。其实你这么说的话 , 比如说理想这一次创业做理想汽车 , 像他最开始的合伙人沈亚楠 ,也是他在商学院的同学帮他介绍的 , 就是在联想有这种供应链经验的人。

当然他也有一些是他汽车之家时期就跟他一起创业的人, 都有 , 比如像李铁 , 对吧 ? 但是这不改变说这个公司他的目标是很明确的 , 然后他要做车和家这个事 , 包括他们现在也做机器人嘛 ,他一开始就是有这个愿景的 。

然后另一方面 , 我觉得大家有时候说传的时候 ,他本身有一个潜台词 , 就是说是有点机会主义的嫌疑 , 就是看到这个地方特别火 。

王新宇1:42:50

就是我把这个事稍微更具体一下, 如果你回到那个时代 , 大概在 2016 年左右 , 那时候团聚做一个新能源车公司 , 骗子的公司太多了 。

曼祺1:43:00

对 , 就是他的动机就不对 。

王新宇1:43:01

那如果是这样的 , 那肯定不会成功 。 对 ,但你刚才讲到车和家 , 我觉得你和他这名字其实就特别好 。

我觉得那个 day one 他最初心的那个东西就是 , 就体现在那个藏在 , 对吧 ? 就答案在体干里了 , 对吧 ?

然后哪怕他经历了第一款车的不成功 , 对吧 ? 我觉得这个是很重要的 。 所以说怎么传的不重要 ,他传完之后那个更关键 。

曼祺1:43:23

你觉得具身行业现在这种传的现象多吗 ? 你觉得如果它多的话 , 对行业会有什么影响 ?

王新宇1:43:28

我觉得第一 , 首先一定会有 , 然后第二就是我觉得还是到最后, 就是传起来之后更关键嘛 。 你不能说我传了融了一笔资或融了几笔资 , 这事就结束了 , 这事连开始都不算 , 对吧 ?

它是论迹不论心的 。 那你后来你拿着钱干嘛了 ? 后来你是不是真的在追求一个东西 ? 就像刚才咱们讲的 , 我觉得未来一两年可能会有些趣味存真 , 可能会有些出清 , 这也是事物发展本身的客观规律 。

那在这个过程当中, 如果是那样的团队 , 我觉得是走不到最后的 , 都不是竞争的最后 。 对 ,他可能绊倒了自己 。

曼祺1:44:03

你对具身智能的终局的想象是什么 ?

王新宇1:44:06

我觉得就是没有人不需要一个司机 , 没有人不需要一个秘书 , 没有人不需要一个保姆 , 没有人不需要一个助理 , 那只是不 affordable, 对吧 ?

那我们就是这个 , 我不知道 , 我不知道忘了是不是马斯克讲 , 就地球上有 80 亿人, 那可能他就是需要 240 亿个具身机器人。

曼祺1:44:29

那你这个说的是他的市场规模和场景上的 。 那如果从比如说集中度这种格局和产业链分工上, 你是怎么设想的 ?

你的有些核心假设是什么 ?

王新宇1:44:40

首先我刚才说那个 , 就是因为你问我终局嘛 , 我觉得这个需求是这个很重要的 。 那从这个很重要的角度来说 , 那当然提供的是好用便宜 , 大家都能负担得起 , 且最好 。

那这一个机器人能干一件事 , 还能干三件事又不一样 , 对吧 ? 那我觉得这个是我觉得具身最重要的一个点 。

然后这里边还分为可以替代掉很多人类的工作 , 人类有很多我们称为叫 3D 的工作 , 对吧 ? 叫 dull, dirty, dangerous, 就人都应该活得 , 科技应该帮人活得更好嘛 , 对吧 ?

就帮大家生活更好嘛 。 那在这个事情上, 我觉得具身也是非常有价值的 。 不管是该我后者讲 3D 的替代人的这种 ,其实是某种 to B 的 , 然后第一种听起来有点像 to C 的 。

所以在不同的场景里 , 我觉得具身就应该像手机一样渗透在生活的方方面面 。

曼祺1:45:34

那你觉得这个行业它以后会是有多少公司了 ?

