2026 AI Builders Day 完整议程公布:当模型不再稀缺,AI Builder 靠什么赢?一场关于算力、应用与下一波 AI 机会的上海聚会
一个周末做出 AI Demo 已经不难,但为什么真正被持续使用、让用户愿意付费的产品依然稀缺?
当模型能力逐渐趋同、调用成本持续下降,AI Builder 面临的问题正在从“能不能做出来”,转向“为什么用户会选择你”。产品的长期壁垒究竟来自数据、场景、工作流、用户关系,还是品牌与分发?当模型供应商涨价、限制地区或调整规则,应用又该如何保持稳定运行?
9 月 21 日,由 6Block 发起,Techub News 与 Miuro.ai 联合主办的「2026 AI Builders Day 上海站」将在上海国投大厦举行。活动预计汇聚约 100 位开发者、创业者、投资人与产业伙伴,从算力基础设施、模型调用到投研、视频与音乐创作,共同探讨 AI 如何从技术能力走向真实产品。
当模型不再稀缺,Builder 的机会在哪里?
活动压轴圆桌将以「AI 的尽头——当模型不再稀缺,AI Builder 的机会在哪里?」为主题,把讨论落到每一位 Builder 正在面对的现实选择:
如果只有三个人、有限预算和六个月时间,应该从模型、算力、Agent、工具还是垂直应用切入?
为什么 AI Demo 越来越多,真正找到 PMF、获得持续付费的产品却依然有限?
面对闭源模型、开源模型、自建部署与多模型 API,开发者应该如何选择基础设施?
当大家使用相同的模型,产品真正的壁垒在哪里?
如果 AGI 比预期更早到来,今天最值得积累的能力和资产又是什么?
这场讨论不试图给出统一答案,而是希望通过来自基础设施、产品、内容创作与生态一线的不同视角,帮助 AI Builder 看清下一阶段真正值得投入的方向。
从算力底座到具体应用
圆桌之前的多场主题分享,也将为这些问题提供具体的实践样本。
Gonka.ai 团队核心贡献者将带来主旨演讲,分享开放 AI 算力网络的实践与观察;GonkaRouter.io 技术负责人将以「一个 API,组建你的 AI 专家团」为题,介绍多模型能力的调用与协作;Uweb AI 团队实操导师将通过真实案例,分享如何用 AI 搭建辅助个人的投研系统。
在内容创作方向,Craftale AI 团队将围绕「AI 视频创作新范式:从灵光一现到完整短片」,拆解从创意到成片的完整流程;Miuro.ai 团队CTO 则将分享 AI 如何重构音乐创作、全球发行与价值流通。
目前确认出席的嘉宾还包括 SentientAGI APAC Lead Anita、星野大学校长及 AI 内容创作者 星野、Monad Greater China Ecosystem Lead、Billions Network APAC Lead 等 。
除议程嘉宾外,Haotian、DeFi Teddy、Jingle Bell 初号机、王小楼、Laughing、Zisu、Neal 与 Shawn Pang 等几十位 AI 及 Web3 研究者、创业者和生态建设者也将来到现场,与 AI Builders 围绕算力、Agent、产品落地与增长展开交流。
媒体及社区支持包括 OpenSchool、Foresight News、区块律动、深潮、PANews、Odaily、深求社区、OpenBuild、复旦大学区块链协会、华东政法大学区块链协会、TinTinLand 与 NODE-X 等。
现场还将设置问答、抽奖、茶歇和自由交流环节,奖品包括小米 AI 眼镜、 AI 推理、视频及音乐创作 Token 礼包,万向区块链周及 TOKEN2049 主会场门票等。
活动信息
时间:2026 年 9 月 21 日 13:30–18:00
地点:上海市虹口区东大名路 638 号国投大厦 15 楼多功能厅
报名:https://luma.com/d66o016k
专访「AI投研精英孵化计划」学员伯纳德 zkBernard – 投研证据折扣器撰文:Alma Li,TECHUB NEWS
导语
当大模型让策略生成、信息处理与历史回测变得越来越快,一份看似漂亮的结果,究竟有多少来自真正独立、足够且可信的证据?HighBlock Limited 产品经理、独立开发者伯纳德 zkBernard 正在开发「投研证据折扣器(Evidence Deflator)」,试图把 AI 投研里常被忽略的验证问题前置:在策略得出结论之前,先审计模型知识覆盖、回测区间、参数搜索与统计门槛,判断这份回测到底有没有足够的分辨力。
在 AI 投研精英孵化计划的交流中,伯纳德 zkBernard 提出了一个很直观的比喻:让大模型用其训练数据已经覆盖的历史区间来验证策略,就像让考生做一张已经看过答案的试卷。
核心观点
“分数可能很高,但它检验到的未必是能力,也可能只是记忆。”他说。
选择从“验证层”切入 AI 投研的原因:市场上不缺用 AI 生成观点、筛选标的、搭建策略的工具;真正稀缺的是另一种能力:当一个模型给出一份漂亮回测,研究者如何分辨其中哪些是独立证据,哪些只是模型或研究者对已知历史的重复利用?
伯纳德目前在 HighBlock Limited 从事香港合规框架下的加密资产机构业务产品设计与行业研究,覆盖理财与 RWA、做市、托管、OTC、AI 等方向;工作之外,他也进行独立开发和开源研究,关注 AI 判断的独立性,以及 Agent 工具之间的协议互操作。两条路径最终交汇在同一个问题上:AI 可以更快地产生结论,但结论是否经得起验证,不能被默认成立。
一份回测,可能是一场“开卷考试”
TECHUB NEWS:很多人会把“回测周期够长、收益曲线够漂亮”视为策略有效的信号。你为什么认为这还不够?
伯纳德 zkBernard:传统直觉会认为,回测时间越长越好:如果一套策略在过去三年、五年、十年都有效,未来或许也会继续有效。
但当策略设计、解释或验证本身依赖大模型时,问题会变得不一样。模型有知识截止日,也在训练阶段接触过大量公开市场信息、历史事件和既有叙事。如果我们拿模型知识截止日之前的历史数据去验证它给出的判断,就很可能是在让它处理一份“已经做过的试卷”。
它得出的高分,未必说明这套逻辑真的能迁移到未来;有时,它只是在调用或复述自己已知的市场记忆。
TECHUB NEWS:这种“开卷考试”风险,具体会怎么出现?
伯纳德 zkBernard:至少有三种比较典型的情况。
第一,模型设计了一套策略,回测结果漂亮得可疑。它可能已经知道过去几年某类资产上涨背后的原因,于是顺着已知结果组织出一套看起来合理的逻辑。
第二,研究者换一种问法继续问模型,得到的结论几乎没有变化。我们以为这证明策略很稳健,但它也可能只是同一份记忆被换了种说法复述了两次。
第三种更隐蔽:研究者自己在选择回测区间时,已经不自觉地知道这段历史发生过什么。比如,看到某一轮芯片行情后,再专门挑这一段区间去验证相关策略。此时“开卷考试”的不只是模型,也包括研究者本人。
所以问题不只是“AI 会不会出错”,而是研究流程本身有没有把已知答案带进验证环节。
不是判策略对错,而是先审计证据
TECHUB NEWS:你正在做的「投研证据折扣器」,具体要解决什么问题?
伯纳德 zkBernard:它不是一个直接告诉你“这套策略有效”或“这套策略无效”的工具,更像是在策略结论之前增加一个审计层。
我希望它先检查几个关键问题:模型自身的知识截止日是什么;回测的起止时间在哪里;研究者设定了哪些统计指标和门槛;为了得到最终结果,实际尝试过多少组参数、采用了怎样的参数搜索结构。
这些信息共同决定,一段表面上很长的历史样本,究竟还能算作多少真实、独立的证据。工具所做的,是把“表面证据”折算成“实际证据”,并给研究者一个明确判断和下一步建议。
TECHUB NEWS:也就是说,重点不是回测“好不好看”,而是它是否有足够分辨力?
伯纳德 zkBernard:对。这两者很不一样。
假设一段回测横跨 66 个月,但其中大部分历史已经可能被模型训练数据覆盖,真正未被覆盖、相对独立的样本可能只剩下 8 个月;而按这套策略的风险和统计特征,可能需要约 48 个月才具备足够的统计分辨力。
这时不能简单说“结论不够强”,更准确的说法是:这份回测暂时没有足够分辨力。它没有提供足够独立的样本,让我们判断策略是否真的具备可迁移的有效性。
这个区别很重要。“结论不够强”容易让人继续为原有观点找理由;“证据没有分辨力”则要求研究者回到验证设计本身,承认此刻还不能下结论。
调参越多,所需验证越长
TECHUB NEWS:除了模型知识覆盖,为什么你也特别关注反复调参?
伯纳德 zkBernard:因为探索中不断试参数是很常见的,但如果研究者尝试了很多组参数,最终只展示表现最好的一组,就会产生明显的选择偏差。
例如,一套策略原本可能需要约 48 个月的有效验证期;如果在过程中尝试了 20 组参数,再从中保留表现最好的结果,所需的验证期就可能被显著抬高到约 112 个月。原因并不复杂:被挑中的“最优结果”有一部分可能来自偶然性,而不是策略真正的能力。
这对普通研究者最重要的提醒是:不要只保留最终胜出的参数组合。参数尝试次数、筛选规则和被淘汰的方案,本身也是研究证据的一部分,应该被记录下来。
TECHUB NEWS:如果工具给出的结果是“证据不足”或“回测没有分辨力”,研究者下一步应该做什么?
伯纳德 zkBernard:不是机械地延长回测时间,而是根据问题出在哪里采取行动。
如果独立样本不足,就应保留更严格的样本外测试,或等待、收集更多未被已有知识覆盖的新数据;如果参数搜索过多,就要减少无约束的试错,把参数尝试过程完整记录下来;如果历史数据本身不足以支持判断,也可以考虑换一种验证方式,例如跨市场、跨资产类别或不同市场状态下的测试。
工具的价值不在于代替研究者做判断,而在于让“暂时不能相信”成为一个可解释、可执行的结论,而不是一句模糊的风险提示。
从“怎么用”回到“为什么可信”
TECHUB NEWS:你为什么带着这个项目参加 AI 投研精英孵化计划?
伯纳德 zkBernard:一方面,我希望认识更多做 AI 投研的同行,看看大家如何理解研究、策略和产品;另一方面,我也想验证一个想法:市场上是不是确实需要一个更前置的审计层。
传统基金会请第三方核查业绩,例如围绕投资业绩标准建立可查的记录。但我在想,为什么一定要等业绩出来、甚至出现问题以后,才去做验证?能不能在策略和投研方法形成结论之前,就先把验证过程留下可复核的记录?
我想做的,是把这套审计逻辑向前推一步。
TECHUB NEWS:孵化营过程里,有没有让你重新思考产品的反馈?
伯纳德 zkBernard:有。导师和同行会不断追问:这到底是一套什么机制?为什么这些数字能够帮助识别回测是否有效?
我后来反思,做产品的人很容易把“产品怎么用”当作“产品为什么成立”来解释:我输入什么,系统输出什么,再如何测量。但用户真正想知道的,是为什么这些参数能识别模型回忆、样本覆盖或选择偏差。
这提醒我,产品不仅要有流程,也必须把原理讲清楚。特别是在 AI 投研里,如果一个工具本身不能被理解、不能被复盘,就很难成为真正值得信任的基础设施。
未来:嵌入工作流,而非替代判断
目前,这一工具已在小范围内供同事和朋友试用,主要用于检验个人投资策略的逻辑有效性。伯纳德也保持着审慎态度:即使个人持仓近期表现不错,也未必完全来自策略本身,可能只是赶上了整体市场上涨。
“如果策略只是跟着大盘走,我直接买指数也许就可以。”他说。下一步,他计划将策略与标普 500、QQQ 及更贴近策略所属板块的相关指数进行对比,进一步区分策略可能产生的 Alpha,与市场整体 Beta 所带来的收益。
在产品迭代上,他希望优先加强样本独立性的评估,例如衡量不同参数变体之间的重合程度;同时,也在考虑将工具以 API 或 MCP 等形式接入回测和 Agent 工作流,减少对单独前端界面的依赖。初期目标用户将主要是有风控和策略优化需求的机构,也会兼顾个人研究者。
对于刚开始借助大模型做投资研究、策略生成或回测的人,伯纳德最希望他们先问自己一个问题:
“这份漂亮的结果,究竟有多少来自真正独立、足够且可信的证据?”
当 AI 让“创造”变得更便宜,验证也许会成为更稀缺的能力。「投研证据折扣器」并不提供买卖结论,它试图提供的是一条更审慎的路径:先确认一份结论是否经得起验证,再讨论这套策略是否值得相信。
编辑说明:本文根据 TECHUB NEWS 对伯纳德 zkBernard 的访谈录音、会议纪要及采访提纲整理。受访者所在公司、产品功能、技术方案及后续计划,均以其访谈表述和采访资料为基础;涉及工具示例中的样本期、参数数量及验证期,仅用于说明方法论,不代表实际投资表现或未来结果。
免责声明:本文仅作信息交流与研究方法讨论,不构成任何投资建议。证券、期货合约及虚拟资产价格可升可跌,过往表现不代表未来结果。读者不应仅依赖本文内容作出投资决策,并应根据自身投资目标、财务状况及风险承受能力审慎评估,必要时咨询独立专业意见。
对话余璐:“妈系甜妹”闯江湖一位投资人找回人文主义的故事。
作者 蒲凡
本文字数22805
手搓量丨100% AI含量丨0%
之前写《中国风险投资史》的时候,我曾经为如何描述徐新犯过难。
因为在我眼里,徐新的形象其实很鲜明:果断、决绝、雷厉风行。最著名的案例就是当年投资京东,刘强东开口要了200万美元,觉得已经满打满算,结果被徐新嫌“小家子气”,当场把融资增额翻倍到了1000万美元。这才顺利带出了后来几亿美元几亿烧钱不眨眼,只要看准方向就一猛到底的“刘霸王”。
好一个“大姐大”!
可检索2010年前后或者更早的媒体报道,徐新最高频的形容词,其实“温柔一刀”。《新经济财经》杂志认为她“用女人的直觉”划开了“男人的天下”。《华商世界》说是徐新让中国的风险投资圈意识到“呵护”是一种能力,在这之前“中国风险投资家群体存在的一个很大问题就是缺少一颗对成长期企业的宽容心。”
为什么会这样?为什么人们会着重描述一个徐新身上一个并不鲜明的特征?为什么风险投资行业非要让徐新扮演一个“标准女性”?我不知道答案,也没想过会在余璐身上犯难第二次。
我决定对谈余璐其实有很多专业上的原因。比如她是零一创投的管理合伙人,而零一创投是智能制造和出海领域里最有代表性的VC,这就是个很好地洞察行业的切口;比如她经历过最热闹的双创时代,忙得一天能开8场会,可充分成长后她选择的是加入一家新机构而不是成立一家新机构,成为那批所谓的VC2.0——为什么不独立呢?这也是一个有趣的话题。
再比如,零一创投是近几年来人民币募资最活跃、结果最好的基金之一,而这些好结果还是在“2023”这个不太好的时间点上开始启动的。他们有什么绝招吗?这太值得管理合伙人出来说说了。
可这都是身份里的“余璐”。当余璐坐在我面前的时候,我看到的是一个热情有冲劲的白羊座小太阳,一个对每个人的故事都充满好奇的新媒体学生,是一个兼具超强同理心与行动力的典型ESFJ“妈系甜妹”,会一脸兴奋地和我分享她那个开在火锅店里,办成了行业峰会的婚礼。
我该描写这样的余璐吗?为什么在之前所有的创投媒体报道里,我们看不到这样多面的余璐?为什么在之前那些报道里,人们会更喜欢那个高喊着“不做老师傅做乱棍”,似乎充满了狠劲儿的余璐?“妈系甜妹”,是否才是“何以成就投资人余璐”最重要的一个变量呢?
我不知道答案,以下是我们一起尝试拼凑出来的答案。
本期研讨会阵容
零一创投管理合伙人 余璐
《野说商业》主理人,财经作家 小野酱
投中网编辑、《中国风险投资史》作者 蒲凡
我爱这个充满“聪明人”的行业
蒲凡:咱们先从一个暖场话题聊起。你的简历上写着传媒专业毕业。在风险投资史上,从媒体圈转行做风险投资人的案例不少。但他们都有特殊背景:熊晓鸽那个时代太草莽,中国还没有成熟的风险投资行业;王华东一直跑科技口,对这个领域已经有长期观察。你是怎么从传媒专业跳到风险投资这个行业的?
余璐:这是个挺有意思的经历。我本科也是学传媒,但更偏媒体制作,要学高数、学Adobe各种软件,每天熬夜剪视频,毕业作品也要拍电影,跟现在大家学各种AI软件有点像。大学时我闲不住,做学生会,也一直实习。广告、Marketing、公关、调研,传媒专业学长们会去的方向我基本都实习了一遍,结果越实习越郁闷。
蒲凡:为什么会“郁闷”?
