Wang Huiwen hat einen Rahmen für AI-Investitionen gezeichnet.

Wang Huiwen's neueste Statusmeldung finde ich sehr interessant.

Er sagte, er habe sein Portfolio nachgehalten und ein Phänomen entdeckt: Wenn man auf der Karte von Peking ein Rechteck zeichnet, das südlich von Tsinghua, östlich von Peking Universität, westlich der Xueyuan Road und nördlich von Dazhongsi liegt, haben die Projekte in diesem Rechteck bisher deutlich bessere Renditen erzielt als die außerhalb.

Was noch interessanter ist, wenn er diese Logik rückwirkend betrachtet, stellt er fest, dass es auch in der Ära des Mobilinternets so war. ByteDance, Xiaomi, Meituan, Kuaishou und Didi befanden sich in den frühen Jahren alle in diesem Rechteck. Natürlich gab es auch außerhalb des Rechtecks erfolgreiche Unternehmen wie Pinduoduo und Xiaohongshu. Aber genau hier liegt sein Bedauern: Bei den Venture Capital - Investitionen im Mobilinternet waren es gerade Pinduoduo und Xiaohongshu, die ihm die großen Gewinne entzogen haben.

In der Ära der Künstlichen Intelligenz hat er erneut nachgehalten und festgestellt, dass DeepSeek, Zhipu, Lovart und Emochi, in die er nicht investiert hat, ebenfalls in diesem Rechteck liegen. Daher kommt er zu einem sehr direkten Schluss: Er schlägt seinen Portfolio - Unternehmen vor, sich in das "Universumszentrum" zu bewegen.

Diese Worte klingen auf den ersten Blick wie eine Scherzhaftigkeit, oder sogar wie eine Art "Metaphysik von Haidian, Peking". Aber ich denke, der wahre Wert dieser Sache liegt weder in der Karte noch in dem Witz, sondern darin, dass es ein langfristig bestehendes, aber von vielen nicht gerne angesprochenes Muster in der chinesischen Technologie - Investition ans Licht bringt: Die Früherbewertung von Technologie - Vermögenswerten wird oft zunächst von der Dichte bestimmt.

Dabei handelt es sich um die Dichte von Talenten, Informationen, Produkten und Kapital, sowie um die Geschwindigkeit, mit der Unternehmer sich gegenseitig anregen, sich gegenseitig übertreiben und sich gegenseitig die Arbeit abschauen.

In der Ära des Mobilinternets verdienten die Menschen Geld durch die Migration der Nutzer. Mit der Verbreitung von Smartphones und der Reife der Mobilzahlung wechselte der Datenverkehr von PCs auf Mobiltelefone und der Konsum von offline nach online. Wer am schnellsten die Verhaltensänderungen der Nutzer verstehen, am schnellsten Produkte entwickeln und am schnellsten Finanzierungen und Ressourcen organisieren konnte, erhielt zuerst die Bewertungsaufschläge.

In der Ära der Künstlichen Intelligenz hat sich diese Logik zwar verändert. Früher ging es um DAU, GMV, Leistungseffizienz und Kundenakquise - Kosten, jetzt um Modellfähigkeiten, Token - Kosten, Agent - Retention, Unternehmenszahlungen, Inferenzmarge und Arbeitsablaufersetzungsrate. Die Indikatoren haben sich geändert, aber die Essenz des frühen Wettbewerbs bleibt die gleiche: Wer näher am dichtesten Informationsfeld ist, hat eher die Chance, die erste Wertsanierung zu erzielen.

Wang Huiwen's Karte ist im Grunde kein Geographie - Problem, sondern ein Investitions - Problem.

I. Der wahre Wert dieses Rechtecks liegt in den "Dichte - Dividenden" aus der Ära des Mobilinternets

Viele Menschen, die Wang Huiwen's Statusmeldung lesen, denken vielleicht zuerst: "Jetzt wird wieder Haidian gepriesen."

Aber wenn man die Emotionen beiseite lässt und die Ära des Mobilinternets betrachtet, wird man feststellen, dass eine Reihe der wertvollsten chinesischen Technologieunternehmen tatsächlich in wenigen Gebieten mit hoher Gründungsdichte konzentriert sind.

Meituan, ByteDance, Kuaishou, Xiaomi und Didi scheinen völlig unterschiedliche Geschäfte zu betreiben. Eines ist für das lokale Leben zuständig, eines für die Inhaltsverteilung, eines für Kurzvideos, eines für Smartphones und IoT und eines für die Mobilität.

