錦秋基金創(chuàng)始合伙人楊潔：投資近70個(gè)AI項(xiàng)目后，我看到的趨勢、機(jī)遇和決勝關(guān)鍵

11月的第一天，一支12年周期的 AI Fund——「錦秋基金」辦了一場 CEO 大會。

這是一場純粹由錦秋自己籌備舉辦，匯聚近100位 AI 公司 Founder 的交流大會。

為什么要籌辦這樣一場活動？

在全世界被 AI 改變的三年里，這家基金投資了約70個(gè) AI 項(xiàng)目，既看到新機(jī)遇對各行各業(yè)的重塑，也關(guān)注到新趨勢對創(chuàng)業(yè)者持續(xù)不斷地挑戰(zhàn)。

于是他們決定搭建一個(gè)場合，讓 AI 領(lǐng)域的 portfolio 聚在一起，找到更多同頻者，真實(shí)交流彼此的思考和判斷、決策與邏輯。

*錦秋基金合伙人臧天宇和創(chuàng)業(yè)者在Portfolio Logo墻前

在這場 AI Founder 含量“超標(biāo)”的活動中，錦秋基金創(chuàng)始合伙人楊潔也分享了自己對 AI 領(lǐng)域的系統(tǒng)性觀察。

部分核心觀點(diǎn)如下

• 關(guān)于 AI 應(yīng)用和模型：錦秋堅(jiān)定地認(rèn)為模型是 commodity，價(jià)值會讓渡給產(chǎn)品。現(xiàn)在模型還不夠完善，產(chǎn)品還有進(jìn)步空間。所以現(xiàn)在 AI 應(yīng)用公司讓用戶“信任”尤為重要，懂用戶的產(chǎn)品更有競爭力。

• 芯片領(lǐng)域目前的三個(gè)機(jī)遇：第一，推理芯片的窗口剛打開；第二，芯片、軟件、算法的正向飛輪，是中國式創(chuàng)新；第三，這個(gè)領(lǐng)域有很多不一樣的技術(shù)方案在解決問題，與用戶場景深度適配是護(hù)城河。

• 關(guān)于機(jī)器人：目前數(shù)據(jù)集爆發(fā)、資本狂奔、成本下降，這三個(gè)拐點(diǎn)同時(shí)發(fā)生，機(jī)器人正迎來ChatGPT時(shí)刻，現(xiàn)在積累的場景是未來壁壘。

• AI 時(shí)代快速成長的公司有三個(gè)信號：解決具體的痛點(diǎn)和用可驗(yàn)證的解決方案；做填補(bǔ)鴻溝的產(chǎn)品；執(zhí)行力是唯一驗(yàn)證成功的途徑。

以下是楊潔在本次錦秋會上的分享全文：

各位老朋友早上好，感謝大家來到今天的活動。

錦秋是一家 AI 基金，成立于2022年。

2022年的時(shí)候，AI 還不像現(xiàn)在這么被熱烈地討論，但我們當(dāng)時(shí)已經(jīng)看到一群相信AI方向的人在堅(jiān)定地行動。所以，錦秋基金成立了，我們想做的，是找到一群有方向感的人一同前行。

今天到場的有三類的創(chuàng)業(yè)者，這也是我們主要投資的三個(gè)方向：應(yīng)用、芯片、機(jī)器人。

這三個(gè)方向，大家也會遇到一些擔(dān)心。

• 做應(yīng)用的擔(dān)心：OpenAI會不會顛覆自己的業(yè)務(wù)？

• 做芯片的擔(dān)心：英偉達(dá)太強(qiáng)，國產(chǎn)替代空間有多大？

• 做機(jī)器人的擔(dān)心：技術(shù)落地太慢，投資人還有耐心嗎？

我想我們可以回憶2007年的 iPhone 時(shí)刻，在那之后的十年誕生了高通/ARM、OV小米、微信/抖音這樣的參天大樹。現(xiàn)在新的 iPhone 時(shí)刻不是要到來，而是已經(jīng)開始了，所以無論在哪個(gè)戰(zhàn)場，現(xiàn)在都是最好的時(shí)刻。

