我们一直在进行投资的一些领域——

我经常被问及我们正在投资哪些领域以及对哪些方向感兴趣，因此我想把一些想法记录下来——

在 Claude、Codex 以及各类其他前沿模型的生成式编码能力加持下，编写软件已近乎免费。

这并不会降低软件的价值——而是将价值转移到那些能够解决最复杂问题的软件上。

最近，我们已投资了三家符合这一投资理念的公司：全年龄、Alfred 以及 Erebor。

我们认为这三家企业都将成为具有划时代意义的公司。而它们所解决的问题，恰恰与我们一直以来在思考如何投资那些棘手问题时的思路相契合——数据处理方面的障碍、产品迭代过程中的阻力，以及项目部署时面临的种种难题。

以下是我对每一个概念的具体解释——

数据摩擦

自从 ChatGPT 问世以来，这一观点就一直存在。模型依赖数据运行——数据质量越高，模型性能就越优异——而所有的模型提供商早已遍历了整个互联网，搜集所有公开可用的数据。

因此，那些能够提供或创造新数据来源的公司已经赚得了巨额利润：

• Scale AI 以近 150 亿美元的价格将 49%的股份卖给了 Meta。

• 据报道，Surge 的营收约为 14 亿美元。

• Mercor 的估值在 8 个月内从 20 亿美元上升到了 100 亿美元。

• Handshake 将其拥有的 50 万名哲学博士构成的网络转化为数据业务，最终实现了 5000 万美元的营收。

但对于前沿语言模型而言，所需数据几乎完全属于信息类：文本、代码以及专家知识。

在这一切的同时，我们都看到了“世界模型”的兴起。

世界模型试图模拟并预测物理世界的运行规律。这虽然是一个宏大的愿景，但却是一个极其困难的课题。想想 Claude 的强大功能吧，现在再试想要为物理世界打造出同样强大的系统该有多困难。为此你需要海量级的数据，这些数据涉及运动、空间、因果关系、故障模式以及各种动作表现。

正是在这里，数据收集方面的困难变得愈发严重。

这也就是我们投资全年龄公司的原因。能够支持皮姆·德维特及其团队，我们感到无比幸运；我们真心认同他们的愿景。

他们利用数十亿段将感知与动作相结合的游戏画面来训练世界模型。这样一来，该模型就能理解玩家在每一时刻看到了什么以及随后做了什么。基于这些数据，全年龄技术能够训练出那些可从虚拟环境应用到现实世界的策略。试想一下，要是几乎所有的物理系统都能具备自主运行能力，那该有多令人兴奋啊。

他们最近以 23 亿美元的估值筹集了 3.2 亿美元的资金，据称仅仅为了获取相关数据，就拒绝了 OpenAI 提供的 5 亿美元投资。

如果退一步来看，这一切可以划分为三波浪潮：第一波是互联网数据的采集，第二波则是向专业知识的过渡，而现在则是通过真实世界的物理数据来为实体世界带来同样的发展动力，不过这一阶段还处于初期。

迭代摩擦

编写软件是一个迭代的过程。你可以很快获得反馈：写出代码后，立即创建测试版本或将其上线，观察实际运行情况，尤其是借助现在的生成式代码，几乎可以在同一天就对所有内容进行修改或更新。

但实体产品的主要瓶颈之一便是研发循环——包括设计、仿真与测试。

硬件的发展速度一直无法跟上软件的步伐。而造成这一状况的重要原因在于，各个系统依然都在使用自己定制的软件堆栈。

这就是我们投资 Alfred 的原因。Alfred 正在打造一个软件平台，帮助工程师更快地制造出机器。

其核心理念是为工程师提供一个用于构建、测试和更新系统的一体化平台，将软件开发中的高效流程与快速反馈机制应用到各类物理产品中。这样一来，便无需从零开始，许多基础工作都可以被重复利用，从而使每个新项目的开发速度更快、成本更低。

每一个主要的计算领域最终都会有相应的平台作为支撑——云计算有 AWS，人工智能有 Nvidia，移动设备则有 iOS 和 Android。

Alfred 认为物理机器也会如此，我们也是这么看的。

部署过程中的摩擦问题

我们一直在思考的最后一个障碍就是部署问题。

你可以打造出出色的产品——但在某些情况下，它可能永远无法进入市场。

不同行业在客户端面临的进入壁垒各不相同，要推出产品不仅需要相应的许可，还需足够的资金支持。

举几个例子——在国防领域，客户是政府，而制约因素则是其采购流程；在航空航天领域，则是联邦航空管理局以及飞机适航性认证；在医疗行业，则是食品药品监督管理局，可能还有保险机构，关键还在于是否会有人实际承担相关费用。

我们一直以来讨论的部署障碍，其实指的是谁拥有进入市场的许可、谁掌控预算，以及谁能够为相关建设提供资金支持。

资金是其中至关重要的要素。那些从事人工智能、加密货币、国防以及先进制造业的公司，往往需要传统银行尚未根据稳定币机制、以加密货币或私人证券作为抵押的贷款方式，以及用于购买 GPU 和其他昂贵基础设施的融资服务等现代化金融产品。

这就是我们投资 Erebor 的原因。Erebor 是一家专为创新经济而设立的全国性特许银行。

其目标是了解每家公司背后的资产与商业模式，并为它们提供进入市场所需的金融基础设施。该银行也是特朗普第二任政府期间首家获得全国性经营许可的新银行。

我们更关注更广泛的部署障碍问题。而资本正是最典型的例子——因为即便技术再先进，如果配套的金融体系无法为其提供支持，它也无法实现规模化发展。

结语

下一波价值增长将源自软件应用范围的进一步拓展。

我们对那些能够为下一代技术减少各种障碍的企业充满期待：这类企业能够让物理世界的数据变得易于使用，让硬件迭代更接近于软件迭代的模式，同时消除进入该领域的各种壁垒。

最近一段时间非常忙碌，但我们仍充满热情，愿继续全力以赴。