一 | 本期《Blue hour》请来一位AI投资人，英诺天使基金合伙人王晟。对话嘉宾：心影随形创始人刘斌新对话背景：C.ai之后，AI陪伴还可能长出怎样的新物种？前B站副总裁刘斌新选择了一条非共识路线——从游戏陪伴切入，打造「逗逗游戏伙伴」。今年世界机器人大会发布“中国最具投资价值机器人公司TOP20”，榜单上，有5家是他在第一轮投资的项目：加速进化、松延动力、自变量机器人、千诀科技、动易科技。

二 | 按目前估值来看，两个项目有小几十倍的收益，两个项目有10倍的收益。细究一番，投中那几家公司的逻辑不太一样。目前「逗逗游戏伙伴」已经拿下千万用户、月活突破200万，成为AI陪伴赛道里的另类黑马，如今，它正以「Hakko AI」之名加速出海。如果说投偏本体的公司是基于战术——人形机器人原本不在他的规划里，是马斯克和黄仁勋制造了风口，此时需要的是快速反应，跟上形势的能力。封面图片由AI生成在今年东京电玩展的现场，我们第一次见到了AI陪伴创企心影随形的创始人刘斌新。面前的刘斌新，像此前媒体同行描述的一样随和、健谈，他曾先后出任过百度副总监、360助理总裁、B站副总裁，2023年，他选择了自己创业，从熟悉的游戏场景切入做一款AI陪伴产品，「逗逗游戏伙伴」由此诞生。那么在早期抓住自变量和千诀科技则更多靠的是战略——这两家，一个做具身大脑，一个走类脑路径，敢出手得从通盘的产业布局出发，对智能发展的大方向做出预判。

三 | 也不是没有遗憾，比如投得还不够多。从整个AI陪伴品类来看，「逗逗游戏伙伴」是一个很“特别”的存在。不同于市面上主流的、争夺用户娱乐时间投入对话的类C.ai产品，「逗逗游戏伙伴」更强调渗透到用户现有娱乐时间的轻量陪伴，比如在游戏卡关时提供攻略、胜利时提供情绪价值等等。

四 | 王晟的反思是，如果几家公司未来都有很大潜力，为什么非得选一家，赌谁是冠军呢？他说这些话，多少有些凡尔赛的意味。与此同时，刘斌新也认为目前主流的基于文本框形式的AI聊天交互体验不好，因为大量的背景信息需要用户手动补充，筛掉了一大部分人，而基于游戏等娱乐场景的轻量陪伴可能会是更有普适性的Context获取入口。

五 | “都投一遍”显然不可能是一个现实的策略，这话的潜台词是他看得早，估值便宜。早期投资的要义在于识别红利和人脉变现，核心是一个字“早”。从我们近半年对赛道的整体观察来看，类C.ai产品的确遇到了一些问题。

六 | 我想说的是，每一年热门赛道沙龙的座上宾们，那些投中明星公司的投资人，讲得都是这套话。尽管它们依旧代表整个娱乐向AI产品用户量级的天花板，累积了一批以二次元爱好者、乙女玩家等为标签的重度用户，但这种交互形式对泛兴趣用户吸引力始终有限，限制了用户量的持续提升，商业化上，也因为仅少量重度用户愿意付费，表现平平。另辟蹊径的「逗逗游戏伙伴」则瞄准了广大的游戏玩家群体。但他的故事又有些特别。这波新公司的创始人融资时最先想到他，其实是因为他坐过几年冷板凳，下了几年闲棋。有趣的是，这一非共识方向上的创业探索反而让「逗逗游戏伙伴」开拓了一个全新的获客渠道，在C.ai、Talkie每年动辄花费上千万美元买量的背景下，其三分之一来自与AIPC厂商进行资源置换带来的电脑预装注册量。

七 | 再延伸一点，与其说我想讲的是某种成功的方法论，不如说是一段长长的职业成长故事：一个摇滚青年，毕业即投身互联网，曾是搜狐 10 号员工。1999 年开始创业，拿了 IDG 和祥峰的400万美金，但赶上互联网泡沫，公司没撑住。往后数，还有三段创业，卖过两次公司。AIPC厂商亟需让用户感知硬件价值的AI功能，而「逗逗游戏伙伴」需要用户，演绎了一场双向奔赴。据悉，「逗逗游戏伙伴」由团队自研的视觉语言大模型LynkSoul VLM v1提供支持，具备较强的游戏画面理解能力，在多项游戏场景测试中表现优于主流通用模型。花了十多年时间，创业没大成，他只验证了一件事，自己不适合创业。根据官方数据，目前该产品的月活跃用户已达200万，尽管主要活跃于桌面端，尚未被纳入以Web端访客为核心的主流榜单统计，但从体量来看，已跻身全球AI社交类Web产品的前十。此次刘斌新和团队将「逗逗游戏伙伴」的海外版本「Hakko AI」带到东京电玩展，虽然是首次在海外展会上亮相，但海外用户其实已经超过20万，海外版本的留存甚至比国内版本还好。快到40 岁的时候，他开始学做早期投资。移动互联网大潮袭来时，他还是投资新手，积淀几年，倒是赶上文娱投资热。我们参观「Hakko AI」展台那天并不是公众开放日，但现场人依旧不少，「Hakko AI」的展台在靠近展厅出口的地方，几位工作人员正在为参展忙碌。毕竟当过文艺青年，投文娱驾轻就熟，几个小几十倍回报的项目都记在他名下 —— 这听上去更多是基于经验取得的成绩。那天，我们和刘斌新一起聊了聊「Hakko AI」的最新出海进展，以及作为一个非共识方向上的创业者对AI陪伴赛道的认识和判断，以下是交流全文：一、Day1全球化，日本试炼，北美加速白鲸出海：听说你们公司从成立第一天就决定做全球市场？刘斌新：对，我们在2023年4月成立，从一开始就确定定位为全球产品。而后新消费扑面而来，他学习品牌战略、品类定位和消费心理学，但折腾了半天，发现有些事不是学就能会，要靠 sense—— 换言之，他碰上了一个用理性无法可靠把握的赛道。再后来是芯片、半导体和新能源，偏偏他又不喜欢 To B 生意。虽然最初从国内起步，但海外的规划几乎同步进行。理性意义上的 “ 有用”当然很重要，但不是他唯一的考量标准。

