過去幾年，啟明創(chuàng)投主管合伙人周志峰對投資AI的最大感受是“熱鬧”。優(yōu)秀人才不停從大廠離職創(chuàng)業(yè)，而他每天都有看不完的AI項目。

“我們每天都在想，投什么、怎么投、怎么退這三個問題。投AI大神、00 后小天才、還是投很有產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗的高管，是給他第一張支票還是等到實現(xiàn)了 Product-Market-Fit (產(chǎn)品市場契合度)？”周志峰覺得，“這么多聰明人都在投身 AI應用，這個賽道一定會加速迎來爆發(fā)期?！?/p>

啟明創(chuàng)投主管合伙人周志峰。

繼續(xù)關注垂直領域“小模型”應用

投資人追逐重大科技浪潮、關鍵范式變革和充滿商業(yè)機遇的方向，這些賽道往往關注度高、信息良莠不齊，噪音是投資人面臨的最大挑戰(zhàn)之一。周志峰說，噪音不可避免，關鍵在于自己看懂AI技術與商業(yè)發(fā)展的底層邏輯，具備獨立判斷能力，避免因擔憂錯失機會而陷入恐慌性投資，“實際上，幾乎所有失敗的投資都源于此。”

在人工智能領域，啟明創(chuàng)投是最早開始布局的投資機構之一，累計投資100余個項目，投出了智譜AI、階躍星辰、無問芯穹等明星AI初創(chuàng)企業(yè)。今年啟明創(chuàng)投看好AI應用的方向，周志峰認為，2025年是AI應用加速落地之年。在模型技術領域，還會繼續(xù)關注諸如音樂生成、3D 模型生成等“小”模型。“我們現(xiàn)在肯定不會再去投一個做基礎模型和大語言模型的企業(yè)，因為這個領域已經(jīng)進入深水區(qū)，不太可能有新入玩家?！?/p>

大模型賽道始終處于你追我趕的競爭態(tài)勢，任何大模型在基準測試榜上的領先優(yōu)勢不會超過三個月。如果說互聯(lián)網(wǎng)賽道的前半場由技術主導，技術成熟后全面轉(zhuǎn)向應用，那么當下的AI尚未觸及技術發(fā)展上限，而是在持續(xù)快速迭代。

盡管如此，當前國內(nèi)外大模型廠商已形成明顯的梯隊劃分。所謂“第一梯隊”，是指技術上沒有形成顯著代差，都有能力研發(fā)全球最先進的基礎模型。如果競爭對手發(fā)布新的模型后四五個月后仍然無法跟進，就將落入第二梯隊。從目前行業(yè)演進節(jié)奏來看，周志峰判斷，一個名不見經(jīng)傳的新玩家要想在半年后躋身第一梯隊，可能性微乎其微。然而，在第一梯隊中，各選手之間往往是你追我趕、交替上升的局面，并不會明顯分出高低名次。

面對投資領域的泡沫問題，周志峰直言“好啤酒都有泡沫”?！按罂萍祭顺币欢ㄓ信菽?，因為任何一個聰明人都能看到它的機會和價值，會躬身入局。”這就像“啤酒邏輯”，如果一杯好啤酒里，1/3是泡沫，2/3是酒，即便要為泡沫占據(jù)的空間支付整杯酒的錢，人們也愿意接受這1/3的泡沫溢價。但很多所謂的熱點，更像小時候玩耍的肥皂泡，“肥皂水吹完了，什么也沒留下，這才是真泡沫?！?/p>

破解應用付費意愿的路徑

這段時間，智能體在產(chǎn)業(yè)界熱度迅速上升。啟明創(chuàng)投執(zhí)行董事胡奇告訴澎湃科技，大模型是技術名詞，而智能體是一個融合了技術、產(chǎn)品、場景、商業(yè)的綜合性名詞。

周志峰表示，智能體本質(zhì)上是一個技術實現(xiàn)概念，而不應炒作成資本追捧的創(chuàng)業(yè)方向。2000年前后，互聯(lián)網(wǎng)時代被稱為“.com年代”，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)被稱為“.com企業(yè)”。今年的智能體概念與“.com”類似，未來很多產(chǎn)品會用到智能體框架，但很難被稱為是一個智能體公司或智能體行業(yè)。

至于中國市場長期面臨的“應用付費意愿”問題，周志峰和胡奇都提到，核心仍需依靠技術創(chuàng)造真正的價值。

去年5月，在同硅谷科技大廠程序員朋友的交流中，胡奇得知， AI編程讓程序員喝咖啡的時間從每天2小時延長到了3-4小時。一年過去，無論是在硅谷還是國內(nèi)，AI編程幾乎成為程序員的標配工具，對其依賴迅速增加，甚至不少任務可直接交由AI獨立完成，或在AI完成后僅需少量修改就能投入使用。效率的明顯提升帶動了用戶付費意愿的快速增長。胡奇認為，要激活C端用戶的付費意愿，就必須找到具有發(fā)展勢頭的行業(yè)，并精準解決其中的剛性問題。

事實上，“有些產(chǎn)品看起來聲量很大，有些產(chǎn)品聲量相對很小，但關鍵不在聲量大小，而在于需求的真假，這需要仔細分辨的?！焙嬲f，很多聲量大的產(chǎn)品是被“喊”出來的，而不是真正被“干”出來的，這兩者之間存在巨大的鴻溝。被喊出來的產(chǎn)品，就像投資人早上八點起床看到新聞，第一反應是滿頭大汗，嘀咕自己“錯過這么牛的項目”，但三個月后回頭看時只會淡淡說一句“沒投也沒關系”。

相反，真正的好產(chǎn)品是一步步干出來的，最終會用數(shù)字說話，不管是AI應用、大模型，還是AI基礎設施，都是如此。以這一視角回看2023年，就會發(fā)現(xiàn)當時市面上充斥著大量基于Diffusion模型搭建的套殼平臺，紛紛標榜自己是“AI創(chuàng)作平臺”甚至是“AI內(nèi)容平臺”。但如今絕大部分企業(yè)都銷聲匿跡或被迫轉(zhuǎn)型；而那些堅持原創(chuàng)技術或構建獨特生態(tài)的企業(yè)，能夠在需求驗證中脫穎而出，成長為真正有價值的平臺。

“我們平時看到的項目中，90%基本做不大，也難以真正支撐創(chuàng)業(yè)公司實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)?！敝苤痉逭f，這些項目或許始終無法閉環(huán)，相關的創(chuàng)業(yè)公司也很可能三五年后自然消亡。但一些看似邊緣的領域可能會成為顛覆性創(chuàng)新的原點，AI安全、AI for Science就屬于這樣的范疇。

而破解付費問題的最好路徑是全球化，“我們不僅要在中國提供優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，還要積極拓展發(fā)達市場，為當?shù)赜脩魟?chuàng)造價值并提供產(chǎn)品與服務?！敝苤痉灞硎?。

“當一個中國大模型在出海市場能以高價成交，就說明B端市場的問題根本不在付費意愿，而在于你有沒有足夠強的產(chǎn)品價值。”胡奇說。