| jjybzxw |
2025-12-18 10:00 |
大模型投资降温后的人工智能领域投资选择：李丰观点与市场展望
一、AI投资逻辑的转变：从概念到落地
李丰在峰瑞资本2025年投资人年度峰会上的核心观点清晰地指出了AI投资逻辑的重大转变。随着大模型投资热潮降温，市场正从“追逐概念”转向“务实落地”。这一转变基于以下几点关键认知：
AI处于早期发展阶段：尽管关注度高，但AI技术的全面落地仍需时间。历史类比显示，蒸汽机时代用了约100年，计算机与互联网时代用了约30年才实现广泛应用。AI的“生产力革命”属性决定了其发展周期较长。
宏观经济背景的影响：2020-2021年的全球货币宽松政策催生了AI投资的高热度，但流动性退潮后，市场回归理性，开始审视技术的实际应用价值。
大模型竞争格局固化：大模型研发已进入线性发展阶段，竞争格局基本明朗，仅剩微软、谷歌、字节（豆包）、阿里（通义千问）等少数大公司主导。中小玩家难以在基础设施、用户规模和研发投入上与之抗衡。
二、当前AI投资的三大阶段与重点领域
李丰将AI投资划分为三个阶段，并指出当前已进入第三阶段：
第一阶段（2023-2024年）：聚焦技术本身
核心投资标的为大模型本身，如GPT系列、通义千问等。此阶段是技术爆发期，资本大量涌入基础技术研发。
第二阶段（2024-2025年）：关注“想象力应用”
开始关注通用Agent（如Manus）和具身智能机器人等具有颠覆性潜力的应用方向。这些领域代表了AI从“感知”向“行动”演进的想象空间。
第三阶段（2025年至今）：投“能落地的AI应用”
这是当前投资的核心逻辑，强调技术必须与实际应用场景结合，产生商业价值。具体包括两大方向：
垂直领域Agent应用：需满足两个条件：①产业链中已建立高质量数字化闭环；②服务流程高度依赖自然语言交互。典型行业如教育、心理咨询、金融，以及新兴方向如电商直播、编程、游戏。
AI硬件：这是中国产业的独特机遇。借鉴日本80年代电子化经验，中国正推动传统产品“电子化+智能化”，通过传感器、芯片叠加实现产业升级。重点关注两类企业：
原有To B企业转型To C，利用对传感器、芯片的理解切入消费市场；
新品牌，洞察消费者习惯与新产品集成机会。
三、美国AI泡沫破裂对中国的影响及应对
美股AI泡沫破裂的可能性与影响
近期美股AI交易量下降，市场对泡沫破裂的担忧升温。若美国大模型基础设施和大模型泡沫破裂，可能通过资本流动、市场情绪等渠道影响A股。
但李丰认为中国有能力“接住”这种影响，核心在于中国在AI应用落地方面的独特优势。
中国应对独立行情的能力
大规模应用驱动技术迭代：中国在人脸识别、自动驾驶等领域已证明，通过广泛场景应用（如酒店、餐厅、支付、工商变更等）可将技术推向实用化极限，反哺技术创新。这与美国侧重基础研究不同，中国的“应用先行”模式更具韧性。
产业链优势：中国在“软科技+产业链”整合能力突出，能快速将技术转化为高性价比硬件产品。例如新能源汽车领域激光雷达、毫米波雷达成本的大幅降低，为AI硬件普及奠定基础。
政策支持与民间活力：如浙江等地持续降低民营经济参与人工智能领域的投资门槛，激发民间投资活力，为AI应用提供了广阔土壤。
四、机器人投资的特殊逻辑与未来方向
李丰特别提及机器人领域的投资逻辑：
操作能力是核心短板：当前机器人多停留在演示阶段（如打拳、跑步），真正的操作能力（改变物体状态）尚未突破。关键瓶颈在于缺乏人或物体与物理世界接触并改变状态的数据。
数据获取的两种途径：
自我采集数据：类似自动驾驶的“影子模式”，但机器人硬件未定型（如手指数量、形态），导致数据复用性差。
等待新消费级设备与传感器普及：历史经验表明，新数据的产生往往依赖关键硬件的普及（如智能手机的麦克风阵列、GPS芯片）。未来需等待新型传感器和消费级设备带来数据维度的突破。
投资策略调整：曾在2024年下半年暂停机器人投资，但随后认识到其持续热度。未来将更关注能解决操作能力短板、具备数据采集能力的机器人企业。
五、总结：投资选择的核心原则
在大模型退烧背景下，人工智能领域的投资选择应遵循以下原则：
聚焦“落地为王”：优先选择有明确应用场景、能产生实际商业价值的垂直领域Agent应用和AI硬件。
把握产业链优势：在中国AI硬件领域寻找具备传感器、芯片整合能力和消费市场洞察力的企业。
关注数据驱动：无论是机器人还是其他应用，数据的获取与应用能力是长期竞争力的关键。
警惕泡沫风险：美国市场波动可能带来短期影响，但中国凭借应用落地能力和产业链优势有望走出独立行情。
正如李丰所言，“所有的技术只有在被大规模应用后才能进一步迭代”。当前AI投资的核心不再是追逐技术概念，而是寻找那些能让技术“赚钱”的实际应用。对于投资者而言，理解这一逻辑转变，并深入挖掘垂直领域和AI硬件中的优质标的，将是未来获取回报的关键。
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