11 月 1 日，锦秋基金在京举办了一场近百位 AI 领域创始人参与的聚会。他们谈论行业趋势，讨论技术变革，也分享对所在领域的敏锐洞察。
锦秋基金成立于 2022 年，是一支 12 年周期的美元基金，专注于 AI、具身及其核心产业链投资，在过去一年出手超过 50 个项目，" 从我们的了解看，在整个行业是 top 2 的水平 "，锦秋基金合伙人臧天宇说。
也因此，锦秋基金在 AI 领域的投资布局也已成为观察行业趋势的重要参考。
在臧天宇披露的锦秋基金的投资版图中可以看到，他们有 56% 的投资集中于应用层，25% 押注于具身智能，10% 在算力基础，另有近 8% 为智能硬件。这一分布并非偶然，其背后是锦秋对两个宏观趋势的坚定判断：智能的持续提升与获取智能成本的持续下降。
另外，在听完现场大会上多位锦秋基金被投创始人和被投基金投资人的分享后发现，在迅速翻涌的 AI 浪潮中，曾经伴随的诸多不确定性也已逐渐有了方向：AI 的价值正从模型层决堤而出，汹涌地流向具体的产品、场景与解决方案。
以下为大会分享的一些主要观点——
杨洁（锦秋基金创始合伙人）
杨洁将当下的 AI 战场清晰地划分为应用、芯片与机器人三大领域，并抛出了一个核心论断：" 在锦秋，我们坚定地认为模型是 commodity，价值会让路给产品。"
这一判断基于一个可见的趋势：模型能力飞速提升，同时获取智能的成本正在剧降。" 模型是 commodity（通用商品），但是基于模型做出的产品不是，尤其是更懂得用户的产品是更稀缺的。"
同时她认为，在模型尚不完美的当下，用户选择相信谁，就会留下来与谁共同成长。因此，" 信任 " 将成为比技术更重要的护城河，市场要的不是 " 我也能做 "，而是 " 只有我能做 "。
在杨洁看来，芯片会是另外一个巨大的市场。推理芯片的需求激增，Token 调用量加速增长。因此他们看到了三个机会，" 第一个就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去解决问题。"
对于机器人领域，她的判断是" 机器人各公司正在迎来 ChatGPT 的时刻。"数据、资本与成本三大拐点同时发生，2025 年全球市场融资额已达 2023 年的 5 倍，浪潮已然袭来。
臧天宇（锦秋基金合伙人）
臧天宇认为 AI 的发展正从依赖算力和数据规模的预训练，进入以强化学习和经验驱动的后训练。而这也是这次会议主题 "Experience with AI" 的由来。
" 业界正进入一个以强化学习进行后训练的时代，并进一步提出让 AI 从直接经验中学习的设想。"臧天宇觉得这一转变直接推动了 AI 在推理、编码和工具使用能力的质变，催生了当前的 Agent 创业热潮。
臧天宇还提到了智能商品化。他类比了上世纪末互联网宽带成本下降带来的普及效应，指出 " 在 AI 智能时代也会出现相同的趋势，只不过这个带宽变成了智能的带宽。" 这意味着，模型能力的获取将像逛超市一样货比三家，这对应用层公司是重大利好，它们可以将重心完全聚焦于解决用户的具体问题。
对于最前沿的具身智能，他认为核心竞争力在于数据，尤其是第一人称视角视频数据以及建立真实场景的数据闭环。" 不要低估硬件的难度和价值，先把硬件布到用户身边去，布到真实场景中去。"
骆怡航（生数科技 CEO）
在被看作中国首个跟进 Sora 的视频大模型 "Vidu" 的打造者，骆怡航认为当前流行的文生视频、图生视频都只是过渡方案。
" 文生视频无法连贯叙事，图生视频则限制了 AI 的表现力。"他认为，未来的极简创作范式是生数科技首创的 " 参考生视频 "。这种模式允许创作者上传任意主体（人物、道具、特效等），然后通过语言指令让这些主体在视频中持续表演，一致性可延长至 5 分钟。
