【導(dǎo)讀】對話啟明創(chuàng)投:大模型三個月一迭代,沒有永遠的王者
中國基金報記者莫琳
啟明創(chuàng)投從2013年左右開始投AI,投得早,也投得多。十年過去,他們在百模大戰(zhàn)、大模型融資潮、具身智能炒作的海浪里仍維持著一個穩(wěn)健VC的姿勢:步伐不疾,但總能接住浪頭。
在2025WAIC(世界人工智能大會)前夕,啟明創(chuàng)投主管合伙人周志峰和執(zhí)行董事胡奇向外界釋放了一個信號:AI投資正在從“盲人摸象”式的早期探索,轉(zhuǎn)向更具戰(zhàn)略性和系統(tǒng)性的布局。這不僅是投資策略的轉(zhuǎn)變,更是一場關(guān)于“AI如何落地”的深度思考。
大模型:三個月?lián)Q一代,沒有永遠的王者
“現(xiàn)在任何大模型在基準測試榜上的領(lǐng)先優(yōu)勢不會超過三個月,這幾家會呈現(xiàn)你追我趕、交替上升的競爭態(tài)勢。”周志峰分析道。
在他看來,大模型公司之間的技術(shù)演進本質(zhì)上是一場不斷輪動的賽跑。“一個模型剛剛突破性能,三個月后就可能被超越?!贝蠹以谕粋€成本下降曲線上競速,從“可用”進化到“好用”,但尚未跨入“標(biāo)志性應(yīng)用”的門檻。
周志峰預(yù)測,AI+內(nèi)容是近期最有可能出現(xiàn)“超級AI應(yīng)用”的地方?!吧墒紸I天然適合內(nèi)容生成,可能顛覆傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的連接模式,帶來范式轉(zhuǎn)移,這正是超級AI可能出現(xiàn)的地方。我們已布局一些企業(yè),但誰能成下一個‘字節(jié)跳動’,現(xiàn)在還不好說。”
具身智能:人類的浪漫,創(chuàng)業(yè)者的執(zhí)念
過去兩年,國內(nèi)新成立的具身智能公司已超過100家。哪怕這個賽道已經(jīng)“打滿”,啟明創(chuàng)投AI投資團隊每周仍然能收到幾份新的創(chuàng)業(yè)BP。周志峰曾反復(fù)詢問創(chuàng)業(yè)者:“為什么還要下場?”得到的回答竟出奇一致:因為“機器人是人類基因中的夢想”。
在他們看來,具身智能與人類的連接,是情感層面的終極技術(shù)形態(tài)。創(chuàng)業(yè)者們并非不知道難度,只是“太想實現(xiàn)它了”。
然而,熱愛不能代替現(xiàn)實。啟明創(chuàng)投是優(yōu)必選、銀河通用、它石智航、原力靈機等公司的早期投資方。周志峰非常清楚,機器人要想實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化,還有不少“攔路虎”。
例如,一個常被忽視的問題是“節(jié)拍”,機器人執(zhí)行動作的速率遠低于人類,要想提升效率,就得增加極高扭矩的關(guān)節(jié)電機,而這面臨巨大的工程難度和成本問題;機器人缺乏像大模型那樣海量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),限制了其泛化能力,更別提家庭場景那一關(guān)?!翱植拦刃?yīng)”還沒解決,安全性、性價比都撐不起普及的基礎(chǔ)。
啟明創(chuàng)投判斷,智能機器人將率先在揀選、搬運、組裝等場景實現(xiàn)規(guī)?;渴?,積累大量機器人第一視角數(shù)據(jù)與帶觸覺的操作數(shù)據(jù),進而構(gòu)建“模型—本體—場景數(shù)據(jù)”的閉環(huán)飛輪。這一飛輪將驅(qū)動模型能力迭代,最終推動通用機器人邁向大規(guī)模落地。
AI應(yīng)用:超級應(yīng)用仍在等“天時”
對于“超級AI應(yīng)用”,啟明創(chuàng)投的態(tài)度依舊理性、克制。
“我們認為超級AI應(yīng)用在邏輯上是可以出現(xiàn)了,但還沒看到具體的企業(yè)。”周志峰直言。
周志峰解釋道,過去的大模型成本高得離譜,一個普通用戶一天推理就可能“燒掉”幾百元;要真有億級日活的平臺,一天的成本就是天文數(shù)字。但現(xiàn)在情況變了,從DeepSeek到谷歌最新的模型,推理成本正快速下降。與此同時,模型能力也在快速進化,從“可用”進入“好用”,在邏輯推理、任務(wù)分解、語義理解上的表現(xiàn)越來越接近人類。
因此,超級應(yīng)用的技術(shù)土壤已經(jīng)具備,就差一個契機:哪個領(lǐng)域率先讓AI變成剛需?哪個場景能容納億級用戶每天反復(fù)使用?哪個產(chǎn)品真正打破了平臺與用戶舊的邊界?
投資判斷:什么是真需求?
在喧鬧的市場里,什么才算“真機會”?
胡奇說:“很多產(chǎn)品是被‘喊’出來的,而不是‘長’出來的。被‘喊’出來的產(chǎn)品,一篇公眾號文章能讓投資人一身汗,生怕錯過。但三個月過去,這些企業(yè)該見的人見完了,數(shù)據(jù)還是沒交出來,最終不了了之?!?/p>
“但‘長’出來的產(chǎn)品,有實實在在的數(shù)據(jù)。”他說,“真正靠譜的AI項目,不用炒,老板會問你:‘我看那家公司收入都過億了,你們看過嗎?’這才是真需求?!?/p>
這也是啟明創(chuàng)投判斷真需求的一個標(biāo)準——交不出數(shù)字,講得再好都不行。
在他們看來,如果你今天用Agent解決了某個高頻任務(wù),并實現(xiàn)了結(jié)果導(dǎo)向的交付,那就是真需求。但如果只是“調(diào)度能力”或“API調(diào)用能力”的新包裝,還沒有跑出結(jié)果,那就未必值得投資。
相較競爭格局日漸明晰的基礎(chǔ)模型和語言模型領(lǐng)域,胡奇會關(guān)注其他模態(tài)的小模型。“像AIforScience、AI安全,以及一些偏冷門的小模態(tài)模型,有可能在未來三五年里走出真正的爆點?!彼f。
“投資,當(dāng)然要逐浪而行,但前提是你必須有自己的方法論,把噪聲過濾掉。我們會判斷:這項技術(shù)是否到了商業(yè)化的轉(zhuǎn)折點?哪種團隊基因在當(dāng)前階段最有可能成功?只有想清楚這些,才能在別人因為‘錯失恐懼癥’而焦慮時,我們能篤定地出手。”周志峰說。
黃梅
校對:喬伊
制作:艦長
審核:許聞
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