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突破国外70年技能壁垒,自主新质料行业未来可期?

高朋简介:蔡伟 光速光合 合资人拥有16年科技风险投资履历和8年行业相干履历,如今重要关注硬科技、绿色科技、人工智能等范畴的投资机会。他主导的项目包罗寒武纪(SH: 688256)、金风科技(HK: 2208)、珈钠能源、
高朋简介:蔡伟 光速光合 合资人
拥有16年科技风险投资履历和8年行业相干履历,如今重要关注硬科技、绿色科技、人工智能等范畴的投资机会。他主导的项目包罗寒武纪(SH: 688256)、金风科技(HK: 2208)、珈钠能源、黑芝麻智能、云英谷科技等。
曾在阿里巴巴团体任职4年,继承投资总监及前沿科技投资负责人。在此期间,也负责平头哥、达摩院、阿里云产物和阿里云游戏等部门的战略投资。
获评36氪2023年度“中国新能源范畴投资人”,母基金研究中央2022和2023年度“最佳新能源范畴投资人”,毕业于兰州大学及清华大学经济管理学院。

一、50亿市场规模 自主新质料未来可期?


第一财经 高远:感谢蔡总继承第一财经专访,在客岁9月,光速光合在新质料范畴细分赛道投了一家粘合质料方面的龙头企业平凡,投了它的A轮,如今这一赛道是否照旧一个很小众的赛道,它未来的市场远景怎样?它的技能特点处在什么样的阶段?
光速光合 蔡伟:由于平凡它做的是一个金属弹性体的界面质料,这是比力学术说法,如果平凡来讲,一端是金属,一端是弹性体,一个极硬,一个极软,如果用弹性模量来衡量,它们大概相差了五六个数量级,可以明白为在物理性子上一个1,一个是100万,以是相差非常大。让云云物理性子相差大的两种质料可以大概通过界面质料团结在一起,同时在发生剧烈震动时,它还不脱落,乃至在发生七八级地震的时间,它也不脱落,以是可以想象这个技能难度非常高。以是我们可以明白当两个质料的性子相差非常大的情况下,必要不停地通过中央体的质料来拉近它们之间的隔断,终极使得两个质料可以大概粘合在一起。
以是从这个角度来看,这个市场的刚需优劣常显着的。比如说地震的时间,地基都必要如许的减隔震的质料;别的汽车在高速行驶的时间,也必要减隔震质料,以是只是这一个细分的质料市场,它就有50亿的规模。
而在这一质料范畴,国外的公司比如杜邦、洛德大概占95%的市场份额,而在国内平凡是到如今为止,唯一在这个质料范畴做出量产出货的公司,它客岁的规模已经到达1.5亿。

二、突破国外70年技能壁垒

冲破工业界和学界间的需求错配至关告急


第一财经 高远:像平凡它实在是闭幕了美国的洛德、杜邦公司长达70年的技能壁垒,你们是怎么发现了它,在投资的过程当中有没有想过说大概会碰到的研发等各方面不乐成的风险?
光速光合 蔡伟:如果研发不乐成,这对新质料行业来说是个寻衅。
平凡研发这个质料,现实上是得到了工业界的启发,有汽车界的朋侪说“金属弹性体的粘接质料非常难做,国外只有少少数的巨头能做,国内找了一圈也找不到供应商。”有这种需求,就有很大的机会,平凡从2010年开始做这种质料的研发,履历了10年左右的时间,到如今才做到大规模量产出货。
这是由一个终端的客户提出的需求,以是对质料应用的界限条件优劣常明白的,驱动力也很猛烈,以是它可以更快的商业化。我们也知道有些高校研发一些发明或学术文章,纵然出现了一些全新的质料,这些质料每每它要求的是新颖性、独创性,否则也无法在学术期刊发表文章。但是工业界要接纳一种质料,要求的是性价比是否富足高,工艺的量产是不是可以大概更快地实现,更顺遂地来做。以是工业界跟学界在目的上现实上是会有错配,我以为这是个难点。

三、拿来主义与自主科技 哪个擦?鲱优解?