Aber die Dividenden, die sie in den frühen Jahren erzielten, stammen eigentlich aus demselben zugrunde liegenden Zyklus: Smartphones wurden zur größten Zugangsmöglichkeit, die Mobilzahlung schloss die Transaktionsschleife, die Algorithmus - Empfehlung verbesserte die Verteilungseffizienz und die lokale Leistungsmöglichkeit digitalisierte die offline - Angebote.

Das wirklich beeindruckende an diesen Unternehmen ist, dass sie schon, als der Trend erst ansatzweise erkennbar war, mit Organisation, Kapital und Produkten gewettet haben. Wenn die meisten Menschen erst bemerkten, dass der Trend bestätigt war, hatten sie bereits Skalierung, Finanzierungen, Daten und die Mentalität der Nutzer erlangt.

Das ist das wertvollste in der Investition: Nicht die Trendrichtung richtig einschätzen, sondern es früher als andere zu tun und in der Lage zu sein, diese Einschätzung in die Tat umzusetzen.

Warum hat dieses Rechteck einen Vorteil? Weil in der frühen Gründungsphase das Teuerste nicht das Büro oder die Server sind, sondern die Informationen.

Ein Produktmanager hört heute in einem Café die Gespräche über Empfehlungsalgorithmen an der nächsten Tabelle, morgen auf einem Freundesessen von dem Wachstumsmodell eines Unternehmens und übermorgen von einem Investor, dass ein bestimmter Sektor aufkommt. Diese Dinge klingen sehr vage, aber in der frühen Venture - Capital - Investition sind sie Alpha.

Ich denke immer, dass in den letzten Jahrzehnten des chinesischen Internets viele Projekte nicht an der Richtung scheiterten, sondern an der Reaktionsgeschwindigkeit. Wenn man bemerkt, dass die DAU eines Unternehmens gestiegen ist, hat sich die Bewertung bereits erhöht; wenn man entdeckt, dass ein bestimmtes Geschäftsmodell profitabel ist, hat das Spitzenunternehmen bereits drei Finanzierungsrunden hinter sich; wenn man anfängt, Mitarbeiter zu rekrutieren, sind die besten Talente bereits von der Nachbarfirma weggegangen.

Deshalb sagt Wang Huiwen, dass die Projekte innerhalb des Rechtecks bessere Renditen erzielen. Im Grunde geht es nicht darum, dass in diesem Gebiet etwas mit dem Feng Shui zu tun hat, sondern dass hier die Informationsübertragungsgeschwindigkeit schneller, die Effizienz der Neukombination von Talenten höher und die Periode, in der das Kapital Konsens erreicht, kürzer ist.

Natürlich gibt es auch Gegenbeispiele zu dieser Logik.

Pinduoduo und Xiaohongshu sind zwei sehr wichtige Beispiele außerhalb des Rechtecks. Pinduoduo hat bewiesen, dass echte und tiefgreifende Geschäftsinnovationen nicht unbedingt in der von den Peking - Internet - Eliten am besten bekannten Erzählung stattfinden müssen. Es setzt auf den unteren Markt, die Effizienz der Lieferkette und die soziale Spaltung. Xiaohongshu hat bewiesen, dass sich auch in der Konsumcommunity, im Lebensstil und in der Mentalität der weiblichen Nutzer ein völlig anderes Produktkonzept entwickeln kann.

Also ist dieses Rechteck keine allmächtige Formel, sondern eher ein Gebiet mit hoher Gewinnwahrscheinlichkeit. Der Kapitalmarkt strebt nie absolute Richtigkeit an, sondern eine Wahrscheinlichkeitsvorteil.

Nach meiner Meinung liegt das Interessanteste an Wang Huiwen's Statusmeldung hier: Er spricht sehr direkt über das "Gebiet mit hoher Gewinnwahrscheinlichkeit". Investition ist keine moralische Beurteilung und keine Stadt - Rangliste. Investition bedeutet, ständig nach Erwartungsdifferenzen zu suchen und nach Böden, auf denen es eine höhere Wahrscheinlichkeit gibt, dass große Unternehmen entstehen.

II. Mit der Ära der Künstlichen Intelligenz rückt dieses Rechteck wieder in den Blick der Trader

Jetzt stellt sich die Frage, warum diese Sache heute noch einmal diskutiert werden sollte?

Weil der KI - Start - Up - Bereich in eine sehr kritische Übergangsphase eintritt.

