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中國(guó)AI的下一波浪潮:哪些領(lǐng)域?qū)⒄Q生顛覆性機(jī)會(huì)?|東哥飯局122期

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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(qǐng)了三位AI領(lǐng)域的重量級(jí)嘉賓,分享了他們對(duì)行業(yè)趨勢(shì)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(wù),客戶中50%是國(guó)內(nèi)主流大模型廠商。一位在ChatGPT浪潮前就堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)儲(chǔ)備的技術(shù)前瞻者。
  • 黎科峰-數(shù)勢(shì)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(dòng)的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品的企業(yè)。曾任京東技術(shù)委員會(huì)主席、手機(jī)百度總經(jīng)理等。
  • 李明順-行行 AI 董事長(zhǎng)、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(guó)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(gòu)),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(yīng)鏈透視真實(shí)玩家

作為數(shù)據(jù)服務(wù)商,八友科技創(chuàng)始人梁斌提供了一個(gè)獨(dú)特的觀察視角:通過企業(yè)采購(gòu)數(shù)據(jù)的行為,判斷其在AI賽道上的真實(shí)實(shí)力。

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

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

在與國(guó)內(nèi)大廠合作時(shí),梁斌的團(tuán)隊(duì)常接到那些“硬骨頭”項(xiàng)目。通過承接這些非標(biāo)、復(fù)雜的細(xì)分任務(wù),他們能穿透性地看到誰(shuí)獲得了真實(shí)、高價(jià)值的核心訂單。

“智譜AI、月之暗面等公司業(yè)務(wù)扎實(shí),他們持續(xù)采購(gòu)數(shù)據(jù)并交付復(fù)雜需求?!?/p>

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

這將催生對(duì)鈾礦公司、電力零售商以及稀土公司的長(zhǎng)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(chǎng)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(shì)將引發(fā)集中采購(gòu),這可能導(dǎo)致當(dāng)前產(chǎn)品進(jìn)入銷售真空期,反而形成布局窗口。

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

評(píng)估國(guó)產(chǎn)芯片需嚴(yán)格區(qū)分“市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)”與“項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)”。真正的市場(chǎng)化驗(yàn)證在于是否進(jìn)入主流商業(yè)采購(gòu)體系,而非依賴少數(shù)政府訂單。

AI基礎(chǔ)設(shè)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(píng)估國(guó)產(chǎn)進(jìn)展,同時(shí)將目光延伸至電力供應(yīng)和高質(zhì)量數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈——這兩者正成為決定AI發(fā)展的關(guān)鍵要素。



技術(shù)拐點(diǎn):開源引爆、智能體成共識(shí)

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(gè)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(fèi)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(wàn)”直接降至“數(shù)十萬(wàn)”。更重要的是,該模型針對(duì)國(guó)產(chǎn)芯片環(huán)境優(yōu)化,降低了對(duì)高端硬件的依賴。

應(yīng)用形態(tài)塵埃落定:行業(yè)對(duì)“智能體是大模型時(shí)代的APP”達(dá)成共識(shí)。這一定位解決了長(zhǎng)久以來的爭(zhēng)論——大模型不再是“什么都能做但什么都做不精”的萬(wàn)能工具,而是通過智能體形態(tài)在具體場(chǎng)景中深度解決問題。



國(guó)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(guó)內(nèi)AI熱火朝天,但實(shí)際呈現(xiàn)“虛假繁榮” 特征。C端用戶付費(fèi)意愿極低,大廠用免費(fèi)策略擠壓創(chuàng)業(yè)空間;B端采購(gòu)?fù)⒌酁椤盀锳I而AI”,真正解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的寥寥無幾。

相比之下,美國(guó)市場(chǎng)已進(jìn)入“全面武裝”階段。C端付費(fèi)習(xí)慣良好,應(yīng)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(yīng)用層面,中美差距正在拉大而非縮小。 黎科峰提到,一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別在于投資導(dǎo)向:國(guó)內(nèi)資金幾乎全部涌向硬科技和實(shí)體產(chǎn)能,應(yīng)用層投資接近為零。

AI對(duì)就業(yè)的沖擊已顯現(xiàn)。初級(jí)程序員、數(shù)據(jù)工程師、基礎(chǔ)設(shè)計(jì)師等“中間執(zhí)行層”首當(dāng)其沖,他們的工作正被AI快速替代。

未來的社會(huì)分工可能兩極分化:一端是負(fù)責(zé)決策的高層,一端是難以自動(dòng)化的體力勞動(dòng)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(gè)根本性判斷:AI時(shí)代是“行業(yè)+AI”,而非“互聯(lián)網(wǎng)+行業(yè)”,這標(biāo)志著技術(shù)驅(qū)動(dòng)邏輯的深刻轉(zhuǎn)向。

