Dialog mit Zhang Mingchen von Xinglian Capital: Schätze an der Tsinghua-Universität heben und den Tigergeist, Affengeist sowie Bärengeist der Professoren betrachten

Text | Hai Ruojing

 

Ein weiterer Fonds mit Wurzeln an der Tsinghua-Universität hat neues Kapital eingesammelt – diesmal handelt es sich um Xinglian Capital, gegründet von Zhang Mingchen.

Das junge Xinglian Capital beteiligte sich bereits 2021 in der Angel+-Runde von Zhipu AI und erweiterte seine Beteiligung danach kontinuierlich: 40 % des Kapitals seines ersten Fonds flossen in Zhipu AI. Die Geschichte der mutigen Aufstockung von Beteiligungen wiederholte sich auch bei Unternehmen wie Jiliu, Shengshu Technology und Mianbi Intelligence.

Bei Jiliu beteiligten sie sich an fünf bis sechs aufeinanderfolgenden Runden und wurden zum größten externen Aktionär. Als Jiliu eine Finanzierungsrunde mit einer Bewertung von 1,5 Milliarden Yuan abschließen wollte und ein bereits vereinbarter Investor kurzfristig absagte, sagte Zhang Mingchen: „Das macht nichts, wir führen die Runde an.“ In weniger als einem Jahr verzehnfachte sich die Bewertung von Jiliu.

Bevor ich Zhang Mingchen traf, ging ich davon aus, dass er ein radikaler Investor sein könnte, der gerne hohe Wetten eingeht – aber er selbst beschreibt sich als „ziemlich konservativ“ und spielt selten All-in. Die Konzentration auf Unternehmen mit Potenzial für einen großen Erfolg, um hohe Gewinne mit hohen Risiken zu erzielen, ist seiner Meinung nach eine übliche Vorgehensweise von US-Dollar-Fonds. Er bezeichnet Xinglian Capital als „Dollar-Fonds in RMB-Kleidung“. Und inzwischen haben sie tatsächlich US-Dollar-Kapital eingesammelt.

Laut Informationen von *Waves* schloss der erste US-Dollar-Fonds von Xinglian Capital im Oktober sein erstes Closing ab; im August folgte das erste Closing seines RMB-Wachstumsfonds, im April das erste Closing seines dritten frühen RMB-Fonds. Seit der Gründung befindet sich „ein Drittel der AI-Projekte, in die der erste Fonds investiert hat, auf dem Weg zum Börsengang“.

Die von Zhang Mingchen beschriebene Konservativität bedeutet zunächst, keine Hypothesen zu wetten. Wenn eine komplexe Aufgabe in 8 Schritte unterteilt werden kann, steigt er nicht ein, wenn erst 2 Schritte gelöst sind – er wartet, bis die akademische Welt 6 der Schritte bewältigt hat und nur noch die zwei schwierigsten Probleme übrig sind, bevor er Kapital investiert.

Wenn er über KI-Technologie spricht, sagt er offen: „Philosophie nützt nichts, wir arbeiten direkt quantitativ.“ Als ein neuer Chip aus Übersee auf dem Markt heiß diskutiert wurde, beteiligte er sich nicht an qualitativen Debatten, sondern fragte direkt mehrere Modellunternehmen nach den praktischen Ergebnissen im Einsatz – sobald er die Fakten kannte, beendete er die Diskussion.

Typisches Denken eines Ingenieurs.

Aus Zhang Mingchens Sicht stammt der Mut von Xinglian zu hohen Beteiligungen daraus, „nah genug dran zu sein“.

Zhang Mingchen absolvierte sowohl seinen Bachelor als auch seinen Master am Fachbereich Automatisierung der Tsinghua-Universität und kann sich daher problemlos in den Kreis der technikaffinen Gründer von der Tsinghua-Universität integrieren. Als Jiliu Technology in der Gründungsphase keine Kunden hatte, half Zhang Mingchen über Freunde, eine Reihe von GPUs zu koordinieren, um die technische Validierung abzuschließen. Die Investition ist nur der Anfang. KI-Unternehmen entwickeln sich schnell – er verhält sich gegenüber den Gründerteams wie ein Kollege, als „Bruder aus derselben Schützengrube“. Er kennt die Bestellungen, Produktpipelines und potenziellen Bedürfnisse der wichtigsten Portfoliounternehmen, und diese „offenen Karten“ geben ihm den Mut, weitere Beteiligungen aufzustocken.

