5月18日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第29讲。随着科学技术的不断进步，‘返老还童’这一概念已不再仅仅属于科幻。从基因编辑到细胞重编程，再到老化机制的干预，现代医学和生物科技正在向我们展示延缓甚至逆转衰老的可能性。在全球范围内，关于衰老逆转的研究正引起越来越多的关注，许多顶尖科学家和研究机构都在努力解锁人类长寿的秘密。那么，我们离真正的‘返老还童’还有多远？目前的科研进展如何？哪些新技术和疗法最有潜力实现年轻化？未来在这一领域的发展趋势将如何？这些突破性的研究成果对社会、伦理和个人将产生哪些影响？在本期讲座中TSVC请来了两位领域内的顶尖专家深入探讨这些问题。 嘉宾： 王建新博士，是ImmuOn Therapeutics 和 IOVaxis Therapeutics 的联合创始人及CEO，专注于开发针对癌症和致癌病毒的成人疫苗。他在中国药科大学毕业后，在意大利获得博士学位，并在亚利桑那大学进行博士后研究。曾在墨尔本联邦血清实验室及其子公司Mimotopes工作，并在Chiron及诺华公司担任要职。王博士发表过40多篇科研论文和专利，曾任国际生物分子筛选学会董事和实验室自动化与筛选学会候选主席。王博士是中美生物制药协会(CABS)的创会主席，并担任《生物制药工业趋势》主编，同时是《医药经济新闻》的长期专栏作家。 何为无博士，ETP致和道康基金创始合伙人，Human Longevity Inc. 执行董事长，百嘉医疗董事长。何博士曾先后在美国梅奥诊所(Mayo Clinic)、哈佛大学附属麻省总医院(MGH)完成了博士后研究工作，发表超过30篇研究文献，并且是32项专利的发明人。2000年，何博士创立了专注于生命科学领域的风险投资公司，至今已投资和创办了120多家公司，其中包括20多家上市公司和数家独角兽企业。 讲座目录： 01 活动概要 02 什么是衰老？衰老的定义究竟是什么？ 03 近年在生物医学领域有哪些重大进展？ 04 普通人的健康管理应该怎么样去做？ 05 我们每个人具体要做什么检查以及频率是多少？ 06 对于抗老神药二甲双胍怎么看？ 07 如何保护血管？ 08 酒要尽量少喝吗？ 以下为正文： 04:25 请王博士来给我们回答什么是衰老？以及根据最新的科学和技术的发展，衰老的定义究竟是什么？ 王博士的公司主要做成人的免疫预防和治疗，这个领域涉及很多关于抗衰老及健康长寿的问题。他在医药经济报写专栏的时候，除了主要讲免疫之外，有很多是关于抗衰老的，所以对这个领域有所接触。他认为自己还是需要不断地学习，以前对于这个题目一直保持谨慎。他曾经开玩笑说，世界上两种药最难卖，一个是健康药，一个长寿药，世界上也有两个报告最难做，一个是健康，一个是长寿。之前有一位很著名的卖营养健康药的国际连锁店的老总50几岁走了，还有不久前国内一位著名的养生专家60几岁也走了，所以要进入这个领域，甚至谈相关的话题，都不是一件很容易的事。 抗衰老及长寿，对我们中国人来说是一个千年的话题。2000多年前著名的屈原，他有一篇长诗叫《天问》总共提出了170多个问题。其中也有一个问题是关于长寿的，“延年不死，寿何所止”是指大家都想长生不老，但人寿到底有多少。这个问题不但表现出我们对长寿的愿望，而且也表现出在这个时候我们就开始探索相关的问题了。但是很可惜地说，2000年以后我们还不一定有很好的回答。怎么讲长寿的定义，王博士想分成几个问题来给大家聊一聊。 第一什么是衰老，中文是两个字，一个老一个衰，“老”指的是年龄，但并不是一般的泛指，人到50-60岁以后才可以称老，是高龄。“衰”是在高龄期间，身体功能的逐渐衰退，还不是一般性的衰退，基本上是一个全面性的衰退，但这两个字也不能完全包括，其中还有一个“病”字应该包括，由于高龄，由于功能衰退，导致的重大特点就是有更多的老年病，“老、衰、病”这是人衰老的三个关键因素。英文讲比较简单是age，所以不会涉及一些敏感词，现在国内的人也不太愿意叫老人家，我们也会越来越正视用词的准确性，衰老可能变成高龄，比如高龄研究，高龄健康，高龄疾病等等，用比较中性一点的词语。 不过今天在这我们还讲衰老，那么衰老是什么时候发生的，历来大家持有不同观点，有一种比较绝对的，认为衰老是从我们一出生就开始的，生长和衰老是贯穿我们生命中的两条线，这两条线的交叉和盛衰决定了我们一生。有一句话是说“人一出生就踏上了走向死亡之路”，但实际上衰老并不是那么早。他更倾向于阶段性的说法，这种说法把人生分为两个阶段：前一部分叫做有意义的生命，后一部分是延长生物的生命。 前一部分有意义的生命，也包括两部分：一部分是生长和成熟阶段，从出生到20几岁的阶段，这个阶段生命意义是完成成熟的个体。另一部分，是20几岁至60岁的阶段，叫做生殖生命阶段。从生理学上来讲，这个时间的生命意义主要是传宗接代。在传宗接代任务结束后，再进入延长生命阶段，这个阶段可以认为是衰老的开始和衰老的延续。比较现实的说法，应该在结束生殖生命之后，开始一段功能衰退以致到死亡的过程。 这个分段也暗含了一个衰老的机制。几年前的国产动画片“哪吒”，主人公哪吒说了一句话“我命由我不由天”，其实我们生命的问题也可以说“我命由我也由天”。那么很难驳斥一个观点，我们的生命是由基因所控制的，基因设定了一个程序，从一个受精卵一步步地发育成一个婴儿，从婴儿长成一个成熟的青年，这个过程中出任何问题都是不行的。