2025年，中国AI产业迎来关键转折点。随着DeepSeek的横空出世，国产大模型技术首次站上全球舞台中央。在这场关乎未来的技术竞逐中，中国能否已经实现从“跟跑”到“领跑”的跨越？顶级VC们如何布局？
达晨财智合伙人、首席投资官肖冰表示，对于制造业企业，达晨现在投每个项目前都要评估，这波AI浪潮中，它是被颠覆者还是受益者？
耀途资本创始合伙人白宗义认为，今年是国产算力芯片的规模商业化和走向资本市场的拐点之年，也是片间互联、网卡芯片等相关领域商业化之年；同时端侧AI（AIPC、AI手机、AI眼镜等）今年将起量，服务器和端侧推理芯片应用加速。
一个相当尖锐的问题是，DeepSeek开源后，对大模型公司的估值会有什么影响？它们的高估值是否还能持续？
对此，肖冰表示：“大模型公司会分化，有的会完蛋，有的能找到自己的路。”当下行业还远没有到终局阶段，大家都在你追我赶，能否突围就看各自的造化了。
更重要的是，这一波AI浪潮比移动互联网更加宏大，没有投进DeepSeek也不用太过遗憾。明势创投创始合伙人黄明明表示，DeepSeek是中国过去30年在硬件、软件、互联网和AI积累的必然结果，只是冰山一角，未来中国会有更多“DeepSeek时刻”。
九合创投创始人王啸则认为，在基座大模型技术演进的过程中，催生了大量与具体行业、实际需求以及硬件设备相结合的创新机会。无论是基座模型还是应用，都同样具有价值，而且相信中国一定会出现站在全球AI技术顶峰的企业。
3月31日，由北京市海淀区人民政府主办，北京中关村科学城创新发展有限公司、北京中关村创业大街科技服务有限公司、投中信息、清华大学五道口金融学院共同承办的2025中关村论坛年会「人工智能主题日」核心论坛——AI未来论坛：创新·投资·全球化上，达晨财智合伙人、首席投资官肖冰、明势创投创始合伙人黄明明、九合创投创始人王啸、耀途资本创始合伙人白宗义、君联资本联席首席投资官葛新宇围绕“AI引领产业投资新方向”的话题，展开了一场热烈讨论，以下为现场实录：
主持人艾诚：欢迎台上的五位嘉宾。我作为《艾问iAsk》创始人，将担任本场圆桌论坛的嘉宾主持。
首先2025被称为AI商业化元年，伴随DeepSeek的横空出世，AI创业者、投资人都被打了一剂非常强心剂，那就是对中国国产AI未来充满信心。
肖冰：我们肯定关注AI对我们投资的影响，我们有一部分资金是All in AI，就是做AI相关的前沿科技的投资。我们是智谱早期的投资人，也投了包括文生视频、还有做AI基础设施的公司，在人民币基金里面还是相对比较进取的。同时我们也投了其他一些制造业公司，我们在观察这一波AI的浪潮对他们的影响是什么，投每个项目的时候都会认真评估一下，在这一波AI浪潮里面它是不是会受益。谢谢！
主持人艾诚：达晨是2000年成立的，聚焦于很多顶级的赛道，比如说智能制造、医疗健康、低空经济，2025年AI也是他们的重中之重。明势创投的创始合伙人黄明明也是老朋友了，明势创投的策略几乎在创投圈人尽皆知，下一个十年怎么走？明明说要All in AI，All in AI是不是有点太多了呢？
黄明明：我觉得是这样的，2025年春节可能中国大多数投资人可能都没过好年，一个是被DeepSeek炸了，还有是被LP询问。因为我们有美元基金，所以全球化的LP不停地打电话、发邮件都在问。但对我们来说还好的是什么呢？我们在2021年开始看大模型，确实下场比较早，在2021年底、2022年初投了MiniMax，后面也是对整个AI从底层AIDC通信计算模块，到上面Agent的应用，都持续在系统性布局。我们前一段刚发了一篇信回复全球的投资人，我们认为DeepSeek这个事情只是“冰山的一角”，它是中国过去30年在硬件、软件、互联网包括人工智能方面的积累必然产生的一个结果，是一件情理之中意料之中的事情，而且在未来我们相信，中国会有更多DeepSeek Moment的出现，所以我们会在这个领域持续布局。
