2013年以来，算力和人工智能成为资本市场持续关注的热门话题。

作为投资界新星，过去7年，联想创投一直沿着从物联网（IoT）到边缘计算、云计算、大数据、人工智能这条主线投资，总计投资了230家公司，目前已上市的有15家。

(资料图)

日前，在接受中国基金报记者采访时，联想创投总裁贺志强认为，保守而言，未来10年世界对算力的需求，还有100倍增长空间，其最重要的原因是，越来越多的应用场景对算力的需求越来越高。目前，联想创投的主要投向是应用导向的大算力。

在贺志强看来，从产业发展周期来看，大的产业浪潮持续十年左右之后，市场竞争格局就基本稳定下来了。目前，联想创投正在探索原始创新突破的机会，公司有一个专门的团队关注高校和科研院所的创新，以把握下一波产业机会的脉搏。

对于新技术和新产业，贺志强认为不要同过去类比。每一个产业发展的模式、节奏、思路都不一样。所以，在项目上会时，联想创投一个最基本的原则是不要类比，一定要讲事实、讲数据。

合成生物学正在从研究阶段演变到产业化前夜，从原始创新的研究变成今年投资的赛道之一。合成生物学有两方面的机会，一方面是制药，另一方面是材料或食品，这是非常大的产业变革的机会。

对于人工智能，贺志强认为，从大的行业来看，AI赋能各行各业会带来非常大的机会。自成立以来，联想创投就在寻找“AI+X”的公司和创始人，既要懂AI，又要懂垂直行业。

以下是此次访谈的全文。

侧重应用导向驱动的大算力机会

中国基金报：联想创投较早切入了包括算力在内的科技领域，当时是怎么考虑的？

贺志强：以前，我在联想集团做了20多年的CTO（首席技术官）。在收购IBM之后，我带领团队每年要做联想技术展望LTO(Lenovo Technology Outlook)，对未来技术发展趋势进行分析。

2015年，LTO讨论得出一个很明确的方向性结论，云计算、大数据、人工智能的浪潮要来了。

后来，我们总结归纳，将这些核心技术串成一条主线，即数据从物联网（IoT）、边缘计算、云计算、大数据到人工智能，这五个核心技术会赋能到各行各业。

我当时在公司内部讲了，很多人都不理解“边缘计算”，认为云计算的算力已经足够。但我认为，数据智能赋能各行各业，必须要先将采集的数据进行处理且可控，之后再上传到云端，利用人工智能等技术，最终赋能优化整个产业。

在2016年，我们就提出智能互联网的概念，也即现在大家说的产业互联网。

过去7年，联想创投一直沿着这条主线进行投资，但在2017年底、2018年初，做了微小的调整，开始投芯片半导体。投芯片也有一个初心，当时认为芯片这么大的市场，如果完全依靠海外，不是长远之计。过去一年，我们在科创板上市的公司，主要是2017/2018年投资的芯片企业。

中国基金报：算力需求还有多大增长空间？将带来哪些投资机会？

贺志强：保守来说，未来10年世界对算力的需求，还有100倍增长空间。

最重要的原因是，越来越多的应用场景对算力的需求越来越高：车载、数字人、大模型、IoT、ARVR、机器人等。要满足未来算力的需求，需要体系架构的创新和端边云协同的支撑。

我们现在的投向主要就是应用导向的大算力。所谓应用导向，就是算力支撑起来的应用导向的芯片设计，这已经到了突破的临界点，机会非常大。比如车载计算将会是未来非常大的算力需求应用场景，从2018年开始，联想创投天使轮投资了智能驾仓芯片处理企业芯驰科技，后面持续不断布局，已经投资了7家车载计算相关企业。

中国基金报：算力大幅增长带来的最大机会是什么？

贺志强：算力大幅增长带来很多机会，从芯片、应用、甚至能源等。

芯片现在是一个比较成熟的行业，格局基本已定。但由于国际关系变化，出现了国产替代的机会。另一方面，芯片也有很多其他机会，如存算一体、多元异构、RISC-V等，这些都是体系架构变化之后带来的新的芯片机会。

应用方面的机会，可能爆发性更强。像新能源汽车，一旦爆发就非常巨大，因为靠近用户端。再比如智慧医疗，以及大模型带来新的应用机会。如果应用真的突破了，有10亿用户，那就是非常了不得的市场规模的突破。

此外，算力大幅度增长，对于能源的需求非常大，这就涉及到新能源的增长及新能源和传统能源之间关系的变化。

中国将诞生伟大的芯片公司

中国基金报：在联想创投投资的公司中，芯片企业是不是最多？

贺志强：我们其实投资的硬核科技领域的公司比较平均。

大算力最底层是芯片，目前布局了四十多家企业。

人工智能也是我们一直在投的方向，在行业最冷的时候，当时寒武纪股价持续下跌。

但是我和团队问了自己三个问题：第一，AI对算力的需求，是不是真实需求；第二，中国能够做出AI算力，真正商业化、规模化的公司究竟会是哪家；第三，国际环境是否还会持续变化。把这些想清楚了后，我们就坚持做时间的朋友。

