Roundtable-Dialog: Eh? KI! KI in diesem Monat, KI in diesem Jahr, KI in diesen fünf Jahren｜36Kr WAVES 2026 Neue Welle

„Im Jahr 2026 breitet sich erneut eine Welle auf dem Risikokapitalmarkt aus: Künstliche Intelligenz (KI) tritt aus der technologischen Konzeptphase in die Tiefe der Industrie ein, und der Start-up-Bereich der Hard Tech hat sich von einer „Nischenbranche“ zu einem „Hauptstromkonsens“ entwickelt. Junge Unternehmerinnen und Unternehmer definieren mit Code und Händen neu die zukünftigen Koordinaten der chinesischen Innovation.

Jedes Jahr ist die von 36Kr · AnYong organisierte WAVES-Konferenz ein Jahresschildwende im chinesischen Risikokapitalmarkt. Dieses Jahr steht die WAVES 2026 unter dem Motto „Dieser Sommer“ und findet im Liangcang Xinzao Creative Park in Panyu, Guangzhou, statt. Innerhalb von zwei Tagen haben wir Top-Anleger, Industrieleiter und aufstrebende Unternehmerinnen und Unternehmer zusammengebracht. Mit 14 tiefgehenden Roundtables und mehreren Dutzend Einzelvorträgen haben wir die zugrunde liegenden Logiken der Kernbranchen wie KI, Hard Tech, Auslandsausrichtung und Medizin analysiert und gesehen, wie die Entschlossenheit dieser „Wenigen“ sich zu einer Welle der Branchenveränderung zusammenfügt.

Im Folgenden finden Sie den Inhalt des Dialogs, der von 36Kr bearbeitet wurde:

Hai Ruojing | Stellvertretender Chefredakteur von 36Kr AnYong (Moderator)

Wang Bei | Partner von Hillhouse Capital Ventures

Wang Yang | Managing Partner von Songhe Capital

Cai Wei | Partner von Photosynthetic Ventures

Hai Ruojing: Hallo, ich bin Hai Ruojing von AnYong und der Moderator dieses Roundtables. Ich denke, alle können sich mit dem Thema heute identifizieren – die Veränderungen in der KI-Welt sind zu schnell, die Zeitskala ist extrem komprimiert. Früher erfolgte die Branchenentwicklung in Jahren oder sogar in Fünfjahrenzyklen, jetzt können sich die Erkenntnisse innerhalb eines Monats oder sogar einer Woche ändern. Wie die Gäste auch erwähnt haben, werden die Bewertungen vieler Unternehmen von einem Monat auf den anderen überholt, und manchmal werden sogar zwei oder drei Finanzierungsrunden gleichzeitig durchgeführt.

Deshalb lautet unser Thema heute: KI in diesem Monat, in diesem Jahr und in den nächsten fünf Jahren. Wir können uns über die Stimmung, die Veränderungen in der Erkenntnis und die Trends austauschen. Zunächst möchten ich bitten, dass jeder Gast sich kurz vorstellt und dann ein oder zwei Dinge erzählt, die ihn in den letzten Monaten besonders beeindruckt haben. Ich habe mit Herrn Wang Yang gesprochen, und er hat auch eine aktuelle Nachricht erwähnt. Ich denke, alle haben in letzter Zeit viele neue Dinge beobachtet. Ich möchte gerne Ihre Gedanken hören.

Wang Bei: Hallo, ich bin Wang Bei von Hillhouse Capital Ventures. Wir konzentrieren uns auf die frühesten Phasen, von der Seed- bis zur A-Runde und Wachstumsphase. Wir möchten die Marktveränderungen in den führenden Branchen und in den frühesten Stadien annehmen und die Unternehmerinnen und Unternehmer begleiten.

Wang Yang: Hallo, ich bin Wang Yang von Songhe Capital. Songhe ist einer der ersten chinesischen Renminbi-Fonds und hat fast 30 Jahre Geschichte. Sein Hauptsitz befindet sich in Shenzhen, nicht weit von Guangzhou. Wir sind ein Renminbi-Fonds, der sich auf Hard Tech konzentriert und vor allem in die frühen und Wachstumsphasen investiert. Vielen Dank!

Cai Wei: Hallo, ich bin Cai Wei von Photosynthetic Ventures, früher LightSpeed Photosynthetic. Im Oktober letzten Jahres haben wir die neue Marke Photosynthetic Ventures eingeführt. Wir sind einer der ersten chinesischen Zweiwährungsfonds und folgen kontinuierlich der chinesischen KI- und Technologieentwicklung. In diesem Jahr haben wir die Aufforderungen für neue Dollar- und Renminbi-Fonds abgeschlossen und uns mit Ressourcen ausgerüstet. Wir hoffen, in dieser Welle etwas zu leisten. Vielen Dank!

