作为在AI领域深耕多年的投资机构，源码资本最近一直在大模型、应用层等领域积极布局。
“我们盘来盘去，预测的结果是，最终国内做出大模型的独立团队不会超过10个，综合我们的体量、策略考虑，找到其中的少数几家去投资，可能更合适。”源码资本管理合伙人王星石在接受《中国企业家》采访时表示。
王星石在2023年上半年被晋升为源码资本管理合伙人。
除了“押宝”大模型背后的AI技术外，源码资本还在产业数字化、机器人、先进制造、绿色发展、企业软件、生命科学、消费、出海等领域深耕。截至目前，源码资本累计投资300余家创业公司，字节跳动、美团、贝壳找房、理想汽车等知名公司背后，都有源码资本的身影。
2014年，曹毅创立源码资本，当时大批互联网公司成功IPO，不仅互联网公司和创始人积累了大量财富，也形成人才溢出，不少人在寻找创业的新角度和机会。
这也是源码资本进入行业的大好时机，这期间，张一鸣、王兴、李想、姚劲波等多位互联网CEO成为源码资本LP。王星石也是在2014年加入源码资本，主要关注方向是汽车出行、房产、电商等领域。“当时大家都是想往前冲的状态。”王星石回忆道。
随着机构不断发展，进入并保持在一级投资机构的第一梯队，成为源码资本的清晰定位。
从2020年以来，创投行业内外环境发生巨变，逆全球化趋势对行业的创新方向产生重大影响。无论是创业公司还是投资机构，都面临巨大的压力和挑战。
“在今天这个环境下，我们更要一直处于（投资机构）第一梯队。”王星石说。这也是机构应对当下不确定性环境的重要保障——在行业出现波动时，不仅LP更倾向于把资金投给头部机构，创业公司在融资时也更愿意寻找头部机构背书。
但市场逻辑依然不会变化。“最好的公司不管在什么环境下，都可以持续地创造价值，也能给股东带来回报，并且能在某个资本市场比较好的（阶段）上市，即使上市时遇到挫折的（股票）也慢慢会涨起来。”在王星石看来，无论是投资逻辑还是公司运营逻辑，都跟过去没什么太大的变化，对于投资机构而言，投到最好的公司始终是最重要的。
但王星石也认为，相对以往来说，好公司变少了。“对于投资机构来说，更大的挑战是如何在所看的众多公司中，投到一家好公司。”
以下为王星石接受《中国企业家》专访的口述整理（有删节）：
01
巨变的底层逻辑
自源码成立9年以来，我感觉从未遇到过像今天这么多的变化。
2020年开始，我们就在战略层面上关注或讨论国际关系对于行业、经济的影响。如今，在很多不确定性因素的影响下，一些逆全球化的趋势逐渐出现，由此影响到经济层面，再过渡到金融、教育、民生等行业。我们判断，当这一趋势传递到金融时，就会对我们（创投）行业产生影响。
在过去，各个行业可能都在讲，“美国有什么，中国也要有什么，还要做得更好”，也就是之前常说的“metoo&mebetter”。这一时期，市场氛围好，中美投资者和资本市场对大部分行业的审美也趋同，中国企业在A股、美股、港股等不同资本市场百花齐放，人才、技术也高度流通。
但到今天，不同国家的宏观环境、行业监管都发生了很大变化，再加上市场、客户等多种因素，部分行业和类型的公司会发现美股上市的难度比过去大了很多；A股今年进入了全面注册制时代、港股也在频频创新，两地资本市场都在强调拟上市公司科技、研发、创新属性的同时，又在走出各自的差异化路线……不同资本市场的差异化加剧导致不同市场的投资者分歧加大，不同市场也有着差异化的估值体系，很多公司面临的上市路径越来越单一。这种变化已经传递到一级市场，对未上市公司的融资甚至整个估值体系都带来深刻影响。
这也间接影响了一级市场投资人的转变。