主持人艾诚：每个伟大都有勇敢的开始，在您看来DeepSeek只是冰山一角，万里长征的第一步，我们也有理由期待，在上一个十年我们抓住了很多移动出行的机会，看看下一轮的AI Agent是不是也会被您囊括其中。
接下来请九合创投创始人王啸，百度也是作为海淀区非常头部的企业，您曾经也被称为是百度七剑客之一。时至今日，2025年九合在投AI上，您的策略是什么？
王啸：九合在很多年前投了大模型训练的平台公司一流科技，大概是七八年前，对大模型这个领域关注相对比较早。后来我们又开始看大模型应用类型的To B和To C公司。我们基本理解就是，大模型具备智能之后，它要替代一些人的相关服务能力，而这部分服务能力还能够转化成比较好的营收规模和收入，所以我们投的一些公司已经有了相对比较大的营收规模。
模型能力在不断增长，而模型溢出的能力能够变成商业化的应用或者说行业当中的服务。也就是说，随着模型能力的变化，机器人将具备操作大模型的能力，我们也投了像自变量机器人这样的做具身智能通用大模型的公司，它有可能把人形机器人的操作和运动结合在一起，解决很多场景的问题。所以我们关注模型变化和模型能力变化可能带来的新机会。我们投了20个左右的这类AI公司，从To C到To B，到垂直行业，比如游戏生成和招聘，这些我们都投了。
主持人艾诚：台上今天受邀的诸位投资机构代表应该都是有备而来，想必在过去几年当中早已布局AI。稍候我们还有一轮问题，我收到的是主办方准备的，都是相当犀利的，比如DeepSeek横空出世的时候，大模型估值备受挑战，我们在下一轮也会一一探讨。第四位嘉宾是耀途资本创始合伙人白宗义。耀途相对年轻，2015年成立，但是我知道在早期风险投资当中您的策略很有趣，中国也投，海外也投，对于AI项目的遴选，咱们的办法和策略又是什么呢？
白宗义：我们春节期间还有一个比较出圈、偏现象级的项目，就是在我们北京的硅基流动，我们连投了三轮。AI这个赛道我们投的还是非常全的，这里面其实有不变的东西，也有巨大变化的东西。
耀途资本是中国布局AI算力生态最全的VC之一，涉及计算、存储、网络、通信等整个AI硬件底座。从资本市场角度来看，我们相信今年是GPU大年，大概会有2家GPU耀途早期投资组合申报IPO。明年预计是智能网卡+硅光互联芯片的大年。我们从2019年开始到今天大概投了十五六家公司，大部分成长为行业第一梯队公司，受益于这波生成式AI快速变革和商业化应用，部分投资组合已经走到资本市场的拐点。
在AI硬件层上的大模型领域，我们作为一个相对比较年轻的基金并没有参与此前大模型尤其是闭源模型那一波投资。这些项目天使轮估值都是数亿美金起，我们即便参与，预计占比也不高，存在感不明显。
我们比较相信开源模型会崛起，用好开源模型的公司可能会成为一个比较好的投资机会。而且我们认为AI基础软件中，推理的投资机会一定大于训练，所以我们对硅基流动这个项目非常有信心，连投了三轮。
再往上看应用层，应用就太多了，我们从2017年就重点投，到今天也投了几十家公司，包括天使轮投的自动驾驶企业元戎启行，今年会走向资本市场；早期投资的新石器无人车、早期重仓的光伏运维机器人公司丽天智能等，都迎来不错的商业化拐点。其他的如具身智能、AI Agent等我们都在密集地看，其中的确有确定性的东西，也有很多变量的东西，所以还是挺让人兴奋的。
主持人艾诚：谢谢宗义。我主持十年之久，终于看到投资和创业项目比翼双飞，共同走向春天交响乐的那个激情澎湃的状态又来了，大家都是撸起袖子加油干。下面我们听听君联资本在AI上的布局和策略。
