英诺天使李竹：早期投资，不要盲目做大，而要精专

2023 年是充满挑战与机遇的一年。站在新旧交迭的拐点上，创投人应该为下一个超级周期做好哪些准备？

沙丘黄埔开学典礼上，英诺天使基金创始合伙人李竹导师，为同学们分享了对 2023 早期投资的思考，以及对未来投向的展望。他谈到，当下采取防守型的策略并不等于躺平，「而是在充分研究整个市场之后有所作为」。

以下为李竹导师演讲脱敏实录，由清科沙丘投研院（sandhillcollege）编辑整理：

现在大的环境比较冷，所以我今天讲了穿越周期的策略和方向，也是我们自己在寒冬里面的一些思考，下面应该怎么做、怎么投出一些好的这些项目，能够穿越这个寒冬。

PART 01 2023市场认知：只打信任的球

清科最新统计数据显示，去年投资市场整体出现了明显的下滑，美元基金投资在去年下降了 70%，而今年继续下降，与 2021 年相比降至个位数。

流动性变得宝贵，这不仅在一级市场，在二级市场也同样明显。美国的二级市场也在下滑，主要是 7 支领头科技股的上涨对指数的影响超过了 50%，其实很多公司都是 down round（估值比前一轮已募到的估值还低）；香港也出现了这种流动性的两极分化。这是普遍现象。

当前我们二级市场在大变局下的注册制之下处于紧缩的阶段，收紧IPO，减少上市数量，提高上市门槛。但我们看到其实这两年 A 股IPO 在全球范围来说，不管是数量还是融资金额仍然是排名第一的。此外，先进制造业的上市公司从 2020 年的大约 70% 上升到了今年的 82%，我们从中也能看到国家的指向。

注册制带来了我们投资逻辑的变化，带来我们这些一级市场，尤其是早期投资逻辑的变化。科创板要求公司盈利，且要解决行业关键技术问题。上市时间也有所延长，科创板需要350天，创业板需要 600天，北交所 250 天。北交所排名靠前的公司，流动性依然很好。北交所有可能将来会是中国的纳斯达克。

另一个现象是流动性所带来的上市公司涨幅减缓。过去，一家公司在上市时能够取得很高的涨幅，如今很多公司都破发。第三个现象是，未来流动性将呈现两极分化。刚才提到，美国和香港已经出现了这种情况。

这种情况下，我们在一级市场的投资策略应该如何调整呢？我们必须在投资时考虑，如果一家公司能够在上市时取得成功，那么它的市值必须在100亿以上。

因此，我们来重新审视一下我们的判断，未来并购和一级市场退出将成为主要方式，这已经在美国市场得到了印证。美国作为一个成熟的市场，有90%的退出都是通过并购实现的。

那么中国市场是否具备这样的条件呢？一级市场的资金总额达到了 14.4 万亿，目前科技类上市企业账上的现金有 7.8 万亿。可以看出，今年财务投资人相对比较谨慎，不轻易出手，只在一些关键领域进行投资。但与此同时，CVC 仍然在按照原来的节奏进行投资，他们还在寻找能够帮助公司市值上涨的创新、寻找强链补链的机会。

我们已经看到一级市场和二级市场发生了根本性的变化，我们的投资逻辑也随之改变：首先，我们需要提高投资标准。其次，我们的退出不一定非要通过上市，也可以从一级市场进行退出，这意味着比起投资数量，我们会更加注重投资的质量。

我们英诺正在按照这一逻辑进行投资，不断提升标准。如果我们要将一家公司的股权卖给财务投资人或CVC，这家公司必须有卓越之处，足以打动这些机构投资人和CVC，他们才会接手。如果我们估计这家公司上市可能达到 120 亿，我们可能会在 40 亿时退出，留给后轮投资人赚钱空间。

投资逻辑发生了变化，退出逻辑也发生了变化。「高效判断，不怕错过」其实是一种防守型的投资方法，巴菲特最喜欢的棒球手泰德·威廉斯说过一句话「高击打率的秘诀是，不要每个球都打，而是只打那些处在『甜蜜区』的球。」

我们再看一下政府创新高地以及当前市场情况。

目前，国内已经形成了四个创新高地。首先是北京，作为前沿科技最为发达的地方，这里拥有众多的大院和大所，如清华、中科院、北大等，其他地方难以替代。例如，本次人工智能浪潮中，研究大模型需要大量资金，过去几年智源研究院拿到了北京科委的资金支持；清华因为在 NLP 领域的长期积累，过去几年中国在 AI 领域的论文、目前涌现出的创业公司都有清华学子的身影。前沿科技方面，我们与美国在同一世代的科技几乎都产生在北京。