我们的体感是，今年整体“水温”比去年年底预想的低一些。我们的工作就是投资好的创业公司，尤其是在特别早期的节点。但在今天，好公司的整体数量，比我们的预期要少一些。因为经济的整体复苏趋势比我们预想弱一点，很多行业的整体增速不太符合我们的预期，对应新的、优秀的创业者的新机会也由此减少。
底层逻辑在于，外部和内部要素都在剧烈变化。
首先，各个行业的技术都在剧烈变化，部分行业可能出现新的跨时代的技术。
其次，市场环境也在变，很多细分行业难以保持长期高速增长，大部分都处于波动状态。
最后，资金链也在变。以前资金供给足够多，上市也比较容易，公司可以通过各种融资方式获得资金，但如今监管政策、产业趋势的调整等要素的变化会带来剧烈反响——这种变化并不意味着“变差”，但不确定性在变多，几乎每件事情都有不确定性。
过去我们可能只要找到要素中的确定性方向，然后沿着道路走就可以了，大家只关心竞争，去获得更多的市场份额，但现在要在不确定的基础上去竞争。
除了这些外部因素外，企业内部也在变化，如公司内部的提效方式、管理方式、协作方式等，都面临相应挑战，需要企业进行相应调整。
在内外部各种不确定性的情况下，做事情的难度肯定比之前要大。打比方说，以前大家开的是自动挡的车，挂上挡握住方向盘就可以；如今则是手动挡，对司机来说既要在车里操作，还要关注时刻变化的外部路况。
这种情况下，我觉得企业家、创业者面临的挑战比之前更大，投资机构也是如此。
这个行业的特点是，资金的供给不会平均分给所有机构。一旦行业出现波动， LP更倾向于把资金给到头部机构，如果这种时候出现一个新机构，LP的态度可能会偏保守，可能不太愿意去支持当下成立的新机构。这也是我所说的源码资本要稳定在第一梯队的原因——第一梯队机构的募资压力相对而言没那么大。
这属于结构性的变化。一旦整个市场的水少了，头部受影响会相对少，中长尾受的影响会大一些。这种情况下，所有机构都会去调整自己募资的策略，比如规模、节奏，还有LP资金的来源等。
尽管多元化的募资结构会带来更大的挑战，但也会带来两个显著的好处，一是多元化的来源可以应对各种不确定性；另外，在今天的环境下，想做成一件事情需要各种各样的帮忙，多元化的LP能够给予被投企业相应的资源和帮助，支持它们发展得更好。
02
寻找确定性
不确定性一直存在，只是如今不确定性更大了，投资机构要尽量在不确定性的环境中，找一些相对确定性。
部分赛道的底层技术还是有脉络可寻的。比如新能源，依旧是未来比较大的趋势，它背后符合国家提倡的碳达峰、碳中和，这是非常重要的目标和推动力。
随着能源结构逐渐发生变化，真正的底层技术，也就是清洁能源完全替代传统能源，还有很长的一段路要走。包括发展比较快的光伏技术，对应的储能相关技术，以及终端动力设备的替代等技术的更迭，都有着长期的发展趋势，也会带来相应的变化和机会。
除了技术升级带来相应的发展趋势外，消费也依然是一个长期赛道。
比较典型的是，看消费的投资人会往下沉市场走。因为消费的创业企业不太适合来到一线市场，综合成本过高，比如说我们投资的塔斯汀中式汉堡店开得很多，但是你在北京暂时很难找到。
这背后其实是消费能力的一些分层。其实在一个城市里也存在分层或者折叠现象，比如北京五环外或者城中村的货架上的商品结构，可能国贸CBD的就不太一样。
在消费分层的情况下，只有去一线看，才会有感触。其实那些在下沉市场布局的消费类公司，可能也不一定在下沉城市。如果是食品类的公司，可能工厂还是在常见的几个地方，只不过是渠道客户在下沉市场。如果是餐饮，现在很多预制菜或者半成品，也有冷链、供应链，所以公司可能还是在那些大城市。但确实要往下走一走，才会看到更真实的情况。今天投资人投的方向已经不是以前那种北上广互联网公司，已经往各个行业产业走得很深了。