葛新宇：君联从01年开始到现在二十四五年时间了，2001年就投了科大讯飞，那时候人工智能已经进入所有行业研究大的范畴。从君联这二十四五年的时间来看，整个产业链生态是我们在人工智能领域投资的主要逻辑。我们还是去找生态领域里面的需求，去找解决需求的办法，把它应用到像新能源、汽车、智驾、消费品这些领域里面。君联资本在产业链和生态里面深度、系统性地进行研究和投资的工作。
第二点，今天来看我们从前面投智谱，到后面投无问芯穹这些项目，包括GPU的虚拟化公司，包括以昆仑芯为代表的AI芯片公司。从这一波来看，我们今天一个比较深的感受是，从简单的技术驱动转向场景、数据和商业的闭环，未来几年就是我们在这一块投资的重点。简要来看，第一君联我们聚焦行业和产业链生态投资，第二我们会往场景、数据、商业闭环的AI应用方向来看。
主持人艾诚：君联在2024年担任管理人的社保基金中关村自主创新专项基金，也是立足在北京支持AI产业的全面发展。
接下来我们将深入到AI该怎么投。今天这个话题挺全面的，要讲技术创新，还要讲商业化落地，最重要的是可持续的美好社会。我在参加2025年瑞士达沃斯世界经济论坛的时候，看到国际嘉宾们不仅是讲投资和商业化，也会围绕社会属性、隐私、人性、伦理展开讨论，但是我们先回归到现在怎么投的问题。先从肖冰开始，DeepSeek这一轮爆火让中国AI仿佛已经有了和美国并驾齐驱的态势，但是在各位投资人心目当中，中国和美国AI发展真的是并驾齐驱了吗？是还是不是？
白宗义：跟软件相关的ToB应用应该是在追赶，或者说是国内应用生态相对落后。基于中国强大的供应链，跟硬件相关的或者软硬一体的应用领域，中国极具竞争力。
硬件领域的投资也相对更符合中国资本市场鼓励的方向，还包括以算力生态为代表的进口替代硬件底座，自动驾驶、具身智能为代表的各类AI硬件和行业应用。
葛新宇：从技术的底层，包括芯片、核心算力方面，我觉得在追赶中。在某些应用层面和某些商业闭环层面，我们可能会适度领先。
主持人艾诚：中关村的AI是从跟跑到并跑，还是在领跑，五位投资人给予了不同的答案。接下来继续细化我们的问题，相信在这个过程中大家会看到各自的投资策略和不同的投资智慧。
当DeepSeek证明高效训练的路径之后，英伟达公司作为一家上市公司，股价备受关注，出现了明显的回调。问题来了，在AI创投圈，大家都在讨论，重资本投入GPU集群仍然是唯一的选择吗？我觉得答案很显然，不是了。算力的军备竞赛是否具有可持续性呢？五位投资人怎么看？
肖冰：我觉得算力还是很重要的，会增长很快，是一个重点关注的方向。因为AI成本下降以后，需求会增长的可能会更多，迎来爆发。
黄明明：我觉得我们不要陷入唯算力论或算力至上论，还是要尊重科技和技术创新的客观规律。Scaling Law不仅是在预训练阶段，比如GPT5就是需要GPT4的大概20~30倍的训练计算量。到了推理侧，Test time SL可能需要的是指数级别的上升。所以这也是为什么OpenAI的DeepResearch月费至少200美金，造成大多数人都没法体验亚新sports，太贵了。所以在推理侧对算力的需求更是一个指数级的需要。
我认为在AGI的这一场最残酷而且是攀登人类文明最高峰的竞赛里面，算力集群的投入以及对GPU使用效率的提升，这两个不是二选一的关系，只有将这两者都能做到的公司，才有可能攀登到顶峰。
主持人艾诚：有这样一种言论，说DeepSeek意外打破了美国精心设计的算力配额新秩序，现在中国新兴的AI行业走向了高性价比的推理路径。各位嘉宾怎么看？
