中国大模型行业格局变化 - DeepSeek横空出世改变中国大模型竞争格局 使原本被比较的Kimi和MiniMax转向差异化发展[1][3] - 六小虎（包括Kimi MiniMax等）仍具备竞争力 但行业格局远未定型 未来全球大模型公司中可能有2-3家中国企业[11][12] - Kimi近期开源编程模型Kimi-Dev并测试Agent产品 MiniMax开源推理模型MiniMax-M1并连续更新五天[1][3] 头部大模型公司最新动态 - Kimi团队保持技术前沿探索 从比拼用户规模转向强化技术认知 更适合以技术大牛为核心的创业团队[6] - MiniMax押注视频生成和语音合成技术 其海螺视频产品已商业化落地 语音合成达到以假乱真水平[7][8] - DeepSeek在搜索类应用市占率遥遥领先 其V3模型和R1推理能力表现惊艳 迅速占领用户心智[7][11] Agent领域发展趋势 - Agent的"蒸汽机时刻"已到来 因模型推理/编程/工具使用能力突破 垂类Agent在汽车等领域快速落地[14][18] - 三类Agent受关注：提升产能100倍的Agent/降低成本100倍的Agent/创造全新场景的Agent[23][24] - 垂直Agent可积累独有知识库形成护城河 最终可能反攻通用Agent 应用公司需聚焦细分场景快速迭代[20][25] 具身智能投资现状 - 具身智能处于早期阶段 技术路线未明确 存在明显泡沫 但类似互联网泡沫具有正向溢出效应[27][28] - 当前具身智能硬件成本高达8-10万美元 无故障时间不足 尚未找到预训练的scaling law[32] - 参考自动驾驶发展历程 具身智能将经历平台期 具备资金和技术储备的公司才能坚持到商业化拐点[29][30] AI时代投资范式变化 - AI投资窗口期缩短至3-4年 2026年底前有潜力成为AI巨头的公司将基本浮现[37] - 技术迭代速度加快 一年相当于其他行业3-5年 需更关注底层模型能力演进带来的场景重构[7][37] - 创业者需具备持续学习能力 保持非共识判断 如MiniMax坚持线性注意力机制的技术路线[12][42] AI技术带来的深远影响 - AI开始具备"欺骗"能力 反映人性特征 成为人类自我认知的终极工具[48] - 未来每人将拥有多个AI"打工人" 人类可能不再是地球上唯一的智能物种[45][46] - AI在编程/数学等领域达到顶尖人类水平 行业将迎来更多"李世石时刻"[44]

3D打印技术发展现状 - 3D打印技术已从概念阶段进入日常应用阶段 目前可生产功能性产品如3D打印鞋 日行走2万步仍舒适[3][10] - 行业学名为增材制造 1984年由查克·赫尔发明 突破传统减材(如CNC)和等材(如注塑)制造方式[8][9] - 早期技术存在速度慢 材料性能差(十年前高分子材料易碎) 成本高等缺陷 现通过材料科学突破逐步解决[10] 3D打印与AI时代结合 - AI显著降低设计门槛 激发个性化需求 传统模具制造体系难以满足 3D打印按需定制优势凸显[16][17] - 3D打印被视为虚拟数字世界与现实物理世界的连接器 可能成为AI时代唯一制造方式[17] - 案例显示AI生成设计+3D打印供应链可快速实现创意落地 如某机器人公司采用3D打印柔性半月板部件[20] 材料科学突破与商业化 - 博理新材料以高分子材料(Polymer)为核心 实现高性能材料超高速打印 解决传统3D打印材料性能瓶颈[14][23] - 材料良率从70%提升至95%以上 通过持续实验发现关键影响因素 类比爱迪生钨丝研发过程[27] - 已与PRADA LV Dior等奢侈品牌及斯凯奇合作 全球仅两家供应商能生产3D打印一体鞋(美国Carbon与中国博理)[29] 行业竞争格局 - 海外代表企业Carbon由三院院士创立 博理作为中国代表实现技术自主 打破美国垄断[29] - 3D打印鞋月销量达10万双 应用扩展至奢侈品鞋底(如Cole Haan百年皮鞋品牌)和具身智能领域[20][29] - 行业需要长期投入 博理成立8年 近两年才实现收入高速增长 体现技术商业化长周期特性[23][30] 制造方式变革 - 3D打印消除传统制造多环节不确定性 数字模型直接输出实物 大幅缩短研发到生产链条[14] - 突破"模具是工业之母"传统逻辑 无需规模化即可实现定制化生产 改变高分子材料百年未变的加工方式[16][24] - 未来可能形成分布式制造网络 家庭或社区配备3D打印站 即时满足个性化需求[20]