八 | 你似乎很难在一个投资人嘴里听到对 “ 喜欢 ” 这件事的强调。去年主要是日语版本，今年7月正式上线英文版后增长非常快，现在海外用户已经超过20万。

九 | 白鲸出海：目前海外的用户主要集中在哪些市场？刘斌新：差不多50%来自北美，20%到30%在日本，剩下主要在繁中地区。

十 | 我们的研发中心分布在北京和上海，目前出海相关业务主要放在上海，规模不到10个人。白鲸出海：「Hakko AI」这个名字有什么说法吗？刘斌新：“Hakko”在日语里是“箱子”的意思。我们的第一位AI角色是一只从箱子里跳出来的小猫娘妮可，她就是“箱子里的AI伙伴”。白鲸出海：在AI陪伴这个领域，海外会比国内好做吗？刘斌新：其实不一定。风口来了，共识有了，追呗，学呗，拥抱浪潮呗，为什么要怀疑？逆流的代价是，好几年里他鲜少出手。我们现在在海外主要做两个市场，一个是日本，一个是英语市场（主要是北美）。日本是我们最早切入的海外市场，但我们也发现它的天花板相对有限。但命运的奇妙之处在于，恰恰是因为他没有追逐看似更确定的趋势，放任自己捣鼓感兴趣的事，反而撞上了这波 AI 热，成为被新浪潮选中的人。以上便是一个70后投资人穿越周期、起起落落的成长路径。王晟是理工科出身，理性思考是刻在骨子里的习惯，但偏偏职业上的重大选择——无论是当初去互联网，创业，还是后来选投资主题——都从感性出发，总是尊重自己的感受。这当然与他的身份有关，他不是GP，无须承担LP问询的责任，因而保有一份自由。从结果来看，并非所有的红利他都吃到了，因而这不是个成功学故事。虽然我们的产品形态、用户体验都很契合日本用户的偏好，用户时长和留存率比国内还高，但日本市场总体规模不大。所以我们现在在日本稳定运营的同时，也在快速开拓英语市场，目前英语市场的用户量其实已经超过日本了。白鲸出海：你刚才提到日本市场规模不大，背后的原因是什么？刘斌新：原因很现实，日本人口不到两亿，而且老龄化严重。但我觉得他的人生也很多彩。

十一 | 人难免被浪潮推着走，可绝非毫无周旋的余地，还是可以为保存自己的兴致和性情赢得一点空间，这是我觉得王晟作为一个投资人身上可贵的地方。年轻人口体量大概相当于国内一个一线城市人口规模，这就决定了你无论做得多好，增长空间都有限。白鲸出海：而且日本用户会对内容消费更加挑剔？刘斌新：是的。如果要选一种色系代表他，我会选紫色，由热烈的红色和冷静的蓝色混合而成，象征感性和理性的交融。日本游戏行业太成熟了，玩家习惯了精致的内容和完整的体验。但这也意味着，一旦你能做出他们认可的品质，他们会非常忠诚，用户留存会更高。如果要选一种具体的颜色，我想鲜艳的桔梗色很贴切，一种明快的蓝紫色，一如他大笑时显露出的明快的性格。

十二 | 日本社会其实走在我们前面，他们的孤独问题更严重。摇滚乐、互联网和天使投资刘燕秋：我想先从你个人谈起，你的视频号介绍是关于天使投资和摇滚乐队。年轻人压力大、结婚率低，“宅文化”盛行，大家白天戴着面具生活，下班后需要一种没有社交压力的释放方式。所以当一个AI能在家中给他们陪伴、让他们不必伪装，能随性地表达情绪，这样的需求是非常真实的。其实这个行业里玩乐队的人也不少，讲讲你为什么喜欢摇滚乐吧。白鲸出海：对于海外的用户规模和营收会有什么预期吗？刘斌新：我预期国内用户占60%，海外占40%，收入比例是一半一半。

十三 | 中国的人口基数和游戏玩家规模都足够大，潜力非常可观。目前我们的用户性别比是3:7（女：男），有点像早期B站，后面女性用户也会慢慢多起来。很多人觉得海外C端付费能力强，但你要在海外把用户规模做起来并不容易，比如日本人口基数小，变现空间自然受限。而且海外做To B业务也没想象中那么容易——销售周期长、客户分散、组织复杂，效率其实比国内低。王晟：我从初中就开始弹吉他了。相反，在中国我们既能做C端用户，也能做B端合作，生态更完整。二、两周放弃类C.ai产品，转做游戏陪伴白鲸出海：你在哔哩哔哩工作时应该接触过很多游戏用户，当时怎么想到“AI游戏陪伴”这个方向的？刘斌新：我之前在哔哩哔哩，身边很多同事、朋友都是重度的游戏用户。

十四 | 那个年代有个很特别的东西，叫“打口带”，就是一些走私过来的音乐磁带被查到后，会被打一个口，但很多其实还能听，有时候用胶带粘一粘就能继续用。

十五 | 他们不仅喜欢二次元、ACG动漫，还把游戏当成社交方式，甚至是生活的一部分。我就是通过这些打口带接触到了国外的音乐，觉得特别棒。后来上了大学，我买了一把电吉他，就想着组建乐队。我就在想，能不能更进一步？比如让AI陪他们聊天，让动漫、游戏角色真正“走进他们的生活”。大学时期闺蜜、室友感情会特别深，就是因为大家有共同经历和共同目标，一起上课、一起自习、每天卧谈会。不过说实话，我们当时的水平不怎么样，当时的环境，想把乐队搞好也很难。游戏其实也是一样的——你和AI一起打游戏、并肩作战、有共同目标（比如“打赢”或者“别被Boss弄死”），这种“共享经历”就能让情感更自然地建立起来。不像现在的小孩，从小就能沉浸在好的音乐环境里，吉他都弹得很厉害。

十六 | 刘燕秋：那个年代搞摇滚乐或者其他小众音乐的人，好像大多都有一段打口带情结。王晟：对，那时候中国的流行音乐发展得还不发达，音乐风格也特别有限。白鲸出海：为什么没考虑过做类似C.ai那样的产品？刘斌新：2023年4月的时候做过一个类似的，但两周内就下线了。原因很简单，我自己都用不下去。大家平时听的港台磁带稍微多一点，但港台音乐的资源同样有限，而且它主要是借鉴了日本一小部分流行音乐的风格。我发现这类产品更像“数字景点”——第一次和乔布斯、尼采聊天很新鲜，但聊几次后就没意思了。所以很多人在接触到打口带里的音乐后，都会特别惊讶：原来还有摇滚、金属，还有电子音乐这些类型，一下子就像打开了新世界的大门，这种冲击感还是很强的。刘燕秋：相当于你接触这些音乐的时候，正好是青春期，那个阶段人往往会有很多想法和情绪想要宣泄，摇滚乐刚好契合了这种需求？王晟：你说得特别对。就像去东方明珠、长城一样，你上去一趟就够了。我上大学那会，一直觉得自己未来的职业就该是搞音乐。