王新宇1:45:37

我觉得这不会是一个完全 winner takes all 的 , 或者集中度极其高的 , 就是看你用多长的时间来看 , 然后就是这不会是一个短期能够结束的所谓的战争 。

对 , 或者说战争是会持续的 。 那这个持续不是你跟你竞争对手的战争 ,而是你是否能持续的提供更好的 、 更有价值的 , 甚至有核心竞争力的产品 ,不管 to B 还是 to C。

那今天新能源车行业其实已经到了这样的一个阶段 , 那这样的一个阶段最后受益的是所有的普通消费者 。

大家可以用相对更便宜的价格享受到更好的服务 , 对吧 ? 恨不得 10 万块钱的车都可以有自动驾驶的功能了 。

这就是今天的行业格局 ,但今天新能源车的行业远远没到终局 , 对吧 ?

曼祺1:46:24

因为车和手机看起来集中度都是比较高的 。 那通用机器人呢 ? 你刚说你觉得不太可能是 winner take all。

王新宇1:46:33

首先你认为车和手机是有几家公司 ?

曼祺1:46:36

我觉得这就是大家有分歧的地方吧 。

王新宇1:46:39

首先这样 , 首先我在想这个问题的时候 , 我是全球在看 ,不是中国 。 那在燃油车时代 , 全球也有至少 10 家以上的相对大的车企 , 还有一堆小的 。

而且是经过了 100 年并购整合的时候 。

曼祺1:46:50

整合是 ,而且燃油车它其实是分大洲的嘛 , 比如说北美可能 , 然后 。

王新宇1:46:54

三个 、 两个 、 三个大洲 。

曼祺1:46:55

东亚 , 然后欧洲 。

王新宇1:46:56

没错 。 对 , 所以我不是说机器人或者具身一定会跟车是一样的那种终局 ,但首先我觉得它会是全球的市场 , 它一定不会只是中国的 。

因为你如果说中国的 , 我不知道手机品牌 , 大家想一下华米欧威就结束了 。 但如果你去看全球 , 那可能首先三星是很重要的玩家 , 对吧 ?

那甚至 Google 也是玩家 , 甚至现在还有 Nothing 这样的新公司 。 对 , 所以我觉得集中度不会是类似于 CR1 或者 CR3, 就占掉了 winner takes all 占掉所有的市场 ,但它也不会分散成一个蚂蚁市场吧 。

我觉得我大概是这样的一个感觉 。 当然市场如果足够大的时候 , 很多功能或者很多能力 、 很多需求可能会被细分 。

那在这种细分的领域里也有可能会有玩家 。

曼祺1:47:44

然后我觉得还有一个有意思的问题 , 就是未来的产业链分工是怎样的 。其实你之前提到有一个挺有意思的观察 , 就是在新能源车这个链条里面 ,其实像林德时代这种做动力电池供应商的公司 , 它其实话语权和它的利润收入都是很大的 。

你觉得具身会是怎么样 ?

王新宇1:48:05

那我们做几个思想实验 , 如果今天宇树一直能够给不仅是中国 , 甚至全世界提供又经济实惠又非常好用的硬件 , 那是不是从某种程度来说 , 大家也不一定非得全部都去做自己的硬件了 ?

曼祺1:48:22

对 , 我之前也跟人讨论过这个问题 , 就是说这个讨论的原点其实是在讨论宇树这个公司的竞争力的问题 。

因为总会有一些人对宇树的其中一个质疑 , 就是认为它大脑和具身的能力没有那么强 。

王新宇1:48:34

对 , 说是遥控 , 对吧 ? 这网上我看到很多这样的 。

曼祺1:48:37

包括相比一些其他的具身智能公司 ,其实宇树一直没有说我招一个这个领域的什么 AI 大牛 , 或者说一个领军这块的一个合伙人级别的 , 或者高管级别的人, 它也没干这事 。

王新宇1:48:51

对于这个事我是有一个大概自己的思考的 。 我觉得就是接下去未来的这个世界 , 最重要的第一是依靠自己的学习能力 ,plus 非常年轻的 , 甚至刚毕业的最优秀的这些精英人才 。

我觉得 AI 时代这些人, 就是你在美国看到 1 亿美金 、10 亿美金的天价转会费 , 对吧 ? 包括今天可能在中国也出现刚毕业就百万美金 , 甚至更高的应届生去做大模型等等。

我觉得这样的事情为什么会发生 ? 一个是人才供给的问题 , 一个是这些人一定是有价值的 , 对吧 ?