消费的典型性在于，钱肯定是要花出去的，中国有这么多人，消费市场是足够大的。不过消费本身是在不断变化的，每个人都有更好生活的希望。尤其在过去几年疫情的影响和现在整体经济的影响下，大众的审美变得愈发多元，每个人都是自信的，并有自己的价值判断。
过去大家可能会觉得买最贵的或者大众都觉得好的东西才是对的，但如今大家可能更偏向于选择自己喜欢的东西。这种情况下，消费天然会逐渐分化，创业的关键在于找准定位。
投资也是如此，每次新的机会到来时，不能“冲”一下就结束了，而是要去想一想它背后的逻辑，是否具备确定的能够延续下去的趋势，不能为了新而新。
复盘来看，很多消费品类的变化背后存在一些底层原因。比如咖啡奶茶的用户粘性天然很高，能让消费者嗨一下，但成本最低的只需要10~20元钱。且随着人均GDP到了一定程度，部分消费支出会成比例增加，大众会为了满足生活品质而去购买添置一些东西，如一些小家电等消费品类就可能跑出来。这些背后更底层的原因才能让这个趋势保持住。
03
技术浪潮下的挑战
在全行业面临不确定性的趋势下，能否抓住飞速发展的技术浪潮，是众多公司及其背后投资机构“不掉队”的关键。
在我看来，商业竞争是非常残酷的。
互联网时代就是典型的“721”，即第一名吃香喝辣，第二名勉强生存，第三名往后朝不保夕。不仅是互联网行业，其他行业的商业竞争也是如此，不过这种残酷可能主要还在拼产品、拼战略等层面上。
但在跨时代的技术面前，则是另外一种残酷。一旦整个新技术趋势没跟上，随后（公司）面临的挑战就会比较大。我们比较幸运地赶上了AI大时代。
不过仔细研究能发现，每个时代（的技术进步）都不是单一的一条路，技术的发展都是有分叉的，ChatGPT之前，可能很多人并不觉得OpenAI做的GPT模型是对的。即使在今天，学界专家们也是观点各异。
新一代技术路线怎么选？对所有企业和企业家来说都是一个挑战。包括以前的面板选择、电动车技术等，每个拐点都会有很多条路，创业者要选对技术，投资人既要选技术，也要选对企业家，这对每个人都是很大的挑战。
至于如何应对技术迭代带来的挑战，我觉得过去的一些观点对我们很有启发。马斯克当年做电动车时，很多人觉得电池成本太高了，而且发动机、变速箱这一套油车架构已经发展得足够成熟了，没必要去做电车。但马斯克认为电池贵，还是因为规模不够。因为电池所有的原材料都是矿产，当量产规模足够大，它的价格就会降下来。这就是所谓的第一性原理的思考方式。
面对不确定的技术路线，思考方式更偏底层，去找到有可能更长期的趋势或者更底层的原理，才更有价值。
其次，在战略和策略上，要向部分大企业学习，在一定程度上保证各种布局都要有。企业除了重点发展的几个技术外，还要储备几个技术。尽管这几个技术可能看上去跟现有的发展方向是完全不同的路线，但是还要储备。部分大公司有可能还会再投一些产业带上的公司。
此外，企业和企业家要持续关注前沿技术的变化。所有技术的发展都不是线性的，哪怕判断了发展曲线后，选择了研究发展的技术，但没被选到的技术也不意味着不会带来拐点。
其中比较典型的就是GPT模型。过去包括美国在内的很多机构可能觉得，OpenAI就是把模型不断做大，会出现什么结果，没有人知道，也没有很多人关注。但突然间，OpenAI把Chat这个方式做出来了，大家回过头来看，就会觉得（做大）这个方向是对的。
所以企业家一定要对所有的新技术保持很敏锐的观察和关注，如果觉得有些东西变化了，要及时调整（方向）。
