“我在一年多前找了三拨人，想通过他们找梁文锋（Deepseek创始人）见面，但都被拒绝了。拒绝见面的理由大概就是，认为我们没有创新精神，道不同不相为谋。”

在“亚洲青年科学家基金项目-上海前沿科学交流会”上，当谈到下一代颠覆创新时，五源资本创始合伙人刘芹分享了自己的一些投资憾事。

“那我的待遇比你‘好点’，因为芯片算力的缘故，我跟DeepSeek的人有过交流和后续沟通。”专注于半导体行业和人工智能领域的投资者，璞华资本管理合伙人陈大同打趣道。

在这场聚焦未来产业和青年科学家的活动上，AI大模型技术和DeepSeek，成为众人讨论的焦点。

▍投资人的反思

作为中国头部VC的掌舵者，刘芹的投资憾事引发了投资圈集体“错过”DeepSeek的遗憾情绪。

近年来少露面的元禾璞华合伙人陈大同也出席了这场大会并参与对谈。他坦言，尽管与DeepSeek有过深度沟通，但作为元禾璞华这类性质的基金，很难投进DeepSeek，因为基金和项目模式相差太远。对于目前的风险投资来说，没有产业落地和商业模式的DeepSeek很难成为投资标的。

陈大同认为，AI将对全球产业产生巨大影响，但当前的资本结构可能无法有效支撑这种颠覆性创新范式。他呼吁建立新的资本结构以支持前沿科技的发展。

北极光创投创始管理合伙人邓锋则相对乐观，表示“我们确实错失了，但也不后悔”。他认为，DeepSeek给投资界带来了新的投资判断和评估项目模式。科技成果转化应注重产学研结合，实现科学、工程与行业的快速迭代，形成闭环。此外，结合社会资本和政府资本，探索类似OpenAI的非盈利研究模式，以更容错的方式支持前沿创新，或许能找到更好的创新项目。

邓锋看好青年科学家、早期投资人与企业经验的结合，并指出AI的应用落地、数据获取及与其他垂直领域的结合是未来投资的重点。

▍DeepSeek给AI带来了什么？

有关AI技术本身的讨论，是这场前沿科学交流会的核心议题之一。DeepSeek的推理能力备受瞩目。当人们看到DeepSeek如何拆解问题时，都会相信它是在“深度思考”。

美国普林斯顿大学人工智能创新中心主任王梦迪表示：“强化学习让大模型学会思考是自然而然的事，因为技术已经到了临界点。”她的团队用4张GPU训练出具备深度思考能力的32B大模型，全球范围内也有许多团队在推动这一进程。

王梦迪认为，AI打破了各学科的界限，将原本各学科一点点向前推进的发现整合了起来。AI4S（由AI驱动的科学）将是下一个爆发点。

随着OpenAI、谷歌在AI模型开发方面陷入瓶颈，越来越多的人意识到“数据墙”的问题。王梦迪指出：“AI未来可能会面临数据瓶颈，尤其是数据收集和清洗的挑战，以及大公司对数据的垄断问题，开源社区需要共同努力解决这些难题。”

北京大学博雅特聘教授朱华星表示，物理学其实是一门大数据科学。大型强子对撞机每秒产生4000万次粒子碰撞，受制于存储空间，绝大部分数据被舍弃了。这些原本被舍弃的数据能否成为“喂大”AI的养料呢？他提出了公众科学家模式，即开源数据，让有兴趣的人一起来研究。

朱华星认为，想要大模型变得和人一样智能，必须赋予其认识世界的能力。这一观点与具身智能不谋而合。相较于语料数据，动作数据其实更多，但已采集的却相当有限。这也是当下人形机器人发展如此之快的原因。

（文章来源：科创板日报）