启明创投是人工智能领域中国乃至亚洲最活跃、最具影响力的投资机构。
据IPO早知道消息，启明创投日前在WAIC 2025成功举办“启明创投·创业与投资论坛——创业投资开启AI技术与应用共振周期”。
作为中国在AI领域最早投资且布局最丰富的投资机构，启明创投已连续第三年主办WAIC的创业与投资论坛，并连续第三年发布启明创投AI十大展望。（详见：启明创投于WAIC 2025再发AI十大展望）
这里不妨补充一点，从AI 1.0到AI 2.0，启明创投累计投资100余个AI项目，投资企业覆盖AI产业全链条，助推多个行业标杆企业崛起。譬如，在大模型领域，启明创投早期布局了智谱AI、阶跃星辰等；在AI应用领域，启明创投早期投资了与爱为舞、生数科技等；在具身智能领域，启明创投亦已出手了优必选、银河通用、梅卡曼德机器人等。
在WAIC 2025期间，启明创投主管合伙人周志峰、启明创投执行董事胡奇向「IPO早知道」等分享了对当下人工智能与具身智能这两大最热门赛道的认知与理解，以及启明创投在科技领域布局的底层逻辑与方法论。
在周志峰看来，从事科技投资就是要“逐浪而行”。当然，在追逐大浪潮的时候，由于浪潮够大、关注度够高，势必会有很多的噪音。“早期投资领域中有一个最大的挑战是FOMO（错失恐惧症），这个心魔驱动了很大比例的非理性投资。在众多的噪音下，启明创投这么多年一直坚持要把事情想清楚、形成自己的方法论，从而做出自己的独立判断。”
不过，周志峰亦强调，大科技浪潮一定会有泡沫，大到任何一个聪明人都能看到它的机会和价值，会躬身入局。这就像一杯啤酒，好啤酒肯定有泡沫。即便要为泡沫占据的空间支付整杯酒的钱，人们也愿意支付这1/3的超额溢价，因为整体而言，这杯酒有非常高的价值。
在具体谈及两大热门科技赛道时，周志峰认为，基础大模型的第一梯队目前已经比较清晰，且现阶段任何大模型在基准测评榜上的领先优势不会超过三个月，中国和美国都是如此，这几家会处于你追我赶、交替上升的局面，并不会明显分出高低名次。拉长时间线来看，若干年后评判一家大模型企业，一定不再是看其模型的特点或测试排名，而是从应用落地和营收规模这两个角度出发。
对于具身智能，周志峰指出，当前具身智能的模型与大模型一脉相承。“基础大模型为具身智能的VLM 和VLA 模型的发展提供了坚实的架构和强大的智能中枢，提升了机器人理解、推理和泛化的能力，否则就不会有大家畅想的通用机器人的概念。”
而当被问及“如何看待当下被热议的Agent”时，周志峰则给出了一个略显意外的答案。“Agent特别像2000年前后的‘.com’，在某个时间点企业都被称为.com企业，但.com只是一种技术实现方式。Agent也一样，我们认为Agent技术在过去半年中发展迅速，未来几乎所有的AI产品都会用到Agent的框架，但是很难称作为一个‘Agent行业’或投资赛道，我估计Agent这个概念几年后就不再被专门提及了。”
当然，这在一定程度也反映了启明创投内部常讲的“以史为鉴”，看清过往不同技术浪潮发展的共同的底层规律。
“当你把历史了解清楚后，你会发现今天的一切在移动互联网时代、PC时代都发生过。”周志峰表示，“印奇（注：千里科技董事长）今年稍早些时候说的一句话让我感触很深，很多行外人会认为技术是颠覆式发展的，包括我自己在之前的一些分享中也多次提到要投资‘颠覆性技术’。但印奇谈到，世界是连续的，所有技术的创造都是进化和排列组合，不存在真正颠覆性的创新。你认为颠覆，只是你不够了解它，没看到那个连续的轴。今年的大模型与之前的那一波AI 1.0，甚至更早之前几十年 AI技术的发展，也是完全延续的。所以今天可以看到，大模型头部企业中的核心领军人物都是 AI 1.0中成长起来的，国内国外都是这样。所以还是回到那句话，看清各个科技浪潮的相同的底层发展规律是非常有意义的。”
启明创投主管合伙人周志峰
以下系经「IPO早知道」整理的对话节选：
从事科技投资就是要“逐浪而行”
具身智能从技术上顺着大模型的潮流发展