十七 | 背后的问题在于，它只是在“问答”，不是“聊天”。你看我们现在面对面交流，除了语言，还有很多共享的背景信息。比如我们都在东京，就自然会聊日本市场；你和我交流之前已经了解过「逗逗游戏伙伴」；我也知道白鲸出海的定位和影响力。但对大模型来说，这些背景都要重新输入——太繁琐，也太不自然。

十八 | 白鲸出海：那为什么选了游戏，而不是别的娱乐场景？刘斌新：游戏本身就是一个天然的多模态环境。刘燕秋：那后来怎么跑偏了，没走音乐这条路？王晟：因为发现搞音乐的可持续性太差了。那时候虽然音乐行业不发达，但乐队圈子还是有的，接触下来就会发现，大家想靠音乐谋生特别困难。它既有语音、动作、视觉，又有共同目标和即时反馈。另外，快毕业的时候，我开始接触到互联网，又被互联网这个新事物吸引了。你和AI一起打游戏时，关系的情感浓度和现实更接近。而且游戏场景的隐私敏感度较低，和朋友一起打游戏、直播，都是公开的活动，在这种环境中引入AI伙伴，不但不会让人觉得被监控，反而让体验更完整。白鲸出海：所以这归根结底还是从哪里获得Context的问题？刘斌新：对。我的一个好朋友姚勇，他以前是水木年华的吉他手。我们上大学时，他有他的乐队，我有我的乐队，还一起合作演出过。大多数AI应用需要用户主动提供数据，但没人愿意把隐私交出去。

十九 | 他毕业之后也搞了几年乐队，但最后觉得实在不行。

| 连水木年华这种在乐队里算发展得不错的，他都选择离开了。我们希望用户因为好玩、因为有用、因为愿意使用，自然地让渡一部分数据——这就是AI能真正“理解你”的基础。

| 离开后，他就去创办科技公司、游戏公司了。刘燕秋：摇滚乐圈子里经常会提到“摇滚精神”，你相信所谓的“摇滚精神”吗？王晟：首先得弄明白“摇滚精神”到底是什么。而游戏恰好提供了这样一个安全、非隐私、可持续的环境。

| 我年轻的时候觉得，摇滚精神就是反社会、很暴躁；但后来慢慢发现，真正的摇滚精神其实是自由意志——做你想做的事，创作你想做的音乐，表达你想表达的观点。AI陪你打游戏、陪你看剧、帮你规划任务，这些数据都能让AI更懂你，也让陪伴更真实。白鲸出海：在游戏场景中的交流会不会比较浅？刘斌新：很多人会这样想，认为游戏是一个幻想的场景、角色扮演的空间，大家说的都是“虚的”。

| 但实际上并不是。你仔细想想，当你和朋友一起在网吧、在宿舍打游戏时，一局游戏可能半小时，但真正聊游戏策略的时间只有十几分钟，剩下的时间都在闲聊。你会聊到课程、老师、学校八卦，甚至生活里的烦恼，这些才是非常真实、个人化的内容。到后来，我才真正意识到这一点。游戏反而创造了一个自然、放松的环境，让人愿意打开自己。白鲸出海：但人与人之间的游戏之外的话题，也是基于身份或者背景的共性的展开的。

| 用户与AI去聊游戏外的话题的动力来自于哪里？刘斌新：我们原本设想的是用户先在游戏过程中与AI建立情感，建立战友情谊，然后再去带着他一起看剧，一起学习。刘燕秋：后来接触互联网，你会不会觉得摇滚乐和互联网之间，有某种内在的关联？我之前看到过一种说法，说“互联网就是那个时代的摇滚乐”。但实际上很多用户进来就是要一起看剧，一起练习日语，跟我们设想的路径其实不太一样。

| 王晟：在当时的中国，摇滚乐和互联网都是特别新的事物。那时候的摇滚乐，大家都叫它“地下音乐”，我们玩乐队的也都叫“地下乐队”。很多用户确实是把AI角色当成了Ta的朋友，在游戏内外都会和角色聊天，包括会把自己日常学习、工作中碰到的问题和AI唠嗑、讨论。这里首先是与AI聊天不会像现实生活一样有社交压力，这和我们的用户群体本身的生活习惯有关，另外就是像游戏外的看剧等场景，用户天然的在这些场景有分享、讨论欲，有个Ta喜欢的角色陪着Ta，Ta会很开心。互联网在当时其实也是类似的状态，比如早期接触瀛海威的时候，也只有很少一部分人在尝试，大家都是觉得好玩才去做的。我那时候做这些事，更多是凭着自己的本能和爱好，不是因为看到这件事未来能有多厉害、能带来多少好处，就是单纯觉得它有意思，然后就愿意去相信、去投入。这种感觉，其实和后来有些年轻人信仰加密货币的状态有点像。三、不抢时间，而是“共度时间” 白鲸出海：我记得你们在用户信里说过，不做抢占用户时间的产品，而是陪伴用户度过娱乐的时光。那使用时长还重要吗？刘斌新：我们不会以“时长”为目标，反而时长很长。「逗逗」的定位是让用户在原本的娱乐时间里快乐加倍。用户该干嘛就干嘛，AI只是在用户看视频、打游戏、听歌的时候一直陪着你。刘燕秋：那玩乐队、搞音乐这件事和做早期投资有什么共通之处吗？王晟：你从理性的角度分析，投资其实是件复杂且综合性很强的事，对个人知识面的要求比较广。结果上看，用户平均每日使用时长已经能达到4个小时，甚至超过很多AI Bot类产品。

| 只是这种时间不是强制留下来的，而是他们自然而然地愿意和AI一起度过。年轻的投资人很容易陷入到技术细节里去，但单靠研究投资技术、看别人的访谈，甚至学习学院里的课程，是很难把投资做好的，那更像是“照猫画虎”。了解文化和历史其实很有必要。从投资人的知识结构来说，宏观经济、微观经济自不必说，心理学、社会学、人类行为学，还有商业与管理相关的知识，都和投资有关。好的投资人也大多会对哲学感兴趣。但这些知识不能只是多而杂，关键是要能将它们串联起来、形成关联，这样才会对投资有实际帮助。另外，我觉得投资这件事，核心还和好奇心有关。我认为“陪伴”本身就是一个反共识的话题。

