“底层大模型创业的机会窗口已经基本关闭。”“不要大谈技术细节，而要更关注最终产品。”“AI的创新范式已向应用层发生根本转变。”……

在沙丘投研院黄埔班14期的课堂上，创世伙伴创投创始主管合伙人、沙丘投研院导师周炜分享了他对AI领域投资逻辑的最新观点。过去很长一段时间，他一直在中美两地密集考察AI项目。他发现，“AI产业的竞争逻辑正发生深刻变化。”

当前，人工智能正以人类历史上前所未有的速度重塑技术、经济与社会格局。AI时代下，创业者如何在大量的不确定中找到新机会？中国的优势在哪里？投资人的投资策略如何适时而变？……为回答这些问题，本文谨整理摘录周炜导师在沙丘课堂上、6万余字演讲实录中可公开内容之精华，分享他对当下人工智能赛道的独特见解与思考，以期为沙丘校友与读者提供全新的创投视角。Enjoy——

笔记字数≈7650字 阅读时间≈20min

“如何从不确定性中获益”是《反脆弱》一书探讨的核心议题之一，相信不少朋友都读过。在当下这个混乱的世界里，如何获取我们想要的东西，是过去几年乃至未来很多年都要面对的课题。

作为投资人，在把所有困难都想清楚之后，我们首先要思考的，是机会究竟在哪里？我最近几年会反复提及一个词——“危机”。这个词本身就蕴含着两面性，想必大家也都很清楚这背后的逻辑。

01 聊趋势：在不确定中找到新机会

我是科幻和历史爱好者。我喜欢通过从对「过去」的分析中，找到关于「未来」的发展路径。这或许可以称为“路径依赖”，但在缺乏超级智者的情况下，这种分析方法或许是找到未来路径的唯一途径。

过去，中国涌现出了众多伟大企业，尤其在互联网时代。曾经全球市值最大的20家公司中，最多时有9家是来自中国，我们与美国平分秋色。如此巨大的成功是如何取得的？

很多人认为这得益于众多优秀的创业者。但我们认为，这首要归功于「产业链优势」。

以互联网行业为例，其产业链涵盖了人才、应用场景、支付能力、用户群体、应用，甚至手机品牌与硬件软件等各个环节。多年前我就提出，除了操作系统之外，中国在产业链的每一个节点上都处于全球领先地位。在这样的产业链优势下，未来发展方向就清晰可见了。

中国拥有全球最庞大的人口基础，在移动互联网时代，出现众多伟大企业是必然的。而后来美国对系统进行限制，也是看到了我们在操作系统等方面的弱点和人口优势。

但无论如何，从产业链优势中探寻必然性，是一种重要的思维逻辑。这种必然性，或许就是我们作为投资人未来长期投资的机会所在。

智能产品严重依赖先进制造，虽然目前中国在先进制造方面的产业链优势可能不像移动互联网时代那样领先，但在10个关键节点中，至少有8个处于全球领先地位。按照这个逻辑，未来在机器人、智能产品等涉及先进制造的硬件领域，中国的优秀企业又将成批涌现。

前段时间，我在关税政策出台前去了美国硅谷考察了几家机器人公司，包括华人创立的和美国本地的企业。询问后发现，其供应链九成以上都依赖中国。关税政策出台后，他们陷入了极度恐慌。即便寻找替代方案，也很难在一两年内将供应链依赖度降至80%以下，这对他们来说是毁灭性的打击。先进制造供应链并非像衣服鞋帽那样简单，可以轻易转移到越南、印尼等地。它涉及人才培养、技术培训以及周边生态建设等一系列复杂问题。目前，虽然关税问题暂时得到缓和，但未来再有什么突发情况，也是难以预料的。

其次，中国在「产品定义」方面具有巨大优势。什么是“产品定义”？以苹果为例，诺基亚、摩托罗拉、黑莓等品牌都先于苹果推出了智能机，为什么只有苹果成为后来的智能机代表？因为其他品牌的智能机大多保留了键盘，屏幕较小，操作需要一定学习成本，体验不够顺滑。而苹果则重新定义了智能机与人的交互方式，首次推出了全屏幕手机，带来了革命性的交互设计。

再以电动汽车为例，它的出现远比大家想得要早很多年。但当时使用的铅酸电池续航里程较短，仅能行驶40公里左右。如今电动汽车突然爆发，除了电池技术的进步，核心更在于它的智能化特性。用户购买电动汽车，不仅仅是为了用电驱动，更是为了智能化体验，而要实现智能化体验，就需要大容量电池。特斯拉第一代电动汽车并不成功，因为它走的是老一代跑车路线，虽然电动化，但设计理念依然陈旧。直到新一代产品推出，才颠覆了人们对汽车的认知，成为一款风靡的产品。

