冬逝春來(lái)，中國(guó)創(chuàng)投行業(yè)的開(kāi)年盛會(huì)如約而至。行業(yè)風(fēng)云變幻不休，2025年2月28日，由清科創(chuàng)業(yè)、投資界主辦的“投資界百人會(huì)”在三亞舉行，投資圈共聚一堂把脈不一樣的2025，聆聽(tīng)浪潮新聲。

　　本場(chǎng)《AI浪潮，一浪接一浪》圓桌對(duì)話由元禾原點(diǎn)管理合伙人 費(fèi)建江主持，對(duì)話嘉賓為：

　　陳 石  峰瑞資本 投資合伙人

　　傅哲寬  啟賦資本 董事長(zhǎng)、創(chuàng)始合伙人

　　甘劍平  渶策資本 創(chuàng)始合伙人

　　李 竹  英諾天使基金 創(chuàng)始合伙人

　　張 敏  合力投資管理合伙人

　　以下為演講實(shí)錄，

　　經(jīng)投資界（ID:pedaily2012）編輯：

　　費(fèi)建江：大家好!很高興再次擔(dān)任清科百人論壇的主持人。今天上午的最后一個(gè)討論主題是“剩者為王”。其實(shí)，“剩者為王” 這一說(shuō)法有一定道理，但有時(shí)候也不盡然，還可能是 “先行為王”。在一個(gè)行業(yè)里，如果能比別人先行一步，也有可能占據(jù)優(yōu)勢(shì)。我覺(jué)得今天在座的各位都是先行者，未來(lái)極有可能在各自領(lǐng)域稱王。雖然在座的各位都是行業(yè)大佬，所在機(jī)構(gòu)的名字也都十分響亮，但我想還是先請(qǐng)各位簡(jiǎn)單介紹一下自己。

　　陳石：峰瑞資本關(guān)注三個(gè)方向：第一是消費(fèi)和TMT;第二AI和硬科技;第三是生物科技和醫(yī)療。我主要看AI和軟件等方向。

　　傅哲寬：啟賦資本主要做早期投資的，以天使投資為主。今年我們開(kāi)始做成長(zhǎng)期的投資，主要的方向也是科技為主，然后是科技+。

　　甘劍平：渶策資本主要投資偏成長(zhǎng)期的、以AI賦能的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)和生物醫(yī)藥領(lǐng)域。我們現(xiàn)在相對(duì)也往成長(zhǎng)期后端多看一些，最近比較聚焦在AI和生物醫(yī)藥。

　　李竹：英諾投A輪之前的早期，我們關(guān)注的方向主要還是硬科技。包括新一代信息技術(shù)、新材料等。在過(guò)去幾年里主要看To B的方向，從去年開(kāi)始，也在關(guān)注To C的一些創(chuàng)業(yè)方向，尤其是與AI相關(guān)的方向。

　　張敏：我們主要專注于天使投資。前不久我們的一個(gè)母基金把我們所有的項(xiàng)目盤了一遍，我們自己算清楚大概75%的項(xiàng)目都是第一輪投資，可以說(shuō)是非常專注于天使輪。

　　費(fèi)建江：我們同樣是一家早期投資機(jī)構(gòu)，投資主要集中在第一輪和第二輪，占比大約90%。我們的投資領(lǐng)域聚焦于科技和醫(yī)療。

　　如今在投資行業(yè)，如果不提及DeepSeek，似乎就顯得有些跟不上時(shí)代，所以我們這場(chǎng)討論也必然要涉及它。AI 領(lǐng)域肯定離不開(kāi) DeepSeek。我們先來(lái)探討一下，DeepSeek 問(wèn)世后給整個(gè) AI 行業(yè)帶來(lái)了哪些變化，其間又蘊(yùn)含了怎樣的創(chuàng)業(yè)機(jī)遇。我想先邀請(qǐng)陳總來(lái)談?wù)�，貴公司在 AI 領(lǐng)域布局廣泛，之前也專門有文章深入剖析了 DeepSeek，還請(qǐng)您先來(lái)拋磚引玉，為我們分享一下見(jiàn)解。

　　陳石：我是技術(shù)出身，所以一直都在觀察。我認(rèn)為DeepSeek是一個(gè)提前到來(lái)的意外勝利，一是開(kāi)源大模型追上全球頂尖的閉源大模型，僅用了三個(gè)多月的時(shí)間;二是我們中國(guó)追趕的方式也有點(diǎn)出乎我意料，原先我以為我們是先做應(yīng)用，然后慢慢在模型上追趕，沒(méi)想到我們的大模型直接就追上全球頂尖水平了。DeepSeek帶來(lái)的好處是成本降下來(lái)且模型能力提升了，未來(lái)在應(yīng)用領(lǐng)域可能會(huì)有非常大的機(jī)會(huì)。另外從整個(gè)AI行業(yè)來(lái)說(shuō)，技術(shù)角度最激動(dòng)人心的是，之前業(yè)界都擔(dān)心AI的規(guī)模法則失效，但我們?cè)贠pen AI之后找到并開(kāi)源了第二條規(guī)模法則曲線。第一條叫作預(yù)訓(xùn)練的曲線，第二條是思維鏈和推理時(shí)間計(jì)算的曲線，當(dāng)前業(yè)界還有人在探索其他的規(guī)模法則或智能生長(zhǎng)曲線，比如關(guān)于智能體的智能，即數(shù)字空間或物理空間的自主智能等。如果這些技術(shù)有突破，可能我們以前做不到的東西就可以做出來(lái)了。

　　費(fèi)建江：DeepSeek推出后，能否具體闡釋其最令人驚喜的技術(shù)突破?更重要的是，它對(duì)國(guó)內(nèi)AI行業(yè)發(fā)展的具體影響維度有哪些?這些細(xì)分層面的變革背后，既蘊(yùn)含著創(chuàng)業(yè)機(jī)遇，也是投資機(jī)構(gòu)需要把握的方向。