那就是但 1 号位很重要 , 梁文峰是很好的例子 , 就你要自己能够学习 。其实宇树要补充这个能力 ,也不一定是按我刚刚说的那种方式 , 它可能是王兴兴自己去学习 , 然后他再有一些很年轻的学习能力很强的人来搭配 。

然后我把我刚才那个说说完 , 就是它这个逻辑其实是说 , 就宇树即使这块确实没做好 ,也不影响它是一个很有竞争力的公司 。

就是它已经做了很多这种很多这个领域的基础研发的 , 它变成一个像基础设施层一样的东西 , 就像黄仁勋当时给 OpenAI 送 GPU 的机柜 。

对 , 所以并不是所有的东西全部都要一体化集成 , 对吧 ? 有些行业它就是天然的有分工 ,有一个公司如果能够给你提供 ,不管这一层是什么 ,不管它是芯片还是类似硬件本体 , 还是大脑也一样 , 对吧 ?

那不管这个东西是哪一层 , 如果它能做到真的特别好 , 又相对特别便宜 , 比你自己做有充分的竞争力的情况下, 为什么你还要自己做呢 ?

为什么整个行业还要自己做呢 ?

曼祺1:50:41

有一个比较有意思的现象 , 就是中国其实没有特别侧重做大脑 , 基本上不怎么做硬件的公司 , 美国是有的 。

王新宇1:50:49

中国人是相对喜欢垂直一体化的 ,但从更长期角度 , 就我刚才说那几个前提条件是 , 你最后你发现其实你没有必要做 , 你自己做没有买的便宜 , 没有买的好的时候 , 可能行业更成熟的时候就会有分工吧 。

曼祺1:51:01

你觉得在这个就未来的这个格局里面 , 你当年更早投的一批机器人, 或者说它用的是更成熟的技术 , 我先去做消费市场 , 然后我自己造血 , 我有收入 , 我有投入研发 , 你觉得这些公司它会是一个什么角色 ?

王新宇1:51:19

每一家不同的公司 , 我首先觉得并不一定大家都得成为一样的公司 。

曼祺1:51:26

对 , 比如说因为你也投了像那个星脉 , 对吧 ? 他们是做泳池 。

王新宇1:51:29

对 ,但星脉跟这个稍微还不一样一点 。 我投过另一家公司叫法奥 ,也是在龙珠投的 。

曼祺1:51:34

法奥 。

王新宇1:51:35

对 , 法奥是做协作机器人的 , 协作机械臂的 , 看起来是很传统的东西 ,但他们是把这个市场做的 。

当时是我印象中他是第一个推出 2 万块钱人民币的 , 然后能干活非常好的协作机械臂吧 。 我 21 年投的他们 , 那时候他们在这个领域里也是一个后来者 。

当年他们卖了 like 600 台 ,他们去年已经应该是过万台了 。 对 , 然后应该是中国这个领域里出货第一名了 ,也是很短的时间 。

曼祺1:52:03

新型协作臂 , 对吧 ? 还是这个领域 。

王新宇1:52:05

对 , 就是协作机器人嘛 。 对 , 所以不代表所有在 ,因为我说它肯定比星脉离这事看上去更近嘛 , 就不代表所有机器人公司或者相关的公司都得去做那一件事 。

那你刚才提星脉 , 那星脉今天做泳池 , 可能也会做割草 , 或者可能它在解决人们在庭院或者在某些场景里的一些问题吧 。

那好 , 机器人将来怎么扫地呢 ?

曼祺1:52:32

可能也要用一个扫地机 , 或者用个吸尘器 。

王新宇1:52:35

对 , 那你造一个好的吸尘器也是有价值的 ,而不是把机器人的手变成机器人非得能伸出一个拖把来 , 你说对吧 ?

