中新经纬4月7日电 (王玉玲)“DeepSeek带来了两个重要的提醒：一是大模型企业是否要继续投入资源钻研底层算法，还是基于DeepSeek现有模型再进行迭代和运营；第二，以往大家普遍倾向于闭源垄断，但DeepSeek是开源的，所有人都可以加入共创，更多的资源、人力、用户集中在这里，可以不断地自我强化，降低边际成本，这给企业带来新的思路，要合作共赢。” 创世伙伴创投合伙人梁宇近日接受中新经纬专访时如是表示。
2025年初，通用人工智能大模型DeepSeek因同时具备开源和成本优势在全球爆红。对于重点投向AI领域的一级市场投资人来说，这意味着什么？他们又是否会调整投资范式？
创世伙伴创投是一家早期投资机构，管理总规模超过100亿元人民币等值的美元和人民币双币基金，专注于智能化、绿色化和国际化及全球前沿科技领域，该机构创立后着重关注AI+ToB领域，第一个投资项目是提供AI金融风控解决方案的冰鉴科技，并在此后陆续投资了AI影像公司数坤科技和诸多AI+机器人公司。
创世伙伴创投合伙人梁宇 受访者供图近期，中新经纬对话梁宇，讨论AI+投资的下一刻。以下是对话实录，略有编辑：
中新经纬：你怎么看DeepSeek的出现，它是一个让你感到意外的投资案例吗？
梁宇：是的，对于全行业的投资机构来说应该都是如此，DeepSeek的出现让人眼前一亮。DeepSeek脱胎于量化私募巨头幻方量化，一直比较低调。
在AI大模型演进和工业化的过程中，DeepSeek的出现给所有大模型厂商敲响了警钟，过去大家是粗放式地堆积资金跟算力，而他们选择的是以工程化创新实现“轻量级颠覆”，从而实现节能高效。
中新经纬：DeepSeek会改写AI投资范式吗？你们会更多关注什么？
梁宇：会的。DeepSeek的出现，对参与这场游戏(底层大模型开发)的公司来讲是一个震撼弹，打破了底层大模型开发领域的既有格局。此前，大家的操作思路更多是跟随国际创新，例如OpenAI更新，中国的企业可以快速跟进，大量的投资活动都集中于此。
而DeepSeek带来了两个重要的提醒：一是大模型企业是否要继续投入资源钻研底层算法，还是基于DeepSeek现有模型再进行迭代和运营；第二，以往大家普遍倾向于闭源垄断，但DeepSeek是开源的，所有人都可以加入共创，更多的资源、人力、用户集中在这里，可以不断地自我强化，降低边际成本，这给企业带来新的思路，要合作共赢。
创世伙伴创投创立以来，我们就一直强调技术如何应用于产品并且解决商业问题，如何用现有的技术和技术的演进进行商业化，DeepSeek的出现，加速了这个过程。原因在于，现在DeepSeek对算力要求变低，意味着成本、硬件投入降低，更多的创业者和产品方能够用得起，中国有大量的工程师人才，当成本足够低的时候，各行各业的参与者都愿意过来试一试，这或许是“大水漫灌”，但这个过程也最终能试出真正的需求，找到AI的核心应用。
中新经纬：你认为什么样的AI应用能够跑得通？
梁宇：一方面，AI应用容易发生在数据丰富的领域，比如说医疗、金融、内容生成，都是数据极其丰富的领域，但应用过程也各有各的难点，医疗领域需要解决价值分配，各方利益平衡的问题，内容生成需要解决数据集合的问题。
我们的一家被投公司数坤科技有针对冠心病的全自动辅助诊断人工智能产品，能在理解医疗图像的基础上，重建出清晰精确的3D数字心等，帮助医生节省看影像的时间，提升诊断的稳定性，帮助医院在同等时间内接诊更多的病人，也能够帮助患者节省等待时间。数坤科技的主要客户是中大型医院。这些医院作为经营主体，愿意去采购。
另一方面，AI的应用场景还延伸到需要AI作为解决方案的领域，例如具身机器人。
目前，机器人虽然在运动和灵活性方面已有较大进展，但仍然缺乏“智能大脑”。它们在执行高精度动作任务时显得力不从心，例如炒菜、扫地等复杂任务。根本原因在于，机器人的训练依赖大量高质量数据的支持，而目前提供给机器人的数据和场景仍然有限，导致其对人类意图的理解能力不足，对世界的感知也较为初级。AI技术的持续进步，将使机器人大脑变得更加智能，不仅能够更好地完成复杂任务，还将提升泛化能力和开发效率，为机器人行业带来更广阔的发展前景。
中新经纬：创世伙伴创投会关注具身智能产业链吗？
梁宇：我们对于具身智能的全产业链，从核心零部件、运动控制系统、指导机器人与物理世界交互的机器模型、再到人形机器人本身都在看。
从人形机器人的应用来看，关键在于找到人形机器人能够在哪些领域解决问题，它会更有性价比。现在，我们在重点关注养老机器人。养老和康复连接密切，它需要解决的问题是刚性的，第一，为老年人提供情感陪伴，第二，解决老年人行动不便，通过机械装置降低老年人行动不便带来的麻烦，帮助老年人进行康复训练。
但人形机器人走向应用，还有很多问题需要解决，第一，关节模组、减速器是不是能够做得足够小，能够有更轻的重量来承载运动。
第二，如何让机器人拥有大脑，学会与世界互动，要学会开门、按按钮等功能，前提是通过大量的数据训练，来支持机器人决策，使它能够理解物理世界的规律。
第三，还要解决注意力机制的问题，现实世界到处都是信号和数据，需要根据任务给不同的数据建立合适的权重，让机器人能够分配优先级，还有，机器人现在主要依赖视觉数据决策，但机器人要扶老人或者拿水杯，还需要将触觉数据跟视觉数据结合，通过触觉反馈来分配合适的力度。
中新经纬：现在很多投资机构在进行“All in AI”的投资策略，你认为这会出现投资泡沫吗？
梁宇：每一次的科技进步都会伴随泡沫，当一个行业达到顶点时，资金、人才都会集中，就一定会出现泡沫，慢慢会迎来一定程度的幻灭，原因在于人们对AI+的想象太过于理想化，以至于短期无法实现时，迎来局部泡沫的破裂。
泡沫在某种程度上是推动技术进步的，对于行业发展也可能是“必需品”，如果一个地方没有泡沫，资源无法集中，对于技术突破或者商业化突破不利。且泡沫形成的造富效应，于后进者也会起到激励作用。
不过，AI+的投资泡沫还未到来，因为这是一个非常庞大的概念，它的投资周期会拉长，现在还在泡沫形成中。现在，市场还在寻找和解决问题的过程中，每一家企业都在探索如何能够用AI创造出符合真正经济曲线的应用，而非比较性价比的阶段。
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