对话三七互娱投资刘雨：PMF、AI生态，和产业资本视角下的AI投资

三七互娱将以科技投资方式进一步探寻AI领域行业机遇。

近日，华翊博奥（北京）量子科技有限公司宣布完成近亿元Pre-A轮融资。在投资方中，我们发现了三七互娱的身影。其实，这并不意外。近年来，三七互娱瞄准AI领域，投资动作不断。

在备受一二级市场关注的AI领域投融资方向上，公司在2023年年报中表示：在自主探索与内部孵化的同时，公司以科技投资方式进一步探寻AI领域行业机遇，公司聚焦大模型以及应用层赛道，直接或间接投资了智谱华章以及深言科技、硅心科技等优质科技企业；空间计算和游戏社交平台方面公司已投资的企业宸境科技与YAHAHA都已深度拥抱AIGC，赋能其主营业务；整机方面已投资的雷鸟创新、影目、燧光都在打造成为AI的最佳载体，承载更多的AI内容和功能。公司专注游戏等泛文娱内容，以及人机交互的硬科技赛道，持续保持对硬件和技术发展紧密关注，以投资赋能业务的创新可持续发展，构筑产业竞争新优势。

稍早前，IPO早知道围绕三七互娱的投资策略、AI生态当下的现状和发展趋势等话题，与三七互娱集团投资副总裁刘雨进行了交流。

在访谈中，刘雨介绍了三七互娱2023年整体投资策略，并指出当前投资方向仍在延续此前大“元宇宙”生态中的应用、技术、内容、硬件以及基础设施等方向，具体围绕AI基础设施（芯片算力、Infra）、交互传感、AIGC应用、具生智能、XR以及游戏基础设施等领域布局。

关于AI领域的投资，刘雨表示，已经提升到了战略高度。在延续去年投资策略的基础上，今年2月份以来，三七互娱投资策略旨在投得“更加精准”，项目更侧重于成长期及后期、投资金额略有提升。

正如年报中展现的，三七互娱亦有海外投资，刘雨表示，海外投资是三七互娱国内投资策略的延伸，会重点关注细分领域中全球技术前三的公司，并强调“得到大厂或产业资本的认可”、“公司接近商业化拐点”也是海外投资的评估关键。

而围绕中国AI生态的变化，刘雨详细分析了目前在芯片算力、Infra、模型、应用等不同层面的投资和企业竞争生态，其中特别提及了大公司对于生态的影响。在海外，大量头部AI应用公司被大厂“收编”或积极拥抱大厂，“初创企业某种程度上不能避免拿大厂的钱，如果说最终‘大厂会收割一切’，这也是一个可能的终局。”

从AI创业者的角度来看，产业资本的优势和重要性更加明显。比如，相比于财务投资者，创业者更愿意“拿产业资本的钱，即便很少”，而财务投资者如果投得少，可能投不进去，原因是产业投资者更有可能带来需求和订单，同时提供算力等非财务上的关键支持。

以下为访谈正文（有删节）

A：刘雨 三七互娱集团投资副总裁

A：总体来看，我们在投资项目上，AI领域关注会比较多，AI相关项目（算力层、模型层、中间层、应用层等等）已经上升到战略高度。

或许大家认为AI投资是“事件驱动型”的逻辑，我们并不这样认为。实际上，我们早在2020年，在梳理元宇宙板块时，就已经覆盖AI相关方向了。在2021年制定“元宇宙”投资大方向后，我们一直在关注AI+XR以及其核心上下游，包括算力层、人机交互等等。

第一，算力领域，我们投资了汽车智能计算的大算力芯片公司辉羲智能，创始人原是百度智能芯片部主任架构师，联合创始人也曾是蔚来汽车自动驾驶平台负责人之一，这家公司对标的是英伟达的Thor和高通的Orin。在汽车的智舱和智驾两个主要场景中，辉羲智能定位于智驾的大算力需求。在计算方面，我们是延续了元宇宙方向的投资策略。

第二，传感交互领域，我们在光传感方向进行投资布局，包括光通信的接收端、发射端等核心环节、上游的光纤电子驱动芯片等等。这不仅仅是国产替代的逻辑，而是这个领域有机会走向全球化。从技术角度来看，是基于全球领先或者不亚于全球领先大厂的技术方向或性能参数。