中国企业家在过去二三十年中积累了强大的产品定义能力，这得益于中国互联网行业激烈的竞争环境。互联网思维本质上是一种「无界竞争」思维。过去竞争存在地理边界等限制，企业只需在周边范围内取得优势即可，但随着电商的出现，竞争变得无处不在，随时可能从各个角落冒出来。在这种环境下，企业要想生存，就必须在用户需求显现之前，提前预测并满足用户需求。

以插线板为例，第一个在插线板上安装USB插口的公司是小米。为什么是小米，而不是专业插座制造商呢？因为传统插座行业竞争不够充分，当达到一定规模后，企业就会陷入渠道竞争，忽视了产品创新。而互联网企业则不同，它们能够敏锐地捕捉到用户需求的变化，并迅速做出反应。

产品定义能力之所以重要，是因为最终产品需要与用户直接交互，用户体验至关重要。相比之下，隐藏在产品背后的零部件厂商，往往难以获得高额利润。以中国汽车产业链为例，一些部件厂商被一线品牌厂商压榨，付款周期长，价格逐年下降，很难赚到钱。这反映出产业链龙头企业没有充分发挥产业链优势，反而对供应链进行压榨，这对整个行业的发展是不利的。

我们更关注最终产品，尤其是那些以创新形态出现、重新定义产品的领域。比如泳池机器人、割草机器人等领域，中国已经取得了领先地位。这些产品看似垂直、小众，之所以能够领先，是因为中国企业重新定义了产品。以割草机器人为例，欧洲的割草机器人需要专业人员布线，安装费用高昂，预约时间长。而中国企业推出的割草机器人，用户可以通过智能手机轻松设置，使用更加便捷。

最终产品才能打造品牌，品牌才能带来高额利润。否则，企业将永远处于被供应链顶端企业收割的困境。因此，我们更看好那些具有创新形态、重新定义产品的最终产品领域。

智能科技与绿色科技是当下需要特别关注的两个重要方向——

智能科技，我们给出的定义很明确，就是指任何能够「替代人类工作」的产品。这种替代既可以是借助机械设备，也可以是纯AI形式。

绿色科技，尽管当下国际政治形势复杂，全球对环境的关注度有所下降，但我们仍将其作为重点。一方面是基于我曾经在KPCB积累的经验；另一方面，我们认为中国企业走向世界，在绿色科技产业链上具备明显的全球优势。众多报告显示，中国在绿色科技的研发、创新、生产等各方面能力占比约70%，这种垄断性的优势将带来诸多机遇。当然，也存在竞争问题。比如德国曾有新闻报道，在德国购买中国产光伏板，将院子改造成光伏板围栏，成本比请铁艺匠打造铁艺栅栏还低。这反映出我国在出口方面存在价格竞争过度的问题，甚至可以说是“自相残杀”。

如今，只要是智能产品，其核心大脑都必须是新一代AI，而非上一代AI。AI的提出虽已存在几十年，但此次大模型开启的AI时代与以往截然不同。正如现代人与尼安德特人（早期智人的一种，已灭绝），虽有基因上的微弱联系，但本质上已无传承关系。

展望未来格局，在某些行业，美国作为创新大国，吸引着全球优秀创新人才，当前一些政策虽然有可能改变这一局面，但仍会不断涌现出像特斯拉、苹果这样的全球领军企业。不过，从第二名到第十名，甚至到第二十名，大多数可能都是中国公司。

正如狄更斯在《双城记》之开头所写——这是最好的时代，也是最坏的时代。更须强调的是，我们在一些领域已处于全球领先地位，如无人机、电动汽车、分布式储能等。因此，价格战、甚至瞄准“自己人”的价格战将是不可取的。只有着力打造产品品牌，才能在头部站稳脚跟，否则只会一地鸡毛。

02 谈现状·人工智能投资逻辑

简单来讲，如今这一波AI浪潮，主要玩家只有两个——中国和美国，这种竞争其实能促使双方都快速进步。而欧洲没有进入这轮决赛竞技的原因在于他们的AI生态不完整。很多高科技成果刚在欧洲本地孵化，起步没多久就被美国企业买走。

前几天，美国国会召开的有关科技巨头的聆讯会上，微软总裁的一个观点让我获益不少。他说，“在技术历史上，竞争的胜负并非由谁领先决定，而是由接受度决定。”也就是说，无论是美国还是中国，都应该尽早让自己的技术被最广泛的国家和人群接受并使用。一旦技术被广泛使用，即便别人的技术更领先一些，只要不是碾压式的领先，也很难超越你。

