AI从生产力工具正在演变成生产力本身。

人工智能的浪潮正以惊人的速度重塑各行各业，从底层的技术范式到上层的商业应用，一场深刻的价值重构正在发生。当大模型技术逐渐普及，单纯的算法竞争已不再是唯一的焦点，真正的挑战和机遇转向了如何将AI与产业深度融合，实现可行的商业落地。

资本市场的节奏与技术迭代紧密相连，创业者和投资人都在思考同一个问题：如何在浪潮之中找到真正的价值支点。

在2025年8月21日由中国科技产业智库「甲子光年」举办的「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上，清智资本创始合伙人张煜带来了题为《AI创新与投资：范式跃迁与价值重构》的分享。

依托清华大学智能产业研究院的深厚背景，清智资本在AI领域的早期投资与孵化上有着独特的观察视角。演讲中，张煜结合自身的投资实践，探讨了AI领域的创新趋势与价值演变，并就以下核心问题分享了他的洞见：

• 在当前环境下，AI领域哪些赛道已经率先进入盈利阶段？

• 从具身智能、AI Agent到数据资产，未来的技术和投资风口在哪里？

• 面对创业成本提高、技术加速迭代的新格局，创业者和投资机构应如何应对？

• 为什么说任何一个AI应用都有可能成为未来的“超级入口”？

以下是清智资本创始合伙人张煜演讲实录，经「甲子光年」编辑，有删改。

今天想和大家聊聊AI投资。清智资本主要关注人工智能领域。AI发展和迭代的速度非常快，大家都感到节奏加快，我们自己也在不断学习和成长。

先简单介绍一下我们机构。我们依托清华大学智能产业研究院，这是清华大学的研究机构，不同于一般的教学单位，它是科研与产业结合的实体院。

2020年，我还在一家上市公司担任执行董事，正赶上清华大学要成立新型人工智能研究机构，聘请张亚勤老师做院长，就决定追随亚勤老师回来。我们从找场地、找方向、招人开始，有众多的AI界同路者加盟，一步步成了今天的清华大学智能产业研究院。

研究院的使命就是把科研和产业结合起来：既要和大企业合作，也要支持中小企业发展。在这个基础上，院里支持下，我们搭建了孵化器和创投基金。当时国内不少创投机构和产业资本给予了支持，包括了头部的VC，和联想、OPPO、九安医疗、启迪等一线的产业集团，很感谢他们在最初期就给了我们信任。

基金开始投资后，我们发现，如果能在更早期切入项目，投资回报空间会更大。如果能提前三到六个月从项目策划时投进去，，等到公开融资轮次时估值通常能涨三到五倍。

要想抓住这种机会，就必须从科研成果转化阶段开始，所以我们成立了清智孵化器。

清智孵化器已经运行两年，有实体空间，目前在北京、广州落地，在新加坡也有合作。北京部分侧重科研和人才，广州侧重产业和场景，海外则帮助企业出海，形成了一套完整的产业孵化逻辑。

孵化器提供“五位一体”的服务：场地、算力、基金、专家指导和产业生态。到现在我们已经孵化了数十家企业，其中好几家成长为独角兽和准独角兽，约十家完成了过亿融资，一半以上拿到新一轮融资，我们自身也投资了其中的优选项目。

我们的北京孵化器场地还被称为“中关村最美路演厅”，有AI相关的公益活动，都可以免费使用。

清智资本到今年只有三年时间，但已经投了不少项目。我们一方面不断探索，一方面也走出去：帮助企业深挖产业需求，做产业分析和对接；在清华开设数字经济课程；孵化和投资企业去出海，比如CES、新加坡科技周，澳门Beyond科技峰会等等，帮助他们对接当地的产业、媒体和创投资源。

到目前为止，我们考察过两千多个项目，孵化超过40家，投资近20家。其中70%完成了新一轮融资，也带来了优秀的投资回报，还孵化出了一批行业头部企业。

下面谈谈对行业的看法。创投的发展离不开大环境，中国AI产业未来能不能支撑好“募投管退”，金融环境非常关键，尤其是退出。我们的项目来源既有微软系、清华系，也从各行各业深挖，但我们尽量控制清华系的企业不超过一半，保持多样性，也投资孵化了海外企业，覆盖的行业很广。

AI无疑是未来五到十年最大的产业变革方向。大模型已经上升为国家战略，中美都在大力投入。不过，目前大模型赛道机会并不算多，一般创投机构未必能参与。

去年业界普遍担心中美差距，但DeepSeek出现后，担心缓解了很多。至少在人才层面，中美没有跨代差距。美国的大公司、小公司、创业公司里，做AI的核心技术人员很多是华人，其中不少是国内培养的。