Q：过去一段时间，从外界的观感上来讲，似乎具身智能领域的热度较大模型领域更热闹一些，你怎么看待这一现象？
周志峰：的确，过去这一年无论是具身智能机器人还是所谓的Physical AI (物理AI)领域，都非常的热闹。
我认为一方面是由于技术浪潮的发展——这一波具身机器人的模型和我们过去三年提得比较多的基础模型是一脉相承的。基础大模型为具身智能的VLM 和VLA 模型的发展提供了坚实的架构和强大的智能中枢，提升了机器人理解、推理和泛化的能力，否则就不会有大家畅想的通用机器人的概念。所以从技术上来讲，我觉得是顺应潮流的发展。
另一方面，我们启明创投跟踪过的、在过去两年内成立的具身智能公司，中国企业达到了100多家。至今为止我仍然每周都能收到一、两个由AI领域的顶级学者，或从自动驾驶等相关性产业里出来的老兵成立的新的具身智能企业。我也问了其中很多人一个相同的问题——市场上已经有100多家公司了，为什么还要创立新公司？我听到比较多的答案是：机器人是深植于人类基因中的一种幻想，这是一个百年来人类一直希望在工作、生活中拥有的产品形态。世界上没有任何一种产品可以跟机器人相比，因为它们都没有类人的属性。或者说，机器人打通了与人性的连接点。因此，这么多优秀的创业者愿意在已经有100多家企业混战的情况下还不断加入。
Q：整个赛道的异常火爆，不断涌入的创业者，外界势必也会产生一些噪音。你们怎么应对这些噪音？
周志峰：坦率说，我们从事科技投资就是要“逐浪而行”，顺着大的科技浪潮、大的范式转移、大的商业机会往前走。在追逐这些大浪潮的时候，由于浪潮够大、关注度够高，一定会出现信息过载且质量参差不齐，也就产生了大量的噪音。
对我们而言，更重要的是必须自己形成一套投资方法论，顺着科技发展的规律做出投资判断。以具身智能为例，我们得判断出其背后驱动的核心技术要素是不是真的到了一个大的变革点、到了一个可投资的点，还是说它仍处于更适合大学实验室、科研机构做一些前沿性探索的阶段。如果这个答案是我们应该布局，我们就要进一步判断出到底什么样的企业、什么样的产业化方向，及什么样的团队是最优解。
早期投资领域中有一个最大的挑战是FOMO（错失恐惧症），这个心魔驱动了很大比例的非理性投资。没有清晰的哲科思维，在市场出现爆发性热点，且信号被快速放大时，投资人最容易被FOMO控制。
启明创投这么多年一直坚持要把事情想清楚，形成自己的方法论，从而做出自己的独立判断。如果我们认为这是个投资机会，就会大力往前推进。在人形机器人领域，我们是早期投资优必选的机构之一，其现在也是全球唯一上市的人形机器人企业，目前我也还担任着公司的非执行董事。这样的前瞻性投资和近10年的陪跑，给了我们很多一手的信息数据点，同时我们也布局了三家新的具身机器人企业，这样的组合让我们能够更好地把噪音屏蔽出去。
机器人落地一定先发生在商业场景
理性看待科技浪潮中的泡沫溢价
Q：您对人形机器人的商业化落地有怎样的预判？优必选等都在不久前拿到了比较大的订单。
周志峰：我基本认同“今年将是人形机器人商业化落地元年”这个观点，下半年大家陆续还会拿到一些大额的订单，我预计未来12个月几家相对头部的厂商都会有上百台到上千台具身智能机器人的部署。
我前段时间也跟美国估值最高的几家人形机器人团队交流，他们对中国相关企业的进展都颇为吃惊。机器人落地一定先发生在商业场景，中国在制造、物流等领域的产业基础以及产业链的成熟度都高于其他国家。更具体的说，我们认为具身智能机器人未来12个月内将率先在拣选、搬运、组装等场景实现规模化部署。
Q：当前还存在的制约因素有哪些？在商业场景或者说工业场景。
周志峰：一个是节拍问题。直白点来讲就是机器人的执行的速率需要匹配人类效率，以端杯子为例，人类1秒完成的拿取动作，机器人要实现同等速度，就需要极高扭矩的关节电机，这在工程上的难度会大幅提升，也带来巨大的成本压力；另一个比较重要的制约因素是数据不足问题。大语言模型全世界有几十万亿个Token可以用来做预训练，图片大概也有几十亿、上百亿级别的高质量可被标注的数据，视频则差不多10亿多量级的数据。但机器人的高质量公开训练数据只有百万级，我们认为至少应该有十亿级高质量的数据，具身智能机器人的模型技术才能爆发。同时，机器人数据的多样性和复杂性要比图片、视频和语言更甚。所以说，数据的缺乏以及高质量数据的获取也是个比较大的难点。
