造一艘船，等待水涨。
作者｜沈伊人
编辑｜温丽虹
假设此刻你是投资人，一位年轻的创业者找到你，他没有背景，气场也不强，但他很聪明、执行力强，对AI的手感和观点很不错。
找到你的时候，他做对了一个产品，数据不错、增长也快，但你能看到它有很多缺陷。哦对了，它也没什么护城河。
摆在你面前的，有三个选项：
A：有共鸣，觉得这位创业者理解很深，投一把；
B：经过严密分析，出于理性pass了；
C：等他证明价值再投，但代价可能是，到时他的公司的估值已经20亿美元。
如果你是投资人，你会怎么选？
吴炳见的选择是A， “你之所以和创业者产生共鸣，是因为他理解得深刻，你也get到了他的一些点，这种时候没法靠逻辑。”
“最好的选择其实只有第一个。”吴炳见说。
这是吴炳见成为投资人的第12年。职业生涯开端，他加入百度成为一名移动互联网产品经理，后转型做战略分析。2013年，他从百度离开，转身加入风投，如今是投资机构心资本的合伙人。在2022年底，他决心All in AI。
作为从移动互联网时代一路走来的投资人，他亲眼见证过移动互联网时代流量红利的爆发与消退。然而，人类的历史进程悄然进入AI时代。从ChatGPT身上，他意识到，过去那套依赖网络效应、规模效应的投资逻辑，在AI时代尚未生效。
所以吴炳见在面对创业者的时候，会提醒自己千万不要去问“终局是什么”，更要看“摸着石头过河”的本事。
2023年年中，作为心资本合伙人的吴炳见参投了一家名为“心影随形”的公司。心影随形创始人Binson（刘斌新）当时想做一款AI娱乐伙伴。
参投前第一次见面，吴炳见没问终局——这个问题无法回答，也没问市场规模——这个问题他心里有数。
他们的话题单刀直入——如何去做产品。基于不成熟的模型能力，如何去做这款产品。验证产品后，又如何隐藏意图、减少竞争。
吴炳见解释说，应该关注的，是那些当下有答案的问题：“如果去问终局，我看不清，他也看不清。他回答的只是他没看清的东西。那不就是他骗我，我在吸收被他骗的部分吗？”
吴炳见崇尚公开思考。在他看来，这像鸟在林中呼唤同类，是在为自己寻找同频的伙伴。为此，他在做投资人的同时，也经营着公众号“AI大航海”， 最近的苦恼是公众号更新得“太慢了”，他笑称自己是季更博主。
在自己运营的公众号中，吴炳见曾写过“水、船和柱子”的理论。根据他的说法，技术是水，船和柱子分别指代依附于技术之上的两种创业项目。前者有潜力随着水涨而船高，后者则会被时代淹没。
在这个AI大航海的时代，人能做的，就是造一艘船，看准浪的节奏，等待水涨。挑战在于，如何甄别出哪些项目是船，而哪些项目是注定会被淹没的海中之柱。
吴炳见说，这也是心资本在早期投资中坚持的原则，他们希望在AI领域找到能够顺势而起的船。吴炳见所在的心资本，投资过小鹏汽车、满帮、速腾聚创、汉朔科技、微纳星空、蓝箭航天等项目的早期，如今，其中的不少项目已 IPO。
现在，他们将AI作为重点方向。在2023年初大模型尚处于萌芽阶段时，心资本团队便开始布局，投资了国内的大模型企业，也曾投过GPU芯片公司沐曦、AI驱动的设计协作平台蓝湖，以及AI娱乐伙伴“心影随形”等。最近，他们的投资项目主要分布在AI应用、AI硬件和AI基础设施领域。
本文，「甲子光年」对话心资本合伙人吴炳见。作为投资人，总是望着水涨潮落，船有时候随着水涨船高，有时又在技术的迭代中骤然沦为了柱子。我们想知道，他如何观测浪潮节奏，乘上浪尖。
1.我想让创业者读懂我的“上下文”
甲子光年：最近读了你写的很多文章，我很好奇，在很多国内投资人都不愿意公开发声的情况下，你为什么要写公众号？
吴炳见：我发现，学习——投资——输出是个循环，做投资的同时，就会有个副产品公众号。