所以大家之前还有很多争论 , 到底是不是应该人形 ,是不是应该两条腿 , 对吧 ? 就是这种争论很多 ,但我觉得第一这个争论不重要 , 第二呢就是说人类社会是为人类设计的 , 我们的环境 , 我们的工具很多 , 就机器人可以用工具嘛 , 机器人干嘛得自己能解决所有问题呢 ?

我觉得这个也是很正常 。

曼祺1:53:04

这还有一个比较好玩的思想实验 , 就是机器人如果通用机器人实现的话 , 理论上它也能开车 。

王新宇1:53:11

对 , 没错 ,其实我刚才脑子里想的 , 它也可以坐在那开车 。

曼祺1:53:14

对 , 它就实现了自动驾驶 。

王新宇1:53:17

对 , 只是如果今天的扫地机器人做得足够好了 , 那也许机器人不需要用吸尘器去扫地 ,也许自动驾驶那个车先来你了 , 那可能方向盘取消了 ,也不需要机器人坐那开车 。

那这两件事并不冲突 。

曼祺1:53:31

对 , 我觉得这是个很有意思的话题 。其实就是人类社会的这个环境里面 ,有很多东西如果它已经自动化程度比较高了之后, 我们又造出一个人形的机器人, 也许它未来的很大的用途可能不是我们现在想象的非常事物性或者功能性 , 或者说它有相当比例可能不是这个东西 , 可能是陪伴或者情绪或者情感 。

王新宇1:53:52

当然 , 所以就会有不同大小 , 甚至不同材质 , 甚至不同 , 甚至将来可能还会有 IP 了 , 对吧 ?

曼祺1:54:01

对 , 包括像英伟达最近 , 应该是英伟达还是迪士尼 , 就有点像大白的那种 。

王新宇1:54:06

迪士尼在这方面能力一直都是很强的 , 就是迪士尼是一个造梦的公司嘛 , 那他们在过往过程中, 当然它可能不是我们现在理解这种机器人 ,但是他们把那一个梦造得很漂亮 , 让你置身事内 , 感觉到在它那个环境里 。

对 , 我觉得迪士尼这方面一直做得很好 ,而且可能很长很长时间都做得很好 。

未来1:54:27

曼祺1:54:27

除了我们刚才聊过的 AI 大模型 , 还有具身之外, 龙珠整个科技投资版图 , 你们现在还关注哪些重点 ?

王新宇1:54:34

首先三横三纵依然是 work 的 , 然后

一个挺重点的就是 AI native 的硬件 。 对 , 然后在这个 AI native 的硬件里 , 我稍微解释一句 , 就是没有 AI 这件事不成立的 , 比如说我们投的 Luki, 比如说我们投的极壳等等类似的硬件 ,其实最近还有几个投资还没有对外宣布 。

对 , 所以 AI native 的硬件我觉得是很重要 ,因为刚才我们讲三横三纵里边底下下一代终端 , 我为什么写下一代终端 ?

因为本质上是我至少在 21 年的时候 , 我不知道它是什么 , 我不知道它一定是眼镜 , 或者一定是耳机 , 或者一定是一个项链 , 或者一定是什么 ,但这件事情真的那么重要吗 ?

但是是不是一定有下一代终端 ?

曼祺1:55:22

就手机后面会不会有一个那么大一桶的终端 , 这事我感觉也是有问号的 。

王新宇1:55:27

对 ,但就是苹果这一年, 比如推出 TWS 也是很成功的 ,Apple Watch 也是很成功的 , 对吧 ? 那 Oura Ring 也是很成功的 。 对 , 就是这些东西都是本质上它有价值 , 且帮人生活得更好嘛 , 这个没有问题 。

所以我们不要骄傲的觉得一定要替代掉手机才足够大 ,但是也许演化演化着 , 可能某种形态 , 尤其 AI, 我认为也许 somehow 是可以替代掉 , 或者说手机变得不那么重要 。

就今天也还有台式机 ,也还有笔记本电脑 , 那也还有 Pad, 对吧 ? 那这种形态依然有 , 那不同的人也会有不同的需求 。

曼祺1:56:01

对 , 手机其实也没有完全替代到电脑 。

王新宇1:56:04

所以我觉得我是比较坚信 , 首先不一定 GUI 那么重要 , 虽然现在显示也在进展 , 然后这个 LUI 是很重要的 , 对吧 ?