第一财经 高远:我知道在一级市场当中,很多人在做投资的时间,他们会选那些已往比如给美国的洛德大概杜邦做代工的产物,当某一项技能知识产权到期后,他们会把这个产物重新做一些升级,然后注册一个新的品牌,他们大概更多会投如许的公司,你们投这种有自研技能的公司,我想知道这底层的逻辑毕竟是什么?
光速光合 蔡伟:这两种发展企业的路径都有它乐成的大概性。
但对我们来说大概更看重的是自研技能、没有IP的风险、同时已经到了市场需求的拐点。对投资机构来说是更轻易下决定的,由于市场需求比力显着、资本也有上风、客户乐意用如许的产物。
我以为从这个角度来说,这两种模式我们都不排挤,但在普力通这个层面,我们以为有自主知识产权,又冲破把持、稀缺性富足高,而稀缺性是我们在看技能创业公司,特殊是新质料创业公司非常告急的点。

四、新质料投资大火机会与风险并存


第一财经 高远:如今新质料这个范畴,非常有确定性的投资机会的,大概是在哪几个赛道当中?它大概匿伏的风险是什么?
光速光合 蔡伟:我以为这个题目很好。新质料投资是这两年非常热的一个赛道,很多机构都纷纷在此结构,实在它的驱动力来自有二。
第一、各人知道一个新兴产业的发展,离不开本地化支持它的质料公司,比如说中国在全天下有上风的像光伏、新能源汽车,现实上这个底子产业的强盛每每会带来一批新的质料公司的发展强盛,以是这个机会是便是是一个体系性的机会。
第二、你会发现如今卑鄙产业很多是在创新,你可以看到新能源实在有很多创新的方式和方法,以是它现实上会产生一些瓶颈点,这个瓶颈点就会倒逼新质料公司举行革新。以是这就是一个很大的驱动力。
您刚才提到风险,第一、一个新质料从发现到终极商业化,大概真的要履历10年以上的时间,中央会履历很多的殒命谷,如果没有高出出去的话,就大概倒在半路上,以是对投资来说,时间点的把握非常告急。
如果这个技能和产物立刻就投,你对卑鄙市场没有得到充实明白,大概投完之后履历过的是黎明前漫长的暗中。
第二、整个产业有数10万亿。但是你真正看到单一体量大的市场,每每是底子化工质料的市场,而这个质料市场你的竞争对手是杜邦、陶氏、巴斯夫,它是高技能壁垒、高资金壁垒,是创业公司很难竞争的。
再往下的卑鄙细分市场,每一个细分市场的初始大概只有10亿-20亿人民币,如果没有一个平台型的技能,想跑出一个大要量的公司是不轻易的。我们的方法论实在坦白说重要是两个,一是在高beta行业抓高阿尔法公司;别的一个是找水下项目内里超高阿尔法的公司,高beta行业实在就是中国有上风的,在世界上有上风的如许的一些发展行业,包罗光伏、电池、新能源汽车,由于他们有革新的诉求,以是就动员了需求快速的增长。
第二类在水下项目找超高阿尔法的公司,它大概一开始的市场不像第一个那么大,但是它的稀缺性富足强,没有几个能做,但如果你的技能壁垒富足高、你的技能延展性很好、你未来的上升空间是大。这种公司我们也是会果断结构。普力通实在是属于第二类公司。

五、钠离子电池元年 技能瓶颈被突破?


第一财经 高远:2023年被称为是钠离子电池的元年,光速光合也投了珈钠能源这家公司,他们在钠离子电池方面有很多年的技能积聚,如今来讲,钠离子电池是否它的密度不敷大,仍旧是一个技能瓶颈,办理这个技能瓶颈有没有比力好的路径?
光速光合 蔡伟:您这个题目也提得非常好,对钠离子电池来说,我以为它的技能瓶颈是范围在它如今产业的生态还不敷美满。
我举个例子,比如说钠离子的电化学体系,取决于它的正极负极电极和隔膜,你会发现这内里实在每一块质料都有优化的空间,锂电池都已经优化了20年了,钠离子电池还必要时间去优化,这是毫无疑问的。但是钠电池确实有它天生的一些上风。
第一、它的正极质料非常易得,对于锂电池来说,我们知道中国并不是一个富锂的国家,它大多数的锂资源都储存在国外。当电池越来越越酿成一个战略性资源的时间,钠离子电池实在对锂电池是一个非常告急的均衡器和支持的作用。以是我们更看重的是说它在锂电池的整个为主流的产业链里,它可以大概占据10%大概30%如许的一个市场份额,这是我对钠电池的定位;
第二、它的代价资本非常有上风,您也注意到在碳酸锂如今代价降落到10万左右每吨,实在钠电池照旧比锂电池自制50%以上,以是低资本始终在未来的应用中有上风;
第三、实在钠电池在零下25度的时间,它依然可以保持工作,以是无疑也扩展了它的应用。
您刚才也提到它的能量密度偏低,这个确实是它的劣势。举个例子,比如说我们看到很多创业公司,它也开发了专门针对于钠离子电池的电解液的添加剂,它可以把钠电池的能量密度提拔百分之二三十,这一下就让它有了跟锂电池去比力的一个资本。别的我们看到巨头,包罗宁德期间也在纷纷入场结构钠离子电池,而且应用端钠离子电池的小动力车已经上路了,在储能范畴也开始应用了,我以为整个生态都在徐徐地繁荣起来,我以为对钠离子电池未来的应用会起到非常坚固的支持作用。

