另外，硅谷具备一定特殊性。你会看到，有时一个团队里有来自各国的人，有着不同背景。但他们会齐心协力去做一家初创公司，原因是他们都想解决相同的问题。
体现在VC层面，硅谷有一个特点，硅谷的VC多种多样，每个投资机构在赛道选择上有自己的独特性，在领域选择上有自己的独特性，在投资方法逻辑上也有自己的独特性。
10年前，大部分人投身于商业模式创新和C端，然而，总有一小批人关注ToB的机会，关注深科技、医疗的机会 。在过去几年，或许越来越多的人开始投资ToB，不过，可能仍有一部分人在投资ToC 。
《中国企业家》：当时，其他机构是如何看待你去做这件不太一样的事情的？当时，其他投资人又是如何看待你去做这件不太一样的事情的？
张璐表示，刚开始做的时候，确实存在很多不同的反馈与声音。她25岁开始做基金，且属于少数族裔、女性。对她而言，这是又一次创业，所以她有非常明确的长线目标，包括如何搭建架构，以及投资方法论是什么 。
当时有记者过来对我进行采访，说从未见过有像我这样背景的人会自己去做一个基金，我当时的第一反应是觉得太好了，我就喜爱做第一个，这是一个非常好的挑战。
跟同行沟通交流时，我会得到不同反馈。当时有人问，你这么年轻，为何不投ToC？他们认为年轻人或许与C端创新距离更近。但当时不少大基金及众多厉害的投资人给予我诸多支持 。
很多时候，你若要看创新周期，就得运用一个具备长周期特点的思维理念来审视。在硅谷，历经50到60年的创新历程，其中60%至70%以上属于ToB创新周期，仅有30%属于ToC创新周期。
现在提到人工智能，人们谈论较多的是GPT 。那么，目前有哪些人工智能相关的ToB公司仍在持续盈利呢？老牌企业甲骨文、Cisco以及Salesforce都在不断推进各项技术创新，并且在AI这一创新趋势中获得了诸多发展机遇，其中Salesforce尤为突出。微软最初也是从事ToB业务的初创公司，谷歌实际上也有ToB业务。现在大家认为英特尔是日落西山的公司，它是硅谷最早兴起的创新创业公司，它也是面向企业的 。
以一个更长的时间线去看创新周期，之后，就更容易对自己的投资理念有比较明确的信心，还会有长线发展的动力。
2018年和2019年，加密货币处于非常火热的状态，许多基金起初都投资加密货币，而我们坚决不进行投资。当时有投资人前来询问我，称我是其投资的基金管理人中最年轻的，为何不关注加密货币。有一年我召开年会，我第一页PPT上所写的内容便是我们不投资加密货币，不要再就此问题询问我了。我们是以开玩笑的方式去说，不过我们比较关注一些领域，在这些领域我们很看好，而且我们有非常强的专业优势，我们要在这些领域抓住那些大机会。
近几年，人工智能成为一大趋势。过去两三年我们的积累为我们带来了优质项目源。从去年12月至今，我们陆续有诸多与人工智能公司相关的收并购。这些公司发展速度迅猛，有好多家公司收入很快超过上亿美元，团队可能仅30多人。这是积累之后进入爆发的阶段。
高回报背后的方法论：搭建生态，保持创业者思维
《中国企业家》：Fusion Fund 近期完成了四期基金的募资工作，并且实现了超募，能否分享一下募资过程中的关键节点以及挑战呢？你们有很多项目能获得非常高倍数或者高增量的回报，这是如何做到的？
本质原因是项目发展态势良好，在过去几年中，每期基金的项目都展现出极为出色的表现。其次，在诸多情况下，投资人会关注你当初所说的与最终达成的是否相符，而这正是我们表现优异之处。第三点是未来的发展潜力，鉴于我们是一家相对年轻且规模不大的基金，未来发展潜力同样至关重要。
我们的潜力体现在两个方面，一方面是整个团队具备多样性且能够获得发展，另一方面是我们所构建的生态具有很高的价值。
现在我们的团队互补性很强，且十分完整。我常说一句话，要让团队合作成为理想的工作。还有一句话是，不存在完美的个人，却存在完美的团队。如今在我们团队里，我担任管理合伙人，还有三位投资合伙人 。他们都具备技术背景，拥有很强的运营经验，也有丰富的创业经验，他们来自不同行业，是行业领袖，有着很强的互补性产业经验，团队的多样性使我们在经验方面能很好地扶持创业者。