就是语言的更 natural 的对话 , 然后智能是很重要的 , 智能的云化是很重要 ,但不等于端上没有 。 我觉得这些东西结合在一起 , 可能还是会带来给个人更新的下一代的智能的体验 。

手机可能是参与其中的一部分 ,也许手机的形态也会变化 ,但不用我们非得去纠结是不是一定要替代手机 。

曼祺1:56:38

就在你们科技的这个三纵里面 ,有 AI,有能源 ,有半导体 。 我看 22 年之前其实你投半导体挺多的 。

王新宇1:56:45

对 。

曼祺1:56:46

那接下来比如在半导体这块 ,在能源这块 , 你们会有什么 ?

王新宇1:56:49

最近我们有两个半导体投资和一个能源投资 。

曼祺1:56:52

有些你们没有披露 , 对吧 ? 所以公开信息没有看到 。

王新宇1:56:55

对 , 简单说一句话说 , 围绕着 AI 在做了 , 比如说能源我们投了这个可控火炬变的一家公司 。 对 , 然后半导体更我认为下一代的两个不同的 ,有两个公司了 , 一个是比较偏 TPU 架构的算力 , 还有一个是更新的算力的架构 。

曼祺1:57:16

类似于 TPU 架构 ,是不是有点像英伟达去年底收购的 Grok 的那种推理 ?

王新宇1:57:21

你可以这么理解 , 你可以这么理解 。 因为我一直说 , 这个不是我今天的观点 , 可能是我三年五年前的观点 , 我是说 GPU 做 AI 训练这件事情本身是因为大模型没有收敛 , 一旦这件事情相对收敛之后, 那 ASIC 也好 ,DSA 也好 , 就是非 GPU, 非通用架构一定是更好的 , 从算力上到功耗上到成本上 。

然后那除了训练之后还有很大量的推理 , 那推理也不一定非得是 GPU 架构 。

曼祺1:57:48

包括自己英伟达自己把 LPU 整合进去 , 对吧 ? 它其实也是一个更专用的集成电路 。

王新宇1:57:54

对 , 就这个东西是天然在那的 。 所以架构 ,因为你要是回到半导体 , 我一直说半导体有三个东西底层可能会创新 , 一个是架构 , 一个是生产制造 , 就是怎么造芯片 , 还有一个是材料 。

但这个就也在进展了 ,但这个东西 , 对 , 可能似乎不是今天大家关注最核心的 ,但依然我觉得也会往前走 , 解决先进制程怎么往前走 。

当然这里边还有封装 , 还有一些问题 , 对吧 ? 然后包括设备 , 这里边都是怎么造芯片的这个环节 , 那还有一个用什么造芯片的环节 。

对 , 就是我觉得也还会有很多东西怎么往前走 。

曼祺1:58:28

现在美团龙珠的科技组有多少人, 包括你们自己的组织是怎么被 AI 所改变的 ? 你们要覆盖 , 就我听起来还是上上下下产业链 , 围绕这个三纵三横有很多可以投的方向 。

你们怎么去做了 ?

王新宇1:58:41

我们一直在 10 个人左右吧 。 对 , 然后我们其实在团队内部最近开始希望能够用 AI 去改变我们整个投资的所有环节 。

曼祺1:58:58

我想问一下, 你们是要优先用龙猫吗 ? 还是你们想用什么 ?

王新宇1:59:01

当然想用什么 , 用什么 。 对 , 然后在这个过程中,

我们做了一些小的尝试 。 对 , 就是说你让 AI 帮你写个报告 , 或者你查个东西 , 就是类似于做分析师那部分工作已经做得很好 , 这是大家都有共识的 。

但是最近我们在做一些尝试 , 甚至我们把一个公司我们有的一些信息 , 包括可能交流的 notes, 或者说是一些相关的信息丢给 AI, 就让它做一个投资 , 让它做一个 IC member, 让它做判断的时候 , 往往也会给我们一些惊喜 , 就是是很有趣的 , 就是它能想到的一些风险 , 它能想到的一些观点 , 它能觉得这是好也不好 ,其实是有一些惊喜的 。

然后包括

交易环节 , 我们怎么跟对方聊一些事 , 我们遇到一些挑战的时候问 AI 也有一些惊喜 。

曼祺1:59:51

谈判策略之类的是吗 ?