　　李竹：DeepSeek的出現(xiàn)實(shí)質(zhì)上標(biāo)志著語(yǔ)言大模型基座競(jìng)爭(zhēng)的第一階段落幕。當(dāng)行業(yè)話語(yǔ)權(quán)逐漸向大廠集中時(shí)，DeepSeek出現(xiàn)了，大家看到原來(lái)算法、數(shù)據(jù)、算力三者任何一個(gè)方面的提升都有可能對(duì)AI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生巨大的影響，這三個(gè)要素是螺旋式上升和進(jìn)化的，這次是算法的作用較大。

　　我認(rèn)為帶來(lái)的機(jī)會(huì)就是會(huì)出現(xiàn)很多應(yīng)用層面的小模型，這些模型完全可以通過(guò)大模型蒸餾出來(lái)，加一些調(diào)優(yōu)，可以把一些具體行業(yè)的應(yīng)用做得很好。

　　當(dāng)然，我認(rèn)為TO B只是一個(gè)方面，未來(lái)更多的機(jī)會(huì)是在TO C，未來(lái)的這一兩年，可能會(huì)跟當(dāng)初的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一樣，出現(xiàn)百花齊放的局面，因?yàn)楝F(xiàn)在算力的成本在下降，訓(xùn)練成本在大幅下降，整個(gè)AI應(yīng)用成本都會(huì)降低。現(xiàn)在的這些大模型，從原來(lái)的一個(gè)概率模型，未來(lái)會(huì)進(jìn)化變得更加滿足精確計(jì)算的要求。在這個(gè)演變過(guò)程中，醫(yī)療和金融首當(dāng)其沖機(jī)會(huì)較大，這兩個(gè)行業(yè)原來(lái)就是以概率為基礎(chǔ)的，我們投一級(jí)市場(chǎng)也是如此，是否投一個(gè)項(xiàng)目我們主要是看它未來(lái)成功的概率有多大，是否正EV。

　　費(fèi)建江：您著重分析了大模型對(duì)其他行業(yè)的賦能，我們更希望聚焦AI行業(yè)自身的演進(jìn)。舉例而言：DeepSeek問(wèn)世前，業(yè)界普遍認(rèn)為算力基礎(chǔ)設(shè)施是核心瓶頸，如今是否意味著算力需求減弱?基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重心會(huì)發(fā)生哪些遷移?這些變化將如何重塑行業(yè)格局?

　　李竹：基座大模型訓(xùn)練側(cè)算力需求降低，但是推理側(cè)需求上升。從算力的價(jià)格來(lái)看，現(xiàn)在的價(jià)格比去年下降30%。實(shí)際上DeepSeek提供的Token價(jià)格是相當(dāng)?shù)偷模�但是需要算力提供方配合部��，算力未�?lái)要適應(yīng)價(jià)格的不斷降低，相信還會(huì)有相當(dāng)大的下降空間，需要性價(jià)比更高的硬件和更好的互聯(lián)和并行計(jì)算平臺(tái)，這里邊有創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)。價(jià)格降低的過(guò)程，也是AI大規(guī)模普及的過(guò)程。

　　費(fèi)建江：簡(jiǎn)單地來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在新的創(chuàng)業(yè)公司要做算力是沒(méi)有什么機(jī)會(huì)的嗎?

　　李竹：推理、邊緣側(cè)還是有機(jī)會(huì)的，因?yàn)閼?yīng)用起來(lái)了，包括像AI硬件也是非常重要的應(yīng)用方向，這個(gè)里面需要很多邊緣側(cè)的算力需求沒(méi)有被滿足，我們?cè)谶@方面也做了一些布局。

　　費(fèi)建江：甘劍平總我知道你橫跨中 美兩地，您對(duì)海外情況比我們可能更加熟悉，從全球視角如何看待DeepSeek的技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)影響?

　　甘劍平：我春節(jié)前后正好就在美國(guó)，DeepSeek的新聞出來(lái)時(shí)，的確引起了很多的討論。其實(shí)，DeepSeek開(kāi)始得到關(guān)注是因?yàn)槊绹?guó)的一些大佬、一些科技界領(lǐng)袖發(fā)了相關(guān)的消息，我們也知道DeepSeek其實(shí)一年前就開(kāi)始發(fā)布各種測(cè)試，很多人也知道他們的情況。

　　我非常同意剛剛李竹總所說(shuō)的，的確DeepSeek把很多的算力成本降低了，大家看到了更多的往邊緣上面去推這個(gè)算力或者用一個(gè)相對(duì)算力比較低的手機(jī)、PC做很多邊緣計(jì)算。

　　DeepSeek最厲害的一件事情，就是它把這個(gè)東西開(kāi)源了，我相信我們作為VC投的任何一個(gè)公司，如果說(shuō)我做了一個(gè)很厲害的模型、一個(gè)很好的數(shù)據(jù)集，我要把它開(kāi)源，通常作為董事會(huì)成員是不會(huì)同意的。

　　開(kāi)源模式的顛覆性在于，未來(lái)一個(gè)開(kāi)源的模型，能不能繼續(xù)地走在風(fēng)口浪尖，會(huì)不會(huì)有更多的閉源公司悄悄在家里想出一些東西做得更好，其實(shí)很多技術(shù)上面的手段，我相信絕大多數(shù)大模型公司多多少少都會(huì)用。比如說(shuō)很多深度學(xué)習(xí)、專家混合的這些架構(gòu)，很多公司都在用，能不能繼續(xù)持續(xù)維持在技術(shù)上面最領(lǐng)先，可能還是需要一段時(shí)間。

　　我覺(jué)得DeepSeek有兩個(gè)方面，一方面是我認(rèn)為它對(duì)TO C給了很多機(jī)會(huì)，但是另一方面，它對(duì)TO B是一個(gè)致命性的打擊。本來(lái)很多金融機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、大公司都在想大模型怎么辦?我要不要接一下各個(gè)大模型公司，現(xiàn)在突然發(fā)覺(jué)不需要了，上網(wǎng)下載一個(gè)DeepSeek再加兩三個(gè)技術(shù)人員就可以開(kāi)始干了。

　　費(fèi)建江：您說(shuō)的TO B就是原來(lái)做大模型的，對(duì)于用戶來(lái)講呢?

　　甘劍平：傳統(tǒng)AI企業(yè)服務(wù)商的商業(yè)模式正面臨根本性挑戰(zhàn)，中國(guó)的大公司一向不喜歡軟件，都希望定制，現(xiàn)在有了DeepSeek大家都可以自己干自己的了。

　　費(fèi)建江：張總您是投天使的，去年投了多少個(gè)項(xiàng)目?