我们在生态搭建方面做了长时间的布局。2015年我创建了一个生态，即超级创始人网络。当时我将认识的一些优秀连续创业者聚集到一起。如今这个网络已有62人。加入这个网络的条件是最小退出金额在1亿美元以上 。
这些人要是再次创业，会是极为优质的创业者。另外，他们对优秀创业者的评估标准颇高，其推荐的项目源质量也很高。这使我们在项目源方面形成了天然优势。大家常讲一些优质创业者尚处于保密阶段，就已被某些基金投资，原因何在？是因为这些优质创业者已身处我们这类基金的生态之中 。他们仅有初始想法时，便会来跟我分享，问我觉得他们做哪一个方向好，还说自己有两个不同的技术，询问我的反馈，我们会帮他们思考做哪一个方向会更好，以及公司搭建的相关事宜，在他们还未对外宣布要做公司时，我们就已经投资了，这便是生态带来的项目源的好处。
另外，你看到好的项目要投中它，首先要能说服创业者接受你的投资，其次要可以助力他们迅速成长，这与我们的“CXO网络”相关。自2018年至今，我们的CXO网络里有45位来自全球1000强企业的首席技术官。
为什么是首席技术官（CTO），而非首席执行官（CEO）呢？其一，CTO都具备技术背景，这与初创企业以及技术创新更为契合；其二，我所挑选的这些公司与我们投资的领域全然相关；其三，我们开展了诸多行业调研报告，涵盖技术生态、技术发展局势、行业变化生态等内容，我们会将这些报告分享给他们，如此便形成了一个互利互惠的、类似小智库的生态 。
CXO网络的成员给创业者带来的好处十分显著。对于初创企业而言，优秀的创业者懂得如何做产品，也清楚怎样搞技术，然而所有创业者都有早期市场验证的需求。我们能够助力他们迅速获得市场验证，顺利拿到初始订单，还能得到高质量的用户反馈。这是由于这些公司CTO手中的预算就是专门用于与初创企业合作的。我们清楚他的预算数额，也明白他打算优先在哪些方面使用这些预算，他是主要的决策方，我能够将这些CTO与初创企业直接进行对接。
2019年，我们搭建了专家网络Fusion FXN，其中有来自硅谷各公司的顶尖人工智能专家，我们还有一个VC fellowship，它类似一个小MBA，用于布局未来人才，我如今在斯坦福授课，所使用的课件是我们VC fellowship的课程内容。这些人是行业里的中坚力量，例如大学里的博士生，还有医生，以及科技公司里的中层管理人员，这些人会成为我们生态里非常活跃的人才，他们能够带来项目源，还能支持企业成长，也可作为我们自己的人才储备。
这些生态的搭建彼此相辅相成、互利互惠，搭建需要很长时间，可能一两年才能成熟，成熟之后会给你助力，变成自我运行、自我加成的生态。
《中国企业家》：最初这个生态的构建进程是怎样的，你是如何发觉并运用这个优势的？
张璐表示，首先，一开始她自己想得比较清晰，投资行业的核心本质上是与人相关的业务 。能否看到最出色的创业者 ，能否最关键地助力优秀创业者 ？从这个层面出发 ，由于她有创业经历 ，所以能够搭建创业者网络 。随着与创业者接触时间增多 ，她也了解到对于最优秀创业者而言哪些最为重要 。
再加上我自身的一些网络生态，还有我的一位合伙人Shane Wall，他曾是惠普的全球CTO，还是美国总统顾问，我们在2016年相识。我做一期基金时，他就很看好我们所做之事，常邀我去参加他组织的一些大企业CTO聚会并演讲，分享我们对企业及科技创新的认知 。
在这个过程中，我逐渐积攒了一批CTO，他们对我们很认可，他们经常会找我聊天，了解有意思的初创企业，我逐渐发现，有这么多CTO找我聊，为何不把它建成一个生态，实现大家互利互惠，这是一个水到渠成的过程。2018年我决定正式成立Fusion Fund CXO网络，同年Shane离开惠普加入Fusion Fund，他和我一起建立并发展这个网络。
当然从一开始我就已经想明白了，要如何搭建一个生态，从而让我们更具优势。鉴于这个市场竞争极为激烈，我们不仅要和一些新成立的小规模基金展开竞争，还要和一些大型基金进行竞争。怎样塑造自身独特的优势，这才是最为关键的 。
