AI泡沫后只剩這兩類公司殺出重圍！昆侖萬維CEO方漢：明年唯一技術賽點在Agent

作者 | 蔡芳芳、褚杏娟

本文為《2025 年度盤點與趨勢洞察》系列內容之一，由 InfoQ 技術編輯組策劃。本系列覆蓋大模型、Agent、具身智能、AI Native 開發范式、AI 工具鏈與開發、AI+ 傳統行業等方向，通過長期跟蹤、與業內專家深度訪談等方式，對重點領域進行關鍵技術進展、核心事件和產業趨勢的洞察盤點。內容將在 InfoQ 媒體矩陣陸續放出，歡迎大家持續關注。

這期間，我們采訪了昆侖萬維董事長兼 CEO 方漢，他結合昆侖萬維這一年發展，分享了自己的一些洞察：目前其已經驗證了“技術 → 產品 → 商業化”的閉環是可復制的，不過整體行業仍然存在“技術遠超產品”的結構性錯配，真正讓普通用戶產生強烈使用動機的 C 端應用仍然偏少。他指出了四類容易被淘汰的公司，同時認為明年唯一的技術賽點是 Agent 是否能大規模自動化“可驗證過程”。

下面是詳細對話內容，以饗讀者。

AI 泡沫、產品價值和生態

InfoQ：您眼中 2025 年科技圈的關鍵詞？這一年的收獲與遺憾？

方漢： 有三個關鍵詞：AI 泡沫（結構性泡沫）、可驗證的產品價值、流程型生態。

具體說來，AI 泡沫不是風險，而是必經階段。泡沫的作用不是制造幻覺，而是把資本、算力和工程人才推到足夠密集，最終篩選出能落地的產品。產品價值落地成為下半場主線。技術領先不再構成優勢，只有進入真實高頻場景、能被持續付費的產品才算成立。生態而非單點突破。AI 不再是“模型競賽”，而是圍繞模型、工具、內容與場景的系統工程。

今年的收獲是，2025 年，我們在多個方向驗證了“技術 → 產品 → 商業化”的閉環是可復制的。DramaWave 單月流水突破 2000 萬美元，AI 音樂與社交產品保持持續增長，證明 AI 可以成為穩定的生產力工具，而不是一次性噱頭。

遺憾的是，整體行業仍然存在“技術遠超產品”的結構性錯配，真正讓普通用戶產生強烈使用動機的 C 端應用仍然偏少。

今年跑出來的不是“講故事”的公司

InfoQ：今年跑出來了哪些公司？帶來了什么影響？誰落后了？

方漢： 今年跑出來的，不是“講故事”的公司，而是兩類能力成立的公司。第一類是高頻剛需場景，比如 AI 社交、短劇、音樂等需求密集場景，天然適合模型規模化應用，容易形成留存與付費閉環。關鍵不是生成能力，而是持續使用價值。

第二類是成本結構被 AI 徹底改寫的公司。AI 將內容或服務的邊際成本壓縮 1–2 個數量級，直接改變行業定價邏輯。這類公司不是“效率提升”，而是商業模型重構。

行業影響方面在于，AI 已經實質性重構內容生產、研究分析和部分辦公流程，“幾天 → 幾分鐘”開始成為常態。行業共識正在從“模型多強”轉向“流程是否可驗證、結果是否可復用”。

而明顯落后的公司類型包括：

• 通用型 AI 助手，缺乏垂直數據和結果閉環，商業化長期停滯。

• 只做模型、不做產品的公司，在非代碼、非數學場景中，智能不可驗證。

• 靠融資續命、缺乏付費能力的 AI 創業公司。資金環境收緊后迅速暴露問題。

• 反應遲緩的傳統軟件公司，流程未被 Agent 化，效率被 AI 原生團隊反超。

InfoQ：科技公司今年面臨的壓力？應對方式？員工狀態？

方漢： 核心壓力只有兩個：1. 技術優勢如何轉化為可持續現金流；2. 在監管與合規框架下繼續推進 AI 落地。我們的應對方式是雙軌并行：一端持續投入前沿研究與開源，確保技術不被鎖死；另一端堅定推動 AI 在內容、社交和企業服務中的規模化應用。

如今，行業變化非常清晰：從“算法主導”轉向“算法 × 產品并重”。當產品負責人在組織中的話語權接近算法負責人，AI 才真正進入下半場。

今年業務指標帶來了確定性，但我們團隊仍然保持高強度和初創心態。大家更關注真實用戶反饋，而不是技術自嗨，對 AI 商業化進入深水區有清醒認知。

唯一的技術賽點：Agent

InfoQ：國內前沿 AI 水平是否趕上硅谷？

方漢： 結論很明確：分維度看。已經成立的部分：應用層方面，在 AIGC、短劇、AI 社交等方向，中國公司依靠數據密度和場景復雜度，迭代速度極快；開源貢獻上，國內在多模態和世界模型方向的開源投入顯著，降低了行業整體門檻。

仍然存在差距的部分是在最頂級閉源模型能力和原創范式突破上，硅谷仍然領先，差距不在工程能力，而在長期基礎研究的容錯空間。

InfoQ：2026 年的技術賽點是什么？你關注什么？

方漢： 唯一的技術賽點是，Agent 是否能大規模自動化“可驗證過程”。Agent 不是 AGI，也不是通用智能。它的本質是：把數學、代碼和結構化決策中的過程工業化。 不擅長創造新范式，但極擅長降低確定性任務的成本。

時間判斷上，2026 年是 Agent 與端側生態的關鍵布局期；到了 2027 年，隨著 AI 手機和端側推理普及，真正的 C 端創新可能集中出現。我們重點關注三個方向：

• AI + 內容生產，繼續把成本再壓縮 1–2 個數量級；

• 端側 Agent，手機、汽車等設備上的本地智能體；

• 合規與治理，AI 安全與數據隱私將成為不可逾越的硬約束。

未來兩年，決定勝負的不是模型多聰明，而是誰最先把“過程”變成資產。

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