因此，如果基因中有这么完美的一个程序，那么它应该也有一个程序来引导我们走向衰亡。 事实上，在细胞水平上也曾经提出过叫做程序性的死亡，大家知道抗免疫药PD-1，programmed death-1。他认为这个定义有点过，实际上T细胞表面，它有两类信号，一类是刺激，一类是抑制。PD-1是抑制，T细胞最终是相结合还是抑制，还是得看这两派相互对抗的结果，所以它是否是一个死亡程序的操控者，这点还是有待争议的。 而且我们谈的衰老不是细胞水平，它是从分子开始，细胞开始，到组织器官，乃至中枢对机体的调控全方位的衰退，所以很难确定人体内确实有整体性衰老的调控机制。现在研究时用了很多分子靶点，比如关于代谢的。基因在我们生产过程中就已经发起作用，并且一直在生长。虽然很难决断认为有另外一个部门来管“衰”，但这一点就是它最大的弱点。因此，并没有找到有这样一个调控的信号。 同时程序性衰老有两个悖论：一个悖论，如果人基因的本身需要让自己无限制扩散的话，那投资在一个健康的人身上，让他长期生存乃至永生，不是更加经济合算。另一个悖论，如果真的有一个小型仪器戴在人的头顶推动计划，我们就衰了，它死亡的话，那么这个结果是否会玉石俱焚呢。所以这是两个悖论。 王博士比较倾向于另外一种不是主流的观点认为比较合理。即衰老并不是一个既定程序，它是在人生长到60岁之后系统失去了支持和调控，发生的一种消耗性磨损的过程，但并不属于消耗性磨损，而是消耗性磨损导致的各种疾病。这个原因就像买了一辆新车，一开始厂家有保险以及有商业保险，等多年以后保险费太贵不保了，旧车开到哪天算一天。所以王博士认为人没有衰老的程序，并不等于基因对人没有控制，基因对我们人的生命做了三个期限的限制。 第一，人到20岁很重要的生长因子生长激素降低释放，到了年龄就不再生长，这是第一个事实。 第二，人到45-55岁无论男女，生殖功能开始大幅下降，在女性当中尤为明显，女性的性激素在这个阶段是断崖式地下降。这也是最近在相亲市场上大龄女孩子为什么出嫁困难，是因为生理限制。而男性较为缓慢，但是男性性功能也是大幅减弱。这是基因确定下来人寿的第二个事实。 那么前两个阶段之后，我们就自由延长不是很好吗，基因在这里设定了第三个事实，这个实验是细胞分裂的宗旨。这是王博士对衰老的理解。 Jianan概括了王博士的讲解，要点如下：对衰老和死亡的看法就是消耗性的磨损所导致的疾病，以及接下来的这三个点。 17:00 这些年来在生物医学领域有哪些重大进展，可能会根本性地改变我们对老化过程的理解和管理？ 何博士来分享他们管理的Human Longevity这家公司在做的一些工作。现在我们人是生活在一个百花齐放，百家争鸣，长寿科技的年代。如果是生活在200年前，可能什么新发现都没有，但是现在的科技越来越发达，一会儿是CRISPR，一会是基因疗法，以及有各种各样的疗法。从他这十多年来做Human Longevity这家公司的经验来看，认为现在最重要的，并且大家在这个年代都能用得上的科技是精准医疗。通过基因检测以及各种各样的影像科技，每一个人都能够提前10年，20年，30年知道自己的健康风险。 王博士对这方面一直很感兴趣，基于他小时候一起跟外婆长大，外婆到了63岁得了晚期子宫颈癌，从检查出病情到离世大概只有两个多月时间。但是我们今天都知道子宫颈癌实际上是HPV病毒导致的。从被感染要经过20—30年时间，才会得最后晚期的子宫颈癌。如果你一直不知道，等到知道的时候已经是晚期了，那就太晚了。所以用他个人一句话来解释，精准医疗对预防个体化的重大疾病，是我们这一代人最能享受的长寿科技。 现在有大量的科技有很多问题，比如像哈佛大学教授David Sinclair在做NAD，用换器官，或干细胞，或是用年轻人的血清在做很多实验。NAD它在老鼠身上的实验做得很成功，到目前为止，并没有看到人类的长期临床数据证明它对人是有用的。但从精准医疗科技的角度来讲，已经有大量的证据。比如100年前，为什么人的平均寿命只有三四十岁，因为100年前，大部分人最大的健康风险其实是传染病，很多小孩五岁六岁就被传染病感染，或是得了肺结核病等等。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC“微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报右下角，添加TSVC小助手，获取更多分享。

6月21日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第30讲。如果教育和职业是每位年轻学子的人生投资。升大学，选专业，以及选择职业赛道到底有没有投资逻辑？在AI都可以写代码的瞬息万变的时代，哪些底层逻辑是保持不变的？毕业季来听听投资人青年导师，有着四位优秀女儿的教师及新泽西公校副校长怎么说。 嘉宾： 苗娟博士是北师大外国教育史硕士，美国教育管理学博士。在美国纽约和新泽西公立学校做教师、副校长34年，深受家长和师生爱戴。苗博士有四位优秀的女儿。她在公众号《苗博士和四个女儿们》发表了近300篇文章，介绍分析女儿们以及她的学生们的小学，公立私立初中高中，私立寄宿高中，三所藤校，及职场的种种经历，言简意赅，丰富细腻，有近2万粉丝。最近几年，应读者家长要求，苗博士提供教育、升学和职业咨询，为数百学生家长答疑解惑，指导进入梦校。 