金丘基金の基本的な見解は、AIの基本モデルはコモディティのようなもので、技術的パラメータの差は時間とともに急速に縮まるというものです。真に価値を生み出し、ユーザーを維持するのは、認識され、信頼される製品です。 彼らの見解では、AI アプリケーション企業にとって最大の競争優位性は、技術仕様ではなく、「信頼」です。 この信頼は広告から生まれるものではなく、ユーザーのニーズを深く理解し、エクスペリエンスを継続的に最適化することで生まれます。 たとえば、AI ライティング ツールがユーザーの文章スタイルや一般的な用語を記憶し、未完成の下書きを保存することができれば、この「理解されている」という体験は、単純な技術的指標よりもユーザーの定着率を高めるのに効果的です。 これを踏まえ、Jinqu Fund は 3 つの投資方向に焦点を当て、差別化された戦略を採用しています。 AIアプリケーションの分野では、単純な「プロンプト+UI」製品に投資するのではなく、業界の悩みを解消できる垂直ソリューションに重点を置いています。 たとえば、ツールからトレーニング、コンプライアンスまで統合されたサービスを提供できるチームは、中小企業が AI マーケティングで直面する「知識不足と使用への抵抗」の問題に対処する上で、より有望であることが多いです。 彼らは、業界をより理解している創業者を重視します。なぜなら、そのようなチームはユーザーの真のニーズを正確に捉え、模倣が困難なシナリオベースの優位性を築くことができるからです。 チップ業界では、Jinqu Fund が推論チップ市場に目を向けています。 大規模モデルの普及に伴い、推論の需要が爆発的に増加しており、低レイテンシでエネルギー効率の高い推論チップが重要になっています。 彼らは盲目的に「フルスタックの自社開発」を追求するのではなく、特定のシナリオ（エッジコンピューティングや自動車など）で技術的なブレークスルーを達成し、コスト効率の高いソリューションを提供できるチームに焦点を当て、中国のチームがアーキテクチャのイノベーションを通じて差別化された道を切り開くことができることを期待しています。 ロボット工学の分野では、Jinqiu Fund は、業界が 2012 年のディープラーニングの爆発的な成長に似た転換点を迎えていると考えていますが、特定のシナリオで迅速に実装でき、実際のデータのクローズドループを蓄積できるプロジェクトへの投資を優先しています。 例えば、工場内の仕分けロボットは、たとえ完璧な動作をしなくても、24時間365日安定稼働し、継続的に学習・最適化できれば、そこに蓄積される実データは将来の進化の核となる原動力となる。彼らは「今積み上げられたシナリオこそが、未来への障壁となる」と考えている。 Jinqu Fund は、その投資手法を 3 つの基本原則にまとめています。 1 つ目は、「非対称的優位性」、つまり情報の非対称性と実行能力の組み合わせを見つけることです。 第二に、投資のタイミングを正確に判断し、波の始まりに思い切った投資を行い、方向性がまだ定まっていないときは注意深く観察を続ける。 3 番目に、純粋に技術的な概念やユーザー データではなく、収益や維持率などの定量化可能なビジネス指標に焦点を当てて、「データ フライホイール」の信頼性を検証します。 Jinqu Fund によれば、テクノロジーがどれだけ進化しても、実行が常に成功の鍵となります。 たとえ最高のアイデアであっても、実行できなければ空想に過ぎません。彼らは特に、チームの危機対応能力と迅速な反復能力を重視しています。なぜなら、これらが急速に変化するAI環境において企業が生き残り、成長できるかどうかを左右するからです。 AI起業家にとって、Jinqiu Fundの経験は、技術の均質化が進む時代において、ユーザーニーズを深く理解し、真の信頼を築き、迅速な反復こそが、サイクルを乗り切り、持続的な成長を達成するための鍵となることを示しています。投資家にとって、コアセクターに焦点を当て、トレンドを的確に把握し、実行の詳細に注意を払うことは、波の中で真の価値を獲得するために不可欠です。
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