当 ChatGPT 掀起的生成式 AI 浪潮席卷全球时，硅谷早期投资机构 Fusion Fund 的创始合伙人张璐早已在 To B 领域深耕八年。这位斯坦福大学材料科学博士、连续创业者坚信，AI 的产业革命不会停留在大模型的喧嚣中，而是藏在医疗、金融、制造业等垂直领域的数字化深水区。在她看来，美国 B 端市场的成熟付费体系与技术落地节奏，正演绎着一场 “从基础创新到商业模式” 的经典硅谷叙事，而中国市场则在 C 端创新与 B 端追赶中展现出独特的发展张力。
一、To B 黄金时代：当技术准备遇上产业觉醒
“现在的 AI 应用还在序曲阶段，真正的华彩乐章尚未到来。” 张璐对 AI 产业周期的判断，基于硅谷四十年技术创新的底层逻辑 —— 基础技术→技术应用→商业模式的递进式发展。在 Fusion Fund 投资的近 90 家企业中，从 AI 搜索工具 LeptonAI 到音频转录平台 Otter.ai，再到算力基础设施 Paperspace，这些项目共同勾勒出 B 端 AI 从 “科技行业自循环” 到 “全产业渗透” 的跃迁轨迹。
疫情成为关键转折点。当制造业工厂为维持生产被迫转向全自动化，当医疗机构加速电子病历系统建设，这些被动转型意外为 AI 积累了海量高质量数据。随后 ChatGPT 的爆发，则完成了对全社会的 AI 启蒙 ——“零代码 AI” 从概念变为现实，企业突然意识到，无需理解复杂算法，即可通过垂直领域小模型解决具体业务问题。以美国医疗行业为例，这个占 GDP 20% 的超级市场，早已通过数字化转型为 AI 铺设了跑道：某被投医疗 AI 公司凭借精准的病理分析模型，年收入已突破十亿美元，而类似的故事正在保险、物流等 7 万亿美金规模的行业里重复上演。
张璐的投资方法论紧扣两个维度：纵向挖掘数据富集的垂直领域（如医疗、金融），横向布局解决算力成本、数据隐私等痛点的基础设施。她特别指出，当前 B 端竞争的核心并非大模型本身，而是 “数据质量 + 架构设计” 的组合拳 —— 高质量行业数据能显著降低对 GPU 算力的依赖，而巧妙的架构设计可将模型成本压缩至原来的 1/10。这种 “技术 + 产业” 的双重理解，让 Fusion Fund 在投后管理中具备独特优势：其搭建的 45 人全球 500 强 CXO 网络，曾为某物流 AI 初创公司在三个月内带来千万美元订单。
二、中美市场分野：B 端成熟度与 C 端爆发力的镜像对比
在中美 AI 投资策略的差异上，张璐的判断直接而尖锐：“美国拥有全球最成熟的 B 端付费市场，中国则在 C 端创新上具备人口基数优势。” 这种差异的根源，在于企业级服务的商业土壤 —— 美国企业愿意为提升 1% 效率支付百万级美元解决方案，而中国企业更习惯 “免费试用 + 增值服务” 的互联网逻辑。
这种分野在大模型竞争中尤为明显。美国初创公司如 OpenAI 背后总站着微软、谷歌等科技巨头，本质是巨头间的生态战争；而中国大模型赛道则呈现 “百模大战” 格局，投资人对基础模型与应用层的价值判断甚至形成对立。张璐认为，这种对立某种程度上是市场阶段的映射 —— 美国已度过 “大模型军备竞赛”，进入 “小模型精耕细作” 阶段，而中国市场仍在基础技术与应用落地的平衡中探索。
但她同时指出，中国在 C 端的创新爆发力不容忽视。“微信生态、短视频电商等场景证明，中国用户对新技术的接受度全球领先。” 这种优势若能与 B 端的产业数据结合，可能孕育出独特的 AI 应用形态。例如，某被投中国医疗 AI 公司通过整合三甲医院影像数据与消费级健康设备数据，开发出 “临床辅助诊断 + 健康管理” 的闭环服务，这种模式在数据合规框架下，正探索中美市场的差异化路径。
