张宏江：同意王田苗教授的说法。我觉得水温挺好，经过PC互联网和移动互联网这一波又一波模式创新的热潮以后，我们的人口红利、互联网红利都趋近走向尽头。当前的硬科技创业处于一个价值高地，有眼光的投资人一定会重投以硬科技为代表的科技高地。

但判断的核心在于，我们的科技创业者或者是学校教授们，能不能对自己的技术有一个清楚的认识。我们做科研的人，往往会高看自己的技术，往往认为自己的技术能改变世界。确实，技术会改变世界，但你的技术也要通过产品和服务去创造商业价值，至少从投资人的角度看是这样。

科学家创业，要想吸引到更好的投资，可能要在这方面多一些思考。就像我开始说，all in创业是好的方式，但是“前店后厂”的方式也很好，也就是说，教授还可以花大量时间待在学校，带领他的学生和团队持续进行技术创新，同时找到一个懂商业、懂市场、懂产品的人在一线做CEO，真正地把技术推到市场上去。我觉得这样的方式依然会受到投资人的青睐。

从我在智源人工智能研究院的观察来看，我们看到近的“AI+”方向，比如AI+制药，近就有一些比较好的科学家创业的案例，无论是从中国学校出来，还是从欧美学校回到中国，都得到了非常好的投资。

张丽娟：宓群总，科学家怎样才能加入创业？请您再补充一下。

宓群：科学家创业，我们往往看到的是从大学里出来，但现在很多项目包括AI（人工智能）的创新，比如DeepMind、OpenAI，新的蛋白质3D结构，这不是从大学出来的， 有些是大企业支持的科研创新，有些则直接源自科技初创企业。

还有一些科学家是从大企业里出来的，很多企业都有很的人才，他们招聘了很多科学家去做科研，而且往往需要与行业应用和商业应用相结合。所以现在估值高的不一定是大学出来的科学家，而是那些科研做得好，创始团队在大企业工作过，离商业更接近的那些项目。

张宏江：接着宓总再说几句。人工智能技术目前有三件比较重要的事：大模型、通用GPU，也就是AI的芯片，再加上芯片的编译和优化。智源在前两个，大模型和编译优化，相当于Image的固态优化，都投入了很多的资源。

我们观察到当前的现状是，人工智能已经到了一个亟需工程化的阶段。靠一两个教授在AI算法和系统上取得里程碑式的重大突破愈来愈难，工程师在科研工作中扮演着日益重要的角色。这是创业者的机会，也是公司的机会。有过例如5年、10年科技大厂经历，再出来创业的科学家或团队，往往会获得非常好的估值，潜力非常大。