从市场的角度看，我们认为未来要真正进行投资，一定要投资在中国有优势的行业。长三角和珠三角是两个创新高地，先进制造业的整个产业链在这里最为齐全。还有成都和重庆所构成的我国的战略大后方，要打造现代制造业集群，成都如今是人口流入最多的城市之一，费用较低、中试平台和大学多，非常适合作为研发中心。

关注人工智能不能只关注数字世界里的「软创新」，也要软硬结合、依托制造业。比如，特斯拉在做的人形机器人，其供应链和产业链中有很多是我们国内的公司参与，例如绿的谐波、三花智能等。因此，我们认为未来如果人形机器人真的能起来，这其中排名前三的公司至少有两家将是中国公司，这就是机会。

另外我们看到，科技企业现在不能只看中国市场，我们仍然需要与国外进行合作，寻求价格更高、规模更大的市场。

例如，国内的新能源汽车公司为什么股价不涨呢？特斯拉市值已经超过 6000 亿美元，而国内的一些公司，股价不仅没有涨，反而在缓慢下滑。这反映出大家对这些公司的底层价值是如何看待的。特斯拉的全自动驾驶系统问世后，马斯克乘车在硅谷绕行一圈，效果非常好，股价就涨了。

为什么呢？因为不同于传统汽车公司，科技公司是未来可以改变人们生活方式的公司，未来路上有无人驾驶汽车、家里有家政机器人、照护机器人……比亚迪是一家很好的公司，但在科技领域的探索方面还需要向特斯拉学习。

产业资本正在成为重要的力量。

一方面，我们投资的一些早期公司能否更快地成长，关键在于是否有一些大企业为其提供场景。因此，大手拉小手是我们目前重点推动的战略，我们每个月都会进行一次对接会，与这些大公司、央企、国企以及上市企业进行对接。京能、阳光电源、比亚迪、卓胜微以及一些央企公司，都是我们的合作伙伴，都曾投资过我们投资的企业。

另一方面，产业资本为我们这些基金提供了源头活水，他们成为我们 LP 为了寻找能够强链补链的创新，例如京东方、北方华创、电子城集团、海康威视等都是英诺的 LP。

尽管当前的环境不太好，但我们仍然能够找到一些热点、亮点，找出一条穿越周期的道路。2019 年，我们与王兴一起去了新疆，聊到英诺投资了美团真是运气非常好。我们做了一次投资回顾，发现我们在 1999 年和 2009年金融危机时期投资的公司，上市速度都是最快的，包括美团、游族、德生科技等公司。

因此，我们决定只投资早期科技公司，继续加大投资力度。2019 年，我们投资了天兵科技，它现在已经后发先至，超过了很多火箭公司，估值达到 150 多亿；苏州科玛 1 月已经过会，准备在创业板上市；还有英视睿达、青禾晶元这样已经几十亿估值的公司。

我们认为早期投资就是逆周期的，当前资本是最高效的：创业者获得资金后也更容易找到人才，竞争不那么激烈，成功的机会更大。

在当前的环境下，我们需要保持乐观的态度，同时寻找穿越周期的行业，增加一级市场配置非常重要。一般来说，一级市场的配置应占到总资产的 25% 左右。我们已经从追求容易赚钱的时代转向相信专业能力的时代。大多数企业家都很自信，认为他们在过去带领企业取得成功的经验可以帮助他做投资也能慧眼识珠。但是科技投资现在需要具备深度的行业研究、政策解读以及对整体经济环境的前瞻判断能力；还需要把握好地方产业集群的特点，了解哪个地方需要发展什么样的产业、并确保这些产业是你有能力支持和参与的。

对于我们来说，我们的策略是只投产业链上的关键创新，虽然我们是做早期投资，但我们现在采用 VC 的方法来投，这成为我们的一个重要特点。在选择投资项目时，我们需要进行整个产业链的完整分析，找到产业链上溢价能力最强、毛利率最高的创新点，投资赋能这一节点上最好的团队。

与过去撒芝麻盐一样的方式不同，现在我们更倾向于集中投资，专注于我们相信的领域，投资关键创新。这些关键创新通常位于产业链的上游，如新材料；或最前沿的科技，如人工智能、生物基材料。因此我们的投资策略可以概括为八个字：往上游走，往前沿走。

通过这种方式，我们的早期投资成功率与过去不同。通常做早期投资，特别是 A 轮之前，风险较高，成功的案例相对较少。然而我们现在的投资中，70% 的项目是盈利的，这与 VC 的成功率相当，但由于我们投资更早，收益倍数更高，因此我们可以通过一级市场退出。

PART 02 抓住超级周期：寻找同频大势的非共识

关键创新与大环境和趋势密切相关。目前，人工智能和新能源新材料是两个超级周期的代表，一个软一个硬。中国已经经历了两个超级周期，一个是房地产，一个是移动互联网。对于新能源、新材料和人工智能来说，这两个行业都有望产生一大批千亿市值的公司。