  • 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代:平臺(tái)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(shì)向傳統(tǒng)行業(yè)單向“賦能”
  • AI時(shí)代:技術(shù)門檻大幅降低,專業(yè)知識(shí)與行業(yè)認(rèn)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(dú)特性的行業(yè)數(shù)據(jù)
  2. 專業(yè)知識(shí):經(jīng)年累月積累的行業(yè)洞察、經(jīng)驗(yàn)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(gè)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(shí)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(shí)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。”黎科峰總結(jié)道。



中國(guó)方案,AI出海的三大路徑

面對(duì)國(guó)內(nèi)變現(xiàn)困境,三位嘉賓一致認(rèn)為:成功的C端AI創(chuàng)業(yè)幾乎必須從第一天就瞄準(zhǔn)海外市場(chǎng)。

但這也為中國(guó)創(chuàng)業(yè)者帶來了獨(dú)特機(jī)會(huì):

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(fēng)險(xiǎn);

AI內(nèi)容生成領(lǐng)域,中國(guó)團(tuán)隊(duì)?wèi){借短劇、游戲等領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)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(guó)強(qiáng)大的供應(yīng)鏈能力,將AI嵌入玩具、消費(fèi)電子、戶外設(shè)備等產(chǎn)品,市場(chǎng)空間廣闊。

李明順特別強(qiáng)調(diào),AI的真正價(jià)值在于重構(gòu)行業(yè)而非簡(jiǎn)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?wù)”。

這種重構(gòu)可能使單臺(tái)車的生命周期價(jià)值增長(zhǎng)數(shù)十倍。



泡沫隱現(xiàn)與產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)會(huì)

現(xiàn)場(chǎng)其他參與者提供了不同的觀察視角:

行業(yè)存在泡沫風(fēng)險(xiǎn):全球頂級(jí)AI公司累計(jì)收入未超過100億美元,但資本投入已達(dá)萬(wàn)億級(jí)別,預(yù)計(jì)2026年下半年可能出現(xiàn)泡沫破裂。模型創(chuàng)新層面,認(rèn)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(jìn)。

產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)會(huì)依然存在:盡管大模型本身存在爭(zhēng)議,但AI生態(tài)鏈如數(shù)據(jù)服務(wù)、芯片、行業(yè)解決方案等領(lǐng)域仍有投資機(jī)會(huì)。中國(guó)企業(yè)在高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注、后訓(xùn)練等環(huán)節(jié)與國(guó)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(rèn)為2026年是C端AI應(yīng)用成熟的關(guān)鍵一年,將重點(diǎn)布局有出海能力的項(xiàng)目。



全球格局,中國(guó)優(yōu)勢(shì)與未來挑戰(zhàn)

AI將重塑全球分工,沖擊傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)國(guó)家。依賴客服外包、IT支持的印度等國(guó)可能首當(dāng)其沖,全球服務(wù)貿(mào)易格局面臨重組。

“AI+硬件”正成為中國(guó)外貿(mào)的新引擎。 從智能消費(fèi)品到專業(yè)工具,再到跨境商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施,中國(guó)完整的制造業(yè)供應(yīng)鏈與AI結(jié)合后能產(chǎn)生強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)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(shì)的全新產(chǎn)品品類,加速中國(guó)制造在全球市場(chǎng)的滲透。

李明順指出,AI時(shí)代降低了技術(shù)門檻,組織能力和商業(yè)嗅覺的價(jià)值凸顯。中國(guó)擁有全球最龐大、學(xué)習(xí)最快、最務(wù)實(shí)且最具韌性的創(chuàng)業(yè)者群體。

如同亞馬遜平臺(tái)上的賣家,未來AI生態(tài)中大部分價(jià)值將由掌握行業(yè)知識(shí)、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(jià)值回流?!?這些在全球AI浪潮中贏得優(yōu)勢(shì)的中國(guó)創(chuàng)業(yè)者創(chuàng)造的財(cái)富,能否通過消費(fèi)、投資等方式有效回流國(guó)內(nèi),將直接影響中國(guó)本土的持續(xù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

結(jié)論

中國(guó)的核心優(yōu)勢(shì)不在于算法領(lǐng)先,而在于“供應(yīng)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(guó)制造、全球市場(chǎng)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(jī)會(huì)不會(huì)出現(xiàn)在人人關(guān)注的模型層面,而藏在數(shù)據(jù)流動(dòng)的路徑里、電力供應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)中,以及“中國(guó)硬件+AI能力”重新定義的每一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)中。

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