对于中国企业来说，也是如此。尤其是外向型的AI企业，大家要大力支持，让中国的AI被更多国家接受和使用，这一点至关重要。

和大家分享几条我们对AI的判断——

为以上观点稍作解释——

目前，中美两国的AI创业和投资行业呈现出类似“币圈化”的趋势。回想2010、2011年左右，我所在的KPCB曾研究过比特币和区块链。当时，每个从业者都在大谈区块链能实现多少伟大的事情，声称除了“币”本身，区块链还能给我们的生活带来诸多改变。时至今日，除了支付更便捷之外，我们并未在日常生活中看到区块链技术的广泛应用。这并非技术无法实现，而是从业者们发现，在币圈，“喊喊话”就能赚很多钱，自然没人愿意埋头苦干。

如今，AI领域也出现了类似趋势。除了问答工具外，我们尚未看到哪个AI产品能完整接管某项工作或某个员工的专长。以制作PPT为例，无论AI工具如何努力，最终仍需人工进行大量修改。目前尚未有产品能实现从观点输入到风格选择，再到直接输出可用PPT的完整流程。这并非技术无法实现，而是应用创业者们不愿深耕细作，更倾向于追求广泛覆盖而非深度挖掘。

我一直在强调，谁能提供一个像名片设计产品那样，用户输入信息后直接输出印厂可用的文件，我就愿意付费。但目前这样的产品还不存在。AI应用虽然热闹，但真正能替代某项工作的产品还很少。正如我曾经说，“Deepseek为全球敲响了警钟：大模型还能这样做；Manus则为全球应用开发者树立了标杆：应用应该这样做。”两者都带来了顿悟式的启示，只是在不同层次：底层和应用层。

前几日在澳门参加活动时，我也谈到了这个问题。有嘉宾强调基础设施投资的重要性，我认为这方面的投资确实需要加强，但早期VC和创业者更应关注如何将产品做成完全可用的产品，而非仅仅停留在玩一玩的层面。历史上多次技术创新后都进入了冷冻期，如2000年的互联网泡沫破裂。这是因为当时大家都在讲概念，没有真正提供有价值的产品。一旦市场发现产品无法满足需求，股价就会暴跌，一级市场、二级市场和公众都会失去信心。这时，业界才会专心做好产品，一旦有好产品出现，市场又会重新热起来。

如果AI应用层的创业公司不在这方面加强，我预测一年内AI的热度就会暴跌。因此，无论从行业角度还是应用需求角度，都应加强应用层的开发。今年被称为“AI应用元年”，给了大家一个很好的契机。

某家投资机构最近有个内部会议，提出了说法——“从提供工具到提供价值的变化”。提供价值就是能「完成」一件事。如何评估价值呢？比如一个公司有100个员工，因为你的产品可以“省”掉5个员工，公司一年就能节约两三百万，这就叫价值。而工具只是提高效率的东西，人还是那些人，只是效率提高了一点点。这是这一代AI和过往AI最大的区别。最好的产品就是能完整取代某个环节的人。当然，当我们在讨论技术进步时，其中涉及道德问题暂不在讨论之列。

很多人期待AI能带来像苹果IOS时刻那样的应用繁荣，但我认为不太可能。因为苹果不会为了赚100%的钱而冒险组建新团队去做一个可能失败的产品，它更愿意收30%的“税”。但AI不同，它只需要算力，尤其是数据是公用互联网数据的话，奥特曼（OpenAI CEO）看上了某个行业，可能一夜之间就能秒掉该行业的AI创业公司。

因此，我认为创业公司不要介入通用大赛道。虽然从投资人角度来说，我们希望投出大东西来，但事实上很难。在互联网、移动互联网时代，我们谁关心过底层技术公司是谁？但今天大家都在关心大模型，这就是问题所在。

总体来说，垂直领域、特别复杂的工作流的垂直行业以及有私有数据的行业，还有结合不同行业、相对复杂的Agent，可能具有投资价值。但现在很多认知都在被打碎。传统的VC理论是等“大东西”出来，但今天因为AI，周期被缩短了。除非你有私有数据，否则很难在某个领域领先一个身位。因此，整个创投的逻辑可能都要变。

最后，行业深度融合是关键。AI大厂目前不可能深度关注到每一个垂直领域，所以还是有一些机会在的。但最可怕的是真正的通用人工智能（AGI）的到来。如果AGI真的出现，那么那些可干的事儿里面，除了私有数据的那部分以外，复杂的流程可能对它来说也不是难点了。就像这次编程的突破，已经在某种程度上展示了AGI的潜力。如果AGI真的到来，那么大家可能真的要歇歇睡了。

