摘要：美国和欧洲， AI芯片为施耐德电气、戴尔科技、ABB等公司的用户在本地运行AI应用，如实时翻译、编写代码、文生视频，在PC或其他终端系统上运行，避免CPU负担。

美国德州中部的工厂里，搭载了机器视觉能力的AI瞭望塔正在精准地自动更新货物装卸信息，将运输情况实时同步给北京、硅谷、柏林的物流人员。

北美全境，无人驾驶卡车不知疲倦地运输着生鲜、药品、生活必需品，填满沃尔玛一排排货架。

美国和欧洲， AI芯片为施耐德电气、戴尔科技、ABB等公司的用户在本地运行AI应用，如实时翻译、编写代码、文生视频，在PC或其他终端系统上运行，避免CPU负担。

这些真实场景中，智能与机器人结合，带来了十倍以上的生产力增长。

智能、机器人以及核聚变有望解决的能源无限供给，将带来无限的生产力，这将重塑各行各业，也意味着未来万亿美元的市场机遇。

这是硅谷投资人周斌预见的未来，他在硅谷已有十数年前沿AI技术投资经验，先后在TCL Ventures及Goodyear Ventures管理2亿美元资金，投出了Innoviz等多家上市科技企业。

2024年底，周斌创立LM Ventures基金，并完成募资，首期基金5000万美元。

他表示，这家新基金将在这个无限生产力的AI未来中，基于多年的硅谷科技投资经验与项目源网络，寻找并支持那些以技术、以商业落地能力，在这场生产力大爆炸中脱颖而出的优秀科技企业。

十年间，AI将重塑每一个行业

2022年底，ChatGPT横空出世，对大部分人来说，AI从此才有了实感。

而对在硅谷从事十余年科技投资的周斌来说，研究AI、投资AI企业，早已是工作中自然的一部分。

如他投资的AI芯片公司hailo.ai，提供生成式AI加速器，为用户在本地高效运行AI应用，2024年已成为估值超10亿美元的独角兽；卡车自动驾驶公司Gatik.ai则为沃尔玛提供无人货运服务；机器人管理操作系统Formant.ai，用AI云平台为软银快速高效部署并管理数以万计的机器人；再比如与OpenAI联合创始人、前CTO Ilya共同投资的mykargo.com，用AI技术提升供应链效率。

生成式AI的出现，则将加速AI对各行各业进行生产力变革的进程。这也是这次创立新基金主要的投资方向之一。“我们面对的是一个万亿美元，甚至数万亿美元的市场。”周斌表示。

如文初所说，他观察到，从算力、能源、机器人三方面来说，目前的科技在加速演进，“奇点时刻”也许就在眼前。

AI对文字、音频、图片、视频已经有了不错的理解，下一步是理解运动。周斌列出了一个公式“AI+computation = marginal cost of Intelligence becomes zero”，即有了AI和强大的算力，智能的边际成本将无限趋近于0。

而AI能理解的下一步就会是movement（行为），也就是机器人能力的不断扩展。

再辅以可控核聚变有望将能源成本降低为趋近于0，这三者最终将带来巨大的生产力提升。

“这样的生产力提升，会将变化带到各行各业，其中有很多创业公司的机会。”周斌分析道。而作为在硅谷深耕十几年的科技投资人，不仅帮助他看到了这样的未来，还让他有信心能在早期就锁定这一AI革命中的合适投资标的。

LM Ventures创始合伙人周斌

投资网络成型，锁定下一个独角兽

十数年硅谷科技领域投资，不仅让周斌对科技投资有了深刻的见解，还让他逐步建立起了基于被投企业的项目源网络，以及紧密合作的CVC合作方网络。

目前，周斌所投资的科技公司超过50家，合投VC包括美国顶尖的老牌投资机构，如A16Z、Founders Fund、Tiger Global、Khosla Ventures、Union Square Ventures；以及美国知名科技领域CVC，如微软、谷歌、英伟达、宝马、三星等。

在选择投资标的时，周斌强调两大核心标准：

首先，创始人团队的适配程度。一个优秀的团队不仅能成功将技术产品化、商业化，还能决定企业的长远发展，为LP和社会创造真正的价值。

以他2021年投资的Gatik.ai为例，其创始团队毕业于卡内基梅隆大学的机器人专业，不同于多数的自动驾驶公司聚焦Robotaxi，Gatik选择了一个高效且需求明确的应用场景中短途货运。从物流中心到实体店，固定线路的中短途货需求明确，市场空间巨大。同时，固定路线又简化了技术上的挑战。

