今天小編分享的互聯網經驗：啟明創投主管合夥人周志峰：2025年會是AI應用全面落地的大年，歡迎閱讀。
啟明創投主管合夥人 周志峰
他認為，任何一輪科技浪潮，都開始于底層基礎技術的耕耘，其中有兩個核心技術指标，一是性能，從 " 能用 " 到 " 好用 "，二是成本，從 " 高不可攀 " 到 " 輕松消費 "，當這兩個核心指标均達到臨界點時，應用就會爆發。2025 年會是 AI 應用全面落地的大年。
以下是演講實錄：
大家好！我今天分享的主題是 "2025，AI 照進現實之旅 "，主要從兩個維度進行分享：一是 2025 年 AI 發展态勢的推演，二是作為投資機構我們制定怎樣的策略去迎接這股 AI 應用落地的浪潮。
啟明創投作為過去十幾年裡中國人工智能領網域最活躍的投資機構之一，自 2013 年就把 AI 作為一個聚焦領網域進行投資。我們累計已在 80 多個 AI 項目上投資了 100 億元人民币，其中 20 餘個已成長為上市公司或獨角獸企業，包括全球首家人形機器人上市公司優必選、全球首家通用自動駕駛和首家 Robotaxi 上市公司文遠知行等。
2025 年會是 AI 應用全面落地的大年
近兩年人工智能市場最熱鬧的是大模型領網域，我們已投資了 14 家大語言模型、多模态模型、具身智能模型或端到端智駕模型的領軍企業，這個數量在亞洲位居前列。同時我們協助管理着規模達 100 億元的北京市人工智能產業投資基金。這些都是 " 觸點 "，為我們判斷 AI 行業的發展脈絡提供了更多的數據，能夠更好地訓練我們的投資思維模型。
過去幾年，啟明創投一直把 AI 的投資抽成三個層次：1）基礎設施層（Enablement Layer），包括工具鏈、數據軟體、AI 安全及訓練推理加速等賦能技術，以及 AI 芯片和雲算力平台等硬體基礎。
2）模型層。中國有眾多的模型公司，但大家的策略千差萬别，如智譜 AI 致力于建設 AI 時代的 " 發電廠 "，而銀河通用等則通過底層核心模型能力開發真正對產業有巨大影響力的產品和應用。可能在未來的兩三年内大家不會再稱呼他們為 AI 企業、模型公司，而是定義為 " 應用企業 "。很多投資人認為大模型公司沒有價值，我完全反對，因為沒有哪個企業只想做模型研發，大家都想做一家產生巨大價值的應用企業。只不過在這個階段底層技術沒有完全成熟，在模型層做創新是實現差異化的最佳方式。今天所謂的 " 模型公司 " 最終一定是一家應用企業，這是當下投資模型創新的意義所在。
3）應用層。在 AI 大市場中，應用層企業将占據市場主體地位，從數量上看，預計 99% 的企業都将是應用企業，并捕獲到 AI 技術浪潮 70%-80% 的價值。我相信，2025 年會是 AI 應用全面落地的大年，用歷史性的範式規律來看，AI 技術的發展确實到了應用該落地的階段。
為什麼不是去年或前年？
原因是任何一輪科技浪潮，都開始于底層基礎技術的耕耘，其中有兩個核心技術指标，一是性能，從湊合用到真正好用，二是成本，從 " 高不可攀 " 到 " 輕松消費 "，當這兩個核心指标均達到臨界點時，應用就會爆發。我認為 2025 年 AI 的性能和成本已達到了這個臨界點。
以互聯網時代為例，互聯網的核心在于 " 連接 "，它用 " 連接 " 将人類的信息、商品和服務的分發的邊際成本降到趨近于零。回顧互聯網早期發展的歷程，上世紀 90 年代中期的互聯網體驗仍處于底層基礎技術耕耘階段—— 18.8Kbps 的撥号上網速度，這種連接使得下載一張圖片需要耗費近 10 分鍾，那時中國最早的 ISP 上網撥号每小時價格 10 元，而當時全國的月均工資只有 400 元，只夠上網四十個小時。這種性能與成本的雙重限制，導致早期應用僅限于文本 BBS、簡易信息浏覽等偏工具屬性的功能，沒有其他應用場景。
2000 年後，随着帶寬性能上漲和資費下降，才發展出社交領網域 ( 即時通訊，社交網絡 ) 、娛樂領網域 ( 在線視頻、網絡遊戲 ) 、信息領網域 ( 搜索引擎、新聞平台 ) 、電商領網域 ( 購物平台、線上支付 ) 四大平台性方向、五花八門的互聯網應用，催生了過去一、二十年的互聯網應用的廣泛落地。因此，當一個技術的性能和成本沒有發展到一定程度之前，談應用沒有什麼意義。過去幾年很多人懷疑 AI，因為數千億的資金投入後卻沒產生颠覆性的 AI 應用，其本質原因是因為底層基礎技術還未發展成熟。