余璐:因为广告、公关,本质上都是乙方,而且是“纯乙方”,他们的工作内容跟我以前在美剧《广告狂人》里看到的那种思维迸发完全不一样,更像是在做非常具体、讲究效率的沟通。所以我当时很困惑。
后来出国读书,念的专业是New Media and Society(新媒体与社会),这又让我很震惊,因为他们教的是媒体和政治的关系、媒体如何影响人和政治。我觉得这个东西好像也没什么用,所以经常跑去隔壁商学院听课,几乎一节不落。
回国找工作时我又很困惑。我知道媒体肯定能去,也知道自己能干好,但我是不是未来很长时间都要把所有精力放在这个方向?我很了解自己,我是个工作狂,一件事情一定会干到深夜、把它做好。所以我去问朋友,也有一个很简单的想法:既然我这么拼,希望工作更有价值,最直观的标准就是钱多一点。我考察这件事情的方法很简单:去问社保局的人,哪个行业缴税最多、福利最好?他说金融,那我就去金融。
刚开始找金融行业的工作也很“傻”,当时我以为金融就是银行。后来看到华映资本招人,也投了简历。
面试时我还记得,合伙人问我:“财务报表会看吗?”我说不会,但需要的话三天、三个月我都能学会。好在华映很开放,给了我一个实习机会。作为应届生从实习生开始干,上班第一天我就觉得:我爱上这个工作了,太好了,每天喝咖啡。
我很爱喝咖啡,也很爱跟人聊天。全世界还有比这更好的工作吗?而且信息密度特别高。我当时还是个小朋友,主要负责做记录,跟着Alex(王维玮)去见各种各样的创业者。我发现Alex的提问恰到好处,对方也很愿意把自己掏空了呈现给他看。我当时感觉,这个行业信息密度太高了,一天四个会,学习曲线又很陡,一定要留在这个行业。于是实习结束、过完年,我争取到了正式工作机会。
后来才知道,这其实挺难得:既不是科班出身,也没有金融背景,完全凭一腔热血进了VC。
蒲凡:但你有过幻想破灭吗?因为做媒体出身的人多少都想表达一点自己的东西。但真正做风险投资以后,你会发现自己同样不能只“做自己”。你要给LP足够的确定性,要说服LP,也要说服IC。
余璐:这个感受是很后面才有的。一开始做投资,更多感受到的是这个职业的光环,别人把你当投资人,资方某种程度上跳出了甲方乙方的概念:你是给钱的人,很容易产生一种自己地位高一等的错觉。
我工作第二、第三个月时就被一个创始人“打脸”了一次。老板让我找一个App创始人,我先在微博找到他,再加QQ聊天。前面夸产品、夸UI,聊着聊着我就问:你们下载量多少?用户多少?活跃用户多少?对方一下火了,说:“你谁啊?凭什么问我这么核心的数据?”我当时在办公室一下出冷汗。
之前问别人时,因为你是资方,对方可能都比较配合,我就没意识到这个问题。那个创始人很有个性,直接骂了我。我一下意识到:还没见面,我凭什么这么不礼貌、不Respect人家?我赶紧道歉,说自己刚上班不懂,最后还是把关系拉了回来,让他跟我们老板聊上了。
那件事之后,我做投资这么多年再也没翘过尾巴。它像一个紧箍咒:资方身份来自机构的钱,投资决策也不是你一个人做的。你凭什么对真正下场干事的人指手画脚?你看过很多行业,就有资格点评别人吗?怎么好意思,怎么敢?这件事对我影响很大。后来大家会说我对创始人很Nice,不太打断他们,聊天时尽可能让对方把自己表达完整。我一直觉得,投资人没有资格天然高人一等。
蒲凡:你觉得哥哥是你的贵人?
余璐:当然。
蒲凡:八卦一下,那个哥哥你们后来投了吗?
余璐:这就不说了(笑)。他后来也做了好几个项目,我一直觉得这件事对我影响很大。刚工作没几个月、刚开始有点膨胀时,就被立刻踩了刹车。
蒲凡:我觉得你是一个很愿意做累活的人。
我原本会觉得,能跨专业就业并且做得不错的人,首先一定很聪明,学习够快,也能迅速融入新行业。但听你刚才的描述,再结合你入行的时间点(2012年),我有一个不太好的揣测:你能入行,一方面赶上了移动互联网兴起、双创时代前夜,行业急剧扩张,需要大量年轻人;另一方面,你刚才回忆的那部分内容很像是“傻力气”,纯体力活。
余璐:其实刚入行的时候没有什么比较“轻巧”的活儿。那个时间点要干的事情很basic,看起来很多今天都可以被AI取代。但我觉得每个投资人都干过Cold Call(陌拜)这类基础工作。我当时也把Cold Call干得很极致,因为那时候也没有今天这么多找人的方式。
我还记得我在那两年半里应该一起处理了18个项目,所有尽调之类的基本功都是那段时间打下来的。
但说回来,投资圈没有笨人。大家不愿意离开创投圈,我觉得很重要的原因就是这里的人都太聪明、信息密度太高了。跟聪明人聊天很快乐,你很难舍弃这件事。这个圈子里也没有不勤奋的人,我不相信有哪个投资人没干过Cold Call,大家都干,就看谁干得更快。当年我也是Cold Call Queen——你要我找,我一定找得到。
蒲凡:能不能理解为,你的适应期其实特别短?
余璐:挺短的。时代很快,我执行力又很强,一天可以干别人1.5倍的事情,所以成长路径也更快。
蒲凡:“猛冲”能不能算你整个投资生涯里一个很基础的画像词?刚才聊了十分钟左右,我最强的感受就是:你确实少了很多普通人情绪里比较脆弱的部分。比如刚毕业,要不要马上承受职场化训练?要不要把强度拉满?二十多岁明明也是享受生活的年纪。
余璐:我肯定要拉满。因为当时从英国回来,我真的觉得英国人太慢了。我在莱斯特,那是个小城市,鸽子走得都很慢,慢到你都快踩到它。
我研究生结束以后,还去2012年伦敦奥组委工作过一段时间。那段时间一进地铁看到人,我都觉得特别快乐:终于有人气了。工作大半年回来后,我更确定自己的性格就是这样。我知道自己是工作狂、很卷。在英国卷,别人都不动,你会觉得特别累;回国以后大家一起卷,反而很快乐。
“干就完了”
蒲凡:你第一次独当一面负责一个案子是什么时候?
余璐:真正完全独当一面,是在零一的时候。
蒲凡:2015年之后。
余璐:2015年以后。在华映时也投过一两个案子,但多少还需要上面的人帮忙推。自己内部过会时,毕竟还是个小朋友。到了零一,因为吴总他们创办机构时,我是第一个员工。
小野酱:那你在华映是零零几号员工?
余璐:华映那时候团队已经挺大了,也一直做得很扎实。到了零一,除了两个老板就只有我。刚进公司的第一个月,我几乎没怎么回家,拖着箱子到处跑项目。老板在外地看项目,我就买票过去,换洗衣服都临时去优衣库买。白天看项目、跟人聊,晚上做模型、尽调表,路上打客户访谈。机构刚成立,出手频率很高、但人又很少,后来陆续再来了两位同事,我们五个人就这样撒出去天天跑。
刚开始独立做案子时,我其实也会怵。比如客户访谈、客户清单做完以后,我会拿给吴总看,问这样行不行。他看完说OK,你想得已经很全了,我才知道华映把我的基本功打得很扎实。后来开始自己谈判协议、TS,甚至会在高铁上为了50万的估值差和创始人磨。慢慢发现谈判、尽调都可以独立做,老板也看到你的基本功和责任心,就愿意让你承担更多。再加上我那时候非常有冲劲,工作量一下变成了原来的好几倍,但这也是这个行业很吸引我的地方。
蒲凡:你看,我提纲里就预设了这个问题:从华映到零一,你独当一面的坡度非常陡。在华映时虽然也冲在一线,但前面有前辈、老板、同事帮你挡着;到了零一,这个组织里人很少,很多方法、风格都需要你自己扛起来。突然要独当一面,而你那时还不知道自己力量有多大,肯定会怵。
余璐:但我怵的时间都很短,每次都很快就出来了。2018年我就被提成合伙人了。那时候老板跟我说了一句话:让一个人最快成长的方法,就是把他的天花板捅破,让他随便干。后来我想了一个礼拜,说我去北京,把北京办公室做起来。一个创投机构不能没有北京的点,我去带团队。拎个箱子就走了,我觉得没什么好怕的,干就完了。
蒲凡:那你选零一,除了创业氛围以外,有考虑过赛道因素吗?把时光机坐回2015年,那时候遍地都是特别好玩的东西。罗永浩就是一个典型的例子,一个英语老师可以做手机,后来又做移动社交、电子烟等各种事情,感觉百无禁忌。相比起来,你的资料里却是去榆林矿场、去各种工业现场。这些东西听起来太“无聊”了,也不会天天跟罗永浩这种很Fancy的人打交道。那个时候你才二十多岁吧?
余璐:二十六七岁。
蒲凡:要是我是你,我可能会选更好玩的人、更Fancy的地方。
余璐:我刚加入时,零一的方向还没有后来这么明确。2015年初我加入,那时候并不是只看To B。吴总(吴运龙,零一创投创始人)以前在经纬投过找钢网,所以To B是一条很明确的线;他也主导过很多电商投资,所以电商、出海相关项目也会看,整体还是多线并行。
另外,我在华映时跟Alex一起投过微盟,对企业服务并不陌生。微盟在代理商等各个环节都比同行做得更好,我当时也把赛道里的公司聊了很多。见过好的企业服务公司以后,再看其他To B项目,判断会更有参照。
跟To B的人聊久了,我发现它对我最大的改变,是把早期做投资时比较情绪化、感性的部分磨掉。以前看到一个项目会觉得“好喜欢”,甚至想把自己的钱投进去;看To B以后,永远先问:客户为什么花钱?3万、5万、10万为什么花?200万之后还会不会继续花?自己组团队能不能做?你到底能给客户创造多少价值、多久能赚回来?慢慢就越来越理性。
小野酱:你整个阐述过程都非常有逻辑。
蒲凡:但我听下来最大的感受是,你入行时就没那么强调传统意义上的“女性气质”,到了To B以后,又进一步被行业要求磨掉了一部分。
余璐:说实话,我觉得这个行业刚入行的女生,会希望自己看上去更像个男生,因为这个圈子的评价体系就是这样。但这两年我越来越觉得,没有必要。
小野酱:有时候会把所谓更柔软、更情意绵长、情绪延续更久的那一部分收起来。我们会尽量把那一部分压得很小。
余璐:对。因为一说到女生,大家很容易用“情绪化”这样的词去评价。
蒲凡:我想说的是,我们写《中国风险投资史》时写到徐新,看了很多当年报道。那时有一种说法:中国风险投资行业男性气质太重,会导致集体错判、错过某些东西;徐新带来了宝贵的女性特质,让她能洞察一些男性投资人不容易看到的东西。我记得当年甚至有篇报道标题叫“徐新温柔一刀”,特别有代表性。具体到你这里,你入行时似乎就没那么在乎性别,跟大家一样卷。进To B以后,这个行业又要求你进一步压低刻板印象里那些更感性、不那么“商业”的部分。按照传统话术,你好像把一种先天优势也收起来了。
余璐:这里面其实是两块。工作中我会要求自己像男人一样逻辑性思考,但跟创始人相处时,他们一直觉得我很“甜”、很温柔,不会把我当男生。后来大家莫名其妙都开始喊我“璐姐”,比我大的、比我小的都这么喊,真的就把我当成贴心大姐姐。有创始人在疫情特别难的那几年跟我说:“你就是我身边最大的正能量小太阳。”每次跟我聊完,他觉得又充满干劲,可以出去干活了。
蒲凡:其实有点像当年张一鸣和王琼的关系。张一鸣当时一个理科生,不太会讲好听的故事,每次融资后都会给王琼打电话复盘自己BP怎么讲的。王琼以前在节目里说过,他们复盘了很多次,张一鸣就是这样一步一步练起来的。
余璐:创始人跟我聊天时,一方面因为我同理心比较强,他一讲,我能很快代入他的处境,知道他在顾虑什么;另一方面,我在这个行业时间也够久,可以帮他做一些分析。我会站在他的角度、朋友的角度聊,不会直接告诉他“你应该怎么样”,而是帮他分析手上有什么选择。
CEO执行力都不差,很多时候他们需要的也不只是一个答案。有时候我也会说,如果我是你,我会怎么干。我本身就是一个干劲很足的人。疫情那几年,很多创始人特别爱跟我聊天,因为他们真的卷不动、想躺平了,看到我还在不停干这个干那个,就觉得好像还能起来再拼一下。
我一直觉得,你不可能硬把一个人扶起来,也叫不醒一个真想睡的人。你能做的可能只是给他泡杯很香的咖啡,放在旁边,让他自己想起来。
小野酱:是驴面前那根胡萝卜。
余璐:也不能这么说。他们都很聪明,关键还是找到他们真正想要的东西。每个人心里其实都很热血。只是有时候真的太累了。
蒲凡:这又跟前面的话题连上了。你是传媒出身,我觉得洞察一个人真正想要什么,本来就是传媒人的基本功:听他表面说的那一套,再往下挖,找到真正指向的东西。
余璐:同理心很重要,不是所有投资人都有,也不是所有人都有。其实同理心强的人也可能成为很好的产品经理,因为能感知别人真正需要什么。
蒲凡:我还是想具体听听,你到底怎么鼓励、激活这帮创业者。现在年轻人有个词叫“压力怪”,我很不喜欢跟时刻给我压力的人相处,即使这种压力可能促进我进步。
余璐:你要先看他平时怎么对待别人,用他喜欢的方式对待他。比如他安慰同事时会买一杯奶茶,那他不开心时,你也可以给他买奶茶。不要因为你自己爱咖啡,就硬给一个不爱咖啡的人买咖啡。用对方喜欢的方式,他会先感到舒服,才愿意把心打开。聊完之后在聊的过程中,大家都会得到力量。
蒲凡:反过来说,你也是中国VC这么浮躁的圈子里,少有愿意跟创业者长期相处的人。相处不够,就洞察不到这些东西。
余璐:因为我是个E人,跟人在一起会让我快乐。我也很爱观察人。《阿凡达》里那句“I see you”特别好。每个人都希望被看见。
小野酱:有些民族里可能没有直接说“我爱你”的表达,更接近“I see you”——我看见你了。
蒲凡:这是不是日本人做不好VC的原因?日本人说“我爱你”都要说“今晚月色真美”,既没有看你,也不是直接说你(笑)。
余璐:他们都忽略了人本身。
不做“老师傅”,做那根“乱棍”
蒲凡:聊到这里我有个很大疑惑。你的微信签名是“做乱棍,不做老师傅”,但听下来你其实非常训练有素,好像并不“乱棍”。
余璐:这个故事我以前从来没讲过。我有一个特别交心的创始人,他当时还在大厂工作,后来出来创业第一天,就把自己的签名改成了“做艺术家,不做艺术评论家”。我当时看到那句话,跟他深聊了一个晚上。一开始我很理解他的心境,聊着聊着又觉得他在“阴阳”投资人:好像投资人都是艺术评论家,只有真正下场创业的人才是艺术家。
后来他说,那你也改一句,我就开始想自己的版本。我要“做乱棍,不做老师傅”。
“乱棍”不是说我要打谁,我很温和,也不喜欢冲突。这个词是对我自己的提醒:别把自己框在经验主义里。投资特别怕经验主义,“老师傅”就是经验主义的代表。我希望永远提醒自己去学新的、听新的。不懂就是不懂,“不知道自己不知道”才可怕。现在科技爆发,太多东西我不知道,博士、博士后讲的很多东西我也不懂,那就去学、去问,通过大量项目把逻辑慢慢捋清楚。
蒲凡:那我觉得你又何其幸运。你是带着一种“空”的状态进入这个行业,可以坦然面对自己不知道。但风险投资圈很多人反而羞于承认“不知道”:要么觉得自己是天才少年、专业成绩很好,进来就一定看得懂;要么在金融行业里待得很久,觉得所有商业都逃不出几个套路。越是这样,越难接受“空”的状态。
余璐:对。自己太过自信,就容易有“我执”。现在那些前沿科技,创始人和科学家研究了那么多年,你一个本科、研究生背景的投资人,怎么可能在专业上超过博士后、博士生导师,甚至院士?从投入时间上就不可能。学习能力再强,也没必要去对抗这个事实。
蒲凡:我想知道你犯过经验主义错误吗?
余璐:我以前也干过不懂装懂,问一些很奇怪的问题,假装自己懂,还把问题拉到“道”的层面。后来回头一想,这一个小时我什么都没获得,对我来说太浪费了。
小野酱:但你至少把ego立住了。
余璐:我觉得没必要。后来我发现,真正厉害的技术创始人往往能向下兼容,把复杂事情讲明白。你哪里没听懂,他可以换一种方式、举例子,让你听懂。然后你再去研究、看相关项目、看Paper,就会慢慢懂。这种创始人像布道者,我很喜欢。他具备跟VC沟通、拿钱的能力,每一轮都能把原本不懂的人慢慢拉进自己的局里。反过来,有些刚从国外回来的年轻创始人,一场会里三分之二都是英文和专业术语,就真的很难沟通。
但我想说,“空”的心态,或者承认自己不知道,在当下特别重要。比如数算、信息工程,再来一个AI for Science项目,你说一个普通本科、研究生背景的人真能全懂吗?不懂就承认不懂,让创始人给你解释清楚,这反而是很高效的沟通。
蒲凡:还可以筛选这个创始人的性格,如果他都懒得跟你说,或者他根本不屑于跟你说。
余璐:那就找一个更懂的人跟他聊。如果你真的很想看这个项目,就别靠不懂装懂。企业最终还是对人的判断,越厉害的人反而越不需要装。我最近上商学院,也发现班里那些真正厉害的前辈,看到新东西时都特别愿意问。比如我投了一个AI玩具,我们班里一些很厉害的人会直接问我:“这个东西怎么玩?模型是什么?”然后自己上手试,再回来问我。
小野酱:她主要是一直看到高山,她知道她还有要攀爬的。
去寻找那块你能够着的“价值洼地”
蒲凡:具体写下这句签名是哪一年?你还记得吗?
余璐:大概2017、2018年。
蒲凡:也挺早的了。
余璐:我的成长路径其实是被压缩的。
蒲凡:早熟,我是想到这个词。
余璐:我觉得不能简单叫早熟,更像是经历被压缩了。我很年轻就当合伙人、管团队、去拓北京,一点点把北京的人脉做起来。我们那一波里,我也比较早独立承担募资。一般一支基金在募集初期会先有基石投资人、产业方,我们那次基本从零开始。
小野酱:你那期基金大概是规模是多大?
余璐:当时首关是3亿元,现在引入了国家级基金,目前是4亿元。LP里有地方政府、国资、上市公司、各类母基金,现在又有国家级基金,我觉得这份答卷交得还不错。
小野酱:之前是美元的时候,那个时候募过资吗?
余璐:美元基金的募资我协助过,但没有主导过。
小野酱:那时候跟美元的LP沟通会有什么感觉?
余璐:他们的逻辑完全不一样,美元基金本质上是看整个中国资产的长期增长。同时还是以前美元VC很典型的逻辑:单个项目要占比够大,要有Home Run(全垒打项目)。你们一期基金有没有抓住一个Home Run的项目?你们的Discipline(准则)是什么?Philosophy(哲学)是什么?如果是投早期,估值是不是长期控制在某个范围以下?策略和执行是不是一致?他们看的是知行合一的基金,relationship一旦建立,就可能一直投下去。
小野酱:那为什么会在当时选择做To B?