夏淳博士是TSVC联合创始人，硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。夏淳博士是清华企业家协会(TEEC)创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund。夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。 讲座目录： 01 活动概要 02 AI将会替代哪些人类的工作岗位？我们如何确保竞争力，不被AI所替代？ 03 面临职业选择的阶段会给什么样的辅导和建议？ 04 这两年高科技就业市场很低迷，在职业发展方向上，您能给年轻人什么建议来应对？ 05 在科技高速发展的时代，择校选专业和毕业后的职业规划不一致，如何看待这个问题？ 06 创业者有年轻化的趋势，毕业后就创业有什么利弊以及建议？ 07 进入职场到底怎么能够做到成功呢？ 以下为正文： 02:38 夏老师，作为一位经验丰富的投资人和青年导师，您能从投资人的视角和青年导师的立场为我们解答一下问题吗？当前，我们已步入一个AI能够编写代码的年代，AI将会替代哪些人类的工作岗位？在这个日新月异的大时代，关于人生投资的哪些底层逻辑是我们应当把握的，以确保我们在这样的环境下仍能保持竞争力，不被AI所替代？ 夏博士指出，之所以有这个话题，一方面是每年的毕业季他们都会讲一讲，因为经常被问到跟教育相关的问题。另一方面，鉴于TSVC有14年的丰富历史，到每年的毕业季都会带实习生，已经超过十年了，每次实习期结束以后，最后摸索下来，TSVC都会问同学们一个问题，你对投资是否有一个基本的概念呢？投资作为人生的技能你是否有感悟呢？让实习生自己思考这个问题。 夏博士认为，投资实际上是一种生存或者生活的技能，因为每个人每天都是在做各种各样的投资，所以很容易地把升学，职业发展，生活很多方面都可以理解成一个投资行为。用我们积累这么多年投资的经验来看，这个话题可以延展很多值得大家探讨。并不是说他们自己就有什么特别好的结论，但是可以激发大家的思维，尤其是这些年轻的学生，还有家长，在考虑这件事情就可以从不同的角度。 对于学生来说，大学里没有任何一位教授去教你怎么去做投资。但实际上各种各样的事情，比如说自己牺牲掉一些娱乐时间，少打一些游戏，这些时间投资在什么地方，这都是需要思考的。TSVC每年新来的实习生，他也是习惯先提问，带着问题来实习，人生的投资是一个什么样的投资逻辑。 现在我们来回答主持人Charlene提出的问题，我们面临的是AI技术的广泛应用及其所带来的职场变革，从投资的角度来看，这一现象具有深远的影响。夏博士作为TSVC基金中负责AI投资领域的专家，将AI对职场的影响归为以下三类： 第一类是已经发生的，生成式的AI或者叫AIGC。它的开端是去年12月ChatGPT横空出世，大家都在用一直到现在。之后就有大量的生成图片，甚至现在还有生成视频、音频、图像等内容，这件事情会大量地取代入门级水平的白领工作。那么夏博士特别欣赏他的老朋友，之前一起做过活动的雷鸣老师，他是百度的创始人之一，他们过去一起讲过‘去AI化’的相关话题。 雷鸣老师讲，一个大学本科毕业的文科生步入社会，比如做一些文案的工作，写个报告之类的这是很常见的。这些工作显然是最容易被ChatGPT给取代的，如果今天要让ChatGPT帮你去解析数学题还没那么准，但是写文案之类的确实是已经取代了。今天看技术发展得特别快，已经可以做一些简单的编程写程序，所以对一些学计算机专业的学生其实也有冲击，简单的编程不见得比AI更强。他们也投资过用AI来做化学实验的项目，对于电池新配方的研发速度非常快，预测新的配方，生成新的配方，再自动地去做实验，比人工要快100倍。 包括他们投的和看到的一些项目，还有做生物实验的，这些初级的都是受影响的。还有更明显更直观的是一些美术生学的插画，哪怕你认为自己的素描、油画、水粉什么的都画得很好，其实做出来的话不见得拼得过AI的生成，以及做视频做动画，这些初级的应该都是受影响。这是第一类已经发生的生成式AI。 第二类是刚刚起来正在进行时的Agent，中文有人把它翻译成代理，也有人把它翻译成智能体。Agent它是有一些特定的任务，和AI的Agent有相当高的智能可以做一些具体的指令。现在Agent的技术发展得很快，他们也投过这样的项目叫collaborative multi-agent，是指协同式多智能体的一种技术，这种技术不只是做单一的事情，而是多个任务可以协同工作。这样的技术发展起来特别适合流程化或者程式化的，一步一步地去做程式化的白领工作。就像刚才说的生成式写一篇文章，过去实习生到TSVC都会去写博客，还需要找个母语是英文的人去做审阅修改。而现在可以全部都用ChatGPT生成，语法都不会有问题，这件事比较简单现在已经做到了。 还有看到他们自己投资的很多垂直领域的项目，比如客服中心，财务会计，金融服务，包括法务法律方面，大家用这种方法可以把流程跑通。它的能力已经接近于一些中等经验水平，再继续做3-5年能够跟人匹敌，甚至比人做得更好。当然跟一些骨灰级特别厉害的老手，可能AI还是比不过，所以这一类对大家的工作影响也是很大的。 再讲第三类是即将要发生的，今天还没有，但是大家可以预测。因为现在AI大模型很厉害，一出手就是700亿的参数，甚至还有更大已经到万亿级了。