清智資本張煜：AI投資的下一個價值點何在？｜甲子引力X

AI從生產力工具正在演變成生產力本身。

人工智能的浪潮正以驚人的速度重塑各行各業，從底層的技術范式到上層的商業應用，一場深刻的價值重構正在發生。當大模型技術逐漸普及，單純的算法競爭已不再是唯一的焦點，真正的挑戰和機遇轉向了如何將AI與產業深度融合，實現可行的商業落地。

資本市場的節奏與技術迭代緊密相連，創業者和投資人都在思考同一個問題：如何在浪潮之中找到真正的價值支點。

在2025年8月21日由中國科技產業智庫「甲子光年」舉辦的「渡口——甲子引力X2025科技產業投資大會」上，清智資本創始合伙人張煜帶來了題為《AI創新與投資：范式躍遷與價值重構》的分享。

依托清華大學智能產業研究院的深厚背景，清智資本在AI領域的早期投資與孵化上有著獨特的觀察視角。演講中，張煜結合自身的投資實踐，探討了AI領域的創新趨勢與價值演變，并就以下核心問題分享了他的洞見：

• 在當前環境下，AI領域哪些賽道已經率先進入盈利階段？

• 從具身智能、AI Agent到數據資產，未來的技術和投資風口在哪里？

• 面對創業成本提高、技術加速迭代的新格局，創業者和投資機構應如何應對？

• 為什么說任何一個AI應用都有可能成為未來的“超級入口”？

以下是清智資本創始合伙人張煜演講實錄，經「甲子光年」編輯，有刪改。

今天想和大家聊聊AI投資。清智資本主要關注人工智能領域。AI發展和迭代的速度非常快，大家都感到節奏加快，我們自己也在不斷學習和成長。

先簡單介紹一下我們機構。我們依托清華大學智能產業研究院，這是清華大學的研究機構，不同于一般的教學單位，它是科研與產業結合的實體院。

2020年，我還在一家上市公司擔任執行董事，正趕上清華大學要成立新型人工智能研究機構，聘請張亞勤老師做院長，就決定追隨亞勤老師回來。我們從找場地、找方向、招人開始，有眾多的AI界同路者加盟，一步步成了今天的清華大學智能產業研究院。

研究院的使命就是把科研和產業結合起來：既要和大企業合作，也要支持中小企業發展。在這個基礎上，院里支持下，我們搭建了孵化器和創投基金。當時國內不少創投機構和產業資本給予了支持，包括了頭部的VC，和聯想、OPPO、九安醫療、啟迪等一線的產業集團，很感謝他們在最初期就給了我們信任。

基金開始投資后，我們發現，如果能在更早期切入項目，投資回報空間會更大。如果能提前三到六個月從項目策劃時投進去，，等到公開融資輪次時估值通常能漲三到五倍。

要想抓住這種機會，就必須從科研成果轉化階段開始，所以我們成立了清智孵化器。

清智孵化器已經運行兩年，有實體空間，目前在北京、廣州落地，在新加坡也有合作。北京部分側重科研和人才，廣州側重產業和場景，海外則幫助企業出海，形成了一套完整的產業孵化邏輯。

孵化器提供“五位一體”的服務：場地、算力、基金、專家指導和產業生態。到現在我們已經孵化了數十家企業，其中好幾家成長為獨角獸和準獨角獸，約十家完成了過億融資，一半以上拿到新一輪融資，我們自身也投資了其中的優選項目。

我們的北京孵化器場地還被稱為“中關村最美路演廳”，有AI相關的公益活動，都可以免費使用。

清智資本到今年只有三年時間，但已經投了不少項目。我們一方面不斷探索，一方面也走出去：幫助企業深挖產業需求，做產業分析和對接；在清華開設數字經濟課程；孵化和投資企業去出海，比如CES、新加坡科技周，澳門Beyond科技峰會等等，幫助他們對接當地的產業、媒體和創投資源。

到目前為止，我們考察過兩千多個項目，孵化超過40家，投資近20家。其中70%完成了新一輪融資，也帶來了優秀的投資回報，還孵化出了一批行業頭部企業。

下面談談對行業的看法。創投的發展離不開大環境，中國AI產業未來能不能支撐好“募投管退”，金融環境非常關鍵，尤其是退出。我們的項目來源既有微軟系、清華系，也從各行各業深挖，但我們盡量控制清華系的企業不超過一半，保持多樣性，也投資孵化了海外企業，覆蓋的行業很廣。

AI無疑是未來五到十年最大的產業變革方向。大模型已經上升為國家戰略，中美都在大力投入。不過，目前大模型賽道機會并不算多，一般創投機構未必能參與。

去年業界普遍擔心中美差距，但DeepSeek出現后，擔心緩解了很多。至少在人才層面，中美沒有跨代差距。美國的大公司、小公司、創業公司里，做AI的核心技術人員很多是華人，其中不少是國內培養的。

