錦秋基金的核心觀點是：AI基礎模型如同大宗商品，技術參數的差距會隨時間快速縮小，而真正創造價值、留住用戶的，是能被感知、被信賴的產品。 在他們看來，目前AI應用公司的最大護城河不是技術參數，而是「信任」。 這種信任並非來自廣告宣傳，而是透過深度理解使用者需求、持續優化體驗累積而來。 例如，一個AI寫作工具若能記住使用者的寫作風格、常用術語，甚至保存未完成的草稿，這種「被懂得」的體驗，比單純的技術指標更能建立使用者黏性。 基於此，錦秋基金聚焦在三個投資方向，並採取差異化策略： AI應用領域，他們不投簡單的「Prompt+UI」產品，而是專注在那些能填補產業痛點的垂直解決方案。 例如，針對中小企業在AI行銷中面臨的「不會用、不敢用」問題，能提供從工具到培訓、合規的一體化服務的團隊，往往更具潛力。 他們更重視「懂產業」的創辦人，這類團隊能精準捕捉用戶真實需求，形成難以複製的場景化優勢。 晶片領域，錦秋基金將目光投向了推理晶片市場。 隨著大模型的普及，推理需求呈現爆發式成長，低延遲、高能效的推理晶片成為關鍵。 他們不盲目追求“全端自研”，而是關注那些能在特定場景（如邊緣運算、車載）實現技術突破、提供高性價比解決方案的團隊，期待中國團隊能憑藉架構創新走出差異化路徑。 機器人領域，錦秋基金認為產業正迎來類似2012年深度學習爆發的轉折點，但更傾向於投資能在特定場景快速落地、累積真實數據閉環的項目。 例如，工廠裡的分類機器人，即使動作不夠完美，只要能7×24小時穩定運作並持續學習優化，其累積的真實數據就是未來進化的核心燃料。他們認為，「現在累積的場景，就是未來的壁壘」。 錦秋基金總結其投資方法論為三個核心法則： 一是尋找“不對稱優勢”，即資訊差與執行力的結合； 二是精準判斷投資時機，在浪潮初期果斷投入，在方向尚不明朗時保持觀察； 第三是驗證「數據飛輪」的真實性，關注收入、留存等可量化的商業指標，而非單純的技術概念或用戶數據。 在錦秋基金看來，無論技術如何演進，執行力始終是成功的關鍵。 再好的想法，若無法落地執行，也只是空中樓閣。他們特別看重團隊面對危機時的應對能力和快速迭代的行動力，因為這決定了企業能否在高速變化的AI賽道中存活並成長。 對AI創業家而言，錦秋基金的實踐表明，在科技同質化加劇的時代，深入理解用戶需求、建構真實信任、快速迭代執行，或許是穿越週期、實現永續成長的關鍵。而對於投資人，聚焦核心賽道、精準掌握趨勢、重視執行細節，方能在浪潮中捕捉真正的價值。
正在載入線程內容
正在從 X 取得原始推文，整理成清爽的閱讀畫面。
通常只需幾秒鐘，請稍候。