它把所有的数据全部都吃掉，只要是人类能够用语言表达的数据全部都吃掉，导致一个很神奇的结果，一个AI大模型把所有的知识装进去以后，变成了一个专家的集合。这个AI就有点像一所大学，比如教微积分是一位教授，过两天上物理课还是同一位教授，再去学人类学，心理学都是同一个人。 现在正在有人研究这件事，怎么能够让这么多的专家协调在一起工作。这个有点像我们所了解的，比如医院里面有专家会诊，从不同的领域，不同的专业背景，大家在一起来解决问题。现在对AI来说完全不是问题，因为AI自己就等于是成千上万个专家，而且专业水平非常高，它又是医生懂医学，同时懂工程，什么都会什么都懂，它把所有的论文文献都读过了，并且都有一定的理解力，这件事情下一步应该也是挺可怕的。 对我们有什么直接的影响呢？今天我们还是非常努力地同时读个双学位。比如夏博士原来本科学的是无线电系，硕士的时候改学软件计算机科学。后面假设你再学点其他什么学科，同时想跨学科掌握很多的专业，可能真的拼不过AI，这个都是对我们的影响。这件事情正在做还没有发生，但是有一天一定会发生，这样的确会给我们带来危机感。 讲到人生的投资逻辑，如何以不变应万变？TSVC基金从2010年成立开始一直坚持到现在的，用中国古代的智慧来归纳就很容易讲，即“天时，地利，人和”。 第一，“天时”是指我们在投资的时候要看市场的大趋势，这一理念同样适用于人生投资的视角。在此，我们关注的并非项目投资策略本身，而是技术变革如何塑造并影响人类需求的大趋势。这件事夏博士喜欢引用一位专门研究技术和文化之间的关系，技术如何影响改变人类生活的一位学者Marshall McLuhan。他有一个观点：人类因为有了技术，技术就变成了工具。AI就是工具，人类会被工具改造，意思是说，就像今天我们基本上每个人都是低头族，随时拿着手机。同时人类也会改造工具。从AI的角度来看，有哪些是人类被AI改造的，还有哪些是人类如何运用AI去改造我们的生活。宏观看这两个方面，这确实是一个巨大的机遇。 第二，“地利”是指定位，你究竟要做什么事？如果一位年轻的学子毕业以后要进入职场，可以把自己比作一个产品，公司的雇主看我是一个产品，那我这个产品究竟有什么功能，能做什么事，能够给公司，给大家带来什么好处，是这么一个概念。这个时候你自己作为一个产品，其实可以理解成两个方面： 一方面，作为人类在AI的时代，如何运用好这个工具。当人类被工具改造了，你能否驾驭这个工具？AI来了以后，无论是已经发生的，还是正在发生以及将要发生的，看着挺可怕，但是不管AI怎么变，你怎么去使用AI的工具，这件事绝对值得大家下功夫的，而且它特别适合年轻人，一代更比一代强，这个时候你的老板，你的父母那一辈已经不如你了，这是年轻人的优势，学东西很快，所以如何跟AI去竞争，那你就用它，这是一个方面。 另一方面，我们怎么去改造工具。因为AI它全是由数据喂养起来的，而且AI今天能读到的东西是你能够在图书馆里读到的，这些AI都读过了。有哪些数据是AI还没有看到的，你只要能够去找到AI没有看到的那些数据，你就是赢家。 那么找什么样的数据是AI没有看到的？往往是做AI没做过的事情。比如这次夏博士来请教苗博士学习一些东西，这些东西有可能是她自身的体验并没有被发表过，AI从来没有读到过，她是第一次说，聊完了以后这些数据我们是第一次获得，这样就等于是把AI的工具丰富起来了。这件事儿可能是跟AI竞争的时候能够赢的地方，所以如何使用AI，如何通过数据去改造AI，这是你能做的事。 第三，“人和”其实是讲人的要素，在这种情况下能够突出人的软实力就变得尤为重要。过去在学校学习很多知识，或是上了很多专业课。但我们今天讲人的软实力，尤其和人打交道的能力变得越来越重要。有太多例行性的工作，前面也说AI有了Agent以后都比人做得好，很多数据也是你跟别人聊天聊出来的，因为AI有隐私，它不知道的事情还有太多可以发生，所以“人和”方面，人的要素就变得尤其重要。总之，以不变应万变是中国古代的智慧，“天时，地利，人和”从这三个方面可以总是让自己处在不败之地。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC“微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报右下角，添加TSVC小助手，获取更多分享。

7月20日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第31讲。资本在降温，最近AI泡沫将破的吹哨人也纷纷出场。做算力和大模型很烧钱，但AI应用有望率先自我造血。当前AI应用是何景观？哪类应用在创收？AI应用层如何落地生长？如何在同质化中找到PMF？ 嘉宾： 朱铁斌是连续创业者，拥有丰富的海外产品运营增长经验，担任多家知名公司的出海顾问，实操过几十款产品的从0到1出海全过程，曾出版过《15个酷应用玩转树莓派》、《一本书玩转Midjourney》和《一本书玩转出海》等作品，科技自媒体深思圈和SenseAI的主理人，也是出海社群Magineer的发起人，全网粉丝超20万。 夏淳博士是TSVC联合创始人，硅谷成功的系列创业家。曾先后创办三家科技公司，研发销售世界上最早的个性化营销系统，以及国际领先的边缘容器技术。他曾任IT行业一代巨头Sun Microsystems首席架构师，是早期云计算技术奠基者之一。