编者按：启明创投主管合伙人周志峰在第19届中国投资年会·年度峰会上发表了题为“2025，AI照进现实之旅”的主旨演讲。他介绍了启明创投在AI领域投资的三个层次——基础设施层、模型层及应用层，分析了AI应用在2025年进入全面落地的原因。他强调在AI商业化落地的核心驱动要素中，成本优化与性能突破同等关键，并进一步分享了启明创投在2025年的投资策略。
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启明创投主管合伙人周志峰
在由投中信息、投中网共同主办的第19届中国投资年会·年度峰会上，启明创投主管合伙人周志峰受邀参与并发表了题为“2025，AI照进现实之旅”的主旨演讲，分享了对AI投资的见解，和对AI市场演进路径的推演与预判。
他认为，任何一轮科技浪潮，都开始于底层基础技术的耕耘，其中有两个核心技术指标，一是性能，从“能用”到“好用”，二是成本，从“高不可攀”到“轻松消费”，当这两个核心指标均达到临界点时，应用就会爆发。2025年会是AI应用全面落地的大年。
以下为精编整理的演讲实录。
大家好！我今天分享的主题是“2025，AI照进现实之旅”，主要从两个维度进行分享：一是2025年AI发展态势的推演，二是作为投资机构我们制定怎样的策略去迎接这股AI应用落地的浪潮。
启明创投作为过去十几年里中国人工智能领域最活跃的投资机构之一，自2013年就把AI作为一个聚焦领域进行投资。我们累计已在80多个AI项目上投资了100亿元人民币，其中20余个已成长为上市公司或独角兽企业，包括全球首家人形机器人上市公司优必选（09880.HK）、全球首家通用自动驾驶和首家Robotaxi上市公司文远知行（NASDAQ:WRD）等。
01/
2025年会是AI应用全面落地的大年
近两年人工智能市场最热闹的是大模型领域，我们已投资了14家大语言模型、多模态模型、具身智能模型或端到端智驾模型的领军企业，这个数量在亚洲位居前列。同时我们协助管理着规模达100亿元的北京市人工智能产业投资基金。这些都是“触点”，为我们判断AI行业的发展脉络提供了更多的数据，能够更好地训练我们的投资思维模型。
过去几年，启明创投一直把AI的投资分成三个层次：
1）基础设施层（Enablement Layer），包括工具链、数据软件、AI安全及训练推理加速等赋能技术，以及AI芯片和云算力平台等硬件基础。
2）模型层。中国有众多的模型公司，但大家的策略千差万别，如智谱AI致力于建设AI时代的“发电厂”，而银河通用等则通过底层核心模型能力开发真正对产业有巨大影响力的产品和应用。可能在未来的两三年内大家不会再称呼他们为AI企业、模型公司，而是定义为“应用企业”。很多投资人认为大模型公司没有价值，我完全反对，因为没有哪个企业只想做模型研发，大家都想做一家产生巨大价值的应用企业。只不过在这个阶段底层技术没有完全成熟，在模型层做创新是实现差异化的最佳方式。今天所谓的“模型公司”最终一定是一家应用企业，这是当下投资模型创新的意义所在。
3）应用层。在AI大市场中，应用层企业将占据市场主体地位，从数量上看，预计99%的企业都将是应用企业，并捕获到AI技术浪潮70%-80%的价值。我相信，2025年会是AI应用全面落地的大年，用历史性的范式规律来看，AI技术的发展确实到了应用该落地的阶段。
02/
为什么不是去年或前年？
原因是任何一轮科技浪潮，都开始于底层基础技术的耕耘，其中有两个核心技术指标，一是性能，从凑合用到真正好用，二是成本，从“高不可攀”到“轻松消费”，当这两个核心指标均达到临界点时，应用就会爆发。我认为2025年AI的性能和成本已达到了这个临界点。
以互联网时代为例，互联网的核心在于“连接”，它用“连接”将人类的信息、商品和服务的分发的边际成本降到趋近于零。回顾互联网早期发展的历程，上世纪90年代中期的互联网体验仍处于底层基础技术耕耘阶段——18.8Kbps的拨号上网速度，这种连接使得下载一张图片需要耗费近10分钟，那时中国最早的ISP上网拨号每小时价格10元，而当时全国的月均工资只有400元，只够上网四十个小时。这种性能与成本的双重限制，导致早期应用仅限于文本BBS、简易信息浏览等偏工具属性的功能，没有其他应用场景。
