明勢創投焦騰：AI大時代下的科技投資拐點｜甲子引力

理解科技投資從科學、技術到工程、產品的四階段演進是識別下一代“巨頭”的關鍵。

AI 大時代正改寫科技投資底層邏輯，大模型邁入應用深水區，硬科技與 AI 融合催生新機遇，也讓科技投資迎來關鍵拐點。背后藏著怎樣的變化？如何探尋其中機會？成為新時代投資人關注的重點。

2025年12月3日中國科技產業智庫「甲子光年」舉辦的“轟然成勢，萬象歸一”2025甲子引力年終盛典中明勢創投合伙人焦騰帶來的題為《AI 大時代下的科技投資拐點》的主題演講，他從生產力演進的宏觀歷史切入，指出每個技術時代都孕育了屬于它的巨頭，而當前我們正處于智能革命的開端。演講中，他探討了AI大時代下科技投資范式的核心轉變，并回應了幾個重要問題：

• AI時代，科技投資的底層邏輯發生了何種根本性變化？

• 如何識別并把握一個產業從零到一的史詩級投資機會？

• 在技術商業化的漫長鏈條中，投資應聚焦于哪一階段？

• 定義未來AI競爭格局的核心維度是什么，中國身處何種位置？

以下是明勢創投合伙人焦騰的演講實錄，經「甲子光年」編輯，有刪改。

謝謝！剛才看到很多新老朋友，我就是剛才臺上這幾位老兄弟們說的美元和人民幣基金的混合體，很榮幸今天和大家分享一些我們在AI大時代下做科技投資的一些思考。

過去2000年我們以全球人均GDP來衡量我們生產力水平的變化，橫軸是時間，縱軸是以美元計的全球人均GDP。可以看到從公元0年到1800年，全球生產力水平進展非常緩慢，應該說全球生產力、人類的文明一片灰暗，整個世界處在長期的農耕時代。這一切都從200年前開始發生了變化，過去200年生產力極大的爆發。

拆分來看，從200年前蒸汽機的發明，然后開始火車、汽車、計算機、互聯網、手機、移動互聯網，到最近的機器人，以及人工智能，可以看到每一次大的拐點。

全球人均GDP到9000美金我們用了1800年，從9000美金到12000美金我們用了200年，這個數字很重要，也是我們國家現在所處的人均GDP水平，也是我們能否跨越中等收入陷阱的一個指標。

過去200年，我們總結成了四個階段。

第一階段，第一次工業革命，蒸汽機的出現，開始機器取代人。

第二階段，第二次工業革命，電力的出現，機器批量的取代人。

第三階段，計算機、互聯網的出現信息革命。

第四階段，以人工智能為核心的智能革命。

過去一年整個資本市場的變化，美股和我們A股很像，大概都是5000家左右上市公司，A股稍微多一點。應該說過去一年美股的總市值增長了7.3萬億到達了 68 萬億美金，其實只有7家公司貢獻了大部分的增長，就是我們說的M7，從一年前的19萬億增長到了現在的25.5萬億，過去一年M7的市值增長了6.5萬億美金，非常夸張。

我把M7成立的時間，到1萬億美金市值的時間，以及到最新2025年市值的頂點都更新了一下，可以看到一些規律。

第一個規律是科技的加速度。這些巨頭，尤其像前面幾家，Apple、微軟都是70年代成立的，用了30多年才到1萬億美金，很快用了幾年時間就到了2萬億、3萬億、5萬億。巨頭從上市到1萬億市值的時間越來越短。典型的如特斯拉，從2020年市值約1000億美金到突破1萬億美金，只用了21個月。

其次，偉大的公司都是時代孕育的結果，都是長在時代土壤上的。就這40年的事，40年前的PC誕生了微軟、蘋果，30年前的互聯網誕生了Google、Meta、亞馬遜，20年前的移動互聯網讓這些互聯網巨頭進一步加強，到10年前的電動化，美國出現了特斯拉，中國是寧德時代、比亞迪、蔚小理，未來10年可能是人工智能。