除了云计算、芯片、人工智能、智能制造等硬科技投资，夏淳博士在设计和创意领域颇有造诣，并且对社交媒体和社群经济的跨界文化有深入研究。夏淳博士是清华企业家协会(TEEC)创始会员之一，曾任北美分会首任主席。自2001年，他长年服务于青年学生的培养辅导，持续担任清华大学思源计划导师、清华创业孵化器x-lab的创业导师、清华创+逆向创新中心主任，并在硅谷创建了激励青年学生创新创业的公益基金TSVC Giving Fund。夏淳博士是清华大学电子工程学士及计算机硕士，并在美国UIUC大学获得计算机博士。 讲座目录： 01 活动概要 02 AI应用在宏观上如何分类？哪些应用能赚钱，哪些不赚钱？ 03 根据刚才的四个分类再点评怎么来赚钱？ 04 分享如何去赚钱？ 05 B端市场上有哪些旺盛的需求，有哪些比较领先的公司和产品？ 06 现在是加入AI初创公司的好时机吗？ 07 PDF.AI会不会生存不下去？ 08 对安全方面AI投资项目有哪些？目前有什么案例? 09 C端的音频、视频、图片的应用是不是太多了？ 10 AI Agent 做直播带货怎么样？ 以下为正文： 今天的活动采用夏淳博士对Leo进行“炉边访谈”的形式，深入探讨“AI泡沫将破，AI公司的商业化何去何从”的议题。TSVC基金从投资视角审视宏观经济全局，指出当前还处于下行期，尽管已历经长时间的支撑，但还是有很多的不确定因素。 就AI泡沫而言，最近美国红杉资本合伙人David Cahn发表了题为《AI’s $600B Question》的文章，文章中对AI算力表示质疑，指出AI领域虽预计投入高达六千亿美元，但其实AI赚的钱可能不会超过一百亿美元。因为我们知道OpenAI的业绩有十多亿美元还算是不错的，其他多数公司的业绩都不理想，投入产出严重失衡。此外，华尔街高盛财团的Allison Nathan也在其Top of Mind专栏中发表文章，预测AI整体投入可能会有一万亿美元，她更在一些访谈里坦言，未来十年内，美国的生产力增长或将仅为0.5%，GDP增长也仅约0.9%，这一预测数据较为悲观。 夏淳博士认为实际情况相较于所提及的数据而言，实则更为乐观，然而，总体的投入和产出却严重失衡，在这种情况下，显然都是一个泡沫的问题。夏淳博士他们当年都是经历过第一次互联网泡沫，尤其是在.com时期，光通讯领域便是一个因过度投资而催生泡沫的鲜明例证，最终泡沫破灭。 关于这个问题，去年11月的讲座活动，夏淳博士和百度七君子雷鸣老师共同探讨了“去AI化”的议题。其本质上是向我们自身及广大听众传达一种冷静理性的态度，针对当前AI领域存在的泡沫现象，倡导我们要以冷静的视角进行审视。在这一宏观背景下，我们需要认真地思考，在泡沫即将要戳破或者有人认为已经戳破之际，我们怎么能够找到赚钱的AI，当然应用是最快的方式。 在此，这个话题引到了我们今天请来的访谈嘉宾朱铁斌Leo。其实我们中国把一项技术做落地，怎么去赚钱这方面绝对是领先于美国的。尽管在前沿科技领域，如大模型、算力、芯片等方面，硅谷展现出了卓越的领先地位，但在技术的实际应用与盈利方面，中国则展现出了更为显著的优势。这一点在文娱领域尤为明显，TikTok（抖音）的出海以及后续兴起的短剧热潮，这些都为此提供了有力的证明，预示着未来将会有更多类似的成功案例出现。 Leo是一直在中国观察整体AI应用的走向，积极参与指导创业项目如何有效进入市场。在此过程中，他深知PMF (Product Market Fit)对于项目生死存亡的重要性，因此他的工作极具价值。基于这些原因，TSVC基金特别邀请Leo来，就以下几个关键方面与大家进行深入分享：第一，目前AI应用是何景观？第二，应用如何赚钱？第三，应用如何分类？这些方面Leo在他的自媒体《深思圈》做过很深入的研究。 TSVC之所以向Leo发出邀请，主要基于以下两方面原因。首先，夏淳博士作为Leo的早期粉丝，持续关注，对Leo所撰写的高质量文章尤为赞赏。其次，Leo不是纸上谈兵，而是能实操，亲自参与市场运作及产品与市场需求契合度的深入分析。这些宝贵经验具有很高的分享价值。 09:25 AI应用的落地是能挣到钱的，那AI应用在宏观上如何分类？哪些应用是能赚钱的，哪些是不赚钱的？ LEO表示，目前整个AI类的应用有四种分类方式： 第一种分类，根据产品使用的模型区分。一类，是基于大模型，比如可以基于OpenAI，Claude等等这些大模型，在此基础上去做的应用。另一类，是基于图像、视频或者音频模型开发的产品，这些模型相对会更小一些。基于这类模型做的产品往往都是自研的模型。比如AI生成图片，像MidJourney和Ideogram等等，或者直接基于开源的stable diffusion去做一些图像生成类的产品。还有视频生成类的产品，像PIKA，Runway等等都是基于自己的视频模型。前段时间Stability它开源了自己的stable video diffusion的视频模型，也有相应的视频生成的产品出来。音频模型的话是前段时间爆火的Suno.ai，它能够直接根据用户的prompt去生成对应的音频内容。 在第一种分类方式下面的产品，比如基于大模型的，往往会变成Copilot或者Agent的形式。在这下面又会有一种新的分类，这个分类主要是基于原来的某个SaaS里面去嵌入AI的功能，可能是SaaS+AI这样的一种分类，这种分类方式对于做海外的产品来讲比较普遍。因为过去5—10年，国内主要是做移动互联网app类的产品，面向的主要也是C端市场。