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啟明創投是人工智能領域中國乃至亞洲最活躍、最具影響力的投資機構。

據IPO早知道消息，啟明創投日前在WAIC 2025成功舉辦“啟明創投·創業與投資論壇——創業投資開啟AI技術與應用共振周期”。

作為中國在AI領域最早投資且布局最豐富的投資機構，啟明創投已連續第三年主辦WAIC的創業與投資論壇，并連續第三年發布啟明創投AI十大展望。（詳見：啟明創投于WAIC 2025再發AI十大展望）

這里不妨補充一點，從AI 1.0到AI 2.0，啟明創投累計投資100余個AI項目，投資企業覆蓋AI產業全鏈條，助推多個行業標桿企業崛起。譬如，在大模型領域，啟明創投早期布局了智譜AI、階躍星辰等；在AI應用領域，啟明創投早期投資了與愛為舞、生數科技等；在具身智能領域，啟明創投亦已出手了優必選、銀河通用、梅卡曼德機器人等。

在WAIC 2025期間，啟明創投主管合伙人周志峰、啟明創投執行董事胡奇向「IPO早知道」等分享了對當下人工智能與具身智能這兩大最熱門賽道的認知與理解，以及啟明創投在科技領域布局的底層邏輯與方法論。

在周志峰看來，從事科技投資就是要“逐浪而行”。當然，在追逐大浪潮的時候，由于浪潮夠大、關注度夠高，勢必會有很多的噪音?！霸缙谕顿Y領域中有一個最大的挑戰是FOMO（錯失恐懼癥），這個心魔驅動了很大比例的非理性投資。在眾多的噪音下，啟明創投這么多年一直堅持要把事情想清楚、形成自己的方法論，從而做出自己的獨立判斷?！?/p>

不過，周志峰亦強調，大科技浪潮一定會有泡沫，大到任何一個聰明人都能看到它的機會和價值，會躬身入局。這就像一杯啤酒，好啤酒肯定有泡沫。即便要為泡沫占據的空間支付整杯酒的錢，人們也愿意支付這1/3的超額溢價，因為整體而言，這杯酒有非常高的價值。

在具體談及兩大熱門科技賽道時，周志峰認為，基礎大模型的第一梯隊目前已經比較清晰，且現階段任何大模型在基準測評榜上的領先優勢不會超過三個月，中國和美國都是如此，這幾家會處于你追我趕、交替上升的局面，并不會明顯分出高低名次。拉長時間線來看，若干年后評判一家大模型企業，一定不再是看其模型的特點或測試排名，而是從應用落地和營收規模這兩個角度出發。

對于具身智能，周志峰指出，當前具身智能的模型與大模型一脈相承?！盎A大模型為具身智能的VLM 和VLA 模型的發展提供了堅實的架構和強大的智能中樞，提升了機器人理解、推理和泛化的能力，否則就不會有大家暢想的通用機器人的概念?！?/p>

而當被問及“如何看待當下被熱議的Agent”時，周志峰則給出了一個略顯意外的答案?！癆gent特別像2000年前后的‘.com’，在某個時間點企業都被稱為.com企業，但.com只是一種技術實現方式。Agent也一樣，我們認為Agent技術在過去半年中發展迅速，未來幾乎所有的AI產品都會用到Agent的框架，但是很難稱作為一個‘Agent行業’或投資賽道，我估計Agent這個概念幾年后就不再被專門提及了?！?/p>

當然，這在一定程度也反映了啟明創投內部常講的“以史為鑒”，看清過往不同技術浪潮發展的共同的底層規律。

“當你把歷史了解清楚后，你會發現今天的一切在移動互聯網時代、PC時代都發生過?！敝苤痉灞硎荆坝∑妫ㄗⅲ呵Ю锟萍级麻L）今年稍早些時候說的一句話讓我感觸很深，很多行外人會認為技術是顛覆式發展的，包括我自己在之前的一些分享中也多次提到要投資‘顛覆性技術’。但印奇談到，世界是連續的，所有技術的創造都是進化和排列組合，不存在真正顛覆性的創新。你認為顛覆，只是你不夠了解它，沒看到那個連續的軸。今年的大模型與之前的那一波AI 1.0，甚至更早之前幾十年 AI技術的發展，也是完全延續的。所以今天可以看到，大模型頭部企業中的核心領軍人物都是 AI 1.0中成長起來的，國內國外都是這樣。所以還是回到那句話，看清各個科技浪潮的相同的底層發展規律是非常有意義的?！?/p>

啟明創投主管合伙人周志峰

以下系經「IPO早知道」整理的對話節選：

從事科技投資就是要“逐浪而行”