核心来说，我秉持着创业者思维。我们如同处于增长期的初创企业，前些年处于初创企业的早期阶段，如今已获得市场验证，接下来要加速发展。当下我们相当于创业公司的B轮，之前表现出色，如何跨越B轮持续加速发展，是下一阶段的目标。
《中国企业家》：国内不少投资人找技术人才创业，有时会给他配备一个搭档，这是由于部分搞技术的人才不擅长管理。你们如今也较为侧重技术，如何解决技术人员从事商业化的问题？
我们不要求创业者一定要搭配一人做管理，我们更看重创业者是否有兴趣，是否有潜力成为合格的商业领袖。最典型的例子是，谷歌的Larry Page是这样，脸书的扎克伯格也是这样，他们都是技术宅，却都成长为非常优秀的商业领袖。
所以我们更看重创业者是否具备可培养性，是否有成长潜力，我们会助力其更快成长，并非一定要等团队搭建完备才能够成长。一开始就妄图搭建一个完美团队，既能从事技术工作，又能开展商业活动，这是极为困难的。
80%的公司走向死亡，原因是团队内部出现失调，或是发生了极为巨大的冲突。在刚开始创业时，更为重要的是，这个创业团队内部是否拥有高度一致的对未来的愿景，以及对公司未来发展的方法论 。同时再看这几个联合创始人，他们是否有着不同的兴趣呢，也许三个人都具备技术背景，然而要是其中一个人的兴趣在于成为商业领袖，另一个人只想一直钻研技术，还有一个人打算从事运营工作，如此便可以了。
另外，人工智能时代带来了一个新机会 ，我们从事ToB业务多年 ，企业级销售需要特定的人才 ，企业级销售需要特定的技术 ，企业级销售需要特定的经验 ，但现在我发现企业级销售的周期在变短 ，企业级销售的方式也在改变 。当然大部分公司从事的是传统的企业级销售，也就是B2B销售。但我们也发现，我们投资的几家公司，由于初创团队具备技术背景，所以在开源生态开发了一些开源产品，这些产品广受开发者好评。除了开源的免费版本，他们还打造了一个非免费的专业版本，也就是ToB版本。这些开发者会像自来水一样自发地将ToB产品推荐到他们公司内部 。
我们投资了一家公司，该公司团队人数在六七个人时，借助这样的方法，年收入增长了40倍，其团队中没有一个人从事销售工作，然而客户数量却从中小企业增加到500强企业，增长了100多个 。
所以我认为人工智能时代带来的机遇是，未来或许许多公司无需组建庞大的团队，就能提升收入。我们三期基金所投资的20多家企业里，过去一年有70%的企业收入增长了20倍。这些公司大多是小团队，人数可能不超过10个。过去一年时间里，有两家团队，人数不到10个，收入从零增长到几千万美元，还有一家公司，大概20到30人，收入从50万美元增长到1.5亿美元。
在未来，或许初创企业对融资的需求不会像过去那般大，原因在于其收入增长迅速，无需依赖融资生存，能够更具选择性地获取优质资本，以较少的资金实现较低的（股权）稀释，从而对公司拥有更好的掌控。所以，当下的确是一个绝佳的创新创业时代。
《中国企业家》：初创公司能够在很早的时候就获得很高的收入，倘若对后续融资的要求不高，这是否会成为对科创基金的一种考验？在未来，又该如何更早地发掘出合适的团队？
张璐表示，Fusion Fund的四期基金若接受所有资本投资，规模或许能达到现在的一倍多。那为何要控制规模呢？是为了实现最优化回报，尽可能打造精品 。
我们察觉到，好企业的发展速率、收入增长速率愈发快速。十年之前，一家公司的收入从零增长至几百万，或许需要两三年时间，如今一年便能达成。在此种情形下，公司对于融资的需求没那么大了，我们要更专注于在早期阶段对企业进行布局，参与到企业当中，如此才能够获取更好的回报。
谈AI：带来一个比互联网大20倍的市场
《中国企业家》：2017年你们便投资了AI 。在早期挖掘AI项目期间 ，遇到了哪些困难与挑战 ？又是如何解决的 ？
张璐表示，挖掘AI项目不存在困难，当下有许多非常出色的AI项目。然而在当时，与企业开展企业级销售时，需对企业进行一些初始教育 。