所以在技術和人才上，我們并不落后。我們更多關注的是AI怎么真正落地、怎么應用、怎么優化。

生成式AI是一場新的社會革命。DeepSeek帶來了很大的發展機遇。AI技術發展的核心中，多模態和場景認知是很關鍵的要素。現在大家都說自己支持多模態，但融合處理效率還不高。

場景認知同樣重要。現在很多對話小助手，問什么答什么，聽起來很生硬，一眼能看出來是機器，因為它猜不準我們的心思。如果AI能結合場景，知道周圍環境、知道我們是誰，提前預判我們可能要說什么、想表達什么，那準確率和體驗都會好很多。

今年大家都在聊具身智能，但我覺得它未必馬上需要證明自己能提供生產力價值，“情緒價值”的提供也是一個剛需。

今年也是AIAgent真正爆發的一年。之前Agent起不來，是因為基座模型能力不夠，沒法把生態串起來形成閉環。今年基座能力差不多了，Agent真的進入了千行百業，很多項目都走向了實用階段。

還有一個趨勢是數據資產越來越被認可，未來數據一定會是全社會最大的資產。

中國人口已經見頂，地產的投資價值下降。有機構預測，未來十年，數據資產可能會占到整個社會資產的70%，超過實體資產。所以大家要提前布局數據。

大模型公司可能面臨的危機是：天天卷算法、卷架構，但忽略了數據。如果沒有數據分析整理、數據結構化的能力，大模型公司未來可能一文不值。新的大模型迭代很快，如果只卷算法，一旦跟不上就可能全盤皆輸，甚至到破產的境地。現在大模型公司一半以上的錢和精力都花在數據和算力上，足以說明他們的重視程度。

另一方面，AI的使用門檻也在不斷下降。現在幾乎人人都在用AI工具。上個月我去重慶參加國際電影節，去了很多導演和演員，大家討論發現目前幾乎沒有任何一部電影不用AI技術了。媒體行業跟AI結合得特別快。AI最早是做文圖視頻生成和推理，現在已經有很多成熟好用的工具，所以媒體+AI也是我們關注的方向。

總之，AI正在真正幫助生產和生活提效降本，提供新的可能性。包括我們投資行業，大家也都在用AI來分析數據，甚至用AI來做投資工具。

最后說說AI產業鏈。以前講算法、算力、數據，現在更多講系統和應用。構成AI的五個要素，每一個都能產生價值，都有投資機會。AI不再只是一個概念，而是實實在在地重塑每一個行業。

接下來我講一講技術發展的方向。

第一，具身智能、生命科學和健康醫療已經開始盈利。

生命科學這個賽道，今年中國創新藥出海上半年金額就超過了5百億美金，增長非常快，利潤率也很可觀。具身智能還在發展起步階段，進入工業，進入家庭，進入服務業可能還需要很長一段時間。但實際上，頭部機器人公司的產品都賣得很好。它們把機器人賣到政府、教育、娛樂等行業，做訓練、做數采、做科研、做展示，在情緒價值提供、表演、租賃等場景里也都有應用。換句話說，具身智能這個行業已經開始掙錢了。

第二，行業模型、AIAgent 和 AI硬件也已經進入盈利階段。

AI帶來了一波智能化浪潮，降低了創業成本，尤其是AI行業本身的創業門檻。大家可以把更多的精力放在應用層面。我們投資的行業模型幾乎都有了商業訂單，而AI Agent，AI Coding，AI硬件今年以來發展也非常快，亮眼的項目層出不窮。

第三，基礎學科和大體系工程的創業正在興起。

比如大火箭、超音速飛機、可控核聚變，這些以前幾乎不可想象的方向，現在都是創業方向。甚至在這一點上，美國可能比中國還弱一些。馬斯克的SpaceX，真正的創新是回收技術，發射還是傳統方式，也用了大量AI，才能做到精準定位。AI在整個大體系工程創業體系里起著非常重要的作用。

在中國，這類創業也發展很快。超音速飛機、火箭、可控核聚變、量子計算等大裝置都成為創業項目，著依賴于近年中國整體工業體系的完善和制造業能力的提升。中國工業能以較低的成本實現世界頂級的產業鏈銜接，制造出最精密的部件，這讓以前不可能的大體系創業，現在有了可行性。

當然，國家隊在造火箭方面實力更強，民營企業比不過。但為什么民營還能做出來？很重要的一點就是它們靈活，把AI作為價值核心，嵌入到大體系的制造價值鏈中，這是值得關注的。

再來說說基礎學科。AI在科學發現中的作用越來越明顯。從材料學、量子力學，到新的理論突破，AI已經能解決一些百年難題，比如在數學上。今年我們看到，AI解決了一個過去100年里未能攻克的數學問題。這樣的突破以后會越來越多，也會不斷推動基礎學科向前。