在美国的VC圈，做KOL输出已经是标配了，A16Z的播客，Greylock的Blog质量都很高，他们在开源自己的观点，吸引志同道合的创业者。在大声说话这件事上，中国的VC圈也会逐渐向美国靠拢。
创业者在GitHub上开源代码，我用公众号开源思考。开源是为了吸引同类，形成共鸣。就像鸟在林子里叫是为了吸引同类。
我的朋友圈有很多创业者，这些人都很有能力，不管我有没有投他们。当我输出AI观点时，是在提供自己的“上下文”。
输出是为了更好的输入和思考。
甲子光年：这里的“上下文”是什么？
吴炳见：当我输出AI观点时，就是在给创业者提供我自己的“上下文”，当然我也会看创业者的“上下文”，也就是他们要做的产品。
如果我们的“上下文”有很大重叠，我们应该坐下来好好聊聊。如果我们“上下文”八竿子打不着，也就不用约咖啡了。Attention is all your need，这说明我们attention是一样的。
甲子光年：你不怕自己写错吗？
吴炳见：肯定有对有错，我只能写当下的思考，我也在迭代想法。
面对10倍的增长是容易预测的，面对AI这种1000倍成长的大浪潮，我们的观点往往会至少反转三次，这才代表剧情足够精彩，超出我们之前的认知。我做好了观点反转三次的准备。
你会发现，对错不重要，keep open-minded，keep moving更重要。
甲子光年：你的微信公众号的名称是“AI大航海”，这个名字是怎么来的？
吴炳见：“大航海”的意思，对应一场技术变革，像地理大发现一样。大洲板块在运动，有的板块消失，有的小版本可能变成大板块，这不就是创业公司正在发生的事情吗？
我把公众号定位为“对AI创业的深度思考”。投资人有个天然的优势，就是一旦找到好问题，可以拿这个问题去问十个创始人，层层递进地问，反复地想，就会形成深度思考。
甲子光年：在网上输出观点能为你带来投资机会？
吴炳见：能啊。举个例子，2023年的时候，一家大模型公司的产品负责人找到我，他说看了我写的一篇文章很有共鸣。里面有句话：“出来混，最重要的是什么？是出来。下场做创业，最重要的是什么？是下场。” 他说很受触动。
我们聊得很投缘，我跟他说：“你迟早要出来创业的，记得找我。”果然几个月后他出来创业了，找的第一个人就是我。
这样的事给过我很多正反馈。
甲子光年：早年间也是这样么？
吴炳见：早期不是靠写公众号，而是靠一对一的交流。比如我投出的第一个IPO项目，就是这么来的。
那个创始人是个很喜欢折腾创业的人，我的朋友觉得我比较善于参谋，就介绍我们认识了。他来找我融资，当时我直接告诉他，“你这想法不靠谱”，劝他别做，并且解释了原因，他觉得有道理。
他是一年要冒出三四个新想法的那种人，所以他会反复找我，一年三四次。两年下来，我每次都劝他别做，他反而越来越信任我，觉得我是个讲真话的人。
后来他再创业时又来找我。这次我觉得想法靠谱，就投了他的天使轮，这个项目后来IPO了。这其实也是一种观点输出，只不过是面向个人的，而非公众。
如果我当时没说真话，而是出于商业礼仪敷衍“您说得非常好，我们保持联系”，那关系其实就断了。
后来我意识到，关系是需要运营的，当你说了真话，当你输出了有效观点，是会增加信任感的。但一对一交流效率太低，一年真的喝不了500顿咖啡（笑），那为什么不写出来呢？
甲子光年：你的观点一般是怎么酝酿出来的？会随时记录吗？
吴炳见：我可能突然就会蹦出一个想法来，用五分钟时间发个朋友圈。如果点赞评论多，就说明这个话题有共鸣。我把朋友圈的一两百字拓展一下，继续追问几个问题，不同角度辩证着思考下，可能就是一篇文章。
吴炳见朋友圈截图
