11月1日的北京，空氣清冷。

在一場名為“Experience with AI”的CEO閉門討論現(xiàn)場，百余位AI創(chuàng)業(yè)者、科學(xué)家與投資人圍坐在一起，看著一段由AI自己生成的開場視頻。

環(huán)顧四周，你會發(fā)現(xiàn)這是一場由AI共同完成的大會：開場視頻由生數(shù)科技的AI生成，配樂由suno進行AI作曲，禮物則是基金與被投企業(yè)數(shù)美萬物合作的AI手辦，每位CEO都收到了一個AI生成的“Q版分身”……視覺、音樂、互動、禮物、視頻，每一個環(huán)節(jié)都成了AI真實落地的試驗場。

在過去的一年多里，組織這場閉門會的錦秋基金，投資了50多個AI的項目。錦秋基金創(chuàng)始合伙人楊潔在開場演講中說：“AI的iPhone時刻，不是要來，而是已經(jīng)開始?！边@句話也在場內(nèi)被記錄了無數(shù)次。

一個為創(chuàng)業(yè)者們所共識的技術(shù)判斷是：AI的可用性與生產(chǎn)力轉(zhuǎn)折點，已經(jīng)到來。真正的機會已不在未來，而在當(dāng)下。

一、創(chuàng)業(yè)機會：三個“戰(zhàn)場”，一個歷史性窗口

楊潔把當(dāng)下的AI機會劃為三大“戰(zhàn)場”：應(yīng)用層、算力/芯片層與機器人/具身智能。

這一劃分并非“分類學(xué)”的熱鬧，而是投資與落地路徑的現(xiàn)實地圖：三條賽道同時加速，彼此咬合、相互增益，構(gòu)成了中國創(chuàng)業(yè)者面前的歷史性窗口。

戰(zhàn)場一：AI應(yīng)用——從“懂模型”到“更懂用戶”

“模型是commodity（商品），產(chǎn)品不是?！睏顫嵲诂F(xiàn)場強調(diào)。她認(rèn)為，隨著token價格下降、模型能力趨同，AI的上層競爭將從“算法性能”轉(zhuǎn)向“用戶理解力與信任”。

她展示的兩張對比圖清晰表達了這一趨勢：左圖代表智能提升速度，右圖代表在達到同樣準(zhǔn)確率下，每百萬token的成本。結(jié)果是明顯的——智能能力迅速提升，而智能的單位成本在急速下行。

“這意味著模型會成為基礎(chǔ)設(shè)施，價值會讓渡給產(chǎn)品。”她說，“真正的稀缺，在于誰能讓AI更貼近用戶?！?/p>

在應(yīng)用端，錦秋基金已投資多家團隊：

VideoTutor用一句話生成專屬講解視頻，切入教育Agent賽道；

HeadAIAdsGency在廣告自動化領(lǐng)域以多Agent架構(gòu)提高投放效率；

造夢次元（想法流）打造多模態(tài)AI互動內(nèi)容平臺，強調(diào)AI的人格化表達；

獨響則試圖通過“異步交互”重構(gòu)AI陪伴關(guān)系。

“現(xiàn)在的市場不缺能做的公司，缺的是‘只有我能做’的公司?！睏顫嵳f。

她展示的另一組圖表顯示，AI應(yīng)用公司達到1億美元年收入的時間顯著縮短，往往只需傳統(tǒng)軟件公司一半甚至三分之一的周期。這說明，當(dāng)產(chǎn)品定義清晰、執(zhí)行力強，AI正在成為增長的放大器。

戰(zhàn)場二：芯片與算力——在制程之外尋找突破

“推理芯片的窗口正在打開?！睏顫嵲艘韵聰?shù)據(jù)：2025年全球AI芯片市場規(guī)模預(yù)計將達1500億美元，到2030年有望突破5000億。谷歌在第三季度平均每月的token調(diào)用量超過1000萬億次，9月更達到1300萬億次；OpenAI的API在10月每分鐘調(diào)用量高達60億次，字節(jié)火山引擎披露的日均調(diào)用量也達到30萬億次。

這意味著，推理側(cè)的算力需求正在激增，并帶來了三個新的機會方向：第一個是推理芯片的窗口剛打開，第二個是芯片軟件算法的正向飛輪，第三個是不同的支點，有很多創(chuàng)新團隊在用不一樣的技術(shù)方案去解決問題。

戰(zhàn)場三：機器人與具身智能——數(shù)據(jù)、資本與成本的共振

AI不只存在于屏幕內(nèi)。錦秋基金認(rèn)為，機器人產(chǎn)業(yè)正在迎來自己的“ChatGPT時刻”。

據(jù)錦秋基金統(tǒng)計，2025年機器人領(lǐng)域的融資總額將達414億元，是2023年的五倍。數(shù)據(jù)集的爆發(fā)、資本的聚集與核心部件成本的下降，正在同時發(fā)生。