具身智能從技術上順著大模型的潮流發展

Q：過去一段時間，從外界的觀感上來講，似乎具身智能領域的熱度較大模型領域更熱鬧一些，你怎么看待這一現象？

周志峰：的確，過去這一年無論是具身智能機器人還是所謂的Physical AI (物理AI)領域，都非常的熱鬧。

我認為一方面是由于技術浪潮的發展——這一波具身機器人的模型和我們過去三年提得比較多的基礎模型是一脈相承的?；A大模型為具身智能的VLM 和VLA 模型的發展提供了堅實的架構和強大的智能中樞，提升了機器人理解、推理和泛化的能力，否則就不會有大家暢想的通用機器人的概念。所以從技術上來講，我覺得是順應潮流的發展。

另一方面，我們啟明創投跟蹤過的、在過去兩年內成立的具身智能公司，中國企業達到了100多家。至今為止我仍然每周都能收到一、兩個由AI領域的頂級學者，或從自動駕駛等相關性產業里出來的老兵成立的新的具身智能企業。我也問了其中很多人一個相同的問題——市場上已經有100多家公司了，為什么還要創立新公司？我聽到比較多的答案是：機器人是深植于人類基因中的一種幻想，這是一個百年來人類一直希望在工作、生活中擁有的產品形態。世界上沒有任何一種產品可以跟機器人相比，因為它們都沒有類人的屬性?；蛘哒f，機器人打通了與人性的連接點。因此，這么多優秀的創業者愿意在已經有100多家企業混戰的情況下還不斷加入。

Q：整個賽道的異?；鸨?，不斷涌入的創業者，外界勢必也會產生一些噪音。你們怎么應對這些噪音？

周志峰：坦率說，我們從事科技投資就是要“逐浪而行”，順著大的科技浪潮、大的范式轉移、大的商業機會往前走。在追逐這些大浪潮的時候，由于浪潮夠大、關注度夠高，一定會出現信息過載且質量參差不齊，也就產生了大量的噪音。

對我們而言，更重要的是必須自己形成一套投資方法論，順著科技發展的規律做出投資判斷。以具身智能為例，我們得判斷出其背后驅動的核心技術要素是不是真的到了一個大的變革點、到了一個可投資的點，還是說它仍處于更適合大學實驗室、科研機構做一些前沿性探索的階段。如果這個答案是我們應該布局，我們就要進一步判斷出到底什么樣的企業、什么樣的產業化方向，及什么樣的團隊是最優解。

早期投資領域中有一個最大的挑戰是FOMO（錯失恐懼癥），這個心魔驅動了很大比例的非理性投資。沒有清晰的哲科思維，在市場出現爆發性熱點，且信號被快速放大時，投資人最容易被FOMO控制。

啟明創投這么多年一直堅持要把事情想清楚，形成自己的方法論，從而做出自己的獨立判斷。如果我們認為這是個投資機會，就會大力往前推進。在人形機器人領域，我們是早期投資優必選的機構之一，其現在也是全球唯一上市的人形機器人企業，目前我也還擔任著公司的非執行董事。這樣的前瞻性投資和近10年的陪跑，給了我們很多一手的信息數據點，同時我們也布局了三家新的具身機器人企業，這樣的組合讓我們能夠更好地把噪音屏蔽出去。

機器人落地一定先發生在商業場景

理性看待科技浪潮中的泡沫溢價

Q：您對人形機器人的商業化落地有怎樣的預判？優必選等都在不久前拿到了比較大的訂單。

周志峰：我基本認同“今年將是人形機器人商業化落地元年”這個觀點，下半年大家陸續還會拿到一些大額的訂單，我預計未來12個月幾家相對頭部的廠商都會有上百臺到上千臺具身智能機器人的部署。

我前段時間也跟美國估值最高的幾家人形機器人團隊交流，他們對中國相關企業的進展都頗為吃驚。機器人落地一定先發生在商業場景，中國在制造、物流等領域的產業基礎以及產業鏈的成熟度都高于其他國家。更具體的說，我們認為具身智能機器人未來12個月內將率先在揀選、搬運、組裝等場景實現規模化部署。