王新宇1:59:53

对 , 你说谈判策略就听起来很严肃 ,但实际上 。

曼祺1:59:56

就是怎么沟通 。

王新宇1:59:57

对 ,也会有 。 而且更有趣的是 , 我把我去年我们组里看过的所有的项目丢到我们的这个自己的这个龙虾里面去 , 然后因为我们所有的项目都有一个 notes, 都有一个记录 , 都有一个我们团队谁在看的 , 对它的评分 , 然后以及相关的一些信息 。

我让 AI 帮我分析了一下去年我的时间都花在哪了 。

曼祺2:00:25

你可以讲讲有什么地方是你如果不让它分析 , 可能你自己没想到的吗 ?

王新宇2:00:30

首先就它得出的结论 , 然后我自己也做了这个工作 , 大概在去年底几年初的时候 , 然后我有一次从上海来北京的高铁上 4 个半小时, 我把我日历里每一个我全都看了一遍 , 我自己手动做了个表统计了一下, 我一共花了多少小时, 然后分了一些门类和 AI 做了一个事 , 这两者的匹配度的成功率高达我觉得 90% 以上 ,以及它给出来的建议 , 尤其是负面的哪一

段时间 , 我在哪一个事情上花的时间不够 , 或者哪一段时间我在哪个事情上花了过多的时间 ,是不是应该调整 。

我今年都听了这些建议 。

曼祺2:01:02

这可以分享一下是什么吗 ?

王新宇2:01:05

具体的细节就不分享了吧 。 对 , 这涉及到一些可能更细的投资策略 , 就是哪些方向可能我花了过多的时间 , 可能不太对 , 哪些方向我有点忽视了 。

我觉得它给出的建议 , 就这些都已经偏向于投资建议了 , 对吧 ? 我刚才说的那是投资建议 , 这个是偏向于甚至有点像人生策略了 , 对吧 ?

你如果不回顾 , 如果你没有数据的话 ,但如果你能数据化你的所有东西 , 那你就能带来很多不一样的惊喜 ,而且它慢慢就是 AI 会比你自己更了解你自己 。

曼祺2:01:34

十年前你刚毕业的时候 , 你当时有想过就 AI 在今天可能会发展到什么程度吗 ? 哪些地方是超出你的预期的 ?

王新宇2:01:41

我的朋友圈置顶的最下面一条 ,是我 2015 年还没有毕业时候 2 月份发的一条朋友圈 。 我置顶了这一篇 , 这是知乎上的一篇文章 , 然后这篇文章其实是从国外的一些文章翻译过来的 , 那是 2015 年的 2 月 , 当时就讲了人类在哪 ,AGI 会怎么样 ,ASI 会怎么样 。

然后我当时的评论写的那句话是 :" 如果这玩意儿十年之内实现了 , 我会记得我在一个 Burger King 阅读这篇文章时的感受 。"

到现在差不多十年 。

对 , 所以我特意这是我置顶的里面的就是最早的一条东西 。

曼祺2:02:20

那今天应该有什么地方是没有达到你十年前的想象或者预期的 , 或者说不一样的地方吧 ?

王新宇2:02:28

我觉得具身其实是超过我的想象的 。 那个时候我对 AI 的理解还都更停留在完全的数字世界 , 更像是智能 , 更像是我们刚才讨论的 AGI、ASI。

但因为显然物理世界的事情是难的 , 对吧 ? 就刚才我们讨论这个哪怕 L4 的无人驾驶这件事情 , 对 , 那它解决的是不碰撞的一个问题 , 那具身可是个接触的问题 , 接触了还要完成任务的问题 。

曼祺2:02:51

而且因为你就是上中学的时候 , 你高中你就做过机器人嘛 , 可能你对这个难度会更有感受一些 。

王新宇2:02:57

对 ,因为物理世界的东西涉及到一致性 , 涉及到稳定性 , 物理世界的跟数字世界就是涉及到迭代没有那么快 , 这东西发热了怎么办 , 功耗是什么 , 这都是非常现实的问题 。

对 ,但今天我觉得能走到这 , 我觉得已经是超过我的预期 , 或者说甚至我可能没预期过 。 对 。

曼祺2:03:20

你觉得接下来一年, 就比如说到 2026 年底 ,在你关注的这个领域 , 会有什么比较确定的事情发生 ?