三、技术革新的下一个变量：从 GPU 到 “非传统算力” 的破局
当业内还在讨论大模型参数竞赛时，张璐的目光已投向更底层的技术变革。她预言：“未来三年，AI 硬件创新将突破 GPU 垄断。” 在 Fusion Fund 的最新投资组合中，一家专注于光量子计算芯片的初创公司正在研发适配 AI 模型的低功耗硬件，其能耗仅为传统 GPU 的 1/50。这种判断源于对行业痛点的洞察 —— 当前 AI 算力成本每 18 个月翻一番，而某金融 AI 公司的测算显示，若采用专用芯片，其反欺诈模型的部署成本可下降 70%。
另一个被她视为 “黎明前” 的领域是 “数字化生物学”。通过 AI 解析蛋白质结构与基因表达，某被投公司已将新药研发周期从传统的 10 年压缩至 3 年，并与辉瑞等药企建立联合实验室。“这不是简单的技术应用，而是重塑产业逻辑。” 张璐强调，这类项目的共同特征是 “数据壁垒 + 跨学科创新”—— 创始人既懂 AI 架构，又深耕生物信息学，这种复合背景让他们能在传统行业中找到 AI 的 “爆破点”。
在太空科技领域，张璐看到的不仅是 SpaceX 式的火箭创新，更是卫星数据与 AI 的融合机遇。“当低轨卫星群每天产生 PB 级地球观测数据，AI 就能在农业预测、气候建模等领域创造万亿级价值。” 她透露，Fusion Fund 近期投资的一家太空数据公司，正通过 AI 解析卫星图像，为跨国农业企业提供精准的作物产量预测，误差率已控制在 5% 以内。
四、投资人的 “非共识” 思维：在确定性中寻找变量
作为硅谷少数华人女性 LP，张璐的投资哲学带着鲜明的 “反共识” 烙印。当 2017 年业内追捧 C 端 AI 时，她坚持 All in To B；当 2023 年大模型成为风口时，她却押注 “小模型 + 垂直数据”。这种判断源于对技术成熟度曲线的深刻理解 ——“大模型解决的是‘有没有’的问题，而垂直应用解决的是‘好不好用’的问题，后者才是商业变现的关键。”
在她看来，优秀的早期项目创始人需具备三重特质：对行业的 “非共识洞察”（如某保险 AI 创始人发现传统核保流程中 30% 的人工审核可被 AI 替代）、“不变的愿景”（而非跟风调整方向），以及 “跨界整合能力”。某工业机器人公司的创始人团队同时具备 MIT 机器人实验室背景与丰田生产线管理经验，这种组合让他们开发的 AI 质检系统能直接对接汽车工厂的 MES 系统，落地速度比同行快三倍。
面对 AI 投资中的马太效应，张璐的应对策略是 “构建生态护城河”。除了 CXO 网络与专家智库，Fusion Fund 还建立了 “被投企业互助平台”，让医疗 AI 公司的合规经验能分享给金融科技团队，这种跨界赋能形成了独特的协同效应。“我们不是简单的财务投资者，而是产业变革的催化剂。” 她说，这种定位让 Fusion Fund 在募资寒冬中仍实现了第四期基金的超募，LP 中既有大学捐赠基金，也有硅谷顶级家族办公室。
结语：在技术周期中做 “长期主义的激进者”
当被问及 “何为伟大的 AI 公司” 时，张璐的答案超越了财务数字：“它必须对产业产生不可逆的正向变革。” 在她看来，无论是将医疗影像诊断效率提升 10 倍的 AI 系统，还是让工厂能耗降低 20% 的智能调度算法，这些项目正在定义 AI 的真正价值 —— 不是炫技的参数游戏，而是脚踏实地的产业升级。
站在 2024 年的时间节点，张璐对 AI 的下一个十年充满期待：“我们正处于技术奇点的前夜，大模型只是打开了一扇门，门外是材料科学、生命科学、太空探索与 AI 融合的广阔天地。” 对于投资者而言，既要像科学家一样理解技术边界，又要像企业家一样洞察商业本质 —— 这种双重思维，或许正是在 AI 浪潮中穿越周期的关键。