Q：當前還存在的制約因素有哪些？在商業場景或者說工業場景。

周志峰：一個是節拍問題。直白點來講就是機器人的執行的速率需要匹配人類效率，以端杯子為例，人類1秒完成的拿取動作，機器人要實現同等速度，就需要極高扭矩的關節電機，這在工程上的難度會大幅提升，也帶來巨大的成本壓力；另一個比較重要的制約因素是數據不足問題。大語言模型全世界有幾十萬億個Token可以用來做預訓練，圖片大概也有幾十億、上百億級別的高質量可被標注的數據，視頻則差不多10億多量級的數據。但機器人的高質量公開訓練數據只有百萬級，我們認為至少應該有十億級高質量的數據，具身智能機器人的模型技術才能爆發。同時，機器人數據的多樣性和復雜性要比圖片、視頻和語言更甚。所以說，數據的缺乏以及高質量數據的獲取也是個比較大的難點。

Q：家庭場景呢？

周志峰：我認為，5到8年內人形機器人不太可能在家庭場景實現大規模應用。家庭場景存在更多的問題：1、性價比問題。企業采購和個人采購是完全不同的邏輯。2、安全性問題。出現安全問題怎么承擔風險，技術怎么兜底？3、在形象上還有一個機器人的“恐怖谷效應”。機器人長得特別不像人的時候我們會覺得很有科技感，特別像人時候我們會覺得它就是我們的同族。但是相似度在70%以上，但又不是特別逼真的時候，是最容易引起人的反感和不適感的。這個問題也決定了其短期內不太可能進入家庭場景。

Q：怎么看待具身智能企業估值的水漲船高，這里面肯定存在不小的泡沫，成立一、兩年的企業就要報出這么高的估值。

周志峰：大的科技浪潮一定是有泡沫存在的。任何一個聰明人都能看到它的機會和價值，都躬身入局。這么多人關注、這么多人進來，勢必會有泡沫，這個很正常。這就像好啤酒一定有泡沫，1/3是泡沫，2/3是啤酒，即便要為泡沫占據的空間支付整杯酒的錢，人們也愿意接受這1/3的泡沫溢價。但很多所謂的熱點，更像小時候玩的吹泡泡，肥皂水吹完了，什么也沒留下，這才是真泡沫。

大模型領域已處在靜水流深的狀態

未來一定是從應用、營收的角度評判企業

Q：在大模型領域，你們有沒有覺得過去一段時間其實有一絲絲“沉寂”？

胡奇：從我們的觀察來看，其實“水上”和“水下”都有很多的動作。

我們可以列舉一組數字，Anthropic今年3月的單輪融資額是35億美元，這一金額相當于整個具身智能行業從年初到今天的融資總和，OpenAI也在做新一輪的融資，目標估值3000億美元以上。在國內，智譜AI、階躍星辰、MiniMax的融資消息也接連披露。從融資規模上來講，大模型遠大于具身智能。

在具體應用來看，OpenAI 2024年的年收入是40億美元，今年預計100億美元；Anthropic 2024年的收入是10億美元，今年預計達到幾十億美元。因此大模型在商業化方面的規模也非常大。

再從技術側來看，國內從年初的DeepSeek推出的R1，到最近智譜AI發布的GLM-4.5、階躍星辰的Step 3、Kimi的K2，海外谷歌的Gemini 2.5、Anthropic的Claude 4，以及OpenAI即將發布的最新模型，也都有非常不錯的聲量。

所以整體而言，從外界感知上可能會覺得沒有那么多變化，但是大模型領域已經處于“靜水深流”的狀態。

Q：大模型什么時候能分出個勝負，比如一梯隊、二梯隊這樣，2026、2027年？

周志峰：據我們的一些統計，現階段任何大模型在基準測評榜上的領先優勢不會超過三個月，中國和美國都是如此，這幾家會處于你追我趕、交替上升的局面，并不會明顯分出高低名次。

至于梯隊排序，我們覺得今天已經基本清晰了，不需要等到2026、2027年。同時，我們覺得也不太可能再出現一些新的玩家，能夠沖進第一梯隊。

Q：所以大模型領域未來會呈現一個百花齊放的狀態？

周志峰：在我們看來，在當下這個時間點，已經到了從技術到應用的轉折點。就像互聯網的發展一樣，上半場說的都是技術，當技術成熟后都在講應用。

這次在啟明創投·創業與投資論壇上我的演講主題就是“技術向上生長，應用向下扎根”，今天大模型領域還處于上半場，也就是拼技術的階段，技術還在快速增長，沒有明顯的天花板。但拉長時間線來看，若干年后我們去評判一家大模型企業一定是從應用的角度去看、從營收規模的角度去看。

Q：今年你們應該也不會再去投新的基礎模型企業了？

周志峰：肯定不會再去投新的做基礎模型和大語言模型的企業了，但我們還在看一些文字、圖片、視頻以外的方向，比如在看3D和3D Motion、音樂等模態的模型創新及應用。