　　張敏：去年我們投的項(xiàng)目非常少，去年手頭資金已全部完成交割，只是追投了一下，我記憶中沒(méi)有新的項(xiàng)目。

　　費(fèi)建江：應(yīng)該是歷史最少的年份了?

　　張敏：對(duì)的。

　　費(fèi)建江：那就不再繼續(xù)問(wèn)您了，傅總您去年投多少個(gè)項(xiàng)目?

　　傅哲寬：20多個(gè)。

　　費(fèi)建江：AI有多少?

　　傅哲寬：大概占到20%左右，

　　費(fèi)建江：那比例不算高，AI在咱們的策略里不是占到最高的一個(gè)配置嗎?

　　傅哲寬：也不能這樣說(shuō)，去年我們?cè)贏I領(lǐng)域有存量布局，過(guò)去在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域做了很多項(xiàng)目，這些項(xiàng)目過(guò)去就是因?yàn)闆](méi)有AI，所以他們的效率不是特別好。自從ChatGPT出來(lái)之后我們就開(kāi)始推動(dòng)過(guò)去投的數(shù)字經(jīng)濟(jì)項(xiàng)目AI化，利用大模型來(lái)做升級(jí)，這個(gè)方向我們?nèi)ツ暌沧隽艘恍��?/p>

　　費(fèi)建江：您是想問(wèn)，對(duì)于那些希望未來(lái)能讓AI 對(duì)一些行業(yè)進(jìn)行變革的項(xiàng)目，去年投資占比大約是 20% 左右，那今年這個(gè)投資占比有沒(méi)有發(fā)生變化?

　　傅哲寬：今年可能多一些。

　　費(fèi)建江：今年AI方向里重點(diǎn)關(guān)注哪些細(xì)分的方向或者領(lǐng)域?

　　傅哲寬：我認(rèn)為一方面還是聚焦于垂直應(yīng)用，這一部分會(huì)更多一些;另一方面則是具身智能領(lǐng)域，我們?nèi)ツ暌呀?jīng)投了一些平臺(tái)特性的具身智能項(xiàng)目(如帕西尼和自變量)，今年會(huì)通過(guò)這些公司進(jìn)行整體行業(yè)掃描，可能發(fā)現(xiàn)一些水下的具身智能領(lǐng)域的投資機(jī)會(huì)。

　　費(fèi)建江：今年你的比重是和具身智能相關(guān)的，還是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用端的?

　　傅哲寬：今年我估計(jì)應(yīng)用端會(huì)多一些，比如說(shuō)我們一直在投產(chǎn)業(yè)服務(wù)和消費(fèi)，今年會(huì)投資AI化的新消費(fèi)、新服務(wù)。

　　費(fèi)建江：應(yīng)該還是偏應(yīng)用端?

　　傅哲寬：未來(lái)我們投的這些基本都是跟AI結(jié)合的應(yīng)用。

　　費(fèi)建江：因?yàn)槲覀兏�峰瑞資本之間的合作還是比較多的，具體數(shù)據(jù)能不能報(bào)一下?

　　陳石：30多個(gè)項(xiàng)目，AI項(xiàng)目占比六成以上，我們發(fā)現(xiàn)消費(fèi)TMT組找的項(xiàng)目也有AI屬性，醫(yī)療和生物科技的項(xiàng)目也有AI屬性，比如說(shuō)偏AI for Science的AI制藥。我們?cè)贏I方向主要的布局在三個(gè)方向：AI基礎(chǔ)設(shè)施、具身智能，以及AI軟硬件應(yīng)用。目前，我們?cè)诰呱碇悄芊较虼蟾磐顿Y了接近十家公司。2022年中我們?cè)谑纵喭顿Y逐際動(dòng)力的時(shí)候，具身智能這個(gè)概念在業(yè)界還不火。

　　費(fèi)建江：你們前年到去年這個(gè)方向重倉(cāng)?

　　陳石：對(duì)。

　　費(fèi)建江：2025年在AI這個(gè)方向，你們是往上還是往下調(diào)，關(guān)注的點(diǎn)是哪個(gè)?去年你們關(guān)注芯片領(lǐng)域，今年有什么變化?

　　陳石：今年我們的一個(gè)關(guān)注重點(diǎn)是AI在各行各業(yè)的應(yīng)用，無(wú)論軟件還是硬件。此外，我覺(jué)得其實(shí)有個(gè)投資方向之前有點(diǎn)被忽略了，就是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工程。AI應(yīng)用時(shí)代即將來(lái)到，以前做應(yīng)用的時(shí)候靠寫代碼，以后做應(yīng)用主要的工作是是訓(xùn)練模型，模型靠什么?模型現(xiàn)在主要靠數(shù)據(jù)。楊植麟之前說(shuō)過(guò)一個(gè)觀點(diǎn)或比喻，我很認(rèn)可，今天如果做一個(gè)應(yīng)用，主要就做兩個(gè)數(shù)據(jù)集，第一個(gè)叫作測(cè)試數(shù)據(jù)集，測(cè)試數(shù)據(jù)集意味著軟件要做成什么樣，還有一個(gè)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集關(guān)系到你如何實(shí)現(xiàn)這些功能，所有工作都圍繞著數(shù)據(jù)為中心的模型訓(xùn)練、調(diào)試和部署維護(hù)來(lái)進(jìn)行。當(dāng)然這個(gè)比喻在技術(shù)層面不太嚴(yán)謹(jǐn)，但是我覺(jué)得很形象。

　　費(fèi)建江：數(shù)據(jù)也是你們重點(diǎn)看重的方向?