Hai Ruojing: Ich möchte Sie bitten, über etwas in den letzten ein oder zwei Monaten zu sprechen, das besonders bemerkenswert war, wie etwa die Gründung einer Investmentgesellschaft durch Konzernkooperationen, eine große Börsengänge oder die Veröffentlichung eines neuen Modells. Lassen Sie uns mit Frau Wang Bei beginnen.

Wang Bei: Die Entwicklung der KI ist wirklich zu schnell. Markante Ereignisse gibt es wöchentlich oder sogar täglich, sowohl in China als auch im Ausland. Es gibt zu viele konkrete Nachrichten, um sie alle aufzuzählen. Wir interessieren uns eher für die tatsächlichen Einnahmen der KI, egal ob es sich um Modelle oder Anwendungen handelt, gleichgültig, ob wir es ARR oder Umsatz nennen. Mit anderen Worten: Früher achteten wir darauf, wer klüger war, jetzt darauf, wer produktiver ist.

Hai Ruojing: Das heißt, die am meisten gewinnbringenden und praktikablen?

Wang Bei: Ja, wir beobachten das Wachstum dieser Einnahmen und achten besonders auf die Wachstumskurve in jedem Zeitraum.

Hai Ruojing: Dieser Trend ist sehr wichtig. Herr Wang Yang?

Wang Yang: Was mich in den letzten sechs Monaten am meisten beeindruckt hat, ist der Finanzierungsrhythmus in den verschiedenen KI-Nischenbranchen, der völlig unterschiedlich ist wie früher. Ich muss gestehen, dass ich sehr überrascht bin. Wie der letzte Gast gesagt hat, werden einige Projekte, einschließlich der von uns investierten, gleichzeitig in mehreren Finanzierungsrunden durchgeführt, und die Bewertungen verdoppeln sich innerhalb einiger Monate. Das war früher schwer vorstellbar. Und es ist nicht nur ein oder zwei Unternehmen. Es gab früher auch solche, aber das waren absolute Ausnahmen. Aber heute ist es fast ein allgemeines Phänomen, dass viele Unternehmen in den meisten Branchen so vorgehen und auch erfolgreich finanzieren. Das ist das, was mich am meisten überrascht hat.

Hai Ruojing: Hat diese Rhythmusveränderung Auswirkungen auf Ihre Investitionsentscheidungen?

Wang Yang: Ja, unser eigener Investitionsrhythmus hat sich unbewusst beschleunigt, aber das liegt in hohem Maße daran, dass wir in dieser Situation gezwungen sind, schnell zu handeln. Aber gerade jetzt habe ich Angst, dass dies keine gesunde Finanzierungsmethode ist.

Hai Ruojing: Ja, vielleicht werden alle von der Welle mitgerissen.

Wang Yang: Aber ich habe auch Angst, etwas zu verpassen, wenn ich nicht teilnehme. Also muss ich ein Gleichgewicht finden.

Hai Ruojing: Herr Cai.

Cai Wei: Ja, wie vorher diskutiert, ist es wirklich schwierig, ein Gleichgewicht zu finden. Ich möchte von einem anderen Ereignis ausgehen. Kürzlich haben viele bemerkt, dass das stärkste Modell von Anthropic aufgrund von Sicherheitsbedenken durch die US-Regierung für Nicht-US-Bürger eingeschränkt wurde und später offline genommen wurde. Ich denke, das ist kein unwichtiges Ereignis – früher haben wir uns auf die Parameter, die Anwendbarkeit und die Einnahmen konzentriert. Dies ist das erste Mal, dass wir wirkliche Gefühle dafür haben, dass ein führendes Modell durch ein Verwaltungsverbot nicht mehr zur Verfügung steht. So merken Sie, dass das Modell nicht nur ein Produktivitätstool ist, sondern auch in den Bereich der Souveränität eingebunden ist. Am Ende hat es eine souveräne Eigenschaft, was großen Einfluss hat.

Im Gegensatz dazu haben chinesische führende Große Modellunternehmen in letzter Zeit ihre Modelle offen gemacht. Die Logik ist einfach – wenn Verwaltungsverbote eine Mauer errichten, sollten wir mit Open Source eine breitere Straße bauen. Unabhängig davon, ob es sich um Zhipu, DeepSeek oder andere Unternehmen handelt, hat die Entwicklung der Modelle in letzter Zeit rapide Fortschritte gemacht. Man hat das Gefühl, dass man sich einem ersten Klassen-Coding-Modell annähert, das wirklich produktiv ist. Dies ist ein guter Zeitpunkt, in dem chinesische Große Modellunternehmen ein größeres Ökosystem und Unterstützung gewinnen können.