2020 年到 2024 年初，以 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4 為代表的大語言模型，推動 AI 進入高速發展期。然而，受限于模型智能水平的局限性與高昂使用成本，出現的主要應用集中在效率工具、聊天機器人、代碼助手等有限場景，在中國月活用戶規模在 1.2 億左右。大多數用戶仍以體驗探索為主。AI 技術更多為 " 工具性增強 " 的屬性來嵌入應用。
AI商業化中，成本同樣重要
過去半年，AI 模型的發展迎來突破性進展。自 OpenAI 于 2023 年 11 月推出具備卓越推理能力的 O1 模型，到 DeepSeek 在 2025 年 1 月發布 R1 模型，再至 OpenAI 本周重磅發布的 O4 多模态理解與生成一體化模型，新一代 AI 模型實現了性能的跨越式提升。在技術迭代的驅動下，同時 AI 使用成本呈現出每年超百倍的顯著下降趨勢。随着性能與成本的雙重指标觸及關鍵阈值，我們判斷，2025 年将成為 AI 應用從單一工具向平台性產品轉型的重要節點，這一演變路徑與互聯網時代的應用發展之路高度契合。
互聯網的核心是連接，AI 的核心是智能。如果用人類智力水平作為 AI 智能程度的參照系，2022-2024 年間，中美兩國最出色的 SOTA 模型參與人類智商測試的得分最高分在 70、80 分左右，相當于電影《阿甘正傳》主角 Forrest Gump 的智商（78 分）——這低于人類正常值，通常看起來有點憨憨的、木木的，經過很多指導後可以完成某些工具性的、輔助性的任務。這就和前兩年我們對 AI 大模型產品的印象一樣。而 2024 年末推理模型推出後，從後訓練 ( Post-Train ) 到推理階段計算擴展 ( Test-Time Compute ) 的技術突破，首次将模型的智商測試分數提升至 120 分。120 分已經超越了全球 75% 人類的智商水平。本周最新發布的 O4 模型達到近 140 分，逼近人類天才的水平。那新一代的 AI 模型，應該可以幹點超越人類表現的工作了。
在 AI 商業化落地的核心驅動要素中，成本優化與性能突破同等關鍵。上月赴美出差期間，與多家美國科技巨頭及 AI 企業的交流中，DeepSeek 成為開場必談的焦點話題。這家公司的突破性價值不僅體現在工程架構與算法創新層面，更在于其對成本的極致控制——将模型使用成本壓縮至 OpenAI 同等級模型的 2%-5%。DeepSeek 也引發了行業的進一步前進，之後谷歌推出的 Gemini 模型便在此基礎上進一步實現 64% 的成本降幅。這将加速推動 AI 商業化進入 " 普惠成本 " 時代。企業或消費者使用 AI 產品，不僅能提升生產效率和體驗，而且經濟賬算的過來了。
舉兩個例子。我們投資的 " 與愛為舞 " 提供的產品是 AI 驅動的助教，解決了教育行業的 " 不可能三角 " ——即過去幾十年的教育產品和模式只能在個性化、低成本和高品質三者中取其二。我認為未來十年的教育中，AI 助教的占比會非常高。通過 AI 助教，真正實現因材施教和有教無類。
在社交領網域，我們投資的出海社交平台 Wink 展示了在約會、相親領網域 AI 對傳統匹配方案的颠覆。通過實時解析用戶的行為和模糊表述，AI 能夠像有經驗的紅娘一樣，推理出用戶的深度需求——從外貌特質到價值觀取向。這些都是過去任何在線社交軟體所不具備的能力。
AI 已經潤物細無聲了，它并不見得是完全翻天覆地的、AI 原生的嶄新的產品形式，它也可以在老的產品形态中創造新的、巨大的價值，這也是 AI 落地的一個姿勢。
今年啟明創投會繼續大力布局 AI。在模型層，目前我們已經布局 10 餘個具備模型開發與創新能力的公司，在大語言模型、圖片和視頻生成模型以外，我們花更多時間研究 3D 模型生成模型、語音生成模型、音樂生成模型、世界模型等新興領網域，技術臨近突破點的領網域。在基礎設施層，互聯網幾十年的發展創造了 40 萬個軟體公司，而今天 AI 領網域真正被廣泛應用的基礎軟體只有幾十個。簡單粗暴的對比，我們相信至少還有幾十萬個 enablement 軟體出現的可能，同樣值得去布局。應用層，是我們最重要布局的領網域，我們會在 AI 硬體、AI 教育、AI 醫療、企業級 AI、AI 内容平台、具身智能、細分場景無人化等領網域布局應用。這些領網域我們已經能看到很多滿足 Technology-Product-Fit 的應用。
綜上，大眾關注的是橫空出世的颠覆式的 AI 應用，但我認為 AI 将更像是朝霞，慢慢照進我們的生活空間，看似無形，卻在不知不覺中，改變了生活的輪廓。