但在海外过去十年，主要是云化的过程，面向2B的SaaS是创业的主流，主要根据某一个具体的问题，做对应的解决相应的一些SaaS的产品。所以在海外做AI类产品的时候会面临的一个问题，就是可以在原有的SaaS基础上去叠加生成式AI的能力。这一块比较典型的应用，比如最早的Notion，它原来是生产力SaaS的一个典范，在很早期的时候就推出了Notion AI的功能，在原有的整个block文档的基础上，方便用户快速地借助生成式AI的能力去做生成，包括去做一些总结和分析。像类似的比如craft，微软的就更不用说了，都是在很早期就集成了对应的AI能力，这个相当于是一个Copilot。 第二种分类，是AI Native的一些应用，这个更多讲的是Agent的概念，这类的产品相当于是把原来的SaaS做迭代。最近看到Foundation Capital和a16z都提了一个概念”Service as a Software，大家都知道SaaS讲的是“Software-as-a-Service”，即用软件及服务。未来生成式AI类的产品可能可以做到，原来需要到别人软件上去操作，去实现整个的pipeline，可以直接用Agent去代替，把服务变成软件或者说Agent。这是AI Native一些应用类的产品，这种划分形式的具体差异或者表现方式会体现在进入市场的策略上。 第三种分类，是根据B端和C端这两个方向。B端类还是原来的SaaS类的应用，比如SaaS+AI，或者是做AI Native的一些Agent的应用，但主要是面向B端的场景。C端类的应用可以分成两个：一个是C端偏生产力方向的应用，比如比较火的SpeakAI等等，做C端教育类的更多的是帮助学生提高效率，或者是帮助个人去找工作等等。另一个是C端娱乐项的，比如Midjourney很多人会用它去生成各种各样有意思的图片。包括Lancer比如拍一个照，可以根据它的AI Filter去生成各种各样的头像图片；还有前段时间比较火的remini等等。还有陪伴类的，比如Character.AI，还有Replika等等，这些都是C端娱乐项的一些应用。 第四种分类，是根据软硬件区分。其实绝大多数产品都是软件类的。还有比较火的是AI硬件的赛道，比如前段时间比较火的AI Pin，还有国内团队在海外做的Rabbit R1等等。这些AI硬件类的产品，包括还有一些比较小的，比如一个叫 Plaud的产品，本质上是一个录音笔，但是把ChatGPT给集成进去，可以根据录音快速地帮助人做总结和分析。这类应用还有Meta和雷朋联手推出的智能眼镜，没有AR的功能，但是可以直接通过语音的方式，通过眼镜上的摄像头去做一些交互等等。 Leo觉得AI硬件类也是非常有意思的产品类别，包括他跟国内一些投资人交流的时候，投资人觉得国内有出海计划做硬件类会比较有优势。其实一点，是因为人没有在海外，做一些SaaS偏B端的方向没有办法很好地SLG。硬件类的话，国内之前已经有大量的外贸，包括独立出海整体的基础设施已经很完善，只需要通过渠道把产品卖出去即可。另一点是在供给侧，国内整体硬件的研发，包括制作成本等等都有一定的优势，所以很多投资人目前看好的方向反而是在AI硬件这一块。而且很多投资人都会关注，AI软件型的产品核心壁垒究竟会在哪里？硬件类的产品其实也可以很好地回答这样的问题，只要用户购买你的硬件，后续持续订阅的方式始终是在硬件上的，就不需要去担心壁垒的问题，也不需要去担心大模型可能会在某个阶段把你的功能给吃掉这样的问题。这是大概从四种方式去对这类产品做的划分。 夏淳博士认为Leo的这四个分类非常精辟，而且思考的方向和投资不一样的地方，是真的从赚钱的角度去思考，投资是从花钱的角度思考。TSVC基金投资的方向第一是算力的芯片，第二是模型，还有一个比较冷僻的方向是AI的安全方面。安全在英文里面有两个概念，safety和security这两者还是有区别的，TSVC投资的这三个领域非常小众。那么刚才Leo说的是TSVC另外两个投资的大方向，一个是应用类，另一个是Agent，这两个方向本质上都是偏应用，最接地气挣钱就快，尤其回应我们的主题，泡沫之后如何生存，而且活得好，首先能站得住，再把钱赚了，不要被打倒，等做大了以后躺赢了的过程。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC“微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报右下角，添加TSVC小助手，获取更多分享。

8月24日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第32讲。这次活动由TSVC主办，协办方包括WeShine和美国华人生物医药科技协会（CBA）费城分会，我们有幸邀请到TSVC合伙人王黎晟炉边对话Angle Health联合创始人兼CEO Ty Wang，探讨和揭秘AI在大健康领域如何落地？又如何给企业带来创造性的商业模式？ 嘉宾： Ty Wang在创立Angle Health之前，Ty在Palantir领导了新销售、产品项目试点，并参与了该公司一些最大的部署项目。Ty的职业生涯始于公共服务，包括为美国政府的多个国内外机构担任外国联络员。他拥有华盛顿大学圣路易斯分校的电气工程和系统工程学位，辅修计算机科学，并在《核医学杂志》《癌症研究与治疗技术》和其他科学期刊上发表过论文。 