娛樂和情緒價值，也正在成為主流賽道。

從產品供給來看，未來全球產出的機器人、智能機器和應用，到底給誰用？其實有相當一部分，我們預計超過一半，可能都是為娛樂和情緒價值提供而服務的，不一定要“有用”。

套用一句脫口秀演員的話，如果機器人不給人類工作，就得給人類做表演。

世界模型 + 強化學習，會成為新的技術方向。

以前大模型的Scaling Law，需要大量算力來做推理。計算機理大致知道，但還不夠確定。Transformer有點像多輸入輸出的神經元，調整參數就能往某個方向走，但它到底怎么收斂，其實機理并不完全確定。所以我們需要給它一個規范：在大模型的框架之上，加上強化學習，讓它能快速往我們希望的方向收斂，同時減少幻覺。

世界模型，也有多種定義。一種是空間模型，3D或者4D世界，是包括自動駕駛、具身智能在內的很多AI計算重要的基礎模型；另一種是是物理模型，比如慣性、重力、摩擦力等基礎物理特性和原理；還有數學模型，數學原理，像“1+1=2”這樣的基礎規律，本身就是世界模型；還有制度模型、價值模型等。

幾種世界模型及其組合，加上具體應用的計算框架，再加上強化學習（RL），會驅動大模型及應用邁向新的發展階段。這也可能成為下一代AI應用的系統范式。

任何一個AI應用都有可能成為“超級入口”。

這一點從DeepSeek的火爆就能看出來。百度有自己的大模型，字節騰訊也有，但各家都接入了DeepSeek。因為接入就立刻帶來巨大的流量，不接入就沒有流量，有被邊緣化的風險。

可見，連模型這種純技術的產品都正在變成流量入口。所以，任何一個做得好的AI應用，都可能成為超級流量入口。這也是為什么大廠都要拼命做大模型，因為如果錯過，下一個流量入口就可能不在自己手里，失去的不是一個商業機會，而是整個時代。

清智資本創始合伙人張煜

下面再談談AI創新的價值重構：

第一，投資數量和投資額今年大幅提升，市場信心明顯恢復。

第二，創業成本也提高了。AI創業至少要買算力、找數據、做訓練，還有其他相應投入，比以前成本更高，難度更大，對創業者要求也更高。不僅要技術強，還得情商高，團隊管理能力強，協調能力強，總之，AI時代的創業者要變成“六邊形戰士”。

第三，創業團隊呈現個人化、年輕化的趨勢。我們在硅谷看到，很多團隊已經有幾百萬美元的收入了，但團隊規模很小，一般不到10個人，大量借助AI工具來形成高效的團隊協作和競爭壁壘。國內也有這樣的趨勢。

此外，AI領域頭部企業的核心研究員，現在很多都是90后，甚至95后，這在以前完全不可想象。我在微軟工作了15年，在微軟亞洲研究院，那時候我們這些專家要專注在相關AI領域研究幾年甚至十幾年才能有所成就，感覺已經算很快了。今天的年輕學者借助AI工具和算力、數據的支持下，短時間就可以取得突破，成為世界頂級公司的核心科學家，知識從個人的實踐積累和認知突破向對AI工具的利用和算力資源的掌握轉變，這是一個時代的變化。

第四，國家非常重視人工智能，地方政府支持力度也在加大。當前市場化資本背后的出資方，很多都是國資，國資成規模地推動了科研成果轉化和產業孵化落地。另外，CVC開始流行，大企業在自己的上下游去戰略投資相關公司，加強自己的安全墊和護城河，相應深度孵化也開始流行，大企業把內部研發和外部創新結合在一起，用生態的方式推動自我創新和進化。同時，大企業可以給投資的企業提供場景、數據、供應鏈，也促進了初創企業的快速成長。

最后，技術迭代正在加快，從SaaS向RaaS演進。

RaaS——Result as a Service，也叫做“結果即服務”。SaaS (軟件即服務)提供的是一種能力，屬于生產力工具的范疇，RaaS (結果即服務)則提供了面向需求的個體化結果。用戶無需關心系統、過程、資產，只需定義需求和最終目標，AI智能體會自主規劃、執行并交付結果。從提供工具到交付結果是AI帶來的巨大科技變革。同時，RaaS也將重塑商業模式，按需、按結果付費將成為新的商業模式。

我們一直說AI將重塑一切行業，今天我們看到了更清晰的路徑。過去說科學知識是第一生產力，人類是科學知識的創造者、主體和最終歸宿。現在我們明顯看到，科學知識的獲取和創新正在從人類向AI或者人-AI協作系統發生轉移，AI已成為科學知識體系中不可或缺的基礎要素和科學發展范式革命的核心引擎。

或者說，AI從生產力工具正在演變成生產力本身。

（封面圖來源：「渡口——甲子引力X2025科技產業投資大會」）