這次WAIC的主題曲就是由我們的投資企業「自由量級」制作的。事實上，音樂模型等等這些技術到目前都沒有成熟，更別提大規模商業化，但這些模型相較于幾萬億、十幾萬億參數的基礎模型來說都很“小”，也就10億量級參數，對算力的需求、融資的需求都遠遠低于基礎模型。所以我們還是會關注其他模態的“小”模型。當然這些模態的創新者，會同時探索模型技術和應用，而不是僅僅成為模型技術的輸出者。

已經到了能出現“超級AI應用”的時點

AI時代的收費模式和今天不會有什么區別

Q：之前你也一直提到，今年是AI應用的大年，也有可能誕生超級AI應用。這半年觀察下來，有沒有一些特別的發現？或者說為什么做出這樣的判斷？

周志峰：目前肯定還沒有看到超級AI應用的出現，但我們判斷超級應用是有出現的可能性了，因為我們覺得模型的能力已經從“可用”、“能用”，進入到現在的“好用”階段了。超級應用至少得有個千萬乃至上億的用戶規模，但按照以前的大模型使用成本，一個用戶一天的推理成本就達幾百塊人民幣，沒有任何一個平臺能夠經受住每天幾百億的成本支出，歷史上也沒有過撐得住如此支出的應用。

但隨著DeepSeek R1、谷歌Gemini 2.5等新模型大幅降低了使用成本，這意味著如果能夠出現一個一億日活的應用，至少成本不再是大問題了。綜合技術的性能和成本的發展水平，我們認為是時候該出現一個超級應用了。

Q：具有怎樣特質的應用能夠成為超級AI應用？

周志峰：這幾年大家都稱這一代的人工智能為“生成式AI”，因為它具有很強的生成屬性。所以我覺得超級AI應用有可能顛覆傳統互聯網平臺作為內容創作與內容消費的“連接者”的范式，催生出AI原生的新一代內容平臺。

過去一段時間我們布局了一些企業，到底誰能在三年后顯露出成為中國下一個“騰訊”、下一個“字節跳動”的潛力，我們還在觀察中。

Q：會不會出現大量同質化的趨勢？畢竟中國市場的付費意愿還是沒有那么高。

胡奇：這是一個要持續被思考的問題，也是一件動態發展的事情。如果從局部去看，有很多細分行業，實際上付費意愿非常好。只不過關鍵在于能否找到一個正在非常快速發展的細分行業（這里都指的是To B行業），只要扎根其中并且做到頭部，就能夠拿到很好的客戶。

而至于C端的付費意愿，AI這一次帶來了明顯的改變。之前大家為什么不愿意為C端產品付費，核心原因就是消費者買的只是一個工具，本質上具體的工作還是要他自己完成；現在就完全不一樣了，AI能直接交付結果，按結果來收費。當然，前提是這個產品得滿足某個非常精準的需求。

周志峰：剛剛胡奇講的是微觀層面，我可以從宏觀上分享一下觀點。

中國市場的付費意愿低，核心可能是，我們獲得和享受一流的產品，但其實我們的購買力還遠沒有達到一流水平。中國擁有全世界最豐富的、最出色的產品供給，這是絕大部分其他國家或市場難以企及的。但為什么中國的用戶付費意愿偏低，因為我們還是處于從發展中國家向發達國家的過渡階段。對比美國市場，也有一流的產品供給，但因為其購買力水平高，消費者每年為一個軟件產品花費幾千美元是很常見的事，但在中國目前還不太可能。

這是現實，我們必須正視這個問題。所以我一直跟企業講，不必太糾結用戶付費意愿問題，最好的解決方法就是全球化——我們不光要在中國提供最好的產品，還要積極拓展發達市場，為當地用戶提供產品。

Q：你們好像不太會提“Agent”或者投“Agent”的公司。

周志峰：我一直覺得Agent就是一個技術實現的概念，這其實和2000年前后的“.com”很類似，那個時候所有互聯網公司都叫“.com”公司，但最終拉長時間軸，五年后大家只會說亞馬遜是一家電子商務公司，PayPal是一家在線支付公司，沒人會說這是家“.com”公司。

Agent很像當年“.com”概念。我們沒有從“投一家Agent公司”的角度去進行投資布局。我們認為未來所有的AI產品都會用到Agent技術框架，但它本身很難稱作一個獨立的“行業”或投資賽道，我估計Agent這個概念幾年后就不再被專門提及了。