2000年后，随着带宽性能上涨和资费下降，才发展出社交领域（即时通讯、社交网络）、娱乐领域（在线视频、网络游戏）、信息领域（搜索引擎、新闻平台）、电商领域（购物平台、线上支付）四大平台性方向、五花八门的互联网应用，催生了过去一、二十年的互联网应用的广泛落地。因此，当一个技术的性能和成本没有发展到一定程度之前，谈应用没有什么意义。过去几年很多人怀疑AI，因为数千亿的资金投入后却没产生颠覆性的AI应用，其本质原因是因为底层基础技术还未发展成熟。
2020年到2024年初，以OpenAI的GPT-3和GPT-4为代表的大语言模型，推动AI进入高速发展期。然而，受限于模型智能水平的局限性与高昂使用成本，出现的主要应用集中在效率工具、聊天机器人、代码助手等有限场景，在中国月活用户规模在1.2亿左右。大多数用户仍以体验探索为主。AI技术更多为“工具性增强”的属性来嵌入应用。
03/
AI商业化落地
成本优化与性能突破同等关键
过去半年，AI模型的发展迎来突破性进展。自OpenAI于2023年11月推出具备卓越推理能力的O1模型，到DeepSeek在2025年1月发布R1模型，再至OpenAI本周重磅发布的O4多模态理解与生成一体化模型，新一代AI模型实现了性能的跨越式提升。在技术迭代的驱动下，同时AI使用成本呈现出每年超百倍的显著下降趋势。随着性能与成本的双重指标触及关键阈值，我们判断，2025年将成为AI应用从单一工具向平台性产品转型的重要节点，这一演变路径与互联网时代的应用发展之路高度契合。
互联网的核心是连接，AI的核心是智能。如果用人类智力水平作为AI智能程度的参照系，2022-2024年间，中美两国最出色的SOTA模型参与人类智商测试的得分最高分在70、80分左右，相当于电影《阿甘正传》主角Forrest Gump的智商（78分）——这低于人类正常值，通常看起来有点憨憨的、木木的，经过很多指导后可以完成某些工具性的、辅助性的任务。这就和前两年我们对AI大模型产品的印象一样。而2024年末推理模型推出后，从后训练（Post-Train）到推理阶段计算扩展（Test-Time Compute）的技术突破，首次将模型的智商测试分数提升至120分。120分已经超越了全球75%人类的智商水平。本周最新发布的O4模型达到近140分，逼近人类天才的水平。那新一代的AI模型，应该可以干点超越人类表现的工作了。
在AI商业化落地的核心驱动要素中，成本优化与性能突破同等关键。此前赴美出差期间，与多家美国科技巨头及AI企业的交流中，DeepSeek成为开场必谈的焦点话题。这家公司的突破性价值不仅体现在工程架构与算法创新层面，更在于其对成本的极致控制——将模型使用成本压缩至OpenAI同档次模型的2%-5%。DeepSeek也引发了行业的进一步前进，之后谷歌推出的Gemini模型便在此基础上进一步实现64%的成本降幅。这将加速推动AI商业化进入“普惠成本”时代。企业或消费者使用AI产品，不仅能提升生产效率和体验，而且经济账算得过来了。
举两个例子。我们投资的与爱为舞提供的产品是AI驱动的助教，解决了教育行业的“不可能三角”——即过去几十年的教育产品和模式只能在个性化、低成本和高品质三者中取其二。我认为未来十年的教育中，AI助教的占比会非常高。通过AI助教，真正实现因材施教和有教无类。
在社交领域，我们投资的出海社交平台Wink展示了在约会、相亲领域AI对传统匹配方案的颠覆。通过实时解析用户的行为和模糊表述，AI能够像有经验的红娘一样，推理出用户的深度需求——从外貌特质到价值观取向。这些都是过去任何在线社交软件所不具备的能力。
AI已经润物细无声了，它并不见得是完全翻天覆地的、AI原生的崭新的产品形式，它也可以在老的产品形态中创造新的、巨大的价值，这也是AI落地的一个姿势。
今年启明创投会继续大力布局AI。在模型层，目前我们已经布局10余个具备模型开发与创新能力的公司，在大语言模型、图片和视频生成模型以外，我们花更多时间研究3D模型生成模型、语音生成模型、音乐生成模型、世界模型等新兴领域，技术临近突破点的领域。在基础设施层，互联网几十年的发展创造了40万个软件公司，而今天AI领域真正被广泛应用的基础软件只有几十个。简单粗暴地对比，我们相信至少还有几十万个enablement软件出现的可能，同样值得去布局。应用层，是我们最重要布局的领域，我们会在AI硬件、AI教育、AI医疗、企业级AI、AI内容平台、具身智能、细分场景无人化等领域布局应用。这些领域我们已经能看到很多满足Technology-Product-Fit的应用。
综上，大众关注的是横空出世的颠覆式的AI应用，但我认为AI将更像是朝霞，慢慢照进我们的生活空间，看似无形，却在不知不觉中，改变了生活的轮廓。