　　陳石：對(duì)的，我們投了多家AI應(yīng)用公司，也投了偏AI數(shù)據(jù)工程的公司。整體來(lái)說(shuō)今年AI應(yīng)用是一個(gè)重要的投資方向。

　　李竹：我們?nèi)ツ晖读?0多家新項(xiàng)目，大概60%都是跟AI相關(guān)的，主要還是具身智能和AI、3D建模和生成。今年如果投AI應(yīng)用主要還是TO C的方向，不管是硬件還是軟件，我認(rèn)為這是一個(gè)非常明確的。ToC 的應(yīng)用產(chǎn)生收入較快，也有更強(qiáng)的爆發(fā)力。TO B的機(jī)會(huì)也有，可能會(huì)少一些。比如：支持DeepSeek的一體機(jī)，幫助垂直行業(yè)做模型訓(xùn)練和部署;提高高效互聯(lián)計(jì)算和異構(gòu)計(jì)算的軟硬件方案;AI模型和內(nèi)容的安全平臺(tái)，等等。目前階段，這類創(chuàng)業(yè)公司業(yè)績(jī)成長(zhǎng)得很快。

　　費(fèi)建江：我們?nèi)ツ晖读?2家公司，跟AI相關(guān)的18家，應(yīng)該是占到60%左右的比例，今年還是我們最重要的投資方向，還有醫(yī)療相關(guān)的領(lǐng)域。同時(shí)，基礎(chǔ)設(shè)施這個(gè)方面我們還是會(huì)再投，幾位嘉賓沒(méi)有提到這個(gè)方向，辛苦嘉賓們分享。

　　李竹：基礎(chǔ)設(shè)施肯定是非常長(zhǎng)期的方向，我們過(guò)去投的高速交換芯片、邊緣計(jì)算芯片，國(guó)內(nèi)的一些GPU，都是剛需。像這次DeepSeek需要支持FP8計(jì)算，我們投的基于Chiplet的AI芯片就是少有能做到的。所以，我覺(jué)得這是一個(gè)很長(zhǎng)期的工作，例如像數(shù)據(jù)中心過(guò)去單個(gè)芯片效率還可以，但是互聯(lián)以后計(jì)算效率是比英偉達(dá)的整體解決方案低很多，所以出現(xiàn)很多創(chuàng)業(yè)公司做這個(gè)事情，其實(shí)他們都在提升算力效率上面做了很多工作。

　　AI的進(jìn)化還在進(jìn)行，現(xiàn)在的模式不是最終的模式，還在演進(jìn)。因?yàn)閲?guó)內(nèi)過(guò)去在算力方向除了像芯片和交換機(jī)這些產(chǎn)生了巨大的收入，其他方面尤其偏軟件服務(wù)方面，是沒(méi)有的，這些公司接下來(lái)怎樣生存下來(lái)取得成功，確實(shí)需要等待和觀察一段時(shí)間。

　　陳石：在基礎(chǔ)設(shè)施方面，我們投資了幾家光計(jì)算、光通信方向的公司，以及多家半導(dǎo)體公司，包括推理算力芯片。今天DeepSeek已經(jīng)到了一個(gè)頂級(jí)模型的階段，我覺(jué)得即將出現(xiàn)一個(gè)模型和芯片廠商雙向奔赴、迭代發(fā)展的機(jī)會(huì)。例如最近英偉達(dá)在DeepSeek開(kāi)源代碼基礎(chǔ)上針對(duì)英偉達(dá)芯片做了少量定向優(yōu)化，實(shí)際性能提高了很多。中國(guó)的AI行業(yè)，今天有了一個(gè)這種雙向奔赴、閉環(huán)迭代的機(jī)會(huì)，相當(dāng)于我們有最好的模型，再加上現(xiàn)在我們的GPU也不錯(cuò)，起碼在推理上努力幾年說(shuō)不定會(huì)產(chǎn)出一些成果�，F(xiàn)在DeepSeek已經(jīng)可以在國(guó)產(chǎn)算力芯片上運(yùn)行，但是效率還是稍微有點(diǎn)挑戰(zhàn)，我相信應(yīng)該很快就會(huì)有所改善。

　　費(fèi)建江：ChatGPT出來(lái)之后，定義了AI 2.0時(shí)代到來(lái)，DeepSeek讓所有人知道AI 2.0真的來(lái)了，證明了AI開(kāi)始對(duì)于我們每個(gè)行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響跟變革，所以剛才各位談很重要的一個(gè)方向就是AI的應(yīng)用。這個(gè)方面我想請(qǐng)大家稍微展開(kāi)說(shuō)一下，在哪些行業(yè)里面可以看到AI會(huì)帶來(lái)變化，帶來(lái)什么樣的變化，我們投資機(jī)會(huì)到底在哪里?

　　傅哲寬：我們其實(shí)也在關(guān)注，我們現(xiàn)在看產(chǎn)業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域的AI升級(jí)機(jī)會(huì)。

　　費(fèi)建江：能不能細(xì)分一下?

　　傅哲寬：我們有好幾個(gè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方向，比如云工廠等。我們有一家PCB行業(yè)的工程師社區(qū)平臺(tái)，現(xiàn)在積累的有效數(shù)據(jù)量應(yīng)該幾千萬(wàn)份，目前在推動(dòng)他們建立自己行業(yè)的垂直模型，建好后未來(lái)只要提需求可以自動(dòng)生成PCB設(shè)計(jì)圖紙，替代EDA工具，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域我們還是有比較看好并有優(yōu)勢(shì)的。

　　費(fèi)建江：您說(shuō)的工業(yè)領(lǐng)域?qū)�這個(gè)行業(yè)帶來(lái)了什么樣的變化?

　　傅哲寬：帶來(lái)的變化還是設(shè)計(jì)，不需要傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)工具了，從而提高效率，降低成本，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

　　費(fèi)建江：想請(qǐng)張總聊一下，因?yàn)樵蹅?0%都是第一輪，第一輪意味著你對(duì)行業(yè)感知最敏銳的，或者比其他人都要最早感覺(jué)到行業(yè)發(fā)展變化，我相信AI也是您重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域，在應(yīng)用層面你們會(huì)重點(diǎn)關(guān)注哪些細(xì)分行業(yè)?

