來源：東哥筆記

作者：李成東

2月4日，第五屆「專業(yè)主義·2026李成東年度演講」和晚宴&十三·東哥飯局第122期圓滿落幕。在今年的晚宴上，東哥特別邀請了三位AI領(lǐng)域的重量級嘉賓，分享了他們對行業(yè)趨勢的深刻洞察。

• 梁斌-八友科技創(chuàng)始人，成立于2015年，專注于為人工智能和大模型領(lǐng)域提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持服務，客戶中50%是國內(nèi)主流大模型廠商。一位在ChatGPT浪潮前就堅持數(shù)據(jù)儲備的技術(shù)前瞻者。
• 黎科峰-數(shù)勢科技創(chuàng)始人，成立于2020年，專注于為大金融、泛零售和高科技制造等領(lǐng)域的企業(yè)提供基于大模型與大數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品的企業(yè)。曾任京東技術(shù)委員會主席、手機百度總經(jīng)理等。
• 李明順-行行 AI 董事長、順福資本創(chuàng)始合伙人，專注于投資人工智能等前沿科技領(lǐng)域的早期投資，中國最傳奇的草根互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者，參與創(chuàng)辦Discuz（騰訊收購），好貸網(wǎng)等公司，曾就職于網(wǎng)易與騰訊。

以下為本期飯局的精華整理，信息已脫敏。

投資視角，從數(shù)據(jù)供應鏈透視真實玩家

作為數(shù)據(jù)服務商，八友科技創(chuàng)始人梁斌提供了一個獨特的觀察視角：通過企業(yè)采購數(shù)據(jù)的行為，判斷其在AI賽道上的真實實力。

他的投資邏輯雙向有效：積極采購高質(zhì)量數(shù)據(jù)的企業(yè)，通常處于研發(fā)或業(yè)務擴張的活躍期；而對優(yōu)質(zhì)外部數(shù)據(jù)無需求的企業(yè)，可能擁有更強的內(nèi)部數(shù)據(jù)能力。

比如谷歌早期并未采用他的服務，這反而讓他判斷谷歌擁有強大的自研能力，他因此重倉谷歌股票并獲得回報。

在與國內(nèi)大廠合作時，梁斌的團隊常接到那些“硬骨頭”項目。通過承接這些非標、復雜的細分任務，他們能穿透性地看到誰獲得了真實、高價值的核心訂單。

“智譜AI、月之暗面等公司業(yè)務扎實，他們持續(xù)采購數(shù)據(jù)并交付復雜需求?！?/p>

另一個被普遍忽視的投資主線是AI基礎(chǔ)設施的衍生需求。梁斌認為，AI算力中心的能耗將根本性改變能源結(jié)構(gòu)，美國政策可能要求大廠自建發(fā)電設施。

這將催生對鈾礦公司、電力零售商以及稀土公司的長期需求。

芯片博弈，二手紅利與生態(tài)依賴

梁斌從產(chǎn)業(yè)視角分析芯片市場變化：投資全球芯片巨頭需關(guān)注技術(shù)迭代周期。新一代架構(gòu)因成本優(yōu)勢將引發(fā)集中采購，這可能導致當前產(chǎn)品進入銷售真空期，反而形成布局窗口。

同時，淘汰芯片將催生二手算力紅利市場。 中國AI企業(yè)或能借此以極低成本獲取上一代高性能算力。

評估國產(chǎn)芯片需嚴格區(qū)分“市場驅(qū)動”與“項目驅(qū)動”。真正的市場化驗證在于是否進入主流商業(yè)采購體系，而非依賴少數(shù)政府訂單。

AI基礎(chǔ)設施的投資不能僅盯著芯片。更全面的視角是：關(guān)注芯片周期，評估國產(chǎn)進展，同時將目光延伸至電力供應和高質(zhì)量數(shù)據(jù)供應鏈——這兩者正成為決定AI發(fā)展的關(guān)鍵要素。

