高瓴创投：错过首批大模型并非失误，AI投资转向底层技术与高校科研
高瓴创投合伙人兼管理合伙人唐志伟（Chibo Tang）近日在接受Tech in Asia采访时表示，该机构未参与中国首批大语言模型公司的早期投资，主要基于对阿里巴巴、字节跳动等科技巨头资源优势的判断。面对外界关于策略是否过于谨慎的质疑，唐志伟坦言：“我们可能确实如此。”但他强调，这并不意味着投资策略需要调整，“并非所有人都能赚到所有的钱”。
审慎看待AI应用层竞争，聚焦差异化技术路径
在AI智能体领域，自2025年初Manus出现以来，高瓴创投始终保持冷静，未盲目跟随创业热潮。唐志伟指出，基于第三方模型构建的应用面临巨大竞争风险：一旦特定用例需求爆发，模型开发商极易利用现有用户群推出自有应用。在当前众多企业仅靠客户群体或价格区分、同质化严重的背景下，很难筛选出最终的长期赢家。
尽管如此，高瓴创投仍持续支持模型开发者，但投资重心已转向能够降低训练成本、提升效率或服务特定行业的差异化技术路径。例如，该公司投资的DiffuSpace致力于加速文本生成，通过并行生成和细化答案而非按标记顺序逐步构建，有效缩短AI智能体的响应等待时间。截至今年10月，该初创公司已获得新一轮融资。
深耕高校科研成果转化，理性评估硬科技研发周期
支持高校研究项目是高瓴创投的重要战略方向。董事总经理兼大学风险投资负责人Fred Li透露，过去12个月内，机构已投资超过15个大学衍生项目，涵盖AI药物发现及人形机器人基础模型等领域。此外，高瓴创投已与香港大学、香港科技大学建立联合品牌基金，并与香港浸会大学的合作基金将于11月23日正式启动。
高瓴创投管理董事兼大学创业负责人 Fred Li 在高瓴与 Cyberport 签署谅解备忘录期间 / 图片来源：Cyberport
针对高校项目的投资逻辑，唐志伟特别强调了研发周期的客观规律。他指出，即便AI加速了部分研究进程，原型开发与芯片制造仍需充足的时间迭代。“无论企业已筹集数亿美元资金，都无法压缩必要的物理开发时间，”他表示，“这是许多投资者尚未充分意识到的关键点。”