2017年我们AI投资的理念称作零代码人工智能平台，使用方无需编写一行代码，无需看懂一行代码，能够直接运用人工智能。GPT实际上就是零代码人工智能平台，然而此前创业者仍需向其客户进行解释，为何这个平台可以解决他们的问题。
现在大家认为生成式 AI 极为好用，然而许多人工智能应用，并非一定要运用生成式 AI，还能够使用强化学习、机器学习，或者一些更为基础的人工智能模型，这完全由其应用场景与应用行业决定。
从这个角度看，项目并非问题，关键在于市场时机是否到来，以此加速企业增长。自2020年起，这种加速愈发显著，由于疫情，期间人们必须借助数字化平台。以美国保险行业为例，此前各类事务均需手写签名，不存在电子签名一说，但疫情期间别无他法，只能采用电子签，从而变为电子化形式 。
这些行业自身具备高质量数据，然而此前并未实现数字化，如今完成数字化后，开展人工智能模型算法的训练以及应用搭建，就变得十分便利。故而你会发觉存在后续的加速情况，不过这个加速并非突然发生，前期存在诸多准备工作，只是大家未曾察觉到 。
经常会有人询问我，人工智能是否已达顶峰并开始走下坡路？我表示现在才刚刚起步，连高潮阶段都尚未到来，恰似交响乐的起始篇章 。
我们没有投资任何大模型公司，所投资的都是垂直领域小模型的应用，垂直领域小模型的公司更容易优化应用场景，成本更低，更容易开展ToB业务，C端固然需要大模型，然而B端很多行业并不需要过多的数据模型，实际上需要的是一个更精准的、数据量较小但数据质量很高的垂直领域小模型，我们一直在朝这个方向投资，目前公司发展速度也很快。
《中国企业家》：投AI以来，你的投资逻辑有没有发生质变？
张璐表示，GPT以及生成式AI出现后对大家都产生了影响，能明显看到产业加速。她个人非常高兴开源生态发展迅速。比如Git Hub与微软早期关系糟糕，后来被微软收购，双方形成了良好的协同性，如今开源生态的影响力日益增强。
我们始终极为支持开源生态，我们所投资的一些企业，像Voyage AI、Lepton AI、You.com，都是开源生态极为重要的贡献者，开源生态的兴起，会使我们更加笃定对垂直领域小模型方向进行投资。
投资方法论始终保持一致，不过具体执行、投资领域以及投资具体策略会作出微调。我们每季度都会制作细分领域的行业报告，借助这种方式实时关注那些小的细分行业。例如大家认为比较热门的量子计算、核聚变等，这些都是极具前景的技术，然而其发展周期是否还稍显过早？我们会在行业报告中对这些进行判断。
年初，DeepSeek发布，这引发了行业内卷，使得很多公司加速拿出自己更好的模型，对于投资领域，对于AI应用领域的创业，会带来什么影响吗？
张璐表示，这是一个整体加速。DeepSeek对行业贡献巨大，原因在于它也是开源的一次巨大胜利。
有竞争才会有活力，如今至少在硅谷能看到，各大公司在这方面投入巨大，并且会支持开源与生态发展。当下很多初创企业，常常能获得诸多免费的信贷，这是因为谷歌、微软、亚马逊、英伟达等企业期望它们在自身生态上开展业务。这些大科技公司如今十分乐意扶植初创企业成长，原因是它们相互间存在竞争。
另一方面是开源生态在发展，开源生态的发展对初创企业有利，许多初创公司无需自己从头搭建模型，拿开源模型进行优化即可，我认为这对创新而言是非常好的事情。
《中国企业家》：DeepSeek出现后，整个开源模型推动了生态发展，投资人觉得创业者数量增加了，可看的项目也变多了，你有类似感受吗？
张璐：我确实有这种感觉。
一方面，我们自身拥有一个超级创始人网络，成功创业者极为挑剔，原因在于他们已实现财富自由，做企业是个极为痛苦的过程，他们再度出来创业，必定是机会极大才会如此。我们发觉过去几年连续成功创业者出来的数量日益增多。另一方面，从大科技公司出来的人也日益增多 。
现在创业成本有所降低，不需要大量融资就能开展AI创新，这是一点好处。有诸多开源内容以及免费平台可供使用，因此或许不融资就能先着手做一些事情。其次，技术门槛同样降低了，如今具备一些基础代码知识和想法，借助AI工具就能开发出一些小应用。所以从事这方面的人越来越多了。