在当下，退出路径和投资回报无疑是核心议题。最近，我与不少人就此展开讨论。前些日子，有位记者向我抛出了这个问题，反复追问，让我有些无奈。他一直纠结于：中美关系影响下，许多中国企业的股价大幅下跌，其价值是否无法恢复了？

我明确告诉他，他混淆了两个关键概念——价值与价格。中国企业的价值并未改变，改变的只是价格。这些因素并未动摇阿里、京东、腾讯等企业的内在价值，只是导致其股价波动。这就像在森林里打到一张珍贵的狐狸皮，若拿到买家稀少的市场，可能半天都卖不出去，最终只能低价贱卖；而若拿到买家众多的市场，大家竞相出价，价格自然水涨船高。同样一张皮子，价值不变，但价格因市场环境而异。

美国的资本市场，汇聚了全球买家，是一个高度活跃的交易市场。而A股市场，主要参与者是国内卖家；香港市场虽有中国买家和部分全球买家，但数量相对有限。因此，同样的资产，在不同市场中的价格表现截然不同。

从投资角度看，当前我们的退出主要依赖A股和港股，但这两个市场的流动性仍旧有限。尽管今年二级市场表现不错，许多从业者都感到欣喜，但从长远来看，对于传统VC青睐的高成长、高风险、暂时无利润或收入较低的公司而言，这两个市场很难给出理想的价格。

在此，我想提醒各位投资人以及在座的实业运营者，要摒弃过去的价格思维惯性。有些创始人总认为，过去公司规模虽小却能获得高估值，如今也应如此。这种想法实在有些不合时宜。

以东南亚创业者为例，我们接触过动辄与中国某个成功企业对标的项目，声称自己未来能达到怎样的估值。然而，他们忽略了市场规模的差异。即便在东南亚做到行业顶尖，市场规模也不过相当于中国的一个省，怎能相提并论？前些年，我们看到印尼的一个两轮电动车创业项目，仅凭设计概念就融资估值8000万美金，而小牛电动车的市值当时才1亿多美金。

同样的逻辑也适用于中国。如今，美国资本市场已基本对我们关闭，即便还有少数企业能够进入，未来这一渠道也将越来越窄。既然无法在美国市场出售资产，就只能在国内买家较少的市场中交易，自然要接受市场行情。不能因为过去在美国市场能卖出高价，就要求现在在国内市场也获得同样的价格，这是不现实的。

最近，我们在一些项目上仍能看到投资人之间的激烈竞争，纷纷抬价。这让我感到无奈。在当前环境下，回报能否支持愿意投资早期高风险项目的整体回报？值得我们深思。

实际上，我们在AI的各个层面都有所布局，但尤为重视应用层的投资。这也是今年被称为「AI应用元年」的缘故。

在美国，to B的AI企业相对容易盈利。只要企业能针对特定行业提供端到端的解决方案，帮助客户节省人力成本，就能获得认可。但在国内，情况则复杂得多。从SaaS时期至今，中国企业对于软件服务的付费意愿一直不高。即便愿意付费，也往往倾向于订阅式服务，且用量稍大时就会要求封顶价格，限制了上升空间。

在to C领域，我认为，AI应用的成功关键取决于能否击中用户的核心需求。这与古早时代的移动互联网和互联网创业逻辑相似，只是现在面临的竞争压力更大。但只要抓住用户痛点，或构建起具有黏性的用户关系，平台就有价值。一些原本专注于硬科技投资的同事，最近又开始与我沟通，准备回归to C领域的投资。

现在很多创始人在介绍项目时，一上来就大谈技术细节，这让我感到无奈。技术细节固然重要，但并非最终表现形式。乔布斯在被赶出苹果后重返公司时，曾遇到一个工程师质疑他的技术背景。乔布斯回答说，自己不懂具体技术，但知道如何用这些技术定义出符合用户需求的产品，并将其卖出去。这才是领导者的核心能力。同样，对于投资人而言，过于关注技术细节而忽视大局的创始人和团队，往往难以取得成功。因为技术虽重要，但并非决定成功的最核心因素。很多公司最终都会掌握相关技术，而整天只谈基础技术的创始人，可能只是在为行业做宣传。

在募资过程中，我们也经常遇到类似问题。在向国外投资者介绍时，往往不得不花费大量时间解释“Why China？”，而忽略了“Why Me？”这一核心问题。END