技術(shù)拐點：開源引爆、智能體成共識

黎科峰指出：2025年是“智能體元年”，而不僅僅是模型能力的延續(xù)。這一判斷基于兩個關(guān)鍵變化：

開源模型打破壟斷：DeepSeek推出的QwQ-32B模型成為游戲規(guī)則改變者。它在思維鏈推理能力上媲美GPT-4，卻以完全開源免費的方式發(fā)布，將企業(yè)部署高質(zhì)量AI的成本從“數(shù)千萬”直接降至“數(shù)十萬”。更重要的是，該模型針對國產(chǎn)芯片環(huán)境優(yōu)化，降低了對高端硬件的依賴。

應用形態(tài)塵埃落定：行業(yè)對“智能體是大模型時代的APP”達成共識。這一定位解決了長久以來的爭論——大模型不再是“什么都能做但什么都做不精”的萬能工具，而是通過智能體形態(tài)在具體場景中深度解決問題。

國內(nèi)困境，AI繁榮背后的深層分化

黎科峰指出，盡管表面上國內(nèi)AI熱火朝天，但實際呈現(xiàn)“虛假繁榮” 特征。C端用戶付費意愿極低，大廠用免費策略擠壓創(chuàng)業(yè)空間；B端采購旺盛但多為“為AI而AI”，真正解決業(yè)務痛點的寥寥無幾。

相比之下，美國市場已進入“全面武裝”階段。C端付費習慣良好，應用百花齊放；企業(yè)廣泛采用AI智能體提升效率，甚至誕生“一人公司+數(shù)字員工”的新模式。

在應用層面，中美差距正在拉大而非縮小。 黎科峰提到，一個關(guān)鍵區(qū)別在于投資導向：國內(nèi)資金幾乎全部涌向硬科技和實體產(chǎn)能，應用層投資接近為零。

AI對就業(yè)的沖擊已顯現(xiàn)。初級程序員、數(shù)據(jù)工程師、基礎(chǔ)設計師等“中間執(zhí)行層”首當其沖，他們的工作正被AI快速替代。

未來的社會分工可能兩極分化：一端是負責決策的高層，一端是難以自動化的體力勞動者，中間環(huán)節(jié)將被AI大量填充。

范式轉(zhuǎn)變：從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“行業(yè)+AI”的權(quán)力轉(zhuǎn)移

黎科峰提出了一個根本性判斷：AI時代是“行業(yè)+AI”，而非“互聯(lián)網(wǎng)+行業(yè)”，這標志著技術(shù)驅(qū)動邏輯的深刻轉(zhuǎn)向。

• 互聯(lián)網(wǎng)時代：平臺巨頭掌握技術(shù)、工程師和數(shù)據(jù)，憑借流量與資本優(yōu)勢向傳統(tǒng)行業(yè)單向“賦能”
• AI時代：技術(shù)門檻大幅降低，專業(yè)知識與行業(yè)認知成為核心壁壘，傳統(tǒng)領(lǐng)域的專家開始自主“+AI”

新范式下的核心資產(chǎn)：

1. 私有數(shù)據(jù)：非公開、具有領(lǐng)域獨特性的行業(yè)數(shù)據(jù)
2. 專業(yè)知識：經(jīng)年累月積累的行業(yè)洞察、經(jīng)驗與工作流

這一轉(zhuǎn)變意味著，技術(shù)正從少數(shù)科技公司的壟斷性資源，轉(zhuǎn)變?yōu)楦餍懈鳂I(yè)的普惠工具。每個垂直領(lǐng)域的專家，都有可能利用AI工具重構(gòu)自己所處的行業(yè)，實現(xiàn)更深度的數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型。

“放開心態(tài)，每日實踐。未來一定是‘行業(yè)+AI’，武器已經(jīng)在那里，關(guān)鍵看你怎么用它打不一樣的仗?！崩杩品蹇偨Y(jié)道。

