1891年，波茨坦大学天体物理学家儒略申纳（Julius Sheiner）在他的一篇文章中探讨了以硅为基础的生命存在的可能性，硅基生命的概念也由此诞生。但是在此之后的100多年时间里，硅基生命很大程度上还是一个概念，最多也就是出现在类似《星际迷航》这样的美剧当中。

  然而，随着以ChatGPT为代表的大语言模型迅速崛起，人类社会似乎已经来到了硅基智能爆发的前夜。也正是在这样的背景之下，英伟达创始人黄仁勋甚至提出——算力即权力，“每个国家都应该建立自己的‘主权AI’”。

  在联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强看来，大模型的发展把AI推到有史以来的新高度，硅基智能未来将会和碳基智能实现共存。而联想创投从成立第一天起就坚信人工智能必将引领未来的巨大产业变革，通过前瞻性的投资布局，联想创投正积极构建一个以AI为核心的生态圈，推动硅基智能的发展，并促进各行业与AI技术的深度融合。

  但应该指出的是，作为AI发展的重要基础设施，算力，正在全世界内成为稀缺资源。特别是随着全球地缘环境的变化，中国在算力基础设施的建设上正面临挑战。

  对此，贺志强认为中国算力的问题一定能解决而且必须要解决，“没选的，你要做大模型必须要也一个大的基础算力。”

  在AI的应用上，贺志强认为以大语言模型为代表的AI的发展，应该优先解决“脏活累活”。他举例称，让无人驾驶就能够安全驾驶，让产线上的通用机器人能够越来越好的工作，这就属于“脏活累活”，“我觉得如果大模型不能干脏活累活就没意思，光写写PPT有啥意思？”

  目前，联想创投已在AI领域深耕超过10年，共投资超过50家AI相关企业，涉及机器人、算法、算力、数据、大模型等领域，并涵盖无人驾驶、人机一体化智能系统、智慧医疗等多个垂直行业。

  7月8日至12日，联想创投举办了以“硅基觉醒 AI启未来”为主题的联想创投2024 CVC创投周。

  联想创投与超50家被投企业联手打造AI基础设施、AI赋能知识劳动者、AI重塑硬件惠及体力劳动者、Al＋交通户外四大主题展区，全方面展现联想创投投资AI超过10年的科技成果，以及被投企业的科学技术创新和生态合作进展。

  值得注意的事，联想创投还在积极推动被投企业和联想集团的生态协同与双向赋能，已构建了多赢的联动生态。目前，在250多家被投企业中，已有半数与联想集团形成了紧密的生态合作伙伴关系，被投企业已成为联想科技生态圈的重要力量之一。

  对于AI技术和产业高质量发展，以下为贺志强与亿欧汽车等媒体的对话实录，略有编辑：

  媒体：现在AI的投资很热，但是也有很多投资人认为这个赛道拥挤了，估值过高了，您是怎么样看待这样的一个问题？

  贺志强：这个问题就属于一个我不知道如何回答的一个问题。因为贵和不贵每个机构有自己的判断，每个项目或者每个方向永远都是有人看好，有人不看好，就是我们自己该如何投，投哪些，然后剩下的就是项目里面哪些觉得值得投，哪些不值得投。

  我觉得没什么热和不热的问题。对我来说从来不考虑哪个赛道是否热，我只考虑我们是不是应该去投，也许我们投了之后这个赛道也很热，也许很热我们也不去投，关键把握好自己的节奏这是最主要的。

  媒体：对您来说，在大模型和AI领域，联想创投的投资和方向决策变得更清晰了吗？

  贺志强：我应该这么讲，AI我们从始至终都很看好，从AI 1.0到2.0，我们该投什么，我们想的是比较清楚的。

  但是这里面我们仍就也有很多自己的疑问，只不过这些疑问在投资过程怎么回答的问题。

  我们投了开源的一个平台，因为我们始终相信未来闭源大模型占一部分，开源大模型会占很大一部分，很多行业类似应该自己会用大模型，所以投了开源大模型平台。然后闭源大模型，必须有人真能在中国做到，因为它是这个竞争的格局，必须自己做到规模上去，要做这样的团队，这是基础模型，包括那些团队可以投这些都是值得研究的。

