AI时代，押注终极赢家：明势创投黄明明拆解AI投资核心逻辑

（来源：好买臻财VIP）

当行业热议“AI模型层是否已收敛”，明势创投创始合伙人黄明明认为：若AGI（通用人工智能）是珠峰，人类目前连“半山腰”都未到达。

这位创立明势创投深耕硬科技的投资人，过去11年押中理想汽车、小牛电动、知行科技、蓝箭航天、MiniMax、逐际动力等明星项目。近期在好买行业分享会上，他结合明势过往的投资逻辑和真实案例，拆解了AI时代“押注终极赢家”的核心方法论：不追风口，锚定“底层技术的交汇点”与“定义未来的超级产品经理”。

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提前布局

在底层科学的交叉领域寻找方向

明势在2021年底便布局了MiniMax，而轰动全球的OpenAI ChatGPT于第二年10月30日才发布。其背后的关键，恰是源于与理想汽车自动驾驶团队的深度沟通：“我们看到理想用端到端数据跑通了新一代自动驾驶模型，这种‘大模型驱动’的范式，比传统‘规控+高精地图’强太多。”

而理想汽车，正是明势创投创立初期的经典案例。作为理想汽车第一轮唯一机构投资者，明势连续七轮加仓直至其IPO。理想汽车的进化仍在继续——两年前，其就明确“不是电动汽车公司，而是人工智能公司”。最新数据显示，在国内道路上，理想自动驾驶（NOA）的百公里人工干预次数仅1次，市场上新势力多为3-4次。

从EV到AI，不是转身，是技术范式的延续。

人类近代三次工业革命，均由“能源效率革命”与“信息效率革命”交替驱动；未来十年至二十年，人工智能与神经网络将成为关键变量。回望历史，颠覆式创新往往率先诞生于底层科技的交叉领域：能源与信息技术的结合，造就了过去十年最大的结构性机会——电动化；而在自动驾驶大规模应用的浪潮中，AI技术持续迭代，明势也成为最早关注“Transformer+端到端技术”的投资机构。

时间来到2022年8月，“具身智能”概念尚未兴起，明势团队延续Transformer+端到端技术逻辑，挖掘到南方科技大学张巍教授所创立的具身智能公司“逐际动力”，逐际拥有全球领先的核心部件设计能力、AI和控制算法，是全球少数几家掌握AI环境感知与运动控制融合技术的团队。如今，逐际动力的全尺寸人形机器人也已成功落地，跻身赛道头部玩家。

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中美AI比拼

“工程效率”才是核心竞争力

美国的优势集中在科学发现与金融生态，中国的核心胜势则在“技术落地能力”——能否将实验室技术快速转化为量产产品，正是AI时代的核心竞争力。

自创立之初，明势创投内部就总结出“科学发现→技术落地→大规模工程化→产品化”的四阶段模型。长时间以来，许多科学发现仍以西方等发达国家为主导，以锂电池技术为例：1975年嵌入式技术实现科学发现，1980年代实验室完成正极材料技术落地，但直至中国电动车产业及宁德时代入局后，全球电动汽车才成为结构性产品，这一过程耗时近40年。

这一模型在人工智能领域同样适用：2017年Transformer论文《Attention Is All You Need》标志“科学发现”；GPT-3实现“技术落地”，将论文转化为可落地的大规模模型；ChatGPT完成“工程化”，解决模型实用化难题。

2024年DeepSeek发布大模型之际，不少海外投资人疑惑“中国怎么能追上美国”，但明势团队早有预判。以训练成本为例：OpenAI去年投入50亿美元，其中45亿用于方向摸索，可能需在10个方向中试出1个正确路径；而中国工程师无需依赖开源工具、不必逐篇研读论文，一旦锁定可行方向，仅用6-9个月、十分之一的成本便达到同等效果。这并非中国工程师更聪明，而是算法上“敢为人后”却快速迭代的优势。

当前AI正迈入“产品化”阶段，真正的落地场景与闭环验证反而更易在中国实现。这一阶段的“最后一公里”需要投入大量苦活累活，而这正是中国团队的强项——全球首个通用Agent（Manus）、首个AI设计Agent（Lovart）均源自中国。