所以在技术和人才上，我们并不落后。我们更多关注的是AI怎么真正落地、怎么应用、怎么优化。

生成式AI是一场新的社会革命。DeepSeek带来了很大的发展机遇。AI技术发展的核心中，多模态和场景认知是很关键的要素。现在大家都说自己支持多模态，但融合处理效率还不高。

场景认知同样重要。现在很多对话小助手，问什么答什么，听起来很生硬，一眼能看出来是机器，因为它猜不准我们的心思。如果AI能结合场景，知道周围环境、知道我们是谁，提前预判我们可能要说什么、想表达什么，那准确率和体验都会好很多。

今年大家都在聊具身智能，但我觉得它未必马上需要证明自己能提供生产力价值，“情绪价值”的提供也是一个刚需。

今年也是AIAgent真正爆发的一年。之前Agent起不来，是因为基座模型能力不够，没法把生态串起来形成闭环。今年基座能力差不多了，Agent真的进入了千行百业，很多项目都走向了实用阶段。

还有一个趋势是数据资产越来越被认可，未来数据一定会是全社会最大的资产。

中国人口已经见顶，地产的投资价值下降。有机构预测，未来十年，数据资产可能会占到整个社会资产的70%，超过实体资产。所以大家要提前布局数据。

大模型公司可能面临的危机是：天天卷算法、卷架构，但忽略了数据。如果没有数据分析整理、数据结构化的能力，大模型公司未来可能一文不值。新的大模型迭代很快，如果只卷算法，一旦跟不上就可能全盘皆输，甚至到破产的境地。现在大模型公司一半以上的钱和精力都花在数据和算力上，足以说明他们的重视程度。

另一方面，AI的使用门槛也在不断下降。现在几乎人人都在用AI工具。上个月我去重庆参加国际电影节，去了很多导演和演员，大家讨论发现目前几乎没有任何一部电影不用AI技术了。媒体行业跟AI结合得特别快。AI最早是做文图视频生成和推理，现在已经有很多成熟好用的工具，所以媒体+AI也是我们关注的方向。

总之，AI正在真正帮助生产和生活提效降本，提供新的可能性。包括我们投资行业，大家也都在用AI来分析数据，甚至用AI来做投资工具。

最后说说AI产业链。以前讲算法、算力、数据，现在更多讲系统和应用。构成AI的五个要素，每一个都能产生价值，都有投资机会。AI不再只是一个概念，而是实实在在地重塑每一个行业。

接下来我讲一讲技术发展的方向。

第一，具身智能、生命科学和健康医疗已经开始盈利。

生命科学这个赛道，今年中国创新药出海上半年金额就超过了5百亿美金，增长非常快，利润率也很可观。具身智能还在发展起步阶段，进入工业，进入家庭，进入服务业可能还需要很长一段时间。但实际上，头部机器人公司的产品都卖得很好。它们把机器人卖到政府、教育、娱乐等行业，做训练、做数采、做科研、做展示，在情绪价值提供、表演、租赁等场景里也都有应用。换句话说，具身智能这个行业已经开始挣钱了。

第二，行业模型、AIAgent 和 AI硬件也已经进入盈利阶段。

AI带来了一波智能化浪潮，降低了创业成本，尤其是AI行业本身的创业门槛。大家可以把更多的精力放在应用层面。我们投资的行业模型几乎都有了商业订单，而AI Agent，AI Coding，AI硬件今年以来发展也非常快，亮眼的项目层出不穷。

第三，基础学科和大体系工程的创业正在兴起。

比如大火箭、超音速飞机、可控核聚变，这些以前几乎不可想象的方向，现在都是创业方向。甚至在这一点上，美国可能比中国还弱一些。马斯克的SpaceX，真正的创新是回收技术，发射还是传统方式，也用了大量AI，才能做到精准定位。AI在整个大体系工程创业体系里起着非常重要的作用。

在中国，这类创业也发展很快。超音速飞机、火箭、可控核聚变、量子计算等大装置都成为创业项目，着依赖于近年中国整体工业体系的完善和制造业能力的提升。中国工业能以较低的成本实现世界顶级的产业链衔接，制造出最精密的部件，这让以前不可能的大体系创业，现在有了可行性。

当然，国家队在造火箭方面实力更强，民营企业比不过。但为什么民营还能做出来？很重要的一点就是它们灵活，把AI作为价值核心，嵌入到大体系的制造价值链中，这是值得关注的。

再来说说基础学科。AI在科学发现中的作用越来越明显。从材料学、量子力学，到新的理论突破，AI已经能解决一些百年难题，比如在数学上。今年我们看到，AI解决了一个过去100年里未能攻克的数学问题。这样的突破以后会越来越多，也会不断推动基础学科向前。

