中国AI大模型创投领域，不同投资人对于模型层和应用层的价值判断并未形成共识，甚至在某种程度上是对立的。
这种情形同样存在于美国。在硅谷，有一只早期基金Fusion Fund，在8年前就坚定选择成为To B（企业端）方向的价值投资者，原因是这里有全球最大最成熟的B端（企业端）市场。
Fusion Fund创始合伙人张璐自身就是一名连续成功创业者。她毕业于斯坦福大学材料科学工程学院，在卖掉自己创办的医疗器械公司后，成立了这家基金。
投身VC领域的近十年，Fusion Fund募集管理了4期基金，平均每年出手7-10个项目。这些项目绝大部分与To B领域的AI应用有关，包括AI搜索工具LeptonAI，AI驱动的音频转录公司Otter.ai，以及专注于开发时的工具及基础设施Paperspace等等。
张璐坚信AI应用在To B方向的价值。“在我看来，美国是全球最大且最成熟的B端市场，拥有最先进的技术和最佳的Go-To-Market机会。”这在很大程度上与美国企业端销售的高付费意愿有关，这是与中国市场之间的重要区别。
至于Fusion Fund从不涉足的C端（用户）市场，张璐认为，至少在美国，这实际上不是OpenAI和Anthropic等初创公司的战场，而是背后的微软、亚马逊和谷歌等巨头的竞争。
她指出，从历史规律来看，大部分的技术创新所经历的周期，总是从基础技术创新，到技术应用创新，再到商业模式创新。而前两个阶段大概率会以To B方式率先在产业里进行多轮验证，才会演进成为To C的重大机会。
作为一位需要在硅谷同时进行领导与竞争的华人女性，身份曾是张璐在行业中的显著标签。但从几年前起，关于她个人的讨论逐渐减少，更多的焦点转向了Fusion Fund所带来的行业洞见。“这与评判初创企业的思维很相似，”张璐说，“关键在于你做成了什么事情。”
Fusion Fund的一项杀手锏是其2018年建立的Fusion CXO网络，集结了45个来自全球500强企业的高管，为初创企业提供高效的资源和订单支持。此外，张璐还着手搭建了Fusion Expert Network（专家网络），覆盖近30位工业领域专家，为团队提供深入的行业洞察。
这些都是她保证团队项目源质量及出手命中率的重要支撑。
尽管主战场在美国，但张璐也始终关注着中国科技创投生态的发展。
过去一两年，来自中国市场最让她感到惊喜和兴奋的，是商业航空航天领域的进展。“对于年轻一代来说，这是一个未来的巨大市场，”张璐说，“而且如果开放给更多的民营企业参与其中，必定能更好地推动创新。”
以下为界面新闻对张璐的采访实录，略作编辑：
“如火如荼，并且是大面积的如火如荼”
界面新闻：在过往的AI投资中你有密集出手的时候吗？整体的投资节奏在今年有没有发生什么变化？
张璐：我们还是蛮平均的，去年投了9个项目，平时一年大概投7~10个项目，所以去年算是投得比较多，今年到现在也已经投了8个项目了。
我们主要聚焦于B端的应用，主要是人工智能在医疗、金融、保险等垂直领域的产业应用，以及人工智能基础设施。我们不投任何的C端项目，之前也没有投过。
界面新闻：过去8年中，B端的机会有哪些趋势能总结？
张璐：早期的时候我们投一些垂直领域的AI应用，比如说Otter.AI，Paperspace，你会发现他们无论是做应用还是做人工智能基础设施，主要服务的对象还是科技领域的企业，或者说科技领域的从业者和开发者群体。
但是在最近这两三年，很多垂直领域的人工智能应用，它服务的是传统行业、非科技领域，如金融、保险、物流、供应链、医疗等行业。它们本身的技术属性没有那么强，或者说之前对于人工智能的认知没有那么深入，但过去这两年他们加速了AI技术的学习、植入及应用探索。这可能是过去8年的一个显著变化。
相当于以前更多是科技领域的自我发展与AI应用，而现在则是全产业的数字化转型，这也是为什么我说现在是一个大时代，是一个好机会。
界面新闻：全产业的机会来了，底层原因是技术上的进步吗？还是说也有别的结构性变化？
张璐：这个问题特别好，因为很多人认为是技术终于“准备好”了，其实并非如此。技术实际上早已准备好了一段时间，真正关键的是产业是否准备好了。
人工智能核心应用的一个前提就是数据。行业是不是有海量的高质量数据，这是第一要义。在此基础上，才能够造就让大家觉得便宜好用，真正能够解决问题的人工智能解决方案。
早在2017年，就有一波关于人工智能在C端应用的讨论。我当时公开发过一个报告，关于人工智能在医疗领域应用，我当时认为，人工智能技术还没有发展到能够在C端展示其优越性的时候。
但如果看医疗领域，它已经有海量的高质量数据，有巨大的数字化转型需求，尤其在美国，医疗行业的数字化已经做得很好了。因此人工智能也需要医疗领域来体现其技术优越性。这是我当时的看法，后来证明是对的，我们从2017年开始就重点投资人工智能在医疗领域的应用。
界面新闻：所以产业为什么现在准备好了？
张璐：有一个比较重要的原因是，过去几年疫情推动了很多传统行业的数字化转型。大家逐渐意识到，很多科技行业已经广泛采用了数字化工具——远程会议、智能化解决方案等，但传统行业却相对滞后。随着疫情的爆发，各行各业都必须开始使用数字化工具来适应远程工作。
疫情让各个行业，无论主动还是被动，都加速了数字化转型。例如，许多工业制造业的公司，过去工厂是半自动化的，但因为疫情期间需要持续生产口罩和呼吸机，员工无法回厂，工厂被迫转向全自动化。这些转型都是在疫情压力下发生的，但也为后续的AI应用打下了坚实的基础，尤其是为收集海量高质量数据提供了可能，从而为人工智能的进一步应用创造了条件。
在疫情之后，又发生了一件关键事件——ChatGPT的出现。它为全社会进行了一次大规模的人工智能教育，让大众突然意识到人工智能已经变得触手可及。
我们从2016年就开始投资AI公司，当时有一个理念叫“零代码人工智能平台”（No code AI），就是你不需要理解一行代码就可以直接用这个AI产品。ChatGPT让大家意识到了这个概念真的存在。
界面新闻：这种机会在医疗、金融和保险这些行业率先被验证了？