Q：家庭场景呢？
周志峰：我认为，5到8年内人形机器人不太可能在家庭场景实现大规模应用。家庭场景存在更多的问题：1、性价比问题。企业采购和个人采购是完全不同的逻辑。2、安全性问题。出现安全问题怎么承担风险，技术怎么兜底？3、在形象上还有一个机器人的“恐怖谷效应”。机器人长得特别不像人的时候我们会觉得很有科技感，特别像人时候我们会觉得它就是我们的同族。但是相似度在70%以上，但又不是特别逼真的时候，是最容易引起人的反感和不适感的。这个问题也决定了其短期内不太可能进入家庭场景。
Q：怎么看待具身智能企业估值的水涨船高，这里面肯定存在不小的泡沫，成立一、两年的企业就要报出这么高的估值。
周志峰：大的科技浪潮一定是有泡沫存在的。任何一个聪明人都能看到它的机会和价值，都躬身入局。这么多人关注、这么多人进来，势必会有泡沫，这个很正常。这就像好啤酒一定有泡沫，1/3是泡沫，2/3是啤酒，即便要为泡沫占据的空间支付整杯酒的钱，人们也愿意接受这1/3的泡沫溢价。但很多所谓的热点，更像小时候玩的吹泡泡，肥皂水吹完了，什么也没留下，这才是真泡沫。
大模型领域已处在静水流深的状态
未来一定是从应用、营收的角度评判企业
Q：在大模型领域，你们有没有觉得过去一段时间其实有一丝丝“沉寂”？
胡奇：从我们的观察来看，其实“水上”和“水下”都有很多的动作。
我们可以列举一组数字，Anthropic今年3月的单轮融资额是35亿美元，这一金额相当于整个具身智能行业从年初到今天的融资总和，OpenAI也在做新一轮的融资，目标估值3000亿美元以上。在国内，智谱AI、阶跃星辰、MiniMax的融资消息也接连披露。从融资规模上来讲，大模型远大于具身智能。
在具体应用来看，OpenAI 2024年的年收入是40亿美元，今年预计100亿美元；Anthropic 2024年的收入是10亿美元，今年预计达到几十亿美元。因此大模型在商业化方面的规模也非常大。
再从技术侧来看，国内从年初的DeepSeek推出的R1，到最近智谱AI发布的GLM-4.5、阶跃星辰的Step 3、Kimi的K2，海外谷歌的Gemini 2.5、Anthropic的Claude 4，以及OpenAI即将发布的最新模型，也都有非常不错的声量。
所以整体而言，从外界感知上可能会觉得没有那么多变化，但是大模型领域已经处于“静水深流”的状态。
Q：大模型什么时候能分出个胜负，比如一梯队、二梯队这样，2026、2027年？
周志峰：据我们的一些统计，现阶段任何大模型在基准测评榜上的领先优势不会超过三个月，中国和美国都是如此，这几家会处于你追我赶、交替上升的局面，并不会明显分出高低名次。
至于梯队排序，我们觉得今天已经基本清晰了，不需要等到2026、2027年。同时，我们觉得也不太可能再出现一些新的玩家，能够冲进第一梯队。
Q：所以大模型领域未来会呈现一个百花齐放的状态？
周志峰：在我们看来，在当下这个时间点，已经到了从技术到应用的转折点。就像互联网的发展一样，上半场说的都是技术，当技术成熟后都在讲应用。
这次在启明创投·创业与投资论坛上我的演讲主题就是“技术向上生长，应用向下扎根”，今天大模型领域还处于上半场，也就是拼技术的阶段，技术还在快速增长，没有明显的天花板。但拉长时间线来看，若干年后我们去评判一家大模型企业一定是从应用的角度去看、从营收规模的角度去看。
Q：今年你们应该也不会再去投新的基础模型企业了？
周志峰：肯定不会再去投新的做基础模型和大语言模型的企业了，但我们还在看一些文字、图片、视频以外的方向，比如在看3D和3D Motion、音乐等模态的模型创新及应用。
