7月28日，在2025世界人工智能大會（WAIC）期間，啟明創(chuàng)投主管合伙人周志峰在啟明創(chuàng)投·創(chuàng)業(yè)與投資論壇——創(chuàng)業(yè)投資開啟AI技術與應用共振周期上，發(fā)表主題演講《技術向上生長，應用向下扎根——AI共振周期暨2025 AI十大展望發(fā)布》，并發(fā)布了“2025啟明創(chuàng)投AI十大展望”。
周志峰判斷，今年AI進入“技術與應用的共振周期”，一方面，技術持續(xù)向上快速生長，沒有明顯天花板。另一方面，技術在性能、成本方面變得“可用”，大規(guī)模的應用已經開始落地，就像“樹根”一樣深深扎根、扎實成長，創(chuàng)造巨大的價值。
啟明創(chuàng)投主管合伙人周志峰
以下是周志峰的演講實錄，有編輯與刪節(jié)。
一年一度，一期一會。首先特別開心，又能在WAIC啟明創(chuàng)投的創(chuàng)業(yè)與投資論壇上，跟各位新老朋友，無論是線下參加還是線上看直播的，再次聚在一起。熟悉我們論壇的人都知道，每年都是我來開始這個“序曲”，引出后續(xù)的演講與討論。
今年我的題目叫“技術向上生長，應用向下扎根”。為什么起這個名字？我記得2023年WAIC我們第一次舉辦論壇的時候，跟大家分享過我的感受：做AI投資人最大的感受就是“累”。當時美國大模型公司密集發(fā)布新模型，我經常凌晨3、4點起床，為了搶那些公司發(fā)布會之后有限的邀請碼，趕緊去試試最新的大模型技術。去年我說，AI越來越熱鬧，但在任何一個“大浪潮”熱鬧的時候，噪音特別多。作為一個投資人，如何“讓自己安靜下來”、如何真正能夠有自己的獨立判斷、用自己的思考去進行布局，是一件特別不容易的事。而今年，我覺得AI產業(yè)又到了一個新的階段：一方面，技術還在往上快速增長，沒有明顯的天花板；另一方面，技術在性能、成本方面變得“可用”，我們也看到“應用已經開始大規(guī)模落地”，就像“樹根”一樣深深扎根、扎實生長，在創(chuàng)造巨大的價值。所以今年AI處在一個很特別的階段——“AI技術與應用的共振周期”。啟明創(chuàng)投在整個AI產業(yè)鏈上有很多布局，我們投了很多中國AI企業(yè)。我們的信息和觀點，并不是“閉門造車”自己想出來的，而是整合了來自產業(yè)界“一手信息”的成果，這也是我今天十分鐘分享的基礎。從投資人角度講，我依然愿意“累”，因為這是最熱門的賽道。
大家可以看看，2025年上半年AI占了全球投資50%以上的份額。一個領域占全球一半的投資，這說明：即使AI大模型產業(yè)已經成長了兩三年，大家仍然認為“它的潛力依然巨大”。越來越多投資人，用“真金白銀去投票”，持續(xù)投入到AI中。
過去的半年，很多人在問：“是不是預訓練這條路快走到頭了，大模型的天花板差不多了？Scaling Law是不是不靈了？”但從資本的“投票”來看，不是這樣的。2024年，模型公司拿到了330億美元，占全年全球風險投資總額的近20%。
這也說明，大模型依然在高速發(fā)展。過去12個月，大模型有了很多新突破，比如MOE架構、合成數據、更長的上下文窗口等等。如果讓我總結一兩個最關鍵的技術進展，第一個一定是推理能力。以前的大模型是靠幾萬億個token做預訓練，壓縮信息。當你提問或prompt時，它只是把“信息轉移”給我們人類用戶。而現(xiàn)在，有了推理能力之后，它能做更深入的邏輯思維，“向前推理，向后反思”，具備了非常復雜的一些能力。效果非常明顯。去年這個時候，我們在講GPT-4o，當時，它是最新、最強的模型。但如果用人類智商測試標準，它的成績不到70分。還記得《阿甘正傳》里的主角Forrest Gump嗎？他的智商是75，是一位“輕度的智障者”。所以當時的大模型，也只是“人類的輕度智障者”水平，只能做一些簡單的應用，做不了復雜任務。但現(xiàn)在，最新的推理模型，比如上周五發(fā)布的“階躍星辰Step-3”模型，智商已達到120左右。這意味著什么？全球80億人，有87%的人的智商在90-120分之間。也就是說，大模型已經超越了近80%以上人類的智商水平。這是非常重大的進展。
另一個關鍵是“多模態(tài)”。過去，我們說“大語言模型”，但語言只是人類感知和交互的一個維度。如果能融入語音、圖像、視頻，甚至未來的物聯(lián)網多維信息，那模型對世界的感知與交互就會變得更加豐富多彩。除了語言主導的基礎模型外，圖像和視頻的生成模型的進展也很大。今年5月，谷歌發(fā)布的“Veo 3”，已經能生成非常真實的視頻，還能自動加音效、對白、背景噪音，讓你感覺“就像是一個真實世界的視頻記錄”。我們投資的生數科技，也剛剛發(fā)布了新一代視頻模型。它可以支持輸入“最多七個主體”（人、動物、汽車等）的參考圖片，且在生成的視頻中保持這些主體的“高度一致性”。