移动互联网与AI时代的范式差异 - 移动互联网的核心范式是连接，追求大体量用户群和垄断性平台，而AI时代的核心范式是实现，聚焦垂直领域的高价值交付[4][5] - 大厂在AI领域仍沿用移动互联网打法，争夺10%-20%的连接市场，但80%-90%的实现市场留给创业者[5] - 新旧范式的本质区别在于：移动互联网追求广度（用户规模），AI追求深度（单用户价值）[5][6] 模型红利带来的创业机遇 - 2023年底至今，推理模型和多模态技术突破形成史上最大模型红利，创业者可借此快速实现千万美元级营收[8][9][11] - 模型性能在指令遵循、工具调用等实际应用场景的进步远超榜单体现，半年内多个垂直领域出现从"玩具"到"惊艳"的转折[11][12] - 典型案例包括：医疗笔记公司估值达50亿美元，编程工具Lovable利用Claude3.7实现前端开发革新[11][12] 垂直领域创业策略 - 目标市场选择标准：不需大规模用户，但需高ARPU（toC约200美元/年，toB几十个客户即可达千万美元营收）[17][18] - 成功案例：Rille t用AI重构中小企业财务系统，一年内颠覆传统产品；餐饮管理SaaS通过模型整合实现快速商业化[21][22] - 方法论：聚焦具体痛点，问题定义越细模型效果越好，避免与通用方案（如谷歌搜索）正面竞争[23][24] Agent与多模态的技术窗口 - Agent领域：未来一年工具调用能力将提升10倍，从当前支持十几个工具扩展到上百个工具协同[31][33][34] - 多模态领域：B端应用存在巨大空白，视频生成、运动控制等关键技术将在10个月内显著进步[35][36] - 行动窗口：模型红利黄金期约12个月，之后进入同质化竞争阶段，创业者需抓住技术跃迁期[34][36] 全球化市场机会 - 中国创业者应瞄准全球市场：欧美市场ARR达成速度比国内快5-10倍，且模型能力更成熟[7][21] - 南方创业者优势：强商业化能力、全球化视野与AI实现范式高度契合，有望复制跨境电商成功[37][38] - 行业分布：除互联网外，重点关注医疗、法律、金融、餐饮等传统行业数字化改造[22][24]

公司发展历程 - 泡泡玛特上市近五年市值一度超过3700亿港元 是上市时的三倍多 [1] - 2019年底公司总收益16.83亿元 过去3年保持超过200%的高速增长 [17] - 2020年12月上市首日开盘市值达1000亿港元 较一年前25亿美元估值上涨5倍 [22] - 2017-2018年营收从1.58亿元增长至5.14亿元 呈现陡峭增长曲线 [30] 商业模式转型 - 从生活集合店转型为潮流IP服务商 通过潮玩展确立行业生态构建者地位 [27] - 实施"减宽加深"策略 SKU从一两千缩减至一百多 聚焦核心产品 [29] - 形成从IP孵化到销售的商业闭环 同时保持开放链接系统 [39] - 早期引进Sonny Angel后转向独家经营Molly IP 后者曾贡献70-80%营收 [28] 资本运作特点 - 创始人王宁保持56.33%控股权 罕见地未经历多轮股权稀释 [19] - 2019年后拒绝新投资人进入 仅通过老股东转让完成融资 [18] - 腾讯因公司治理分歧(要求一票否决权)错失投资机会 [17] - 早期融资困难 2016年3000万元融资被拆分为三笔才完成 [25] 行业认知转变 - 初期被视作"卖布娃娃的格子铺" 线下模式不受资本青睐 [24] - 2019年前消费品牌类项目在投资圈关注度有限 [37] - 通过潮玩展和业绩增长改变行业认知 2019年成为机构围猎对象 [38] - 契合Z世代"懒、外貌协会、民族品牌、小众"四大消费标签 [38] 关键发展节点 - 2012年获麦刚200万元天使投资 开启融资历程 [23] - 2016年引入Molly IP并签下独家经营权 [28] - 2017年举办首届国际潮流玩具展 引爆市场需求 [27] - 2018年挖来耐克商品总监实施供应链改革 [29] - 2020年完成港股上市 市值突破千亿港元 [22]