王新宇2:03:27

OK, 当然到 2026 年底也不到一年了 。

曼祺2:03:30

对 ,不到八个月 。

王新宇2:03:31

严谨一点 。 我觉得最近我看到一句话说得特别好 , 叫做 " 未来以来只是尚未均匀分布 "。 然后我看到一个简单的统计 , 就是说今天地球上有 80 亿人, 真正为 AI 付过钱 , 为 AI 付过钱大概约等于哪怕你一个月付 20 美金 , 等于你用过相对最先进的 AI 的人口比例不超过 0.3%。

大概是这样的一个比例 。 然后最近其实我也在跟团队 ,有时候我们跟朋友讨论思考另一个思想实验 , 如果此时此刻今天人类的 AI 被质子锁死了 , 就到此为止 , 人类 AI 再也不发展了 , 会怎么样 ?

曼祺2:04:22

依然有挺多可以做的事 , 我觉得 。

王新宇2:04:24

我觉得整个我们的人类社会依然会被改变 ,而且这个改变的量级几乎也跟互联网和移动互联网带来的改变差不多 , 对吧 ?

互联网和移动互联网几乎改变了我们过去 20 年, 或者小 30 年人的生活的方方面面 。 所以即使 AI 停在这了 , 我觉得它带来的变化依然是移动互联网级别的 ,但很显然不会嘛 。

所以说我说未来以来 , 我说 AGI 已经实现了 , 那再往前走 , 我最关心的 , 我没有答案的就是它会有多快 , 或者它会有多大的问题 。

这个是麦克莫里斯讲的一个观点 , 就是我们 VC, 我们投资人的工作 ,不是判断一个公司的好与坏 ,而是判断一个好的公司到底有多好 。

这是非常难的一件事 , 对吧 ? 就今天在此时此刻 , 大家意识到

LLM 也好 , 或者 coding 也好 , 变成了某种原子能力 。 我们的世界 , 我们的数字世界都是由代码组成的 , 那 AI 的 coding 能力今天也是个原子能力了 。

当然一年前还没有这种公司 , 两年前还完全没有这个东西 , 对吧 ? 这个事情发展是非常快的 。 那类似的原子能力 , 包括 agent, 然后包括当然 AI 本身的发展也还在往前走 , 就 AI 我们把它分成有多聪明和能干多少事 , 对吧 ?

其实 coding 也好 , 或者说 agent 也好 ,有点像能干多少事 ,有多聪明是本身 , 比如说它到底有多长的记忆 , 它到底有 , 对吧 ?

更强的智能这些 , 我觉得也会往前走 。 当然还有多模态是另一个 , 多模态里还有 world model。world model 不光是具身 , 我觉得跟整个的这个 , 这两个世界有联系起来 。

所以这些方向的发展我都是 , 我只能说我非常期待 ,以及我相信一定会有发展 ,以及会一年确实太短了 ,但可能就如果从 22 年底到现在的话 ,23、24、25, 就三年, 三年半 , 和从现在开始映射的三年, 三年半 , 那这三年半会不会比那三年半更快 ?

我觉得会 , 尤其对于越普通的这 80 亿人, 会快很多 。

曼祺2:06:31

OK, 今天非常感谢星宇做个晚点聊 , 分享了自己从 15 年到现在 11 年, 在整个 AI 科技投资领域的经历 , 还有观察 , 尤其是 21 年你加入龙珠 , 然后来负责龙珠的科技投资 , 做合伙人之后, 你对你们投的很多项目的创始人的观察 , 包括你们重点投的具身领域 、 大模型领域的一些洞察的分享 。

那今天非常感谢做个晚点聊 , 各位拜拜 。

王新宇2:06:58

谢谢

曼祺2:07:01

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