In den letzten zwei Jahren ging es vor allem um die großen Modelle selbst. Wer größere Parameter hatte, bessere Platzierungen in den Ranglisten erreichte, billigere Inferenzkosten hatte und längere Kontextlängen unterstützte, der wurde höher bewertet. Damals war die Bewertungsbasis eher die Modellfähigkeit, und die Finanzierungslogik war eher wie ein Wettrüsten.

Aber jetzt breitet sich die Fähigkeit der Basis - Modelle aus, die Open - Source - Modelle nähern sich ständig an, die Aufrufkosten sinken kontinuierlich, und die großen Unternehmen investieren weiterhin in Rechenleistung und Modell - Infrastruktur. In diesem Moment beginnt das Kapital, sich eine andere Frage zu stellen: Wenn alle Modelle stärker werden, wer kann die KI in wirklich nutzbare, bezahlbare und erneuerbare Produkte umwandeln?

Darum beginnt der Anwendungsbereich der KI jetzt aufzuheizen.

Nach meiner Meinung verschiebt sich die Hauptlinie der KI - Investition von "Wer hat ein Modell" zu "Wer kann das Modell in den realen Arbeitsablauf integrieren". Dieser Wandel ist sehr wichtig. Denn Modell - Unternehmen benötigen enorme Kapitalausgaben, Rechenleistung und Spitzenteams, haben lange Zyklen, verbrennen schnell Geld und tragen auch hohe Risiken. Anwendungsunternehmen, die hochfrequente Szenarien finden können, haben möglicherweise die Chance, mit einem leichteren Ansatz Gewinnelastizität zu erzielen.

Zum Beispiel Design - Agenten, Büro - Agenten, Programmier - Agenten, Marketing - Agenten, Videoerzeugung, KI - Begleitung und Unternehmenswissensdatenbanken. Diese Richtungen scheinen sehr unterschiedlich, aber sie haben alle ein Ziel: Die bisher von Menschen durchgeführten Prozesse in von KI ausführbare Aufgaben aufzuteilen.

Hier kommt wieder der Vorteil von Gebieten wie Haidian zum Tragen.

Das KI - Start - Up benötigt noch mehr Talentdichte als das Mobilinternet. In der Ära des Mobilinternets waren die knappen Ressourcen Produktentwicklung, Betrieb, Wachstum, Direktvertrieb und Lieferkettenorganisation. In der Ära der Künstlichen Intelligenz sind es Modell - Engineering, Infrastruktur, Inferenzoptimierung, Multimodalität, Interaktionsdesign, Branchen - Daten und Verständnis für Unternehmenskunden.

Diese Dinge können nicht von einem Genie allein erreicht werden. Es benötigt ein Ökosystem: Hochschulen, Forschungsinstitute, große Unternehmen, Investitionsinstitute, Unternehmer, Frühkunden und Medien - Einflussmacher, die alle in hoher Frequenz interagieren.

Deshalb hat Wang Huiwen Namen wie DeepSeek, Zhipu, Lovart und Emochi in seinen Beobachtungsrahmen aufgenommen. Sie sind nicht alle gleichartige Unternehmen, aber sie befinden sich alle an Positionen in der KI - Wertschöpfungskette, die am ehesten von Kapital neu bewertet werden: Entweder nahe an der Modellfähigkeit, oder nahe an Agent - Produkten, oder nahe an der nächsten Generation von KI - Inhalten und Produktivitätstools.

Natürlich denke ich nicht, dass die KI - Chancen nur in Peking liegen.

Die Geschichte hinter DeepSeek in Hangzhou ist ein typisches Beispiel. Hangzhou hat Alibaba, starke Industriebänder, ein E - Commerce - Ökosystem und einen speziellen Weg, wie Quant - Fonds in die KI - Branche wechseln. Shanghai hat global ausgebildete Talente und Unternehmenskunden, und Shenzhen hat eine Hardware - Lieferkette und eine Grundlage für Roboter. In der Ära der Künstlichen Intelligenz wird es sicherlich mehrere geografische Zentren geben.

Aber aus Investitionsgesichtspunkt hat Haidian den Vorteil, dass es immer noch das typischste "Frühkonsens - Fabrik" in China ist.

Viele Projekte haben möglicherweise noch keine Einnahmen, die Produkte sind noch nicht vollständig ausgereift und das Geschäftsmodell wird noch getestet. Aber sobald hier ein Konsens entsteht, folgen schnell Finanzierungen, Talente, Medienpräsenz und Kundenressourcen. Dieser Prozess ist die Emotionswiederherstellung und die Rückkehr der Risikopräferenz auf dem Primärmarkt.