我今天挺感動的，旁邊人工智能專場和具身專場都比我們這場人多，我覺得這是對的。很慘痛的是M7這7家公司市值已經遠遠超過A股總市值了，A股總市值是120萬億人民幣，M7是25.5萬億美金。實際上我們中國的M7或中國頂級產業龍頭的科技實力、能力其實不弱于M7，其實只差了一個全球市場，這是我們要去補的功課。

1.新能源汽車產業的發展與超越

我們一起回溯10年前有這么一個產業，10年前它的需求幾乎沒有，基礎設施完全沒有，供應鏈、核心零部件非常貴，市場競爭也都是傳統行業壟斷，外資幾乎壟斷了市場，傳統產品非常強勢，即使對用戶也不相信、不看好，瞧不起，對安全有顧慮，只有技術如同星星之火開始變化。

如果在座在10年前都是投資人，我們一起借假修真，大家會不會投這么一個行業？到今天大家都知道這個行業就是新能源汽車、智能電動車行業。10年前的需求沒有人會說我要買一臺電動車，10年前沒有基礎設施、沒有充電網絡，10年前也沒有電動車的核心零部件、供應鏈，市場競爭被傳統燃油車巨頭牢牢掌控。

即使對用戶，我們行業經常會講，10年前用戶對電動車的顧慮依然是擔心，我們叫“冒煙、起火、燃燒、爆炸”一條龍，即使到現在，大量用戶還有這些顧慮。

我們很幸運，10年前作為理想汽車的獨家天使，連投了7輪，見證其成長為造車新勢力的頭部車廠。這個過程中我也做了很多思考，為什么是中國，為什么是我們？

過去15年、過去10年，甚至過去30年，都是一部非常波瀾壯闊的歷史。30年前，乘用車才剛開始進入中國市場，比如我們說的老三樣“桑塔納、富康、捷達”，30年前才開始進入中國家庭，到現在中國已經連續17年是全球汽車產銷第一大國，現在全球一年賣大概8500萬臺到9000萬臺乘用車，中國一個國家一年產銷量在3000萬臺，全球連續17年第一名。

電動車的發展，2015年產銷量也非常低，33萬臺，滲透率不到1%，當時所有人都覺得電動車大規模進入家庭不可能、不現實，一直增長很緩慢，哪怕到5年前，2020年新能源汽車的銷量也只有130萬臺，滲透率才5%點，從5年前《中國新能源汽車發展規劃》開始，大量的政策引導和補貼支持，至少讓用戶開始關注到這個行業，2021年銷量奔到了350萬臺，2022年680萬臺，2023年900多萬臺，2024年1200萬臺，到今年我年初就預計行業應該超過1500萬臺，甚至到1600萬臺，目前看很可能實現。

這件事非常重要，因為中國作為全球第一大市場，今年會是第一次電車銷量全面超過油車。

“1600萬臺意味著中國一個國家的新能源汽車產銷量超過這個世界上其他所有國家的總和的兩倍！”

為什么是中國？我把新能源車的發展列了四個維度，即四大能力象限。

1.高端的、先進的、批量的制造業；

2.計算通信網絡的基礎；

3.AI和軟件的能力；

4.新能源的技術。

“全世界應該只有中國和美國同時具備這四大能力象限”，所以共同鑄就了它的發展，尤其中國很多能力比美國還要強。這應該是中國有史以來最大規模且最快的產業級的超越。

應該說今年之前整個上半場電動化已經徹底結束了，2025年已經進行了一年下半場的智能化，大家再去看電動車，如果自動駕駛不能用或體驗很差，大概率這家車企可能在未來一年也要出局了。

這件事對我們投資的思考，我們10年前看到電動化、智能化的發展變化之后，最早投了兩輪小牛電動，投了四輪理想，投了eVTOL（電動飛機），甚至還投了一臺智能電動輪椅，把我們車載的激光雷達、攝像頭、自動駕駛芯片算法都安裝到一臺電動輪椅上，到美國依然賣超過5000美金，賣的比一臺二手車還貴，直接在全球就爆了，包括今年馬上要在港股上市的鎂伽機器人，以及網球機器人、家用掃拖機器人、具身智能等都是延續相似的大邏輯。

