比红杉还猛！7个月投资8家AI公司，智谱为什么投得这么凶？

今年，一级市场一个普遍感受是，虽然AI大模型融资很热闹，但机构在AI领域的出手却越来越谨慎。

但就是在这种环境下，一家大模型公司却开始了“疯狂”投资，那就是智谱AI（以下简称“智谱”）。

根据IT桔子数据，从2023年开始，智谱投资了15个项目，光在今年就出手了8次，其中还包括花了数亿元收购聆心智能。

这样的投资强度，甚至比红杉、金沙江创投等一线机构还猛。凭借7个月投资8家公司的成绩，也让智谱成功超越商汤，成为近年来投资最猛的AI公司。

那么问题来了，为什么智谱要如此频繁地对外投资？

/ 01 /7个月出手8次，投资最猛的AI公司

梳理智谱的投资，主要呈现三个特点：

首先，智谱投的非常猛。根据智东西统计的数据，今年1-7月，大模型产业超千万融资有89起，其中智谱就参与了4起，分别是硅基流动、清程极智、沐言智语和升数科技。

这个出手数量是一个什么水平？举个例子大家就明白，在89起千万级融资里，即使算上投资月之暗面和Minimax，红杉资本也只投了4起，金沙江创投投了3起。

也就是说，智谱出手的次数比一级市场上头部机构还多。

上一个对外投资超过10笔的AI公司还是商汤科技。根据IT桔子数据，自成立到今年7月，商汤科技累计投资了33笔。

虽然商汤投的多，但投资强度远远比不上智谱AI。在出手最多的2022年，商汤全年投了6家公司，而智谱AI仅7个月就投资8家。仅从投资强度看，智谱AI堪称投资最猛的AI公司。

从方向上看，智谱对大模型产业上中下游进行了全方位的覆盖，既包括行云集成电路、无问芯穹、基流科技等基础设施公司，也有面壁智能、生数科技等模型层公司。

而在应用层，智谱也拿下了不少明星项目，比如面向法律领域的幂律智能，还有前妙鸭产品经理张月光的创业公司沐言智能。

除了覆盖全产业链外，智谱还对清华系的创业者情有独钟。

根据乌鸦君统计，在这15个项目里，13家公司有创始人的公开资料，其中11家创始人来自清华大学。比如，智谱AI收购的聆心智能，其创始人黄民烈担任了清华大学计算机科学与技术系长聘教授，清华大学基础模型中心副主任。

在疯狂投资之外，智谱还在不断融资。

自成立以来，智谱总共进行了五轮融资，累计融到的钱超过50亿元。其中，今年融了两轮，投资方分别为北京市人工智能产业投资基金和沙特阿美旗下基金Prosperity7。

作为一家仍然在不断融资的创业公司，以堪比一线机构的姿态凶猛投资，这背后的逻辑到底是什么？

/ 02 /讲了一个全产业链的生态故事

凶猛的出手，是智谱与其他大模型公司最大的不同之一。从公开资料看，投资被智谱放在了一个很高的战略高度，作为其构筑经营优势的重要一环。体现在两个方面：

第一，智谱是所有大模型公司里最早筹备战投部门的。据《晚点》报道，早在2023年10月，智谱AI就开始筹备战投部门。

第二，在智谱管理团队中，不乏具备丰富投资经验的高管，比如副总裁李文珏。

最早，李文珏曾以中科创星投资总监身份参与对智谱AI的早期投资，此后，李文珏参与创办聆心智能。伴随该公司被智谱AI收购，她也顺利加盟后者，成为智谱AI副总裁。

在李文珏的推动下，智谱AI的投资之路越走越远。去年10月，智谱AI推出了Z计划，目的是通过资金+资源，扶持大模型创业者，组建大模型生态朋友圈。今年7月，智谱AI、星连肇基、京成燕北三方共同出资2.6亿元，成立一支新投资基金——星连资本。

为什么智谱AI如此看重投资？这与智谱AI对AI产业机会的判断有很大关系。

虽然AI独角兽们都很看好大模型技术，但对落地产业机会有着完全不同的判断。

在月之暗面和百川智能看来，AI最大的机会在C端。比如，杨植麟在此前采访中曾提到，AI的核心价值是个性化互动，必然会诞生一个用户量很大的产品。

而智谱AI并不这么认为。在它看来，AI更大的机会在B端。智谱也是国内最早进入To B与To G领域的大模型公司。

智谱看好B端，原因有两点：

一是B端付费意愿比C端更好；二是大模型具备通用性和极强的泛化能力，能够避免过度定制化，进而存在诞生一家技术平台级别公司的机会。

沿着这个逻辑，智谱给出的To B解题思路是，生态化打法。

简单来说，智谱相信，当通用模型足够强，就能直接支持很多应用。所以，他们更愿意把精力花在提升模型智能水平上，尽量不参与定制化服务，定制化需求由外部合作伙伴共同完成。

也就是说，智谱更愿意扮演数字化时代的“ AGI 中台”，大模型时代的“基础模型商”。而投资，就成了建立生态的一个重要方式。

一方面，投资其他 AI 技术与应用公司不仅补充商业生态，还能获得更多的客户，用投资换营收。另一方面，合作生态里的伙伴，能够帮助智谱承担更多获客和交付工作，降低业务的复杂度。

此外，从长期来看，通过投资产业链公司，构建一个更牢固的合作生态，也有机会帮助智谱形成差异化竞争优势。

原因在于，技术红利消失只是时间问题，模型注定会成为商品化的选择，变成一种通用的基础设施。在这个过程中，模型的壁垒将不复存在。

在技术红利仍然存在的情况下，抓住有限的窗口，用技术和资金快速聚集资源，借助合作伙伴，跑通更多产业落地的路径，在技术彻底平权前建立壁垒，是一件更为重要的事情。

固然，智谱AI的商业蓝图很美好，但真正落地仍然还存在很大不确定性。在中国的To B土壤里，能不能培育出一家不用深度参与定制化的平台级公司，本身就存在很大的疑问。

更不用说，通过生态方式构筑壁垒这件事情也并不容易。远的不说，阿里前前后后投了这么多家公司，去试图讲一个生态故事，最后不还是难以抵挡拼多多的正面冲击。

所以，无论是要做技术平台公司，还是构筑生态壁垒，都不是一件容易的事情。

当然，AI的故事才刚刚开始，留给智谱的时间也还足够。至于这条路最后能不能跑通，我们有足够的时间窗口慢慢观察。

文／林白