星连资本张鸣晨：不投大厂投大学，看教授的虎气、猴气与熊气

原创 暗涌Waves 2026-10-27 10:05 山西

不投大厂投大学。

「不投大厂投大学。」

文｜海若镜

又一支清华系基金募到了新钱，这一次是张鸣晨和他创立的星连资本。

年轻的星连资本，2021年出道时投了智谱天使＋轮，此后一路加仓，一期基金40%的钱押在智谱。勇猛加仓的故事，还发生在基流、生数科技、面壁智能身上。

对基流，他们连投了五六轮，投成了外部第一大股东。基流以15亿估值融资的关口，原本谈好的投资人临时爽约，张鸣晨说，“没关系，我们领”。不到一年，基流估值翻了10倍。

见到张鸣晨前，我理解他可能是很敢bet的激进型投资人，但他自评“还挺保守”，打牌也很少梭哈。重仓有机会homerun的公司，以高风险搏高收益，在他看来是美元基金的常规打法，他称星连资本是“披着人民币外衣的美元基金”。而今，他们募到了美元。

暗涌Waves获悉，10月星连资本一期美元基金完成首关；8月人民币成长基金首关；4月投早期的人民币三期基金完成首关。成立至今，“一期基金投出的AI项目，有三分之一在IPO轨道上。”

张鸣晨理解的保守，第一层意思是不赌假说。如果把一个复杂任务拆成8步，他不会在只解决了2步时下场；而是等学术界啃下6个，只剩2个最难的问题时，才投钱入局。

聊AI技术时，他直言“哲学没用，直接定量”。海外一款新芯片被市场热议，他不参与定性讨论，直接找几家模厂问，用完效果如何——听到事实，结束讨论。

典型的理工科思维。

在张鸣晨看来，星连重仓的胆量，源于“离得足够近”。

张鸣晨本科、硕士都在清华大学自动化系，可以自然融入清华技术创业者的圈子。基流科技创业之初，没有客户，张鸣晨通过朋友帮他们协调了一批GPU，完成技术验证。投资只是一个开始。AI公司变化快，跟创始团队处得像同事，作为“一个战壕里的兄弟”，他了解重点被投的订单、管线、潜在需求，这些“明牌”让他敢于追投。

对于“投教授”，投资圈里常有摇摆，投与不投都有100个理由。张鸣晨是坚定的投资派，他定义星连资本是一家Researcher Fund，自2021年起坚定地“不投大厂，投大学”，因此，星连70%的项目出自清华大学。

如今，市场逐步有了共识：AI正在像数学，最顶尖的1000人做了全行业95%的贡献。早于市场两年半的转向，让张鸣晨捕捉到了国内顶级研究员的机会，也更深地融入了清华创业生态，能采集到在小圈子里流通的那些信息。星连与清华大学九个研究AI的院系合作，“有的研究员刚入组，创业项目就已推了过来”。

如何判断教授的商业化潜力？他说要看“三气”：虎气、猴气、熊气。如何形成能支撑VC变现的顶级认知？“七分技术，三分直觉”。在张鸣晨看来，看的项目足够多，做的决策足够多，获得的反馈足够多，就能形成“投资手感”，像训练AI一样。

在移动互联网时代，张鸣晨作为谷歌中国第一批员工、而后加入红点中国成为合伙人，曾投资过小马智行、Opay、趣头条等。

张鸣晨如何通过楼天城认识了唐杰？清华圈为什么创业成功率高？只投教育系统筛选出的“第一名”，会不会错过outlier？新的美元LP看了中国模厂后体感如何？

就诸多问题，我们与张鸣晨聊了聊，以下是「暗涌Waves」与张鸣晨的对话（经编辑）：

Part01

保守入局，激进加仓

「暗涌」：智谱，是星连资本一期基金投的第一个项目？

张鸣晨：对，2021年那轮我们是领投，之后连着投了四轮。一期基金里，有40%的钱投到了智谱。其他还投了无问芯穹、辉羲智能，后面也都在加仓。

「暗涌」：最初怎么接触到智谱，又是怎么下决定投的？

张鸣晨：在红点中国时，我投资了小马智行。小马智行CTO楼天城，曾经被称为是“中国编程第一人”，清华计算机04级、姚班开山大弟子，清华很多人都叫他“楼教主”。有天他就说，你们一定得认识一下唐杰，计算机系vision最好的老师之一，非常厉害。唐杰老师拿了系里历史上第一篇ACM best paper。现在大家发得比较多了，但在2020年之前，那真的是凤毛麟角。

