文 | 新眸，作者 | 马斯迪
昨天滴普科技敲钟上市，市值突破 200 亿港元时，从钱的流向来看，资本市场传递出了一个确定信号：AI 投资的风向换了赛道。
这家以 " 产业 AI 解决方案 " 为核心的公司，没有 C 端爆款产品，也并非动辄上亿的用户规模，但凭借在制造、零售、金融等领域的落地能力，获得了机构投资者的疯狂追捧——其 IPO 超额认购倍数高达 7590 倍，创下港股主板历史最高纪录。
这一幕与三年前形成了鲜明反差。
2022 年末 ChatGPT 横空出世，掀起了 C 端 AI 的狂欢浪潮：AI 绘画工具、智能聊天助手、虚拟陪伴产品层出不穷，无数初创公司靠着一个 Demo 就能拿到千万级融资，估值泡沫被迅速吹大。
那时的投资逻辑简单粗暴：用户数、增长速度、话题热度成为核心指标，至于商业化能力、实际应用价值，反而成了次要考量。但短短三年时间，市场的关注焦点完成了 180 度转向，钱的流向不再追逐虚无缥缈的流量，而是涌向了能解决产业痛点的硬解决方案。
AI 投资的主线已经清晰切换：从面向消费者的通用型应用，转向深度绑定产业的垂直解决方案；从追求 " 想象力溢价 "，转向看重 " 落地变现能力 "；从押注单一技术爆款，转向布局全产业链的价值重构。
这场变革是技术发展、市场需求与资本理性共同作用的必然结果，2025 年，正是这场变革的关键分水岭。
从广撒网到深耕耘，产业端成投资核心
如果说 2022-2023 年是 AI 投资的 " 跑马圈地时代 "，头部科技公司的布局还停留在 " 广撒网 " 阶段——既要押注大模型研发，又要抢占 C 端流量入口；那么 2024-2025 年，巨头们的投资策略已全面转向，几乎所有核心资本都流向了产业端的垂直整合，形成了 " 技术 + 场景 + 生态 " 的三维投资逻辑。
以腾讯为例，其转向既包含技术落地的务实，也暗藏基础设施卡位的野心。内部层面，混元大模型已完成对游戏、广告、金融科技三大核心业务的深度渗透，成为效率提升的内生引擎；对外，腾讯云被推到产业 AI 输出的最前沿，成为承接外部需求的核心载体。
高盛在 2025 年 10 月的报告中明确将腾讯列为 " 中国市场最具确定性的 AI 应用受益股 "，核心依据正是其在产业端的布局，且将其 2025-2027 年增速上调至 11%、25%、20%，远超此前预测。
而阿里的 AI 投资转向也同样坚决，从 2024 年起就将 " 产业数字化 " 列为核心战略，AI 投资重点从之前的消费级应用转向工业互联网、智能制造等硬核领域。
在工业制造领域，阿里云计算与多家汽车厂商合作，提供智能座舱交互解决方案，深入生产环节。同时，通过投资补强产业生态：2024 年领投工业 AI 初创公司望繁信科技；2025 年参与智能制造服务商黑湖科技的 D 轮融资，形成从底层算力到上层应用的完整解决方案。
华为的 AI 布局始终跳出表层竞争，牢牢锁定 " 算力底座 + 垂直行业 " 的核心路径，不与同行争抢 C 端流量，而是成为产业 AI 的 " 基础设施提供商 "。这种定位决定了其投资逻辑的独特性——一切动作都围绕 " 强化生态控制力 " 展开。
比如在算力层面，华为昇腾芯片持续迭代，已成为国内产业 AI 解决方案的核心算力支撑，与多家服务器厂商合作推出 AI 服务器，满足制造、金融、医疗等行业的算力需求，华为云为产业客户提供从算力到算法的一体化服务。
字节跳动的转型最具反差感，从早期凭借剪映、CapCut 等 C 端工具收割流量，到如今将火山引擎推为产业 AI 服务的核心，其投资策略完成了从 " 追逐用户规模 " 到 " 兑现商业价值 " 的彻底转变。字节的核心优势—— AI 算法与大规模数据处理能力，正在产业端释放更大能量。