Q：AI時代的收費模式其實也不會有大的轉變。

周志峰：我認為拉長時間來看，AI時代的收費模式和今天各個行業的收費模式不會有什么本質區別，最終還是要滿足用戶的價值。舉個例子，AI+教育，和今天的在線教育的收費模式不會有太大區別，但有可能價格會下降很多，AI 生成高質量、個性化化教育內容的成本會比人更低。面向個人的應用產品也一樣，如果這個產品相對比較復雜，使用時間差，可能會采取按月付費、按年付費；如果和效果直接相關，可能按次付費，這和今天的移動互聯網產品收費模式不會有太大區別。

各個科技浪潮的發展規律都差不多

技術永遠是延續性的，本質上互相托底

Q：在AI領域，你們傾向于投資的創業者畫像是怎樣的？

周志峰：我們大致分為三類。

一、AI技術大神。具身智能、世界模型等都處于一個技術發展周期的早期階段，在這個階段技術創新是企業成功最重要的因素。如果創始人本身不是AI技術大神，不能理解創新，也就不能真的實現創新，我們通常不會考慮。所以技術創新類的公司我們會選擇AI大神去投。

二、產業大佬。在AI垂直應用領域，我們更傾向于投那些既懂AI技術，又對整個產業鏈條有深入理解和深刻認知的創業者，甚至后者（對產業的理解）比技術能力可能更重要。

三、95 后、00后小天才。從歷史上來看，PC時代的喬布斯、比爾·蓋茨，互聯網時代的扎克伯格、拉里?佩奇與謝爾蓋?布林（兩位谷歌創始人），再到移動互聯網時代的王興、張一鳴，都是年輕創業者的典型，所以永遠不能忽視簡歷幾近一張白紙的“年輕一代”。在AI浪潮中，年輕一代在三年前 Midjourney和ChatGPT出現時可能只有20歲上下，卻比成年人都更早沉浸在AI浪潮中，他們會去用所有的應用和工具，用各種開源的技術自己去搭建項目。這類人有很大概率能做出一款真正的顛覆性、代表新時代的產品，我們啟明創投也會不定期舉辦一些活動，去充分了解和接觸這類年輕創業者。

Q：新一代的創業者和上一代有什么區別嗎？

胡奇：我覺得從人和創新能力上來講，這一代創業者和上一代創業者沒有什么不一樣，江山代有人才出，各領風騷數百年。

每一個科技時代都有屬于它的天才少年， 也都有屬于它的不同技術和產品。1980年代、1990年代創業的時候需要懂計算機本身，至少得會編程語言；2000年以后，得是互聯網玩家；2013年、2014年前后，得是移動互聯網玩家，可以說，他們成長在互聯網時代、成熟在移動互聯網時代。

現在也一樣。AI天才少年成長在移動互聯網時代、成熟在AI時代。按這個區分的話，他們更熟悉AI是什么、更熟悉怎么去用AI的產品。他們的技術背景不同，是因為所處的時代和技術語境不同——每一代人都更擅長運用自己成長過程中所浸潤的科技體系。但從精神內核到創新能力上，我認為沒有本質上的不同。

Q：“超級個體”會出現嗎？

胡奇：“超級個體”會出現，但這和能不能轉化成具有超級市值的公司是兩回事。對于個體來講，能做出1000萬美元的收入已經非常厲害了；但作為投資機構，我們希望投資的是千億市值的公司。

“一個好漢三個幫”，人性中的協作需求亙古不變，沒有人能單獨靠自己做出極宏大的事業。

周志峰：歷史上并非沒有出現過“超級個體”，但由少數幾個人組成的創業公司，很少能最終做到非常大的收入規模。

啟明創投內部一直講究“以史為鑒”，當你把歷史了解清楚后，你會發現各個科技浪潮的發展規律都差不多。今天的一切在移動互聯網、PC時代都發生過。

印奇（注：千里科技董事長）今年稍早些時候說的一句話讓我感觸很深，很多行外人會認為技術是顛覆式發展的，包括我自己在之前的一些分享中也多次提到要投資“顛覆性技術”。但印奇談到，世界是連續的，所有技術的創造都是進化和排列組合，不存在真正顛覆性的創新。你認為顛覆，只是你不夠了解它，沒看到那個連續的軸。今年的大模型與之前的那一波AI1.0，甚至更早之前幾十年AI技術的發展，也是完全延續的。所以今天可以看到，大模型頭部企業中的核心領軍人物都是AI1.0中成長起來的，國內國外都是這樣。所以還是回到那句話，看清各個科技浪潮的相同的底層發展規律是非常有意義的。

本文為IPO早知道原創

作者｜Stone Jin

本文來源：IPO早知道