另外，对于这些技术赋能行业带来的智慧交通、智能制造、智慧金融，以及机器人、AR/VR等终端，我们也一直在投资。

中国基金报：在桌面互联网和移动互联网时代，美国诞生了一些伟大的芯片公司，如英特尔、英伟达等。在智能互联网时代，中国能否诞生类似伟大的芯片公司？

贺志强：中国将会诞生伟大的芯片公司。

寒武纪已经很了不起，是全世界第一个发明NPU（嵌入式神经网络处理器）的团队。以前，AI神经网络的计算靠CPU或GPU。但寒武纪的两位创始人研究后认为，神经网络计算可以单独设计一块芯片，功耗更精、效率更高，他们称之为大电脑，他们是真正的NPU的发明人。就这一点来讲，寒武纪已经很厉害了。现在谷歌NPU团队的领导者，就是以前寒武纪研发团队的一员，后来回到了谷歌。

此外，还有很多新的机会，如量子计算，中国已经处于世界领先水平，和发达国家处于并跑阶段。我们去年才开始投量子技术，虽然现在离产业化还有距离。但目前量子计算做一些专用的计算没有问题。

投资新产业一定要有新思维

中国基金报：在你看来，投资新产业一定要有新思维？

贺志强：我的核心观点是，对于新技术和新产业，不要同过去类比。移动互联网时代，往往通过烧钱模式来获取用户。很多科技公司也想通过类似方式发展，但并不成功。每一个产业发展的模式、节奏、思路都不一样。所以，我们在项目上会时，一个最基本的原则就是不要类比，一定要讲事实、讲数据、讲分析。

中国基金报：你怎么看量子计算的产业化？

贺志强：在投资核心科技的时候，怎么投资科技的产业化，这是一个特别重要的问题，投资人不是投纯粹的research和paper。以量子计算为例，从产业化角度讲，仍处于探索阶段，面临以下问题：

第一，技术路径没有确定下来，现在至少有五条技术路径在探索。

第二，量子不是稳态的，而且还有说不清的量子纠缠的现象，很难稳定下来。

第三，正因为此，懂量子计算的工程师很少。软件工程师有1000万，做半导体的设计工程师大概有50-100万，量子计算一年有没有1000个博士生？可能没有。那真正懂量子计算的人就太少了，产业化就非常难。

不过，在一些专用的特殊应用中，量子计算已经没有问题了。

中国基金报：联想创投2016年就开始投AR/VR，现在来看，是不是早了一点？

贺志强：做投资真的是要有点初心和believing。个人电脑发明之后，人类身处两个世界，一个是现实世界，一个是屏幕面前的数字世界。但是，目前数字世界和现实世界基本是分开的。

我们认为，AR/VR可能会将虚拟世界和现实世界连接起来，AR有机会成为下一代计算平台。如果诞生了一款AR眼镜，将数字世界和现实世界融合在一起，且用户体验非常好，应用场景会上一个大台阶。

因此，我们一直在投与AR/VR相关的技术。但技术门槛比较高，AR/VR大规模产业化的问题在于技术端，不在于应用端。

中国基金报：你不认为投早了？

贺志强：这些AR/VR项目发展都非常不错，我们一直在这个领域寻找确定性的投资机会，比如AR/VR光学模组等技术。这些技术除了AR/VR上面可以利用，别的地方也可以。

正探索原始创新突破的机会

中国基金报：人工智能和行业深度融合才有翻天覆地的大机会。现在还有什么行业应用，会有在行业上深度融合的发展机会？

贺志强：每个行业都会有。

三年前我们认为，AI会改变软件行业，尤其像CAD、EDA，所有的软件都有机会重写一遍。从大的行业来看，AI赋能各行各业会带来非常大的机会。

自成立以来，我们就在寻找“AI+X”的公司和创始人，既要懂AI，又要懂垂直行业。我们投资的中科慧远就是此类公司，这家公司综合运用人工智能、光学、感知等技术，解决了手机透明玻璃的质检问题，大幅度提升了行业效率。

中国基金报：联想创投正在寻找新一轮阶段性的突破机会。这是否意味着，联想创投的投资领域，正在跨出智能互联网的范畴，向其他领域拓展延伸？

贺志强：大的产业浪潮持续时间在十年左右，之后市场竞争格局就基本上会稳定下来。从投资角度来看，再投就没有那么热闹了。

比如，移动互联网的机会，就在2007年到2017年这十年。联想创投2016年刚成立时，我就跟团队说，大家回头看，移动互联网有没有什么机会。过去七年，我们没有投到一个移动互联网项目。

产业是有周期性的。我们从2016年开始投智能互联网，从2017年底开始投芯片。国产芯片替代的机会在今天看来已经不多了，或许到了2026年，包括国产芯片替代的机会可能都没有了。

联想创投现在正在探索原始创新突破的机会，在芯片领域有量子计算、存算一体、多元异构，都是以前没有做过的。

我们最核心的一个理念是，产业周期隔一段时间就会变化，对原始创新的定义是：大家没听说过的领域和项目。

原始创新的项目基本是从大学、科研院所出来。我们专门有一支团队，关注高校和科研院所的创新，把握下一波产业机会的脉搏。

中国基金报：在原始创新投资方面，联想创投还覆盖了哪些领域？

贺志强：我们在原始创新投资方面有一个原则，不受20%比例的限制。

比如，前一阵子慢慢涌现出来的合成生物学，就是一个机会。这主要体现在两方面，一方面是制药，另一方面是材料或食品，这是非常大的产业变革的机会。对于在这方面慢慢涌现出来的原始创新的机会，我们关注的项目越来越多。

这个行业性大机会的前提是，植物的基因库、材料的基因库分析得越来越透，具备相关数据基础。在此之上，又有了基因编辑的方法和工具平台，而以前则一直处于探索阶段。

也就是说，合成生物正在从研究阶段演变到产业化前夜，从原始创新的研究变成今年投资的赛道之一。

（文章来源：中国基金报）