我们一直非常看好各类多模态的交互形式，包括语音、手势、眼动、脑机以及光传感等等，还包括机器人的人机交互以及XR空间计算的交互。实际上，传感交互也是在延续之前的策略。

第三，AIGC应用领域，我们在模型应用层做了不少布局。比如智谱AI，这家大模型初创企业的商业模式定位于toB/toG。根据国内AI的商业环境，从商业化角度来看，我认为可能toB、toG会先行。如果观察此前“AI四小龙”的商业化路径也是如此。此外，我们在AI的 C端应用侧还投了深言科技。他们的首席科学家孙茂松教授之前是智源研究院NLP实验室负责人，也是清华人工智能领域的教授。深言创始人还参与了智源悟道大模型第一代产品的研发，团队的技术实力还是比较强的。而且，我们认为，如果从全球AI技术研究领域来看，最强的三家就是海外的微软、斯坦福，国内的智源研究院。从定位的角度来看，深言科技对标海外的Notion AI，在笔记、文本摘要应用领域的产品定义也是非常具有前瞻性的。

总结来看，我们在2023年实际上是延续了此前元宇宙方向的策略，在通讯算力层，人机交互传感层、AIGC模型层都进行了投资布局。

A：截至2月，我们实际上还是延续了2023年的投资策略和方向，2月份之后的变化，是希望投得更加精准。

首先在策略上，单笔的投资金额更大、投资公司的发展阶段更靠成长期和后期了。之前，我们游戏以外的方向，实际上还是投早期，单笔金额在几千万元的规模。但三月份以来，无论是团队内部对投资策略的讨论，还是我个人的思考，我们在策略上会更“精准”，在已经跑出来的梯队中，去寻找确定性。

其次，关于具体投向，第一，今年我们会更多考虑算力层第一梯队的公司，不论是GPU还是AI芯片方向，我们看到国内的某些公司表现已经很好，而且初创的GPU、AI芯片企业达到或者预期达到规模商业化阶段的公司已经有几家。

在算力相关方向，我们希望能投到技术及商业化前三的公司，这些公司的特征包括，一是团队可能来自英伟达、AMD，二是商业化已经落地或者预期有质的飞跃，三是在GPU算力国产替代的趋势下，这些公司可能在未来1-2年上市，有比较明确的退出机会。

第二，模型层，虽然去年大模型公司已经不同程度地拿到了融资，头部的6家公司融到了几亿甚至超过10亿元的资金，这些公司我们都有交流过，它们在商业化、用户规模等多个方面都很不错。对于这些公司，我们也会考虑是否要填补过去没有出手的潜力项目。

第三，AI的中间层、Infra方向上，包括隐私计算、边缘计算、优化加速等等方向，我们也聊过不少公司，去年没有出手并非不看好，而是要观察团队的商业化能力。如果以今天这个时点来看，过去交流过的团队，商业化已经开始放量，特别是和一些大厂形成了生态资源或者业务订单上的绑定。从这个维度来看，今年我们在Infra层应该会出手。

第四，具生智能方向，去年基本看过了国内这一领域的初创公司，大概有二三十家，也有合适的标的。具生智能实际上相当于AI叠加机器人，是人机的交互，包括人型机器人、一些机械臂、或者一些轮式机器人加AI的交互。在商业化、性价比具备的前提下，我们会延续去年的思路，投其中1-2个团队。国内的项目，我们会更看重它们的单体成本，是否能够达到或者接近人工替代的临界点。

第五，我们还会延续传感交互的投资方向，会关注空间计算大的应用。之前我们布局了眼动视觉传感器项目，比如法国的Prophesee，这家公司拿到了Sony、韦豪、英特尔、雷诺、尼桑、博世的投资。

触觉传感领域，我们投了振子震动（比如应用于汽车座椅、XR设备的手势、震动手柄等等），其他领域还包括空间计算SLAM（同步定位与建图，Simultaneous Localization and Mapping）的技术，脑机接口等等，我们会考虑是否要补足更多模态的人机交互技术。SLAM目前在细分赛道的商业化程度较高，估值也比较合适。SLAM应用场景在早期包括扫地机器人，后面的增长空间还包括更大的机器空间计算，包括做一些交互式，如人型机器人、轮式机器人、XR以及未来一些工业场景里，都可以落地。