“每一個今天積累的操作場景，都是明天的操作系統(tǒng)。”楊潔總結(jié)說。

她認(rèn)為，具身智能的拐點已經(jīng)出現(xiàn)：數(shù)據(jù)飛輪形成，真實場景開始反哺模型訓(xùn)練，而“交互層”的缺位正是最值得創(chuàng)業(yè)者投入的空白。

二、成長公司的三個“信號”

在錦秋基金創(chuàng)始人楊潔看來，能夠快速成長的AI公司往往具備三個共同特征。

第一，具體產(chǎn)品解決具體痛點。

與市場的部分觀點不同，楊潔提出：

?不要害怕垂直領(lǐng)域。在垂直場景做到極致，就擁有定價權(quán)。

?不要害怕信息化程度低的行業(yè)。諸如醫(yī)療、法律等都已經(jīng)出現(xiàn)Harvey這樣高估值、高增長的公司。

?不要害怕套殼。Cursor雖未發(fā)明IDE，卻在代碼場景上做到極致，“所謂‘套殼’，只要從薄做到厚，就是壁壘。

第二，填補智能鴻溝的產(chǎn)品。

AI跑Benchmark的能力與現(xiàn)實應(yīng)用之間存在巨大落差。就算未來十年模型不再更新，消化現(xiàn)有智能能力仍需多年。

能讓AI‘落地成事’、真正引導(dǎo)用戶使用的產(chǎn)品，會長期有價值。

第三，執(zhí)行力決定差距。

楊潔直言：“執(zhí)行力是唯一被驗證的成功路徑?！盇I放大了團隊節(jié)奏差異——快的團隊積累復(fù)利，慢的團隊被淘汰?！白R別復(fù)利方向+高效執(zhí)行，是贏下未來的關(guān)鍵?！?/p>

楊潔總結(jié)出跨越這三大戰(zhàn)場的通用規(guī)律：

1、找到不對稱優(yōu)勢。應(yīng)用看垂直定義，芯片看創(chuàng)新路徑，機器人看場景深度。

2、判斷好時機?！癆I的智能化浪潮是一個20年周期，我們現(xiàn)在處在第3年——窗口剛剛打開?！?/p>

3、“真正有效的數(shù)據(jù)飛輪，必須推動收入、留存或轉(zhuǎn)化率，而不是‘為了數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)’?！?/p>

楊潔進一步分享了錦秋在投資實踐中總結(jié)的三個共同信號，這些信號往往預(yù)示著創(chuàng)業(yè)公司有機會高速增長。

楊潔在會上還給出三項針對2026年的趨勢判斷：

1.模型競爭仍將持續(xù)，應(yīng)用差異化回歸產(chǎn)品層面。

模型間切換成本低、用戶忠誠度弱，差異化將體現(xiàn)在產(chǎn)品體驗、垂直場景和品牌信任。深入場景的產(chǎn)品公司將更具競爭優(yōu)勢。

2.從“個人助手”走向“AgentEconomy”。

在“Agent經(jīng)濟”中，AI不僅傳遞信息，還能調(diào)配資源、完成交易。

錦秋預(yù)計，這將孕育三個新機會：自主學(xué)習(xí)、全新基礎(chǔ)設(shè)施以及伴隨而來的信任與安全體系。

3.市場低估了AI需求。

根據(jù)錦秋引用的數(shù)據(jù)，科技巨頭的資本開支預(yù)計將從2023年的2270億美元增至2026年的5430億美元。

“比特世界、原子世界和生物世界都在被AI重塑，而投入仍遠遠不夠。”他們認(rèn)為，這意味著算力與應(yīng)用兩端都存在長期紅利。

三、創(chuàng)業(yè)投資機會的背后主線：智能的“成本革命”與結(jié)構(gòu)性紅利

如果說“戰(zhàn)場”描繪了方向，那么“變量”決定了節(jié)奏。

錦秋基金合伙人臧天宇從兩個變量刻畫當(dāng)前周期：智能的持續(xù)提升與獲取智能成本的持續(xù)下降。過去18個月，智能水平與單位智能成本分別出現(xiàn)數(shù)量級變化——相當(dāng)于一次“帶寬革命”，只是把“帶寬”換成了“智能”。

1）信息生產(chǎn)的平權(quán)化：AI成為“創(chuàng)意引擎”

當(dāng)攝像頭把記錄權(quán)交到每個人手里，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容爆發(fā)；當(dāng)大模型把“智能”的起點交到每個個體，創(chuàng)作與表達迎來第二次普惠。視頻生成（Vidu、Veo等）從秒級邁向分鐘級，“參考式視頻”強化角色一致性與鏡頭語言，直接進入廣告、短片、微劇的工業(yè)化范疇；圖像/3D模型的生產(chǎn)也在走同樣的效率曲線。

被投公司在這些環(huán)節(jié)形成互補：數(shù)美萬物的Sparc3D讓3D內(nèi)容生產(chǎn)具備產(chǎn)業(yè)化效率；生數(shù)科技以Vidu推動從“文/圖生視頻”到“參考式視頻”的創(chuàng)作范式轉(zhuǎn)變；造夢次元則在“互動內(nèi)容+人格化IP”上開辟常青線，強調(diào)“AI不取代創(chuàng)作者，而是放大創(chuàng)作者”。

