中國AI大模型創投領域，不同投資人對于模型層和應用層的價值判斷并未形成共識，甚至在某種程度上是對立的。

這種情形同樣存在于美國。在硅谷，有一只早期基金Fusion Fund，在8年前就堅定選擇成為To B（企業端）方向的價值投資者，原因是這里有全球最大最成熟的B端（企業端）市場。

Fusion Fund創始合伙人張璐自身就是一名連續成功創業者。她畢業于斯坦福大學材料科學工程學院，在賣掉自己創辦的醫療器械公司后，成立了這家基金。

投身VC領域的近十年，Fusion Fund募集管理了4期基金，平均每年出手7-10個項目。這些項目絕大部分與To B領域的AI應用有關，包括AI搜索工具LeptonAI，AI驅動的音頻轉錄公司Otter.ai，以及專注于開發時的工具及基礎設施Paperspace等等。

張璐堅信AI應用在To B方向的價值。“在我看來，美國是全球最大且最成熟的B端市場，擁有最先進的技術和最佳的Go-To-Market機會。”這在很大程度上與美國企業端銷售的高付費意愿有關，這是與中國市場之間的重要區別。

至于Fusion Fund從不涉足的C端（用戶）市場，張璐認為，至少在美國，這實際上不是OpenAI和Anthropic等初創公司的戰場，而是背后的微軟、亞馬遜和谷歌等巨頭的競爭。

她指出，從歷史規律來看，大部分的技術創新所經歷的周期，總是從基礎技術創新，到技術應用創新，再到商業模式創新。而前兩個階段大概率會以To B方式率先在產業里進行多輪驗證，才會演進成為To C的重大機會。

作為一位需要在硅谷同時進行領導與競爭的華人女性，身份曾是張璐在行業中的顯著標簽。但從幾年前起，關于她個人的討論逐漸減少，更多的焦點轉向了Fusion Fund所帶來的行業洞見。“這與評判初創企業的思維很相似，”張璐說，“關鍵在于你做成了什么事情。”

Fusion Fund的一項殺手锏是其2018年建立的Fusion CXO網絡，集結了45個來自全球500強企業的高管，為初創企業提供高效的資源和訂單支持。此外，張璐還著手搭建了Fusion Expert Network（專家網絡），覆蓋近30位工業領域專家，為團隊提供深入的行業洞察。

這些都是她保證團隊項目源質量及出手命中率的重要支撐。

盡管主戰場在美國，但張璐也始終關注著中國科技創投生態的發展。

過去一兩年，來自中國市場最讓她感到驚喜和興奮的，是商業航空航天領域的進展。“對于年輕一代來說，這是一個未來的巨大市場，”張璐說，“而且如果開放給更多的民營企業參與其中，必定能更好地推動創新。”

以下為界面新聞對張璐的采訪實錄，略作編輯：

“如火如荼，并且是大面積的如火如荼”

界面新聞：在過往的AI投資中你有密集出手的時候嗎？整體的投資節奏在今年有沒有發生什么變化？

張璐：我們還是蠻平均的，去年投了9個項目，平時一年大概投7~10個項目，所以去年算是投得比較多，今年到現在也已經投了8個項目了。

我們主要聚焦于B端的應用，主要是人工智能在醫療、金融、保險等垂直領域的產業應用，以及人工智能基礎設施。我們不投任何的C端項目，之前也沒有投過。

界面新聞：過去8年中，B端的機會有哪些趨勢能總結？

張璐：早期的時候我們投一些垂直領域的AI應用，比如說Otter.AI，Paperspace，你會發現他們無論是做應用還是做人工智能基礎設施，主要服務的對象還是科技領域的企業，或者說科技領域的從業者和開發者群體。

但是在最近這兩三年，很多垂直領域的人工智能應用，它服務的是傳統行業、非科技領域，如金融、保險、物流、供應鏈、醫療等行業。它們本身的技術屬性沒有那么強，或者說之前對于人工智能的認知沒有那么深入，但過去這兩年他們加速了AI技術的學習、植入及應用探索。這可能是過去8年的一個顯著變化。

相當于以前更多是科技領域的自我發展與AI應用，而現在則是全產業的數字化轉型，這也是為什么我說現在是一個大時代，是一個好機會。

界面新聞：全產業的機會來了，底層原因是技術上的進步嗎？還是說也有別的結構性變化？

張璐：這個問題特別好，因為很多人認為是技術終于“準備好”了，其實并非如此。技術實際上早已準備好了一段時間，真正關鍵的是產業是否準備好了。

人工智能核心應用的一個前提就是數據。行業是不是有海量的高質量數據，這是第一要義。在此基礎上，才能夠造就讓大家覺得便宜好用，真正能夠解決問題的人工智能解決方案。

早在2017年，就有一波關于人工智能在C端應用的討論。我當時公開發過一個報告，關于人工智能在醫療領域應用，我當時認為，人工智能技術還沒有發展到能夠在C端展示其優越性的時候。

但如果看醫療領域，它已經有海量的高質量數據，有巨大的數字化轉型需求，尤其在美國，醫療行業的數字化已經做得很好了。因此人工智能也需要醫療領域來體現其技術優越性。這是我當時的看法，后來證明是對的，我們從2017年開始就重點投資人工智能在醫療領域的應用。

界面新聞：所以產業為什么現在準備好了？

張璐：有一個比較重要的原因是，過去幾年疫情推動了很多傳統行業的數字化轉型。大家逐漸意識到，很多科技行業已經廣泛采用了數字化工具——遠程會議、智能化解決方案等，但傳統行業卻相對滯后。隨著疫情的爆發，各行各業都必須開始使用數字化工具來適應遠程工作。

疫情讓各個行業，無論主動還是被動，都加速了數字化轉型。例如，許多工業制造業的公司，過去工廠是半自動化的，但因為疫情期間需要持續生產口罩和呼吸機，員工無法回廠，工廠被迫轉向全自動化。這些轉型都是在疫情壓力下發生的，但也為后續的AI應用打下了堅實的基礎，尤其是為收集海量高質量數據提供了可能，從而為人工智能的進一步應用創造了條件。

在疫情之后，又發生了一件關鍵事件——ChatGPT的出現。它為全社會進行了一次大規模的人工智能教育，讓大眾突然意識到人工智能已經變得觸手可及。

我們從2016年就開始投資AI公司，當時有一個理念叫“零代碼人工智能平臺”（No code AI），就是你不需要理解一行代碼就可以直接用這個AI產品。ChatGPT讓大家意識到了這個概念真的存在。

界面新聞：這種機會在醫療、金融和保險這些行業率先被驗證了？