六、国企 阿里配景的投资人

选创业团队核心指标看什么?


第一财经 高远:您在国企工作过,也在像阿里如许的公司工作过,您如今做投资人,您的眼光有没有发生过变革?您看创业团队重要看哪几个维度的指标?
光速光合 蔡伟:你最开始大概更看重的这个人是不是富足强,他是不是有行业履历,从前大概看很多passion(热衷水平)、配景都非常告急。但如果只选一个指标的话,发展性头脑和快速学习本领。必要有很快的调解本身的本领,发展性头脑意味着能知道本身的短板,能故意识的去补这个短板。
实在就有点像知行合一,发展性头脑是知,快速学习本领是行,由于只有知没有行,到末了也不会产生任何的结果,只有两者合一的时间,你的公司才会发生巨大的变革。
以是为什么我们说首创人我们渴望跟他长时间交朋侪。不是见了一面就立刻决定投资,你熟悉一个人是必要时间的,你大概要看到他差别场景的反应,你才知道这个人到底是什么样子。

七、大厂PK创业公司

尚无定论的AI赛道


第一财经 高远:您已往在阿里的时间负责投资,做了达摩院跟平头哥的 AI范畴投资,如今那么多的机构和创业公司都涌入到AI赛道的时间,您以为创业公司跟大厂的AI的小组之间,是一种什么关系?
光速光合 蔡伟:你会发现有大厂的利益,由于他们有很大的资源、有很大的人力,但是创业公司如今也不逊色。
比如像智谱,它近来发布ChatGLM-4.0,它大抵到达了ChatGPT4的90%的性能,这也充实体现了初创公司在寻求技能领先性和产物差异化的积极。而且这部门大概未来不但是人才壁垒、产物壁垒另有资金的壁垒,由于像智谱它客岁大概就融资了25亿人民币,一个初创公司如果再进入通用大模子的话,我以为这个寻衅照旧非常大的。
再看第二层如今的AI智算中央,我们走的是高性能盘算的路子,我们知道做一个比如说超1万张的GPU的网络来练习大模子,现实上你从网络层、盘算层、存储层,怎么样分配资源,怎么样可以大概到达最好的服从,怎么样可以大概低沉资本,这个都给硬件软件以及硬件和软件的团结的中央件,带来了新的机会。这内里实在纵然大厂也没有完全覆盖,创业公司完全有机会。
再看最上面一层应用端。我们知道应用端有to C to B我以为在to C端要承认的,大厂照旧有它的上风的,由于它有自然的流量,以是你在to C是很有资助的。以是对创业公司来说就要找好差异化的上风,你要做一个产物大厂在短时间内不太轻易模拟的,才可以大概比力好的生存下去,在做to B内里我以为创业公司是有上风的。
别的对于一些大概关键性的行业,也不是每个行业都乐意让大厂来做他们to B的应用,以为创业公司相对大概更中立、资本也更低,以是给了创业公司相应的机会。固然这些创业公司也更轻易通过应用场景来收罗到数据,通过数据再练习模子,末了形成一个很好的数据飞轮,产生很好的反馈的时间,你的壁垒也在不停地增长。我以为这个维度大概会让创业公司找到一些跟大厂在竞争上差别的发展之路。
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