其实写文章本身花的时间不多，一晚上就能写完。但里面的很多内容不是临时想出来的，而是我平时就有的一些思考，只不过它们散落各处，写的过程是在连点成线。
甲子光年：通过你选AI作为投资方向和写公众号来表达观点，感觉你好像是个很擅长找相对优势的人？
吴炳见：有个方法还是让我受益颇多的：一是田忌赛马，找相对优势；二是专注all in，在一件事上花十倍时间。用AI的话来说，就是选择一个方向，设置一个激励函数，使劲做强化学习。
找相对优势的另一面是要承认自己有缺点，并接受它。
2.要和最强的模型能力站在一起
甲子光年：在你之前的分享中，我们发现你特别强调“能力边界”和“历史阶段”，经常建议创业者关注大模型的能力边界，当今大模型的能力边界在哪里？下一个阶段又可能往哪个方向跃迁？
吴炳见：会长出什么应用，往往和平台的能力维度相关。
移动互联网时代的大机会，往往来自手机最突出的能力维度，比如说有了LBS，才会有打车、外卖；有了摄像头，才会有抖音、快手、小红书；有了通讯录，才会衍生出微信。
那大模型的能力维度是什么？大模型发展两三年后的今天，这个答案清晰多了。
第一个能力维度是总结生成。比如AI搜索，或者像Plaud这样的会议记录产品，本质上都是“上下文 + 总结能力”。
第二个是编码能力。像Cursor这样的团队，他们未必比别人更强，而是恰好踩对了大模型编码能力快速提升的浪潮。在过去两年，这个体验提升了十倍百倍，把他们推上了今天的位置。
第三个是推理能力。像DeepSeek-R1出圈，很大程度是推理能力带来的，大家能感受到它的思考更有深度。
第四个是生成图像的能力。我说的是有人物一致性的这种，像GPT-4o这样的原生图能力，或者nano banana这种高可控性的能力。接下来半年到一年，我判断一定会出现一批和拍照相关的AI应用和硬件——随手拍出来的效果，就能接近小红书里非常精致的照片。
要和最强的模型能力站在一起，因为在最高斜率旁边，很多难题都会变成简单题。
我经常会思考一个问题，这个应用是基于哪个模型能力在做？未来两年这个模型能力的体验能否提升10倍？选对，比做好更重要。
甲子光年：那我们现在处于AI的哪个历史阶段？可以类比移动互联网吗？
吴炳见：我觉得不好类比移动互联网，现在AI的发展更像是计算机刚发明的时候。
计算器出来后，有人做DOS，有人做Windows，后来有人做浏览器，浏览器里产生了Yahoo，大家觉得Yahoo很牛，结果又有了Google，又有了Facebook，又有了后面的移动互联网，一茬接一茬。未来的AI也会这样一茬接一茬。
今天AI在极早期阶段，如果周期是20年，这期间一定会发生三四波泡沫的兴起和破灭，我们现在明显处在第一波。
当下还有很多事情都不成熟，比如模型还有幻觉，没有长期记忆，参数不够个性化，不是为你量身定制的。这也解释了为什么当下杀手级应用不多，为什么没有护城河，因为还在极早期，确实没有啊。
但随着模型进步，使用模型的过程就会训练模型，参数会为你个人定制，有了长期记忆，你的数据沉淀进去，你就离不开它。以后不会再是今天“Claude好就用Claude，明天ChatGPT好就换ChatGPT”。你会绑定在某个品牌上。
在互联网的极早期，做个门户网站也没壁垒，到了搜索和交易平台才出现规模效应的，这是一个必经阶段。
甲子光年：基于当下，市场上的应用情况如何？
吴炳见：其实还不够丰富，市面上的应用主要有六类：
各种ChatGPT的变形体，AI 搜索，垂直行业的ChatGPT等。
各种AI coding的变形体，比如Cursor、Devin。
各种Character.ai的变形体， c.ai加各种游戏化的玩法。