　　張敏：剛才聽(tīng)了幾位大佬的發(fā)言，可能我們的觀點(diǎn)不太一樣。我們站在早期投資的角度來(lái)說(shuō)，認(rèn)為需要從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的歷史規(guī)律來(lái)看——歷史總是驚人的相似，但不會(huì)簡(jiǎn)單重復(fù)。經(jīng)過(guò)多次討論，我們認(rèn)為這一波人工智能對(duì)人類的改變甚至?xí)�比互�?lián)網(wǎng)更大，但變革方向和互聯(lián)網(wǎng)不同。我們把所有項(xiàng)目分成兩大類，一大類是原生代的，就是純AI形式下的新產(chǎn)業(yè)鏈;另一大類就是對(duì)原有產(chǎn)業(yè)鏈的延伸。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代確實(shí)誕生了許多原生型成功企業(yè)，但就當(dāng)前階段來(lái)看，AI原生型創(chuàng)業(yè)雖然存在機(jī)會(huì)，卻難以再現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期的集群式爆發(fā)。更多機(jī)遇將來(lái)自傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的變革、顛覆或效率提升。因此，我們將更多精力投入對(duì)已投項(xiàng)目的持續(xù)賦能，通過(guò)追加投資幫助他們?cè)贏I時(shí)代完成轉(zhuǎn)型，我們認(rèn)為這種策略的成功概率更高。

　　舉一個(gè)例子，我們認(rèn)為醫(yī)療行業(yè)尤其慢性病領(lǐng)域，人工智能非常有機(jī)會(huì)迅速形成突破，感謝DeepSeek，因?yàn)镈eepSeek可能會(huì)讓這個(gè)企業(yè)本來(lái)五千萬(wàn)才能做出來(lái)的東西，現(xiàn)在一千萬(wàn)八百萬(wàn)就夠了，我們選擇賦能這家已運(yùn)營(yíng)五年，并且積累了完整行業(yè)數(shù)據(jù)的企業(yè)，而不是從零孵化新團(tuán)隊(duì)來(lái)構(gòu)建慢性病AI模型。在人工智能領(lǐng)域，我們更傾向于幫助現(xiàn)有項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)突破。

　　費(fèi)建江：我理解你的觀點(diǎn)，人工智能要從外部變革沖擊原有行業(yè)可能不太現(xiàn)實(shí)，但通過(guò)內(nèi)生性改造，將AI作為內(nèi)部工具推動(dòng)變革的可能性更大?

　　張敏：我們認(rèn)為這個(gè)概率更大。首先大模型價(jià)格下降，算力成本降低，疊加開(kāi)源模型普及，現(xiàn)有行業(yè)利用AI完成自我革新的概率遠(yuǎn)高于全新創(chuàng)業(yè)公司對(duì)行業(yè)的顛覆。有個(gè)很有意思的觀點(diǎn)，就是AI+和+AI的問(wèn)題，我相信峰瑞資本應(yīng)該有不一樣的思路。

　　陳石：其實(shí)部分同意，AI+與+AI各有所長(zhǎng)。從ToB SaaS領(lǐng)域的變化來(lái)看，我們看到當(dāng)前SaaS中很大一部分屬于流程類SaaS，這類軟件如ERP、CRM、項(xiàng)目管理等。這類軟件面臨顯著挑戰(zhàn)，因?yàn)樗鼈儽举|(zhì)上要解決三個(gè)問(wèn)題：第一，就是流程結(jié)構(gòu)化，就是用軟件把工作流程進(jìn)行結(jié)構(gòu)化。第二，就是記錄數(shù)據(jù)。第三，叫作沉淀經(jīng)驗(yàn)，就是把人類的方法論和最佳實(shí)踐沉淀在流程中，用于指導(dǎo)運(yùn)行和實(shí)施。

　　今天有幾個(gè)變化，首先是數(shù)據(jù)變了，以前是結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，現(xiàn)在是非結(jié)構(gòu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)。第二，經(jīng)驗(yàn)變了，以前是人類總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在語(yǔ)言模型可以從大量數(shù)據(jù)中形成洞察，可以找出比人類認(rèn)知更強(qiáng)的經(jīng)驗(yàn)，你的經(jīng)驗(yàn)沉淀不再成為你的壁壘優(yōu)勢(shì)。第三，最要命的是流程會(huì)變，比如說(shuō)CRM，包括營(yíng)銷、銷售、售后三個(gè)階段，通常每個(gè)階段由不同部門負(fù)責(zé)。然而，隨著技術(shù)發(fā)展(當(dāng)然現(xiàn)在技術(shù)上面沒(méi)有達(dá)到這個(gè)程度)，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)一種新模式：由一個(gè)部門端到端完成整個(gè)CRM流程。如果能夠通過(guò)一個(gè)模型端到端完成的話，那么這就不是一個(gè)傳統(tǒng)的SaaS軟件而是全新的自動(dòng)銷售平臺(tái)。顛覆之后就是新物種，我們看TOB要特別關(guān)注這類新物種，要不然把流程變了，要不然就實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化，或者把以前軟件做不到的行業(yè)數(shù)字化和智能化給做了，比如說(shuō)服務(wù)數(shù)字化等等。

　　而且，未來(lái)的軟件品類會(huì)比現(xiàn)在多很多。現(xiàn)在軟件也就這些，比如說(shuō)幾十個(gè)品類，以后可能會(huì)出現(xiàn)各種各樣的新軟件。所以我覺(jué)得在這個(gè)方面存在大量的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，許多以前沒(méi)有的東西會(huì)涌現(xiàn)出來(lái)。

　　費(fèi)建江：李竹總對(duì)這個(gè)話題有什么補(bǔ)充?

　　李竹：從AI的賦能維度來(lái)看，其價(jià)值取決于替代對(duì)象的能力層級(jí)——是替代律師、醫(yī)生還是普通銷售人員，這直接決定商業(yè)價(jià)值的大小。醫(yī)療行業(yè)雖具備高價(jià)值屬性，但在實(shí)踐層面面臨數(shù)據(jù)閉環(huán)難題。上一代AI，先解決了有數(shù)據(jù)閉環(huán)的醫(yī)療影像診斷，醫(yī)生看了這個(gè)影像，是肺結(jié)節(jié)，還是肺炎、癌癥，都有清晰的判斷結(jié)果，有大量可供訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。但是現(xiàn)在如果要用AI去用醫(yī)院的病歷數(shù)據(jù)，能行嗎?不行。因?yàn)榇蟛糠侄际遣糠植〕虜?shù)據(jù)，沒(méi)有形成閉環(huán)。所以我們換一個(gè)角度思考，AI跟醫(yī)療怎樣結(jié)合，這個(gè)數(shù)據(jù)怎樣產(chǎn)生，是不是還得用其他什么方式，我們現(xiàn)在都在思考這個(gè)問(wèn)題。所以，我覺(jué)得這和行業(yè)有關(guān)，而且這個(gè)行業(yè)一定要用新的方式做，而不是傳統(tǒng)AI。