Um es noch kapitalistischer auszudrücken: Das von Wang Huiwen gezeichnete Rechteck ist einer der Orte, an denen die frühe Bewertungsumstellung von KI - Vermögenswerten am wahrscheinlichsten stattfindet.

III. Die Geschichte, die man wirklich an den Markt verkaufen kann, ist nicht "im Rechteck", sondern wie das Wachstum umgesetzt wird

Aber am Ende des Tages kann die Karte das Geschäftsmodell nicht ersetzen.

Das gefährlichste an vielen KI - Start - Up - Unternehmen liegt hier: Die Geschichte ist leicht zu erzählen, aber schwer umzusetzen.

Wenn man sagt, man sei in Haidian, das Team komme von Tsinghua und Peking Universität, habe Hintergrund in großen Unternehmen, eine starke Modellfähigkeit, arbeite in der Agent - Richtung und habe ein globales Produkt, klingt das natürlich attraktiv. Der Primärmarkt ist bereit, für diese Kombination einen Aufschlag zu zahlen, weil sie Talentdichte und thematische Elastizität repräsentiert.

Aber in der Sprache des echten Kapitalmarkts kommt es am Ende immer noch auf einige harte Fragen an.

Wie ist die Nutzerretention? Wie ist die Bezahlungstransformation? Werden die Unternehmenskunden die Abonnements erneuern? Können die Inferenzkosten unter Kontrolle gehalten werden? Können die Kundenakquise - Kosten außer Kontrolle geraten? Kann das Einnahmenwachstum in die Qualität der Cashflows umgesetzt werden?

KI - Anwendungen unterscheiden sich stark von traditionellen Internet - Tools: Höhere Aktivität der Nutzer bedeutet nicht unbedingt höhere Gewinne.

Bei traditionellen SaaS - oder Internet - Produkten sinken die Grenzkosten oft mit der Skalierung. Aber KI - Anwendungen sind anders. Insbesondere bei multimodalen, Video - und Bild - Produkten sowie Agent - Ausführungs - Produkten entstehen bei jeder Nutzung der Nutzer Inferenzkosten. Wenn die DAU steigt, steigt auch der Token - Verbrauch und die Serverkosten. Wenn die Nutzerzahlungen nicht folgen, kann der Verlust mit der Skalierung größer werden.

Deshalb denke ich, dass die Bewertungsaufteilung von KI - Anwendungen in Zukunft sehr brutal sein wird.

Die erste Art von Unternehmen kann nur Konzepte erzählen und lebt von Finanzierungen. Diese Unternehmen haben schnell steigende Bewertungen, wenn das Thema aufheizt, aber werden schnell von der Bewertung gedrosselt, wenn die Risikopräferenz sinkt.

Die zweite Art von Unternehmen kann erfolgreiche Produkte entwickeln, aber das Einnahmenmodell ist noch instabil. Diese Unternehmen haben Transaktionschancen und Chancen, ins Rampenlicht zu treten, aber der Markt wird ständig auf ihre Retention, Bezahlungsrate und Kostenstruktur achten.

Die dritte Art von Unternehmen kann die KI in den realen Arbeitsablauf integrieren und daraus ein Produktivitätstool machen, das Unternehmen oder Privatpersonen täglich nutzen. Nur diese Unternehmen haben die Chance, eine echte Bewertungsumstellung zu erreichen.

Nehmen wir Lovart, ein Design - Agent, als Beispiel. Was es anziehend macht, ist nicht nur die Bildgenerierung, sondern der Versuch, den Designprozess in von KI verständliche und ausführbare Aufgaben aufzuteilen. Wenn dieser Ansatz funktioniert, wird die Bewertungsbasis nicht mehr "ein KI - Zeichnungstool", sondern "Design - Produktivitätsplattform" sein. Der Unterschied ist sehr groß.

Ersteres bezieht sich auf die monatliche Aktivität, die Anzahl der Generierungen und die Abonnementeinnahmen. Letzteres bezieht sich auf die Arbeitsablaufersetzungsrate, die Teamzusammenarbeit, die Unternehmenskunden, die Wiederholungskäufe und die Abonnementerneuerungen. Das erste ist eine Tool - Bewertung, das zweite hat die Chance, eine Plattform - Geschichte zu erzählen.