王啸：推理的需求随着用户量和行业应用的普及肯定会大规模增加，而推理的需求不会完全依赖于英伟达的芯片。所以我觉得在推理侧，相比预训练部分，英伟达的市场占比会显著下降。预训练部分还在持续增加硬件需求，而真正的通用人工智能（AGI）还有比较大的坎需要迈过去，这部分还需要堆算力。所以竞争是在两个层面：预训练集群方面英伟达可能更有效率、更好用，但推理芯片领域国产替代已经有一些突破，这部分已经被打破了。尽管仍有一定算力配额的限制，但放到应用侧的话，问题已经不那么严重了。
白宗义：这两个问题合在一起其实是一个问题。首先，英伟达在训练领域凭借GPU占据霸主地位，超大规模集群的训练一定是少数玩家的游戏，所以训练侧的地位很难撼动。
DeepSeek已经类似于成为了一个行业操作系统，推理需求大规模爆发，但推理到底和英伟达有多大相关性，我认为这是英伟达投资人多空双方争夺的焦点。
第二点，云端方面，最近我跑了一圈国内服务器厂商，今年一季度，中国服务器尤其是DeepSeek一体机的出货量同比增长超过3倍，非常疯狂。中国是以私有部署为主导的市场，我们有一家投资组合企业今年的营收预计达到十几亿，部分受益于一体机市场带来的销售。
端侧方面，今年是AIPC、AI手机等AI端侧的大年，我们认为端侧推理的机会已经到来。除了自动驾驶领域依赖英伟达Orin芯片，国内在3D堆叠DRAM和AI堆叠新路线方面也有一些进展。我们有一个投资组合从天使轮到第四轮融资仅用5个月，很难想象。
我认为算力的蛋糕会越做越大，但和英伟达的关系需要拆分训练侧、推理侧来看。
主持人艾诚：确实看到英伟达股价的回调并不是意外，而是投资人发现了在AI世界里，GPU算力固然重要，但算法效率同样关键。最后听听君联资本的观点。
葛新宇：首先还是要客观承认差距。今天的算力在芯片训练层面确实存在差距，往下延伸到先进制程以及所需材料和设备，差距也还是客观存在的。这是第一点，我们要承认差距，并对极端事件做好预防。
第二，我们希望“既要、也要、还要”。什么意思？既要算法高效，算力也要快，卡也要多，成本还要低。AGI才刚刚开始，真正的应用和推理场景才刚刚起步。很多东西不是单靠技术奇袭就能取胜的，建立信心才是我们最关注的。
最后，回到中国整个产业和投资生态的发展，我们正进入一个重要的早期阶段亚新sports。建立信心后，依靠人才、产业支持和政策引导，逐步解决算力、算法、应用、数据等闭环问题。
主持人艾诚：谢谢五位在这一轮围绕GPU算力和算法的分享。第三轮聊聊赚钱的事。投资是受人之托、代人理财，尤其是专业的GP，怎么搞钱？当下的论坛现场，很多观点都提到AI商业化是重中之重。2025年会是中国AI商业化的元年吗？AI商业化是不是有点被高估了？每当新技术出现时，找到用户付费痛点都是难题。各位在管理资金时，是怎么让团队或指导团队找到赚钱项目的？
肖冰：在一些ToB领域，通过大幅提高效率、降低成本，我们确实看到了收入的潜力，但ToC领域，我们还没有看到爆炸性的应用。
黄明明：我比较不愿意提“元年”这个词，好像外界每年都在说元年。与其说元年，不如分析一下今天大家讲的Agent。Agent能够自主调用工具完成工作，但刚才提到两个有待解决的技术和商业闭环问题：一是推理成本太高，需要找到用户愿意为此支付溢价的场景。比如OpenAI Deep Research做一些研究工作，这个领域有高质量数据集和论文验证体系，用户单次调用成本2美元。而在更发散、更泛化的环境中，Agent的准确性、特别是幻觉问题都是有待持续解决的。
另一方面是To C领域。对创业公司来说，通用型AI Agent基本不是创业公司的菜，在中国可能只有两家半公司能玩得起。所以，怎么找到用户有痛点且高价值的场景，是所有做Agent和应用的公司需要认真考虑的。
主持人艾诚：找到细分领域，把自己的模型深入到行业应用中，甚至做些脏活累活。但对于ToC的大市场，因为有不少巨头已经能直接ToC，所以竞争门槛相当高。我直接翻译了一下。