目前火山引擎已推出多个垂直行业解决方案，比如在传媒领域，AI 自动剪辑、字幕生成与内容审核工具已服务数千家家媒体机构；在制造、零售等行业，AI 工具同样实现了覆盖。
字节跳动还通过投资补齐产业短板，2024 年投资工业 AI 算法公司格创东智，接着参与医疗 AI 公司推想科技的 E 轮融资，拓展医疗健康领域的产业落地。与此同时，字节减少了对 C 端 AI 应用的投资，转而将资源集中在能产生稳定现金流的产业解决方案上，随着 2025 年火山引擎收入同比高增，跻身字节第二增长曲线，验证了产业端布局的商业可行性。
蚂蚁的 AI 布局始终聚焦金融这一高价值、强合规赛道，从早期的支付风控，逐步拓展至全链条金融服务智能化，形成 " 合规为先、效率为王 " 的独特落地逻辑，避免了盲目扩张带来的风险。
在核心业务中，蚂蚁 AI 已实现全流程渗透，比如通过 AI 优化信贷审批流程，自动处理保险理赔单据，AI 智能投顾根据用户风险偏好推荐理财产品，等等。对外，蚂蚁通过 " 蚂蚁链 +AI" 的组合，为各类金融机构输出解决方案。
从腾讯、阿里到华为、字节、蚂蚁，头部科技公司的 AI 投资转向高度一致：减少对 C 端通用型应用的投入，将资本与资源集中在垂直行业的深度整合上，以 " 技术 + 场景 " 为核心，追求可落地、可验证、可盈利的产业价值。
这种转向不是个别企业的选择，而是行业发展的必然，也印证了 AI 投资主线的根本性变化。
C 端泡沫破裂与产业刚需爆发，AI 回归工具本质
这一轮 AI 投资主线转变的背后，是产业界对 AI 认知的深化和务实化。
曾几何时，市场追逐的是参数规模和数据中心的宏伟蓝图，而现在，真正的智者已经开始问一个更根本的问题：这些技术究竟能为企业带来什么可衡量的业务价值？
" 为结果付费 " 正成为 AI 产业的新趋势。Sierra 公司选择成为客户的 " 虚拟员工 "，仅在成功完成理赔、办理贷款或派出救援等具体业务成果后，按效果抽取 " 佣金 "。
这种模式的成功，依赖于 AI 应用范式的深刻转变——不再绑定单一模型，而是动态组合多个供应商的差异化能力，形成针对具体任务的最优解
正如 Anthropic 核心研究员 JulianSchrittwieser 所言，AI 的指数增长不是 " 追求超人类智能 "，而是 " 成为人类的高效合作者 "。当 C 端的流量神话难以为继，产业端的刚性需求自然成为资本的新宠。
很多人将 AI 投资转向产业端归因于 C 端 AI 失败，这是典型的认知误区。
事实上，C 端 AI 并非没有价值，而是在资本的过度追捧下被提前透支：2022-2023 年的 C 端 AI 狂欢，AI 绘画、智能写作、虚拟陪伴等产品，核心价值在于 " 新奇体验 "，但缺乏持续的用户粘性与明确的商业化路径。
OpenAI 的 ChatGPT 虽拥有 8 亿周活用户，每月处理超过数百万亿个推理 Token，但商业化仍依赖 API 调用与订阅服务，盈利能力远不及企业级市场；而 Anthropic 的 Claude 凭借大量企业客户，年化收入运行率不断突破，在企业级市场收入份额相当于 OpenAI 的两倍。
更关键的是，C 端流量红利已见顶。移动互联网用户规模趋于稳定，用户时间被短视频、社交软件等成熟产品瓜分，新的 C 端 AI 应用很难突破流量壁垒。
同时，C 端用户对 AI 的需求呈现 " 碎片化、低付费意愿 " 特征：免费工具可以吸引用户，但付费转化难度极大；而企业级市场则完全不同，只要 AI 能解决实际问题、提升效率，付费意愿极强。
