比紅杉還猛！7個月投資8家AI公司，智譜為什麼投得這麼凶？
今年，一級市場一個普遍感受是，雖然AI大模型融資很熱鬧，但機構在AI領域的出手卻越來越謹慎。
但就是在這種環境下，一家大模型公司卻開始了「瘋狂」投資，那就是智譜AI（以下簡稱「智譜」）。
根據IT桔子數據，從2023年開始，智譜投資了15個項目，光在今年就出手了8次，其中還包括花了數億元收購聆心智能。
這樣的投資強度，甚至比紅杉、金沙江創投等一線機構還猛。憑藉7個月投資8家公司的成績，也讓智譜成功超越商湯，成為近年來投資最猛的AI公司。
那麼問題來了，為什麼智譜要如此頻繁地對外投資？
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7個月出手8次，投資最猛的AI公司
梳理智譜的投資，主要呈現三個特點：
首先，智譜投的非常猛。根據智東西統計的數據，今年1-7月，大模型產業超千萬融資有89起，其中智譜就參與了4起，分別是矽基流動、清程極智、沐言智語和升數科技。
這個出手數量是一個什麼水平？舉個例子大家就明白，在89起千萬級融資里，即使算上投資月之暗面和Minimax，紅杉資本也只投了4起，金沙江創投投了3起。
也就是說，智譜出手的次數比一級市場上頭部機構還多。
上一個對外投資超過10筆的AI公司還是商湯科技。根據IT桔子數據，自成立到今年7月，商湯科技累計投資了33筆。
雖然商湯投的多，但投資強度遠遠比不上智譜AI。在出手最多的2022年，商湯全年投了6家公司，而智譜AI僅7個月就投資8家。僅從投資強度看，智譜AI堪稱投資最猛的AI公司。
從方向上看，智譜對大模型產業上中下遊進行了全方位的覆蓋，既包括行雲集成電路、無問芯穹、基流科技等基礎設施公司，也有面壁智能、生數科技等模型層公司。
而在應用層，智譜也拿下了不少明星項目，比如面向法律領域的冪律智能，還有前妙鴨產品經理張月光的創業公司沐言智能。
除了覆蓋全產業鏈外，智譜還對清華系的創業者情有獨鍾。
根據烏鴉君統計，在這15個項目里，13家公司有創始人的公開資料，其中11家創始人來自清華大學。比如，智譜AI收購的聆心智能，其創始人黃民烈擔任了清華大學計算機科學與技術系長聘教授，清華大學基礎模型中心副主任。
在瘋狂投資之外，智譜還在不斷融資。
自成立以來，智譜總共進行了五輪融資，累計融到的錢超過50億元。其中，今年融了兩輪，投資方分別為北京市人工智能產業投資基金和沙特阿美旗下基金Prosperity7。
作為一家仍然在不斷融資的創業公司，以堪比一線機構的姿態兇猛投資，這背後的邏輯到底是什麼？
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講了一個全產業鏈的生態故事
兇猛的出手，是智譜與其他大模型公司最大的不同之一。從公開資料看，投資被智譜放在了一個很高的戰略高度，作為其構築經營優勢的重要一環。體現在兩個方面：
第一，智譜是所有大模型公司里最早籌備戰投部門的。據《晚點》報導，早在2023年10月，智譜AI就開始籌備戰投部門。
第二，在智譜管理團隊中，不乏具備豐富投資經驗的高管，比如副總裁李文玨。
最早，李文玨曾以中科創星投資總監身份參與對智譜AI的早期投資，此後，李文玨參與創辦聆心智能。伴隨該公司被智譜AI收購，她也順利加盟後者，成為智譜AI副總裁。
在李文玨的推動下，智譜AI的投資之路越走越遠。去年10月，智譜AI推出了Z計劃，目的是通過資金+資源，扶持大模型創業者，組建大模型生態朋友圈。今年7月，智譜AI、星連肇基、京成燕北三方共同出資2.6億元，成立一支新投資基金——星連資本。
為什麼智譜AI如此看重投資？這與智譜AI對AI產業機會的判斷有很大關係。
雖然AI獨角獸們都很看好大模型技術，但對落地產業機會有著完全不同的判斷。
在月之暗面和百川智能看來，AI最大的機會在C端。比如，楊植麟在此前採訪中曾提到，AI的核心價值是個性化互動，必然會誕生一個用戶量很大的產品。
而智譜AI並不這麼認為。在它看來，AI更大的機會在B端。智譜也是國內最早進入To B與To G領域的大模型公司。
智譜看好B端，原因有兩點：
一是B端付費意願比C端更好；二是大模型具備通用性和極強的泛化能力，能夠避免過度定製化，進而存在誕生一家技術平台級別公司的機會。
沿著這個邏輯，智譜給出的To B解題思路是，生態化打法。
簡單來說，智譜相信，當通用模型足夠強，就能直接支持很多應用。所以，他們更願意把精力花在提升模型智能水平上，儘量不參與定製化服務，定製化需求由外部合作夥伴共同完成。
也就是說，智譜更願意扮演數字化時代的「 AGI 中台」，大模型時代的「基礎模型商」。而投資，就成了建立生態的一個重要方式。
一方面，投資其他 AI 技術與應用公司不僅補充商業生態，還能獲得更多的客戶，用投資換營收。另一方面，合作生態里的夥伴，能夠幫助智譜承擔更多獲客和交付工作，降低業務的複雜度。
此外，從長期來看，通過投資產業鏈公司，構建一個更牢固的合作生態，也有機會幫助智譜形成差異化競爭優勢。
原因在於，技術紅利消失只是時間問題，模型註定會成為商品化的選擇，變成一種通用的基礎設施。在這個過程中，模型的壁壘將不複存在。
在技術紅利仍然存在的情況下，抓住有限的窗口，用技術和資金快速聚集資源，借助合作夥伴，跑通更多產業落地的路徑，在技術徹底平權前建立壁壘，是一件更為重要的事情。
固然，智譜AI的商業藍圖很美好，但真正落地仍然還存在很大不確定性。在中國的To B土壤里，能不能培育出一家不用深度參與定製化的平台級公司，本身就存在很大的疑問。
更不用說，通過生態方式構築壁壘這件事情也並不容易。遠的不說，阿里前前後後投了這麼多家公司，去試圖講一個生態故事，最後不還是難以抵擋拚多多的正面衝擊。
所以，無論是要做技術平台公司，還是構築生態壁壘，都不是一件容易的事情。
當然，AI的故事才剛剛開始，留給智譜的時間也還足夠。至於這條路最後能不能跑通，我們有足夠的時間窗口慢慢觀察。
文／林白