余璐:我觉得是这样。我们最早做To B,一是因为吴总以前投过找钢网。他在经纬时对中国产业摸得很细,属于一个人背着包去钢厂、飞机倒来倒去看的那种人,是在泥里摸爬滚打的投资人。他当时觉得互联网对产业端的变革会非常大,机会绝对不比C端小,所以我们一开始就很笃定地看To B。后来我们投了货拉拉,这是一个很明确的To B交易平台。除了货拉拉,我们还投了物流、大宗等很多项目。
另一条线是出海。2015、2016年左右,大家都在讨论流量越来越贵,便宜的流量在哪里?很多国内机构选择下沉市场。因为吴总是新加坡人,我们在东南亚有一些资源,而且游戏已经验证过东南亚流量很便宜。我们就想,以前是Copy from US,中国这么多好的电商模式,是不是也可以往东南亚搬?我们觉得逻辑成立,于是开始做东南亚的投资布局。
小野酱:那时候去东南亚算苦活累活吗?
余璐:算。我们当时甚至组织过好几次“考察团”。我当时很强烈的一个感受是:在印尼见到的厉害CEO,他讲话时的笃定、强势,和国内优秀CEO的状态很像。
小野酱:你说的是人的状态、思维模式?
余璐:对。那种讲话时的笃定和强势,跟国内优秀CEO很像。
我觉得人性是通的。后来跟同学交流,会发现美国、欧洲、印度各有不同,东南亚语境可能更接近一些。当时我们开始投国内团队出海,也看过当地团队,但觉得自己的比较优势是离国内团队更近,同时在当地有资源,可以给他们赋能。所以从2016年开始系统做出海,大概就是这个逻辑。
蒲凡:有没有什么具体故事,让你确认这个市场能立住?见到有激情的创业者可能是触动点之一,但未必是形成决策的关键。
余璐:我觉得不是某一件事,而是非常多的事情叠加。最早我们其实做过孵化,因为当时国内没有这么多出海团队,不像现在有一堆FA给你推荐项目、帮你孵化。
蒲凡:在我们的印象里,东南亚首先很“碎”。整体人口很多,但分散在不同国家。我们以前喜欢统一大市场,觉得市场够大才好推行。东南亚每个国家又像不同的州,各有标准,基础设施和教育水平也不一样,甚至有些地方电力都无法稳定保证。
余璐:对,你说的这些问题都存在。
蒲凡:在这种情况下,去做生意就会非常难。
余璐:后来我发现,大家思维逻辑其实都差不多:先看人口,再看GDP,再看智能手机普及率,排完序再决定先做哪里。我们当时还多了一条——印尼当地有人,可以现场帮团队搞定一些事,所以先去印尼。我们也看了一些本地团队,很多是从美国、硅谷回去的,属于Copy from US to Indonesia,已经在当地把一些电商品类先占住了。当时我们会顺着已经发生的互联网演化去推:有了电商之后,接下来是不是会有导购、短视频、网文平台、类似今日头条的产品?所以我们在国内找有没有团队愿意做。
但后来发现,孵化对早期投资人来说投入产出比并不高。最大的问题是,这件事并不是创始人自己真正起心动念要做的。顺风时都好,一旦遇到回撤、家庭压力或者业务困难,他很容易停下来。我们很快意识到,不能继续靠孵化。还是需要去发掘已经在做的好团队,也开始投电商相关和基础设施。当时我们投了XTransfer、Xendit这类金融基础设施项目。因为你会发现,当地基础设施并不完善。
投完金融基础设施以后,我们又沿着电商、营销软件等方向往下看。慢慢发现,当地基础设施差本身就是投资机会。在国内做互联网投资时,你很少会想到“投基础设施”,因为基础设施已经很好;到了东南亚,反而发现这层很重要。逻辑就是这样一点点捋顺的。后来我们也不再做孵化,还是专注挑好团队,这是我们更擅长的事。
小野酱:对,投资人更擅长“掐尖”,做孵化确实太累了。
余璐:我们从2016年开始投,后来持续投了几年。2019年开始陆续有人看出海、看东南亚,疫情后进一步爆发,到2022、2023年前后全行业都在看出海。那时候我们的重心已经转到别的地方了,东南亚也不再是主力,我们开始看消费电子,做欧美市场,因为在东南亚发现高客单价消费电子很难卖起来。
蒲凡:听下来,我觉得你和团队还有一个特质:很坦然地接受“可以绕过去”。国内太卷就绕过去,C端太卷就绕过去,东南亚变卷了也可以再换地方,没有什么大不了。
余璐:我不觉得这叫绕,是看得更前瞻。一个地方卷起来、价格贵了,作为早期投资人,我肯定要去找更合理的价格,尽量比别人早一步。
美元LP很喜欢这一点:我们每一次都比大家早。最早看To B时没人看,后来2018、2019年很多人开始看;最早看出海时也没人系统看,后来2019年之后一堆人开始看。他们会觉得我们在一些地方有自己的前瞻和判断,而且我们早期投的项目,在后来大家都开始看的时候表现也不错。
蒲凡:这又回到“我执”的话题。有时候并不是人只会瞎努力,而是已经在一个地方积累了很多,舍不得放弃沉没成本;甚至觉得江山已经打下来,为什么要走?这和你前面讲“空”是连起来的。只有足够空,才更容易做出这种转向。
余璐:我觉得大家其实都在找新的、价格合理的赛道和好项目,找真正的价值洼地。因为这是投资。投资最好的方式,就是在大家都不看好时进去,享受超额收益。二级市场买股票也是一样。只有当你做不到更早进入时,才会退而求其次,接受少赚一点、只吃中间一段收益。能做早期,我当然更想赚早期的钱。
蒲凡:我觉得你刚才也回答了提纲里的另一个问题:为什么加入零一。除了行业判断,你提到自己当时还看中了一个很感性的东西——创业精神。你们直到今天都贯穿着这种创业状态:总觉得事情还没完成,总觉得还有东西没有真正成型。只要觉得自己“完成了”,那股劲可能很快就会消失。
余璐:我理解的创业精神不完全是“未完成感”。我在吴总身上看到的更直接:死磕到底。
蒲凡:那“死磕”跟你刚才说的不断换洼地、开新方向,不矛盾吗?
余璐:不矛盾。因为当他觉得一件事是对的、处在价值洼地时,就会死磕;当一个地方已经失去洼地价值,他会判断这件事不该继续干,就去做新的。
越早承认“人民币”不一样,越能投好
蒲凡:那除了死磕,你所谓的“创业精神”还包括什么?
余璐:自我迭代,一直跟自己较劲。我2016年其实不是很顺。2015年投得很好,投很多、很开心;2016年整个行业下滑,刚投的一批项目很难融到下一轮。我甚至自己下场帮项目融资,融了几千万,过程非常痛苦,协议、每个环节都让我很难受。后来我就在想,得怎么调整。
小野酱:你是有一种当妈的心态。
余璐:就是一种“当妈”的心态。自己小孩不能没人认可,我必须拉着别人一起来投。后来我才意识到,不能把所有精力都耗在这种状态里。整个大盘不好,项目融不到下一轮,大家都很丧,也不敢出手。但吴总他们经历过几个周期,会说越是这种时间点越可能出好公司,我们应该去想新的东西,不要一直丧。
我觉得他们经历过周期的人都会这样。吴总一直跟我说,经济最差的时候反而会出好公司,Airbnb、Uber都是这样的例子。大家那时开完复盘会特别丧,他就请我们吃火锅、小龙虾,跟我们讲这些故事,然后继续干。那段时间我也开始复盘自己的工作方式。
2016年一整年,我把所有Schedule都标了:聊新项目、做投后拜访、跟同行沟通、做行研、看书。我捋完发现,跟同行Social占比很高,但产出没那么大,这一块可以删;看书和研究可以加;新项目要靠筛选提高效率;老项目的投后拜访不能少。
蒲凡:为什么会这样删改?
余璐:因为有些沟通价值不大,却占了很多时间。这样做了两年,第一年我觉得特别好:好像掌握了永远进化的密码,只要重新分配时间,就能不断迭代。第二年发现能优化的已经不多了,这套方法也会失效,那就再换方法、继续做减法。我们团队也是这样,有些事情他们判断不了,我会说可以,只要确认省下来的时间拿去做更重要的事。
小野酱:我觉得人长期处在行程塞满的状态里,某种程度上很容易变得庸碌。所以我觉得,把时间结构化是有意义的。你得知道时间到底花在哪里,才能升级自己的思维,也才能形成对下一个周期的判断。
蒲凡:我想问另一个问题。你刚才说自己很沮丧的一年是2016年,但2016年也是风险投资看起来很兴奋的一年。回到开头那个关键词VC2.0:大概从2012年到2018年,大量年轻投资人、你的同龄人选择出来独立,带着不一样的审美和方法论,想去颠覆这个行业。当时整个风险投资行业看起来生机勃勃,你却经历了很沮丧的一段时间。
余璐:我的体感是,2013年底到2015年确实有很多人出来,那一段特别密集,也就是后来被贴上VC2.0标签的那群人。
那段时间,大机构的合伙人出来自己做基金,很快募到钱,也很频繁地出手。但大家在2013到2015年投了很多项目以后,2016年其实都经历过类似状态:股市不好,政策环境也开始变化。到了2018年更明显,P2P爆雷、资管新规等一系列变化直接影响募资。那时候我刚当合伙人,也尝试过一点人民币募资,三个月就觉得:这个我不行。
蒲凡:你居然会有说“干不了”的时候。
余璐:当时我觉得资管新规可能还需要一段时间消化,未来状态也许会更好,没有必要非得在最差的年份硬干。我觉得大部分VC2.0机构在2016年前后都有过一个小低谷,大家也是从那个阶段开始找新方向、持续投资。我们那时开始投机器人,比较早投了海柔创新,也更坚定地做出海;有些机构转向硬科技。几年的积累之后,才有了后来看到的分化:有的彻底转向人民币,有的走科创板路径,有的围绕机器人和硬科技继续布局。
后来我发现,大家经常只关注美元基金的变化,但人民币基金一直很稳。我开始募资之后才接触得更多。很多2015、2016年前后成立的人民币基金,业绩其实比不少美元基金更好,因为他们很早就投硬科技、芯片、半导体、医药,后来赶上科创板和上市浪潮,收益非常好。只是他们不怎么宣传,默默把活干得很扎实。
小野酱:我自己的感受是,这些年行业好像整个掉了个个儿。以前台面上大部分是美元基金,美元基金的人出去也更有光环;现在人民币基金变成主流,不做人民币的机构反而容易有一种“被落下”的焦虑。你自己有什么感触?
余璐:我自己的成长史其实很明显:一开始跟人民币基金接触,后来对美元基金心生向往,学习美元基金的风格;做了几年后,整个世道变化,我又开始募人民币基金。角色也从单纯投资,变成要做募资;看的项目也从商业模式、产品型创新,转向科技创新,甚至超级前沿科技。这三个变化叠在一起,对我这一批投资人来说,都是很难跨过去的坎。跟我差不多年纪的投资人,也基本都遇到了这几道坎:美元转人民币,从只做“投”到开始做“募”,同时项目又从商业模式创新变成科技创新。
我也不知道大家各自有什么解法,但我看到很多基金嘴上说必须有人民币,真正做时还是沿用过去美元基金的思路。这几个象限其实很割裂,中间很难找到一个共同解。
小野酱:你找不到一个温和的地带,让你去缓冲。
余璐:特别是人民币和美元募资,工作方式完全不一样;人民币基金和美元基金的投资风格,中间可能有灰度,但投资和募资本身又是两种不同的活。很难找到一个所谓“最优解”,同时把所有问题都解决。我的办法就是既然割裂,就承认它割裂:人民币有人民币的风格,美元有美元的风格;募资是募资的活,投资是投资的活。越早想明白,越早开始干。
我们这代人的使命
小野酱:这个难度系数不是说你通过努力能改变的,它有强大的外部的环境是你所不能控制的。
余璐:对的,很多问题不是努力就能改变,是外部环境决定的。人民币则是必须要干、而且一定要干好的事情。什么时候想明白,就赶紧开始,永远不晚。我是2023年出来募的。很多LP都跟我说,2023、2024年是募资最难的时候,你能啃下来很不容易。我一开始只觉得这个活太苦,几度觉得如果再来一遍,我根本不敢开头。做完以后回头看,还是挺好的。
今年人民币募资环境已经好很多,但还是需要给自己时间,去适应怎么跟人民币LP沟通。跟他们聊时,单纯的商业逻辑未必是最重要的,因为类似故事他们听过很多遍。更重要的是,你怎么把基金这件事真正和他们的产业需求结合起来。上市公司希望从落后产能转向新产能,也关心估值管理;地方政府希望招商引资、把好公司带过来。
现在LP很多诉求和我们高度一致。国资手里的资源更丰富、资金更多,给企业的政策和算力支持也更强;我们的优势是过去做市场化投资、出海和投后积累的灵活能力,可以把这一块补给他们。所以它更像一个共赢的局,不再是Winner takes all,而是把更多人拉到一个局里一起做。我要想办法进入那个局,在局里大家一起使力、一起赚钱,过程中会涌现出很多好项目,产业链再进入下一个局。整个大局都在一起往国家需要的方向努力。这就是我们这一代投资人的使命。
小野酱:会变得更多地为实业服务。
余璐:这就是使命。吴总入行的时候,桌上放的是阿里巴巴、百度,那一代投资人的使命是投出伟大的互联网公司;我入行时,是移动互联网的时代。那时候我们还用邮箱收BP,现在小朋友微信、飞书里传的全是大模型、聚变、量子这些“国之重器”。这是他们热情所在。我们要做的事情,就是把钱募好,让他们能把这些事情往前拱。这是几代投资人在一个点上汇集起来的使命,我觉得干着很有使命感。
蒲凡:我特别想说,你们这一波可能才更接近真正意义上的VC2.0。2012到2018年那一批年轻投资人带着新的审美、新的方法论出来,我以前总觉得里面多少有一点“弑父情结”:有了行业地位和经验以后,想证明自己比前一代做得更好。但底层逻辑其实仍然是美元基金、硅谷式风投那套逻辑。
刚才听你的阐述,我反而能感觉到明显的迭代:我们期待的那种“让中国创投行业焕然一新”,你们这一波的变化好像更接近这个目标。
余璐:整个时代已经发生了变化,人民币市场成为主导是非常明确的共识。大家老说早期投资要找非共识,我这几年反而越来越多地感受到“共识”。
因为跟政府打交道很多,我发现他们对很多细分赛道的理解,有时比投资人还深。比如在安徽聊新能源汽车,人家真正在搞产线,遇到的实际问题当然比你更清楚;聊量子,那也是当地的主战场。这个过程中你会发现,政府里同样有大量聪明的人在做这些事。以前市场化投资机构有时会天然把自己和他们隔开,觉得自己更懂、更灵活;现在真正好的项目,很多地方政府的支持和资源反而非常畅通。
蒲凡:这就是我经常说的两点:创投两端的信息差没有那么大了,市场和体制内的信息差也没有那么大了。
余璐:现在中国整个创投圈,包括国资、政府引导基金、母基金,背后都是聪明脑袋。很多母基金的管理办法、限制条件,也都是围绕一个明确目标设计出来的。既然目标这么明确,我还找什么“非共识”?在这个方向里想办法干就是了。又回到我喜欢的状态:不用纠结目标是什么,干就完了。
蒲凡:刚才你谈到使命感,我真的一身鸡皮疙瘩。现在很多人对宏大叙事有一种极端排斥,我一直觉得过度排斥反而容易陷入悲观。人生活在一个时代里,不可能作为微小个体完全独自美丽,宏大趋势是人生里绕不开的东西。你刚才讲怎么把个人和时代结合起来,我觉得处理得特别顺。“我们这一代人的使命”这句话一出来,我眼泪都快下来了。
余璐:使命感这件事,我其实挺早就意识到了。大概2021年我开始研究日本,会看到所谓“失落的一代”、失落的20年,很多人觉得阶层固化、没有动力。
那时候我还没生小孩,就会想:如果下一代不像我们这么鸡血、觉得努力也没有希望,只能躺着,那太可怕了。
我爸妈那一代人非常努力,不管进体制还是做生意都一样。因为那个时代有很清楚的路径:读书、出国、在体制内慢慢做好,或者做生意,都可能改善生活。他们相信努力工作会有好结果。
我们这一代前半段也相信,后半段开始不确定。我会担心下一代从二十多岁开始工作时就觉得“没戏了,不需要努力,只能躺”。如果每天都只在虚拟世界里消耗,一个Generation会失去向上的动力,这很可怕。我觉得一个人生活里没有希望很可怕。所以会想,我们能不能做一点对国家长期有价值的事情,把这股劲往前带一带。我们手上也确实能聚集一点钱、做一点事情。那就干嘛?干就完了,又不是没有条件。
蒲凡:你现在跟你团队下面的小朋友平时交流聊些什么?
余璐:我倒是很少跟团队直接聊使命感,只在商学院分享时无意间讲过。平时跟小伙伴聊得更多的,还是把基本功打扎实。因为现在需要学习的东西太多,快速学习一个赛道,还是要靠扎实的Mapping。把一个赛道的Mapping做完,把项目都聊一遍,自然会形成判断。
我相信很多感知是“长出来”的,不是看一本书、读一篇论文就能直接获得。所有项目都盘完、对比分析完,才会慢慢有感觉。所以我经常跟团队说:这个赛道你列了12个项目,是不是都亲自聊过?先聊谁、后聊谁?每个项目怎么评价?可以量化打分,也可以讲直观感受。把这件事做好,是任何细分赛道的基本功。
做完以后,我们再聊投哪个、能挤进哪个、能上哪个牌桌。
蒲凡:说起来,这帮小朋友今天的入行状态,反而跟你当年有一点像。
余璐:状态差不多。我相信好项目永远不会直接喂到嘴边,很多真正好的项目还是要自己找。研究得晚了、估值贵一点,我能接受。充分竞争的市场里,每个细分赛道都有标杆。如果我们刚进入一个新赛道,就先去交朋友。贵一点没关系,先拿到入局的门票,我觉得很重要。
小野酱:交一点学费。
余璐:我不把它叫“交学费”。估值贵一点没关系,先进去、拿到一张入局的门票更重要。
蒲凡:这又Call back到前面的话题。你入行时没有严格师承,也没有太多人系统总结;十多年过去,行业经历低谷和寒冬,有了复盘时间以后,你们开始补上这一层传承:系统训练、言传身教。我觉得这很重要。
余璐:说没有师承也不完全对。Alex当年肯定是在教我,也手把手带过我。我现在教同事,他们未必喜欢(笑)。但这个圈子里都是聪明人,大家更多是在工作里学习做人的方式。Alex的人格魅力、跟创始人沟通的方式对我影响很大;吴总那种刻苦,把事情事无巨细搞清楚的习惯,也对我影响很大。它不是严格的一对一师承,更像耳濡目染,跟着前辈的行为慢慢学。
小野酱:我觉得更像身教大于言传。大家不会直接告诉你“我就是这么过来的,你就得照着做”。行业板块轮动、方法迭代都非常快,前一个周期的方法到了下一个周期也未必管用。
募资是一门“美学”
余璐:但有些核心东西不会变,比如对创始人真诚。我在华映时就受Alex影响很深。到了零一以后,吴总一直把创始人的很多需求放在第一位,只要需要帮忙,他会第一个想办法解决。尽调时,他也会把每个环节事无巨细地问清楚、反复扪心自问。团队这么多年也是一路这样学下来的。我现在要求小朋友把事情真正搞明白,是因为这会让我更安心。至于跟创始人做朋友、真诚相处,更多也是言传身教,能学多少看每个人。
教育本来也没有办法用一个模板解决。大家拿同一套教材,最后学到的东西也不一样。我们团队的人都很Self-driven,也都是聪明孩子,学习能力很强,而且真的有Passion。没有人只是觉得VC好玩,想来待两年就走。
蒲凡:那咱们反过来聊你从这些小朋友身上你学到了什么?