各种Midjourney的变形体，文生图，有做工具的，有做二次元的。
各种Sora的变形体，各种文生视频。
Agent概念的产品，你的“赛博牛马”，比如Manus和Genspark。
现在我们看到的七八成项目都在这几类里。我认为真正解锁未来，主要靠Agent。
甲子光年：现在不是已经有很多Agent了吗？你认为的Agent是什么？
吴炳见：虽然现在10个BP里8个说自己是Agent，真的Agent还没来。
打个比方，类似移动互联网早期人们用手机浏览网页，也能打开，但打开移动互联网的大门靠的是App。未来AI agent也是如此，现在还在“网页阶段”。
Agent约等于移动互联网时代的App，是AI时代核心应用形态。Agent之间可以自行交流，比如约时间，会面双方不用亲自安排，两个Agent一握手，搞定！这需要Agent是同一厂牌，这就会出现网络效应。
今天还做不到真正的Agent，现在都是Workflow（工作流）形式，一步一步调用工具。真正的Agent会直接跟环境交互，自行调整和学习，直到达成目标。
以后的AI应用形态，肯定不是今天这样子。
甲子光年：那么在Agent时代到来前，创业者可以积累哪些能力和壁垒？
吴炳见：今天的AI创业，能积累的数据资产还是比较少，核心在团队，需要一个打过仗的团队。还要有充裕的资金，账上有100万人民币还是1亿美元，效果和信心是很不一样的。
借假修真是门本事，修到真为止。
甲子光年：借假修真？什么是假，什么是真呢？
吴炳见：我刚才也提到过，其实现在很多Agent并不是真正的Agent，但是呢，这些团队需要用“假的Agent”把团队先搞起来，把流量做起来。等到真正Agent能力形成时候，就可以修成“真”。
举个移动互联网时代的例子，张一鸣最开始做内涵段子就是“借假修真”，最终字节修成了今日头条和抖音。
甲子光年：那如果一个创业者在当下意识到这个产品没有市场，场景也打不开，你会给他什么建议呢？
吴炳见：千万不要相信现在不行后面就会行这种说法。你得做一个当下行得通的东西，哪怕用没有那么高级的方法解决。为什么呢？因为团队要成长，做行得通的东西才能成长。失败不是成功之母，成功才是成功之母。你需要正反馈。
还有就是，人多的地方少去，大家都觉得好的方向，未必就是真正的机会。
甲子光年：但如果大家都在唯一的渠道里时，你会建议怎么做？
吴炳见：一定会有“唯二”的渠道，怎么可能只有唯一的渠道呢？你得去寻找其他路径。哪怕是同一条大道上，也一定有小分支可以走。
大家都在做的、看似正确的、常规操作的事情，我觉得可能没有太大意义。
甲子光年：聊了这么多，感觉AI创业好像是个长跑，节奏和timing挺重要的？
吴炳见：前面提到各种模型能力，很多是共识了。但我觉得更关键的是，我们要对这些能力发展有个大概的感觉，现在大概是几分，半年以后可能会到几分？创业要提前半年到一年，而不是提前三年。
提前太久容易成为先烈，提前半年到一年才可能是先锋。
3.不做过度逻辑推演，要靠体感去理解
甲子光年：你在2023年就投了心影随形，他的产品逗逗游戏伙伴能陪用户玩游戏，放在2023年这是挺非主流的方向，当时怎么想的呢？
吴炳见：我见心影随形的CEO Binson的时候，他们还在idea阶段，自己掏了几百万就开干了。
他告诉我，他准备做个AI游戏伙伴，可以在玩《原神》这些游戏时陪伴你，提供攻略价值和情绪价值，调侃你或者你对吹彩虹屁。这就像你在玩牌的时候，旁边有人给你支招或者调侃你，这是个很自然的场景。