　　另外，效率工具也是一個(gè)重點(diǎn)。AI 能夠顯著提升許多流程環(huán)節(jié)的效率，這里面其實(shí)有一個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題，我們自己是否使用 AI。這對(duì)于我們所有投資機(jī)構(gòu)而言，不是會(huì)不會(huì)被顛覆的問(wèn)題，而是首先就要主動(dòng)去使用。如果一個(gè)機(jī)構(gòu)沒(méi)有數(shù)字化平臺(tái)，那它根本無(wú)法開(kāi)展 AI 相關(guān)工作，在此基礎(chǔ)上再去運(yùn)用 AI。

　　我們?nèi)ツ觊_(kāi)年會(huì)時(shí)，就已經(jīng)在自己的數(shù)字化系統(tǒng)上運(yùn)用AI 做了一次復(fù)盤，結(jié)果非常有意思，可以查看相關(guān)數(shù)據(jù)，包括每個(gè)團(tuán)隊(duì)成員的業(yè)績(jī)情況，所有圖表都非常清晰地展現(xiàn)了出來(lái)。對(duì)于投資機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，大家利用 AI 來(lái)輔助自身投資，甚至幫助做決策，目前在這方面已經(jīng)有一些效率工具了。

　　費(fèi)建江：我們投資機(jī)構(gòu)也要用到AI。甘劍平總，您提到的AI應(yīng)用布局中重點(diǎn)關(guān)注哪些具體領(lǐng)域?

　　甘劍平：我們一直在考慮一個(gè)事情，如果很多AI模型是開(kāi)源的，那我們?cè)趺礃尤シ峙溟_(kāi)源模型所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，過(guò)去有很多開(kāi)源的社區(qū)，有很多人提供了各種各樣的代碼，但是大多數(shù)都是為了興趣愛(ài)好而沒(méi)有真正地得到經(jīng)濟(jì)利益，所以長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講這個(gè)不可持續(xù)的。

　　所以，我們的海外基金投了幾個(gè)有意思的AI社區(qū)項(xiàng)目，社區(qū)上面會(huì)有跟區(qū)塊鏈掛鉤，用加密貨幣去獎(jiǎng)賞這些為開(kāi)源社區(qū)做出貢獻(xiàn)的開(kāi)發(fā)者或者數(shù)據(jù)提供者。我們昨天有一個(gè)海外的被投公司MyShell，上了加密貨幣，它是一個(gè)AI社區(qū)，主要是有很多興趣愛(ài)好者為整個(gè)社區(qū)提供各種各樣的開(kāi)源大模型、中模型、小模型數(shù)據(jù)集等等，當(dāng)它上了加密貨幣之后，未來(lái)可以通過(guò)加密貨幣獎(jiǎng)賞各種各樣的開(kāi)源的開(kāi)發(fā)者、提供者，然后通過(guò)算法來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)大家。某種意義上說(shuō)，也許未來(lái)的人類，有可能就是用這種方法去分配資源和財(cái)富。

　　費(fèi)建江：投資角度是怎樣的投法?

　　甘劍平：作為 VC，肯定要敢于大膽嘗試，去搏取更大的回報(bào)。如果能成功投資到一家有潛力的公司，那回報(bào)自然會(huì)很豐厚。就像現(xiàn)在馬斯克很火爆，他的推特本來(lái)是一個(gè)開(kāi)源社區(qū)，很多人為其提供內(nèi)容。馬斯克內(nèi)心是想用加密貨幣來(lái)分配推特社區(qū)里各種內(nèi)容提供者的獎(jiǎng)勵(lì)，比如寫文章的人會(huì)得到很多獎(jiǎng)勵(lì)。而且通過(guò)算法可以知道有多少人喜歡或不喜歡你寫的內(nèi)容，絕大多數(shù)人可能不怎么寫內(nèi)容，只是看，但即使只是給內(nèi)容點(diǎn)個(gè)贊，也能得到一定數(shù)量的貨幣獎(jiǎng)勵(lì)。如果有這樣的企業(yè)或者社區(qū)，通過(guò)這種方式分配加密貨幣給社區(qū)里的所有人，不管你是模型開(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)提供者，還是僅僅是個(gè)旁觀者，但只要參與點(diǎn)贊等互動(dòng)，這或許就是未來(lái)社會(huì)分配的一種方法和方式。如果作為這樣一種算法規(guī)則制定的企業(yè)，我相信是會(huì)獲得很好的回報(bào)的。

　　李竹：我補(bǔ)充一下，未來(lái)隨著智能體的增加，會(huì)產(chǎn)生一些內(nèi)容都是智能體產(chǎn)生的，我覺(jué)得Web3這個(gè)東西天然是為了智能體或者具身智能產(chǎn)生的，就是它分布式計(jì)算記住哪個(gè)智能體產(chǎn)生什么東西分配獎(jiǎng)勵(lì)，包括機(jī)器人也是一樣，未來(lái)不是對(duì)人來(lái)做記賬，可能是對(duì)智能體來(lái)記賬。

　　甘劍平：未來(lái)，所有的基礎(chǔ)工作都將由機(jī)器人或人工智能來(lái)完成。那么，人類該做些什么呢?有一種觀點(diǎn)認(rèn)為，會(huì)有一種基礎(chǔ)收入制度，即只要是我們國(guó)家的公民，就能獲得一定的收入。然而，仍有許多優(yōu)秀的人才，他們從事算法研發(fā)和芯片開(kāi)發(fā)等工作，會(huì)因此獲得更多的獎(jiǎng)勵(lì)。對(duì)于絕大多數(shù)人而言，他們的價(jià)值在于為整個(gè)AI 系統(tǒng)提供個(gè)人數(shù)據(jù)。