王黎晟是TSVC合伙人，MIT工程学硕士，复旦大学本科。加入TSVC前是美国领先深科技投资平台Propel（x）的联合创始人和MIT Alumni Angels的联合创始人，参与了100多个深科技项目的投资。之前有在头部科技公司及华尔街15年多与软件开发及金融投资相关的经验。在任TSVC合伙人同时，他也是Berkeley Skydeck和TechStars的创业导师。 讲座目录： 01 活动概要 02 Angle Health是做什么的？创业的初衷是什么？ 03 在Angle Health的业务中，AI是否扮演着关键角色？ 04 未来几年AI将如何改变保险业的发展？哪些地方AI技术还没达到？ 05 Angle Health是如何实现低成本同时提供良好医疗服务的呢？ 06 Angle的商业模式与Oscar有何不同呢？ 07 对于那些尚未达到这一阶段的创业者，能否分享一些经验呢？ 08 Angle Health已在27个州开展业务。对于居住在其他未覆盖州的潜在客户，该如何解决？ 09 TSVC在AI领域的投资原则是什么？TSVC为何在Angle Health很早期的时候就决定进行投资？ 以下为正文： TSVC在医疗保健领域投资了多家成功的企业。今天，我们邀请Angle Health来，原因有二：首先，他们解决了重大问题；其次，他们在人工智能应用方面取得了显著进展，AI已成为他们核心的工具，为他们构建了竞争壁垒。Angle Health最近取得了显著成就，从税收和账户管理的角度来看，实现了约三倍的增长。我们对此感到非常自豪，因为Angle Health是我们投资组合中的一员。在增长的过程中，Angle Health无疑采取了某些措施，赢得了客户的极大满意。 03:32 请Ty简单地介绍一下Angle Health是做什么的？同时，请分享一下创业的初衷，为何选择开展这项事业？ Ty表示，首先衷心感谢TSVC，作为Angle Health的投资人，一直给予的大力支持，Ty同时对来参加本次活动的观众表示感谢。回想当初TSVC在Angle Health早期阶段时就进行了投资，那时公司完全没有收入，如今，公司已经实现了几个亿的收入，发展得非常好。 那么，为什么开始考虑创业并涉足这一领域呢？原因在于Ty曾在美国一家大型上市公司Palantir工作，该公司是最早利用人工智能进行数据方面的分析服务，服务对象包括政府和500强上市公司。在与多家健康保险公司合作的过程中，他发现这些公司非常传统，虽然可以提供大量数据，但要利用这些数据去进行改变是非常困难的，这是因为这些公司内部存在很多问题，比如数据方面，系统方面，或者是人员方面。因此，Ty 认为与其辛苦地通过数据分析和人工智能去改造这些传统公司，不如直接创建一个由数据和人工智能驱动的健康保险公司。 Angle Health专注于为中小型企业提供一站式医疗解决方案，彻底重建了类似于健康计划或健康保险的技术架构。实际上，它与传统健康保险是没有区别的，客户难以发现其中的差距。许多创业者都清楚，初创企业或小型企业购买保险往往价格昂贵，而且保险公司会有各种各样的原因拒绝承保，因此，Ty及其团队在创业之初便思考，若能从科技角度出发，从头开始端到端，全部都考虑到数据，考虑到AI来建的话，可以提高保险承保准确率。这样不仅可以降低赔偿率，还能为中小型企业的客户大幅降低费用。因此，Angle Health通过技术手段解决了传统保险行业的许多问题。 除此之外，作为一家保险公司，它还会提供额外价值的技术服务。例如，保险以外的核心金融产品和医疗保健产品。这些产品可能在美国的观众会比较熟悉，保险里面的一些小的部件它全部都会做，所以完全是端到端的，不管您需要何种服务，它都能利用技术提供灵活的保险解决方案。 12:28 在Angle Health的业务中，AI是否扮演着关键角色？您如何看待AI在未来几年对健康保险的影响？ Ty指出，AI是公司核心的业务模式，那么，为什么它相较于传统的大型保险公司更有竞争力？实际上，很多的保险公司都是规模庞大，创立时间也比较久，它们的数据分布在不同的系统中，这些系统在交互时往往会出现问题。从公司成立之初，Ty及其团队就致力于将所有技术基础设施，包括数据库，整合为一个统一的整体。这样一来，在写保险的时候，能够迅速确定被保险人或公司面临的风险。在这个过程当中，他们的数据优势和快速反应能力尤为突出。很多人会有这样的经历，办理保险手续耗时很长，在等待的这段时间其实是没有保险的。 而Angle Health能够在短短48小时内为客户提供答复，这一点至关重要，因为它极大地提升了客户体验。这主要归功于高效的数据整合能力，每当有新客户上线，新的保险数据便能持续输入到其AI模型中。这确保了在写保险方案的过程中效率更高，错误率更低。因为保险主要是看失误率，越精准失误率就越低，进而使得公司盈利能力更强，客户体验也更好。 18:36 未来几年AI将如何改变保险业的发展？你谈到了人工智能的好处，并且已经部署了这些，但是这里还缺少什么？哪些地方AI技术还没达到，可以帮助提高他们的应用？ Ty表示，现在AI已经让他们公司变得更好了，跟他们同样体量，投保的保险费是几个亿美元。按照公司的员工人数来说，跟同样体量的保险公司相比，其他的竞争对手都有数百名员工主要从事运营，而Angle Health只有70几名全职员工。