| 它太大了，必须落地到具体场景中，才能真正产生价值。你得对很多事物抱有好奇心，并且具备创造性思维。比如出差路上看一部电影，这也是陪伴；打游戏时刷材料、升级，有人一起就觉得没那么枯燥；自习时有人静静地坐在旁边，累了聊两句再继续看书，这也是陪伴。陪伴的价值从来不在形式，而在“有人在”的感觉。我个人觉得投资确实挺适合我的，至于我到底是不是真的适合做投资，还需要更多实践来证明。关键是陪伴不等于聊天。聊天只是陪伴的一种方式，不是全部。现在很多AI产品都把“陪伴”理解为“对话”，其实这是一种误区。人真正需要的，不是有人不停地回应，而是有人在场、有人理解你的节奏，这才是情感连接的本质。白鲸出海：这是「逗逗」选择以“桌宠”形态呈现的原因吗？刘斌新：我们现在的主形态之一确实是桌宠，它不仅仅是一个可爱的装饰，还是一种情感载体。用户喜欢它的外观、动作和陪伴感，这种“拟人化的存在”能让人更自然地产生连接。尤其在模型能力还不够强的阶段，“可爱”其实能弥补“智商”上的不足。

| 因为我自己的专注力不算强，好奇的事情、感兴趣的领域太多，很难长时间只聚焦在一件事上，日复一日地把它做到精益求精。相比之下，我更偏爱那些创造性空间更大的事。当AI还不够聪明时，一个表情或小动作就能让用户感觉到温度和情绪，这对建立信任和喜爱很重要。

| 刘燕秋：在一件事情上不断打磨，要是能做到顶级的人，大概率也不是停留在一个很浅的层面上机械重复，也是需要从其他东西里面去借鉴一些视角，和其他领域打通，建立一套自己的哲学。王晟：这两个事情在某种意义上一定存在一种矛盾。当你花过多的时间在非常精细的事情上时，宏大视野的部分一定会被削减。用户也可以在游戏时把桌宠切换成遮挡更少的悬浮球。当你站到更大的视野去看问题，或者希望解决更多问题的时候，你一定很难具体到某个特别微观的问题。桌宠形态的AI角色白鲸出海：现在很多产品开放了APP生态，允许用户自由创建和上传角色。你们为什么不走这条“开放UGC”的路线？刘斌新：你可以去看看，这类平台里真正成功的角色其实不多。大部分角色质量都很低，90%都是低质重复的，只有5%到10%的角色是有趣、有互动价值的，而后者消耗了绝大部分的Token。所以为什么我说我觉得投资特别适合我，是因为我想做的事情就是涉及到多维度的复合视角和知识结构。

| 我们也尝试过让用户自由创造角色，但结果不理想。作为投资人，我需要把握的是投资这件事情的尺度和规范，而不需要站在一个创始人的角度把握某个AI技术或者某个AI应用的细节。如果两家未来都有很大潜力我为什么非得选一家，赌谁是冠军呢？刘燕秋：突然想到这是不是也是很多人错看了王兴兴的原因？投资人可能是拿着一套比较多元的标准去看这个人，但搞机器人其实只需要在特定的领域更专，不需要你的素质那么综合全面。

| 王晟：我觉得恰恰相反，王兴兴不是一个典型的科创时代的创业者。你看所有投科创项目，投的都是背后哪个教授哪个科学家。当时有两个项目摆在我们面前，我们可以投宇树，但选择了云深处，依据的就是科创时代投资的典型思路，保证了下限比较高。很重要的一点是，王兴兴有产品思维，是一个非常懂市场和用户需求，并且能把这种用户需求转换成一种匹配的产品表达，同时又能构建起支撑产品和服务表达的一整套技术和组织机制。

| 最后我们选择了一条“做精不做多”的路，由我们提供高质量模板，用户可以在此基础上微调、修改设定。我一直觉得，陪伴不是“越多越好”，而是“越深越好”。所以你看他对宇树的产品定义，包括宇树的销售，一直做得很好，但是宇树的技术能力并不是最强的。他们也不提供行业解决方案，因为王兴兴认为做产业相关的事情很复杂，也不赚钱，不是一个相对规模化的市场。后来随着机器人能力不断进步，突然在科研之外又打开一个偏消费的市场，大家拿它用来做表演，这是谁都没想到的。

| 你不需要成百上千个AI朋友，只需要一两个真正懂你、能互动深入的就够了。现实生活也是这样，真正能每天陪在身边的人其实很少。在这个过程中你就会发现，如果在比较早的时间点去看这两个项目，你会觉得科学家团队技术壁垒摆在那，底线是高的，但上限不一定。刘燕秋：所以错过宇树，后来你们还会复盘和反思这个事情吗？现在要是再给你一次下注的机会，一个像王兴兴这种画像的人和一个看上去更典型的科创创始人，你做的选择会有什么不同吗？王晟：如果回顾这两三年我们投资的项目，再回到你刚才问的那个问题，那我不会选，两家我都要。白鲸出海：那为什么还有这么多团队在做UGC？刘斌新：这就是所谓的“路径依赖”。

| 很多人觉得抖音成功了，就要照着它的逻辑来——做UGC、做推荐算法、再加上广告商业化。两个我们认为未来都会有很大的潜力，我为什么非要从里面选出一家，最终谁是冠军呢？所以值得反思的点在于，我们过去的选择的意识太强了，太强了。

| 但那套逻辑属于字节，它的优势是算法、用户体量和商业化经验，这三样都是别人学不来的。WAIC世界人工智能大会发布了一个Top20的最具投资价值的机器人榜单，里面有5家都是我在第一轮投的。你想要“在它最强的赛道上打败它”，是不可能的。微信、抖音的地位之所以稳固，是因为它们各自建立了独立的网络效应——微信的社交关系链、抖音的推荐分发。但是我数了一下，这里面其实有13家都在融资的第一轮跟我们交流过，我们是有选择权的。这种东西一旦形成护城河，你照搬只能被碾压。所以我常说，颠覆巨头的从来不是更像它的人，而是出其不意的人。但是我只投了5家。

| 抖音颠覆微信，不是做更强的社交，而是抢走了用户时间；微信后来想做短视频，也没做成。刘燕秋：你现在是觉得有点遗憾？王晟：遗憾谈不上，我只是觉得至少它展现了一个问题。

| 同理，新的AI社交产品如果还想复刻旧的互联网产品逻辑，就永远走不出大厂的阴影。当然你也可以讲，未来这20家不一定能跑得好，对吧？但这只是一个你的心理安慰。你必须找到他们“想做但做不了”的东西，找到他们“擅长之外的盲区”，那才是创业机会。本质的问题是说，我们假定这个时间点非常有价值，而且这些公司估值增长都非常快，如果是第一轮投，到目前为止都会有非常好的收益，我相信未来也不难退出。

| 但是为什么我们选了一些，而没有选另外一些？也许是我们选择的标准和尺度有问题。

| 刘燕秋：现在你选择的标准和尺度会发生一个什么样的变化？王晟：我们为什么没有选择去投那些项目，非常的重要的原因是，我们对于未来的产业，包括技术范式的发展、模式的选择，判断得太准确了，导致凡是没有跟我们形成同样判断的创始人，我们都觉得他们会走弯路。很多家在榜单上的创始人第一轮找我们的时候，他做的事儿跟现在做的事儿完全不一样，而跟我们当初给他的建议几乎完全一样。四、乘风而行，站上AIPC浪潮白鲸出海：为什么预装在国内能成为逗逗AI的一个重要优势？刘斌新：这其实是一个时代的红利。