他给了我几个数字，中国游戏用户4亿，全球游戏用户30亿，《原神》全球玩家3亿。他们调研了Charactor.ai，原神的IP在Top20角色里占了将近一半，这反映了需求的分布。所以切入点应该以小见大，先从游戏做起。
他还是击中了我的一些点，我觉得游戏伙伴这事儿是有需求的，至少对一部分游戏用户有需求，LLM的能力也适合做这事，如果做得好，把几个爆款游戏做透了，很容易传播起来，算是站在巨人肩膀上做增长了。
今天来看这个idea，可能不算新奇，但放在2023年初，有这样原创性的idea是比较耳目一新的，凡事一个“早字诀”。
甲子光年：这个“早字诀”怎么理解？
吴炳见：早早站在浪头上，跟着浪上去，浪下来的时候跟着它下来。做冲浪的动作，了解浪的节奏。
甲子光年：基于心影随形这个产品，你认为他借助了模型哪个能力？他是怎么deal with模型能力边界的？
吴炳见：核心能力是大模型的多模态识别能力。也就是说，它能识别屏幕上的内容、游戏剧情走向，相当于电脑的“眼睛”。
刚投完，研发了几个月后，我和Binson都发现，这整不了啊。当时构思的很多功能，当下的模型能力支持不了。比如理解游戏画面，模型的多模态能力远不够。比如回复的延时，等一个回复需要四五秒。
Binson的解法是先降低预期，做一个AI桌宠的形态，悬在用户屏幕上，提供情绪价值。当时拿到了800万注册用户，这对创业挺关键的，因为800万用户已经是一个实验室了，能拿到用户很多反馈，知道往哪个方向迭代。
直到2025年初，Binson说准备押注多模态能力，他预计接下来多模态识别能力会突飞猛进，很快会到60分水平，这样模型就有眼睛了，知道我屏幕上发生什么，游戏里进展如何了，之前构思的功能就能实现了。
“提前打满”挺重要的，他最近发布的是一个“带眼睛”的版本，算是把之前的构思实现了，效果不错，这算是一种deal with模型能力边界。
甲子光年：心资本未来会投资什么？为什么会选择这些方向？
吴炳见：心资本重点投两个事，一是对AI做全栈式投资，二是中国科技的大方向。可能很多VC可能都会这么说，但心资本有一些自己的特色。
第一，对于AI，我们希望全栈式投资：从模型到各种应用，到AI基础设施、半导体、机器人，这些我们都有系统化的兴趣。
第二，对于科技，我们想投“下一个中国的大事情”，这也是我们跟LP讲的。什么意思呢？我们观察到，技术突破大多数是美国先发生，中国再跟上，甚至可能做得更好。比如：
美国有Apple，中国也会有小米、华为；
美国有Tesla，我们早期投了小鹏汽车；
美国有SpaceX，我们早期投了蓝箭航天、微纳星空；
美国有OpenAI，我们投了国内的大模型；
美国有NVIDIA，我们团队投了沐曦GPU。
这些是已经发生了的，未来还会有很多。比如美国有脑机接口，中国也会有脑机接口；美国在研究可控核聚变，中国也会有相应的突破。
这样的方向有几个特点：第一是真正的技术进步；第二是国家希望并推动发生的事；第三是牵一发动全身，会带来大量周边应用。我们最近close的一批项目，就是按这个方式在投的。
甲子光年：心资本过去的投资里，你觉得哪些投资过程很有意思？
吴炳见：我讲一个我们创始合伙人Herry（韩彦）的故事。他是国内比较早购买特斯拉汽车的人，当时买一辆Model X要100万。他开完那辆车后，觉得体验太好了，一脚电门就能超别人。后来，他就在比较早期的时候投资了小鹏汽车。
最近机器人话题很火，也很有争议，他出于好奇买了一只宇树的机器狗，叫“臭臭”，现在这只狗就趴在我们办公室里。所以说，对于有争议的新事物，我们不妨去体验一下，感受感受，这样就能判断这个时代是不是真的开启了。
心资本办公室里的机器狗