MR领域我们也会继续关注，鉴于苹果的Vision Pro预订单比预期高一些，如果苹果将MR作为生产力工具推向市场，有助于形成很好的内容和开发者生态，从这个维度来看，我们也会对MR、SLAM的手势交互或空间交互市场的商业落地有所期待。

最后，是游戏领域的策略，基本上可以分为基建（工具）和内容（平台）两个方向。游戏的基建领域，比如游戏场景的AIGC应用，比如文生图、文生音视频、文生3D等类似方向、多模态等等，我们主要还是看能够快速找到应用场景落地的，以及技术领先且有很好PMF的团队；游戏的内容领域，我们关注内容矩阵型，而不是单体卖得特别好的游戏，矩阵平台不论是内容生产商、研运一体、发行商还是AIGC叠加游戏的场景，我们基本上都会看。

A：实际上，我们去年并没有考虑很多退出市场带来的影响。但作为CVC，我们的退出灵活性会比财务投资人更高、更主动。

我们还是长线投资的逻辑，希望战略上是一个5-10年的思考，财务上是3-5年的退出预期。所以从这个维度而言的话，其实我们反而是从退出阶段来以终为始，就是阶段更往后或者说兼顾后期的投资，然后缩短退出的路径；第二个维度的话，我们可能也会接受一些并购、还有后续再融资退出的策略，而且这种策略已经在我们规划中。

A：整体而言，2023年的退出案例可以归纳为上市公司二级市场直接退出，以及海外巨头收购。一是华策影视，2021年我们参与了定增，当时一笔直接投到了华策影视前十大股东之中，2023年已经全部退出完毕了；第二，海外投资的MicroLED项目Raxium，2022年上半年被谷歌收购，实际上已经完成退出；第三，2021光学模组供应商WaveOptics通过并购退出（被Snap收购），2023年完全退出。

A：反而不是消费类的项目，因为消费类的项目我们投的还蛮好，要么是后续拿到了融资，要么是账面的现金非常充足，发展基本上符合我们的预期。

A：我们看到，无论是海外大厂还是顶级的VC/PE都在重点投资应用层，因为它的商业化落地的速度确实非常快。从海外市场来看的话，海外的付费习惯（特别是C端的付费习惯），付费能力，PMF产品定义的精准度都是很好的，产品可以将很小的痛点打透，然后商业化。

国内市场，我们看到AI的模型侧实际上还是从G端和B端放量。鉴于信创的5年计划，2027年左右会达到一定的国产化率。从这个角度来看，付费能力最强的国企央企，现在已经进入到去做AI数字化应用落地的阶段，而且是大比例、大金额的。

当然，我们也看到了国内一些在PMF上做得很好的C端产品，这些应用层的初创企业也产生了收入，且收入呈持续增长态势。这样来看，在AI趋势刺激、AI技术突破的情况下，我们也不要低估国内C端的付费意愿。

第二，AI计算工具在游戏和泛文娱场景的应用，用户也会为文生图之类的软件付费（包括在游戏场景里面）。AIGC在技术突破以后，有可能会刺激付费意愿的提升或者付费金额的提升，产品主要还是需要解决不同的痛点。

第三，国内的初创团队如果有全球化的背景，会主动出海。我们看到，AI的应用层其实都是在出海的，原因是有一些区域，美国的初创企业暂时还覆盖不到，比如东南亚，或者说这些区域还有增量空间。毕竟现在还谈不到和谁竞争，一方面to C能实现商业化或者有很高的付费收入，另一方面，国内的团队不论是出海还是全球化兼顾国内海外市场，都有预期比较好的商业化的点，只是时间上没有海外的团队快。

国内出海的AIGC工具层，我们也有投资的企业在孵化这个方向，比如文生图，首先是和Mid journey 或者Stable Diffusion在地区上形成差异化；第二是靠性价比的优势，比如用1/10的价格去竞争。其他C端产品的出海策略也类似。

A：海外杀手级的垂直应用已经有很多，无论是ChatGPT、Claude、Inflection还是Mid journey、Stable diffusion等等，我们国内也已经看到，头部的几家产品差异化都比较明显，因此每一家都值得去关注，国内在生产效率工具也有机会跑出来。