这让Gatik迅速成为北美无人驾驶货运领域的头部企业，目前已为沃尔玛、克罗格、Loblaw等大型企业提供完全无人化的货运服务。Gatik从而获得了微软，科赫工业及谷歌前董事长Eric Schmidt旗下基金的投资。技术能力与市场需求的结合，使得Gatik.ai在竞争激烈的无人驾驶领域脱颖而出。

再比如上文提到的Formant.ai，由Google Xlab的前Director Jeff Linnell创立，作为Google重点硬件部门的领导者，Jeff清晰看到了机器人大规模部署及有效协同的挑战，创建了支撑未来自动化企业运营的机器人操作系统，并成为软银的合作伙伴，帮助Softbank Robotics部署管理旗下超过2万个机器人。

其次，所解决的问题是否真实存在，并能带来商业价值。这需要对行业有敏锐的洞察力。以周斌在2018年投资的Hailo.ai为例，这家公司专注于开发高性能、高能效的边缘AI处理器。

当时还在AI爆发的前夜，距离OpenAI推出ChatGPT还有4年时间，周斌已对AI边缘处理器的重要性做出了判断AI边缘处理器可以解决延迟的问题，在本地完成计算，避免了数据上传云端再返回的过程，这对于无人驾驶、智能安防和工业自动化等需要实时响应的场景至关重要。

目前，Hailo.ai的业务覆盖美国、欧洲、韩国、中国和日本等地，其产品愿景与AI深入各行各业的趋势高度契合，已成为估值超10亿美元的独角兽。

基于这些标准，周斌此前在AI领域做了大量投资布局，目前许多企业已经进入加速发展期，成为独角兽或准独角兽。

从CVC带来的投资经验：Customer is Key

不难看出，相对于一些财务投资人，长期在CVC工作的周斌有着很实用的投资视角。如上文所述，技术优势、团队合适固然重要，实际的商业应用潜力也是他投资的核心评估标准之一，“能不能找到痛点，并且真正完成商业化？”

而这一点，除了对行业的分析判断，还有更直接的验证方式。

“随着大量AI模型的开源，人工智能的未来很大程度上取决于专有的、垂直化的数据集。”周斌举了一个例子，文初提到的mykargo.com开发的AI瞭望塔在提高供应链效率、降低的同时，可以采集最精细、实时且可扩展的专有货运数据集。

Kargo的数据将为下一代人工智能提供动力，并将服务于最大的制造商和零售连锁企业。正如Kargo投资人，OpenAI联合创始人、前CTO Ilya对Kargo的评价：“ 我的观点是，训练数据本身就是一种技术。它可能看起来并不像，但确实如此。我们不公开训练数据的原因，与我们不公开参数数量的原因几乎是一样的。”

在具体商业落地方面，特别是在获取首批大客户的阶段，初创公司往往面临挑战。产品的实际价值如何、实际的投资回报率如何，都是影响企业客户决策的重要因素。

这些问题也许只能在现实中找到答案。在周斌的牵线下，mykargo.com的产品在全球最大的私有汽车零配件供应商Yazaki位于美国德州的工厂中，完成了数月的pilot测试，用计算机视觉解决方案提升业务效率, 在实际场景中稳定实现了99.5%以上的数据准确率。测试结果表明，Kargo通过提供及时、准确的数据帮助Yazaki降低高昂的库存持有成本。

测试后，周斌的投资决策做得很迅速，mykargo.com也迎来了快速增长Yazaki随之与mykargo.com签订了长期合同，成为了Kargo第一个大企业级客户，仅一单就带来全年数百万美元的ARR（Annual Recurring Revenue）。这之后，百事可乐、麦当劳、雀巢等美国知名零售企业也成为了mykargo.com的客户。12个月时间里，其营收增长了超过10倍。

除了帮助投资决策外，不难想象，对创业公司来说，与500强企业完成初步产品测试，也是他们极为渴望的机会。

“首个客户往往是最困难的事情，投资人如果能在这方面提供帮助，影响力是巨大的。”周斌表示。十数年投资经历，让他与美国的头部CVC建立了深厚的合作关系，正因此，能在产业资源上对创业企业提供合适的帮助。

随着AI进程加快，越来越多的行业将迎来新的颠覆性机遇，AI技术与传统行业的深度融合也将进一步加速。在这样的背景下，周斌的投资逻辑显得尤为清晰通过深度绑定产业资源，帮助创业公司完成从技术验证到商业化落地的关键环节。

他相信，在未来十年内，AI的广泛应用将孕育出新的行业标准与龙头企业，而这些企业的早期发掘与扶持，正是LM Ventures的使命所在。

来源：投资界