几年前，我看到身边一些聪明人在买比特币，当时我觉得算了别跟风了。现在想想，我应该保持开放的心态，先不管是质疑还是相信，开个钱包买一个币，感受一下，看看有没有共鸣。
一个时代，往往是由几个超级产品开启的，我们怀着好奇心，买一个，用一用，去看看能不能和这个时代共振。
甲子光年：这种产品体验，会带来不同的投资视角吗？
吴炳见：我们很多投资案例，都是从“试一试”里发现的。投资人不能光靠逻辑推演，体感很重要。
比如我们团队买过十几台Plaud，一款AI录音笔，就发现确实有需求。这也启发了我们的投资思路，AI硬件很容易把模型能力卖出价值来，一些场景是需要硬件的。最近我们就在投一个AI拍照相关的硬件。
比如我们用了机器狗，就发现痛点还是挺多的，它扑你一下，你还真有点害怕；牵出去没电了，你得发现扛着回去很累；或者没电时“咵”一下把地板砸个坑。这些都得用过才知道。
我再举个例子。我们当时在看人形机器人，Herry就说：“今天能不能有个机器人，就负责帮我把来访的创业者领到会议室？如果能做到这个，我掏钱买一台。” 我说：“完不成，哈哈，可能会撞碎几块玻璃。”
核心是我们比较注重体验，不轻易下结论，不做过度逻辑推演，要靠体感去理解。
甲子光年：很多投资机构都说要做创业者的长期陪伴者，你怎么看待“陪伴者”这个角色，这其中包括陪伴创业者本身各项能力的培养吗？
吴炳见：创业者是培养不了的，只能筛选。在企业成功里，我们最多占 1%～5%，剩下95%都是靠创始人自己。
投资人真正的价值在于三件事：选择、下注、做催化剂。选择合适的人和方向，下注资金，做方向调整、招人和融资上的催化。
这里的催化体现在几个方面。
第一，当一面镜子。当创业者在考虑转型方向时，可以来问一问我这个选择是否符合常识。我能陪他一起思考。但我只能告诉他什么是错的，正确的答案还是需要他自己去寻找。
第二，帮忙招人。之前有个项目，我们帮他招了二三十个人，IPO的时候，4个高管里有两个是我们帮忙招的，我特别开心。一个公司无论到什么阶段，永远缺人，缺好的人。
第三，融资。我们能帮忙做对接，但要注意边界感，不要指手画脚，更不要觉得自己比创业者强。弱者心态很重要。我们要承认自己只是懂一些常识，而不是专家。
4.All in AI ，给自己“刷ROM”
甲子光年：2022年底，你决定All in AI，这个决策会不会在过往已经埋下过种子？
吴炳见：我2013年的时候参与过AI项目，深度学习相关的，当时我有两个困惑，一是技术没有泛化性，只能用在某个特定场景。二是边际成本太高，要雇一个很庞大的团队。
直到ChatGPT出现，让这两个问题都有了答案。我刚用大模型的时候，是有“过电”一样的感受，它让我很容易想象上面能长出各种应用来。
2008年的时候，我买了第一部iPhone，用完后也是“过电”的感受。那时我还是个学生，讲不出什么大道理，但我觉得iPhone玩着很上瘾，天天甩手机玩游戏，后来我才意识到，那是一个时代的拐点。毕业后，我的第一份工作就是移动互联网产品经理。
这两次的感受有很多相似之处。
甲子光年：决定是否All in AI之前，你找谁聊了吗？
吴炳见：找聪明人聊，找创业者聊。
2023年春节刚过，我组织了一个闭门会，找了十个创业者和从业者，一起讨论大模型到底意味着什么。
说实话，当时没有什么深刻的观点。但我发现，那些真正敏感的人，已经在第一时间投入了。比如有一位教育创业者分享，双师大班课有130个环节，他发现其中有80个环节可以用大模型解决。他讲得很清楚，想得也很清楚。两个月后，他开始做AI教育的创业了，现在发展得很不错。参加那场会的十个人里，后来有一半都下海做AI 创业了。
我意识到，对于AI，我必须先达到一万小时理论，今年达到，还是明年达到，机遇是不一样的。
