李广密, 一个在AI浪潮里赌上全部身家的年轻人

2019年的冬天, 他从红杉走了

北京, 十月。

一个二十出头的年轻人走进工商局, 注册了一家公司。注册资本三千万, 法定代表人写的是自己的名字。他叫李广密。

四个月前, 他还是红杉中国TMT组的投资人。红杉, 中国VC圈的圣殿。多少人挤破头想进去, 他大三就拿到了实习offer, 毕业后直接转正。按正常剧本, 他应该一路做到合伙人, 管着几十亿美金的基金, 在各种峰会上谈笑风生。

但他走了。

没人逼他。不是被裁, 跟领导也没矛盾, 纯粹是他自己想走。他在一次访谈里说, 成长速度不能让自己满意, 内心有一颗爱折腾的种子。一位老师跟他说了四个字, 创业趁早。这四个字像一颗钉子, 扎进了他脑子里, 再也拔不出来。

红杉给他投了四百万美金种子轮。老东家用真金白银送他上路, 这在VC圈不算常见。要么是真的很看好这个人, 要么是觉得他留在红杉也未必能创造更大的价值。

不管怎样, 2019年底, 拾象科技诞生了。

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拾象, 拾起一头大象

拾象这个名字有意思。大象是陆地上最大的动物, 拾有增加的意思, 也有少年感和豪情。一个二十多岁的年轻人, 给自己的公司取了这么个名字, 胃口不小。

他最初想做的事情很直接, Fund of Hedge Funds, 也就是对冲基金的基金。帮中国的新经济企业家做全球资产配置。逻辑也很清楚, 房住不炒政策下, 房地产市场几百万亿体量的资金需要新的出口, 而全球金融与资管仍然是最大的赛道, 中国这个赛道还没有千亿美元级别的公司。

听起来很美。但现实往往比PPT复杂得多。

第一单生意是帮企业家LP买老股, 赚到了第一笔收入。然后团队做了一个关键决定, 搬到美国去。约2021年, 拾象的团队迁移到了硅谷。这个决定后来被证明至关重要, 因为2023年开始的大模型浪潮, 核心战场就在硅谷。

海外独角兽, 一个意外长出来的IP

拾象真正被行业广泛认知, 靠的是一个公众号, 而非基金管理业务。

海外独角兽, 行业里的人简称它为海独。这个公众号只研究全球范围最好的公司, 专注研究海外领先中国的领域。累计输出近三百篇深度研究, 研究过一百五十多家全球独角兽公司, 全网拥有二十万以上的订阅。

在AI投资圈, 海独成了必读内容。覆盖的人群包括头部互联网企业的高管, 硅谷的AI科学家, 全球科技公司的一线从业者。一个中国团队做的中文内容, 在硅谷的AI圈子里都有影响力, 这件事本身就挺罕见的。

李广密把这件事做成了IP。他跟财经作者张小珺的深度对谈系列, 到2024年底已经做到了第五次, 成了中文AI行业年度观察的标志性内容。每次对谈都会刷屏, 每次都有新的判断和预判被拿出来讨论。

但这里有一个值得玩味的点。一个做基金管理的人, 为什么要把那么多精力放在免费内容上?

他的回答是, 开源和利他的心态, 以公共品的心态打造内容产品。翻译成大白话就是, 先把认知和影响力做起来, 商业化的事情后面再说。这个策略在内容创业领域很常见, 但在投资行业, 愿意这么干的人不多。大多数基金恨不得把所有研究都锁在付费墙后面, 拾象反其道而行之。

AGIX指数, 从研究到产品的跨越

2024年6月, 拾象联合指数编制机构Solactive发布了一个叫AGIX Index的产品, 正式名称是Solactive Etna Artificial General Intelligence Index。Bloomberg代码是SOLEAGIX, 被称为AI时代的Nasdaq 100指数。

这个指数从上千家上市公司中层层筛选至五十家左右, 涵盖AI硬件, AI基础设施, AI应用三个领域。根据过去六年的回测, 年化收益率达到百分之二十九。2024年7月, 美国ETF资管机构KraneShares上线了追踪这个指数的ETF产品, 代码是$AGIX。

一个中国团队参与设计的指数, 被美国的金融机构拿去做成ETF上市。这件事的含金量, 放在任何一个投资机构身上都值得大书特书。

但李广密没有怎么宣传这件事。他更愿意聊的是对AI行业的判断, 对大模型竞争格局的分析, 对AGI时间表的预测。产品做得再好, 在他看来也只是认知的副产品。

十条判断, 一夜之间刷屏

2025年2月10日, 李广密发了一篇文章, 对DeepSeek做了十条判断。这篇文章在投资圈和AI圈同时刷屏。

他说DeepSeek超越了Meta的Llama, 但相比OpenAI, Anthropic和Google的第一梯队还有距离。他说DeepSeek没有发明新范式, 但推进了整个行业进入新范式。他说No Moat, 智能技术进步非常陡峭, 阶段性产品很难形成绝对壁垒。