王啸：我们投了一些传统行业，通过人工智能赋能提升人效。比如一个人以前能干一份工作，现在用一个人加五个机器人或五个agent，能干六个人的工作。这种1+N的模式（1个员工+N个agent）中，因为其中一部分还需要人处理，相当于人和人工智能协同完成端到端的服务。
王啸：和国外最火的编程工具Cursor类似，我们在招聘领域也投了一家公司，是一个猎头公司，用AI提高猎头的人效，目前做到了2-3倍人效的提升，正在尝试未来能不能做到端到端的服务。类似这种高价值的服务，我们还在看教育类公司。以前老师的人效是有限制的，能不能用一个老师加无数个agent一起来完成工作，也是值得探讨的。
我们发现1+N模式比较合适。完全端到端让大模型来做，还是有一些问题，还没到成熟度。可以把最常用的部分替代掉，异常处理仍需要人负责，这种人机协同的端到端服务交付在现在很多场景已经可以实现，而且提供的效率比以前高，费用可能还更低。这种类型目前已经看到商业闭环。
主持人艾诚：您讲的1+N，我理解是人和机器的配合。今年达沃斯论坛上有个观点让我受益匪浅：大家都在问人会不会被AI替代，共识是人不一定完全被AI替代，但不会用AI的厨师可能会被会用AI的厨师替代。白总有没有什么补充？
白宗义：我们和君联联合领投的一个天使轮ToB应用项目，最近营收增长非常快，客户主要是金融机构和央国企。它在今年创业第三年营收预计达到小几亿人民币，作为软件企业，这种增长是很罕见的。过去十年，中国投资人很难从软件赛道里赚大钱。
美国的软件靠标准化产品和PLG(Product-Led Growth)驱动，而中国的软件更多依赖于私有部署和高度定制化服务。DeepSeek的兴起极大地改变了市场对AI软件的态度，使得大企业和国有企业更加积极地寻求部署AI解决方案。管理层都在说“帮我布一个DeepSeek”，需求是非常强烈的。
大模型的高度收敛对整个生态是巨大的利好。过去国产GPU公司因为模型太多，没有形成类似CUDA的软件生态，导致每个客户都需要高度定制化服务。现在大模型收敛后，硬件公司的软件生态成熟度快速提升。
从客户决策角度看，部署DeepSeek已经有了非常强的动力，而整个生态的收敛加上硬件生态的快速成熟，使得ToB客户能够快速部署非常好的agent。比如通过自然语言处理技术，帮助企业基于现有数据自动生成报表、处理IPR（Intellectual Property Rights）事务，反而把传统BI和IPR公司给干掉了。
最近的变化确实值得关注，我们团队重新把ToB软件领域作为一个重点来看，这和过去几年的情况不太一样。
葛新宇：agent元年从客观上看确实刚刚开始，但我们要看看这个元年到底意味着什么。元年之后，发展曲线是陡峭上升还是平缓前行？方向里面有什么岔路口？过程中ToB和ToC都有机会。
我一开始提到，我们更关注技术之外的东西，比如场景、数据和商业闭环。对于很多应用公司来说，机会很大，但威胁也很大。因为很多应用是贴着大模型的能力做的，现在模型一升级，很多应用可能就完全不一样了。这是从应用的视角看。
另外，我们最近在关注面向未来的机会。如果AGI真的实现，不只是现有产业升级，还会产生很多新的生产要素和生产关系。这些东西人类都还没有完全研究透，我们可以率先做一些预研性的研判。
主持人艾诚：2025年暂且不说元年，但AI商业化的应用在ToB端肯定要比ToC端快一些。AI agent在细分行业的模型一定是爆发之年。希望在座的各位创业者和投资人，用春天的努力决定夏天的成长、秋天的收获和冬天的平安。
最后一个稍微尖锐的问题：DeepSeek开源后，对大模型公司的估值会有什么影响？是否会削弱国内明星企业如百川智能、月之暗面的护城河？这些企业的高估值是否还能持续？不知道在座各位有没有投资这些明星企业？你们怎么看？