《中国企业家》：在这种情形下，你自身今年整体的投资节奏会出现变化吗？
我们很活跃，也比较稳健，我们在市场已经10年了，经历过好几个周期，硅谷几乎每两三年就会出现一个大周期，2017年、2018年AI曾火过一次，没过多久，区块链就出现了，并且很火。
我们在市场上一直处于活跃状态，然而对投资颇为挑剔，一年大约投资7至10个企业 。我认为今年我们或许仍在7至10个企业的范围内，可能会更靠近10个企业 。
《中国企业家》：你之前讲过，90%的C端AI创新归科技巨头所有，创业者应当去抢占剩余的市场，如今你是否仍持这一观点？对于C端市场某些细分场景有可能出现颠覆性创新的观点，你是怎么看的？
张璐表示，她对C端不太想进行评价，原因是他们确实并非十分专业 。她的逻辑思维源自最底层分析 ，即谁拥有海量且高质量的数据 ，谁在人工智能的应用搭建层面就更具优势 ，不管是成本优势还是应用优势 。
海量高质量的C端数据掌握在大科技公司手中，特别是在美国，最好的C端数据归苹果、谷歌、脸书所有，初创企业与它们竞争较为困难。并非毫无机会，只是难度更大，或者市场机会更少 。
所以 我认为在AI领域的C端机会里 80%至90%有可能被大公司占据 10%至20%的机会给予初创企业 但B端存在大量给予初创企业的机会 因此成功概率也会高一点
《中国企业家》：就C端应用而言，前段时间Manus的走红引发了agent热潮，对于通用agent的概念或应用，你有怎样的看法？
张璐表示，通用AI agent的核心，要看其成本，还要看后续成本能否实现可持续发展。
我们观察诸多AI的应用情况，关键在于AI成本是否足够低廉，是否真的能让用户特别是企业端认为成本低到值得为之付费，是否能带来价值，并且人工智能的企业提供方是否存在利润空间。
《中国企业家》：你们如今会关注垂类agent的应用情况吗 ，哪些领域或者行业是你较为看好的 ？
我们或许得看哪些领域存在海量的高质量数据，并且有较多的应用场景，医疗肯定是个大领域，我们对AI agent在AI医疗的应用极为看好。
第二个与金融行业、保险行业相关，道理也是一样的，存在海量的高质量数据，还有比较多样化的应用场景。
第三个是物流供应链，它与全球化的变化关联较大。如今，对物流供应链的自动化有着很高的要求，并且存在许多垂直AI应用的机会。
最后一个是太空科技，这是一个新领域，它正在快速崛起，它拥有海量的高质量卫星数据，这些数据能用于垂直领域的人工智能应用。
《中国企业家》：不少人觉得AI会带来一个规模比互联网大10倍的市场，对于这一观点你是怎么看的？
张璐表示，她认为市场会变得更大。以美国为例，美国的 IT 行业、企业级 SaaS 占美国 GDP 的 10%左右，医疗占美国 GDP 的 20%，保险行业有 1.7 万亿美元的市场。她觉得，将其他市场加起来，会直接受到 AI 影响和驱动的行业超过美国 GDP 的 50%以上。这个量级比互联网大得多，可能是 20 倍甚至更大。
以前我们所讲的垂直AI理念，是科技行业范畴内的垂直AI，故而给人一种垂直AI市场规模较小的感觉。然而如今所说的垂直AI，已不再局限于科技行业的垂直AI，它涵盖了金融行业的垂直AI，还包括保险行业的垂直AI，其市场量级颇为庞大。它尽管属于垂直应用，可最终能够发展成为百亿级规模的企业。
《中国企业家》：除了人工智能之外，你比较看好的处于前沿位置的领域还有哪些？
张璐表示，要将AI视作一个能赋予能量的工具，它不但能为产业和应用赋予能量，还能为企业的技术赋予能量。就拿投资医疗领域来说，当然不只是人工智能在发展，医疗领域存在诸多发展，比如测序技术，比如微流控技术，比如免疫疗法，比如基因编辑，这些技术都被AI赋予了能量。
我刚才提及的那几个领域，同样是我所看好的技术发展方向。AI的确推动了其他技术的迅速应用，例如数字生物学、计算生物学。这些皆是我极为看好的领域，它们既有生物学的部分，又有计算的部分，是一个AI与其他领域结合的过程。