" 我们希望去还原线下真实的拍摄过程。一旦我们定好人物体之后，我们的创意表现力其实是可以无限延展的。"骆怡航介绍，在 "Vidu" 的调用中，60% 以上都来自于参考生视频，这证明它正成为专业创作的主流选择，有望颠覆从广告到影视的整个内容产业。
武伟（流形空间 CEO）
武伟认为，世界模型不仅是生成逼真视频的工具，更是具身智能能够进行推理和决策的 " 大脑 "。" 世界模型主要有两个大的应用，一是我们可以通过在线模拟推演的方式来获得更好的决策；二是可以作为环境模型，通过离线强化学习来训练智能体。"这意味着机器人能在虚拟世界中 " 想象 " 和 " 试错 "，从而学会在真实世界中执行复杂任务。
跟臧天宇一样，武伟也认同第一人称视角（EGO sense）视频数据是指数级的宝贵资产，是训练 Physical AI 的关键。
来杰（星尘智能 CEO）
在来杰看来，当前机器人产业正处在与个人电脑发展早期相似的关键节点。" 现在搞机器人的，大多是纯做 AI 的研究者，他们在追求高阶智能，却忽略了中间那层交互。"他借用 PC 发展史类比：" 乔布斯定义了苹果电脑，但当时只有程序员能用。直到 Macintosh 出现，才有了人人都能用的操作系统。"
这一观察直指行业核心瓶颈：在顶尖 AI 专家与大众市场之间，缺乏一个类似 Windows 的中介平台，让普通开发者也能参与构建机器人应用。在来杰看来，只有跨越这个 " 交互层 " 的鸿沟，机器人才能从实验室走向千家万户。
沈洽金（想法流 CEO）
" 我们看到 AI 这一波技术的重点，是 LLM 提供了前所未有的互动体验，而多模态模型带来了超越现实边界的想象力。" 沈洽金观察到，AI 技术正在推动内容创作经历一场根本性变革。
他将传统内容与 AI 原生内容进行了明确区分：" 抖音和摄像头拍摄的本质是记录生活，而 AI 内容应该是充满想象力的。" 基于这一认知，造梦次元将产品定位为 " 造梦师 "，专注于创造超越现实局限的互动内容。
沈洽金用具体案例说明了这一转变：" 当视频模型能够生成具有一致性的故事性内容时，这意味着模型的生成物本身就具备消费价值，而不再只是需要用户不断交互的特效工具。"在他看来，这种从 " 交互式特效 " 到 " 可消费故事 " 的跨越，正是 AI 重塑内容产业的关键标志。
Jenny（Leonis capital 合伙人）
Leonis capital 是一家位于硅谷的研究驱动型的早期风险投资基金，专注于 AI 原生创业公司早期种子轮和天使轮投资。锦秋基金已于 2024 年投资了 Leonis capital。
Jenny 曾任 OpenAI 的研究员，现任 Leonis capital 合伙人，拥有研究员与投资人的双重视角。她将 AI 公司分为两类：" 超新星 "（增长快但毛利率低）和 " 流星 "（增长稳健结构健康），并明确表示更青睐后者。
在对硅谷 AI 创业公司的观察中，Jenny 发现创业公司正面临被基础模型公司 " 吸收 " 的结构性风险。" 如果一个产品又通用技术门槛又不高，那么它被大模型吸收是必然的。"
她展示了 AI 公司衰落的曲线趋势——不同于传统公司，AI 公司一旦衰落将呈现 " 断崖式下滑 "。因此，创业者的最优解是找到一个 " 专业化区间 " ——既不过于垂直以致市场狭小，也不过于通用以致容易被基础模型公司复写，而是在在数据、行知识或分发渠道上建立难以复刻的壁垒。
文 | 巴芮
封面图源 | AI 生成
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