肖冰：有。DeepSeek出来后，我们跟投资企业和创业者聊了不少，就是DeepSeek火了以后，开源的东西会不会对我们有影响？后来的结论是，行业还远远没有到终局阶段，大家都在你追我赶，目前没有一个明确的赢家。
肖冰：这些大模型公司未来会分化，有的可能会被淘汰，有的能找到自己的路，有的可能追赶上去。一切还未定局。
黄明明：之前听到一个冷笑话，说DeepSeek出来后，没投大模型公司的投资人明显比投了的更高兴。但如果把AGI比作珠峰，OpenAI无疑是跑在最前面的，但也连半山腰都没爬到。
如果我们把自动驾驶的L1-L5套用在AGI上：L1是Chatbots聊天机器人，L2（辅助驾驶）是OpenAI的O1、O3模型、DeepSeek的R1模型的水平，L3（自动辅助驾驶）是Agent，L4（自动驾驶）是Innovator，就是AI和人类一起创作和创新，最终L5（无人驾驶）是AI组织独立工作。目前大多数头部AI模型仅达到L2的水平，正在向L3迈进。 Deep Research已经初现Agent的雏形，所以从这个角度来说，我也非常同意肖总说的，大家在往人类文明皇冠上爬的时候，还有至少一半的路要爬。
我最近重读茨威格的《人类群星闪耀时》，近代史上的14个关键时刻，没有中国人参与。但这一次，我大胆预测：如果AGI顶峰最终由5家公司登顶，至少2-3家会是中国团队。这对我们来说是一个非常令人兴奋的时刻，未来中国将涌现无数DeepSeek时刻。
主持人艾诚：投资人的自我修行在于方向比速度更重要，无论是哪个模型，都有可能成为人类文明中的另一颗闪耀星辰。
黄明明：对。再打个比方，就像“六小虎”的路径分化：有人爬到一半选择放弃，专注垂直领域应用；有人依然坚持攀登，选择北坡或南坡，挑战人类文明最艰难的一条路。这个过程中，我相信，在未来的5家公司中，至少2-3家会来自中国团队。
首先，基座大模型研发面临着特殊的行业挑战。这类项目需要持续投入大量算力资源，同时必须组建高密度的高端人才团队。在中国市场，由于我们起步时是在追赶美国确立的技术路线，这种后发态势意味着需要投入更多的人力和算力资源才能实现快速赶超。更重要的是，基座大模型的盈利周期相对滞后，在相当长的时间内都难以形成自我造血的现金流能力。这就迫使企业必须持续进行大规模融资，或者本身具备极其充沛的现金流储备，才能支撑这场长期的研发竞赛。
其次，基座大模型不可能在一两年、甚至两三年内就达到理想的技术成熟度和商业价值，通常需要五年以上的持续投入才能看到显著成果。这种长周期特征进一步加大了投资风险。
DeepSeek的出现实际是另一条差异化的发展模式。与其他依赖融资的创业公司不同，DeepSeek没有迫切的商业化压力和融资需求，可以按照自己的技术理念专注于工程化实现，并已经取得了相当不错的进展。这种独特的发展模式，某种程度上对国内其他几家知名AI大模型公司（所谓六小虎）形成了路径挑战，特别是当这些公司面临再融资困难时，就不得不做出战略选择：要么转向投入较低、更容易实现盈利的发展路径；要么继续坚持高投入路线，争取成为行业顶尖的大模型公司，但这需要市场持续支持未来三到五年的巨额投入。
在基座大模型技术演进的过程中，催生了大量与具体行业、实际需求以及硬件设备相结合的创新机会。无论是基座模型还是应用也好，都同样具有价值。虽然基座模型的研发难度确实更大，但我相信中国一定会出现站在全球AI技术顶峰的企业。
至于最终谁能胜出，是通过怎样的发展路径实现突破，是DeepSeek这样的新兴力量，还是国内科技巨头，抑或是六小虎中的佼佼者，这些问题都需要我们保持耐心，未来两到三年将会是关键的观察期。