  再讲就是模型应用这块，这些领域到底怎么投，我觉得更重要还是大模型未来怎么去解决脏活累活的问题，比如模型跟真正干活的这件事如何来解决的问题，未来真的做到什么程度，无人驾驶做到什么程度，工业做到什么程度，这些都是我们在看的东西。

  贺志强：原因是你必须真的有一个很优秀的团队能自己把这个规模化的从算力基础平台的搭建一直到模型的训练还是数据，这很复杂的一件事，这个真的是要特别优秀的团队还能做到。

  贺志强：我认为中国算力的问题一定能解决，而且必须要解决，没选的，就是你要做大模型必须要也一个大的基础算力，中国必须要解决这样一些问题，不解决也无另外的的办法。

  媒体：国内的芯片产业现在已经处于洗盘的阶段了，现在投AI加速器已经不是最好的时机了？

  贺志强：不是我看好，我觉得大模型要是不能干脏活累活就没意思，光写写PPT有啥意思。

  媒体：您刚刚提到一个关键词叫脏活累活，这个我们怎么讲，比如数据清洗算吗？

  贺志强：那不是，我说的是人类干的脏活累活，打扫卫生，洗衣做饭，照看病人，拧螺丝。

  像画个图，写两首诗，我说你写的过唐诗宋词吗，差太远了。但是，记者还真的挺难替代的。

  贺志强：我就是觉得具身智能+人形机器人，而且我们过去两年研究了很久，到底人形机器人大概多长时间能够成熟。

  贺志强：投资就是这样，我们要判断是不是十年能够成功，要不然我拿着LP的钱哪能瞎投，要看十年是不是这事就成了。

  我给大家举两个突破的例子，以前觉得机器翻译多难，现在机器翻译还是个事吗？以前觉得无人驾驶难，我觉得无人驾驶也快解了，无人驾驶就是干脏活累活。

  比如说产线以前都是专用机器，但是有以后你必须是通用的机器，训练一下就能干这个工作，训练一下就能干那个工作，我觉得一个具身智能对我产线场景认知能快速达成比对通用场景的快速认知达成快得多，所以我们要一个阶段一个阶段的去看到底它能够解决什么问题。

  而且，处理问题不能解决90%的问题，必须100%，比如说这个方向100%要把问题都解决掉，你把这些事情算清楚了之后，我的第一步商业化到哪，第二步商业化到哪。联想创投在人工智能上都是投了七八年，我们也很务实，哪些是星辰大海，哪些是当前应该要商业化解决的问题。

  媒体：在现在这一个市场环境下，是不是更容易投出来比较优秀的公司，未来那种优秀的公司。

  贺志强：其实，现在中国是一个并购的好时机，美国基本上并购占了退出的百分之五六十，差不多60%甚至更多，IPO只是很小一部分。

  但中国现在退出并购是非常少，大概不到20%，所以中国一定要提升并购退出的比例，不然不健康，这是第一。

  媒体：去年，您谈到还有很多不确定性，比如像今天我们在看AI投资的时候，我们有更多的一些确定性的东西吗，这个确定性是什么？

  第一，大模型仍然是机器智能或者叫硅基智能重大的突破，这个要信，但现在的大模型仍然是有它的边界，因为你纯粹靠语言训练出来的大模型有很多它自己的局限性。

  第三，成本和电力消耗的问题，我觉得这根本不是问题。因为我回顾历史算力、存储空间，我是看着PC从内存64K涨到现在手机512GB、256GB，什么感觉，那时候64K好几千块钱，所以我根本不担心，我认为未来PC就能够运行GPT4o 这样的模型。