开元棋牌,开元棋牌官方网站,开元棋牌APP下载11月的第一天，一支12年周期的 AI Fund——「锦秋基金」办了一场 CEO 大会。

　　这是一场纯粹由锦秋自己筹备举办，汇聚近100位 AI 公司 Founder 的交流大会。

　　在全世界被 AI 改变的三年里，这家基金投资了约70个 AI 项目，既看到新机遇对各行各业的重塑，也关注到新趋势对创业者持续不断地挑战。

　　于是他们决定搭建一个场合，让 AI 领域的 portfolio 聚在一起，找到更多同频者，真实交流彼此的思考和判断、决策与逻辑。

　　在这场 AI Founder 含量“超标”的活动中，锦秋基金创始合伙人杨洁也分享了自己对 AI 领域的系统性观察。

　　关于 AI 应用和模型：锦秋坚定地认为模型是 commodity，价值会让渡给产品。现在模型还不够完善，产品还有进步空间。所以现在 AI 应用公司让用户“信任”尤为重要，懂用户的产品更有竞争力。

　　芯片领域目前的三个机遇：第一，推理芯片的窗口刚打开；第二，芯片、软件、算法的正向飞轮，是中国式创新；第三，这个领域有很多不一样的技术方案在解决问题，与用户场景深度适配是护城河。

　　关于机器人：目前数据集爆发、资本狂奔、成本下降，这三个拐点同时发生，机器人正迎来ChatGPT时刻，现在积累的场景是未来壁垒。

　　AI 时代快速成长的公司有三个信号：解决具体的痛点和用可验证的解决方案；做填补鸿沟的产品；执行力是唯一验证成功的途径。

　　2022年的时候，AI 还不像现在这么被热烈地讨论，但我们当时已经看到一群相信AI方向的人在坚定地行动。所以，锦秋基金成立了，我们想做的，是找到一群有方向感的人一同前行。

　　今天到场的有三类的创业者，这也是我们主要投资的三个方向：应用、芯片、机器人。

　　我想我们可以回忆2007年的 iPhone 时刻，在那之后的十年诞生了高通/ARM、OV小米、微信/抖音这样的参天大树。现在新的 iPhone 时刻不是要到来，而是已经开始了，所以无论在哪个战场，现在都是最好的时刻。

　　基础设施的完善再加上社媒的充沛，让信息可以流通得更快。互联网、移动互联的发展，都在以更快的速度去加速，AI 尤其快。所以 AI 进入了一个大浪潮，只不过它的速度快了 n 倍。

　　现在比较有争议的话题是“到底未来是模型一统天下，还是产品更有价值”。在锦秋，我们坚定地认为模型是 commodity，价值会让渡给产品。

　　这两张小图可以看出来，左边这张图代表智能提升的速度，右边这张图代表在达到同样准确率的情况下，每百万Token消耗的成本剧烈下降。由此可见，模型是 commodity，但是产品不是。尤其，更懂用户的产品是更稀缺的。

　　现在大家都知道，模型还不够完善，产品还有进步空间。所以用户也都知道，目前在用的这个产品还不足够完美。那么，用户选择相信谁，就会留下来跟谁一起成长。所以“信任”尤为重要。但市场要的不是“我也能做”，而是“只有我能做”，要看谁真正更懂得用户。

　　这张图左边的 AI 公司，以更快地速度达到了一亿美金 ARR 。右边传统大公司，他们过去（达到一亿美金 ARR）可能要用4到5年，甚至更长的时间。其实这也说明了，应用团队找到切入点以后，执行力在放大， AI 又在加速这个过程。

　　芯片是另外一个巨大的市场。2025年全球是1500亿美金的规模。AMD 的预测是到2028年的时候，全球会有5000亿美金的规模。

　　我们看到，尤其推理芯片的需求在激增，Token 调用量加速增长。谷歌在 Q3 平均每个月的 Token 的消耗是1000万亿次，在9月份的时候是1300万亿。OpenAI 的 API，披露的数据是每小时60亿次，字节火山披露的数据是每天30万亿调用，也就是一个月900万亿次调用，这个量是巨大的，推理需求是激增的。

