第八十六章 收购
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一直以来,郑理对蓝星的半导体技术都很感兴趣。
魔法文明在信息通信设备上发展的是与蓝星完全不同的技术路线。
法师们发现碳基生命的da链是完美的信息载体,并且在此基础上发展出蓝星定义中的生物计算机。
郑理来到蓝星后,发现两种技术路线各有优劣。
生物计算机路线更容易研发出人工智能,运算功能比硅基芯片更加强大。
但是蓝星的计算机更容易大规模生产,即便是最简单的型号也能作为生产力工具。
而不像法师文明,法师塔拥有中央生物计算机,通过传输方式仅仅提供娱乐功能给法师塔管辖范围的公民使用。
有点类似于云电脑的概念,法师们分出生物云的一部分算力供平民们娱乐,平民手里的只是信息通信设备。
“程钢,尝试去跟英格兰的sedd聊,我们尝试一下收购他们。”
科创生物完成上市募集资金后,郑理跟程钢的远程会议中,他吩咐道。
程钢有些茫然“sedd?抱歉郑董,这家公司我没听过。”
郑理想了想“你先去了解,然后去执行,为什么要找sedd,是因为我个人看好他们的技术路线,我认为自动驾驶领域他们的技术路线是对的。”
“sedd是一家ai芯片公司,主要做自动驾驶领域。”
“我对脑机连接未来的设想是我们这两年脑机连接的主要拓展放在手机和辅助医疗领域。”
“这两块用常规的s芯片足够了。”
“把基础打牢之后,我们就要考虑做技术含量更深层次的应用了,比如自动驾驶。”
“未来脑机连接驾驶是起保险作用,自动驾驶才是主要的驾驶方式,我们要将脑机连接和自动驾驶结合起来。”
“sedd是一家不错的公司。”
程钢结束跟郑理的远程视频会议后让秘书把这家公司的资料汇总报给他。
“sedd?英格兰的ai芯片公司,前年的b轮融资鹅厂也参投了?”
“鹅厂的触角太广了,sedd这种名不见经传的公司鹅厂也投了。”
英格兰的ai芯片公司很多,最出名的两家是raphre。
其中ort今年刚刚被软银领投轮融资,融资规模亿米元。
ort的客户群超过了八千家机构。
另一家叫graphre的ai芯片企业则是一直在跟阿狸、千度合作,是国内公有云厂商的长期合作伙伴。
至于sedd,跟上述两家公司相比毫无亮点,相差甚远,程钢不太理解郑理的考量。
ort可能要贵一些,但是sedd也不会便宜到哪里去。
sedd年b轮的融资,融资后的估值是一亿米元。
到今天比ort能便宜很多,但是估计也要个三四亿米元。
程钢觉得不如买头部企业,买sedd又贵又没有什么特别的亮点。
程钢直接给鹅厂战略投资部门的负责人打了通电话。
对方先声夺人“程总怎么有空给我打电话?你们科创生物最近是风光无限,市值马上就要过万亿了。”
目前a股市值过万亿的公司只有八家。
“我们作为鹅厂的战略投资部最后悔的就是没有投资科创生物,当年顺为资本就投了五千万拿了百分之十的股份。”
人得意的时候反而要谦虚“科创生物跟鹅厂比起来还只是襁褓里的婴儿,他需要走的路还很长。”
“我们郑董找顺为资本是没办法的办法,谁让郑董当年不是鹏城大学的学生,如果当年郑董是鹏城大学的学生他肯定就找小马哥了。”
顺为资本投资科创生物的故事在科创生物上市后更是沦为投资圈的传说,投资人们都在说要多看看校友的项目,说不定就是下一个科创生物。
并且像大学教授、博士有科技含量足够专利的创业项目,非常容易就拉来投资。
以前可能还要看你专利的普适性和跟现在市场上产品比起来的优势所在。
鹅厂战略投资部的负责人叫苦道“我们最近看了很多博士创始人的项目,没有哪个像内啡肽能让我眼前一亮。”
“当年听说还是郑理直接找雷君谈的,雷总也确实有魄力,五千万眼皮都不眨一下。”
程钢不想没完没了的闲扯,他打断道“科创生物未来想要成长肯定也需要有专门的投资部门,要学习鹅厂在战略投资领域的丰富经验。”
“后续鹅厂有好的项目一家吃不下来的可以随时来找我们。”
郑理对于成立专门的投资部门不是很热衷。
现在也就是掌握agi&bsp&bsp的人太少了,拥有魔脑的人只有两个,他的计划还没办法展开。
所以他分了一部分心思在科创生物上,万亿市值的企业能撬动的社会资源不少。
郑理想着正好试试看自己关于ai硅基芯片的设想路线是不是正确的。
程钢继续道“我们想了解一下sedd这家公司,我了解到sedd的b轮投资你们也有参与。”
“所以想问下这家公司更具体的情况。”
鹅厂投资部门负责人倒没觉得有啥,科创生物强项在研发,他们在投资领域完全是新兵一帮。
别说科创生物,就连程钢以及他之前所在的顺为资本,都不在鹅厂的眼中。
鹅厂掌握的资金比雷君的顺为资本强太多。
“sedd?我好像有点印象,但是我们平时看的项目太多,这家企业应该还没上市,我们投的是前面几轮。”
“我看下电脑。”说完噼里啪啦在电脑上的投资项目管理系统里找了起来。
“这家企业是英格兰的ai芯片公司,属于专门做自动驾驶的公司,已经烧了有两个亿米元了。”
“前不久才跟马自达签了协议,将主动学习平台授权给马自达。”
sedd授权给马自达的主动学习平台的功能不是自动驾驶,而是对马自达发动机的eu通过深度学习算法进行优化。
用于动力总成的&bsp&bspsedd&bsp&bspative&bsp&bsplearg&bsp&bsp可以帮助汽车制造商将发动机校准时间缩短,降低数据采集和处理成本。
“怎么说呢你们打算投资的话,可以尝试投一点点看,我个人觉得这家企业还是有潜力的。”
“但是从长远来看,竞争对手太多,只是靠合作很难拿到足够多的数据。”
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