最关键的一条判断是, DeepSeek这一波让他对中国AI人才更有信心。

这十条判断之所以引发巨大反响, 是因为它们既不盲目吹捧, 也不刻意贬低, 而是给出了一个有层次, 有逻辑的分析框架。在那个DeepSeek讨论两极分化的时间节点, 这种理性的声音反而最稀缺。

但如果你仔细看这十条判断, 会发现一个有意思的细节。李广密对DeepSeek的评价, 本质上是在借DeepSeek这个案例, 阐述他对整个AI行业竞争格局的理解。DeepSeek只是一个切口, 他真正想说的是, 智能本身的进步速度远超大多数人的想象, 而context的采集能力比模型的生成能力更核心。

争夺下一个Google

2024年底, 李广密在跨年对谈中抛出了一个判断, 大模型竞赛格局已定, 2025年的竞争是争夺下一个Google。

这个判断乍一听很夸张, 但细想并不无道理。ChatGPT的周活已经超过三亿, 对应五到六亿月活。所有AI公司, 不管是OpenAI, Anthropic, Perplexity, Cursor还是Devin, 最终殊途同归, 都在争夺信息入口的位置。而Google, 恰恰是这个位置上过去二十年无可争议的霸主。

他甚至提出了一个公式, Google加OpenAI等于十万亿美金。意思是Google和OpenAI会共同把蛋糕做大, 类似抖音兴起对优酷的增量效应, 零和博弈在这里并不适用。

这个观点在当时的争议很大。很多人觉得他太乐观了, 也有人觉得他对OpenAI的组织能力问题估计不足。他自己也承认, OpenAI的组织能力出了问题, 在搜索和coding领域都不是明显的第一名。

但他的核心论点其实很简单, AI的本质是对token和智能的重新分发, 而分发这件事, 天然就会产生巨大的平台型公司。至于这个平台最终是OpenAI还是Google还是某个现在还没出现的公司, 反而是次要的问题。

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两年内实现AGI, 百分之百的概率

2025年4月, 李广密说了一句让很多人瞠目结舌的话, 他对两年内实现AGI有前所未有的信心, 这是百分之百的概率。

百分之百。在投资行业, 很少有人敢用这种措辞。投资的核心就是概率思维, 没有任何事情是百分之百的。但李广密就是这么说了。

他的逻辑链条是这样的。Coding是实现AGI最好的环境, 意义不在于编程本身, 而在于现实世界绝大多数任务都可以用Coding来表达。Agent落地最关键的三个能力是long context reasoning, Tool-use和Instruction following。而这三项能力, 在过去一年里的进步速度远超预期。

他还提出了一个反直觉的观点, 今天最大非共识是pre-training空间还非常大。大多数人认为大模型的pre-training已经接近天花板, 后面的进步主要靠RL和post-training。但李广密认为, 只有pre-training才能涌现出新能力, post-training和RL只是激发或加强能力, 不涌现新能力。

基于这个判断, 他认为Anthropic长期来看可能是比OpenAI更有价值的公司, 因为Anthropic更重视pre-training, 而pre-training一旦放松很难追。

这个观点在2025年的AI圈引发了激烈讨论。支持者认为他看到了大多数人忽略的东西, 反对者觉得他过于笃定, 忽略了技术路线的不确定性。

但不管你同不同意他的结论, 有一点是无法否认的, 他的每一个判断都有清晰的逻辑链条支撑, 绝非拍脑袋出来的。

从投资人到行业意见领袖

回头看李广密这六年的轨迹, 有一个很有意思的转变。

2019年他离开红杉的时候, 身份是一个投资人。他想做的事情是基金管理, 是资产配置, 是帮有钱人管钱。但到了2025年, 他的身份已经变成了一个AI行业的意见领袖, 一个研究体系的构建者, 一个指数产品的设计者。

这个转变更像是被浪潮推着走的结果。2023年ChatGPT爆发之后, 整个AI行业的关注度呈指数级增长, 而李广密恰好是那个在硅谷一线、有投资视角、愿意持续输出中文内容的人。

供需关系在这里发生了错配。中文世界需要高质量的AI投资研究, 但能提供这种研究的人极少。李广密和他的拾象团队恰好填补了这个空白。

当然, 这不代表他所有的判断都是对的。投资行业没有人能永远正确。但他在正确的时间做了正确的事, 这本身就已经是一种能力。

一个人的战斗

拾象科技到目前为止只拿过一轮融资, 就是红杉中国种子基金的四百万美金。在此之后, 没有公开的融资记录。

一个管理超过十亿美元投资规模的机构, 只拿过四百万美金的种子轮, 这在投资行业几乎是不可想象的。大多数基金管理公司背后都有复杂的LP结构, 多轮融资, 各种战略投资方。拾象没有。