In der Investmentbranche gibt es oft Schwankungen bei der Frage, ob man in Professoren investieren soll – es gibt hundert Gründe dafür und hundert dagegen. Zhang Mingchen ist ein überzeugter Befürworter dieser Strategie: Er definiert Xinglian Capital als einen Researcher Fund und verfolgt seit 2021 konsequent die Regel „nicht in Großkonzerne, sondern an Universitäten investieren“. Daher stammen 70 % der Projekte von Xinglian aus der Tsinghua-Universität.

Inzwischen bildet sich auf dem Markt langsam ein Konsens heraus: KI ist wie Mathematik – die besten 1000 Fachkräfte erbringen 95 % des Beitrags der gesamten Branche. Mit einer Umorientierung, die zweieinhalb Jahre früher als der Markt erfolgte, erkannte Zhang Mingchen die Chancen bei den Spitzenforschern in China, integrierte sich noch tiefer in das Gründerökosystem der Tsinghua-Universität und kann auf Informationen zugreifen, die nur in kleinen Kreisen zirkulieren. Xinglian kooperiert mit neun Fakultäten der Tsinghua-Universität, die sich mit KI-Forschung befassen: „Manchmal wird uns ein Gründerprojekt vorgeschlagen, sobald ein neuer Forscher gerade der Arbeitsgruppe beigetreten ist.“

Wie beurteilt man das kommerzielle Potenzial eines Professors? Er sagt, man muss auf „drei Eigenschaften“ achten: Tigergeist, Affengeist und Bärengeist. Wie entwickelt man das Spitzenwissen, das die Verwertung von VC-Investitionen ermöglicht? „Sieben Teile Technik, drei Teile Intuition“. Aus Zhang Mingchens Sicht entwickelt sich ein „Investitionsgefühl“, wenn man genug Projekte bewertet, genug Entscheidungen trifft und genug Feedback erhält – genau wie beim Training eines KI-Modells.

In der Ära des mobilen Internets war Zhang Mingchen einer der ersten Mitarbeiter von Google China und wurde später Partner bei Redwood Capital China, wo er in Unternehmen wie Pony.ai, Opay und Qutoutiao investierte. Wie lernte Zhang Mingchen Tang Jie über Lou Tiancheng kennen? Warum ist die Erfolgsquote von Gründern aus dem Kreis der Tsinghua-Universität so hoch? Verpasst man keine Ausreißer, wenn man nur in die „Ersten“ investiert, die vom Bildungssystem ausgewählt wurden? Wie ist der Eindruck der neuen US-Dollar-LP nach dem Besuch der chinesischen Modellunternehmen?

Wir sprachen mit Zhang Mingchen über diese und viele weitere Fragen. Im Folgenden der Gesprächsverlauf zwischen *Waves* und Zhang Mingchen (redigierte Fassung):

 

Konservativ einsteigen, radikal aufstocken

Waves: War Zhipu AI das erste Projekt, in das der erste Fonds von Xinglian Capital investiert hat?

Zhang Mingchen: Ja, wir führten die Runde 2021 an und beteiligten uns danach an vier weiteren aufeinanderfolgenden Runden. 40 % des Kapitals unseres ersten Fonds flossen in Zhipu AI. Außerdem haben wir in Unternehmen wie Wuyuan Xinqiong und Huixi Intelligent investiert und auch dort unsere Beteiligungen kontinuierlich aufgestockt.

Waves: Wie bist du ursprünglich mit Zhipu AI in Kontakt gekommen und wie hast du die Investitionsentscheidung getroffen?

Zhang Mingchen: Als ich noch bei Redwood Capital China war, habe ich in Pony.ai investiert. Der CTO von Pony.ai, Lou Tiancheng, wurde einst als „bester Programmierer Chinas“ bezeichnet – er gehört zum Jahrgang 2004 des Fachbereichs Informatik der Tsinghua-Universität, ist der erste Student des Yao-Klassenprogramms und wird von vielen an der Tsinghua-Universität „Leiter Lou“ genannt. Eines Tages sagte er zu uns: „Ihr müsst unbedingt Tang Jie kennenlernen, einer der besten Lehrer für Computer Vision am Fachbereich Informatik, er ist sehr talentiert.“ Professor Tang erhielt die erste ACM Best Paper in der Geschichte des Fachbereichs. Heute werden solche Preise häufiger vergeben, aber vor 2020 war das wirklich eine Seltenheit.

Waves: Hat Zhipu AI zu diesem Zeitpunkt bereits gegründet?