| 我们赶上了AIPC崛起的窗口期。刘燕秋：所以你们已经看清这个行业未来的发展趋势了，是这个意思吗？王晟：这几年所有行业的发展趋势几乎跟我们的判断是完全一致的。

| 我们都会提前一年来判断，所以最大的问题也是，我们对未来的判断太有信心了，而且事实证明我们每一次判断都是对的，所以对那些不在我们判断方向上的创始人有时会轻视。像英特尔这样的芯片厂商需要展示AI算力的落地场景，AIPC厂商也需要新的卖点来推动高端游戏本的销售。而逗逗AI恰好能承担这个角色，让AI不仅体现在芯片性能上，更能被用户直接感知。

| 但是我们回到投资这件事的本质，终究是一个人的游戏，对吧？做什么事情都不是最重要的，重要的是这些人。我们从来都没有否认这些都是最聪明的人，我们虽然看到了他短期的局限，但是你不能否认，当这些人充分的把时间投入到这件事里，花更多的时间去理解这件事，了解市场跟市场碰撞的时候，他自然而然就会发生转变。对于AIPC厂商来说，预装「逗逗」让机器从“性能设备”变成“智能伙伴”。这就是为什么我们能和英特尔展开深入合作，也能快速落地在多家电脑品牌上。白鲸出海：那海外市场也会延续这样的预装合作模式吗？刘斌新：会的。我们已经在和一家国际品牌合作，预装「逗逗」后新机型会同时上线国内和海外。这是我们最大的反思。白鲸出海：之前的消息说谷歌会自己下场做AI游戏陪伴，之后可能在Google Play商店下载的游戏都会以浮窗形式提供AI游戏助手，这对你们有影响吗？刘斌新：对于创企来说移动端确实目前更封闭，安卓和iOS的权限体系让外部AI助手很难真正嵌入系统。所以我们现在的投资策略从去年下半年已经发生了比较大的转变。大家都想自己做，但现在Siri其实也还没做出来，所以我相信未来手机也会逐渐开放。现在的关键是找到能被用户感知的真实场景。我们反复在强调，我们要相信这些人，如果我们觉得这个人是强的，是可信的，我们可以接受他们在方向判断上和我们的分歧。刘燕秋：英诺不是一个主要投天使的早期投资机构吗？最底层的逻辑不就应该是更看人？王晟：是这样，你同时需要考虑几个问题，人和事是一个比例的问题。

| PC端是一个很好的起点，因为它的开放性强，使用时间长，用户也更容易接受AI常驻在屏幕上。白鲸出海：真的有这么多人玩游戏吗？似乎很多人只是玩一些小程序游戏，这种短平快的娱乐形式好像并不需要“陪伴”。当你对自己的判断非常自信的时候，那很显然有一个人的判断跟你不一致，你会认为他还不够强。刘斌新：白领在中国是少数派，00后、10后这一代，玩游戏的比例高得惊人——00后有90%以上都在玩，女性玩家比例也非常高。很多人以为“大家都没时间玩游戏”，但那只是我们的同温层。刘燕秋：难道你不会认为是自己错了吗？王晟：英诺是一个善于学习的机构，对自己的判断非常有信心。

| 社会上有大量用户有充足的时间，他们愿意用游戏、短视频、线上娱乐来填满生活。

| 你想想，抖音的日活时间有多长？我们这些工作忙的人只是平均值以下。但我们从来都不会轻易否定创始人，都是在跟大家不断沟通，沟通他对市场的看法，对技术发展为什么做这样的选择。对很多年轻人来说，娱乐才是生活的常态。如果他能非常有逻辑地讲清楚，我们会改变看法，但事实上并没有，所以这会导致很难去相信他们。

| 当然，也是因为担心他没有足够的钱，那就意味着他弹药不够，很难再转一个身。白鲸出海：所以你们看到的不只是“游戏时长”，而是整个“线上娱乐时长”？刘斌新：没错。我们是从游戏出发，但覆盖的是整个线上娱乐空间。

| 白鲸出海：现在也有不少AI厂商在拓展“学习陪伴”“运动陪伴”等方向。但是现在看起来在大赛道上，一是整个大方向不会有太大的偏差，第二就算大方向有偏差，对优秀的团队来说，资金就是安全垫。绝大多数人对“具身智能”的理解是错的刘燕秋：这两年你确实投了很多机器人和具身智能的项目。

| 你觉得这些是真需求吗？刘斌新：我觉得都有意义，但落地难度太大。学习、健身都是逆人性的行为，用户知道有益，但坚持不下来。具体来说说吧，你对这个行业的判断是什么？这个判断是怎么来的？王晟：我在2022年底做的2023年的投资方向规划，那时候没有人形机器人，也没有具身。投具身智能明确地列在我们2024年的投资规划里，我的判断是大模型还需要变得更强，这波的技术范式包括多模态需要变得更强，才有可能对应用到物理世界的智能产生基础，所以我们是准备在2024年看。游戏则不同，它天然沉浸、互动、有目标、有节奏。但是我们一开始没打算投人形机器人，因为你也知道人形机器人其实前两年争议很大。白鲸出海：那除了游戏陪伴，你们还有哪些延伸尝试？刘斌新：比如我们现在在测试“看剧陪伴”及“网购陪伴”的体验，这些属于Beta版本。所以人形这个命题确实是在我们的判断之外，这件事主要是黄仁勋和马斯克带起来的。2023年春天，马斯克不停地发布Optimus的动态，加上黄仁勋跟他一唱一和，两个人都讲人形机器人，所以一下突然就成为了热点。对于中国的科技投资人，在AI这个方向上，这两个人的影响力都很大。当然我们也看到了，所以我们立刻决定要投，之后就投了加速进化和松延动力，大概在23年的9月。我们不主动主推，但会让用户自然地带着我们往外走，当用户在不同的场景中想要陪伴，我们就跟着延展。

| 后来王潜回国，创立了自变量机器人。之前王潜一直跟我谈，说他大概六七月份回国，第一个就来跟我谈。

| 搞具身智能的一共就几拨人，一拨是之前搞自动化的，一拨是搞CV的，一拨是搞自动驾驶的。测试中的“看剧陪伴”及“网购陪伴” 白鲸出海：这些陪伴体验是不是使用端侧模型会好得多？刘斌新：对，我们和行业、技术是共同进化的。技术是最大的变量。现在的延迟还略高，因为我们用的是大参数模型。王潜和这几拨人很不一样，基因不一样，经历不一样，经验和能力也不一样。自变量属于最纯正的新一代AI基因的具身智能公司。事实上，2024年上半年的时候也很少有人投具身，直到今年，一些头部的投资机构才开始比较多地讲具身，而且大家其实对具身智能的范式定义非常不清晰。刘燕秋：听上去还是计划赶不上变化快，做投资有点像做媒体，都得追热点。未来随着模型优化、芯片能力提升，会更轻量、更快。具身智能这个概念是什么时候有的？王晟：几十年前就有了。