甲子光年：你在心资本选择All in AI前，有苦恼过接下来要投什么方向吗？
吴炳见：在ChatGPT出来之前，我确实挺迷茫，不知道该投什么方向。
我们带着过去的认知去投先进制造合适吗？为什么我们能比那些已经投了先进制造十多年的人做得更好呢？我没看到任何相对优势。这就像是原本打德州扑克的人，非要去下象棋，这中间是有壁垒的。
所以我的结论是，要带着一些过去的思考方式，但必须配上一套全新的知识，用空杯心态重新去做AI的投资。这里包括模型、应用、基础设施等。
很关键的一点是，以前懂AI跟和现在懂大模型完全是两回事儿，所以我们团队沉下心，从根本开始，共同去理解模型的训练机制、推理的痛点、新一代技术栈。这些光靠聊项目未必能掌握，还需要有些好奇心，花时间去体会，有了地基才有房子。
甲子光年：你是怎么度过这个学习摸索阶段的？
吴炳见：我给这个学习方式起了个名字，叫“刷 ROM”。什么意思呢？你把原生安卓系统刷成MIUI，是要花时间刷的，要开机重启的。AI的认知上，也需要花时间刷ROM。
所以我改了一些习惯。以前做投资，习惯把一天的会排得很满，一个接一个。为什么能这样？因为原先那套知识是成熟的，你只是在见不同的人。但这在AI里行不通。
现在我会刻意一天里空出一段时间，用整段的时间学习，比如看资料、和模型反复聊、试用产品，看一些技术解析，尽量搞明白1+1为啥等于2。这样再去聊项目的时候，就更能识别哪些创始人是真的懂，哪些只是道听途说。
一般来说，创始人来讲项目有两种，一种是从根上懂，能把最本质的逻辑讲清楚；另一种是靠宏大叙事来撑场面，情绪价值给足，但一追问底层逻辑就空了。
人脑天然爱听宏大叙事，但投资里应该多跟那些“从根上懂”的人聊。但前提是你也得多少懂点，否则也分辨不出来。
甲子光年：你从移动互联网时代带过来的经验里，哪些是可以复用的，哪些是你认为应该摒弃掉的？
吴炳见：一些基本经验还是有价值的。比如创业得有个好产品，好产品通常有留存率。比如你会发现，移动互联网收敛后，最强logo墙上也就20家公司，大机会永远稀少。
比如移动互联网最好的项目，都是在2015年前投出的，在VC还有没成熟的移动互联网投资方法论的时候投的。而2015年后，VC内部开始有各种行业小组，方法成熟了，反而收获变少，这说明timing很关键。好的投资机会一般在模模糊糊的时候，等明明白白的时候可能到了退出期了。这些都给了我启发。
需要摒弃的，是一些旧的判断方式。比如创业者跟你聊模型、聊产品实现，你却老想着聊“网络效应”。因为在移动互联网时代，我们投的就是网络效应。但当下的AI还在极早期阶段，没有网络效应，也没有明显护城河，我们要就事论事地去聊。
惯性是最难克服的。把旧知识替换成新知识，就像杀毒，病毒很难彻底杀灭，你只能花十倍时间，一点点把旧习惯清掉。
甲子光年：你是怎么“杀毒”的？比如你刚刚提到的网络效应，是怎么发现它在AI里暂时还不成立？
吴炳见：很简单，用产品就知道了。比如ChatGPT，它有网络效应吗？有数据飞轮吗？都没有。用户越多，它并不会因此变得更好。
我相信AI未来一定会出现网络效应和数据飞轮，但不是今天。
甲子光年：不少投资人会问创业者“你的终局是什么”，那你会关心AI创业者的“终局”是什么吗？
吴炳见：我觉得我们要基于当下的阶段来讨论。在今天，我不去问AI创业者的终局是什么。
最怕的是，投资人带着TMT时代中后期的思维，动不动就问创业者“你的终局是什么”。现在还在AI极早期，创业者在摸着石头过河，这个阶段能看到终局吗？
连我自己都看不到，该怎么让创业者回答呢？
实事求是最重要。
（封面图及文中配图来源：受访者提供）
END.