娱乐和情绪价值，也正在成为主流赛道。

从产品供给来看，未来全球产出的机器人、智能机器和应用，到底给谁用？其实有相当一部分，我们预计超过一半，可能都是为娱乐和情绪价值提供而服务的，不一定要“有用”。

套用一句脱口秀演员的话，如果机器人不给人类工作，就得给人类做表演。

世界模型 + 强化学习，会成为新的技术方向。

以前大模型的Scaling Law，需要大量算力来做推理。计算机理大致知道，但还不够确定。Transformer有点像多输入输出的神经元，调整参数就能往某个方向走，但它到底怎么收敛，其实机理并不完全确定。所以我们需要给它一个规范：在大模型的框架之上，加上强化学习，让它能快速往我们希望的方向收敛，同时减少幻觉。

世界模型，也有多种定义。一种是空间模型，3D或者4D世界，是包括自动驾驶、具身智能在内的很多AI计算重要的基础模型；另一种是是物理模型，比如惯性、重力、摩擦力等基础物理特性和原理；还有数学模型，数学原理，像“1+1=2”这样的基础规律，本身就是世界模型；还有制度模型、价值模型等。

几种世界模型及其组合，加上具体应用的计算框架，再加上强化学习（RL），会驱动大模型及应用迈向新的发展阶段。这也可能成为下一代AI应用的系统范式。

任何一个AI应用都有可能成为“超级入口”。

这一点从DeepSeek的火爆就能看出来。百度有自己的大模型，字节腾讯也有，但各家都接入了DeepSeek。因为接入就立刻带来巨大的流量，不接入就没有流量，有被边缘化的风险。

可见，连模型这种纯技术的产品都正在变成流量入口。所以，任何一个做得好的AI应用，都可能成为超级流量入口。这也是为什么大厂都要拼命做大模型，因为如果错过，下一个流量入口就可能不在自己手里，失去的不是一个商业机会，而是整个时代。

清智资本创始合伙人张煜

下面再谈谈AI创新的价值重构：

第一，投资数量和投资额今年大幅提升，市场信心明显恢复。

第二，创业成本也提高了。AI创业至少要买算力、找数据、做训练，还有其他相应投入，比以前成本更高，难度更大，对创业者要求也更高。不仅要技术强，还得情商高，团队管理能力强，协调能力强，总之，AI时代的创业者要变成“六边形战士”。

第三，创业团队呈现个人化、年轻化的趋势。我们在硅谷看到，很多团队已经有几百万美元的收入了，但团队规模很小，一般不到10个人，大量借助AI工具来形成高效的团队协作和竞争壁垒。国内也有这样的趋势。

此外，AI领域头部企业的核心研究员，现在很多都是90后，甚至95后，这在以前完全不可想象。我在微软工作了15年，在微软亚洲研究院，那时候我们这些专家要专注在相关AI领域研究几年甚至十几年才能有所成就，感觉已经算很快了。今天的年轻学者借助AI工具和算力、数据的支持下，短时间就可以取得突破，成为世界顶级公司的核心科学家，知识从个人的实践积累和认知突破向对AI工具的利用和算力资源的掌握转变，这是一个时代的变化。

第四，国家非常重视人工智能，地方政府支持力度也在加大。当前市场化资本背后的出资方，很多都是国资，国资成规模地推动了科研成果转化和产业孵化落地。另外，CVC开始流行，大企业在自己的上下游去战略投资相关公司，加强自己的安全垫和护城河，相应深度孵化也开始流行，大企业把内部研发和外部创新结合在一起，用生态的方式推动自我创新和进化。同时，大企业可以给投资的企业提供场景、数据、供应链，也促进了初创企业的快速成长。

最后，技术迭代正在加快，从SaaS向RaaS演进。

RaaS——Result as a Service，也叫做“结果即服务”。SaaS (软件即服务)提供的是一种能力，属于生产力工具的范畴，RaaS (结果即服务)则提供了面向需求的个体化结果。用户无需关心系统、过程、资产，只需定义需求和最终目标，AI智能体会自主规划、执行并交付结果。从提供工具到交付结果是AI带来的巨大科技变革。同时，RaaS也将重塑商业模式，按需、按结果付费将成为新的商业模式。

我们一直说AI将重塑一切行业，今天我们看到了更清晰的路径。过去说科学知识是第一生产力，人类是科学知识的创造者、主体和最终归宿。现在我们明显看到，科学知识的获取和创新正在从人类向AI或者人-AI协作系统发生转移，AI已成为科学知识体系中不可或缺的基础要素和科学发展范式革命的核心引擎。

或者说，AI从生产力工具正在演变成生产力本身。

（封面图来源：「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」）