從上半場的電動化，下半場智能化這些技術外溢，延續出來了新的機會。

這件事甚至一度我把它總結成一個創新的新的公式：“面對邊緣人群，用非連續的技術進行極致的組合式創新”，典型的是電動化+智能化。這也是現在從過去2年開始AI帶來的最大的價值，極致的組合式創新現在多了一個王炸技術要素組合——“AI”。

2.科技投資的關鍵階段

梳理一下我們做科技投資到底在投什么，投什么階段，是怎么投的？我把整個科技投資分成了四個階段。

第一階段，科學。科學是我們面對世界運行規律的一個總結。

第二階段，技術。就是把科學應用的過程。

第三階段，工程。考慮到生產、良率，甚至考慮到量產規模。

第四階段，產品。考慮的是解決用戶什么需求，給用戶帶來了什么價值，賣多少價錢。

“我們作為一家投資機構，現在主要投的是工程和產品階段。”

舉個例子“動力電池”，從上世紀七十年代古迪納夫發現科學原理，到索尼做出技術原型，再到松下實現工程化應用，最后到寧德時代實現大規模、低成本的產品化， 到他 2019 年97 歲高齡授予諾獎，已經過去快50年。

同樣的例子，比如今天的AI，還是這四個階段，應該說AI比70年代的電池快很多了。

• 科學拐點（2010年）：“深度學習讓大家看到了機器不僅可以通過基于規則的去執行動作，而是可以通過深度學習去發現表征，出現了第一次認為的智能。”

• 技術拐點（2017年）：“Transformer是一個四級拐點，讓模型有了自注意力，尤其讓所有多模態都可以在同一架構下開始訓練。”

• 工程拐點（2020年起）：“Scaling Law，開始有了大模型說法，越大的參數、越大的算力、更多的數據，就能產生更好的模型能力。基于此，人工智能進入了工程階段。”

• 產品拐點（2025年及未來）：“到2025年大家開始提的全是Agent，AI不僅是工具，AI是我們的伙伴，AI是我們共同去完成目標的合伙人，他能夠自己分解任務，能夠自己執行流程。”

3.AI的“帕維托壓縮”

我自己這幾天也在想AI下一次的拐點到底在哪？現在大家經常說的是AI的摩爾定律，過去摩爾定律是18個月，芯片的性能增長一倍。

AI時代，我找了一張性能和性價比的圖，縱軸是整個算力的得分性能，橫軸是每百萬token消耗的美元。可以看到這是GPT-4的性價比曲線，僅僅過了18個月，從2024年中旬每百萬Token消耗50美金，到現在每百萬Token消耗0.05美金，提升了1000倍，已經很難用摩爾定律來形容了。

現在學術界專門提了一個詞“帕維托壓縮”，可以看到整個曲線一直在往右上角壓，更便宜的算力成本、更強的模型性能。

帶來的下一個拐點我肯定沒法回答，18個月1000倍提升已經超出了我們普通人的想象。但我知道的是重回到四大能力象限這張圖，AI過去大家都說三大能力——數據、算法、算力，現在我還加上了一個能源，最近微軟最新訪談也談到，實際上他們已經有大量的芯片在吃灰了，沒有能源、沒有電力。

基于這四大能力象限，我覺得短期美國人的算法、算力比我們強一些，但我們在數據、在能源領域又比美國人跑的快一點，這就變得很有趣：算法決定了上限，算力決定了速度，數據決定精度，但能源決定了規模。

這就變成了世界上其他所有國家都靠邊站，只有中美兩個國家一起定義下一代文明。

最后，用兩句話結束今天的分享：

第一句話：“過去30年IT革命中，我們幾乎沒有真正參與過核心的技術革命，我們習慣了摩爾定律的從天而降，只需等待18個月就能獲得更先進的硬件、更先進的軟件。同樣，我們對大模型的摩爾定律也是如此。”

第二句話：“互聯網時代的普遍共識是美國人擅長創新，中國人擅長應用落地，但我認為隨著經濟的發展，中國必須從技術的受益者轉變為貢獻者，而不是一直以來別人的成果。”

（封面圖來源：2025甲子引力年終盛典）