余璐:他们现在AI工具用得特别溜,我也会跟他们学。我发现自己对AI工具没有那么会玩。以前我想自己用AI做一些东西,后来发现很多是在重复造轮子。比如想收集某个基金投了哪些项目,小朋友已经把工具Train得很好,直接导结果就行。
小野酱:有时候是因为你现在问的问题更高维、更非标准,没有一个绝对透明答案。小朋友用AI很顺,很多是“术”的层面,比如收集行业报告;但你问的管理性问题,可能全中国也只有少数人在同时思考,这些问题本来也没有绝对透明的答案。所以一些资历更深的人会觉得AI没那么好用,往往是因为他们提出的问题更高维、更非标准,可能全中国也只有少数人在同时思考。
余璐:他们有些新的工作方式我非常喜欢。以前我们找创始人,更多是在微博之类的平台上找;现在小朋友会顺着论文脉络,一套一套去找老师,再把整个研究室的人都挖出来,更早接触、去聊。他们甚至会从论文里判断这个研究者有没有在考虑商业化。有一次我问,你怎么知道这个老师强?他说,因为他的论文里写了很多商业化落地的东西,别的论文没有。这是我以前完全没想到的。
蒲凡:对,我也觉得很有意思。
小野酱:我觉得判断一个年轻投资人的工作方式,一个很重要的点,是他愿不愿意去更闭塞、更难的地方找信息。比如读英文原文论文,本身就是苦活累活,要真正通读、抓中心思想。市面上泛滥的信息很难带来独特判断,更逼仄、更难获得的信息,反而可能更有价值。今天创业者更多、信息更复杂,筛选能力可能比过去更重要。
蒲凡:你刚才说“找信息”让我想到,过去张一鸣的豆瓣几乎是一门显学。大家想研究字节跳动,就会点开张一鸣豆瓣,看他最近标记了哪本书,再跟着读。那时甚至会有一堆文章专门分析“张一鸣今天读了什么”。现在这种显学越来越少。
第一,大家已经知道社交网络的反噬,所以很多创业者不愿意主动暴露自己;第二,大家也越来越懂传播技巧,很多公开话术都经过包装,很难直接从那里洞察一个人。第三点就是门槛真的变高了。商业航天、具身智能、VLA、世界模型、聚变,要真正读懂,技术门槛太高了。
余璐:现在前沿科技全世界都难。大方向有共识,但技术路径还没有明确收敛。我一直觉得,这个阶段不需要急着对单一技术路径下结论。如果同事告诉我“这条路径一定是对的”,我会提醒他:不一定。以前特别懂芯片的一些投资人,也未必投到了最好的芯片公司,太懂有时反而会形成框。
小野酱:太懂本身也会形成一个框。
余璐:但不管做什么投资,本质上都是配置。自己做过募资以后,我更能理解这一点,基金产品需要配置,我在LP那里也是一种配置。要做好的是Balance,不需要用某一个项目证明自己更聪明、更厉害。一个项目输了,可能有行业、时代、政策等很多原因,也不等于你这个人不行。不要把所有结果都往自己身上加。真正可以主动调整的是配置:技术路径怎么配、赛道怎么配、Ticket size放多少。把配置做好,才更有可能让一支基金持续保持比较好的收益。
小野酱:做纯投手和做募资的人,体感和思考方式完全不一样。我跟投资人聊天时,对方就算不告诉我自己在募资,我有时也能从话语里听出来:他会说“这个赛道必须投到”,但未必执着于“这个项目必须投到”。
余璐:所以我觉得,这个过程中最重要的是怎么真正理解募资、理解GP的作用,怎么把基金这个产品设计好,让LP理解你的诉求和他的诉求是一致的。你能帮他补短板,他想做的事情你能帮他做到,甚至他没想到的你也替他想到了。大家有同理心地理解彼此,不把关系变成对抗,一起做一件事,信任就是这样一次次沟通建立起来的。一个LP信任你以后,这种信任会延续很长时间。
小野酱:对,他会复购的。然后包括LP在挑选人的时候,做过LP的人都知道,可能10个合伙人过来跟我们讲的故事是一模一样的。
余璐:前些年一级市场收益很高时,其实逻辑很简单。就像你买一个二级市场产品,如果基金经理天天带你赚钱,你会天天跟他Argue吗?不会,你只希望他睡好、吃好、心情好,每天把盘操好就行,甚至不需要太多沟通。
当然这不是说现在一级市场不赚钱,而是一级市场赚钱的方式和这个赚钱的路径,大家在LP那边看来他有更多的选择。特别是市场化LP,它不再是必选项。那你怎么说服他把“子弹”给你?靠的是信任:他相信你不会瞎糟蹋、不会瞎投;相信你能给他的产业带来价值,帮助他解决现实困境,或者让他理解世界正在发生什么。第一步还是要让他愿意告诉你这些诉求,需要有同理心地好好聊。
小野酱:这个市场过去很长时间都更追捧优秀投手,募资厉害的人往往被放在后面。钱多时当然是投手最光彩;当流动性收窄,能真正募到钱、把全局搭起来的人就变得非常重要。这种人像一张桌子,能把所有瓶瓶罐罐放到合适的位置,让每个LP都获得自己的利益。我觉得这是美学,这是一个艺术,需要大量洞察:每个LP的诉求、动机都不同。
这是非标品,不是拿一组数字硬碰硬就能解决,需要很多柔性的辗转腾挪。现在国资LP也有大量选择,头部、中部、尾部基金那么多,很多时候绝对业绩差距没有想象中那么大,最终影响选择的恰恰是那些“看不见”的东西。
余璐:我刚才就在想,为什么我可能很适合干这个事情。举个很生活化的例子:我自己的婚礼就安排得特别“项目制”。我知道爸妈有爸妈的诉求,朋友有朋友的诉求,所以让爸妈们自己吃圆桌、唱歌、按他们喜欢的方式玩;朋友都在二楼火锅店,几乎变成了行业聚会和同学聚会。小学、中学、大学同学各自一桌,被投企业一桌,投资人几桌,大家坐在自己熟悉的圈子里,又能自然认识需要认识的人。
那天半个投资圈都来了,大家加微信、聊合作,火锅也吃得很开心,没有乱七八糟的仪式。我还准备了喜茶、西班牙火腿,反正目标就是让大家吃好、喝好、聊爽。后来回头看,那场婚礼既像我们基金几年里最好的一次CEO大会,也像一次非常好的公司团建。全公司都来帮我张罗,我给大家分任务、开腾讯会议,谁负责什么都安排清楚。
后来同行都说参加过很多婚礼,没见过这种形式。大家很开心,我觉得这可能就是我天生比较擅长的事情:知道不同人的诉求,把大家放在一个舒服的位置上,让资源自然交换,同时自己也能受益。从小到大,我经常会成为一个集体里负责凝聚大家的人。你刚才这么一说,我反而对自己做募资更有信心了。
蒲凡:但我从同事角度想,会觉得你是那种能把投手保护得很好的人。你刚才说,投手要保持一种“清澈的自信”。很多脏活累活、Dirty work被募资的人扛走以后,投手才能尽量保留那股劲。风险投资确实需要这种劲。不是所谓精英行业的优越感和规则感,而是面对大量不确定性时,仍然愿意相信模糊的正确。很多东西算不出来,中间一定会有意外发生。如果没有人保护,投手被迫长期去做这些Dirty work,那股劲可能会慢慢被消耗掉。时间久了那股劲可能就会被磨掉。所以我就在想,如果我是你团队里的小朋友,可能会觉得被你保护得很好。
余璐:在“投资锐度”上,我确实会保护他们,因为很多募资工作会让纯投手觉得不舒服。但后来发现,我自己的阈值其实很低,当年做小朋友时很排斥这些事情;同事们的阈值反而比我高,愿意帮着干,我挺开心。细分赛道拓展本身也会给他们成长空间。至于募资,如果他们真的想参与,我绝不会拦着,所有东西都可以Open一起做;但没想明白之前只是试一试,很容易变成负循环。
“余璐”不会是一种“标准答案”
蒲凡:我特别想问的是那一点,你现在招的小朋友都是一些什么画像?
余璐:都在产业里干过,或者做过产业基金投资;基本是工科背景,要么干过研发,要么干过投资。
蒲凡:那你是不是否掉了10到15年前的“余璐”?
余璐:如果现在的我重新入行,可能根本进不来。我很幸运是在2012年前后、商业模式创新为主的时代进入这个行业。那时候感知力强、天生有点产品经理属性就很有用:所有App我一看就懂,UI好不好、是不是人性化,我一看就能和创始人聊起来。大部分创始人本身也是产品经理,那是我的时代。现在至少作为投手,已经不是我的时代,是我们小朋友的时代。他们真的能把技术研究得很明白。有些是AI Native,有些是Robotics Native,我喜欢这样的孩子。
蒲凡:你跟这样的孩子相处,我觉得你很难得。面对从来没接触过的东西,有些人的本能是抗拒;我会说服自己:一定有更好吃、更有冲击感的体验在等着我,只是我还没找到正确的打开方式。比如折耳根,甚至一些很奇怪的食物。我不知道你是不是也有这种心态。
余璐:我认同一点:一种食物能流传那么久,一定有它好吃的正确打开方式。如果我觉得不好吃,可能只是打开方式不对,我不会立刻判断“这东西不好”。
蒲凡:这就回到我开头的问题。你现在已经成了“老师傅”,要重新学习怎么和年轻人相处。年轻通常被认为有充沛精力、活跃思维、贴近当下审美,这些特质在体育、传媒、金融等很多行业都被看重。但它一定只带来正向作用吗?尤其你刚才提到AI Native。我们做传媒的会担心,过度AI Native可能让人对内容变得浮躁,少了感性的洞察和节奏感。我不知道你怎么理解。
余璐:AI确实在冲击传媒,但它也在帮助很多行业。我最近看到一些AI Native的创始人,他们所有事情都会先经过AI这一层;还有些是Agent Native,Everything都交给Agent干,会写一个Agent干一件事,再写十几个Agent同时干。我觉得这种人很棒,AI本来就在帮助他们变得高效。看到小朋友自己写一个Agent出来,我也觉得特别有意思。至于传媒,包括文字,我自己以前也干过,这一类AI生成的东西现在确实还少一点“灵魂”。
蒲凡:我刚才想说,AI反而像我们的护城河,让“手搓文字”的人显得更有价值。回到我的问题:你现在已经成了老师傅,要重新理解年轻。你当年也是带着年轻、莽和冲劲进来的,现在轮到你去理解下一代了。
余璐:团队小伙伴这些年轻人的特质都有,我还会看他们身上有没有那股不服输的劲。我刚入行时因为非科班,多少有一点畏惧权威、不敢问,甚至有小小的自卑。现在很多90后、00后完全没有这个包袱,不管是不是自己专业,只要觉得不对,面对院士也敢问。我很喜欢这一点。他们也会自己做大量交叉验证,而且现在工具很多,效率非常高。我以前觉得自己的Mapping表已经做得很好了,现在有小伙伴能做得比我当年还好,我就觉得很棒。所以有些时候我觉得你会在他们身上看到当年你没做到的事情,这个点就会让我很兴奋。
蒲凡:尤其最近AI技术热潮里,行业对“年轻”已经追捧到近乎焦虑。友商最近还写过“00后投资人投05后创业者”之类的文章,年龄焦虑被拔得很高。
余璐:这种事情一直都有。90后投95后、95后投00后,再到00后创始人,每隔几年都会出现一波新的年龄标签。
蒲凡:曾经你就是那个“年轻”的主角,带着冲劲进入行业,也取得了不错的结果。现在行业又开始高度追捧年轻,而你已经站到了另一个位置。
余璐:我觉得评价创始人时,年不年轻并不重要,我刚才说的Native更重要:他的思维逻辑是不是从AI范式、Agent范式、Robotics范式里长出来的。这取决于他的成长路径。可能从大学刚入学、进计算机或机器人专业开始,就一直参加比赛,对这些东西非常熟。并不是研一就一定比博三强,还是要看前面的路径。我对“年轻”的定义,更接近“Native”:你是什么领域的Native,这很重要。
蒲凡:所以我总结一下,脱离成长环境谈年轻,就是一种耍流氓行为。
小野酱:我最近也观察到一个现象,某大厂开始招一些70后,这在互联网公司里并不常见。太年轻的人有时做事缺少定力:一个事情很冲地做完,觉得挺好就结束了,但没有沉淀、复盘,也没有想下一次怎么迭代。更有资历的人加入,可能反而能形成一种平衡和合力。
余璐:VC毕竟是小团队,不像大公司需要那么庞大的组织。我们团队最大时也没超过20人,核心团队一直非常稳定。CFO、陶总都在公司很多年,现在几个VP也基本都超过5年。团队稳定以后,你会很清楚哪里缺什么,新招的人就是去补缺口,把整个团队一点点补齐。
我一直跟来面试的人说,我们从来不崇尚内部恶性竞争。我们希望大家抱团,一起在外面滚雪球。雪球内部越扎实,往外滚得越快。团队氛围一直很好,大家互相分享信息,再根据每个人的长板和短板去分工。我自己相对比较平衡,有点像六边形战士,每一块都没有特别长,但综合能力比较强。我不觉得每个人都需要补成六边形,其他点别不及格就好,发挥自己的长处。这个过程中我们就在不断的把我们团队慢慢的去融好。
“超人不会飞”
蒲凡:我突然想到周杰伦《十一月的萧邦》之后有一张专辑叫《我很忙》,再后面有首歌叫《超人不会飞》。他其实也在讲:词曲、编曲、MV、公司,很多事都自己做,但超人也会累。你有没有这种“超人不会飞”的时刻?我们聊了快两个小时,你一直都很亢奋。
小野酱:你的脆弱在哪里?
余璐:我觉得那不是脆弱,是无力感。一件事情我再怎么做都做不成时,会非常无力。募资时有一个晚上,我就处在这种状态:那天一件关键的事情没做成,我觉得整个局可能就崩了。我甚至觉得,如果这次没做成,我可能没有勇气再重来一遍。
那一晚上我完全睡不着,把所有最坏的情况都想了一遍。好在团队还在继续努力,后台同事几个晚上不睡觉、通宵解决问题。第二天早上他们发来一条消息:“搞定了。”我马上就好了,说接着干。
前一天晚上还觉得这事不行了,躺在床上想以后怎么办、不干VC还能干什么,一条消息过来,马上又起来干。我好像一直是这样。如果只是我自己可控的事情,很多时候心态调整几分钟就能好;真正让我崩溃的是那些完全不可控的部分。
蒲凡:那时候你的角色已经不一样了。你是合伙人、管理合伙人,背后有团队,大家对你有期待,你也肩负着这些期待。我自己很容易内耗的一种场景,就是别人对我有期待,或者别人帮了我很大的忙,我不想辜负他,这时会给自己施加巨大的压力。
小野酱:但是压力越大,可能动作就会变形。
余璐:是会的,我是觉得压力大的时候动作会变形,一定要在自己状态好的时候干一些重要的事情。有时候执念太深,会为了这件事妥协很多。反而在自己状态最好的时候去做难的事情,会更顺。
蒲凡:最后想请你分享一点方法。你有没有刻意训练自己减少内耗?