在超级周期中，我们要寻找什么企业？

首先是和大趋势同频共振、符合超级周期的企业，这是最容易成功的。其次就是要敢于相信非共识的观点。非共识的企业在早期往往面临不同意见，大多数机构认为创新价值有限，只有少数机构相信并投资，这就是非共识。

从历史上看，非共识的企业成功后往往成为超级独角兽，估值达到50亿美元（300 亿人民币）以上。现在的科创板和创业板，100 亿以上的公司只有 20%，300 亿以上公司只有 4.45%。在一级市场上投资，特别是在最早期，投资一家未来上市估值能够达到 100 亿以上的公司也是相当不容易的。

当投资人的非共识与创始人的前瞻性相结合时，才可能产生颠覆性的创新。以我们 2019 年投资的「天兵科技」为例。当时我们看了好有几家估值几十亿人民币的火箭公司了，但都没出手，直到看到天兵科技我们感到眼前一亮，他们是第一个使用液体燃料的运载火箭，液体燃料可以实现火箭回收，从而降低成本。现在这家公司后发先至，已成为估值最高的火箭公司之一。

去年我们投资的大模型公司「深言科技」，当时我们找了一些其他机构合作，但是最终只有我们投资了。一年时间估值已经增长了十倍以上。

我们看重的是，这个团队来自清华计算机系，而这些博士毕业的同学通常拥有百万年薪的工作机会。他们选择离开这样的优越工作机会去创业，付出的机会成本这么高，那我们肯定选择相信他们。我们在清华计算机系设立了一个奖学金，每年评奖都会去拜访老师、了解学生的研究情况。深言科技的创始人就是 2020 年的奖学金获得者，所以他要出来创业时我们立刻就投资了。

其实大模型我们已经研究了两年，虽然盈利模式尚不明确，但我们相信大模型对自然语言理解带来了革命性的创新，比原来的 NLP 自然语言理解的其他算法效果都更好。

英诺投资的「青禾晶元」是一家专注于半导体异质集成技术的公司。在中国，碳化硅衬底 80% 的市场份额由美国的科锐 Wolfspeed 占据。科锐的碳化硅衬底的良率 70%~80%，国内几家公司学习科锐，其良率大概在 60%~70% 。但这样的良率是无法保证公司盈利的，所以我们一直在寻找新技术。

青禾晶元公司的创始人是清华大学硕士、日本东京大学博士，毕业回到中科院工作。尽管他想创业，但没有得到投资人的支持。英诺有一位合伙人正好在半导体领域有十多年的经验。我们认为，青禾晶元采用室温键合技术，与传统的碳化硅衬底生产方式不同，将来可能会成为主流。我们在 2020 年投资了他，现在公司估值已经几十亿了。

如果说英诺做对了什么，就是在于我们与大趋势的契合。核心在于我们选择投资的公司，实际上是中国的链主企业。中国相对美国，缺乏在产业链中起主导作用、对整个产业链产生巨大影响的公司。我们采取了分析整个产业链、选取最关键创新点进行投资的策略，而这些公司通常就是链主企业。300 亿以上市值的公司，科创板、创业板加起来才几十家，而且平均市值和美股企业的差距很大。所以这就是早期投资的机会。

做早期投资，既要懂一级市场、也要懂二级市场，这样你才能发现伟大的公司，看到整个行业的发展规律，明白哪些是成熟的、不需要投资的，以及哪些是行业迫切需要的。这正是早期投资的难点所在。

我们的认知和小结：

第一，投资和退出的策略需要不断升级，与大环境同频共振才能取得好的业绩；

第二，根据当前创业高地的特点，为企业定位，使其在政府支持的地方和行业中找到立足之地；

第三，必须与产业和产业资本紧密合作，赋能小企业；

第四，科技企业出海，大有作为；

第五，我们投资的机会在于链主企业，即使无法成为链主企业，也有被并购的机会，因为它们可以为大公司强链补链；

第六，也是最重要的，现在需要确定的是，采用防守的策略还是进攻的策略？

改革开放时期，进攻被认为是最好的防守。当时大家都在争相抢夺项目，房地产行业加大杠杆，企业和基金都在努力扩大规模……然而，在当前中美脱钩的时代，防守是最好的进攻。

不要不惜一切将基金做大，而是要做专，只做能力范围内的事情，稳健前进、适时退出，规避整个行业波动的风险。只做自己能力范围内的事情，你会变得更加从容，有更多时间来深思熟虑、增加合作伙伴——防守不是躺平，而是在充分研究整个市场之后有所作为。

PART 03 越周期的新投向

新材料

通过今年上半年重点行业融资情况可以看出，新材料的涨幅是最大的，融资金额同比上涨了 267%，虽然总额不大，但涨幅最高。我们在新材料领域投资的企业今年都融资顺利，甚至抢着投还投不进去。