| 比如几年前，一个AI对话要等五六秒，现在只要一两秒。模型小型化的趋势会让体验越来越丝滑。从本意上来讲，绝大多数人对这个概念的认识都是错的。白鲸出海：所以你们现在是在等技术成熟？刘斌新：对。最常见的一种解释，不管是搞这个研究的老师，还是投资机构还是创业者，都会认为具身智能是一种物理智能——把智能赋予机器，其实和这个没啥关系。

| 我们不需要自己造所有的轮子，而是站在巨人的肩膀上，把AI体验打磨到极致。包括模型能力、用户习惯、游戏生态、芯片算力，这些都在同步演化。我们只要顺势布局。我常说，风口来了，我们要做那只“能飞起来的猪”。数据来自SimilarWeb、点点数据、Semrush、广大大等三方平台，可能与真实数据中存在一定误差，仅供参考。具身智能，英文翻译过来叫embodied AI，进入你的身体的智能，本身是人类认知学和行为学上的术语，是关于一个人怎么学习。一种学习的路径是，你通过书本知识或者内观，通过推理逻辑归纳，不断去完善你的思想，产生一种新的认知，这是一类。另外一种就是embodied，通过跟外界打交道产生的这种认知和智能。比如说游泳这件事儿，你是很难讲清楚的，只有去游了，你在跟外界的互动中得到反馈，再加上不断练习，你才能学会。刘燕秋：我听你的解释，具身智能的概念很像AI里面讲的强化学习。王晟：你说得非常对，我们非常清楚，具身从第一天起，天然地就要对应一种强化的方法。我们在2022年的时候就明确了智能范式进化的三个阶段：第一个阶段是信息智能的阶段，就是今天的大语言模型，大量的知识pre-train。第二个阶段就是对应具身智能，在我们对内对外分享的PPT里很明确地列出了这点，本质上就是强化学习。当时我们认为OpenAI就是在通过一种强化学习的方法，进一步提升第一个阶段形成的模型能力。当然，我们认为再往下一个阶段，可能要通过类脑进一步模拟人的脑。

| 今天我们确实也在模拟人的脑，模拟了神经元的连接，建立了神经网络。通过神经元的连接才能产生模型那么强大的能力，但是人脑不仅仅涉及到神经元的能力。人脑很复杂，有上百种离子通道，发生很多反应，至少从我们的角度来看，人脑处理信息的机制，是脉冲神经网络，不是像今天我们说的transformer也好，卷积神经网络也好，是一个静态的没有持续性的网络。

| 就算不去建立完全新的脉冲神经网络，我们也要考虑人脑分了很多区域，包括前额叶、海马体等等，这些东西都对人形成强大的智能很关键。刘燕秋：现阶段AI和机器人还是在模拟理性智能，这部分要是发达了，不就是完全可以取代人了吗？王晟：对。回过头来说，我们在2022年这么想的时候，还没有看到任何迹象显示强化学习能成为今天AI里面最重要的方法。其实今天你问很多投资人，他们对具身智能的理解很浅，更不要说在2022年就能提出未来的设想和规划。

| 我认为市场上99%的投资人在2023年都不知道什么是具身。刘燕秋：学习了解最新的趋势难道不是投资人的基操吗？王晟：当然不是。

| 2022年底GPT这件事在投资人眼前展现的时候，几乎99%的投资人都是第一次听说。

| 基础好的投资人不用从头学习，但这部分人可能就1%，绝大多数投资人还得回头去学习10年前的东西，学完了，可能还是很难理解。就算你补了这节课，也不是说你一下子就搞明白了。把这些知识灌注进来，神经元的新连接形成的过程，权重的调整，是一个物理过程，是需要时间的。比如你训练一个大模型，可能你今天有万卡，你训练一次三个月，这三个月就是不断在优化调整这些神经网络之间的连接的权重，人也是这样的。刘燕秋：这个讲学习的角度有意思。

| 是这样的，一个道理从你听到它到觉得有道理，到你能真正实践，每一步之间都有漫长的距离。那你最早是从什么时候开始关注这个领域？在这个过程中认识有什么变化？王晟：我们其实从AI第一波发展时就开始关注，但介入时间比较晚。我所说的第一波，是诺奖得主、图灵三巨头的hinton和他两个学生推出Alexnet的2012年。英诺成立于2013年下半年，当时我们还是投资新手，对AI领域缺乏足够认知，而且市场关注点还集中在移动互联网应用上。我觉得只有那些老牌头部VC，在那个时间点才真正关注到AI的潜力。而且AI四小龙基本都在2013年之前成立，我们连见证这些公司成立、参与天使投资的机会都没有。直到2016年，我们才对AI领域形成明确认知，当时投了做医疗影像的推想科技；2017年又投了做自动驾驶的智行者、做工业视觉的阿丘科技，后来还投了文远知行。

| 这些项目帮我们提升了在AI产业链领域的认知。 AI大致可以分成两类，一类是解决图像问题，另一类是解决文字问题。图像问题是率先实现突破的，沿着卷积神经网络的技术路径发展，也就是过去常说的CV四小龙和自动驾驶这一波。

| 但对人类而言，文字问题才是更核心的挑战。讲这些是想说，要是在2022年之前，没有清晰理解AI技术的发展过程和技术范式的变化，就完全无法预判这波技术的走向。这一波AI投资里，很重要的一点是基于认知的提前布局。在什么时间点提前判断技术方向，相信技术会往这个方向走并果断投入，在行业形成共识前就参与讨论，等共识迅速形成时，所投的项目就能获得更多支持。刘燕秋：投资行业常讲的故事不都是这一套：要自上而下研究行业，预判趋势，在趋势形成前投进去。

| 王晟：问题在于，你看真正能做到预判的有几家？英诺投的每个项目，差不多都卡在大公司入场前的几个月到半年，至少最近几年都是这样。刘燕秋：在这一波AI和具身智能领域，英诺算是投得比较激进的机构吗？王晟：我觉得我们还不够激进，其实还是很谨慎的。在机器人领域，包括上下游供应链，我们一共投了20多家企业；在模型层和应用层，累计投的AI项目估计得有40个。英诺现在主力基金的单笔投资平均在1500万左右，还在提升。有些优质项目不太适合英诺的投资策略，也会争取用水木校友基金来投。