　　費(fèi)建江：還是回到與投資相關(guān)的話題。剛才包括張總也提到了AI + 和 + AI 的問(wèn)題，這背后反映出我們?cè)诳疾煲粋�(gè)項(xiàng)目、一個(gè)團(tuán)隊(duì)時(shí)，要看團(tuán)隊(duì)基因到底是行業(yè)的基因還是 AI 基因。但我個(gè)人認(rèn)為，這可能因行業(yè)而異，有些行業(yè)會(huì)被 AI 取代，尤其是那些 AI 特別強(qiáng)的領(lǐng)域;而有些行業(yè)則需要借助 AI 進(jìn)行內(nèi)部變革，從而實(shí)現(xiàn)提升，這在這些行業(yè)中尤為重要。在座的各位，原則上都是做早期投資的，包括啟賦資本，原來(lái)專注于早期投資，現(xiàn)在逐漸向成長(zhǎng)期拓展，但早期投資的基因肯定還在。對(duì)于我們這些早期投資機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，至關(guān)重要的一點(diǎn)就是如何尋找早期項(xiàng)目，以及從哪里找到這些項(xiàng)目。現(xiàn)在 AI 是大家重點(diǎn)關(guān)注的方向，所以我想請(qǐng)各位簡(jiǎn)單談一下，在尋找 AI 項(xiàng)目方面，各位有什么獨(dú)門秘籍，可以分享給在座的各位，供大家參考。我相信每個(gè)獨(dú)門秘籍都與你們自身的基因相關(guān)，說(shuō)出來(lái)別人不一定能學(xué)會(huì)，所以希望大家各自分享一些獨(dú)特的見(jiàn)解，張總先來(lái)談?wù)?

　　張敏：我們做過(guò)一次復(fù)盤，梳理了投資的兩百多個(gè)項(xiàng)目，再看現(xiàn)在給我們帶來(lái)的回報(bào)，經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，最差的就是那些參加各類比賽、做演講的項(xiàng)目，基本是被挑剩下的。而最好的項(xiàng)目還是通過(guò)“順藤摸瓜” 的方式找到的，我們會(huì)繼續(xù)沿用這種方式。無(wú)論把它稱作 “經(jīng)驗(yàn)陷阱”，還是依據(jù)自己目前投資的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)者，以及比較熟悉的行業(yè)上下游和相關(guān)合作鏈去挖掘人工智能領(lǐng)域的潛力項(xiàng)目，都是如此。

　　費(fèi)建江：你們?cè)谧龇诸悤r(shí)，有沒(méi)有分析過(guò)產(chǎn)業(yè)界和高校里的項(xiàng)目?

　　張敏：相比高校，產(chǎn)業(yè)界的情況要更好。

　　費(fèi)建江：那高校出來(lái)的項(xiàng)目是屬于不好還是還行?

　　張敏：屬于相對(duì)不好的。

　　費(fèi)建江：這就是殘酷的現(xiàn)實(shí)。

　　張敏：就我們所看到的，政府推薦、院士推薦的項(xiàng)目，大多數(shù)成功率也并不高。

　　費(fèi)建江：感謝張總的干貨分享。李竹總也有很多秘籍，您是清華系的，投了不少清華項(xiàng)目，按照張總的說(shuō)法，您能不能分析一下你們的情況大概是什么樣的?

　　李竹：我們確實(shí)投了很多清華校友的項(xiàng)目，不過(guò)這些人很多都是從大企業(yè)出來(lái)后創(chuàng)業(yè)的。未來(lái)兩三年，投資AI 項(xiàng)目，人才是最關(guān)鍵的因素。這和當(dāng)初移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代眾多VC 找項(xiàng)目時(shí)主要看人的情況類似。但我覺(jué)得，如果從當(dāng)下的節(jié)點(diǎn)來(lái)看，過(guò)去兩年我們看人主要看他的技術(shù)，看大模型的能力。技術(shù)加資本是過(guò)去兩年競(jìng)爭(zhēng)的重點(diǎn)，而未來(lái)可能更看重產(chǎn)品的定義能力和運(yùn)營(yíng)能力。因?yàn)榛仡櫼苿?dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，像美團(tuán)、字節(jié)跳動(dòng)這樣成功的公司，其創(chuàng)始人都是產(chǎn)品力極強(qiáng)的，所以我們現(xiàn)在在投資時(shí)也會(huì)有這樣新的考量。

　　費(fèi)建江：就是說(shuō)要從產(chǎn)業(yè)里去看項(xiàng)目?

　　李竹：我們要找具備產(chǎn)品定義能力的人，既想尋找大學(xué)畢業(yè)的天才，也關(guān)注從產(chǎn)業(yè)界出來(lái)的人。不管怎樣，這些人一定要有非�？斓霓D(zhuǎn)型能力，對(duì)大模型的把握能力是基礎(chǔ)。過(guò)去幾年硬科技領(lǐng)域大家創(chuàng)業(yè)，未來(lái)AI 產(chǎn)業(yè)也會(huì)迎來(lái)創(chuàng)業(yè)潮，在這個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，對(duì)大模型的掌握能力是必備的。

　　甘劍平：我補(bǔ)充一下，過(guò)去我們鮮少會(huì)投直接從高校出來(lái)的項(xiàng)目。但最近幾年有很大的變化，因?yàn)锳I 本身是計(jì)算機(jī)科學(xué)的應(yīng)用，所以越來(lái)越多具備一線科研能力的研究者走出來(lái)，如果能匹配到一些從行業(yè)里出來(lái)的商業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的聯(lián)合創(chuàng)始人，成功的概率會(huì)更高一些。我們看項(xiàng)目有兩個(gè)方面，一是從上往下，一是從下往上。從下往上的話，我們?cè)谀硞�(gè)階段會(huì)專注于某個(gè)細(xì)分行業(yè)，比如十幾年前我們會(huì)專注于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，過(guò)去幾年則更多關(guān)注 AI。AI 有很多細(xì)分領(lǐng)域，從大模型到社區(qū)、數(shù)據(jù)采集公司等，我們都會(huì)關(guān)注一些細(xì)分領(lǐng)域。在這些細(xì)分領(lǐng)域里，任何時(shí)間段內(nèi)，我們都希望投到跑在最前面的第一名或第二名，我們并不在乎創(chuàng)業(yè)者是否名校畢業(yè)，是國(guó)內(nèi)還是海外留學(xué)回來(lái)，只要在細(xì)分領(lǐng)域里，我們希望能在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)投到第一名和第二名。當(dāng)然，未來(lái)第一名也可能被淘汰，這是另一回事，但首先我們要聚焦幾個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，然后尋找在這些領(lǐng)域里、在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)最出色的公司。

　　傅哲寬：早期投資方面，我們和大家一樣，都是以人為本，更傾向于有產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人。

　　費(fèi)建江：峰瑞資本對(duì)從海外回來(lái)的創(chuàng)業(yè)者抓取能力特別強(qiáng)，你們?cè)谶@方面有什么調(diào)整嗎?