核心观点 - 26年前的"72小时网络生存测试"成为中国互联网启蒙仪式 而26年后的"72小时AI生存挑战"则是对AI技术应用边界的探索 展现了AI在生存、创作、社交等领域的潜力与局限 [2][3][4] - 挑战揭示了当前商业系统对智能手机和移动互联网的高度依赖 这种设计成为AI普及的技术障碍 [10][14][15] - AI在创意领域展现出突破性价值 包括影视创作、音乐生成、虚拟社交等方向 但同时也引发人类对技术依赖的反思 [19][40][48][49] - 挑战过程中意外形成的人类协作网络 比AI技术本身更凸显价值 预示未来人机协作的良性发展模式 [56][57] 参与者构成 - 7名挑战者覆盖AI博士、算法工程师、导演、开发者、大学生等多元背景 形成技术能力梯度 [6][9] - 参与者包括全球首所AI大学在读博士李禹陈 体现技术前沿视角 [38] - 文科转码开发者陈郅悦代表非技术背景人群的AI应用探索 [27] 技术实现路径 - 预装工具形成三大能力矩阵：通用大语言模型、编程开发工具、多模态生成工具 覆盖文本/代码/图像/音频/视频全领域 [8] - 算法工程师Ming通过GitHub抢单脚本突破电商平台限制 但付出3个测试账号被封代价 [11] - 大学生组合开发12款经典游戏复刻版 验证Cursor工具的快速开发能力 [46] - 李禹陈"手搓"浏览器实现基础网络功能 展现底层技术适配能力 [39] 商业应用瓶颈 - 现有平台身份验证机制导致90%AI操作失败 需重构交互路径 [14] - 外卖平台依赖手机扫码支付 造成100元预算中93元因支付障碍无法使用 [16][17] - 兼职平台接单实验失败 揭示AI商业化落地的系统级障碍 [13] 创意产业突破 - 导演利建磊完成AI短片《7 41》 10分钟视频制作成本超400元 展现高端创作潜力 [48][49] - 李禹陈生成上百首风格化歌曲 实现歌词-音乐-视频的全流程AI创作 [41][42] - 陈郅悦开发虚拟直播间Demo 实现1500+实时AI互动评论 创造新型社交场景 [28][29] 社会价值探索 - "数字永生"项目验证AI在生命记忆保存领域的公益价值 [51][52][53] - "牛马时薪计时器"插件精准量化职场状态 反映AI对劳动关系的重构 [31][32] - 虚拟男友Agent突破情感陪伴功能 实现订餐/打车等实体服务对接 [23] 人机关系启示 - AI表现出"思想钢印"特性 会持续固化初始设定身份 引发伦理思考 [24][25][26] - 技术焦虑者通过实战完成认知转型 72小时内从AI小白进阶为工具使用者 [33][35] - 人类协作网络自发形成 通过物资共享/技能互助超越AI工具局限性 [56]