余璐:有。一个方法是问自己:内耗对你有什么好处吗?如果没有,就别一边休息一边责怪自己。你在看电视,就好好看电视;喝这杯咖啡,就珍惜这个Moment。活在当下很重要。还有一个方法是复盘。有些事情结果没有那么好,我会问自己:换回当时那个时间点,再做一次选择,我还会这么选吗?很多时候答案是会,因为那已经是当下综合所有信息做出的最好选择。你在当下做的最好的选择是权衡利弊的所有东西。
蒲凡:我经常被问“如果穿越回去,会选哪个时间点”。我后来发现,我还是喜欢现在。穿越回2010年、2015年,我也不觉得自己会有更好的选择。
余璐:还有一点:如果今天不干这件事,未来会不会后悔?如果会后悔,那就赶紧去干,还耗什么?干就完了,又不是没有条件。
蒲凡:有条件,这句话很好,这句话高亮。
余璐:这是我在商学院跟我们队长学的。他每次都说:“干就完了,又不是没有条件。”我一开始只理解“干就完了”,后来才明白“又不是没有条件”更重要。你身后已经有很好的积淀,你对自己有信心,也知道自己做很多事情都能做成。重启干任何事情都可以。
蒲凡:“又不是没有条件”这句话里其实藏着一个方法:要像山洞里的恶龙一样,定期盘点自己的宝藏。很多时候,人突然回头才发现自己已经积累了这么多能力。大家太忙,往往没时间表扬自己、盘点自己到底会什么。可只有知道自己手里有什么,才会明白“咱又不是没有条件”。
余璐:大部分人都不是一无所有。我有段时间不知道未来还能干什么,朋友就说:“你做饭这么好吃,我们给你50万,你开餐厅。”我一下觉得,原来这也是我的底。爸妈不给钱,朋友还愿意投我50万开餐厅。后来这个“底”越来越厚。你其实有条件,只是经常忽视自己已经拥有的东西。平时总盯着更难、更够不到的东西,这是很好的自我驱动;但难受的时候,就别再只看够不到的,回头看看自己已经拥有什么。
蒲凡:这又说回东亚教育。很多东亚小孩特别容易低估自己,总觉得回望自己、表扬自己是一件“不配得”的事。
余璐:我这两年才开始学着表扬自己。以前募资时特别容易把自己放到很低的位置。募完以后也没有立刻好起来,还是会跟别人比:有人募得更好,别人太厉害了,我也想做到,却做不到。后来这半年、一年,我才慢慢想明白:自己已经做了很多,要不断肯定已经完成的事情、取得的成就,也要看到自己的心在慢慢长大。周围越来越多人有压力、不开心,你也开始要承载团队、家人、朋友的一些情绪,给大家一点温暖。这样慢慢会聚起越来越多的人。
蒲凡:说到底,很多人都困在“我执”里。“空”是个特别重要的状态。
小野酱:我的感触是,这个行业板块轮动太快,项目发展太快,方法论的迭代和废除也太快,募资方式、策略也一直在变。行业里的人可能更需要放下自己的过去。美元基金长期拥有的强势和话语权,很多人也没想到会变成今天这样,心态未必都已经跟着转过来。
蒲凡:所以佛家说苦集灭道,你看得道前面那个字是灭。你苦集,你把那些我执集在一起要灭,灭完了以后才得道。
余璐:我一直不觉得自己特别outstanding。我觉得自己是个普通人。以前有人说我不聪明,我后来才发现自己其实还挺聪明,但我一直不觉得自己是学霸,或者那2%的人。
小野酱:够用的聪明?我觉得你可能有更多street smart。
余璐:一个普通人不可能对抗行业。真正最厉害的那1%可以引领行业,带着后面的2%、3%往前走,再有7%的人跟着他们一起赚到钱。我觉得我能做那7%的人。通过努力,我可以先做7%,再努力变成那2%、3%,离最前面的人更近。我并不想成为那1%,我也不可能振臂一呼,所有人都跟着我干。我可以做到离他们更近,离他们的思想更近。他们看得早,我晚一点也OK,只要保持贴近就行。没有必要去对抗行业、对抗时代,越对抗,内耗越多。
小野酱:所以标题有了:做7%的投资人。
投中网原创
专访「AI 投研精英孵化计划」学员 Jack – AI 原生个人投研系统撰文:Alma Li,Techub News
导语:
从交易所 Listing Team 的项目发现、尽调研究到资产上线,Jack 经历过一套服务于平台业务的多维资产评估流程。如今作为独立投资研究者,他尝试将这种“网状思维”迁移至美股、数字资产、宏观与跨资产研究,并用 AI 搭建一套可持续更新、可交叉验证、可复盘的个人投研工作流。在他看来,AI 真正带来的不是“认知平权”,而是知识获取的平权;最终定义问题、判断证据和承担风险的,仍然是人。
在众多“AI+投研”的叙事里,最容易出现的画面,是用户输入一段提示词,系统迅速给出“买入”或“卖出”的结论。Jack 对这种想象保持距离。
核心观点:
“真实的投研不是一个按钮,而是一套系统化的研究工程。”
AI 的价值不在于替人拍板,而在于把原本分散、重复、难以留痕的研究动作,连接成一个可验证、可更新、可复盘的过程。
从 2021 年进入加密行业,到参与项目发现、尽调、商务沟通与资产上线的完整流程,交易所经历让他形成了一种多因子、动态的研究习惯。离开机构视角、开始以个人资金面对市场后,问题变成了另一种形式:资产覆盖更广,信息却更割裂。
于是,他开始为自己搭建一套 AI 原生投研基础设施。它服务的不是一个自动化交易承诺,而是一个更基础的问题:当研究者面对一条市场主线、一个资产或一个突发信号时,如何更快地形成完整逻辑,又不把判断力交给黑箱。
从项目上币到个人投资:研究目标变了,底层思维没有变
TECHUB NEWS:在交易所 Listing Team 的经历,给你今天做独立投研留下了什么?
Jack:当时做 Listing,不是只看一个项目质量好不好、融资额有多少,或者赛道增速快不快。站在交易所的业务场景里,要同时看项目本身、真实用户与市场需求、能否带来新增用户和交易、有没有持续的流动性和资产沉淀,以及它和平台战略、用户风险之间是否匹配。
最终的判断是动态的:它是否适合在这个时间节点上线。研究的对象看似是项目,实际服务的是平台的业务目标。
当研究身份从交易所转向个人投资者,目标随之变化:不是判断一个项目是否适合平台上币,而是判断一个资产是否值得配置、为什么值得配置、在什么条件下又不值得配置。
但 Jack 认为,两者的底层思路是一脉相承的。“价值和价格是两件事。”他说,研究一家公司或一个行业,不能只证明它“好”,还要同时放进基本面、预期、估值、价格、催化剂和市场环境里理解。真正有效的研究,应是一种网状思维,而非从单点信息推导出线性结论。
个人投研的痛点:信息不缺,决策过程却被切碎
TECHUB NEWS:从机构研究转向个人研究后,最大的挑战是什么?
Jack:资产越来越丰富,研究和决策反而变得更复杂。今天的交易平台能提供数字资产、美股、黄金等大量标的,但从“看到一个资产”到“形成投资判断”的过程,往往是割裂的。你要离开交易界面,去看行情、新闻、社交媒体、产业数据和公司信息,再把这些碎片重新拼回自己的逻辑。
在他看来,个人研究者真正消耗的,往往不是缺少观点,而是跨平台搜集、比对和更新信息所产生的决策摩擦。AI 投研系统的出发点,正是降低这种摩擦,把“发现机会—理解资产—验证逻辑—持续跟踪”连成一个工作流。
这套工作流首先要发现市场正在交易的主线:资金、产业趋势、基本面、价格和事件,是否共同指向某一方向;主线确定后,再理解具体资产为什么可能受益,其商业逻辑、项目逻辑和传导路径是什么;之后用独立数据补全证据链;最后将判断放进持续跟踪与复盘,而不是在一次输出后结束。
“它来自真实的研究工作流,不是为了展示 AI 而拼出来的流程。”Jack 说。
AI 不是买卖按钮,而是可复现的研究助理
TECHUB NEWS:能否用一个案例说明,系统如何在真实研究中发挥作用?
Jack:以 AI 和半导体主线为例,长期来看,它们仍可能是未来多年重要的产业方向;但这不意味着任何时候都应该无差别地追高。
他在访谈中回顾,以 AI 和半导体为例,长期产业逻辑依然很强,但长期看好并不意味着每一个时间点都适合配置。7 月和 8 月期间,半导体板块出现了比较明显的回撤和分化。系统识别到的变化,并不是简单地认为“AI 或半导体主线失效”,而是市场开始从此前相对广泛的上涨进入更明显的内部轮动和主线迁移。一方面,半导体内部不同细分方向和公司的表现开始明显分化;另一方面,医药、能源等方向在价格、资金和相对强弱上逐渐得到更多确认。公司和产业长期好不好,是一个问题;市场现在真正交易什么,是另外一个问题。
在 Jack 看来,关键不在于事后为行情编写解释,而在于这些信号在当时是否能够被稳定识别,并对接下来一至三个月提供有价值的判断。这样的模块也必须在持续实践中被修正和迭代。
这正是他为 AI 划定的角色边界:研究者负责定义问题、设计框架、沉淀行业 Know-how,并决定哪些信号值得被纳入系统;AI 负责按照这些定义执行信息处理、逻辑验证和持续更新。AI 可以扩大人的覆盖面、固定研究过程、保留当时可获得的数据与判断依据,但不能替代人承担投资决策。
“我现在更愿意把它定义为助理。”他说,“它让投研过程可以复现:不仅能看今天得到了什么结论,也能回看在当时的信息条件下,系统为什么会形成这样的推断。”
数据分层:先定义证据质量,再让 AI 推理
TECHUB NEWS:AI 系统如何避免被错误信息或单一信源带偏?
Jack:控制 AI 错误不能只从数据源开始,更上游的是问题定义。比如直接问“半导体行业哪家公司最好”,本身就是一个不够严谨的问题——最好是增长最快、技术壁垒最高、资本回报最好,还是当前最值得投资?不同的决策目标会得到完全不同的研究路径。因此,他把整个验证过程拆成五步:问题定义、推理链条、数据来源、交叉验证、反向证据。然后再进入一类、二类、三类数据。
他将监管披露、公司财报和业绩电话会,以及美联储、财政部门、统计部门等直接发布的数据,归为一类数据:这类信息可追溯、可信度最高,应成为推理的优先基础。Bloomberg、Wind 或优质财经媒体等可作为二类信息,用来补充和交叉比对;而社交媒体传闻、论坛讨论等三类数据,最多可作为线索,不应覆盖或替代一类证据。
这种分层并不意味着 AI 自动变得可靠,恰恰相反,它把“数据把关”的责任重新放回研究者手中。模型可以更高效地处理、整理和呈现来源,但哪些数据可用、哪些结论需要被反证,仍需要人来设定规则。
Jack 认为,一个能够被长期信任的 AI 投研系统,至少应满足四项标准:研究过程模块化而非直接输出黑箱结论;每个模块具备清晰的数据逻辑与证据链;结论可以交叉验证,并主动寻找反向证据;当新信息出现时,系统能够持续更新并接受复盘。
AI 带来知识平权,不等于认知平权
随着大模型降低资料获取与学习门槛,“AI 是否会让个人投资者拥有与机构相同的认知能力”成为市场热议的问题。Jack 的答案很明确:AI 可以带来知识平权,但不等于认知平权。
“我们今天可以借助 AI 更快接触顶尖课程、研究论文和专业概念,这当然是一种巨大的知识平权。” 他说,“大家拿到同样的数据、同样的工具,也不意味着会形成同样的投资判断。”
差异来自现实经验,也来自对问题的定义能力。即使拿到相同的数据、使用相同的模型,不同研究者对于产业、风险、验证路径和仓位管理的理解不同,输入系统的结构也会不同,最终结论甚至可能走向相反方向。
对 Jack 而言,真正难以复制的“Edge”并不是一段公开代码或一个看起来成熟的提示词,而是研究者在真实场景里不断发现问题、修正问题、迭代框架的能力。公开展示的选股逻辑往往只是系统的一个切面;如何更早识别尚未被充分定价的变化、如何识别反向风险,才更接近研究能力的核心。
先在自己身上验证,再考虑产品化
目前,这套系统仍处于持续打磨阶段。Jack 将其称为 OPC(One Person Company)式的实践:先服务于自己的研究,再在使用中验证它是否真正解决了投资决策中的现实问题。
考虑到投资是高决策成本、高风险成本的场景,他对商业化保持谨慎。后续规划是,在个人使用足够成熟的基础上,先进行小范围内测;只有当系统能够稳定帮助研究者降低真实痛点,才考虑进一步产品化、商业化,并开放给更多研究者或投资者。
参加 AI 投研精英孵化计划,也为这套系统提供了一个外部校验场。Jack 提到,导师和不同背景学员带来的追问,尤其是关于“这套投研系统的 Edge 到底在哪里”的问题,促使他重新审视产品的差异化与可迭代性。
独立研究最容易陷入路径依赖:一个人可以持续优化自己的流程,却未必意识到盲区。对他来说,孵化计划的价值正在于把隐性的经验拿到外部讨论中,接受质疑,再把反馈带回系统。
当越来越多的人把 AI 想象成一个更快给出答案的工具,Jack 的实践提供了另一种路径:与其追求一个“万能买卖按钮”,不如先建立一套能解释证据、容纳反证、持续更新且可以复盘的研究基础设施。
投资判断最终仍由人承担;但一套被认真设计的 AI 工作流,或许能让这个判断不再只依赖零散信息、即时情绪和难以复述的直觉。
编辑说明:本文根据 TECHUB NEWS 对 Jack 的访谈录音、会议纪要及采访提纲整理。文中关于其个人系统、研究方法、市场案例与后续计划,均以受访者访谈表述及提供资料为基础。文中涉及 AI、半导体、数字资产、美股及其他资产的讨论,仅用于说明研究框架与方法,不代表对任何具体标的、行业或市场走势的推荐、预测或保证。
免责声明:本文仅作信息交流与研究方法讨论,不构成任何投资建议。证券、期货合约及虚拟资产价格可升可跌,过往表现不代表未来结果。读者不应仅依赖本文内容作出投资决策,并应根据自身投资目标、财务状况及风险承受能力审慎评估,必要时咨询独立专业意见。
专访「AI 投研精英孵化计划」学员小花猫 —— AI 行情助手撰文:Alma Li,Techub News
导语:
从早年听说比特币挖矿、数次与机会擦肩而过,到 2017 年正式进入加密市场;从依赖经验判断周期,到尝试将链上成本、矿工成本、衍生品与市场情绪等信号结构化,小花猫正在搭建一套 AI 行情研究系统。
他不把系统定位为“买卖按钮”,而是希望它帮助使用者把分散信息转为可复盘的评分框架,在高波动市场中减少由不确定性带来的犹豫与恐惧。对他而言,AI 是提升效率和放大经验的工具,最终定义问题、理解风险并承担决策结果的,仍然是人。
核心观点:
“AI 不会替你承担风险,但它可以让你在做决定之前,知道自己究竟在依据什么。”
从早期接触到真正入场:不是先知先觉,而是认知发生变化
TECHUB NEWS:先请你介绍一下自己。你是什么时候开始接触比特币和 Web3 市场的?
小花猫:小花猫:我在上海,日常工作主要是做企业数字化系统落地,在制造工厂数字化系统方面做了十多年产品经理。比特币我接触得比较早,2011 年朋友就喊我去挖矿,但当时没有认真研究它的价值,所以错过了。其实更早在 2009 年前后,我在一些电脑杂志和海外论坛看到过相关讨论,不过当时也不太懂。
小花猫:2013 年那轮牛市,比特币涨到一千多美元,媒体报道很多;后来市场下跌,加上外部环境的影响,我也没有继续关注。直到 2015 年,一位大学同学问我数字货币该怎么买,我才开始认真查资料,研究比特币白皮书、运行机制和价值逻辑。真正进入行业是 2017 年。当时百度玩客云等硬件和挖矿话题很热,我本身学计算机,也喜欢折腾硬件,于是研究矿机、加入 QQ 群,慢慢真正进入这个市场。
TECHUB NEWS:从“知道比特币”到愿意把它作为长期研究对象,你的认知发生了什么变化?
小花猫:小花猫:早期大家很容易把它当成类似 Q 币的东西,觉得没有价值。那时中文资料很少,想研究要去海外论坛看英文资料;节点同步、钱包使用也比现在困难得多。很多人即使拿到比特币,也未必知道怎样保存。
小花猫:后来我逐渐理解,比特币不是突然出现的。此前加密朋克和数字货币领域已经做过很多探索,只是在密码学、基础设施等条件成熟,加上金融危机后的时代背景下,比特币才真正有机会跑出来。理解了这些历史与机制后,我才开始把它当作一个值得长期研究的方向。
TECHUB NEWS:2017 年入场后,你为什么没有选择高风险、高仓位的方式?
小花猫:小花猫:我个人的风险偏好比较保守。如果我觉得一项风险超过一半,通常就不愿意承担。所以我基本以 BTC、ETH 这类主流资产为主,山寨币会买一点,但更多是试错。
小花猫:我也有遗憾,比如 BNB 当时买得很低,但没有一直拿住。不过我不认为这意味着应该放弃风险控制。主流币未必带来最高收益,但相对稳妥。对我来说,先把自己留在市场里,比追求每一次最高收益更重要。
市场手感:长期靠认知,短期靠周期判断
TECHUB NEWS:你想把自己的市场经验转成 AI 行情系统。在你看来,所谓“市场手感”到底是什么?
小花猫:小花猫:要先区分长期投资和短期交易。长期投资的核心,是对资产价值的认可,以及使用闲钱。身边有朋友很早买入比特币,买完放进冷钱包多年不看,最后获得较高回报。要么是他对比特币有坚定信念,要么是这笔钱对他而言可以承受损失,不会因为短期波动被迫卖出。
小花猫:短期交易则不同,更多是对行情和周期的判断。比特币过去有比较明显的周期特征,投资者需要识别顶部、底部以及市场所处阶段。如果想做高抛低吸,但对周期的判断不够准确,很容易踏空,或在剧烈波动中被甩下车。
TECHUB NEWS:你怎么看近期热门的 Meme 币或高波动资产?AI 能否替投资者找到下一个机会?
小花猫:小花猫:我会把 Meme 币当作买彩票。市场里经常有谁赚了很多倍的故事,但这很容易产生幸存者偏差:那么多人参与,最后真正赚钱的可能只是少数。更不用说频繁交易中还有 Gas 费、平台费用等损耗。
小花猫:不能因为看到几个成功案例,就认为它是一条可以轻易复制的路径。投资一定要有自己的体系。我的观点一直是,财富是认知的变现。你在一个领域短期赚到钱,不代表能在另一个你不了解的市场继续赚;没有对应认知,可能又会把收益亏回去。
把经验做成系统:用评分对抗信息碎片和决策恐惧
TECHUB NEWS:为什么会想到做这套 AI 行情助手?它最想解决的是什么问题?
小花猫:小花猫:以前我判断周期行情,主要依赖自己的经验。但加密市场波动很大:今天你觉得像低点,买入后明天可能又跌 10%,或者突然出现黑天鹅。即使从指标上判断接近适合买入的位置,真要下重仓决策时,内心还是会恐惧。
小花猫:这种恐惧很大程度上来自信息没有被量化。过去我会在微信群、X 平台和不同网站上看数据,每个人都有自己擅长的指标,但信息很碎片,没办法综合判断,最后还是靠感觉。于是我想,如果把重要指标收集起来、设定权重、形成明确分数,至少能让判断更可量化,减少犹豫。它有点像一个帮助你下决心的工具或朋友,但不是替你做决定。
TECHUB NEWS:系统主要参考哪些数据?顶部与底部的判断是否使用同一套逻辑?
小花猫:小花猫:不是同一套。底部判断上,链上成本是一个比较核心的指标,矿工成本在过去几轮周期中也比较有效;200 周均线或周线等,也会给一定权重。顶部判断则更看衍生品数据和市场情绪。
小花猫:系统不是挑一个指标说了算,而是把多个指标合起来。权重也不是永远固定的:一个指标在过去有效,不代表在所有阶段都有同样的重要性,所以需要根据市场结构变化持续调整。
TECHUB NEWS:你如何设计系统的评分机制?