另一方面，JulianSchrittwieser 将 AI 发展比作 AlphaGo 到 Claude 的进化：AlphaGo 证明了 AI 在特定领域的超越能力，而 Claude 则展现了 AI 作为 " 人类合作者 " 的实用价值——能连续工作 6-8 小时，独立完成 " 写代码 + 总结文档 " 的全流程任务。
早期 C 端 AI 的爆发，依赖于大模型的 " 单点突破 "，但技术成熟度不足以支撑产业应用；而 2024-2025 年，AI 技术的三大突破让产业落地成为可能：
一是模型稳定性提升，Claude 通过 " 过程奖励 " 与 " 自我验证机制 "，减少了任务中途 " 失忆 " 或 " 跑偏 " 的问题，满足了产业场景对可靠性的要求；二是部署成本下降，大模型轻量化技术发展，使得中小企业无需巨额算力投入就能使用 AI 解决方案；三是可解释性增强，针对工业、金融等低容错率领域，AI 模型逐步具备 " 决策溯源 " 能力，解决了产业应用的核心顾虑。
AI 技术的发展正在遵循 " 通用技术扩散规律 " ——正如电力、个人电脑等通用技术，初期聚焦技术本身，后期必然扩散到各个产业。
前两年的 AI 投资，资本沉迷于 " 概念炒作 "：一个初创公司只要沾上 " 大模型 ""AI" 标签，就能获得高估值，甚至无需盈利、无需产品，仅凭一个 PPT 就能融资。但 2024 年以来，资本开始回归理性，ROI 成为核心考核指标，而产业端的 AI 应用恰好具备 " 高确定性、高 ROI" 特征。
产业端的 AI 需求是 " 刚性需求 "，制造企业需要 AI 提升产能、降低成本，金融机构需要 AI 优化风控、提高效率，能源企业需要 AI 保障安全、节约能耗。相比之下，C 端 AI 的商业化路径模糊，ROI 难以衡量。
很多 C 端 AI 产品依赖 " 免费 + 广告 " 模式，但广告收入无法覆盖研发与算力成本；而付费订阅模式的用户渗透率极低，难以形成规模效应。资本的本质是逐利，当 " 概念炒作 " 的泡沫破裂，必然转向能带来稳定回报的产业端。
科技股不一定是唯一赢家
前段时间，美国先锋领航首席经济学家乔 · 戴维斯发表了一饿很有意思的观点，AI 时代最受益的未必是当下的科技股，价值股或成‘意外赢家’ "。
当 AI 投资主线转向产业端，这场技术革命的红利不再局限于科技公司，而是会扩散到千行百业——那些传统产业中积极拥抱 AI、完成数字化改造的 " 价值股 "，正在成为 AI 时代的真正受益者。
这一逻辑的核心在于，AI 作为通用目的技术，其终极价值不是催生新的科技巨头，而是重构传统产业的生产效率与价值链条。
典型的例子，电力的普及让汽车、制造等行业受益，个人电脑的发展让零售、服务等领域爆发，AI 的全面渗透也将让传统产业迎来 " 价值重估 " 的机会。
制造业作为 AI 产业落地的核心领域，也是价值股集中的板块。过去，制造业企业因 " 增长缓慢、技术含量低 " 被视为 " 低估值资产 "，但 AI 的介入正在彻底改变这一现状——通过 AI 优化生产流程、提升产品质量、降低运营成本，传统制造企业的盈利能力与增长潜力大幅提升，估值迎来修复。
这些传统制造企业本身具备稳定的现金流、成熟的市场渠道与扎实的产业基础（即 " 价值股 " 属性），AI 的介入没有改变其核心业务，而是通过效率提升放大了其固有优势。相比之下，纯科技股面临技术迭代快、竞争激烈、盈利不确定等风险。
对于投资者而言，2025 年的 AI 投资不再是 " 押注单一赛道 "，而是要把握 " 产业赋能 " 的核心逻辑：既要关注科技巨头的产业生态布局，也要重视传统价值股的 AI 改造机会；既要看重技术实力，更要关注落地能力与商业化成效。
在机构看来，AI 这一新兴产业才刚刚开始，从 ChatGPT 诞生到现在，也不过 3 年时间。未来 AI 技术将不断渗透至所有传统产业，可以看到人工智能带来的全面机会。