「暗涌」：那时候智谱已经在创业了么？

张鸣晨：还没有。但他已经带着一批人在做项目，杨植麟、刘知远等都是他们一个组。当时他们在智源研究院，做出了中国全行业第一个大模型，叫“悟道”。为什么叫“悟道”呢？因为模型是在五道口训的。

这个团队，其实就是中国大模型的黄埔军校，国内模厂的很多技术主力，都是这里走出去的。大家掌握了炼丹的技巧，开枝散叶，形成了中国大模型的整体格局。

智谱起家的业务是知识图谱，所以他叫智谱。干大模型这件事，一定程度上是我跟唐老师一起讨论出来的。当然最后拍板还是智谱自己的团队，但我们起到了重要作用。智谱体系内训的第一个模型，花的就是星连那笔钱。

「暗涌」：那考虑过投Kimi么？

张鸣晨：当然。但三四年前，愿意在早期bet大模型的钱就那么一些，资本供给侧是零和游戏，所以比较紧张，我们就重点押在智谱上。现在大家都看明白了，这些都成了“国宝级项目”，一堆钱追着投。

「暗涌」：智谱上市后股价大涨大跌，LP会追着问吗？

张鸣晨：也会。上市后都是公开信息，高点时市值超万亿，自然受关注。但二级市场波动很正常，它不光是基本面决定的，还跟宏观货币供应、板块轮动等很多因素有关，像弹簧，围绕fundamental上下波动。

我们更关注智谱的商业基本面。中期业绩会上，他们披露了新数据，计算下来8月单月收入相当于前6个月总和，增速非常快。

「暗涌」：投中一个明星项目不算罕见。但持续加仓，挺考验魄力。基流，你们投了几轮，把自己投成第一大外部股东？

张鸣晨：大概五、六轮吧。基流一开始找到我时，只有非常强的技术，没有客户。聊完以后，我不光给了投资，还帮着联系了智谱，协调出一批GPU，支持他们做技术验证。所以，我不光给第一张term sheet（投资意向书），还给第一张商业合同。

为什么清华创业成功率高？首先肯定技术过硬，其次清华人真抱团，遇到事情真帮忙。

「暗涌」：投基流的几轮里，哪些是雪中送炭，哪些轮得抢份额？

张鸣晨：我记得非常清楚，15亿估值时，原本谈好的一个投资人掉了，公司给我打电话，我说没关系，我们来领投。那是去年的事，不到一年，基流现在估值已经150亿了。

「暗涌」：敢连续加仓，底气来自哪里？

张鸣晨：我们跟企业走得很近，与创始团队相处就像同事，有事随时打电话。所以对公司既有订单、未来管线、潜在订单需求等，都非常清楚。外部投资人对业务未必能了解这么全面，特别AI企业，三个月可能完全变样。

大家是一个战壕里的兄弟，一起把生意做大。那他遇到困难会找我，有好事也会想到我。比如，基流有卡可以出租了，我们投的哪些企业需要算力，也能最早知道。

「暗涌」：估值翻了几倍后，再追投会犹豫么?

张鸣晨：投资要往后看。今天这个价格投下去，后面还能不能有10倍的投资回报？如果有，今天就是好价。单看估值是100亿、1000亿，判断不了贵不贵。我们对基流的业务足够了解，所以没有犹豫。

「暗涌」：所以重仓加注，在星连比较普遍？

张鸣晨：智谱、生数、面壁、基流等，这些项目我们都多轮加仓。

「暗涌」：很多项目都需要重度陪伴，管得过来吗？

张鸣晨：投的企业多了，有的也长大了。有点像家里孩子多，老大带老二、老二带老三，互相之间就转起来了。

「暗涌」：你会用“激进”去形容自己的投资风格吗？

张鸣晨：还挺保守。我们不赌hypothesis，不会为假说买单。一个复杂任务，如果有8个问题需要解决，我不会在解决了2个、还剩6个的时间点进去；而是在学术界已经解决了6个、还剩下2个最难的timing进去，给钱，让他把最难啃的骨头解决掉。

「暗涌」：你们会讨论科技哲学吗？比如AI将怎样改变组织和社会吗？

张鸣晨：不用哲学，我们就做定量讨论，哲学没用。

直接问研究员：这事已经跑了多少步，有没有收益，能不能跑通。之前大家疯狂讨论一种新型芯片，很多人做定性讨论：它能不能用来跑模型。我直接问几家模型公司：你们用完怎么样？他们说掉点很严重。OK，这事就结束了。