　　所以在这里，我们看到三个机会。第一个是推理芯片的窗口刚打开，第二个是芯片软件算法的正向飞轮，第三个就是不同的支点，有很多创新团队在用不一样的技术方案解决问题。

　　2025年整个市场的融资额是414亿，是2023年的5倍。我们自己的感受也很深，锦秋投资的星尘智能、地瓜机器人等公司在很快时间内完成了后续几轮融资。

　　总地来说，不管是做应用、芯片还是机器人，跨越这三个战场都有一些共同的法则。

　　引用硅谷的一个预测，在智能级服务这个大浪潮的20年周期内，我们现在才属于第三年。现在，芯片即将迎来应用的爆发、客户的爆发。应用现在正当时。

　　数据飞轮不单指要在做业务过程中积累越来越多的数据。而是说，我们确实要推动某一个明确的业务指标，比如收入、留存，或者转化率。

　　我们看到原本 SaaS 公司不愿意去服务的行业，比如医疗、法律等信息化程度相对低的行业也在爆发。在美国，OpenEvidence 最新一轮融资是60亿美金的估值，有5000万美金的 ARR。

　　而且，不用回避套壳。这里举例一个大家都知道的公司 Cursor。 Cursor 没有发明 IDE，也没有发明代码补全，但是它把这个垂直场景做得足够好，所以也用很快的时间做到了1亿美金的 ARR，270亿美金的估值。所以套壳不用怕，只要把这个壳从薄做到厚就行。

　　现在 AI 跑 Benchmark 的能力，对比在现实世界中解决问题具体问题的能力，两者有一个巨大的鸿沟。但同时大家也能看到模型的进展速度、智能的提升速度。

　　我们就算假设未来10年模型不再更新，那消化现有的智能能力也依然需要很长的时间。所以，能解决具体问题，并且能很好地引导用户使用产品的公司，会长期有价值、有经验。

　　唯一可能有点绝对，但我们看到的案例确实是这样的。尤其是现在，AI 放大了整个执行力的负例效应。所以快团队和慢团队差距会越来越剧烈、越来越快地显现出来。识别负例的方向，并且有更高的执行力，是决胜的关键。

　　其实用户对模型是没有忠诚度的，在模型之间切换的成本非常的低，所以差异化会转移到产品体验、垂直场景和品牌信任。我们认为模型厂商在未来发展当中不具优势，深入场景的产品会更具有优势。再强调一下，模型是 commodity，产品不是。

　　第二个预判：我们在从个人助手的时代走向 Agent Economy 的时代。

　　Agent Economy，是指 Agent 转移资源，做交易，那就会拥有一个全新的经济系统。在这个经济系统诞生的过程中，又会有三个巨大的、充满挑战的机会：第一个就是真正的自主学习，第二个是全新的基础设施，第三个是与之相伴的信任与安全。

　　科技巨头的资本支出从2023年的2270亿美金到2026年的5430亿美金，比特、原子、生物-比特世界都在被 AI 重塑。所以我们判断，即便是大的投入，依然远远不够。

　　我今天的主要分享大概就是这些。讲完后也想请各位想一下，未来我们会重建什么？

　　很多做应用的 founder，大家在重建行业的工作方式与人的生活方式；芯片的 founder，在重建计算的基础；做机器人的在重建比特世界与原子世界的交互。这些，都不是渐进式的范式创新，而是范式的转移。 AI 加速的力量，让过去需要20年发生的事提速到只需要五年发生。

　　做应用的：“模型是 commodity，有审美、有用户信任的产品永远不是”；

　　做机器人的：“ChatGPT 时刻即将到来，现在积累的场景是未来壁垒” 。

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