Hai Ruojing: Wir haben auch das Ereignis der Offline-Nahme beobachtet, und es gab viele Diskussionen darüber, einschließlich der Angst vor übermenschlicher Intelligenz.

Frage Nummer zwei: Wenn wir uns an die Hotspots zu Beginn des Jahres erinnern, wie etwa OpenClaw (Lobster), scheint es schon lange her zu sein. Es hat die Schwelle für viele Dinge gesenkt. Kürzlich habe ich einen Vortrag gehört, in dem gesagt wurde, dass viele Agenten geschrieben wurden, aber möglicherweise 88 % davon nicht in realen Szenarien funktionieren. Wie Frau Wang Bei erwähnt hat, geht es darum, ob etwas produktiv ist und Geld verdienen kann. Ich möchte Sie nun fragen, wie Sie die Investitionsmöglichkeiten in KI-Agenten und Anwendungen sehen? Wie unterscheidet sich die Situation von der des vergangenen Jahres, als diese sehr beliebt waren? Lassen Sie uns wieder mit Frau Wang Bei beginnen.

Wang Bei: Heute wird davon ausgegangen, dass vortrainierte Modelle starke Agentenfähigkeiten haben. Im vergangenen Jahr haben wir noch darüber diskutiert, ob der kommerzielle Wert im Modell oder in der Anwendung liegt, oder ob das Modell die Anwendung ist.

Nachdem wir uns jetzt umgesehen haben, ist das Modell tatsächlich die am schnellsten wachsende Anwendung, aber das bedeutet nicht, dass das Modell die Anwendung ist, es hat nur ein schnelles Wachstum der Fähigkeiten. Gleichzeitig haben wir festgestellt, dass obwohl die Agentenfunktionen stark sind, die Menschen sich eher auf die Stabilität, die langfristige kontinuierliche Funktion und die Zuverlässigkeit in der Produktivitätskette oder bei der Lösung von Arbeitsaufgaben konzentrieren – dies bestimmt, ob ein KI-Agent in einer geldverantwortlichen Umgebung ein zuverlässiger Arbeitskollege sein kann, und nicht nur ein Thema für Paradigmenwechsel. Also denke ich, dass die Stabilität sehr wichtig ist.

Hai Ruojing: Ja, früher haben wir gesagt, dass ein Modell zwei Enden hat: Eines ist die Motivation, das andere die Fähigkeit, Risiken zu tragen, wie Sie es ausdrücken.

Wang Bei: Tatsächlich ist die menschliche Gesellschaft eine Vertrauensgesellschaft, nicht eine Intelligenzgesellschaft. Intelligenz kann eine Vorbedingung sein, aber letztendlich basiert alles in der Produktion und im Leben, die eigentliche Wertschöpfung, auf Vertrauen. Woher kommt das Vertrauen? Inwiefern kann Intelligenz in Vertrauen umgewandelt werden?

Hai Ruojing: Tatsächlich. In letzter Zeit haben viele darüber diskutiert, welche Agentenfähigkeiten möglicherweise von Modellen absorbiert und kompatibilisiert werden können. Ich möchte gerne Ihre Meinung, Herr Wang Yang, hören.

Wang Yang: Ich bin persönlich optimistisch über die langfristige Entwicklung von Agenten, aber ich denke, dass es noch nicht reif ist. Zunächst ist das Modell, das von Agenten aufgerufen wird, noch in der Verbesserungsphase und hat noch viel Potenzial für Verbesserungen. Darüber hinaus kann man als reines KI-Experte keine guten Agenten entwickeln – Meiner Meinung nach müssen Agenten in konkreten Szenarien konkrete Probleme lösen, und die Qualität hängt möglicherweise mehr von der Tiefe des Verständnisses der Branche oder des Nischenszenarios ab. Nur das Verständnis von KI ist nicht genug. Diejenigen, die gute Agenten entwickeln können, müssen ein ausführliches Verständnis der ursprünglichen Branche haben und es mit KI verbinden, um wirklich gute Ergebnisse zu erzielen. Aber auch in diesem Prozess ist die Unterstützung des hinteren Modells unverzichtbar. Also braucht es sowohl die Verbesserung des Modells als auch die tiefe Kenntnis der Branche, um einen guten Agenten zu entwickeln.

Hai Ruojing: Herr Cai.