真正开会的时候，我们都很严谨，聊技术、聊实际问题。哲学是课余愿意聊就聊。

Part02

在清华挖宝

「暗涌」：在外界看来，星连资本有一些标签，比如智谱CVC、清华系、AI native，你自己怎么定义这支基金？

张鸣晨：我们自己定义是Researcher Fund。美国AI产业里，最好的研究者都在大公司，投AI的基金围着几家大公司找人；中国顶级研究人员在几所顶尖大学里，逻辑不一样。

「暗涌」：所以你们投的项目70%来自清华。“智谱CVC”是当下你最想澄清的一个标签？

张鸣晨：也还好。智谱确实是我们最重要的合作伙伴之一。但市场上有种误读，觉得我们是智谱下面的投资部门，这不对。有些项目会觉得中间有冲突，不愿意聊。我们会解释：星连是market-based的基金，大部分钱是市场化渠道募集而来，智谱不是我们的大LP。

「暗涌」：之前投智谱、面壁、基流等都是清华系创业者。密集投清华的项目，你有什么体感？

张鸣晨：投清华的项目比较简单。

清华教授做的项目，在技术上不需要做特别的判断。能考到清华读书本就经过了严格筛选；清华计算机系一个年级150个人，能留校的只有一两个人。留校后，还有非升即走考核。在清华里能当tenure，都是各自领域里的“世界级人才”。所以主要判断，在商业上，他是不是一个足够有潜力的人。

「暗涌」：商业潜力的判断有什么方法论么？比如怎么判断一个年轻PI融资，是为了成就一家商业公司，还是想买卡做科研？

张鸣晨：我们说要“看三气”，虎气、猴气、熊气。

虎气，是说你要有领导力，不光自己学术做得好，还能把更厉害的研究员团结起来创业。猴气是足够聪明，有很强的vision、insight、taste。熊气，要有执行力、落地能力。我们也看到过行业里很多人光说不练，偏参谋型，这种就不适合做1号位。

最理想的肯定是三种气质都有。看得多了，会形成一种肌肉记忆。几次接触下来，我们就能感知到创始人哪方面气质格外突出，长板在哪里。

「暗涌」：现在是技术投资的时代，如果全世界同行都评议筛选过了，为什么许多投资机构在早期没投中清华系模厂？

张鸣晨：第一，AI技术确实新。很多老牌TMT投资机构的技术栈储备不够用了。第二，机构认知是否足够深。历史上有投了多个清华项目的投资人，错过了清华几个模型、重要Infra公司，还是因为没有看明白“模型”。早期非常恐惧，担心做大模型有诸多风险、没有商业模式。

聊早期项目先问“商业模式是什么”，这是典型的人民币基金风格；但模型和infra早期其实很难谈出来，所以就没投。

「暗涌」：从TMT到AI，投资逻辑发生了哪些变化？

张鸣晨：对于投不投教授，TMT投资人会有惯性、有摇摆。因为互联网公司需要强运营，要求创始人必须接地气、能打仗，把经济账算到极致。这些确实教授不擅长。

但AI更加技术驱动，它第一性原理是最高水平的研发，技术是决定性要素。有点像数学界——最顶尖的1000个人，干了全行业95%的事。

而且现在从技术到商业的转化非常直接，不经过销售和运营，只要做出一个好模型、好产品，通过GitHub、Twitter可以迅速传播，用户可以马上接API，公司就能产生收入。所以这个时代，顶级researcher大放异彩。

「暗涌」：清华系师生准备创业了，你们通常怎样第一个知道？那个“雷达”长什么样？

张鸣晨：我们有很多官方渠道，通过孵化器，我们跟清华技术转化部门等建立了合作框架，对口单位和院系都会给我们推项目。清华研究AI的有9个院系，我们都有合作。

因为之前投资过很多清华教授，老师们有时也会主动推荐项目。包括清华姚班也很鼓励创业，有的研究员刚入组成为PI，大家就把他的创业项目推荐过来了。深入合作，关键是意愿、能力、信任，这三点我们都具备。

「暗涌」：作为智谱、基流的天使投资人，在清华创业生态里，你认为自己属于什么角色？

张鸣晨：我们自己定义是，做被投公司的副驾驶。

创业三个要素：人、钱、事。除了给钱，人和事我们也一块来帮公司规划。清华老师介绍项目过来，也会说我们“是清华圈最知道怎么做AI项目、配置资源的，你们一定要过来聊聊。”

我们相当于建了一个“AI投资Infra”，一个AI创业供应链。把高校和产业、资源打通，批量产生高质量的AI创业项目。清华的人才其实是全国的人才，让全国受过最好教育的人，把最好的能力转化成AI生产力，最后释放到全社会。