为什么呢？因为过去新材料这个行业是风险投资不看好的。新材料的发展普遍需要 20 年的时间，前 10 年用于材料发现，后 10 年用于产业化。但是现在，由于人工智能和新技术的推动，可以将前 10 年缩短为 1 年，很多实验完全可以通过计算来模拟。这是产业规律的一个重要变化。

新材料过去是中国与欧美差距最大的行业，我们落后 15~20年。但是现在情况有所改变。现比如刚才提到的青禾晶元，通过前沿科技另辟蹊径，实现了弯道超车。我预测中国的新材料行业一定不会依赖跟进欧美的技术取得成功，而是会依托当前最新的科技能力，找到新的道路。

我们还投资了一家专注于大模型的新材料公司 Green Dynamics，这家公司位于澳大利亚，由华人留学生与他的导师共同创办。他们使用大模型阅读了历史上所有新材料的论文，从中发现了一些跨行业创新的机会。因为每个行业的专家通常只了解自己的领域，实际上有的行业中的材料能满足另一个行业的需求，他们发现了很多这样的创新的机会。还有像屹艮这样的公司，也是利用人工智能进行新材料研发，取得了非常不错的发展。

半导体也是新材料领域的一个重要行业。我们投资了做第四代半导体氧化镓的铭镓，还有即将上市的苏州珂玛，以及其上游半导体材料公司钜瓷。半导体材料上是卡脖子最厉害的，但是我们在逐渐完成进口替代。

此外还包括新能源、生物基材料因为符合碳中和的要求，都是未来非常重要的方向。此外制冷领域对记忆合金的需求、数据中心的算力提升带来的散热需求、汽车轻量化提出的材料替代需求等等。

我们可以看到，新材料是战略性行业，是所有行业的基础。中国要建立自己完整的供应链，首先要解决新材料的问题。这是我们和国外差距最大的行业，但也是现在被最新科技改变了发展规律的行业，所以涌现了很多新的投资机会。

这些公司要怎么做到百亿以上？

我们看到很多新材料的上市公司只有几十亿估值，原因之一是做的材料相对单一，原因之二是生产设备都是买来的，因而毛利率会受到竞争挤压。因此我们反过来制定了新的投资策略，我们要投这些材料公司必须能够自己做设备，这不仅保证了材料制作的工艺、产品的多样化，也是企业的竞争门槛。现在的上市公司达到百亿以上的大部分是这样的公司，毛利都非常高，这样的公司才是好公司。

人工智能

当今这一波人工智能的浪潮和传统人工智能不同，大模型需要的资金量非常大，全球大概只有中国和美国会做。新一代人工智能对我们生活的改变已经渗透到方方面面。过去的人工智能只能做感知，但新一代人工智能可以帮你做决策、做执行。

人工智能领域我们看这 3 个方向：底层基础架构，多模态的大模型，具身智能。至于由 A I创造的新场景，我们只能边走边看。

在人工智能相关的基础设施方面，无损网络、算力、数据可以布局，我们投资了高端交换芯片「篆芯」，是国内唯一一个能够做到 400G 高端交换的团队；还有「原粒半导体」，能解决边缘端运行大模型算力不足的问题。软件和生态投资机会不大。

第二个方向是大模型。语言大模型已经错过了早期投资的机会，因为现在市场上已经涌现出了一批估值很高的大模型创业公司。因此，我们现在更关注多模态的大模型，例如与游戏相关的公司和用于材料计算的 AI for Science。在这个方向上，我们仍然有投资的机会。

我们并不是去投应用。我们认为很多旧有的场景和机会已经被行业内的大公司所占据，它们在数据方面有自己的优势。只有在一些真正新的场景中，才是创业公司的机会。因此，我们一方面推动我们投过的 AI 公司用自己的数据去加入大模型的趋势，另一方面我们也关注一些新的场景，比如 AI agent 和 AI安全，这些过去很难实现的领域，现在由于新一代的 AI 技术的发展，变得更有可能实现，也是 AI 的新场景。在 AI 领域，具身智能是一个重要方向，人形机器人是其中的一种表现形式。埃隆·马斯克预测，未来人形机器人的数量将超过人类的数量。

目前来看，投资新一代人工智能，即智能加本体，可能是更为优越的选择。具身智能领域的技术进步非常迅速，主要核心聚焦在大脑、小脑。大脑要用到大模型、用到算力，小脑需要指挥全身运动的，就需要强化学习，这也可以通过大模型实现。我们已经投资了一些公司，包括四足机器人、人形机器人，以及机械臂等。

判断新旧机器人的重点是，看这些机器人是否具有泛化能力，也就是它在设定场景下学习了一些任务后，是否能够在新的场景下适应环境、处理任务，而不是需要你针对每个任务都对它进行详细训练。在这个方向上，我们倾向于投资那些产品具备泛化能力的公司。