小花猫:小花猫:系统每天会打分,但不是简单用一个单向分数。我设计了“牛顶分”和“熊底分”,可以理解为看多和看空两组证据在博弈,像正方和反方同时提出依据。
小花猫:最后根据两组分数的差值,判断市场处于顶部偏向、底部偏向还是中性。这样系统不会因为一个指标强烈看多或看空,就直接给出绝对结论;当两边证据接近时,系统的“中性”状态本身也是一个结论,说明当前方向还不够明确。
市场结构变了:指标权重也要持续迭代
TECHUB NEWS:本轮市场机构化程度更高,宏观因素也更复杂。过去有效的周期指标,如何确认今天仍然适用?
小花猫:小花猫:不能说历史指标一定失效,也不能机械照搬。比如链上成本仍有参考意义,但判断低点本身不可能精确到某个绝对价格。若系统提示进入底部阶段,我认为更合适的做法通常是分批、定投,而不是试图一次性抄在最低点。
小花猫:矿工成本也是这样。过去它比较重要,但现在新增挖矿产出占整体市场的影响相对变小,权重就可以下调。同时,机构资金进场等变化,也需要被纳入新的权重体系。市场变了,系统的权重也要跟着变。
TECHUB NEWS:系统如何验证?目前得到的回测结果是什么?
小花猫:小花猫:我回测了 2018 年至今的数据。按系统自己的分类,底部偏向的判断准确率约为 90%,顶部偏向约为 70%。系统上线运行二十多天以来,也给出两次阶段性顶部和底部转向的判断,都命中了。
小花猫:但我要强调,这些是系统内部的历史回测和阶段性观察,不代表未来,也不是收益承诺。市场环境会变化,系统仍要持续迭代和验证。
TECHUB NEWS:置信度在系统里扮演什么角色?
小花猫:小花猫:我后来加入了置信度机制。多个指标产生共振时,系统的置信度会更高;如果指标之间没有形成共振,置信度就会下降。
小花猫:这不是说高置信度就必然正确,而是让使用者知道:当前结论背后的信号是否一致。它相当于又增加了一层辅助判断,提醒我们不要只看一个结果,也要看这个结果的证据基础。
AI 是放大器,不是替人拍板的机器
TECHUB NEWS:在受访当时,系统对于市场状态给出的结论是什么?
小花猫:小花猫:当时系统判断是中性,但顶部相关分数略高,属于中性里的偏顶部。此前市场处于约 82,000 美元附近时,系统曾显示偏顶部;随后下跌后,状态回到中性。
小花猫:对于具体点位,我只能说那是当时基于系统与个人观察的看法,不应被理解为投资建议。市场如果出现强烈宏观冲击或超级黑天鹅,走势可能完全改变。系统更重要的作用是识别阶段性倾向,而不是精确预测每一个价格。
TECHUB NEWS:系统使用的是付费数据还是免费数据?AI 在其中承担什么角色?
小花猫:小花猫:K 线等基础数据主要来自公开可获得的数据源,其他指标也通过公开网站信息获取。底层开发使用了 GPT、Codex 等 AI 工具。
小花猫:但我认为,AI 本身不是核心壁垒。大家可能用到相近的模型和数据,结果却不一样,区别在于你怎么定义问题、选择什么指标、如何设权重、怎样理解市场变化。AI 更像能力的放大器:它能提升开发和迭代效率,但不能自动替你形成正确的投研逻辑。
TECHUB NEWS:这套系统未来会直接面向个人投资者开放吗?
小花猫:小花猫:目前我更倾向于先自用或和机构合作。个人投资者的认知、风险承受能力和使用方式差异很大。如果把系统简单包装成买卖信号,很容易被误用。
小花猫:按系统的回测和策略设想,如果一年能捕捉到若干阶段性波段,可能有约 20% 至 30% 的年化目标区间;但这只是内部回测和策略设想,不是实际业绩,也不构成任何投资建议。商业化之前,更重要的是继续验证系统、明确适用边界,并把风控放在前面。
从孵化营到产品落地:不要只留下 PPT
TECHUB NEWS:AI 投研精英孵化计划给你带来了什么收获?
小花猫:小花猫:孵化营让我重新关注数据可靠性、未来函数和验证方法的问题。做投研系统不能只看回测曲线是否漂亮,也要确认有没有使用当时不可能获得的未来数据,数据质量如何,市场结构改变后策略是否仍然有效。
小花猫:从开发效率上,AI 工具确实帮助我快速做出很多系统和原型。但我更看重把它们真正做成可以验证、可以迭代、可以商业化的作品。
TECHUB NEWS:你对后续孵化营有什么建议?
小花猫:小花猫:我觉得最重要的是鼓励大家真正把项目做出来。很多项目容易停留在 PPT 或概念阶段,但只有进入真实使用场景,才会遇到数据、逻辑、用户体验和风险控制的问题,才有机会不断迭代。
小花猫:另外,AI 应用也不应该只集中在金融。制造业、医疗和企业数字化等传统行业同样有很多值得做的场景。希望之后可以有更多跨行业的项目和讨论。
编辑说明:本文根据 TECHUB NEWS 对小花猫的访谈录音、会议纪要及时间轴文本整理,有删节。文中关于其个人经历、系统功能、数据来源、回测表现、市场判断和商业化计划,均以受访者访谈表述及提供资料为基础;其中涉及历史回测、准确率、目标收益区间和市场观点的内容,尚未经独立第三方审计、验证或复核。
免责声明:本文仅作信息交流与研究方法讨论,不构成任何投资建议、投资招揽或对任何资产的买卖推荐。证券、期货合约及虚拟资产价格可升可跌,虚拟资产属高风险投资,投资者可能损失部分或全部本金。过往表现、历史回测及受访者观点不代表未来结果。读者不应仅依赖本文内容作出投资决策,并应根据自身投资目标、财务状况及风险承受能力审慎评估,必要时咨询独立专业意见。
2026 AI Builders Day 上海站:从实践落地到终局推演链接算力、应用与 AI 未来
2026 年 9 月 21 日 · 上海国投大厦
6Block × Techub News
当 AI 从技术热潮走向真实应用,算力能否高效供给、工具是否足够易用、创意如何真正变成作品,正在成为每一位 AI Builder 面前的实际问题。
9 月 21 日,由 6Block 发起、Techub News 联合主办的「AI Builders Day」将在上海举行。活动将把算力基础设施、AI 创意应用、现场实操与行业思辨集中在同一个下午,邀请开发者、创业者、投资人及产业伙伴一起聊趋势,也一起解决实践中的具体问题。
这里不只谈 AI 的未来,也关注今天可以如何参与、如何构建,以及如何把一次灵感继续推进。
五个值得到场的理由
看懂 AI 背后的算力底座
从算力供给、模型托管到推理调用,理解 AI 应用如何获得更开放的基础设施支持,并观察算力网络与实际需求之间的连接方式。
让创意应用真正动起来
通过案例与现场实操,观察 AI 如何参与视频等内容生产流程,也为音乐及更多创意工具与平台的交流合作打开空间。
专业嘉宾汇聚,分享真知灼见
活动将邀请 AI 基础设施、算力、创意应用及 Web3 等相关领域的专业嘉宾,结合一线经验分享判断、方法与实践洞察;嘉宾阵容将陆续公布。
把 AGI、算力与去中心化放在同一张桌上
主题圆桌「AI 的尽头——AGI、算力与去中心化的终局之战」将汇集不同视角,讨论 AI 能力持续扩展之后,算力供给、开放协作与去中心化网络可能扮演的角色。
不只听分享,更能现场上手与连接
实操教学、案例分享与现场 Q&A 将带来可尝试的方法;活动尾声的茶歇与自由交流,也让参与者有机会认识正在建设产品、提供算力和推动应用落地的同路人。
AI 推理大礼包与现场抽奖
活动尾声:16:50-17:00
抽奖、茶歇与自由交流环节将送出 AI 推理大礼包等福利。无论你准备体验新的模型能力,还是推进下一次 AI 创作与开发,都可以把这份算力支持带回去继续实践。
活动议程
时间
议程
13:30-14:00
签到入场
14:00-14:10
主持人开场介绍
14:10-14:40
主旨演讲
14:40-15:20
AI 视频创作新范式:从灵光一现到完整短片
15:20-16:20
圆桌讨论:AI 的尽头——AGI、算力与去中心化的终局之战
16:20-16:50
手把手实操教学、案例分享与 Q&A
16:50-17:00
抽奖、茶歇与自由交流
适合参与的人群
本次活动预计汇聚约 100 位来自技术、产业及资本领域的参与者,适合:
AI、Web3 与算力基础设施开发者
AI 产品及应用创业者
模型、推理与算力服务团队
投资机构及产业合作伙伴
关注 AI 视频创作与实际应用的从业者
高校开发者与区块链社群成员
主办及合作机构
主办方:6Block
联合主办:Techub News
战略合作伙伴:OpenBuild
媒体支持:PANews、Odaily
社区支持:复旦大学区块链协会、Gonka、华东政法大学区块链协会、TinTinLand、Gonkarouter、NODE-X、Craftale
关于Gonka
Gonka 是面向高效 AI 计算的去中心化网络,连接开发者与 GPU 算力提供者。开发者可通过 gonkarouter.io 调用兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 API 进行推理工作,硬件提供者则可通过贡献算力获得奖励。当前支持 DeepSeek V4、MiniMax M2.7和 Kimi K2.6 等大语言模型。
了解 Gonka:官网 · 官方 X · TG 社区
关于Craftale
Craftale 聚焦 AI 视频创作实践,探索如何借助 AI 将创意灵感推进至完整短片。本次活动中,Craftale 将围绕「AI 视频创作新范式:从灵光一现到完整短片」,结合案例与现场实操,拆解从构思、生成到成片的实践路径。
了解 Craftale:官网
活动信息
日期:2026 年 9 月 21 日
时间:13:30-17:00
地点:上海市虹口区东大名路 638 号国投大厦 15 楼多功能厅
规模:约100 位线下参与者
席位有限,欢迎提前报名,与 AI、算力及 Web3 领域的建设者一起交流、学习和连接。
报名链接:前往 Luma 活动报名页
GWDC 2026 KOREA · Hackathon 全球招募开启:$100K 现金与生态资源护航,全球 Builder 齐聚首尔共建 AI × Web3Web3Labs 携手全球商业伙伴、行业媒体、社区与高校生态,面向全球 Builder 持续开放项目提交,9 月底首尔另设 48 小时线下决赛
关于GWDC
GWDC(Global Web3 Developer Conference)作为全球顶尖的技术盛会,始终致力于连接全球开发者、技术领袖与创新企业,通过深度整合产业生态,全面推动前沿技术的跨界交流与创新实践。
本届大会由 Web3Labs 主办,Techub News、Hypai Labs 及 TokenPost 联合主办,将于 9 月 28 日至 30 日在韩国首尔 aT Center 举行。大会预计吸引 8,000+ 参会嘉宾、500+ 核心开发者、近百家参展商及 100+ 投资机构,旨在共建万人级 AI × Web3 交流平台。
顶级政商及行业领袖
GWDC 2026 KOREA 已成功汇聚 “政、产、融、研” 重量级嘉宾。截至目前,韩国副总理兼财政部长具润哲(Koo Yun-cheol)、韩国国会议员闵炳德(Min Byoung-dug)、香港立法会议员吴杰庄(Johnny Ng)、亚洲经济发展委员会主席尹锡宪(Suk-hun Yoon)等政界及金融领域重要嘉宾已确认出席,共话全球数字经济发展、合规治理与技术创新。
此外,大会还将汇聚 Web3Labs CEO 黄俊瑯(Caspar Wong)、Bithumb CEO Lee Jae-won、NAVER 创始人及 Happybean Foundation 主席 Kwon Hyuk-il、TRON 创始人孙宇晨(Justin Sun)、Kakao Pay CEO Shin Won-geun、Microsoft 大中华区数字业务副总经理 Ryan Li、Animoca Brands 集团总裁 Evan Auyang、YZi Labs 管理合伙人兼负责人 Ella Zhang、Nano Labs 创始人兼董事长 Jack Kong 等行业及机构代表,共同探讨 Web3 与 AI 的融合发展及前沿技术的产业落地。
关于GWDC · Hackathon
作为大会核心环节的 GWDC 2026 KOREA·黑客松,秉承“For Builders, By Builders”的极客精神,目前已正式面向全球 Builder 开启项目招募。
本届黑客松将围绕最多 5 条生态公链展开,奖池总额将超过 $100,000 USD,截至目前,本届黑客松已获 TRON 加持,并携手全球顶级云服务商 Microsoft 提供强大的算力与云端资源支撑,全方位赋能参赛团队的开发、测试与部署。项目招募持续开放,诚邀各阶段团队踊跃参与。
此外,本届黑客松将于首尔另设 48 小时线下决赛。所有团队均可赴首尔参与现场角逐,在极限开发与优化中,与全球开发者、顶级投资人及行业领袖深度交流碰撞,并于现场见证获奖名单揭晓,解锁更多生态合作与品牌曝光机会。
一、GWDC 2026 KOREA·Hackathon 基本信息介绍
时间:2026年9月28日 - 30日
地点:首尔·aT Center
形式:线下 Coding + Demo Day
奖金:50K USD + 价值50K USD生态资源支持
二、黑客松赛程安排:48小时极限挑战
本届黑客松分为线上报名与线下现场开发及决赛两个阶段,以下时间均为韩国标准时间(KST),请参赛团队提前关注相关时间节点:
线上团队报名 8 月 25 日 – 9 月 25 日
团队自行组队及报名
线下现场阶段 9 月 28 日 17:00–20:00
黑客松现场启动
公链生态及技术负责人进行项目介绍、技术分享与生态任务交流
开发者大礼包领取
9 月 28 日 20:00 – 9 月 30 日 11:00|现场 Coding
参赛团队围绕生态挑战进行项目开发、技术优化与产品完善。
9 月 30 日 12:00 前
项目提交
9 月 30 日 15:00–17:00
Innovation Stage 项目展示 & 颁奖仪式
评审与项目展示
本届黑客松将邀请参与生态公链的 CXO、技术及生态负责人,以及行业头部 VC 担任评委,对参赛项目进行现场评审。优秀团队将获得 Innovation Stage 现场展示机会,并有机会与行业投资机构及生态伙伴进行深入交流,拓展后续投资与生态合作机会。
三、参赛权益与生态支持
· $50K USD 现金奖励 + $50K USD 生态资源支持
优胜项目可获得最高 $50,000 USD 现金奖励及价值最高 $50,000 USD 的生态资源支持。
· Microsoft Azure Credits 支持
符合条件的项目可获得 Microsoft 最长 6 个月的免费云服务 Credits,为项目开发、测试及部署提供云端资源支持。
· Web3Labs 全球加速机会
获胜项目将优先进入 Web3Labs 2026 全球加速计划及孵化项目储备库,获得后续项目发展与生态支持机会。
· 行业资源与投资对接
与行业资深从业者、头部企业及一线 VC 进行交流,拓展投资、生态合作及行业资源。
· 全球媒体与市场曝光
优胜项目将获得持续的媒体报道与市场推广支持,通过全球媒体及社区渠道提升项目曝光度与行业影响力。
四、GWDC 2026 KOREA Hackathon 参赛要求
· GitHub 开源代码仓库:参赛项目须提交可公开访问的 GitHub 代码仓库。
· Demo 视频:须提交项目 Demo 视频,时长不超过 3 分钟。
· Pitch Deck:提交完整项目介绍及 Pitch Deck。
· 现场展示:入围决赛的团队须在 Innovation Stage 进行项目现场展示。
· 团队规模:每支参赛团队最多 5 人。
参赛团队可根据自身情况选择线上参与或前往首尔参加现场环节。最终项目提交须包含以上全部材料,并按照赛事时间节点完成提交。
五、GWDC 2026 KOREA · Hackathon 报名通道
黑客松详情及赛道:www.gwdc.net/hackathon.html
开发者报名:https://forms.gle/vQRpYf9T7mwZBEPX9
官方 TG 社群:https://t.me/GWDC_Global
请选择您团队的报名通道,如未加入合作高校/社区通道,可选择其他。具体赛道与任务详情将于 9 月中旬公布。
全球矩阵伙伴与协作网络
目前,GWDC 2026 KOREA 已联动全球多地的头部行业品牌、媒体、AI 与 Web3 社区,以及知名高校链协。通过品牌资源共建、媒体矩阵报道、社区联合传播及高校生态资源整合,为本次万人级大会及黑客松赛事提供全方位的宣发支持与全球推广网络。
技术创新不止于代码,更在于将新的想法真正带入现实。GWDC 2026 KOREA Hackathon 希望为全球 Builder 提供一个开放的创作与交流平台,让更多创新想法被看见、被实践,并连接更多真实的应用场景。
期待与全球 Builder 相聚首尔,用代码,让世界重新有趣。
Bitcoin Asia 香港现场专访方德证券何峥炜:加密资产增配的空间依然在,「全港首个」AI股票机让投资走向认知平权撰文:TECHUB NEWS 香港报道|记者 Alma Li|2026年8月28日
全球投资,一站搞定:一家新一代互联网券商CEO的加密观点
核心观点:
今年5月,方德证券与方德资本同步完成1、4、9号牌虚拟资产业务升级。成为香港少数“交易+顾问+资管”全链条持牌的券商。在Bitcoin Asia 2026现场,方德金控及方德证券首席执行官何峥炜接受了TECHUB NEWS专访:他曾在华尔街亲历加密货币IPO的挫败,也在Jefferies参与了MicroStrategy两期可转债发行;如今他要做的,是把机构级的投研能力通过AI交到个人投资者手里——“深度投研不该只是机构的特权。”
方德证券CEO 何峥炜(左)在Bitcoin Asia 2026香港会场接受TECHUB NEWS记者Alma Li专访
Bitcoin Asia 2026 香港会场,方德证券的展台前人流不断。刚结束一场演讲的何峥炜状态很放松,聊起天来没有架子。展台桌上摆着一台 iPad 样子的设备——那是方德刚推出的 AI 股票机,里面装载的是方德自研的服务体系。采访中,他随手拿起股票机来进行演示,像在展示一件自己早已用顺手的工具。
这是方德证券加大投入香港市场的一年。今年1月,九方智投控股(9636.HK)完成对方德证券、方德资本的收购;5月,方德证券及方德资本获香港证监会批准,第1类、第4类、第9类牌照同步升级虚拟资产业务,成为香港少数三类牌照同步获批的金融科技持牌券商;位于上环金龙中心的四层旗舰店也已正式投入运营。
何峥炜是典型的华尔街出身:美国投行背景,曾在 Jefferies 做投资银行业务,2021 年加入方德证券。他也是香港加密圈的资深参与者——2016至2017 年第一次接触比特币并亲历过 MicroStrategy 的两期可转债发行。我们的对话就从那三张同时升级的牌照开始。
三张牌照同时升级:加密是必须配齐的资产门类
方德证券Bitcoin Asia 2026展台,主打“全港首个专注投资体验的AI智能投资终端”
TECHUB NEWS:今年5月,方德获香港证监会批准,1、4、9号牌升级后可以开展虚拟资产业务。对整个集团来说,这块业务的战略意义在哪里?