「暗涌」：只在圈子内流动的信息多吗？

张鸣晨：很多。researcher是个小圈子，靠不靠谱，吃个饭、喝个酒，一聊就聊出来了。

「暗涌」：有些熟人推荐来的项目，会碍于人情投一点钱吗？

张鸣晨：我们投资决策是市场化的，大家标准统一：首先，只投全市场最好的1%项目。第二，这个项目后边能有10倍投资回报。

用这两个标准筛选，明显的资源类项目，我会拒绝掉，不是清华项目照单全收。因为正是严格筛选，好项目才愿意拿我的钱，创始人看重的是“我跟谁是Peer”。

「暗涌」：看好这类项目，你们会是领投、给出最高价格的那一家吗？

张鸣晨：基本都是领投，但不见得出价最高。最近我们孵化了清华一位教授的项目，市场上追的人很多。最后我们给的价格并不最高，他还是选了我们。因为两年前，我们就开始帮他探索这个生意，一起设计商业模式、补团队。他觉得和我们一起做靠谱，估值比别人低一些，也可以接受。

「暗涌」：只投体系筛选出来的第一名，会错过王兴兴那样的outlier吗？

张鸣晨：我们也愿意投outlier，比如我们在深圳投的Zettlab，是大疆和云鲸出来的人，做个人龙虾机（agent computer），做得非常好。不管哪个大学毕业，本质上还是挖掘“人”。

Part03

募到双币，去出海

「暗涌」：为什么在今年决定募美元基金？

张鸣晨：今年市场上越来越多项目倾向于拿美元：原来10个项目只有一两个，今年增加到四五个。特别是一些从美国回来的华人创业者，公司注册在香港、新加坡，没有美金不好投进去。

「暗涌」：星连资本成为一家双币基金，对你个人来说有什么意味么？

张鸣晨：比较顺理成章，我老说星连是“披着人民币外衣的美元基金”。

我们核心投资人基本都是美元基金背景，看人、看事、公司管理更偏美元风格，现在只不过真的手里有了美金。币种其实无所谓，我们一直关注的是怎么投资到伟大公司。

「暗涌」：感兴趣投资中国AI的美元LP，有哪些新特点？

张鸣晨：有一点挺重要，最近聊的美元LP很多都有产业属性，愿意跟中国AI技术公司做战略合作、出海。

「暗涌」：是传统的产业集团么，具体怎么合作？

张鸣晨：一些海外产业集团，主业是运营商、大连锁、头部金融公司等等，他们非常愿意搭着AI技术公司一起去做商业拓展。

就在前些天，欧洲一家管理约2000亿美元资产的机构，CEO特意跑到我们办公室。他发现他们每月花大量的钱买token去做行业研究、build内部系统。之前，多一半预算是花给美国模型做复杂任务规划，少一半花给中国模型做执行，中国模型性价比最高。

之后他觉得可能会反过来。他就想来看看，中国到底是一帮怎样的人在做模型，后面会怎么发展？既然中国模型这么强，那我们能不能战略合作，我帮你去打开欧洲客户的市场。

「暗涌」：看了五道口这边的模厂、Infra公司之后，有什么他预期之外的东西吗？

张鸣晨：看完就觉得欧洲人自己别做了，投资中国AI公司，建合资公司、一起做生意就行。他们有市场，我们有技术。

「暗涌」：技术上，这些潜在美元LP会问得特别细？

张鸣晨：他们看得非常深。有些美元LP跟VC一样，投资人每天看行业，看项目，一起交流前沿问题。比如最近recursive（递归式自进化）很热，OpenAI、Anthropic、国内几个大模型公司都在做，新成立的startup空间在哪？再比如World Model哪条路线能收敛？中国的算力怎么能追上？都是行业一线问题。

美元募资对我们来说，反而简单一些，他们就看业绩、看行业认知。要体系化地讲清楚：昨天在哪，今天在哪，明天在哪。

「暗涌」：业绩如何？

张鸣晨：星连一期基金有几十个项目，接近三分之一都在IPO轨道上。TMT时代，一期基金的常规IPO Rate 2%-5%，我们现在是30%。

Part04

AI投资：七分技术，三分直觉

「暗涌」：你多次提到AI时代投资要懂技术、要有顶级认知。你是一个绝对理性的人么？你所说的“顶级认知”从哪里获得？

张鸣晨：AI时代投资更强调理性，但也不能100%是机器人式逻辑思维，也有感性的东西。很多事情有不确定性，等完全想明白再投，也晚了。

非要划分的话，可能三七开。70%靠技术，是对行业、对企业的认知；30%靠直觉。好多时候直觉没有依据，但确实也很重要。

我跟同事讲，投资无非“两个多”：看的项目多不多，投的项目多不多？多了，自然产生手感。人也像一个神经网络，有很多说不清道不明的东西，但喂的数据足够多，就很容易形成机制。投资，是在不确定性里追求确定。靠运气可能找到一两个好项目，但不可能保障整个基金实现系统性的高收益。