这次WAIC的主题曲就是由我们的投资企业「自由量级」制作的。事实上，音乐模型等等这些技术到目前都没有成熟，更别提大规模商业化，但这些模型相较于几万亿、十几万亿参数的基础模型来说都很“小”，也就10亿量级参数，对算力的需求、融资的需求都远远低于基础模型。所以我们还是会关注其他模态的“小”模型。当然这些模态的创新者，会同时探索模型技术和应用，而不是仅仅成为模型技术的输出者。
已经到了能出现“超级AI应用”的时点
AI时代的收费模式和今天不会有什么区别
Q：之前你也一直提到，今年是AI应用的大年，也有可能诞生超级AI应用。这半年观察下来，有没有一些特别的发现？或者说为什么做出这样的判断？
周志峰：目前肯定还没有看到超级AI应用的出现，但我们判断超级应用是有出现的可能性了，因为我们觉得模型的能力已经从“可用”、“能用”，进入到现在的“好用”阶段了。超级应用至少得有个千万乃至上亿的用户规模，但按照以前的大模型使用成本，一个用户一天的推理成本就达几百块人民币，没有任何一个平台能够经受住每天几百亿的成本支出，历史上也没有过撑得住如此支出的应用。
但随着DeepSeek R1、谷歌Gemini 2.5等新模型大幅降低了使用成本，这意味着如果能够出现一个一亿日活的应用，至少成本不再是大问题了。综合技术的性能和成本的发展水平，我们认为是时候该出现一个超级应用了。
Q：具有怎样特质的应用能够成为超级AI应用？
周志峰：这几年大家都称这一代的人工智能为“生成式AI”，因为它具有很强的生成属性。所以我觉得超级AI应用有可能颠覆传统互联网平台作为内容创作与内容消费的“连接者”的范式，催生出AI原生的新一代内容平台。
过去一段时间我们布局了一些企业，到底谁能在三年后显露出成为中国下一个“腾讯”、下一个“字节跳动”的潜力，我们还在观察中。
Q：会不会出现大量同质化的趋势？毕竟中国市场的付费意愿还是没有那么高。
胡奇：这是一个要持续被思考的问题，也是一件动态发展的事情。如果从局部去看，有很多细分行业，实际上付费意愿非常好。只不过关键在于能否找到一个正在非常快速发展的细分行业（这里都指的是To B行业），只要扎根其中并且做到头部，就能够拿到很好的客户。
而至于C端的付费意愿，AI这一次带来了明显的改变。之前大家为什么不愿意为C端产品付费，核心原因就是消费者买的只是一个工具，本质上具体的工作还是要他自己完成；现在就完全不一样了，AI能直接交付结果，按结果来收费。当然，前提是这个产品得满足某个非常精准的需求。
周志峰：刚刚胡奇讲的是微观层面，我可以从宏观上分享一下观点。
中国市场的付费意愿低，核心可能是，我们获得和享受一流的产品，但其实我们的购买力还远没有达到一流水平。中国拥有全世界最丰富的、最出色的产品供给，这是绝大部分其他国家或市场难以企及的。但为什么中国的用户付费意愿偏低，因为我们还是处于从发展中国家向发达国家的过渡阶段。对比美国市场，也有一流的产品供给，但因为其购买力水平高，消费者每年为一个软件产品花费几千美元是很常见的事，但在中国目前还不太可能。
这是现实，我们必须正视这个问题。所以我一直跟企业讲，不必太纠结用户付费意愿问题，最好的解决方法就是全球化——我们不光要在中国提供最好的产品，还要积极拓展发达市场，为当地用户提供产品。
Q：你们好像不太会提“Agent”或者投“Agent”的公司。
周志峰：我一直觉得Agent就是一个技术实现的概念，这其实和2000年前后的“.com”很类似，那个时候所有互联网公司都叫“.com”公司，但最终拉长时间轴，五年后大家只会说亚马逊是一家电子商务公司，PayPal是一家在线支付公司，没人会说这是家“.com”公司。
Agent很像当年“.com”概念。我们没有从“投一家Agent公司”的角度去进行投资布局。我们认为未来所有的AI产品都会用到Agent技术框架，但它本身很难称作一个独立的“行业”或投资赛道，我估计Agent这个概念几年后就不再被专门提及了。
Q：AI时代的收费模式其实也不会有大的转变。