何峥炜:我们一直把 Crypto 当作一个非常重要的资产类别。方德从成立之初就坚持站在投资者的角度——我常说我们要做券商领域的一家“综合医院”,医院里要有各种不同的科室、各种不同的药,满足不同病人的需要;放在券商里,就是各种不同的投资产品,满足不同客户的资产配置需求。最传统的产品线我们有股票、固定收益、衍生品、美股期权,后来又有结构化产品、FCN 等等,现在另一个特别重要的资产类别就是 Crypto。本着从客户角度出发,我们非常坚定地要完成牌照升级。
TECHUB NEWS:而且是1、4、9号牌同时升级,这可以覆盖经纪、投顾和资管三条线。
何峥炜:对,我必须强调这一点:我们是1号牌、4号牌、9号牌同时升级。很多券商可能只升级了1号牌,一些资管公司只升级了9号牌,但我们是同时做的。所以在加密服务上,我们能全方位地给到客户。
TECHUB NEWS:升级之后,方德在加密资产这块能给用户哪些服务?是所有用户都能用,还是分层?
何峥炜:这是我很关心的问题。我分两个大的类别讲。第一个是对内的,跟着牌照走:1号牌的交易,零售客户我们提供前四到五个主流币种;专业投资者(PI)客户,我们加了一些币圈生态里特别有意思的币,比如 Uniswap、Chainlink、Litecoin等。一个账户,全部打通。4号牌的投顾,我们建立了一整套完善的 Web3 研究资讯体系——得益于母公司九方智投在研究投顾上的积累,我们现在有周报、月报、年报的 Web3 资产配置定期报告,遇到特别事件随时响应,通过 APP、研究内容和直播触达客户。9号牌的资管,升级之后我们可以给客户做 100% 的资产配置,APP 上有纯币的策略、有跟币相关股票的策略,客户一键 follow、一键下单。
第二个是对外的。我们想做一个开放的生态,4号牌和9号牌我们有很多战略合作方:跟香港的持牌交易所合作,跟持牌资管机构合作,很多都是我们战略级的合作伙伴。
TECHUB NEWS:这算不算方德区别于其他券商的差异性?
何峥炜:我觉得最重要的是1、4、9号牌同时升级,加上方德与香港持牌交易所之间的合作关系,再加上九方整个研究投顾体系的输出——我们其实已经形成了一个闭环:用户从入口进来,我们给他多资产的配置选择,给他投顾的方向,再给他策略。从起点到落点,是一个完整的圈。当然,这只是我们的第一步。
下一站 RWA:股票代币化是真需求
TECHUB NEWS:第一步之后呢?
何峥炜:我们已经在准备第二阶段,后面会有很多 RWA 的东西,尤其是股票代币化。这是真实的需求、真实的市场:7×24小时交易。股票代币化不只是上市公司股票的代币化,也包括一级市场股权的代币化——比如 SpaceX 上市之前,市场对它的兴趣就很大。当然这里面会有竞争,海外已经有人在做了,纳斯达克自己12月6日也要开始推相关交易,大家都在抢这个市场。
TECHUB NEWS:也就是说,下一阶段用户在方德 APP 里可以买到股票代币?
何峥炜:那会是第二阶段。我们已经在和合作伙伴、那些交易所讨论,他们有很多也已经开始上这些服务。还有一个是基金代币化,货币基金代币化现在香港已经比较成熟,7×24小时随时申购赎回,合规上也成熟——你把一个 SFC 认可的东西放到一个基金里,再把这个基金代币化。
新一代互联网券商:从信息平权到认知平权
参会者在方德展台体验AI智能投资终端
TECHUB NEWS:现在已经是一个融合的时代,同一个账户下可以买股票、衍生品和加密资产。方德这个账户体系是怎么做的?
何峥炜:简单讲,你进入方德的主账户,就可以配置我刚才提到的所有资产类别,购买力是打通的。账户打通只是基础设施,我们在基础设施之上叠加了两层:一层是 AI 的功能,一层是服务的功能。AI 不只是帮你投资,它会分析你的 KYC——你是什么类型的客户、你的风险偏好是什么、你目前缺的是什么,然后给你提供支撑。
TECHUB NEWS:方德给自己的定位是“新一代互联网券商”。请你定义一下,什么叫新一代?
何峥炜:如果用一句话总结:我为客户解决的,是认知平权的问题。上一代互联网券商解决的是信息平权的问题。怎么解决认知平权?靠三个东西:第一是专属的服务,face to face,通过投资顾问的沟通,真正了解客户需求,量身定制;第二是深度投研,用自上而下的方法,从全球资产类别的角度,真正站在客户立场看应该加什么权重、减什么权重;第三是 AI 智投。把这三样东西整合在一起,才是新一代。
TECHUB NEWS:但金融市场某种程度上是零和博弈。你帮高净值个人打破了认知平权,让他们接近机构的水平,那机构岂不是要少赚钱?
何峥炜:首先我必须说,投资不是一个零和游戏。你看美国市场,它给投资者带来了什么?大多数人是赚钱的,因为产业在创造真实的价值——英伟达、特斯拉、SpaceX,它们在为整个世界创造真正有价值的东西,还有分红,这不是博弈。第二,机构永远有它自身的壁垒。我们要解决的是:原来个人投资者在这里,机构在那里,我们把个人投资者往上拉一大截,极大地提升他的认知门槛。但他跟机构之间仍然会有差距——资金规模不一样,研究能力也不一样。方德提供 AI 工具给个人,机构也在用 AI,可能还是更强大的 AI。但至少,我们把认知的落差拉到了同一个量级。
这一判断并非一时兴起。在7月接受香港媒体专访时,何峥炜就明确说过,方德AI股票机的目标,是“打破过往深度研究仅服务机构客户的特权,让高质素原创投研内容触达每一位大众用户”。一个多月后的Bitcoin Asia,他把同一逻辑讲得更直白:从信息平权到认知平权。
一台“给个人的投资终端”
方德展台向来访者展示的方德AI股票机
TECHUB NEWS:说回桌上这台 AI 股票机。彭博终端是机构用的产品,方德现在相当于让个人投资者也拥有了一个“终端”?
何峥炜:对。很多机构投资者用 Bloomberg,我自己用 Bloomberg 差不多十五年,已经离不开它了。个人投资者——特别是高净值客户——也需要一个 AI 驱动的终端,帮他们做投资判断。当然,AI只是工具,最终的投资判断和责任仍在投资者自己手中。手机 APP 会受打扰,你要处理别的事情,各种推送会打断你;但这个终端是专属的,能更好地承载投资决策的 AI 功能和专属界面。我现在已经离不开它了,就像当年离不开 Bloomberg 一样。
TECHUB NEWS:我看这里有热点追踪、AI 选股、量化工具,还有一个 AI 助手可以问股票问题。它用的是什么模型?
何峥炜:我们用的是开源大模型做底座,上层架构是我们自己研发的,然后训练了垂直领域的语料。现在各家大模型大家都会用,但出来的东西不一样,差别就在语料和场景上。
TECHUB NEWS:这个机器只给方德用户?
何峥炜:目前主要给方德的用户,跟他的证券账户绑定。对于在方德达到特定资产门槛的客户,我们会赠配。
加密的增长方向:从 1% 到 5%
TECHUB NEWS:怎么看接下来加密市场的增长方向?
何峥炜:先声明,我不是研究分析师,以下不作为投资建议。就基于我刚才演讲的内容:在整个资产配置里,Crypto 的比例还非常低。美国那些主流机构——大学基金如哈佛、布朗,还有贝莱德——配置也就 1% 以下。我们在2025年针对香港持牌9号资管机构做过一个调研,加密相关配置大约也在 1% 以下,大概 0.5%。但同时我们又调研了香港很多家族办公室和财富管理机构,他们的目标是把加密相关资产配到 5%。
香港的财富管理规模是 5.4 万亿美元——这与香港证监会2026年7月发布的《2025年资产及财富管理活动调查》相吻合,该调查显示香港管理资产总值已达42.2万亿港元的历史新高。从 1% 到 5% 是 4 个百分点,1 个百分点差不多是 4000 亿港币,4 个百分点就是 1.6 万亿港币的增量。而整个加密市场现在的总规模还不大,比特币大概 1.4-1.5 万亿美元。上一个周期大家总把比特币跟黄金比——我现在依然相信这个类比:在超主权信用上,比特币和黄金站在同一个位置——它们都是超主权的信用资产。黄金现在是 15 万亿美元的体量,比特币 1.5 万亿,至少在同一坐标上,空间是看得见的。当然,今天我们不构成投资建议,有兴趣可以到我们的 APP 看研究团队的观点。
AI 不会取代人,但会改变一切
TECHUB NEWS:牌照落地之后,竞争就回到服务能力。对方德、对你个人来说,机遇和挑战在哪里?
何峥炜:我认为 AI 可以做很多事情,尤其是 AI 加投顾。AI 可以形成一整套特别完善的、量身定制的服务体系,对于高净值个人投资者来说,这会改变整个生态——原来他的认知在这里,你把他拉到更高层面上。可能以后不需要那么多 APP ,直接调用 API,一个终端就搞定,你跟它讲需求,它直接交易,帮你调用最好的接口。It's going to change a lot of things.
TECHUB NEWS:现在很多人讲 Agent,讲 AI 的推进,你觉得未来完全可行?
何峥炜:我觉得会是一个很大的机会。但我要澄清一点:我不认为 AI 会取代人。同样的 AI 工具,不同的人用,可能是完全不同的结果。你必须会问问题,必须知道怎么用它——让 AI 为我们工作,是我们做 AI 的主人,而不是 AI 做我们的主人。而且 AI 没有欲望,人有。
券商要守住什么:做医院,不做卖药的
TECHUB NEWS:最后一个问题。市场上券商很多,方德又是“生而全球”的公司。作为一家要持久的、对客户负责任的券商,最需要守住的是什么?
何峥炜:最重要的一点是资产的安全性。我们给投资者提供建议的过程——包括我们的 AI 模型——是不是真正站在客户的角度,从客户出发去解决问题。这涉及整个公司的文化:是不是真的“客户出发”的文化,而不是一开始就想“我要推什么产品给你”。我们想做的是一家“医院”,而不是一个“卖药”的机构。医院要先诊断:你适合什么、你需要什么,然后再根据你的需要配产品。有些很复杂的结构化产品,对券商来说是高毛利,但如果这个客户完全没有这个知识面,不清楚底层逻辑,不知道风险在哪里——but I'm not going to do that.
TECHUB NEWS:回到商业逻辑的本质。
何峥炜:本质就是,我们希望每个方德的用户都能真正挣到钱。他笑言,公司内部有句更直白的话:“投资最重要的是赚钱”。APP 好不好用不是金融投资的第一性原理,帮客户挣钱才是。
编辑说明:本文由 TECHUB NEWS 记者 Alma Li 根据 2026 年 8 月 27 日 Bitcoin Asia 2026 香港会场专访录音整理,有删节,未经受访者本人审阅。文中方德证券牌照、旗舰店、AI 股票机、集团收购等信息已与九方智投控股(9636.HK)公开公告核对;受访者中文姓名、头衔及公开履历经 etnet 经济通、财新峰会等公开报道核对。何峥炜关于加密市场的观点为其个人观点,其在采访中已声明不构成投资建议。
免责声明:本文仅作信息交流,不构成任何投资建议。投资涉及风险,证券、期货合约及虚拟资产的价格可升可跌,过往业绩并不代表将来表现。虚拟资产属高风险投资,价格波动剧烈,可能面临部分或全部本金损失的风险。虚拟资产相关证券风险涉及虚拟资产行业风险、投机性风险、不可预见的风险、极端价格波动风险、所有权集中风险、监管风险、欺诈、市场操纵及安全漏洞风险、网络安全风险、潜在操纵比特币网络的风险、分叉风险、非法使用风险、交易时差风险。投资者不应仅依赖本文内容作出投资决策,在作出任何投资决定前,应充分了解相关产品的性质及风险,并根据自身的投资目标、财务状况及风险承受能力审慎考虑,如有需要,应咨询独立的专业意见。方德AI股票机由方德智投有限公司提供。涉及受规管活动部分,由方德证券有限公司提供。AI提供意见仅供参考,不构成投资建议,投资者应自行评估风险,最终决策由投资者自行决定。
相关公开资料:
1. 九方智投控股:最新业务发展之自愿性公告(2026年7月10日)|港交所披露易
2. 方德证券及方德资本获香港证监会批准新增虚拟资产业务资格|美通社
3. 方德證券上環1.9萬呎旗艦店開幕 CEO何崢煒親解「新一代互聯網券商」|etnet 經濟通
4. 方德證券:未來在香港會逐步擴大覆蓋,料客戶數目將翻倍增長|etnet 經濟通
5. 香港证监会《2025年资产及财富管理活动调查》:管理资产总值42.2万亿港元创新高
卓銳證券「AI·CRYPTO 全球資產配置」線下主題論壇吸引近200名投資者八家資管與數位資產機構同場 共探雙主線配置新範式
(香港,2026 年 8 月 27 日)適逢 Bitcoin Asia 2026 在港召開,由卓銳證券(香港)有限公司(下稱「卓銳證券」)主辦的「AI·CRYPTO 全球資產配置」主題論壇,於今日下午在香港萬麗海景酒店舉行。論壇聚焦 AI 與數位資產雙主線驅動下的宏觀週期研判,現場吸引近 200 名投資者參與,互動環節反應熱烈。
論壇匯聚華夏基金(香港)、易方達基金(香港)、Animoca Brands、VDX、BE Trust、Metalpha、BigQuant、北水金控等機構的業界領袖,議題涵蓋數位資產 ETF 的發展路徑、比特幣的機構化進程以及 AI 算力週期的資本傳導,回應投資者在雙主線交匯下對配置方向的關注。
圖註:「AI·CRYPTO 全球資產配置」論壇現場,吸引近 200 名投資者參與。
宏觀研判:AI 牛市能否繼續,需要爆款應用持續接力
卓銳證券基金經理 Jerry Ou 以「AI 與比特幣雙重敘事下的全球資產配置展望」為題發表主題演講,從宏觀週期出發拆解兩條主線對全球資金流向的影響。
他指出 AI 是過去三年美股牛市的絕對主力,而目前 CAPEX 已經到了 CSP 自由現金流轉負的時刻。繼續高強度 CAPEX 只能靠巨額借債,這要求 AI 應用在 2030 年形成 1 萬億美元 ARR(vs.2026 年才 1 千多億美元)才夠還債。目前全球 AI to C 商業化都沒跑通,今年 ARR 大漲幾乎全靠 Anthropic 跑通了 AI to B,主要是編程 AI 取代程式設計師,這導致美國程式設計師職位大幅萎縮,尤其是應屆畢業生。然而,非農就業總人數為何未見顯著下滑,主要是因為 AI 數據中心建設產生的新工作崗位大多位於共和黨執政州和關鍵搖擺州。接下來,AI to B 的爆款應用方向主要在金融、法律、諮詢等高薪白領崗位。而最終衝上 1 萬億美元 ARR,則需要 AI+機器人跑通,目的是大幅降低勞動力成本,實現美國製造業回流。目前 AI 股票尤其是半導體的估值已經處於歷史頂峰,但是否回落甚至轉熊關鍵要看上述 AI 爆款應用能否持續接力,2000 年代科網泡沫破裂是三重利空的意外疊加。
至於比特幣,他認為按四年減半規律,當前處於熊市週期階段,而熊市底部價格通常由挖礦成本決定。
圖註:卓銳證券基金經理 Jerry Ou 就 AI 與比特幣雙重敘事下的資產配置展望發表主題演講。
配置視角:比特幣與主要資產相關性低,配置價值受關注
華夏基金(香港)投資組合管理總監 William Kung以「比特幣新機遇」為題分享。他從資產配置角度指出,過去十年比特幣與主要資產類別的相關性很低——與標普 500、納斯達克 100 的相關係數分別為 0.17 與 0.19,與黃金、債券則接近於零,具備獨特的風險收益特徵。以過去五年的回測為例,在傳統 60/40 組合中納入比特幣,配置比例較高的組合表現相對更佳。
就市場空間,他提到數位資產目前占全球財富總量的比重不足 0.4%,比特幣市值約相當於黃金的 3.5%。機構資金的動向亦在同步變化:根據截至 2026 年 8 月中旬的 13 F 申報,摩根士丹利與摩根大通的比特幣相關敞口環比分別增加約 3.7% 與 12.2%,以太幣相關敞口增幅更為顯著。他並指出,第四次減半後,效率最高礦工的現金生產成本約在 6 萬美元附近,可作為觀察支撐位的參考。
圖註:華夏基金(香港)投資組合管理總監 William Kung 分享比特幣的配置價值與下半年展望。
圓桌一|比特幣的機構化進程
首場圓桌由 Techub News 聯合創始人 Bobby 主持,VDX 首席戰略官 Paolo、Animoca Brands 投資與戰略合作總監 David Ching 及 BE Trust 投資總監 Yaney 參與討論,議題聚焦 ETF、流動性與新一輪市場週期。三位嘉賓的共同判斷是:這輪上漲並非週期反轉,而是流動性預期、ETF 淨流入與空頭回補疊加的階段性修復。更值得關注的是交易結構的變化。BE Trust 投資總監 Yaney 形容,市場正處於「早期持幣者向華爾街機構換手的關鍵階段」,四年一輪的週期效應正在弱化,波動率將逐步向成熟大類資產收斂。VDX 首席戰略官 Paolo 亦觀察到比特幣與納斯達克科技資產的相關性持續走高,已成為機構眼中的高 Beta 資產。
圖註:圓桌一「比特幣的機構化進程:ETF、流動性與新一輪市場週期」討論現場。
產業滲透:成本下降,反而推高算力需求
