啟明創投主管合伙人周志峰：2025年會是AI應用全面落地的大年快訊
AI技術的發展確實到了應用該落地的階段，新一代AI模型實現了性能的跨越式提升，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域。
【TechWeb】4月22日消息，日前，由投中信息、投中網共同主辦的第19屆中國投資年會·年度峰會在中關村國際創新中心召開，啟明創投主管合伙人周志峰受邀參與并發表了題為“2025，AI照進現實之旅”的主旨演講，分享了對AI投資的見解，和對AI市場演進路徑的推演與預判。
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標，一是性能，從“能用”到“好用”，二是成本，從“高不可攀”到“輕松消費”，當這兩個核心指標均達到臨界點時，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發展態勢的推演，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里中國人工智能領域最活躍的投資機構之一，自2013年就把AI作為一個聚焦領域進行投資。我們累計已在80多個AI項目上投資了100億元人民幣，其中20余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域，我們已投資了14家大語言模型、多模態模型、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。同時我們協助管理著規模達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的投資分成三個層次：1）基礎設施層（Enablement Layer），包括工具鏈、數據軟件、AI安全及訓練推理加速等賦能技術，以及AI芯片和云算力平臺等硬件基礎。
2）模型層。中國有眾多的模型公司，但大家的策略千差萬別，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內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，應用層企業將占據市場主體地位，從數量上看，預計99%的企業都將是應用企業，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，用歷史性的范式規律來看，AI技術的發展確實到了應用該落地的階段。
為什么不是去年或前年？
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標，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”，當這兩個核心指標均達到臨界點時，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”將人類的信息、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的撥號上網速度，這種連接使得下載一張圖片需要耗費近10分鐘，那時中國最早的ISP上網撥號每小時價格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、簡易信息瀏覽等偏工具屬性的功能，沒有其他應用場景。
2000年后，隨著帶寬性能上漲和資費下降，才發展出社交領域(即時通訊，社交網絡)、娛樂領域(在線視頻、網絡游戲)、信息領域(搜索引擎、新聞平臺)、電商領域(購物平臺、線上支付)四大平臺性方向、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，談應用沒有什么意義。過去幾年很多人懷疑AI，因為數千億的資金投入后卻沒產生顛覆性的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2024年1月發布R1模型，再至OpenAI本周重磅發布的 O4多模態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。隨著性能與成本的雙重指標觸及關鍵閾值，我們判斷，2025年將成為AI應用從單一工具向平臺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，經過很多指導后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年末推理模型推出后，從后訓練(Post-Train)到推理階段計算擴展(Test-Time Compute)的技術突破，首次將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，應該可以干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——將模型使用成本壓縮至OpenAI同檔次模型的2%-5%。
DeepSeek也引發了行業的進一步前進，之后谷歌推出的Gemini模型便在此基礎上進一步實現64%的成本降幅。這將加速推動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。
在社交領域，我們投資的出海社交平臺Wink展示了在約會、相親領域AI對傳統匹配方案的顛覆。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件所不具備的能力。
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態中創造新的、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余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、世界模型等新興領域，技術臨近突破點的領域。在基礎設施層，互聯網幾十年的發展創造了40萬個軟件公司，而今天AI領域真正被廣泛應用的基礎軟件只有幾十個。簡單粗暴的對比，我們相信至少還有幾十萬個enablement軟件出現的可能，同樣值得去布局。應用層，是我們最重要布局的領域，我們會在AI硬件、AI教育、AI醫療、企業級AI、AI內容平臺、具身智能、細分場景無人化等領域布局應用。這些領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顛覆式的AI應用，但我認為AI將更像是朝霞，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。
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