3月31日下午，以“AI引领产业投资新风向”为主题的“AI未来论坛：创新·投资·全球化”论坛举办，本次论坛是2025中关村论坛年会“人工智能主题日”首次推出聚焦投融资维度的主题论坛，多名学术专家及产业大咖就人工智能的技术创新、商业化路径、创业投资等话题进行分享，研判产业投资风向，共话未来投资趋势。

清华大学五道口金融学院副院长 张晓燕

中小企业可转向轻量化“小模型”创新

在接受北京商报记者专访时，张晓燕表示，通用大模型的发展格局已逐渐明晰，中小企业可更聚焦于场景化创新。

研究统计显示，当前，中国AI大模型呈现爆发式增长。从2023年8月仅有8个AI模型，至2024年12月已增至302个。参数量方面，26%的模型规模超100亿参数。值得注意的是，凭借成本优势和高效特性，“小模型”正逐渐展现出新的发展趋势。

张晓燕表示，中小企业在开发通用大模型方面面临财力、算力和资源的制约，若盲目跟进，可能陷入被动局面。她建议企业可以立足于现有的大模型技术，聚焦于特定场景，开发轻量化的“小模型”，如金融客服、医疗诊断等垂直领域。这类应用不仅开发周期短、成本低，还能够快速验证商业价值，契合中国市场灵活多变的竞争特征。

“中国AI发展的核心优势在于丰富的应用场景与快速商业化能力。”在张晓燕看来，企业与资本可以抓住“脏活累活”中的机会——那些技术门槛不高但能解决实际痛点的场景化应用，例如数据清洗、流程自动化等，这类需求往往能快速形成规模效应。

针对科技金融投资方向，张晓燕则提出分层策略：一类为长周期领域，如AI芯片、硬件等重资产赛道，需坚持“投早投小投长期”，接受较长的回报周期；另一类是短周期机会，聚焦于场景化的小模型应用，因其落地快、收益明确，已成为资本重点关注方向。通过“百花齐放”的模式，能够加速行业应用的快速迭代。

当然，在看好短周期应用的同时，张晓燕也警示，过度聚焦短期收益可能导致同质化竞争，削弱企业长期竞争力。建议行业通过协作构建生态，例如高校提供技术底座、企业专注场景创新，以此平衡效率与可持续性。

谈及AI发展面临的三大核心挑战，张晓燕提到，一方面是数据瓶颈问题，2028年全球高质量数据或面临枯竭，中等规模模型因训练不足导致精度受限。另一方面，模型偏见、算法黑箱及市场操纵风险加剧，例如，AI自动生成虚假文件引发投机泡沫，这也需要监管与时俱进。此外，还有人才短缺问题。

高成投资创始合伙人 洪婧

AI企业要贴近用户 避免自嗨式创新

AI热潮下，随着各类应用渐趋深入，其发展带来的机遇与挑战引发各界讨论。洪婧就此话题谈及了多个观察与思考。

“人工智能会越来越深入到工作和学习中，这已是未来必然会发展的巨大趋势。”洪婧指出，创新是推动社会进步和价值创造的根本动力。从技术周期来看，从大型机、小型机，到PC互联网、移动互联网，现在已经进入到人工智能和万物互联的高速发展阶段。回顾AI本质能力的解锁过程，2012—2013年，在视觉方面机器的能力就已经超越了人类。而随着大模型出现，其语言理解以及综合多任务处理方面再现重大进展。

为什么AI能解锁出这么多应用？洪婧认为，大模型正从语言大模型向综合态、具备自身技能方向发展，在越来越接近通用人工智能（AGI）的过程中，不断解锁新需求。

洪婧强调，AI一定会重塑整个软件领域，不管是AI与消费级软件、专业人员软件，还是企业级软件，都有大量应用在落地。“这个过程令人兴奋，每一个软件公司都在被重新塑造。”她感慨道。

另一方面，AI在物理世界的深刻影响也逐步显现，如智能驾驶、AI与汽车、机器人、AI与消费电子（如AI宠物、AI耳机、AI摄像头），以及在航天船舶等企业，AI都在快速渗透。中国拥有全球领先的互联网设施、最全产业链、大规模生产制造能力、科技实力和超前投资等优势，有望引领全球创新。

不过，技术本身不足以形成企业长久发展和商业化的壁垒，洪婧认为，必须深入客户应用场景，持续沉淀高质量数据，在决策链、数据链和专业服务方面创造价值。技术和商业化成熟需要经历创新的各个阶段，需要长期耐心。在商业化落地过程中，还存在一些问题，比如AI的可解释性、可溯源性能否满足大企业需求，以及数据风险控制等。作为成长性投资人，主要任务是帮助企业商业化，她也提醒创业者，新技术会遇到各种问题。要准确定义用户，避免自嗨式创新，真正贴近用户。同时，在AI创新过程中，要理清价值创造维度，从客户预算优先级考虑，帮助客户增收、合规、降本、增效。“AI创业者不要贪大求全，而是要聚焦第一个市场打造产品，想清楚自身优势，在第一个市场实现规模化后，再拓展下一个产品和市场。”

金沙江创投主管合伙人 朱啸虎

AI不能仅依赖技术 实现商业化至关重要

在论坛上，朱啸虎就AI应用主题发表演讲，重点阐述了对AI落地应用与壁垒的观点。

“过去20年，互联网行业经历过许多风口，如今看来，这些风口的商业模式都被证明是可行的，但在当年，它们都经历过泡沫期，被人嘲笑，跌入‘死亡谷’，之后又从‘死亡谷’重新发展起来。”朱啸虎回顾互联网发展历程时指出，许多如今成功的商业模式，早期都历经波折，AI领域的发展也与之相似。

朱啸虎称，大模型在前两年火爆后，今年热度有所下降，但AI应用企业却迎来爆发式增长，收入增速堪比当年的团购企业，只是这些企业大多低调发展。大模型的出现极大改变了AI行业格局。例如，腾讯便是大模型开源的最大受益者之一，这也促使腾讯全力拥抱相关技术。他建议，创业公司不要在底层模型训练上耗费资金，应全力拥抱开源模型，借助现有资源快速发展。

“对于中国科技投资来说，一个重要的点是，科技在成熟之前很难商业化，但成熟之后会迅速实现技术平权。所以我们要思考，技术平权之后谁会受益，相关工具会如何发展。我们一直建议创业公司不要浪费资金去训练底层模型，而是全力拥抱开源模型。”朱啸虎解释道。

朱啸虎也提醒，对于很多创业者来说，技术固然重要，但商业产品更为关键。产品能否让用户愿意付费试用是重点。AI行业竞争激烈，中国企业可先在国内打磨产品和团队，然后出海，利用在非AI能力方面的优势开拓海外市场。

“现在的AI应用创业者要勇于承认，自己可能没有独特的技术壁垒，很多应用都是基于底层模型的能力。但可以在非AI能力方面，比如整合工作流、编辑能力、硬件结合、人机交互等方面建立优势。”朱啸虎总结道，要积极拥抱AIGC，不拥抱AI的企业肯定会被淘汰，但也不要迷信Al，需聚焦尖刀场景尽快落地。这一波AI在应用端存在发展机会，但实现商业化至关重要。企业不能仅依赖技术，还需在技术之外的各个方面做到全球领先，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

北京商报记者 刘四红 董晗萱

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