智东西
作者 ZeR0
编辑 漠影
4 月 22 日，智东西有相关报道。日前，在第 19 届中国投资年会·年度峰会上，启明创投的主管合伙人周志峰进行了主旨演讲。他发表的演讲题目为《2025，AI 照进现实之旅》。在演讲中，他分享了对 AI 投资的看法，以及对 AI 市场演进路径的推测和预判。
周志峰分享称，启明创投投资了 14 家处于领先地位的企业，这些企业涉及大语言模型、多模态模型、具身智能模型或端到端智驾模型。同时，启明创投协助管理着规模达 100 亿元的北京市人工智能产业投资基金。他认为 2025 年将会是 AI 应用全面落地的重要年份。在 AI 大市场里，预计绝大多数企业都将是应用企业，大概有 99%。如今的“模型公司”最终必定会成为一家应用企业，这就是当下投资模型创新所具有的意义。
他认为，每一轮科技浪潮的开端都在于底层基础技术的耕耘。这里有两个核心技术指标，其一为性能，要从“能用”转变为“好用”；其二为成本，需从“高不可攀”变为“轻松消费”。当这两个核心指标都达到临界点的时候，应用就会爆发。
性能与成本的双重指标触及关键阈值后，启明创投做出判断，2025 年将会成为一个重要节点，在这个节点上，AI 应用会从单一工具向平台性产品进行转型。
以下是演讲实录：
大家好！我今天要分享的主题是“2025，AI 照进现实之旅”。主要从两个方面进行分享：其一，对 2025 年 AI 发展态势进行推演；其二，作为投资机构，我们要制定怎样的策略来迎接这股 AI 应用落地的浪潮。
启明创投在过去的十几年中是中国人工智能领域较为活跃的投资机构之一。从 2013 年起，它就将 AI 当作一个聚焦的领域来进行投资。我们已经在 80 多个 AI 项目上累计投资了 100 亿元人民币。其中有 20 多个项目已经成长为上市公司或者独角兽企业。这些企业包括全球首家人形机器人上市公司优必选，以及全球首家通用自动驾驶和首家 Robotaxi 上市公司文远知行。
近两年在人工智能市场中，大模型领域最为热闹。我们对 14 家处于领先地位的企业进行了投资，这些企业涵盖大语言模型、多模态模型、具身智能模型以及端到端智驾模型。我们的投资数量在亚洲处于较为靠前的位置。与此同时，我们还协助管理着规模为 100 亿元的北京市人工智能产业投资基金。这些是“触点”，它们为我们判断 AI 行业的发展脉络提供了较多数据，还能更好地训练我们的投资思维模型。
过去几年，启明创投一直把AI的投资分成三个层次：
基础设施层，其中包含工具链这类赋能技术，还有数据软件等；同时涵盖 AI 安全以及训练推理加速等赋能技术，以及 AI 芯片和云算力平台等硬件基础。
中国存在众多的模型公司。这些公司的策略各不相同。智谱 AI 致力于构建 AI 时代的“发电厂”。银河通用等公司通过底层核心模型能力来开发对产业有巨大影响力的产品和应用。
未来的两三年内，大家或许不会再把它们称作 AI 企业、模型公司，而是将其定义为“应用企业”。许多投资人觉得大模型公司没有价值，然而我完全持反对意见，因为没有一家企业仅仅只想进行模型研发，大家都期望成为一家能创造巨大价值的应用企业。只是在当前这个阶段，底层技术尚未完全成熟，在模型层进行创新是达成差异化的最佳途径。今天所谓的“模型公司”最终必定会成为一家应用企业，这体现了当下投资模型创新的意义。
应用层方面。在 AI 大市场里，应用层的企业会处在市场的主体位置。从数量角度来讲，预计有 99%的企业都将是应用企业，并且这些企业能够捕获到 AI 技术浪潮 70%-80%的价值。我认为，2025 年将会是 AI 应用全面落地的重要一年，按照历史性的范式规律来看，AI 技术的发展确实已经到了该应用落地的阶段。
二、性能和成本是两大核心技术指标
为什么不是去年或前年？
原因在于每一轮科技浪潮都起始于底层基础技术的耕耘。这里有两个核心技术指标，其一为性能，要从凑合使用转变为真正好用；其二为成本，需从“高不可攀”变为“轻松消费”。当这两个核心指标都达到临界点时，应用就会迎来爆发。我觉得 2025 年 AI 的性能和成本已经达到了这个临界点。
以互联网时代为例，互联网的核心是“连接”。它通过“连接”，让人类的信息、商品和服务的分发边际成本趋近于零。
回顾互联网早期发展历程，上世纪 90 年代中期的互联网体验处于底层基础技术耕耘阶段。当时的拨号上网速度是 18.8Kbps，用这样的连接下载一张图片需近 10 分钟。那时中国最早的 ISP 上网拨号每小时价格为 10 元，而当时全国月均工资只有 400 元，仅够上网四十个小时。这种性能和成本存在双重限制，使得早期的应用被局限在了文本 BBS 以及简易信息浏览等具有偏工具属性的功能方面，而没有其他的应用场景。
2000 年之后，带宽性能开始上涨，资费也随之下降。在此情况下，社交领域（包含即时通讯和社交网络）、娱乐领域（包括在线视频和网络游戏）、信息领域（涵盖搜索引擎和新闻平台）、电商领域（有购物平台和线上支付）这四大平台性方向得以发展，各种各样的互联网应用纷纷涌现，促使过去一二十年的互联网应用广泛地落地生根。
