圆桌|从技术狂热到价值深耕,投资人如何前瞻布局AI?

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当技术从大模型跃迁到多模态、AI Agent与具身智能,在估值尚未锚定、商业化刚刚起跑的黎明,投资人如何前瞻布局AI?

9月10日,一个人形机器人在外滩大会科技展区外进行行走演示。新华社 图

9月12日,在2025 Inclusion·外滩大会见解论坛“全球AI投资展望——AI创业的爆发与中国机遇”上,多位投资人分享了对AI投资的冷静思考。

何为Agent?它直译为“ *** 人”,你可将之视为数字世界中的行动者。它可以以代码形态存在,亦可嵌入机器人、自动驾驶汽车等实体,实现具身智能(Embodied AI)。业界将其核心特质定义为——自主智能(Autonomous Intelligence),即赋予目标后,Agent能自主分解任务、规划路径、调用工具、决策行动,直至达成目标,高度拟人化。

针对AI Agent(智能体)领域的投资策略,嘉宾们强调了垂直场景的重要性。

蚂蚁集团战略投资部资深总监黄海指出,垂类应用更易快速验证产品市场匹配度(PMF)并实现商业化落地。“金融、设计等付费意愿高的领域,更容易构建护城河,”他举例称,蚂蚁投资的金融与设计类AI项目均聚焦大市场,并且具备一定的行业沉淀。

经纬创投管理合伙人王华东强调,AI Agent创业应当避开大模型迭代的主赛道,否则极易因巨头版本升级而被淘汰。他认为,创业者必须明确自身Agent的专属领域和具体任务定位,这比追求通用型产品更具战略意义。

王华东认为,AI Agent创业初期不应过度关注市场规模,优秀团队能够通过极致产品体验实现细分市场的指数级扩张,从而建立基于行业认知深度的护城河。

“AI领域的竞争永无止境,没有任何人是安全的,”王华东总结称,核心在于持续提升能力,选择能够明确定义服务类别的细分赛道,才是创业者的明智之举。

创世伙伴创投创始主管合伙人周炜用“技术哑铃策略”概括其投资逻辑:一头押注与复杂工作流深度结合的垂类应用(如To B场景),另一头仍冒险布局通用型高天花板领域。

“VC不能回避高风险高回报的机会,”周炜强调,既要投具有高壁垒的细分领域,也不应回避规模足够的通用赛道,这才是VC应有的担当。

AI算力与能源需求的爆发式增长,使底层基础设施投资成为焦点,投资人看好哪些AI底层应用级的投资机会?

黄海表示,其团队在AI投资中会从模型层向下延伸至算力层,过去两三年已较多布局算力层相关公司。他认为,未来若每个人拥有1到2个Personal Agent(个性化智能体)且能调用Agent集群处理事务,当前的算力及能源供给将难以满足需求,需从两方面解决这一问题。

黄海分析说,一方面,鉴于摩尔定律接近极限,其团队更倾向于将计算单元从单芯片、单服务器扩展至数据中心乃至集群,挖掘其中提效降耗的机会,例如当前不少国产算力芯片正匹配新硬件架构进行优化以降低成本,同时持续探索硅基计算的极限与延展,关注3D堆叠、存算一体、稀疏化等技术方向,认为该领域仍有较大机会;另一方面,其团队也在探索量子计算、光计算、仿生计算等新型计算方式,寻求将其融入当前以硅基计算为主的主流计算框架,对相关领域的未来前景持乐观态度。

王华东认为,底层技术领域在中国拥有更多机会,核心原因是中国需通过创新方式提升整体系统能力。他提到,团队已投资新型半导体封装技术、新光计算技术等,这类技术具备较大的可实施空间。

“在AI计算时代,中国不应再追求单芯片算力指标,因为AI计算依赖大集群,提升集群或超节点的能力才是核心。”基于此,王华东说,与超节点能力提升相关的诸多领域,如存储、芯片等,都存在较多投资机会,也是其团队重点关注的方向。

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