| 刘燕秋：我印象里英诺之前还是单笔投几百万的规模。王晟：最近两三年都是这个趋势，科创项目的估值更高了。

| 一方面是创始人的起点更高，另一方面是项目启动的技术壁垒也比以前高很多。刘燕秋：前段时间行业里比较热的词是VLA（Vision-Language-Action）路线，但王兴兴在WAIC上提到这个架构比较“傻瓜”；众擎机器人的赵阳也说，硬件决定了软件的收敛。现在在这些基础问题上，大家还处于争论阶段。

| 如果技术路线都没收敛，大家当下在赌的到底是什么？王晟：我们其实做过一些选择，很多项目没投，现在觉得有点可惜，但这种可惜只限于资本层面，意思是如果当时投了，现在能赚钱，而且我也知道它们下一步大概率能融到资，但这并不代表我相信这些公司未来能真正做成。现在复盘来看，我只是觉得在资本层面错过了机会，即便这些公司做了战略调整，我还是认为他们失败的概率仍然很大。我们更相信自己投资的逻辑能带来成功，核心是判断谁能活下去。

| 比如做本体人形机器人的企业，已经有订单和收益了。像松延动力手上有2000多个机器人订单，对应近亿的收入，这样一家年轻公司就能实现盈利。

| 还有加速进化，今年已经交付了几百台机器人，现在肯定能交付上千台，这些都是实实在在的收入。再比如我们投的千诀科技，做的是机器人大脑，这次世界人工智能大会上有80多家机器人企业展示产品，其中1/4用的都是千诀科技的大脑。这些企业一是长期发展空间大，二是短期有可观的收入。刘燕秋：如果有新的技术路线结合硬件出现，会不会很容易超过现在这些公司？王晟：首先，现在这些公司都在不断调整。

| 之前没人讲VLA的，你看过去一年甚至半年里，大家都在跟着技术变化调整。原则上，只要一家公司人才密度足够高、资金充足、包容性强且足够灵活，创始人又有远见，就能够随着技术范式的变化不断调整，也能拥有一定的竞争优势。比如人才优势、资金优势、数据积累优势，甚至落地场景优势。就像大模型领域，一旦技术范式清晰，就不再是创业公司的机会了，头部企业凭借积累的优势会迅速占据主导。

| 从连续创业者到风险投资人刘燕秋：回到你个人，你现在还经常听音乐吗？比较喜欢的作品是什么类型的？王晟：我现在听的音乐还比较“陈旧”，大多是年轻时常听的乐队和歌曲。比如从学生时代就开始听枪花、平克、acdc、metallica、吉米.亨德里克斯这些，稍新一点就是林肯公园这拨人，其实也都是挺老的乐队了。

| 刘燕秋：你喜欢这些乐队的标准是什么？你判断音乐“好”的标准是什么？王晟：大家常说这些乐队“经典”，但“经典”该怎么定义呢？站在我的角度，主要看两点：第一是音乐性。普通人很容易听懂歌词、感受到节奏感，但摇滚乐发展到后来，出现了后摇这种不唱歌的形式。其实不止后摇，爵士乐、fusion这些更偏向纯音乐的类型也是如此。它们会把人声当作乐器的一部分，甚至去掉人声也不影响整体表达，核心是通过音乐传递独特的理念和创新。不过这种纯音乐的价值，不搞音乐的人可能不太容易理解。第二是音乐的传承与创新。现在的音乐，起源、流派、历史大多有渊源和关联性，很少有凭空出现的风格。

| 我会顺着音乐流派的发展脉络，去选择那些在传承中带有创新的音乐，这种有根基的创新更有生命力。刘燕秋：你这个评价标准听着还挺学术、挺专业的。

| 王晟：算不上专业，因为你既然喜欢搞这个事儿，虽然我们搞得也不太好，但是多多少少我们也常试图用相对专业一点的标准要求自己。

| 刘燕秋：其实还是很难得，很多搞乐队的人没这么理性，根本没怎么系统学过相关知识。

| 王晟：如果是天赋极高的人，有没有理性都无所谓，有天赋再加上理性当然最好，但这两者往往有点冲突。很多有天赋的人，不需要理性也能做出好作品。而特别强调理性的人，比如音乐学院里有些研究音乐结构的人，知道该怎么搭建音乐框架，但他写不出有灵魂的东西。其实越侧重理性，反而越说明可能在天赋上有所欠缺。刘燕秋：所以你后来觉得自己在音乐上天赋不强，主要靠努力？王晟：我觉得大多数人靠勤学苦练，积累够2万小时，都能达到中等偏上的水平，我搞音乐大概也会是这样。但真正顶尖的人，绝不是只靠时间堆积。

| 你看周杰伦这种人就是有天赋，能创造出全新的音乐形式。刘燕秋：那你后来觉得自己在什么事情上有天赋？王晟：我觉得我在什么事情上都没什么天赋。我在做这些事情上只能有一条路，就是要靠勤奋努力，硬要说，我在“理性”上可能稍微有点天赋。刘燕秋：柏拉图把人的灵魂分成理性、欲望和激情三部分，你觉得自己更偏向理性？王晟：我其实也挺感性的，搞音乐本身就需要投入很多感情。但我对思维逻辑性的依赖程度，应该超过普通人不少。我需要一件事有足够强的逻辑性，底层有扎实的系统支撑，而不是靠“我觉得”“我认为”这种单纯的感受来判断。刘燕秋：那你这样的特质，还挺适合做投资。王晟：也不一定，得看具体领域。比如投消费品，理性就没那么适用，因为消费品更依赖对用户感受的把握。刘燕秋：但投消费品本质上也是投公司，不只是投产品吧？王晟：可用户到底需不需要这个产品，很多时候是理性分析不了的。偏理性的人很难对用户的某些强烈偏好做出判断，投资里其实有不少这类没法用理性拆解的事。

| 刘燕秋：你之前创业加起来一共做了多长时间？最后怎么下定决心不做了？王晟：前后大概十来年。最后一次创业是酷米网，这刚好是李竹投资的项目，我们想做一个面向青少年的动漫综合服务平台，后来被一家上市公司收购了，当时收购价大概4个亿。

| 刘燕秋：那这也算是世俗意义上挺成功的创业经历了吧？王晟：算不上。上市公司收购时给了一点现金，但不多，主要是换股，后来上市公司的股价也跌了，没太大价值。

| 也是在那段经历之后，我慢慢觉得创业可能不太适合我，反而觉得搞投资更对胃口。我对很多创新想法、新鲜事都感兴趣，虽然自己没能力做，但想掺和一下。可一旦扎进一个创业项目，就算能做成，也得搭进去七八年、十来年，这不是我想要的。刘燕秋：转做投资，算是你职业生涯里最重要的选择吗？王晟：对，我觉得有两个选择很重要。第一个是刚毕业时选互联网公司。当时IBM和微软都给了我offer，但我最后去了瀛海威。