主持人艾诚：你们三位都回答了，但是都没有正面回答，你们回答的标准答案就是Long China，中国一定可以的，中国一定能走出一个优秀的模型公司。我再把这个题目追问一下，未来能活下来的模型公司它必须长什么样？或者说融到钱的能活下来的公司企业得长什么样？
白宗义：从开源生态的发展态势来看，过去一年发生了显著变化。去年这个时候，开源生态无论是与OpenAI还是国内六小虎部分公司相比，其市场影响力都相对有限。但时至今日，开源力量已经展现出强劲势头——千问、DeepSeek等开源模型的影响力大幅提升，与海外Meta Llama大模型等开源项目共同推动着全球开源生态格局的重构。这种变化表明，开源与闭源之间的力量对比正在发生深刻转变。
DeepSeek之所以能够脱颖而出，其核心竞争力并非它的模型能力和用户体验比OpenAI强三倍、五倍（反而与对方最好的模型相比存在相对5%-10%在不同维度的差距），而是它通过技术创新将推理成本降至OpenAI的1/30，但模型已经足够优秀到大规模推广和应用，这种极具中国特色的制造业式成本优化能力，让它成功出圈。
这一趋势对闭源模式提出了双重挑战。闭源公司若想“出圈”，必须在以下两个维度实现突破：第一，在模型能力上实现质的飞跃，提供足够惊艳的用户体验。但需要认识到，如同计算机视觉领域的发展规律，当模型性能达到一定阈值后（比如从95%提升到96%），每一点进步都需要付出巨大代价。其二，在成本效率上实现突破，构建出比DeepSeek更具创新性的架构来进一步降低成本。
如果无法在这两个方向取得突破，企业就需要思考战略转型：是转向拥抱开源生态、深耕To B市场，还是完全转向产品化、专注差异化应用开发。
主持人艾诚：你的答案更残酷，感觉活下来就一个字“卷”。君联资本有没有不同的答案？
葛新宇：首先，我觉得核心是差异化，面对多元化的未来，我们要组队竞争，而不只靠一个队，因为对手也很强。
第二，从全球范围来看，在AI AGI时代的G2（中国和美国），今天中国面临着一个非常重要的历史关口，在G2过程中我们怎么样才能更加持续的把中国人的差异化、中国人的AGI探索之路的差异化做出来，非常关键，因为如今的事实是，我们没有2纳米、3纳米，我们亚新sports没有更好的GPU芯片，我们就必须拥有在差异化的环境中做出差异化的能力。
第三，我们要紧跟场景、数据、商业、闭环，因为不论世界怎么变化，商业本质还在。
主持人艾诚：我能不能理解成未来能活下来的企业必须要有真实的客户付费，他服务到了客户，有垂直的场景闭环，也有模型的迭代造血能力，如果这三条他都达到了，他大概率能活下来吧，能吗？大部分人点头了，这也对我们创业者是一个重要的参考。
感谢各位，最后一轮问题，预见未来，您相信什么？2025年我作为行业的财经主持，我有一个感性上的认知：春天真的来了，但各位准备好了吗？新一轮AI大潮中创投有很大的挑战，需要战略上有高度，需要业务上有深度，人格上还得有宽度。
在很多国际论坛上大家会讨论AI的技术和人性，AI伦理和隐私计算等等，各位投资人看企业都有什么底线？
肖冰：很哲学的问题。我们一定先是要投一个好的创始人，这是前提。TA的出发点，TA的发心要是好的，是想为社会创造价值的，出于美好心愿的。其次才是TA怎么做这个事情、这个事情行不行。
黄明明：作为一个企业家，尤其是在中国这么残酷的商业竞争环境里，我们要求他既要负责企业生存，还要让他现在这么小的阶段就想着ESG，我觉得有点太过于“既要又要”。
但我可以分享我们最近投的一个AI Agent公司的真实案例，让我有点感动。
这个Agent主要帮助银行处理个人消费信贷领域的坏账问题，传统处理方式面临巨大挑战。现在该Agent每月已经能帮助金融机构处理近万笔案件。相比之下，即便是中国规模最大、人力资源最完备的顶级律所，其月均处理能力也仅在百笔案件之间。这意味着新技术让处理效率提高了近百倍，还节省了传统律师大量的宝贵时间。