Zhang Mingchen: Noch nicht. Aber er leitete bereits eine Gruppe, die an Projekten arbeitete – Yang Zhilin, Liu Zhiyuan und andere gehörten zu seinem Team. Damals arbeiteten sie am Zhipu-Forschungsinstitut und entwickelten das erste große Sprachmodell der gesamten chinesischen Branche mit dem Namen „Wudao“. Warum heißt es „Wudao“? Weil das Modell in Wudaokou trainiert wurde.

Dieses Team ist praktisch die Huangpu-Militärakademie für große Sprachmodelle in China – viele der technischen Kernkräfte der chinesischen Modellunternehmen stammen aus diesem Kreis. Die Fachkräfte beherrschten die Techniken des „Modellbrennens“, verbreiteten sich und bildeten die gesamte Landschaft der großen Sprachmodelle in China.

Das Kerngeschäft von Zhipu AI zu Beginn war Wissensgraphen, daher der Name Zhipu. Die Idee, mit großen Sprachmodellen zu arbeiten, ist zu einem großen Teil in gemeinsamen Gesprächen zwischen mir und Professor Tang entstanden. Natürlich traf das Team von Zhipu AI die endgültige Entscheidung, aber wir haben eine wichtige Rolle gespielt. Das erste Modell, das intern im System von Zhipu AI trainiert wurde, wurde genau mit dem Geld von Xinglian finanziert.

Waves: Hast du über eine Investition in Kimi nachgedacht?

Zhang Mingchen: Natürlich. Aber vor drei bis vier Jahren gab es nur sehr wenig Kapital, das bereit war, früh in große Sprachmodelle zu investieren. Die Angebotsseite des Kapitals war ein Nullsummenspiel, also war die Situation sehr angespannt – wir haben uns daher voll und ganz auf Zhipu AI konzentriert. Heute versteht jeder, dass diese Projekte zu „national wertvollen Projekten“ geworden sind, um die sich eine Menge Kapital reißt.

Waves: Nach dem Börsengang von Zhipu AI schwankte der Aktienkurs stark. Fragen die LP ständig danach?

Zhang Mingchen: Ja, das tun sie. Nach dem Börsengang sind alle Informationen öffentlich, und als der Marktwert zeitweise über eine Billion Yuan lag, stand das Unternehmen natürlich im Rampenlicht. Aber Schwankungen auf dem Sekundärmarkt sind normal – sie hängen nicht nur von den Fundamentaldaten des Unternehmens ab, sondern auch von vielen Faktoren wie der makroökonomischen Geldversorgung und der Branchenrotation. Das ist wie eine Feder, die um die Fundamentaldaten auf und ab schwingt.

Wir konzentrieren uns mehr auf die kommerziellen Fundamentaldaten von Zhipu AI. Auf der Halbjahresleistungskonferenz haben sie neue Zahlen veröffentlicht: Berechnungen zufolge entsprach der Umsatz im August allein der Summe der ersten sechs Monate des Jahres – das Wachstum ist extrem hoch.

Waves: Es ist nicht ungewöhnlich, in ein Star-Projekt zu investieren. Aber kontinuierlich die Beteiligung aufzustocken, erfordert viel Mut. Wie viele Runden habt ihr bei Jiliu mitgemacht, bis ihr der größte externe Aktionär geworden seid?

Zhang Mingchen: Ungefähr fünf oder sechs Runden. Als Jiliu zu mir kam, hatte das Unternehmen nur starke Technologie, aber keine Kunden. Nach dem Gespräch habe ich nicht nur investiert, sondern auch dabei geholfen, den Kontakt zu Zhipu AI herzustellen, eine Reihe von GPUs zu koordinieren und die technische Validierung zu unterstützen. Ich habe also nicht nur das erste Term Sheet (Investitionsabsichtserklärung) überreicht, sondern auch den ersten kommerziellen Vertrag.

Warum ist die Erfolgsquote von Gründern aus der Tsinghua-Universität so hoch? Zuerst einmal ist die Technologie erstklassig, zum zweiten halten die Menschen von der Tsinghua-Universität wirklich zusammen und helfen sich gegenseitig, wenn es Probleme gibt.

Waves: Welche der Runden bei Jiliu waren eine echte Hilfe in einer Notlage, und bei welchen Runden musstet ihr um Anteile kämpfen?

Zhang Mingchen: Ich erinnere mich sehr genau: Als die Bewertung bei 1,5 Milliarden Yuan lag, sagte ein bereits vereinbarter Investor kurzfristig ab. Das Unternehmen rief mich an, und ich sagte, das macht nichts, wir führen die Runde an. Das war letztes Jahr, und in weniger als einem Jahr ist die Bewertung von Jiliu bereits auf 15 Milliarden Yuan angestiegen.