易方達香港數碼營銷總監 Sapphire Wang 則從產業滲透與需求端切入,分享 AI 時代的投資新格局。她引述史丹福大學 2026 年 AI Index 報告指出,全球企業的 AI 採用率已超過 88%,滲透速度明顯快於互聯網普及初期。就算力需求的走向,她以傑文斯悖論作解釋:模型推理成本下降並不會減少總消耗,反而因應用場景擴張,推動 Token 與算力需求進一步上升。
她並提到中美 AI 產業鏈高度互補——美國主導模型層與算力晶片,但發電量相對不足,數據中心擴張受制於電力供應;中國掌握光模組、PCB 等硬體產能與能源優勢,先進製程則依賴進口。單一市場難以形成閉環,兩者互為必要條件。
圖註:易方達香港數碼營銷總監 Sapphire Wang 就 AI 時代的投資新格局發表主題演講。
圓桌二|算力新週期:從晶片到雲端,資本開支如何傳導為投資機會
第二場圓桌由卓銳證券市場副總裁 Miranda 主持,BigQuant 首席執行官梁舉、北水金控聯合創始人 Kylie Li 及 Metalpha 生態負責人 Max參與討論。議題圍繞 AI 資本開支沿產業鏈向下游延伸後,投資機會分佈的變化。三位嘉賓認為,近期 AI 資產回撤是高位擁擠交易的出清,而非產業週期見頂——產業仍在高速成長,只是商業化兌現跟不上炒作預期,二級市場估值已明顯透支。Metalpha 生態負責人 Max 將當前的 AI 行業類比早期的區塊鏈行業:「基建投入巨大、資本熱度極高,但真正跑通閉環、持續盈利的應用仍然稀少。」機會的位置也在移動——從堆算力轉向降本與落地,定製晶片、光通信、液冷、電力基建等效率優化環節,以及垂直應用層,被視為下一階段的主戰場。
圖註:圓桌二「算力新週期:從晶片到雲端,資本開支如何傳導為投資機會」討論現場。
跨界對話延續至會後
論壇最後設自由交流環節,與會機構代表就各自關注的議題繼續深入交流。公募基金、數位資產投資平台與量化科技公司,過往關注重點各有不同,但隨著數位資產合規化推進與 AI 產業週期演進,其面臨的核心課題日趨接近:在市場變數增多、週期縮短的環境下,如何建立清晰且可複製的配置方法。
從傳統證券到虛擬資產,從香港到新加坡、澳洲,卓銳證券正沿著同一條路徑推進——讓不同類型的資產,回到同一張配置表上。目前,卓銳證券持有香港證監會第 1、2、4、5 及 9 類牌照,其中第 1 類牌照已獲批面向專業投資者及零售客戶提供虛擬資產存入、交易及提取的全流程服務;自主研發的一站式平台 ZR,讓投資者以單一帳戶完成股票、ETF 與虛擬資產的配置。
「成為備受信賴的全球金融科技平台」——這是卓銳證券的願景,也是舉辦本次主題論壇的初衷。公司表示,未來將持續圍繞全球資產配置議題舉辦更多線下交流活動,與投資者一同把握雙主線下的市場機遇。
風險提示:嘉賓發言僅為個人觀點分享,不構成任何證券、金融產品或工具要約、招攬、建議、意見或任何保證。
AI 不是给你答案,是替你执行系统撰文:TECHUB NEWS 记者 Alma Li 香港报道|2026年8月30日
12 倍回测曲线 94% 净利出自 5 笔交易,Uweb 八位学员线上拆解 AI 投研的验证之道
核心观点:
8 月 29 日晚,香港 Web3 教育机构 Uweb(University of Web3)举行学员线上分享会,八位学员围绕 AI 投研轮番登台。一份累计收益约 12 倍的量化回测报告被讲者当场拆解,94% 的净利润出自 5 笔交易;期权、贵金属与链上套利的分享者不约而同把重心放在"验证"而非"预测"上。当晚的共识是:AI 的角色不是给出答案,而是执行纪律、审计证据。
比特币正在经历一轮急涨。公开行情数据显示,8 月中旬以来比特币从约 62,800 美元最高升至逾 81,000 美元,近一个月涨幅约 21%,8 月 28 日前后在 8 万美元关口反复拉锯。行情火热,关于工具的讨论随之升温。8 月 29 日(周六)晚间,Uweb 举行本周学员内部分享会,主持人开场即抛出问题:市场剧烈波动的这一周,有没有人用自己手边的 AI 工具做过深度研究。近三个小时里,八位学员轮流开麦,答案各不相同,指向却出奇一致:怎么用 AI 做投研,以及怎么不被 AI(和自己)骗。
五道闸门:一条 12 倍曲线的当场拆解
量化方向分享者岳瑞 Ryan 是当晚数据密度最高的一位。他先展示了一份在 TradingView 上跑出的回测报告:52 笔交易,累计收益约 12 倍。曲线漂亮,但他接下来的动作是把它当场拆掉。
按他的拆解,前 5 笔交易贡献了全部净利润的 94%;把这 5 笔"大赢家"静态剔除,收益从 12 倍缩水至 65%。52 笔中 31 笔盈利,胜率 59%,盈亏比 2.02;平均单笔回报 6.7%,中位数只有 4.3%,他表示更相信后者。把手续费和滑点计回后,差额达十几万美元。他还统计了持有周期与最终回报的相关性,系数仅 0.44。"持有越久赚越多"这个直觉,在这份数据里立不住。
"利润集中度是一盏需要警惕的信号灯。"岳瑞谈到,集中的利润可能只是恰好赶上了某波板块行情,而不是策略本身的功劳。他给回测划了五道闸门:数据完整性、策略逻辑可知性、执行真实性、利润分布、稳健性验证。执行真实性一节他举例:日线收盘价触发的信号,次日未必能以假设价格成交;信号确认时间与执行规则必须事先约定,而不是事后追认。策略还要分别在上涨、震荡、下跌的市场环境里测试,再做样本外验证,否则在他看来"只能称为研究上的假设"。
至于 AI 在其中的位置,他的定义与多数人的想象相反:不是让它生成更漂亮的曲线,而是让它当审计员,产出"降级结论"和"证据缺口",人负责定义规则与判断边界。"不能用收益率来评判一个策略的好坏。"他还提醒,社交媒体上那些精准的买卖点,大部分藏着未来函数。
给纪律装上外骨骼
第二位分享者林家锐的诊断对象是普通投资者:亏钱不是因为笨,而是三重错位。用他的话说,多数人问的是"这个点位能不能买",而一次完整的投资至少有四个维度(选标的、判断结构、定进出场、管理仓位),"用一个维度去做四维决策,亏钱是必然的"。另外两重错位是情绪与精力:靠意志力对抗贪嗔痴不可行,靠有限的精力盯不住 7×24 的市场。
解法是把感觉变成系统:把分析周期放大到周线月线、分批进场出场、账户专款专用,然后让 AI 执行纪律。"真正的 AI 不是给你答案,是替你执行系统。"林家锐强调,AI 没有贪嗔痴,凌晨三点市场暴跌、人吓得手抖的时候,它只会按预设规则报出"触及建仓区间";它最大的价值"不是比人聪明,而是比人更稳"。他给普通人的路径是三步:先学认知再上工具(AI 放大的是已有的认知,规则若是错的,它会帮人高效地错下去);用一笔亏了也不影响生活的钱跑通全流程;让 AI 当副驾驶,逐步授权,决策和下单先留在人手里。他透露,这套系统自己已经跑了两三年,年化收益约 30%。
当晚第一位登台的璟明把同一命题做成了产品。他开发的"投资工作台"设有多头与空头十余个席位,围绕同一标的做多轮辩论,给出看多或看空、可投或不可投的结论;再由按周运行的投资雷达按信号强度分四档(明确买入、候选、观察、风险预警)筛选标的,回喂给分析终端二次验证;最后叠加一层他自己沉淀的交易规则。若前两层都看多而规则判定不宜买入,系统直接弹出风险提示:"标的交易已违反纪律。"从筛选、深度分析到最终决策,三层连成闭环,他称之为用工具约束情绪化交易。开发路径也一并公开:先让 AI 组建带专业技能的"虚拟团队"产出需求文档,再交给 Claude Code 开发,最后用订阅会员的内嵌版本直接跑生产环境。
期权是一张预期报价单
Tracy Cui 换了一个市场维度:期权。她的问题同样不关于预测,而是"在财报、FDA 审批这类重大事件之前,市场到底提前为哪些风险付了钱"。
她把期权理解成"一张未来波动的报价单":看涨期权变贵,说明市场在意上行空间;看跌期权变贵,说明下行风险被关注;隐含波动率升高只代表预期波动变大,不指向任何方向。信号被她拆成四维:方向、幅度、时间、拥挤度。以拥挤度为例,期权仓位集中在哪个执行价附近,那里大概率就是关键支撑或阻力。岳瑞当场就此提问,她给出简化判断:看成交量在哪个价位集中。
四维信号合流,产出她所称的"事件前预期雷达",固定输出四个字段:方向、幅度、价格、边界。"它不会把研究强行压缩成一个定死的结论,买或者卖。"事件结束后回头复盘,实际波动落在预期区间之内还是之外,才是研究的重点。她举例:若期权价格隐含财报后正负 10% 的波动区间,实际只波动了 4%,说明结果没有超出预期;波动 12% 才叫预期被打破。"研究的重点不是结果本身,而是结果和预期之间的差。"
方法论上,她坚持先给 AI 看证据,让它先列证据表、再下结论,否则"它很容易把一些零散的信息包装成听起来很确定的答案"。她给 AI 分配四个角色:信息整理员、数据分析员、案例检索员和质疑者,最后一岗要求它主动寻找反例。踩坑清单同样来自她的实战:单笔大单不等于方向,看涨期权的成交可能是卖出;高波动率不等于看跌;任何点位都要放进历史分位里看。"做 AI 投研最重要的能力,不是找到一个神奇的指标,而是建立一个不轻易误读信号的检查清单。"
降噪:从财报到微信群
观渡展示了一套财报评分系统,接入真实行情数据,从估值、盈利、成长、风险几个维度加权打分,输出增持、持有、观望、减持四档结论,并现场演示了特斯拉、苹果与美光三只美股。比工具本身更值得记录的是他的三个判断:财报是标准化信息,AI 能处理其中九成;财报只是"排列工具",用来验证投资逻辑,不代表未来的现金流,"财报好也不代表马上能买入",因为财报周期与投资周期可能相反;AI 管信息收集、数据处理和逻辑分析,最终决策仍归人,投资要的是独立思考和批判性思维。
小丸子的题目最"土"也最贴身:观点验证雷达,解决"大咖说的都有道理,究竟信谁"。她以贵金属投资为案例:都知道黄金长期看涨,但 1974 年至 1980 年那轮行情里,1973 年入场方向看对的人,要先经历两年价格腰斩,再用 40 个月等到 8 倍涨幅,随后两个月跌回一半。她的雷达把信息分五层降噪:周期套娃(货币周期之上还有货币制度周期,"我们要的是美债的利息,人家要的是我们的本金")、信息源漏斗(按影响度和可信度给信源分级)、数据校准(自购 Wind 数据接口,以伦敦和纽约市场为主视角)、技术水位(金银比、金铜比等跨市场指标)、情绪温度计。最后一样最接地气:监测微信群的聊天密集度、关键词排行和红包热度,行情好时红包刷屏,行情差时群里沉寂。按她的测算,黄金每日交易规模远超年产量,观察金价的主视角是金融市场的交易规模,而不是新闻里的供需消息。工具的输出不是简单的买或卖,而是每条信息的影响度、可信度与分周期的行动建议,另附载体切换思路:行情好偏期权期货,行情差退回股票和现货。
来自区块链行业的学员 Lulu 分享的多源交叉方法最轻量:信息不是不够,而是太多太碎。把大问题拆成六到八个小问题,每个问题配最合适的信源(搜索管广度、语义检索管理解、新闻管时效、社媒管情绪、网页抓取管正文深度),多源结果合并互证、去重之后才输出结论。她正在内测一套搜索抓取聚合工具,按次计费,一个接口聚合主流搜索引擎与爬虫,失效源自动切换路由。
链上套利:眼见的价差是假的
程序员小白压轴登场,立场最鲜明:极其厌恶不确定性,只找确定性机会。他的题目是用套利思维审计资源、信息与规则之间的错配。
链上部分的案例自带反转:两个去中心化交易所之间肉眼可见约 80 美元的价差,1000 枚 DAI 换手后毛利 80 余美元,看似 12 秒即可落袋;但扣除 gas 费与付给链上区块构建者的"贿赂费",净利润为负,系统直接跳过这笔交易。眼见的价差是假的,这是他当晚最想传递的教训。他还展示了一笔据称以约 1.7 万美元成本捕获约 45 万美元的链上套利交易,涉及上百次连续操作。由此立起三步验证法:数学上成立、机制上可执行(同一区块内完成低买高卖)、现实中净利润为正。机会被他写成一条公式:可转移的差异,减去全部摩擦成本,再减去无法承受的不确定性。
套利思维也被他推广到生活:拿着美元薪水在低物价地区远程工作、香港上班深圳居住、签证与税制的信息差。"门槛这个东西是有两面性的:我没跨过去,就是我的门槛;我跨过去了,对别人就是门槛。"在他看来,信息公开不等于"同时、同口径、同对象",AI 的价值在于把公告、新闻这类非结构化数据整理成可审计的结构化信息,而人要做的是对抗性审查。他提醒,AI 的注意力机制天然顺着用户的话头检索,模型又被训练得更讨人喜欢,"它天然就是哄着你的",所以必须主动让它找反例。
他现场演示的"清算跟随"思路恰好接上了本周行情:监测链上清算地图,密集清算被触发后,空单被强平引发的买入会继续推高价格,形成滚动。这一机制并非纸上谈兵,链上数据分析机构 Glassnode 在公开分析中将本轮比特币上涨的起点部分归因于 8 月 19 日的空头清算。主持人则补充提醒,他此前邀请的做市商讲师曾讲过订单簿上的种种"损招",藏单、诱多诱空都属常规操作,机制成立不等于赚钱简单。工具层面,小白推荐用 Grok 的自动化定时任务监控推特上的链上信息(Grok 为推特原生产品,抓取上有天然优势),也可通过 Coinglass 的 API 监控全网爆仓量与资金费率。
150 分晋级线之后
这场分享会同时也是一套筛选机制的一环。主持人当晚三次强调首轮晋级线:150 分,不够即淘汰,学员可以通过打卡、发布社交媒体、报名分享补分。他同时预告,比特币上涨的深度研报将于次日公布,学员的链上数据接口权限有望在两周内落地;周日的首场学员项目路演将有六位学员登台;9 月 5 日至 6 日,Uweb 还将在深圳开设 AI 投研实战营线下课程。
Uweb 全称 University of Web3,2022 年由原火币大学(2018 年建校)团队在于佳宁博士牵头下创办,立足香港,面向企业家与投资人开设 Web3 与数字资产课程。当晚的主持人开场时回忆,投资纪律、分账户这些话题,早在"还叫火币大学的时候"就已在课堂上讲过。八年过去,讲台换成了学员,题目从纪律变成了 AI,内核却没有变。
近三个小时,八个人没有一个教"怎么让 AI 预测明天涨跌",反而不约而同在做同一件事:给 AI 划边界,让它列证据、找反例、执行规则。行情越急,这功课越值钱。用林家锐的话收束全场:"你负责定规则,它负责不让你的情绪破坏规则。"
(整理:Alma Li。本文据 2026 年 8 月 29 日 Uweb 学员线上分享会逐字转写稿整理,有删节,未经分享者本人审阅;学员姓名以现场花名及转写为准。)
编辑说明:本文以分享会逐字转写稿为唯一内容来源,转写含混的专有名词、口径不一的数字与口误(如个别行情口述价位)按"宁删不猜"原则处理;讲者自述的案例数据均以归属语保留。主办机构背景与行情数据经上述公开来源交叉核对。文中提及的 9 月 5 日至 6 日深圳线下课程、周日项目路演等安排出自活动现场口播,报名信息以主办方官方渠道为准。
免责声明:本文为活动报道,文中观点与数据均属分享者个人,不构成任何投资建议。
相关公开资料:
1. 香港Uweb商学院纽约游学收官,从监管风向看数字资产合规繁荣(搜狐)
2. Uweb于佳宁:Web3 AI Agents 塑造未来智能经济的关键四大趋势(腾讯新闻)
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文件显示,该 ETF 计划在 Cboe BZX 交易所上市交易,代码为 $PROS。此举旨在为投资者提供接触职业体育所有权这一独特资产类别的机会。(@JSeyff)美国官方贫困率降至历史最低水平Techub News 消息,美国财政部发布最新报告显示,美国官方贫困率下降 0.5 个百分点,降至历史最低水平。报告链接已随推文发布。
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Centrifuge 是一个专注于现实世界资产(RWA)代币化的 DeFi 协议,允许企业将资产上链并获得流动性。纽约人寿投资管理公司是美国最大的寿险公司之一纽约人寿的子公司,此次代币化基金的发行标志着传统金融巨头进一步拥抱区块链技术。(Cointelegraph)SBF 曾向 Anthropic 投资 5 亿美元,其资助网络仍影响 AI 安全议程Techub News 消息,已破产的 FTX 交易所创始人 Sam Bankman-Fried(SBF)在 2021 年向 AI 公司 Anthropic 投资约 5 亿美元,获得约 8% 股份。其支持的“有效利他主义”资助网络至今仍在运作,持续放大 AI 安全议题的声音。
SBF 的股份已被清算用于偿还债权人,其遗产管理方在 2024 年以约 13 亿美元的价格出售了这些股份。该网络目前资助了包括 Tarbell AI 新闻中心和模型评估与威胁研究组织(METR)在内的多个机构。
Anthropic 联合创始人兼 CEO Dario Amodei 近期发表政策文章,呼吁对前沿 AI 模型进行强制性第三方测试。批评者认为,Amodei 正在效仿 SBF 的策略,寻求通过监管建立垄断优势。2026 年上半年,Anthropic 的联邦游说支出已增至 353 万美元。(BeInCrypto)