同时，由于AI存在幻觉，所以要从几个维度来看。一是需要在“幻觉足够低”的维度，在生产力工具效率提升的场景做得足够好、足够精准，我认为这是很好的方向，商业化也能很快；第二，AI在教育+的场景中，低龄段（0-6岁以及6-9岁）小朋友对AI幻觉实际上是有一定程度容忍的，他们觉得是娱乐性的表现，所以AI+教育硬件、AI+教育内容的场景，我们认为也是非常好的一个方向；第三个维度，是刚才提到的泛文娱的大场景中，去做付费的效率提升工具。目前不论是在影视剧、音乐还是游戏等领域，已经形成了为工具付费的习惯，未来AIGC工具仍然会持续有用户付费。所以，以上三项是我们看到优先级比较高的。另外，鉴于信创对于全面AI智能化的要求，未来国央企还是会为效率提升、降本增效的工具付费的。

A：对标海外头部应用的前提，是有区域的分割（比如海外应用无法在中国使用），才能有机会跑出来；第二，如果Tiktok能在海外取得领先，国内可能也会有其他的应用有机会出海、做到差异化和领先。但从这个角度来看，我们也非常期待，中国AI领域的“Tiktok”出海，可能是“AI+社交”，也可能是“AI+生产力工具”或者“AI+Agent”,我们认为中国AI最终都会走向Agent调用所有应用和功能，最终大家也都会走向“AI+系统层”的方向。

另外，我们也观察到短剧赛道的变化，未来肯定会有“互动剧”。比如去年流行的游戏《完蛋！我被美女包围了》，实际上是一个互动剧的模式，基于短剧的游戏化。而短剧也可以有AI的元素，我们看到国内有一些头部的IP拆分出的短剧平台，在海外已经能做到TOP3甚至TOP1了。所以，我们认为，如果中国公司有很好的内容或者很好的产品定义，还是能够跑到比较TOP的位置。

第二，在出海的过程中，如果大家的底座模型相同，就不存在代际差，所以拼的还是产品定义和PMF，也就是在海外大家也是围绕这一点竞争。

A：主要的挑战仍在于不够本土化，在国内的团队可能要兼顾国内和海外的业务，分散了精力和时间。海外端对于当地的人、市场、精力的投入会更高一些。我们也发现，头部模型在做C端应用出海的过程中，实际上拿到了足够的钱，并不比tier 1之外的公司差；而“AI+Agent”的场景中，我们看Claude和OpenAI，并没有突出Agent的属性，Inflection更多还是“高情商”，主打情感陪伴。

当然，我们看到越来越多的Agent属性的初创企业被大厂收编。从这个维度去看，具备更高组织灵活度或敏锐度的初创企业，比如国内“AI+社交”、“AI+Agent”，乃至AI+办公场景生产力工具，都已经拿到了几家大厂的钱。不论是从融资还是生态，海外的初创企业开始和大厂绑定，国内也是同样的逻辑，国内企业如果出海也会有机会跑出一个比较好的身位。

A：第一，从商业逻辑上来看， GPT5、6甚至X会持续迭代，每一代的API会有差异，导致Open AI体系内和体系外的AI原生应用的底层可能就会有差异；第二，假设大家在同一个代际，如果算力、Scaling Law有一天达到瓶颈，不同的应用层还是比拼PMF和商业逻辑；第三，我们去年在看Anthropic（Claude母公司）时，认为它和谷歌做类似的事情可能打不过谷歌，或者说发展会遇到瓶颈；但后来我们复盘发现，实际上大厂不会把精力都放在一个篮子里，而且后面也看到它拿到了谷歌、亚马逊非常重要的资本投入。从这个角度来看，大厂实际上是会拥抱在垂直场景中跑得比较快的初创企业，如果有领先的身位，考虑拥抱大厂是没问题的。

A：我们看到其实很多初创公司愿意被大厂“收编”，或者多少有一些和大厂的商业合作。从这个角度来讲，不论是宏观层面要做AGI还是微观层面要做商业化，首先大家都愿意拿足够多的钱；第二个维度，不论是海外还是国内的VC/PE，目前融资都不容易。我们看到全球融资的数据中，VC/PE融资和投资的规模都是在下降的，也有可能大家都会把钱放到AI之中。如此看来，又回到了我们的主题，CVC可能是最愿意对产生迭代的技术或者类似于第四次工业革命持续投入，相当于投入的资金大概率是来自大厂或者产业资本，因为财务投资人并非一个长线（种子、天使等早期投资阶段除外）的逻辑。产业资本可以长期投资、持有甚至10年以上。