周志峰：我认为拉长时间来看，AI时代的收费模式和今天各个行业的收费模式不会有什么本质区别，最终还是要满足用户的价值。举个例子，AI+教育，和今天的在线教育的收费模式不会有太大区别，但有可能价格会下降很多，AI 生成高质量、个性化化教育内容的成本会比人更低。面向个人的应用产品也一样，如果这个产品相对比较复杂，使用时间差，可能会采取按月付费、按年付费；如果和效果直接相关，可能按次付费，这和今天的移动互联网产品收费模式不会有太大区别。
各个科技浪潮的发展规律都差不多
技术永远是延续性的，本质上互相托底
Q：在AI领域，你们倾向于投资的创业者画像是怎样的？
周志峰：我们大致分为三类。
一、AI技术大神。具身智能、世界模型等都处于一个技术发展周期的早期阶段，在这个阶段技术创新是企业成功最重要的因素。如果创始人本身不是AI技术大神，不能理解创新，也就不能真的实现创新，我们通常不会考虑。所以技术创新类的公司我们会选择AI大神去投。
二、产业大佬。在AI垂直应用领域，我们更倾向于投那些既懂AI技术，又对整个产业链条有深入理解和深刻认知的创业者，甚至后者（对产业的理解）比技术能力可能更重要。
三、95 后、00后小天才。从历史上来看，PC时代的乔布斯、比尔·盖茨，互联网时代的扎克伯格、拉里・佩奇与谢尔盖・布林（两位谷歌创始人），再到移动互联网时代的王兴、张一鸣，都是年轻创业者的典型，所以永远不能忽视简历几近一张白纸的“年轻一代”。在AI浪潮中，年轻一代在三年前 Midjourney和ChatGPT出现时可能只有20岁上下，却比成年人都更早沉浸在AI浪潮中，他们会去用所有的应用和工具，用各种开源的技术自己去搭建项目。这类人有很大概率能做出一款真正的颠覆性、代表新时代的产品，我们启明创投也会不定期举办一些活动，去充分了解和接触这类年轻创业者。
Q：新一代的创业者和上一代有什么区别吗？
胡奇：我觉得从人和创新能力上来讲，这一代创业者和上一代创业者没有什么不一样，江山代有人才出，各领风骚数百年。
每一个科技时代都有属于它的天才少年， 也都有属于它的不同技术和产品。1980年代、1990年代创业的时候需要懂计算机本身，至少得会编程语言；2000年以后，得是互联网玩家；2013年、2014年前后，得是移动互联网玩家，可以说，他们成长在互联网时代、成熟在移动互联网时代。
现在也一样。AI天才少年成长在移动互联网时代、成熟在AI时代。按这个区分的话，他们更熟悉AI是什么、更熟悉怎么去用AI的产品。他们的技术背景不同，是因为所处的时代和技术语境不同——每一代人都更擅长运用自己成长过程中所浸润的科技体系。但从精神内核到创新能力上，我认为没有本质上的不同。
Q：“超级个体”会出现吗？
胡奇：“超级个体”会出现，但这和能不能转化成具有超级市值的公司是两回事。对于个体来讲，能做出1000万美元的收入已经非常厉害了；但作为投资机构，我们希望投资的是千亿市值的公司。
“一个好汉三个帮”，人性中的协作需求亘古不变，没有人能单独靠自己做出极宏大的事业。
周志峰：历史上并非没有出现过“超级个体”，但由少数几个人组成的创业公司，很少能最终做到非常大的收入规模。
启明创投内部一直讲究“以史为鉴”，当你把历史了解清楚后，你会发现各个科技浪潮的发展规律都差不多。今天的一切在移动互联网、PC时代都发生过。
印奇（注：千里科技董事长）今年稍早些时候说的一句话让我感触很深，很多行外人会认为技术是颠覆式发展的，包括我自己在之前的一些分享中也多次提到要投资“颠覆性技术”。但印奇谈到，世界是连续的，所有技术的创造都是进化和排列组合，不存在真正颠覆性的创新。你认为颠覆，只是你不够了解它，没看到那个连续的轴。今年的大模型与之前的那一波AI1.0，甚至更早之前几十年AI技术的发展，也是完全延续的。所以今天可以看到，大模型头部企业中的核心领军人物都是AI1.0中成长起来的，国内国外都是这样。所以还是回到那句话，看清各个科技浪潮的相同的底层发展规律是非常有意义的。
本文为IPO早知道原创
作者｜Stone Jin
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