行业趋势与投资策略 - 模型竞争持续但并非初创公司主战场 应用层创新成为新竞赛焦点 投资人需快速应对每小时涌现的新项目 [1] - 2023年共投资17个AI项目 最警惕创始人仅将AI作为BP包装而缺乏场景落地执念 [1] - 2024年市场风向转向通用Agent、AI硬件肉搏战及具身智能天价融资领域 [1] 通用Agent市场分析 - C端通用Agent最终可能仅需一个头部产品聚集注意力 B端市场则存在多玩家共存空间 如OpenAI与Anthropic用户量差10倍但B端收入相近 [2] - 更看好解决垂直问题的Agent 因场景明确、商业化直接 虽想象力不及通用产品 [2] 重点投资方向 - 编码工具领域存在机会 现有工具处理代码库时仍有局限性 [3] - 声音模型已跨过拟人化及格线 应用场景扩展至电话访谈等交互场景 如美国think labs案例 [3] - AI+银发经济成为战略方向 需从情感陪伴切入应对严峻老龄化 [3] 投资额度调整逻辑 - 早期项目单笔投资额从2023年150-200万美元提升至2024年300-500万美元 因团队成熟度提高且转型AI的传统公司具备数据优势 [3] AI应用发展阶段判断 - 当前处于"Pre-iPhone6"时代 存在大量重构机会但未现巨头 所有传统业务均可通过AI重做 [4] - 过往AI应用以工具为主 现探索"技术×人群"的结构性机会 社区形态可能成为新方向 [5] 融资策略差异 - 具身智能需准备三年无收入期 依赖强融资能力 AI应用则需快速验证商业化能力 [5] - 早期投资核心评估指标：创业者达成里程碑所需资金及容错成本 [5] 创业方向选择标准 - 不看好单纯生成类项目 应选择受益于模型进步的场景 壁垒在于场景挖掘能力 [5]

公司上市与市场表现 - 影石创新成功登陆A股，成为"智能影像第一股"，上市首日开盘价182元/股，较发行价上涨285%，总市值超700亿元 [1] - 此次科创板上市募资19.38亿元，为2025年以来上交所（主板+科创板）整体募资额排名第三，在科创板排名第一 [1] - 创始人刘靖康为90后创业者，白手起家，企业技术驱动且取得全球范围的成功，在A股90后创始人中几乎是孤品 [1] 融资与股东结构 - 公司成立以来累计融资八轮，上市前IDG资本持股超13%成为最大外部股东，启明创投和迅雷分别持股9.4%和8.7% [2] - IDG资本在2015年投入几百万元成为最早投资人，当时公司尚处于"无收入、无团队、无产品"阶段 [2][4] 投资逻辑与策略 - IDG资本早期投资逻辑核心是"投人"，看重刘靖康的技术天分和对产品的感知，内部决策迅速 [4] - 投资影石的原因是看中其对新兴消费场景（如VR、运动相机）的敏锐观察和技术原生代优势 [4] - IDG资本在2014年拨出专款1亿美元主要投90后年轻人，并吸纳85后、90后投资人专门扫描高校选拔优秀创业者 [7] 公司发展历程 - 2018年公司迎来突破节点，推出具有里程碑意义的消费级产品，实现规模化出货，当年营收2.58亿元，净利润1828.70万元 [6] - 公司从软件转型做硬件时资金紧张，IDG资本不仅追加投资，还帮助解决股权结构困难 [5] 行业与市场前景 - 消费电子行业非常难做，但影石之前被低估，其核心优势建立在影像视觉算法的长期技术积累 [6][9] - 巨型单品难以覆盖多元市场需求，运转这门生意需要源源不断的资金投入，规模大几千万到上亿 [9] - 影石产品线覆盖范围越来越广，需要VC建立对技术商业化长周期的容忍度 [9] 全球化布局 - 影石最初只是连在手机上的一个配件，后来入驻苹果商店成为独立产品，IDG资本在全球化布局上有敏感性 [10] - IDG资本投资的安克创新和SHEIN是以中国优质产品满足全球需求的视角，后续又投了科沃斯、追觅、拓竹等 [10] 未来投资方向 - IDG资本目前重点瞄准两类创业者：顶尖公司/机构背景的实战派和高校里的新生力量 [11] - 未来VC核心竞争力打造的公式可能是年轻创始人×技术/产品创新×全球化市场×深度投后 [10]

活动信息 - 活动名称为WAVES2025，将于2025年6月11-12日在杭州良渚文化艺术中心举行 [1][2][5][12] - 活动包含投资人会场直播和创业者会场直播 [20] - 活动主题涉及"钱的流向，人的沉浮" [30] 参会嘉宾 - 松禾资本创始合伙人将出席活动 [3] - 36氪CEO将担任主持 [4] - 黑蚁资本管理合伙人将参会 [7] - Monolith创始合伙人胡博子和XVC合伙人将出席 [9] - 暗涌Waves主编将担任主持 [11] - 真格基金管理合伙人将参会 [13] - 云启资本合伙人、明势创投合伙人将出席 [15] - 高榕创投合伙人将参会 [16] - 暗涌Waves主笔将担任主持 [17] 活动特色 - 活动将进行Let's WAVES直播 [29] - 活动内容与新书相关 [22]

融资与行业认知 - VAST完成数千万美元Pre-A+轮融资 由北京市人工智能产业投资基金领投 靖亚资本跟投 [1] - 创始人认为行业普遍将AI生成3D视为"模型即产品"的路径是错误的 3D领域目前是PGC生态而非UGC生态 [6][8] - 3D创作者需要的是AI原生工作台而非单纯生成模型 类似程序员使用Cursor而非VS Code [9][10] 产品战略与进化路径 - 发布Tripo Studio一站式3D工作台 提供完整AI工作流 可将模型从80分优化到95分 [10] - 产品进化路径：模型即产品→一站式AI 3D工作台→3D美图秀秀→3D版抖音 [14][16] - 当前重点服务专业消费者(Pro-C) 而非直接面向UGC用户 [12][13] - "3D美图秀秀"将降低创作门槛 让无基础用户零门槛创作可消费内容 [14][15] 行业应用与案例 - 为《燕云十六声》开发"万物太极"玩法 将生成时间从几十秒压缩到几秒 [20] - 3D打印市场潜力巨大 生成技术将潜在用户从几千万扩展到几十亿 [21][22] - 柔性化生产应用场景广泛 包括首饰/鞋服/家居/玩具等多个领域 [22][23] - 可实现小单快返和按需生产(POD)模式 帮助电商平台更好表达用户需求 [23] 竞争格局与差异化 - 面对腾讯/字节等大厂竞争 但已在产品/工程/商业化方面领先 [18] - 大厂采取"先看见再相信"策略 而创业公司是"先相信再看见" [18][27] - 与大厂存在合作关系 而非单纯竞争关系 [19] 用户教育与市场前景 - 00后/05后对3D接受度高 无需额外教育 [24] - 3D内容将先于专用硬件普及 类比网络小说早期发展历程 [26][27] - 预计3-5年内将出现"3D版抖音" 比原先预期的5-10年更乐观 [17] 团队与文化 - 公司办公地点始终围绕清华 吸纳大量清华毕业生 [3] - 创始人保持对3D作为下一种内容形态的坚定信仰 [3][29] - 吸引人才的核心在于共同愿景而非物质条件 [28][29]

融资与战略合作 - 硅基流动完成由阿里云领投的数亿元人民币融资，老股东创新工场等机构超额跟投，华兴资本担任独家财务顾问 [1] - 阿里云在AI硬件基础设施领域计划投资3800亿元，创中国民营企业该领域最大规模投资纪录 [1] - 融资将用于人才招募、产品研发及国内外市场拓展，未来将与阿里巴巴通义千问生态协作，并在算力、市场扩展方面合作 [1] 核心业务与技术押注 - 公司是唯一支持DeepSeek的第三方MaaS平台，访问量一度超越To C应用 [3][4] - 早期押注重编程能力的开源模型DeepSeek，并实现其与国产芯片（华为昇腾）的高效部署 [4][5] - 国产芯片在推理场景中性价比高，公司是唯一用国产芯片提供大规模DeepSeek API服务的供应商 [5] 市场表现与商业化 - 总用户数超600万，企业用户数千家，日均Token生成量上千亿 [8] - MaaS商业模式需解决技术、运营、供应链等难题，公司正探索海外市场以提升付费能力 [9][10] - 公司优势包括算力中立、模型中立、场景中立，创始人认为商业闭环需平衡技术追求与商业化 [11] 创始人背景与公司发展 - 创始人袁进辉曾发明全球最快主题模型训练算法LightLDA，并创立开源框架OneFlow和光年之外 [11] - 当前创业聚焦AI推理服务与国产芯片适配，团队从实验室形态转向成熟商业组织 [11] - 爆发式增长归因于正确选择（开源大模型、国产芯片）与团队执行力，认为可持续复制 [11]