「暗涌」：听起来跟训AI模型一样。早年你在聊趣头条的投资判断时说过，投资人获得一手信息是晚于市场信号的。现在投AI呢？

张鸣晨：好的GP必须提高信息收集频率，加快认知迭代。传统TMT投资，一个月更新一次信息可能够了，但AI每周、每天都有新东西，必须每天都接触最前沿的信息。

我们孵化器一年有100多场活动，顶级学者、工程师每天在想什么，技术推进到哪，市场需求在哪，都要跟他们一起交流。光触达信息还不够，你得“学而思”。拿到信息之后，不断理解、思考，把它变成自己的东西。

「暗涌」：把这些认知落到投资上，下一步你会把钱投向哪里？星连投在芯、算、模、用的比例如何？

张鸣晨：多一半在模和算，这是最基础、价值最大的，少一半在芯片和应用。但接下来，好应用会越来越多，有了好的模型和算力，拿它“炒菜”，就能炒出好菜。

今年vibe coding起来后，模型已经足够聪明。金融资产管理、医疗（诊疗、制药）、教育等都在出AI新应用，他们利用大模型的底层能力，显著提高了产品体验，正在给用户带来效率价值。

这有点像移动互联网的2011、2012年，移动网络铺好了，字节、快手、小红书就该出来了。

「暗涌」：去年投应用特别热，今年上半年很多人说不投应用。下半年风向又变了？

张鸣晨：跟着模型能力走。模型变强了，大家就担心“应用”会被整个吃掉。但其实不是的，很多场景能产生独立的应用层，有自己的价值。所以哪个市场大，就先做哪个，里面可能会出现一个或几个超级应用。

我们跟模型公司离得很近，认知可能比市场领先半年到一年，所以看起来我们老跟市场反着来。

「暗涌」：你怎么判断，哪类应用不会被通用模型吞掉？

张鸣晨：看整个工作流里，有没有human in the loop。只要最后需要人来决策，或者必须有人提供反馈，这类场景就有独立存在的空间。像吃药、开刀，最后还得由医生拍板；而且没办法给出非常清晰的奖励函数。

如果全过程AI都可以主动运行，结果又能明确判断0或1（对与错），比如coding、数学，通用模型就可以不断获得反馈、自主迭代进化，做得非常好。这些场景很可能被模型吃掉。

「暗涌」：模型能力仍在往上走。现在这些创业团队想解决什么问题、大机会在哪里？

张鸣晨：现在有一波Neo labs，想用新架构，把Transformer的效率提升很多倍，让模型更聪明，同时更省算力。

比如人脑是分区的，做不同任务会调动不同区域。神经网络里的参数，作用也不均匀。有一派研究员就在研究，哪些节点在什么任务里起作用，能不能把它识别出来，只激活1%的参数，就把任务解决了？还有一种思路，找到网络里的几个“超级节点”，通过改善这些节点，迅速提升整个网络的表现。

这些都很有价值。假如现在ChatGPT是120分，换一种架构，有没有可能迅速提高到150分。

「暗涌」：回看移动互联网时代，你会反思那些错过吗？比如投了趣头条，没投今日头条；投了秒拍，没投快手。

张鸣晨：肯定会。既要选对赛道，也要选对赛手，核心还是把握产业的底层逻辑和规则。AI这一波，我们还是吃到了很大的红利。

「暗涌」：你说终极目标是投到伟大的公司，对你自己而言，更底层的驱动力是什么？

张鸣晨：挣钱有很多条路。VC特别幸福的地方，是你可以通过好奇心获得顶级认知，用认知去做未来的事，去改变世界。这是一级市场最有意思的地方。

「暗涌」：最有成就感的时刻，是自己的判断一步步得到验证？

张鸣晨：对。真的从零开始，像养孩子一样，一点点帮他长大。看到他做得很好，考上清华、北大，真正成才了，是这种感觉。我们真正创造了价值。

排版｜郭栩君

图片来源｜Unsplash

推荐阅读

钱的     流     向     ，     人的     沉     浮

跳转微信打开