需要强调的是，这个创始人有自己的社会责任感。创始团队在运营过程中发现，许多逾期借款人并非恶意拖欠，而是确实遭遇了个人经济困境。为此，他们主动利用AI技术和工具，帮助那些借款人梳理债务情况，还根据借款人实际情况提供更长期的分期方案，让他们逐步走出困境。此外，还主动用 AI 技术为借款人提供免费法律援助，如帮他们书写诉状、提供咨询服务，帮助他们追讨其他债务来解决自身问题。
我不知道这是不是可以回答你的问题，但我真的看到一个才刚刚开始起步的创始人在一开始就已经有了自己对社会责任的思考。
主持人艾诚：国与国之间的竞争也是企业之间的竞争，企业和企业之间的竞争一定就是您所言的企业家之间的竞争。九合创投王啸，预见未来您相信什么，您看项目的时候是不是也会参考一下人工智能的伦理标准？
王啸：我们看项目最主要还是看它能够在未来产生的社会价值和商业价值，从长期来看，在一个健康发展的社会中，这两者本质上是相辅相成、相互促进的。真正能够创造显著社会价值的技术创新，其商业价值自然会随之显现。
从早期投资来看，我们主要看项目的技术和技术能解决的问题是不是对整个社会的进步有相当的帮助。帮助越大，它的社会价值和商业价值就会越大，所以这两个事从根本上是一致性的。
一家公司如果做的事对社会有害，即使能够盈利，也只能在阴影中获利不会长久。所以这是我们在所谓技术创业公司投资中最基础的一些看法。当然，创始人有正向的价值观，才能够更好地发挥技术的积极效用。我们需要深入考察创始人的过往经历、创业动机、价值观念以及格局视野，不过这方面的评估确实面临挑战，我们可以相对准确地判断一个项目的技术可行性，却难以完全预判创始人未来的成长与变化。因此，投资决策需要综合考量技术价值、社会价值和团队素质等多个维度，在理性分析与直觉判断之间寻求平衡。
主持人艾诚：谢谢。我很好奇在创业者和投资人匹投资项目的时候，隐私泄露，算法偏见，数据安全，多大程度上会出现再融资的对话里面？白宗义代表耀途资本分享一下。
白宗义：符合ESG肯定是我们投资项目时的前提，但我认为这一波AI的变量所产生的社会问题是投资人以及创业公司完全无法把控的。
因为它不像移动互联网时代是一个重塑生产关系的问题，后者创造了大量如网约车司机、外卖小哥的就业机会，今天这一波AI完全是生产力的替代工具，比如自动驾驶替代的是出租车加网约车，比如具身智能的人形机器人可能替代掉保姆。
第一代蒸汽机带来工业化，产生了马克思主义，这一波社会化浪潮放到今天也就是两到三年维度大模型的变革，但是未来十年、二十年带来巨大社会问题和挑战怎么来解决，这是非常值得探讨的一个大课题。而且这个问题可能比第一个时代、第二个时代的速度要快速得多，这也是一个全球化的问题，一个国家层面的问题，我们也想知道答案。
葛新宇：我觉得首先大家还是要尊重客观现实，技术的发展代表的是人类的进步。大家都可以看到OpenAI对应的伦理，有些是超出我们能力之外的，但是我们的初心、善心很重要，所以不能因噎废食。
我觉得我们还是要顺势而为，就像印在我们君联资本名片上的四个字叫“知人知道”，寻找志同道合的伙伴一起做些有意思的事情。这种志同道合到底怎么定义？我们也响应ESG，君联资本有一些明确不投资的赛道，但这个对还是不对？我们觉得还是知人知道，我们就是要寻找志同道合的东西。面向科技的发展，我们会比较勇敢和顺势而为的去拥抱它。
主持人艾诚：各位投资人在回答中都不约而同的至少有一个标准答案叫做Long China就是“看多中国”。确实生在祖国是非常幸运的。2025年3月27日国家发布了《人工智能伦理与可持续发展白皮书》，针对怎么投也提出了三大原则：安全可控、包容普惠、公平公正。我们做人做事也是如此。感谢大家。