因此，在一个技术的性能和成本未发展到一定程度之时，谈论其应用是没有意义的。过去几年，很多人对 AI 持怀疑态度，因为投入了数千亿资金却未产生具有颠覆性的 AI 应用，其本质原因在于底层基础技术尚未发展成熟。
2020 年至 2024 年初期间，OpenAI 的 GPT - 3 以及 GPT - 4 这类大语言模型，促使 AI 步入高速发展阶段。不过，由于受到模型智能水平存在局限性以及使用成本高昂等因素的限制，所出现的主要应用都集中在诸如效率工具、聊天机器人、代码助手等较为有限的场景之中，在中国的月活用户规模大概在 1.2 亿左右。并且，大多数用户依然是以体验和探索为主。AI技术更多为“工具性增强”的属性来嵌入应用。
三、AI商业化中，成本同样重要
过去半年，AI模型的发展迎来突破性进展。
OpenAI 在 2023 年 11 月推出了 o1 模型，它具备卓越的推理能力。DeepSeek 在 2024 年 1 月发布了 R1 模型。OpenAI 本周重磅发布了 o4 多模态理解与生成一体化模型。新一代 AI 模型的性能实现了跨越式提升。在技术不断迭代的推动下，AI 使用成本每年都呈现出超百倍的显著下降趋势。
性能与成本的双重指标触及关键阈值后，我们做出判断，2025 年将会成为 AI 应用从单一工具向平台性产品转型的重要节点，并且这一演变路径与互联网时代的应用发展之路是高度契合的。
互联网的核心是连接，AI的核心是智能。如果以人类智力水平当作 AI 智能程度的参照系，在 2022 至 2024 年间，中美两国最为出色的 SOTA 模型参与人类智商测试所得的分数，其最高分大概在 70 分至 80 分左右，这与电影《阿甘正传》主角 Forrest Gump 的智商（78 分）相近。这些分数低于人类的正常值，通常给人一种有点憨憨、木木的感觉，不过经过大量指导后，它们能够完成一些工具性和辅助性的任务。这就和前两年我们对AI大模型产品的印象一样。
2024 年末推理模型推出后，实现了从后训练到推理阶段计算扩展的技术突破。首次将模型的智商测试分数提升到了 120 分。120 分超越了全球 75%人类的智商水平。本周最新发布的 o4 模型达到近 140 分，逼近了人类天才的水平。那新一代的AI模型，应该可以干点超越人类表现的工作了。
AI 商业化落地的核心驱动要素里，成本优化很关键，性能突破也很关键，二者同等重要。
上月在赴美出差的时候，在与多家美国科技巨头以及 AI 企业进行交流的过程中，DeepSeek 成为了开场时必定会被谈论的焦点话题。这家公司具有突破性的价值，一方面体现在工程架构和算法创新方面，另一方面更体现在对成本的极致控制上，能够将模型的使用成本压缩到 OpenAI 同档次模型的 2%-5%。DeepSeek 推动了行业的进一步发展。之后谷歌推出的 Gemini 模型在其基础上实现了 64%的成本降幅。这会促使 AI 商业化快速进入“普惠成本”时代。企业或消费者在使用 AI 产品时，既能提高生产效率和体验，又能让经济账变得合理。
举两个例子。我们投资的“与爱为舞”所提供的产品是由 AI 驱动的助教，它解决了教育行业的“不可能三角”问题。在过去几十年中，教育产品和模式只能在个性化、低成本和高品质这三者中选取其二。我认为在未来十年的教育领域里，AI 助教的占比将会非常高。借助 AI 助教，能够真正实现因材施教以及有教无类。
在社交领域，我们投资的出海社交平台 Wink 展现了在约会和相亲领域 AI 对传统匹配方案的颠覆。AI 可以实时解析用户的行为以及模糊表述，就像有经验的红娘那样，能够推理出用户的深度需求，包括从外貌特质到价值观取向等方面。这些能力是过去任何在线社交软件都不具备的。
AI 已经悄然发挥作用了。它不一定是全新的、完全由 AI 原生创造的产品形式，而是能够在旧的产品形态中创造出新的、巨大的价值，这也是 AI 落地的一种方式。
结语：AI将像朝霞，慢慢照进生活空间
今年启明创投会继续大力布局AI。
在模型层，目前我们已布局了 10 余个具备模型开发与创新能力的公司。在大语言模型以及图片和视频生成模型之外，我们把更多时间用在了研究 3D 模型生成模型、语音生成模型、音乐生成模型、世界模型等新兴领域，这些都是技术临近突破点的领域。
在基础设施层，互联网历经几十年的发展，创造出了 40 万个软件公司。而如今在 AI 领域，真正被广泛应用的基础软件仅有几十个。通过简单粗暴的对比，我们认为至少还有几十万个能够促使其他软件发挥作用的 enablement 软件存在的可能性，这些软件同样值得去进行布局。
应用层是我们重点布局的领域。我们会在 AI 硬件领域进行布局，也会在 AI 教育领域进行布局，还会在 AI 医疗领域进行布局，同时会在企业级 AI 领域进行布局，以及在 AI 内容平台领域进行布局，还有具身智能领域和细分场景无人化领域等进行布局应用。在这些领域，我们已经能够看到很多符合 Technology-Product-Fit 的应用。
综上，大众关注的是突然出现的具有颠覆性的 AI 应用。然而，我认为 AI 更像是早晨的朝霞，会逐渐照进我们的生活空间。它看似没有形状，却在不知不觉间，改变了生活的轮廓。