　　陳石：還是會(huì)關(guān)注，但也不局限。我贊同李竹總說(shuō)的，以前投AI，主要投資邏輯是“技術(shù)敘事”;現(xiàn)在投AI應(yīng)用，除了關(guān)注技術(shù)之外，更要回到“商業(yè)模式”本身，重點(diǎn)考驗(yàn)團(tuán)隊(duì)對(duì)行業(yè)和商業(yè)的認(rèn)知。所以，今天我們投AI應(yīng)用的邏輯是：技術(shù)為先，場(chǎng)景為重。

　　費(fèi)建江：那這樣的團(tuán)隊(duì)到哪里找呢?

　　陳石：目前，我覺(jué)得大廠里的人可能更具優(yōu)勢(shì)。大廠里的人對(duì)行業(yè)有足夠的理解，對(duì)AI 業(yè)務(wù)也很熟悉�？傮w來(lái)說(shuō)，高校在做應(yīng)用方面的優(yōu)勢(shì)可能有點(diǎn)不明顯�？傊�，在AI應(yīng)用領(lǐng)域，我們更看重能力，而不是背景，應(yīng)用不問(wèn)來(lái)處。

　　費(fèi)建江：我們今天討論的主題是AI，我相信在座的每一位都很清楚 AI 新一輪的大潮已經(jīng)來(lái)了。最后請(qǐng)各位用簡(jiǎn)單的一到兩句話，說(shuō)說(shuō)對(duì) 2025 年 AI 發(fā)展有什么樣的展望。

　　張敏：我們的感覺(jué)是這樣，雖然我們剛才說(shuō)行業(yè)內(nèi)部的AI 更有可能改變、顛覆行業(yè)，但未來(lái)真正估值最高、最掙錢、最讓人充滿激情的，可能還是 AI 原生代。從歷史來(lái)看，未來(lái)幾年，世界上估值最高的 50 個(gè)市場(chǎng)價(jià)值最大的公司，可能大部分都來(lái)自人工智能原生代，而且這極有可能才剛剛開(kāi)始。我們的觀點(diǎn)是，這幾年最關(guān)鍵的就是抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代我們沒(méi)抓住，人工智能時(shí)代我們希望不要浪費(fèi)這個(gè)機(jī)會(huì)，而且很有可能這幾年里面就會(huì)出現(xiàn)這樣的機(jī)會(huì)。

　　李竹：我覺(jué)得我們可能正在一個(gè)新時(shí)期的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。近期出現(xiàn)了幾個(gè)特別大的變化，讓大家的預(yù)期和決策都發(fā)生了改變。DeepSeek 的出現(xiàn)是一個(gè)標(biāo)志性事件，雖然它最后能不能成為巨頭現(xiàn)在還不好說(shuō)，但中國(guó)科技在這方面已經(jīng)引起全球矚目并重新評(píng)估了。前段時(shí)間民營(yíng)經(jīng)濟(jì)企業(yè)家座談會(huì)，不僅要關(guān)注誰(shuí)去參加了，更應(yīng)該關(guān)注會(huì)上談到的內(nèi)容。我認(rèn)為，這為未來(lái)幾年的經(jīng)濟(jì)從谷底走出來(lái)營(yíng)造了非常好的環(huán)境，環(huán)境在變化，預(yù)期也在變，這兩點(diǎn)是非常重要的。第三，中國(guó)創(chuàng)業(yè)生態(tài)和創(chuàng)始人的變化也很明顯。以前很多是從大企業(yè)出來(lái)的，但是中國(guó)科技發(fā)展到今天，有的細(xì)分領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入無(wú)人區(qū)，這些前沿科技的落地也有待大院大所出來(lái)的優(yōu)秀年輕人創(chuàng)業(yè)。例如美國(guó)的微軟、谷歌、Meta等，創(chuàng)始人都是大學(xué)剛畢業(yè)就創(chuàng)業(yè)。對(duì)于我們做早期投資的人而言，發(fā)現(xiàn)他們，是巨大的機(jī)會(huì)，也是我們的使命。

　　甘劍平：我相信大家都認(rèn)同AI 會(huì)改變很多行業(yè)，2025 年可能會(huì)是 AI 開(kāi)始顛覆某些行業(yè)或者某些大廠的起點(diǎn)，比如自動(dòng)駕駛，已經(jīng)討論了十幾年了，有可能 2025 年就是真正用無(wú)人駕駛大規(guī)模取代有人駕駛的開(kāi)始。

　　傅哲寬：我覺(jué)得2025 年AI投資領(lǐng)域可能會(huì)出現(xiàn)泡沫化的趨勢(shì)，尤其是在人形機(jī)器人領(lǐng)域，現(xiàn)在已經(jīng)有點(diǎn)這種感覺(jué)了，所以我們公司在投資時(shí)還是非常慎重、冷靜地看待和投入。

　　陳石：兩句話，第一，AI 的上限是由模型能力的進(jìn)步確定的，AI 的下限是由商業(yè)化能力產(chǎn)生的。所以，我希望未來(lái)三年模型能力能持續(xù)進(jìn)步，同時(shí)商業(yè)化也能有很好的收入。這大概就是我的期望。

　　費(fèi)建江：感謝各位嘉賓。因?yàn)锳I 的大浪來(lái)了之后，我們臺(tái)上各位包括臺(tái)下諸位應(yīng)該都是大潮里的弄潮兒，弄潮兒無(wú)非兩種結(jié)果，一種可能站在潮頭，另一種可能被浪拍死，衷心希望大家都能站在潮頭。再次感謝各位嘉賓!