更为关键的是，中国强大的供应链能力能进一步放大这种工程效率。以明势投资的鲲游光电为例，其主攻AR/VR光学器件，海外同类产品需12个月实现量产，而鲲游光电依托国内供应链，仅用6个月便完成落地，成本还低30%。

正是基于这一演进模型，明势创投得以在关键赛道提前5至6年布局：2014-2015年布局电动汽车（EV）与AI+智能硬件，2018年切入商业航天与低空经济，2021年聚焦通用人工智能，即便在发展最快的AI领域，也实现了提前布局。

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押注超级玩家

“非共识的超级产品经理”比赛道更重要

真正改变世界的，并非单纯的科学家或资本家，而是这类超级产品经理——他们能创造“人类从未见过的产品”。

过去十年间，2014年后成立、当前市值超200亿美元的中概民营企业仅2家（拼多多、理想），港股仅1家（理想）；市值超100亿美元的，中概民营企业仅新增小鹏、蔚来2家；港股除了蔚小理，仅新增3家（极兔、零跑、地平线）。在VC领域，“押注超级赛道中的头部玩家”，远比“如ETF般重仓整个赛道”更为关键。

核心原因在于：VC无法像二级市场基金那样实现“及时调仓”，需与企业家共同成长5-7年甚至更久。因此，“判断超级玩家”比“判断超级赛道”更难，也更重要——如今 “中国智能硬件/消费电子有机会”已成共识，但找到真正的头部企业，仍是行业共同的挑战。

2015年布局理想汽车时，黄明明和明势曾被外界一致质疑。黄明明的投资逻辑很简单也很坚定，他认为人类的历史的进步始终被能源革命和信息革命所推动，而新能源汽车恰好处在这两大革命进程的交汇点。而李想所想创造的智能汽车的终局，和黄明明对于能源行业和信息行业未来的发展趋势不谋而合。但在这样的颠覆性机会面前，只有超级企业家才能够真正抓住并取得成功。李想无疑是黄明明心中最合适的人选。十年来理想汽车的发展脚印，完全印证了这个判断。

另外一个颇具争议的项目是蓝箭航天。创始人张昌武是银行家出身，当时大部分同行都倾向于投航天院所研究机构出来的团队，但明势看到了他的“非共识判断”：坚持液氧甲烷路线，坚信“唯有该技术可实现可回收火箭”——彼时业界尚未突破这一方向。2023年，蓝箭航天发射全球首款液氧甲烷火箭并成功入轨，2025年7月已启动科创板上市辅导。

在黄明明看来，AI时代的终极赢家，也必定是“超级产品经理”——并非温和的管理者，而是“对细节偏执到可怕”的人。比如李想，坐进汽车座椅就能判断支撑度、软硬度与用户需求几毫米的匹配差距。

“这类人在生活中或许显得‘难搞’，但只有这种人，能做出超越用户预期的产品。”黄明明坦言，如今明势考察AI项目时，首先关注创始人“是否对产品有执念”：比如做AI设计Agent的Lovart团队，创始人会逐行检查代码里的交互逻辑；做工业阀岛的阿尔赛克团队，为了测试产品耐用性，连续3个月在工厂盯数据。

在AI时代，所有人都共识“要投AI”，而明势的策略是“在共识中找非共识”——持续押注这些“异类”（Outliers）。要找到他们，自己也必须成为“异类”；若满足于“凑合”、“追求确定性回报”，便无法理解他们的极致追求。

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定义自己的“奖励函数”

比追热点更重要

分享最后，黄明明提到了一个AI领域的概念——“奖励函数”：“AI通过可验证的奖励不断迭代，人其实也一样。很多人追AI热点，是被短期奖励驱动，但真正的机会，需要你定义长期的‘奖励函数’。”

这或许就是明势11年来始终站在硬科技投资前沿的原因，“AI会淘汰跟不上的人，但不会淘汰‘愿意扎根的人’。AI时代的终极赢家，从来不是赌对一次风口的人，而是能陪技术从0到1、从1到100的长期主义者。”

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