| 那时候瀛海威还是个小公司，而当时最好的职业选择是外企，其次是“巨大中华”（巨龙通信、大唐电信、中兴通讯、华为技术）这类企业或者国企，我等于是选了个非主流方向。刘燕秋：你说自己很理性，可做这种重大决策时，反而挺感性的。王晟：年轻的时候基本都这样，包括创业，当初就是觉得好玩才做的。搞不懂新消费，几年没投项目，却抓住了AI的机会刘燕秋：当时转做投资的机会是怎么来的？王晟：我在互联网行业待了挺久，身边有一些朋友已经实现了财务自由。即便李竹当时没做英诺这支基金，我也打算自己募集一支小基金做投资。后来正好李竹要搞英诺基金，我就加入了。刘燕秋：讲讲你转做投资后，自我探索和迭代的过程吧。王晟：这个过程还挺曲折的。最开始想得太乐观，缺乏敬畏心，觉得自己创过业、融过资、卖过公司，又在创业圈子里，应该很懂创业，可真做起投资才发现太难了，看那么多基金的经历就知道，这行没那么简单，尤其是零基础起步的时候。

| 从我的背景来看，我在瀛海威、搜狐都是做技术的，后来创业也偏技术方向，所以最开始觉得自己适合投互联网、商业模式创新这类领域。我也比较早意识到科创是个好方向，但一直对芯片、半导体材料、新能源这些领域没什么兴趣。刘燕秋：你是学理工科的吧？按理说对这些领域接受度会更高。王晟：我从不怀疑自己的学习能力。今年到现在已经看完了快30本书，B站上一套几十课时的课，一年也会学好几套。我学的东西很杂，既有AI、计算机相关的，也有数学、概率，还有历史、哲学、心理学，甚至佛教相关的内容。从我自己的体验来讲，第一肯定有用，第二会使精神世界很丰富，人会很开心。

| 所以我不怀疑自己的学习能力，但会怀疑为什么要学一个东西——除了理性上觉得它有用，我是不是真得喜欢也很重要。

| 因为对芯片、新能源不感兴趣，没在这些领域投入太多精力，确实也带来了一些挑战。我感兴趣的互联网、商业模式方向，在2017年到2022年特别是疫情期间处于低谷。刘燕秋：对，那几年大家确实都在看芯片、半导体、新能源。王晟：李竹也跟我说过好几次，让我去看这些领域，但我实在提不起兴趣。刘燕秋：不感兴趣的原因是什么？是觉得AI浪潮更贴近个人，而新能源这些更偏向产业吗？王晟：这是很直接的原因。AI、机器人都是直接触达个人的，而新能源、芯片材料这些是To B的，和C端个人没什么直接关系。我可能天生对To B的生意感兴趣程度不高，而且觉得它们的多样性不够。我喜欢的是足够丰富、有足够创造性和可能性的领域。刘燕秋：市场热点集中在你不感兴趣的领域时，你那段时间在做什么？王晟：其实我在文娱领域投得还不错，毕竟我以前是文艺青年。比如柠檬微趣这个项目是我负责管理的，今年大概几十亿收入，几个亿利润，已经退出了，赚了不少钱。后来投了葫芦侠、狼人杀，积目，这几个项目都差不多是两年被并购退出，都有10几倍到20倍的收益。

| 此外，还投过抖音上第一个月流水破亿的休闲游戏《翡翠大师》。

| 但文娱领域项目，难以在二级市场退出，没法成为基金稳定的投资方向。所以我就试着去看新消费，结果发现挑战特别大。

| 我不怕学习，但新消费特别需要“sense”。比如楼下开那么多咖啡店，为什么有的能成、有的不行？这个很难用逻辑说清。那几年我试着学品牌战略、品类定位、消费心理学，累得不行，最后发现有些事真不是学习就能会的，得认。刘燕秋：不能通过市场调研来了解这些吗？王晟：理性的调研往往都是错的。乔布斯说的，用户根本不知道自己想要什么，福特也说过，用户只会说想要更快的马车。不过我后来也觉得，世界的发展挺奇妙的。正因为我没把精力放在科创、芯片这些领域，新消费也没投成，反而多了些时间东看看西看看。回头看历史会发现，2019年可能是全球AI包括自动驾驶和CV（计算机视觉）的低谷。2012年开始的AI热潮，到2019年基本崩塌了，但新一代AI也是在这个时间点前后启动的——谷歌2017年提出Transformer架构，2018年推出BERT。但直到2022年11月OpenAI发布GPT之前，市场上超过90%甚至95%的投资人都不知道Transformer是什么。这么重要的技术，四五年时间里居然没多少人关注和研究。刘燕秋：这个经历很有启发意义，相当于你遵从本心，没追自己不感兴趣的热点，反而赶上了这一波AI浪潮。

| 王晟：对，做很多事都需要足够的时间思考，如果当时我是个专注投芯片、半导体的科创投资人，肯定忙得没时间关注AI这种只是有点苗头的方向，也不会觉得它该是重点。刘燕秋：但这个前提是你有选择的空间，当时那个时间点，你能做这样的选择吗？王晟：从机构的角度来说，如果一个基金要求所有人都必须立刻有用，没有任何人有时间和精力去关注非热点方向，那这个基金大概率抓不住新机会。刘燕秋：所以还是得益于组织机制的优越性。王晟：应该说竹总比较宽容，给团队的空间相对大。其实那几年我基本没怎么投项目，换成其他基金可能很难接受。但也正是这种机制，让我有时间提前观察和思考AI方向，提前做行业链接。英诺这一波能抓住AI的机会，和这段积累有很大关系，最终对基金来说也是好事。访谈后记依照思维方式的不同，英国哲学家以赛亚·伯林把人分为“狐狸”和“刺猬”，通俗点讲，狐狸型的人偏广博，刺猬型的人偏精深。王晟毫无疑问是狐狸型人。他反复提到，喜欢有跨度和创造性的事，对打磨细节感到厌倦。

| 访谈那天，赶上阅兵，我们在今日美术馆前的空地上站了一会儿，等待飞机从我们头顶呼啸而过。咖啡店老板给做了一杯据说是上海最流行的咖啡，玻璃杯里泡沫绵密，他饶有兴致地问老板，这个品种是怎么做出来的。他穿一件酒红T恤，上面印着他心中最伟大的吉他手吉米.亨德里克斯。不久后，他去日本看Sting的演出，74岁的Sting依旧以惊人的专业度掌控着舞台。这是他青年时喜欢的乐队。