中國方案，AI出海的三大路徑

面對國內(nèi)變現(xiàn)困境，三位嘉賓一致認為：成功的C端AI創(chuàng)業(yè)幾乎必須從第一天就瞄準海外市場。

但這也為中國創(chuàng)業(yè)者帶來了獨特機會：

工作流優(yōu)化工具是成熟路徑，但需警惕數(shù)據(jù)合規(guī)風險；

AI內(nèi)容生成領(lǐng)域，中國團隊憑借短劇、游戲等領(lǐng)域的經(jīng)驗積累，能夠?qū)崿F(xiàn)“降維打擊”；

“AI+硬件”則是最被看好的方向，結(jié)合中國強大的供應鏈能力，將AI嵌入玩具、消費電子、戶外設備等產(chǎn)品，市場空間廣闊。

李明順特別強調(diào)，AI的真正價值在于重構(gòu)行業(yè)而非簡單賦能。 他以馬斯克的Robotaxi為例說明：AI不是讓傳統(tǒng)汽車更好賣，而是將商業(yè)模式從“賣車”徹底轉(zhuǎn)變?yōu)椤疤峁┏鲂蟹铡薄?/p>

這種重構(gòu)可能使單臺車的生命周期價值增長數(shù)十倍。

泡沫隱現(xiàn)與產(chǎn)業(yè)鏈機會

現(xiàn)場其他參與者提供了不同的觀察視角：

行業(yè)存在泡沫風險：全球頂級AI公司累計收入未超過100億美元，但資本投入已達萬億級別，預計2026年下半年可能出現(xiàn)泡沫破裂。模型創(chuàng)新層面，認為基座算法尚未出現(xiàn)“下一代范式”，現(xiàn)有技術(shù)仍基于Transformer架構(gòu)演進。

產(chǎn)業(yè)鏈機會依然存在：盡管大模型本身存在爭議，但AI生態(tài)鏈如數(shù)據(jù)服務、芯片、行業(yè)解決方案等領(lǐng)域仍有投資機會。中國企業(yè)在高質(zhì)量數(shù)據(jù)標注、后訓練等環(huán)節(jié)與國外存在差距，但這也意味著提升空間。

投資人關(guān)注方向：有投資人表示將持續(xù)關(guān)注AI+醫(yī)療健康賽道，并認為2026年是C端AI應用成熟的關(guān)鍵一年，將重點布局有出海能力的項目。

全球格局，中國優(yōu)勢與未來挑戰(zhàn)

AI將重塑全球分工，沖擊傳統(tǒng)優(yōu)勢國家。依賴客服外包、IT支持的印度等國可能首當其沖，全球服務貿(mào)易格局面臨重組。

“AI+硬件”正成為中國外貿(mào)的新引擎。 從智能消費品到專業(yè)工具，再到跨境商業(yè)基礎(chǔ)設施，中國完整的制造業(yè)供應鏈與AI結(jié)合后能產(chǎn)生強大競爭力。

這種模式不僅提升產(chǎn)品附加值，更可能創(chuàng)造出具備代際優(yōu)勢的全新產(chǎn)品品類，加速中國制造在全球市場的滲透。

李明順指出，AI時代降低了技術(shù)門檻，組織能力和商業(yè)嗅覺的價值凸顯。中國擁有全球最龐大、學習最快、最務實且最具韌性的創(chuàng)業(yè)者群體。

如同亞馬遜平臺上的賣家，未來AI生態(tài)中大部分價值將由掌握行業(yè)知識、能用AI重構(gòu)產(chǎn)品的“生態(tài)玩家” 獲取，而非僅歸于少數(shù)基礎(chǔ)模型廠商。

“關(guān)鍵在于價值回流?！?這些在全球AI浪潮中贏得優(yōu)勢的中國創(chuàng)業(yè)者創(chuàng)造的財富，能否通過消費、投資等方式有效回流國內(nèi)，將直接影響中國本土的持續(xù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級。

結(jié)論

中國的核心優(yōu)勢不在于算法領(lǐng)先，而在于“供應鏈+創(chuàng)業(yè)者+工業(yè)體系”形成的綜合生態(tài)。那些能夠?qū)I技術(shù)與中國制造、全球市場相結(jié)合的領(lǐng)域，最可能誕生下一代巨頭。

下一波顛覆性機會不會出現(xiàn)在人人關(guān)注的模型層面，而藏在數(shù)據(jù)流動的路徑里、電力供應的網(wǎng)絡中，以及“中國硬件+AI能力”重新定義的每一個傳統(tǒng)行業(yè)中。

-以上內(nèi)容已經(jīng)過脫敏處理，不含敏感信息