我快速分享一下，錦秋眼中這三個(gè)戰(zhàn)場的歷史性機(jī)遇：

我們先看下面這張圖。能看到，技術(shù)迭代的浪潮持續(xù)地提速。

基礎(chǔ)設(shè)施的完善再加上社媒的充沛，讓信息可以流通得更快。互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)的發(fā)展，都在以更快的速度去加速，AI 尤其快。所以 AI 進(jìn)入了一個(gè)大浪潮，只不過它的速度快了 n 倍。

接下來看第一個(gè)戰(zhàn)場：AI 應(yīng)用。

現(xiàn)在比較有爭議的話題是“到底未來是模型一統(tǒng)天下，還是產(chǎn)品更有價(jià)值”。在錦秋，我們堅(jiān)定地認(rèn)為模型是 commodity，價(jià)值會讓渡給產(chǎn)品。

這兩張小圖可以看出來，左邊這張圖代表智能提升的速度，右邊這張圖代表在達(dá)到同樣準(zhǔn)確率的情況下，每百萬Token消耗的成本劇烈下降。由此可見，模型是 commodity，但是產(chǎn)品不是。尤其，更懂用戶的產(chǎn)品是更稀缺的。

第二點(diǎn)來聊聊，現(xiàn)在什么是最重要的。

現(xiàn)在大家都知道，模型還不夠完善，產(chǎn)品還有進(jìn)步空間。所以用戶也都知道，目前在用的這個(gè)產(chǎn)品還不足夠完美。那么，用戶選擇相信誰，就會留下來跟誰一起成長。所以“信任”尤為重要。但市場要的不是“我也能做”，而是“只有我能做”，要看誰真正更懂得用戶。

這張圖左邊的 AI 公司，以更快地速度達(dá)到了一億美金 ARR 。右邊傳統(tǒng)大公司，他們過去（達(dá)到一億美金 ARR）可能要用4到5年，甚至更長的時(shí)間。其實(shí)這也說明了，應(yīng)用團(tuán)隊(duì)找到切入點(diǎn)以后，執(zhí)行力在放大， AI 又在加速這個(gè)過程。

芯片是另外一個(gè)巨大的市場。2025年全球是1500億美金的規(guī)模。AMD 的預(yù)測是到2028年的時(shí)候，全球會有5000億美金的規(guī)模。

我們看到，尤其推理芯片的需求在激增，Token 調(diào)用量加速增長。谷歌在 Q3 平均每個(gè)月的 Token 的消耗是1000萬億次，在9月份的時(shí)候是1300萬億。OpenAI 的 API，披露的數(shù)據(jù)是每小時(shí)60億次，字節(jié)火山披露的數(shù)據(jù)是每天30萬億調(diào)用，也就是一個(gè)月900萬億次調(diào)用，這個(gè)量是巨大的，推理需求是激增的。

所以在這里，我們看到三個(gè)機(jī)會。第一個(gè)是推理芯片的窗口剛打開，第二個(gè)是芯片軟件算法的正向飛輪，第三個(gè)就是不同的支點(diǎn)，有很多創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)在用不一樣的技術(shù)方案解決問題。

第三個(gè)戰(zhàn)場，機(jī)器人公司正迎來 ChatGPT 時(shí)刻。

現(xiàn)在能看到，數(shù)據(jù)集爆發(fā)、資本狂奔、成本下降，這三個(gè)拐點(diǎn)同時(shí)發(fā)生。

2025年整個(gè)市場的融資額是414億，是2023年的5倍。我們自己的感受也很深，錦秋投資的星塵智能、地瓜機(jī)器人等公司在很快時(shí)間內(nèi)完成了后續(xù)幾輪融資。