这意味着两件事。要么是拾象的商业化做得足够好, 靠管理费和业绩提成就能养活团队, 要么是李广密在用其他方式支撑公司的运营。

从公开信息来看, 前者的可能性更大。拾象的另类投资业务累计投资规模超过十亿美元, 投资了ByteDance, SpaceX, Epic Games等二十多家全球头部独角兽公司, 投资组合总估值超过六千亿美元。这个规模的管理费收入, 足以支撑一个小而精的团队。

但这也意味着, 拾象的成长速度可能没有外界想象的那么快。一个只有种子轮的公司, 不管内容做得多好, 指数做得多漂亮, 在机构投资的世界里, 资本金和LP资源才是真正的硬通货。

2026年的赌注

2026年2月, 拾象发布了年度报告, How To Play AI Beta。这份报告是李广密和团队最系统性的思考输出。

报告里有几个关键判断。AI Labs的竞争已经进入交替领先加分化的常态。Google重回叙事顶峰。Continual Learning, 也就是持续学习, 已成为新范式共识。AGI竞赛是马拉松加自动驾驶, 全面达到L4级别困难, 但垂直领域局部L3和L4已实现可观价值。

还有一个判断特别值得关注, AI必须回答商业模式和效率质疑。他算了一笔账, OpenAI的一点四万亿Financial Obligation中约三分之二包含有条件解锁条款, 即使预期拉满, OpenAI未来收入规模仅两千到三千亿美元。而AI投资应视为国防开支。

国防开支。这个词用得很精准。国防开支的特点是, 你不知道什么时候会用到, 但你必须在和平时期就持续投入, 因为一旦需要的时候再建就来不及了。

AI投资在某种程度上就是如此。你不知道AGI什么时候会来, 会以什么形式来, 但你必须在它来之前就布局好。等它真的来了, 再想上车就来不及了。

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理解李广密

如果要用一句话概括李广密这个人, 我会说, 他是一个在正确的时间站在正确的地方, 并且有足够认知深度去理解自己所看到的东西的人。

2014年进红杉, 赶上了中国移动互联网投资的黄金时代。2019年创业, 赶上了中国资管行业开放的红利期。2021年搬到硅谷, 赶上了大模型爆发的前夜。每一次选择都踩在了时代的节拍上, 但要说这是精心算计的结果, 恐怕连他自己都不信。

但他能踩准节拍, 不只是运气。他的学习方法论值得注意, 发自内心的欣赏最好的公司和创业者, 阶段性目标与自身能力匹配, 价值观匹配, 对标学习字节跳动, 贝壳找房, 亚马逊, 谷歌等优秀公司。

这套方法论看起来很朴素, 但真正能做到的人不多。大多数人的学习是碎片化的, 看到什么学什么, 没有体系。李广密的学习是围绕核心问题展开的, 他想理解的是, 什么是最伟大的公司, 它们为什么伟大, 以及下一个伟大的公司会出现在哪里。

这个问题的答案, 恰好就是AGI时代的核心命题。

留给时间的悬念

李广密今年大概三十三四岁。在投资行业, 这个年龄只能算年轻人。巴菲特在这个年纪还没开始真正意义上的价值投资, 达利欧在这个年纪还在摸索他的宏观框架。

但AI行业的节奏不一样。这个行业的变化速度是以月为单位计算的, 拿年来衡量都嫌慢。一个判断如果晚了三个月, 可能就完全错过了窗口。

李广密最大的优势是他的位置。他在硅谷, 他有投资视角, 他有持续输出的能力, 他有一个已经建立起信任度的品牌。这些要素组合在一起, 在中文AI投资研究领域, 几乎没有直接的竞争对手。

但他也面临挑战。拾象的团队规模不大, 资本金有限, 商业模式还在探索中。AGIX指数虽然上了美股, 但规模和影响力还远不能跟Nasdaq 100相提并论。海外独角兽的内容虽然质量高, 但免费模式的可持续性始终是一个问号。

更重要的是, AI行业本身的不确定性。如果AGI的实现时间比他预期的更晚, 或者技术路线发生根本性的变化, 他的一些核心判断可能需要修正。在投资行业, 最危险的事情就是对自己的判断过于自信。

不过话说回来, 一个三十出头的人, 管着十亿美元的投资规模, 在美股有自己的指数和ETF, 在中文AI圈有顶级的影响力, 跟这个时代最聪明的一群人对话和博弈。不管未来会怎样, 这段经历本身就已经足够精彩了。

剩下的, 交给时间。