【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?！耙粋€模型剛剛突破性能，三個月后就可能被超越。”大家在同一個成本下降曲線上競速，從“可用”進化到“好用”，但尚未跨入“標志性應(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?！?/p>

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)模化部署，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AI for Science、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。

編輯：黃梅

校對：喬伊

制作：艦長

審核：許聞

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