初创企业某种程度上不能避免拿大厂的钱，如果说“最终大厂会收割一切”，这也是一个可能的终局。目前看，微软在系统层已经做得很好，而未来肯定会尝试在AI中做系统——这可能也是大家的终局，而目前微软已经把前三名AI初创企业中第一、第三名收编了。

对于云厂商，云可以和模型层形成很好的商业互补。国内各家云厂商也基本在投，包括三大运营商、互联网大厂的云厂商等等。在海外，我们也看到四大云厂商中，至少前两大都在布局。云厂商需要补足生态，不论是作为业务协同的伙伴，还是去交付模型应用。

总结一下，大厂如果希望自己来做到AI终局，需要有更敏锐的组织，倘若资本投入和敏锐度没有比初创企业更好，大厂也可以选择直接“收编”。但我认为，即便有所谓“大厂收割一切”，也只是资本层面的，并非一定是能力层面的（收割）。

A：我们观察到，首先，英伟达的高阶芯片的禁售，的确存在算力上的代际差；第二，目前国内公司的算力代际差目前存在，但未来可能影响会减弱，不管是英伟达低代际芯片，还是通过国产卡+中间层优化加速，利用率都有一些差异。但是，如果未来5年-10年或者拉长到10年以上，Scaling Law、数据算法优化进入到瓶颈期，算力的差异不会对模型有太大的刺激，这样我们只是落后一定时间，后续有机会可以补足；最后，随着量子计算等新型计算的发展，2030年后，可能更多是量子计算+超算融合的逻辑，我们当下也在海外看到了一些融合的解决方案。

A：我们观察到，今年以来看AI领域投资的大多数都是产业资本。第一，不少PE也开始看早期；第二，产业资本的确是有机会给到AI初创企业业务订单的，甚至一些产业资本可能就以算力的方式交付投资了。AI初创企业开始不一定买得到合适的算力，以海外最优代际的算力交付投资也成立；第三，我们在交流的过程中也发现，产业资本即便是投得很少，AI初创企业也愿意接受，但财务投资人投得少就肯定是投不进去的。

A：刚才讨论具生智能时提到了一些。第一，如果从商业化角度而言，我们需要看在商业逻辑上如何匹配；第二，教育+硬件，某种程度上也是机器人的一个形态，比如做成AI Agent+玩偶的形态，我们会从教育场景来切入，这和我们现有的生态——“在线教育Steam”妙小程有重合，未来从AI+教育、AI+硬件、具生化这些方向中，对我们现有的策略升级；第三，在具生智能上，我们还是优先会投资一些PMF有经济性、能够在工业、商业场景商业化落地的项目。我们去年已经聊完了一些项目，已经在我们的Pipeline上——这些创业者既有全球顶尖的科技学者创业，也有大厂在机器人赛道有积累、出来在具生智能领域创业，还有纯粹的学院派在技术上有领先的创业者，我们今年会继续、持续地关注，然后逐步落地。

A：游戏领域有，其他领域的话，妙小程算是并购的案例。但对于并购，我们认为需要有非常强的产业协同才会考虑，游戏、文娱的优先级比较高。

A：海外的投资也都是我们部门来投。从2015年开始，我们投的第一个项目是在加拿大的Archiact，一家做VR游戏内容的公司；2015年-2020年，我们也有在亚洲布局一些游戏公司，比如日本的SNK（已经完成退出）等等。2020年在英国、2021年在美国、2022年在法国，我们都是投资了本地的科技团队。在看海外项目时，我们会和海外的合作伙伴做交流，也会和国内投资海外的CVC一起来看这些机会。

A：仍然是中国投资策略的延伸，我们的全球策略整体是一致的。从方向上来看，首先，海外我们基本上都在投全球细分赛道中技术面前三的公司；第二，我们投资的项目，一定要有大厂投资、有产业资本认可，不论是已投还是后续，需要经过大厂的技术检验、或者给到了业务订单、订单预期；第三，我们主要投还是成长型公司，已经走到商业化的拐点期，这样会安全一点；最后，投海外项目的单笔金额，会比国内低一些，尽量分散风险。

本文为IPO早知道原创

作者｜MD