团队的大部分成员都是研发人员，从事工程、产品管理、数据科学之类的工作，所以他们已经用AI减少了很多人工的部分。其中，一部分是因为以前很多需要人做的部分它不需要，在数据采集，包括数据分析，包括像保险业这些方面。另一部分，同时也在用一些GAI的东西，虽然还没有完全自动化地去做这些东西。 因为保险，包括医疗，不像ChatGPT人工对话，出了问题大家也会一笑而过，不是什么大问题。但是对于健康保险来说，包括诊断，如果保险越准确、越高效，诊断也就很准确，治疗也很准确，最后保险的保费就会低。这些流程在保险的整个自动化的过程当中，其实有很多的东西还都没有做到自动化，不能确切地说是95%，它需要有99.9%的准确性，所以现在AI还没有做到这种程度。但是Ty认为，因为他们是完全数据化的技术栈，而数据化的采集对他们来说，如果AI来取代人工可以更加的自动化，那他们应该是走在比较前沿的。 25:30 在保险领域，保险公司和客户都希望降低成本。尽管许多客户是创业者，希望员工健康并拥有优质医疗保险，但同时希望支付更少的费用。然而，费用越低，员工获得的保险保障就越少。这是一个难题，因为传统保险公司未能解决这一问题。Angle Health是如何实现低成本同时提供良好医疗服务的呢？ Ty指出，他们之所以能够与大多数大型保险公司竞争，是因为这些大型保险公司通常是上市公司，当下的市场环境想尽办法挤压利润。利润越高作为上市公司的股价，以及各方面都会有些短期的利益在里面。然而，短期利益与长期利益之间存在显著的冲突。 以一个例子来说明，当医生建议你进行某项治疗时，保险公司会认为成本过高或其他原因而拒绝提供保险，或者认为该治疗不适合你的情况。而像Ty的Angle Health这样的公司，它有很多数据去做分析。例如，如果你现在进行保险，办理速度非常快，而传统企业的保险速度较慢，效率也较低。在这种情况下，提供保险或支付医疗费用，确保病人能够及时获得最佳医疗服务，对保险公司来说，可以预防病人可能出现的后遗症或并发症，从而在长远来看是有益的。 从这个角度来看，一方面，数字驱动人工智能可以告诉他们在哪种情况下应采取何种行动，相对来说，优化的东西跟传统的大型保险公司优化的东西会不一样，长期与短期的对比，一个是数据，一个是以经验为主，因此在这一方面，他们表现得更为出色；另一方面，正是由于他们这样的做法，使得所有客户都非常满意，病人也获得了更好的医疗服务，同时费用更优惠，同时他的员工更健康。 33:35 在这一领域，众所周知，存在一些竞争者，例如Oscar Health，他们已经经营了十多年，并在大约三年前通过SPAC成功上市。经过多年的努力，他们即将实现盈利，表现相当出色。那么，Angle的商业模式与Oscar有何不同呢？ Ty指出，与Oscar Health的不同之处在于，Oscar直接向个人销售保险。对于中国的朋友们来说，这可能不太熟悉。在美国，保险分为两种类型。一种是个人保险，适用于自由职业者或其他未通过公司进行保险的情况。在美国，大多数公司不提供保险，或者个人需要自行寻找保险公司。另一种是政府提供的保险，例如Medicare。Oscar Health专注于直接面向消费者to C的市场，它直接向那些不是通过雇主或公司购买保险的个人销售保险，这是一个与众不同的赛道。 Angle的业务本质上是to B的，例如服务于已经成立的公司。当这些公司需要为员工购买保险时，Angle主要与这类企业客户群体互动。实际上，Angle 并不直接参与销售，而是通过保险经纪人来操作。在美国，保险经纪人扮演着重要的角色，他们代表多家保险公司销售保险产品。这种模式使得 Angle 的市场和销售成本保持在较低水平。由于Angle的竞争主要集中在客户体验和成本控制上，这促使公司实现了快速增长，并且运营效率高。 40:01 保险在美国和国内均受到严格的监管。在美国，保险公司必须与各州的监管机构合作，以获取相应的许可。例如，Angle Health已在27个州开展业务，并积累了丰富的与监管机构互动的经验。对于那些尚未达到这一阶段的创业者，能否分享一些经验呢？ Ty指出，对于创业者而言，频繁与监管机构打交道是一个重大挑战。首先，在资金和人脉有限的情况下，必须考虑选择哪个州或地区更有利于通过监管。Angle之前是在加州，但最终选择犹他州，因为在犹他州，对于初创公司来说，监管环境可能较为宽松。此外，面对监管机构频繁变更政策的情况，如保险和金融行业，创业者必须与监管机构保持良好的互动和沟通。在这种情况下，埋头苦干并不是明智之举，而是要与监管机构建立良好的关系，以减少未来可能出现的问题。在这方面，Angle Health做得相当出色。 46:07 Angle Health已在27个州开展业务。那么，对于那些居住在尚未覆盖的其他州、渴望享受经济实惠且服务周到的保险的潜在客户，他们应该如何是好呢？ Ty指出，目前Angle Health在27个州拥有自己的保险公司身份。至于其他州，他们通过不同的方式提供服务，具体细节就不展开描述了。不过，对客户而言，这些差异并不明显。展望未来，到明年九月份，Angle Health计划在美国各地都能以保险公司的身份直接服务客户。 因字数限制，更多内容请收听音频 欢迎关注“TSVC“微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！ 加入日常交流群请看海报右下角，添加TSVC小助手，获取更多分享。