再來說說Agent。這是從今年3月開始最火的話題。Agent爆火，其實是因為基礎模型能力提升了：上下文窗口更大、能使用外部工具，核心還是“推理能力”的增強?，F(xiàn)在甚至出現(xiàn)了“智能體的摩爾定律”——任務處理復雜度每七個月翻一倍。我們可以期待Agent再經歷一、兩個“七個月周期”后，智能水平會達到怎么樣的高度。
今年初，DeepSeek V3和R1模型發(fā)布，震驚全球。它在“推理成本”上做得非常好，僅為OpenAI對應模型的5%。此后，全球大模型團隊都在用工程優(yōu)化壓低成本。谷歌比DeepSeek又降了不少，階躍星辰最新模型的推理成本比DeepSeek低很多，在國產芯片上的表現(xiàn)更為出色，推理效率最高可達DeepSeek-R1的300%，從而又實現(xiàn)了推理成本的大幅降低。現(xiàn)在主流的基礎模型，即使是完整尺寸大參數量的模型的推理成本也已經降到每百萬Token約1美元，比去年下降了近100倍。
講完AI技術的新突破，我們再看AI應用。大家熟悉的ChatGPT這個產品，是這波AI浪潮的點火器。2023年7月，我們第一次在WAIC召開論壇時，ChatGPT周活用戶不到1億；到2024年夏天舉辦論壇時是2億；而現(xiàn)在已經“差不多8、9億周活用戶”了。AI應用發(fā)展速度非?？?。
哈佛商業(yè)評論最近也總結了一個趨勢——AI產品從輔助創(chuàng)意走向深層互動。過去我們用AI在做圖、寫文案時產生創(chuàng)意，參考它的idea。但現(xiàn)在，療愈陪伴產品成了最常用的使用場景，幫助用戶尋找情緒出口，成為一個數字化的陪伴者。
Token調用量也反映了應用熱度，比如豆包，12個月內調用量增長了超過100多倍。
AI硬件方面也有進展。我們投的“未來智能”推出的翻譯耳機，用戶已突破100萬。Plaud AI這個華人團隊主攻北美市場，也突破百萬用戶。
人形機器人在中國開始率先落地。比如兩周前，優(yōu)必選（編者注：啟明創(chuàng)投投資企業(yè)）剛簽了全球最大的人形機器人訂單；智元機器人與宇樹科技也中標了真實落地場景中的商業(yè)合同。
還有一個趨勢是“全球化”。過去互聯(lián)網公司是“本地稱王，再拓海外”；但現(xiàn)在，AI產品“生而全球”。比如快手的可靈AI，網頁端80%流量來自海外。生數科技的視頻生成平臺Vidu AI，上線3個月用戶超1000萬，其中80%以上也來自海外。
我們每次分享的最后，也是最重要的環(huán)節(jié)，我們再次挑戰(zhàn)一下自己，跟大家聊聊我們對接下來12個月到24個月的十大展望。
基礎模型
展望一：未來12-24個月，200萬Token的上下文窗口將成為頂級AI模型的標配。圍繞更大上下文窗口展開的更精細、更智能的上下文工程，會成為推動AI模型及應用發(fā)展的核心驅動力之一。
多模態(tài)模型
展望二：通用視頻模型有望在12-24個月內出現(xiàn)，該模型可處理視頻模態(tài)下的生成、推理與任務理解，促進視頻內容生成與交互的革新。
AI Agent
展望三：未來12-24個月，Agent形態(tài)將從“工具輔助”走向“任務承接”，首批真正意義上的“AI員工”將進入企業(yè)，廣泛參與客戶服務、銷售、運營、研發(fā)等核心流程，不再僅作為助手存在，而是具備協(xié)同作業(yè)、主動反饋、承擔OKR等能力，推動從成本工具向價值創(chuàng)造轉變。
展望四：多模態(tài)Agent將不斷走向實用化，能夠融合視覺、語音、傳感器等多源輸入，進行復雜推理、工具調用與任務執(zhí)行，在醫(yī)療、金融、法律等行業(yè)率先實現(xiàn)突破。
AI基礎設施
展望五：AI芯片領域，將有更多“國設”且“國造”的GPU開啟批量交付；與此同時，在3D DRAM堆疊、通算融合發(fā)力創(chuàng)新的新一代AI云端芯片，也將在市場中嶄露頭角。
展望六：未來12-24個月，Token消耗量將提高1至2個數量級，集群推理優(yōu)化、終端推理優(yōu)化、軟硬協(xié)同推理優(yōu)化成為AI Infra側降低Token成本的核心技術。
AI應用
展望七：AI交互范式轉移將在未來兩年內加速到來，伴隨用戶對手機屏幕依賴的減弱與語音等自然交互方式的重要性上升，將推動AI原生超級應用的誕生。
展望八：垂直場景中的AI應用潛力巨大，越來越多初創(chuàng)公司將憑借行業(yè)認知深耕細分領域、快速實現(xiàn)產品與市場匹配，以“Go Narrow and Deep”的策略與大廠形成差異化競爭。
展望九：AI BPO（業(yè)務外包）模式將在未來12-24個月實現(xiàn)商業(yè)化突破，從“交付工具”走向“交付結果”，并通過“按結果付費”的方式，在金融、客服、營銷、電商等流程標準化行業(yè)快速擴張。
具身智能
展望十：具身智能機器人將率先在揀選、搬運、組裝等場景實現(xiàn)規(guī)?；渴?，積累大量機器人第一視角數據與帶觸覺的操作數據，構建“模型-本體-場景數據”的閉環(huán)飛輪。這一飛輪將驅動模型能力迭代，最終推動通用機器人邁向大規(guī)模落地。