總地來說，不管是做應(yīng)用、芯片還是機(jī)器人，跨越這三個(gè)戰(zhàn)場都有一些共同的法則。

第一個(gè)法則就是“找到不對稱”。

• 芯片，看推理、看創(chuàng)新。

• 機(jī)器人，看區(qū)分場景的深度。

• 應(yīng)用，講垂直應(yīng)用。

第二個(gè)法則是“做時(shí)機(jī)判斷，然后決定資源的投入度”。

引用硅谷的一個(gè)預(yù)測，在智能級服務(wù)這個(gè)大浪潮的20年周期內(nèi)，我們現(xiàn)在才屬于第三年。現(xiàn)在，芯片即將迎來應(yīng)用的爆發(fā)、客戶的爆發(fā)。應(yīng)用現(xiàn)在正當(dāng)時(shí)。

第三個(gè)法則是“數(shù)據(jù)飛輪確實(shí)有效”。

數(shù)據(jù)飛輪不單指要在做業(yè)務(wù)過程中積累越來越多的數(shù)據(jù)。而是說，我們確實(shí)要推動某一個(gè)明確的業(yè)務(wù)指標(biāo)，比如收入、留存，或者轉(zhuǎn)化率。

接下來想分享一下，我們看到的、快速成長公司的三個(gè)信號。

第一個(gè)信號：解決具體的痛點(diǎn)和用可驗(yàn)證的解決方案。

不用怕垂直領(lǐng)域，因?yàn)樵诖怪鳖I(lǐng)域如果做到了極致，是擁有這個(gè)領(lǐng)域的定價(jià)權(quán)。

我們看到原本 SaaS 公司不愿意去服務(wù)的行業(yè)，比如醫(yī)療、法律等信息化程度相對低的行業(yè)也在爆發(fā)。在美國，OpenEvidence 最新一輪融資是60億美金的估值，有5000萬美金的 ARR。

而且，不用回避套殼。這里舉例一個(gè)大家都知道的公司 Cursor。 Cursor 沒有發(fā)明 IDE，也沒有發(fā)明代碼補(bǔ)全，但是它把這個(gè)垂直場景做得足夠好，所以也用很快的時(shí)間做到了1億美金的 ARR，270億美金的估值。所以套殼不用怕，只要把這個(gè)殼從薄做到厚就行。

第二個(gè)信號是，做填補(bǔ)鴻溝的產(chǎn)品。

現(xiàn)在 AI 跑 Benchmark 的能力，對比在現(xiàn)實(shí)世界中解決問題具體問題的能力，兩者有一個(gè)巨大的鴻溝。但同時(shí)大家也能看到模型的進(jìn)展速度、智能的提升速度。

我們就算假設(shè)未來10年模型不再更新，那消化現(xiàn)有的智能能力也依然需要很長的時(shí)間。所以，能解決具體問題，并且能很好地引導(dǎo)用戶使用產(chǎn)品的公司，會長期有價(jià)值、有經(jīng)驗(yàn)。

第三個(gè)，執(zhí)行力是唯一驗(yàn)證成功的途徑。

唯一可能有點(diǎn)絕對，但我們看到的案例確實(shí)是這樣的。尤其是現(xiàn)在，AI 放大了整個(gè)執(zhí)行力的負(fù)例效應(yīng)。所以快團(tuán)隊(duì)和慢團(tuán)隊(duì)差距會越來越劇烈、越來越快地顯現(xiàn)出來。識別負(fù)例的方向，并且有更高的執(zhí)行力，是決勝的關(guān)鍵。

還有三個(gè)我們對2026年的預(yù)判。

第一個(gè)預(yù)判：大模型的競爭會持續(xù)，這對于應(yīng)用公司是利好。

其實(shí)用戶對模型是沒有忠誠度的，在模型之間切換的成本非常的低，所以差異化會轉(zhuǎn)移到產(chǎn)品體驗(yàn)、垂直場景和品牌信任。我們認(rèn)為模型廠商在未來發(fā)展當(dāng)中不具優(yōu)勢，深入場景的產(chǎn)品會更具有優(yōu)勢。再強(qiáng)調(diào)一下，模型是 commodity，產(chǎn)品不是。

第二個(gè)預(yù)判：我們在從個(gè)人助手的時(shí)代走向 Agent Economy 的時(shí)代。

Agent Economy，是指 Agent 轉(zhuