五源刘芹：黑土地、鲜花、诗和远方 | 5Y View

黑土地、鲜花、诗和远方

五源创始合伙人 刘芹

在最近与大家的交流中，经常听到关于市场的很多疑问，总有人问我，你们怎么看，怎样在今天这样一个充满挑战的市场里找到自己的策略和节奏。今天我想以黑土地、鲜花、诗和远方这三个关键词分享我们的看法。

黑土地

实际上，我认为资本市场可能仍然是最聪明和最有效率的交易系统，资本市场总是能够提前对未来的预期做出反应。首先，面对目前的现状，我们基本上可以得出一个结论：过去三十年中国经济繁荣发展的很多必要要素正面临挑战，比如随着人口老龄化的加剧，依赖人口红利的低端制造业模式需要改变。

但这就像东北的黑土地——东北的黑土地仍是世界上最肥沃的地区之一。以前这里有很多茂密的森林，经过多年的地理演变，沉淀成了富有营养的土壤。过去30年改革开放留下的完备的产业、大规模的制造能力以及城市化进程，这些对于未来的高质量增长来说就是一片肥沃的黑土地。它也许看似不起眼，但背后沉淀了过去30年发展中所积累的内生力量。

在总量里面，你可以看到非常多结构性的积极因素。比如中国对“一带一路”沿线国家以及新兴经济体的出口正在增加，跨境电商的出口也在快速增长；新能源汽车这种新品类的出口金额在非常高速的增长，船舶作为一个典型的重工业与高科技结合的行业，中国都表现出很强的出口竞争力。

尽管有些行业可能正面临增长放缓的问题，然而，如果与沪深300指数涵盖的所有行业公司的表现进行比较，会发现许多行业的增长速度实际上远超平均水平，它们代表了结构性的增量。随着经济的进一步发展，下沉市场可能正在成为推动内需的新动力。与一二线城市相比，低线城市在可支配收入、餐饮、零售总额以及服装等方面的增长速度都更快。这说明整个中国经济有发展内生的增长动力和弹性，并且还有很大的回旋空间。高质量的本土创新和下沉市场正在取代原有的要素，成为推动经济发展的新动力。

鲜花

很多事实都告诉我们，黑土地上正在绽放新的鲜花。

第一点是，我们观察到，中国今天在科技领域的前瞻性创新，已经超越了单纯的国产化替代，而是正实实在在地向全球提供新一代的技术与产品。

在前两年，生物医药行业其实不乏质疑。但从去年的四季度开始，可以看到跨国公司对中国生物医药企业的并购活动日益频繁，且涉及的金额越来越大。实际上，大约两三年前，中国生物医药行业还主要依赖仿制药，人们会质疑中国没有自己的原研药。但最近几个季度国际药厂以真金白银购买中国的原研药，这一行为本身就最具说服力。

在汽车行业，我们曾长期为别人代工，在这个过程中也悄无声息地建立了全世界最完整的汽车供应链体系。几年前Elon Musk准备在全球大规模普及电动汽车时候，选择到中国来完成供应链的配套。我们的汽车零部件从最初的山寨仿制到开始给主流车厂供货，现在已经有自己的品牌和本土企业。

从2015年开始，我们前瞻性地布局了自动驾驶和电动汽车行业，无论是早期投资的小米、小鹏汽车，还是Pony.ai、地平线等，今天都成长为这个行业里的骨干型领军企业。

另一点是，中国未来一批新的公司，目标市场将逐渐从GDP（国内生产总值）转向GNP（国民生产总值），后者包括了国民在全球范围内的生产活动。也就是说，未来中国公司将有更多跨国业务，它们的业绩不再完全依赖于GDP增长，而是与GNP紧密相关。这也是我们很多被投公司的新业务趋势，我们相信，有一大批中国的新兴跨国公司正悄然出现。

值得一提的是，人口红利在逐步减少的同时，我们也在转向工程师和人才红利。可以看到，十几年前开始的大学扩招政策正慢慢进入一个新的收获期，科研人员和有影响力的科学家数量在过去十年也有着极为惊人的增长。另外，中国可能是全世界最勤劳的民族，过去30年改革开放已经证明了中国企业家的能力和企业家精神，这和我们的供应链和工程师的红利共同构成新的比较优势。

诗和远方

接下来我们也要聊聊“诗和远方”。

任何新的颠覆性技术出现之时，它往往并不成熟稳定，本身还在快速迭代，商业模式同样不明朗、不清晰。做颠覆性技术的投资，需要承担技术变化和商业模式不明朗的风险。我们需要找到合适的方式去探索颠覆性技术。

以AI为例，在人类历史上，重大的技术变革可能几十年或者百年一遇。从蒸汽机、发电机、计算机到今天的人工智能，每一次重大的科技革命都在放大人类的某项能力，从而创造新的需求并引发行业格局的变化。蒸汽机增强了我们的力量，发电机增加了我们的能量，计算机扩展了我们的信息处理能力，而今天的人工智能则提升了我们的智力——智力水平恰恰是人类之所以能成为地球上最强大的物种的原因。人工智能的发展预示着生产力可能迎来更高层次的跃迁。所以，今天我们每个人不仅仅是为了投资的回报，更是肩负着这个时代赋予我们的使命——抓住这一次的颠覆性的技术革命，完成产业结构的调整和升级。

AI之所以令人着迷，是因为它打开了无限的可能性。首先，人工智能还是构建在人类智能之上的，与其他动物不同，人类发明了语言和文字，不仅促进了文明的发展，还使我们能够记录和传承知识。无论是古代中国的历史，还是牛顿的定律和爱因斯坦的相对论，这些知识都是通过文字保存下来。文字本身就是人类对自然世界和物理世界的一种抽象符号，而这个符号今天作为一个原材料输出给到大模型，大模型对这些知识进行压缩和学习，它实际上是站在了人类的肩膀之上，产生了一种更高的能力。

人类作为地球上最智能的物种，通过对知识的挖掘产生了各行各业。但如果人类的知识开始被机器掌握和生成，各行各业的产业格局也会受到深远影响。

应用层面，语言模型出现的时候就产生了ChatGPT，我们相信随着多模态智能模型的发展，会出现图片、视频、声音，还有编程等广泛任务的应用。应用和智能化的水平是携手共进的，你有多大的智能，就能产生什么样的应用。因为模型本身还在不停地进化，可能还有更强大的产品形态正在逐步来临。



识别AI原生态创业者

关于创业者，我有一种非常深刻的感受，在传统的计算机产业里工程能力很强的人，可能不懂算法，而懂数学物理的大模型研究者可能不懂计算机。要同时进行研究和工程落地，需要一个跨学科、有跨界能力的团队，这样的人才是非常稀缺的。

与新一代创业者共同成长

但下一步是什么？推理。就像人类不需要太多数据就可以做出一些很抽象的推理，Reasoning今天在大模型里面是一个非常有挑战的事情，也可以说是人工智能研究的一个圣杯问题。今天的GPT4与3.5相比更多的变化是在多模态上，从原来只有文本开始向富媒体化转移，对用户的体验来说感觉是很强的，可是它的整个计算的架构和算法都还是在做同一个东西。大家非常期待GPT5 Reasoning能不能出现，能不能像人一样可以做一些抽象的思考，当然我想只要能找到一个方法，AI就能持续的进化。



目前对于人工智能的理解和认识，大家也还没有到一个有广泛共识的地方。不仅是Reasoning，物理常识也还面临巨大的挑战。比如机器人，人类在抓取物体时会本能地运用物理知识，比如抓取铁块需要较大的力，而捏鸡蛋则要很轻，看似简单的抓取行为，背后是人类大脑里非常多的物理先验知识。要真正的产生Agent，AI需要能够模拟这种物理常识和逻辑推理能力。

目前Scaling Law在比特世界高歌猛进，这是因为人类已经几乎把所有的数据都上传到了互联网上，这些数据可能涵盖了人类历史上数百万年的信息。为什么物理世界的数据没有同样被利用？因为物理世界的数据与比特世界不同，比特世界的数据是抽象的，跟人的交互很少，而物理世界的数据涉及到机器人与物理世界的互动，比如机器人需要与人类接触、握手，或者执行如抓取物体等任务。这个数据隐含了双重含义，第一是观察到的数据，第二是机器人交互的数据。这就像一个“鸡生蛋、蛋生鸡”的问题，如果所需的数据是交互性的，首先你要把机器人的本体造出来——没有机器人就没有数据，但反过来，如果没有数据，制造出真正智能的机器人也会变得非常困难。

所以，对于颠覆性技术的投资，要深入理解它的原理和发展阶段。人们往往会高估短期内的技术发展，而低估长期内可能带来的变革。我们既要有愿景和信仰，有第一性的认知，也要有对技术发展趋势和市场的判断，找到今天可行的路径和策略，与新一代创业者共同成长。

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