Waves: Woher nehmt ihr den Mut, eure Beteiligung kontinuierlich aufzustocken?

Zhang Mingchen: Wir stehen den Unternehmen sehr nah, verhalten uns gegenüber den Gründerteams wie Kollegen und können sie jederzeit anrufen. Daher kennen wir alle aktuellen Bestellungen, zukünftigen Produktpipelines und potenziellen Bedürfnisse des Unternehmens sehr genau. Externe Investoren können das Geschäft oft nicht so umfassend verstehen – besonders KI-Unternehmen können sich innerhalb von drei Monaten komplett verändern.

Wir sind Brüder aus derselben Schützengrube und bauen das Geschäft gemeinsam groß. Wenn sie auf Schwierigkeiten stoßen, kommen sie zu mir, und wenn es gute Neuigkeiten gibt, denken sie zuerst an mich. Wenn Jiliu zum Beispiel freie GPUs zur Vermietung hat, wissen wir als Erste, welche unserer Portfoliounternehmen Rechenleistung brauchen.

Waves: Zögerst du, die Beteiligung weiter aufzustocken, nachdem sich die Bewertung um ein Vielfaches erhöht hat?

Zhang Mingchen: Bei Investitionen muss man in die Zukunft blicken. Wenn ich zu dem heutigen Preis investiere, kann ich dann noch einen zehnfachen Investitionsrückfluss erzielen? Wenn ja, ist der heutige Preis gut. Man kann nicht beurteilen, ob etwas teuer ist, nur weil die Bewertung bei 10 oder 100 Milliarden Yuan liegt. Wir kennen das Geschäft von Jiliu gut genug, also haben wir nicht gezögert.

Waves: Ist es bei Xinglian also üblich, hohe Beteiligungen aufzustocken?

Zhang Mingchen: Bei Projekten wie Zhipu AI, Shengshu, Mianbi und Jiliu haben wir unsere Beteiligungen in mehreren Runden aufgestockt.

Waves: Viele Projekte erfordern intensive Begleitung – schafft ihr das?

Zhang Mingchen: Wenn die Anzahl der investierten Unternehmen steigt, sind einige von ihnen bereits groß geworden. Das ist wie in einer großen Familie: Das älteste Kind hilft dem zweiten, das zweite dem dritten – und alles läuft von selbst.

Waves: Würdest du deinen Investitionsstil als „radikal“ beschreiben?

Zhang Mingchen: Ich bin ziemlich konservativ. Wir wetten nicht auf Hypothesen und zahlen kein Geld für unbewiesene Annahmen. Bei einer komplexen Aufgabe mit 8 zu lösenden Problemen steige ich nicht ein, wenn erst 2 Probleme gelöst sind und noch 6 übrig sind – sondern zu dem Zeitpunkt, an dem die akademische Welt bereits 6 Probleme gelöst hat und nur noch die zwei schwierigsten übrig sind. Dann geben wir Kapital, damit sie die härtesten Nüsse knacken können.

Waves: Diskutiert ihr über Technikphilosophie? Zum Beispiel darüber, wie KI Organisationen und Gesellschaft verändern wird?

Zhang Mingchen: Wir brauchen keine Philosophie, wir führen nur quantitative Diskussionen – Philosophie nützt nichts.

Wir fragen die Forscher direkt: Wie viele Schritte habt ihr bereits ausgeführt? Gibt es bereits Ergebnisse? Kann das Projekt erfolgreich umgesetzt werden? Vor kurzem haben alle wild über einen neuen Chip diskutiert, viele führten qualitative Debatten, ob man damit Modelle ausführen kann. Ich habe direkt mehrere Modellunternehmen gefragt: Wie ist die Praxis bei euch? Sie sagten, die Genauigkeitseinbußen sind sehr hoch. OK, dann war die Diskussion für uns beendet.

Wenn wir wirklich zusammenkommen, sind wir sehr streng und sprechen über Technik und praktische Probleme. Über Philosophie reden wir nur in der Freizeit, wenn wir Lust dazu haben.

 

Schätze an der Tsinghua-Universität heben

Waves: Aus Sicht der Außenwelt hat Xinglian Capital einige Labels, zum Beispiel Zhipu CVC, Tsinghua-Ökosystem, AI-Native. Wie definierst du diesen Fonds selbst?