Cai Wei: Wir sind auch langfristig optimistisch über die Anwendungen, die von Agenten repräsentiert werden. Kürzlich haben wir einige KI-Agenten-Anwendungsunternehmen, in die wir im vergangenen Jahr investiert haben, untersucht, und es gibt nur wenige, die PMF erreicht haben. PMF ist wirklich schwierig, insbesondere wenn es keine vorgefertigten Wege in der KI gibt. Darüber hinaus ist das Große Modell in gewissem Maße ein PMF-Zerstörer – wenn Sie ein Problem identifizieren, kann das nächste Update des Großen Modells dieses Problem zu einer Basisfunktion machen, und Sie müssen erneut nach PMF suchen. Dies ist die Situation, die wir beobachten.

Allerdings gibt es auch sehr interessante Chancen auf der C-Seite, die uns sehr interessieren. In diesem Jahr konzentrieren wir uns in den KI-Anwendungen hauptsächlich auf zwei Enden: Ein Ende ist die sehr frühe Phase, in der wir Chancen in den Lücken des Großen Modells suchen. Der Kern ist es, auf Menschen zu wetten, auf Teams mit technischem Geschmack, etwas wie Feuerspuren in der Wildnis. Das andere Ende entspricht dem, was Frau Wang Bei gesagt hat. Wir sind optimistisch über Unternehmen, die bereits einen Datenfließ und Einnahmen haben. Diese Unternehmen, die sich bewährt haben, haben zwar hohe Bewertungen, aber PMF ist sehr schwierig, und man sollte den Wert ihrer Erfolge nicht unterschätzen, etwas wie echtes Gold im Feuer. Deshalb sind wir auch bereit, sie zu unterstützen, auch wenn sie teuer sind.

Hai Ruojing: Beide haben ihre Ansichten ausführlich erklärt, und Herr Wang Yang hat auch betont, dass er langfristig optimistisch ist. Ich möchte gerne fragen, werden Sie die Anwendungsseite, repräsentiert durch Agenten, in diesem Jahr als Investitionsfocus setzen?

Wang Yang: Wir werden investieren, aber es ist nur eine von vielen Richtungen. Die gesamte KI, einschließlich Embodied AI, verändert sich so schnell, dass die Branche sich innerhalb eines Monats grundlegend ändern kann. Im vergangenen Jahr investierten viele in VLA, und in diesem Jahr sind plötzlich eine Reihe von Unternehmen mit Weltmodellen aufgetaucht. Wie ich vorher erwähnt habe, mussten viele Unternehmen im vergangenen Jahr zwei oder drei Finanzierungsrunden absolvieren, um Unicorns zu werden, aber in diesem Jahr tauchen sie bereits in der ersten Runde auf. Wir müssen uns Zeit nehmen, um diese Märkte zu verstehen und zu lernen. Wir können nicht nur auf Agenten als einzigen Fokus setzen.

Hai Ruojing: Frau Wang Bei, können Sie uns teilen, was Sie bei der Investition in diese Richtung besonders beachten?

Wang Bei: Wenn wir heute fragen, ob wir in KI-Agenten investieren sollen, ist das wie die Frage vor zehn Jahren, ob wir in das Internet investieren sollen. Dies ist kein einfaches Wort mehr, sondern ein zugrunde liegender Treiber. Wie ich vorher erwähnt habe, geht es nicht darum, wie gut Ihr Modell, Ihre Algorithmen oder Ihre Testleistungen sind – die Richtung der Modelliteration hat sich bereits konvergiert. Selbst einige zuvor vernachlässigte Fähigkeiten, wie etwa die Ingenieurfähigkeit, klingen nicht so spektakulär, aber sie sind genau die Faktoren, die es ermöglichen, dass ein Modell oder ein Agent stabil und fehlerfrei in einer realen Umgebung funktioniert. Die Ingenieurfähigkeit ist sehr wichtig. Die Kombination von Ingenieurwesen und Daten, sowie die Kombination mit Szenarien, zusammengefasst, wie tief und detailliert man bei der Lösung konkreter Probleme denkt und wie gut man es umsetzt.

Hai Ruojing: Verstanden. Frage Nummer drei: Wie ich vorher erwähnt habe, sind derzeit sehr beliebte Themen wie die Einstieg der KI in die physische Welt, Embodied AI, Brain AI und Weltmodelle. Es gibt viele neue technologische Ansätze. Gleichzeitig haben wir beobachtet, dass in Szenarien wie Pharmazie, Materialwissenschaft und Fahrerlosem Fahren die Dinge im Wesentlichen gleich bleiben. Ich möchte Sie fragen, wie Sie die Möglichkeit sehen, dass die KI von der digitalen Welt in die physische Welt übergeht? Wie untersche