2）信息分發(fā)的智能化：新的入口之戰(zhàn)

AI以Copilot/Agent的形態(tài)“常駐”于工作與生活的上下文中，從被動響應(yīng)走向主動服務(wù)。入口之爭由此重排：AI原生瀏覽器與桌面、Always-on智能硬件、可感知環(huán)境與意圖的“低摩擦界面”……創(chuàng)業(yè)者的勝負(fù)，不再只是產(chǎn)品形態(tài)，而是誰能更早拿到“上下文窗口”。

3）從信息到服務(wù)：AgentEconomy的臨界點

“互聯(lián)網(wǎng)分發(fā)的是信息；未來AI分發(fā)的是服務(wù)結(jié)果?！痹赑okeeAICEO朱哲清看來，范式躍遷來自強化學(xué)習(xí)的第二次革命：從RLHF（人類偏好反饋）走向VerifiableRL（可驗證強化學(xué)習(xí)），讓智能體在規(guī)則、邏輯與環(huán)境交互中“自證”。這意味著Agent不僅能執(zhí)行，還能證明自己學(xué)對了。

圍繞這一趨勢，工作流自動化（Refly）、通用Agent構(gòu)建（Pokee）、多Agent軟件工程（DeepWisdom）等方向快速升溫。

臧天宇的結(jié)論直白而有效：“估值的底層函數(shù)，是復(fù)利速度×執(zhí)行力；快的團隊，正以指數(shù)曲線拉開差距?！?/p>

四、就業(yè)機會：一幅正在改寫的“職業(yè)新地圖”

產(chǎn)業(yè)的真實改變，最終都會顯影到人的工作。錦秋CEO大會的圓桌與走訪呈現(xiàn)出一幅動態(tài)清晰的“AI職業(yè)新地圖”：在內(nèi)容、工業(yè)、能源、教育等多條鏈路上，新角色不斷涌現(xiàn)。

1）內(nèi)容與創(chuàng)意：從“生成”到“共創(chuàng)”的人才譜系

在AI驅(qū)動的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)里，職業(yè)的顆粒度被細化——從Prompt工程師、AI故事導(dǎo)演、AI音效師，到Agent交互設(shè)計師、劇情生成策展人、AIIP運營。造夢次元的實踐顯示：哪怕是初中生，也能以手機為工作臺，用Studio/Workflow完成“故事—音樂—視頻”的整鏈創(chuàng)作。

關(guān)鍵不在“是否會用模型”，而在“是否懂得與AI協(xié)作”。

2）工業(yè)與具身智能：工程師的新主場

人形/移動機器人、無人機與世界模型的推進，為工程師開辟了新主場：

?力覺算法工程師：把“感覺”引入控制回路；

?遙操作訓(xùn)練師：以人機共演填補“從0到1”的落差；

?世界模型標(biāo)注/訓(xùn)練工程師：為“可推演的世界”構(gòu)建數(shù)據(jù)與任務(wù)。

從星塵到首形，從因克斯到流形，軟硬件協(xié)同與真實場景閉環(huán)成為工程師的“第二語言”?！皺C器人從實驗室走向車間、從科研走向產(chǎn)業(yè)”不再是口號，而是崗位說明書的變化。

3）AI普及后的“長尾職業(yè)”

教育、營銷、能源、制造等行業(yè)，同樣出現(xiàn)了“AI中產(chǎn)崗位帶”：

?教育：AI導(dǎo)師、課程編排與數(shù)據(jù)化教研（VideoTutor）；

?營銷：AI投放策略與多渠道歸因優(yōu)化（WorkMagic、FastMoss）；

?能源：家庭/園區(qū)級AI能源調(diào)度與運維（江?？萍迹?。

一句話總結(jié)：AI不會讓人失業(yè)，它會讓“懂AI的人”取代“不懂AI的人”。最先“以AI為同事”的團隊，最早拿到生產(chǎn)率紅利。

五、全球視野：從硅谷到中國，站在“最優(yōu)專業(yè)化區(qū)間”

錦秋基金于2024年投資了硅谷基金LeonisCapital。

LeonisCapital的合伙人JennyXiao此前曾是OpenAI的研究員。她提醒創(chuàng)業(yè)者警惕“高速增長的另一面”：在AI時代，從1M到1億美金營收可能只需12–36個月，生命周期的壓縮意味著“爆發(fā)”與“消失”都來得更快。

她還提出過一個“最優(yōu)專業(yè)化區(qū)間”理論：不要與基礎(chǔ)模型對抗，而要在模型之上、應(yīng)用之下，用數(shù)據(jù)、行業(yè)專業(yè)性與分發(fā)渠道建立難以復(fù)刻的護城河。

這一判斷，與錦秋基金對中國生態(tài)的長期觀察高度一致：美國是“技術(shù)高地”，而中國兼具“場景密度+執(zhí)行速度”的“落地高地”。

在這里，專業(yè)化既不是狹窄，也不是廣譜，而是與模型協(xié)同、與產(chǎn)業(yè)耦合、與人群同頻。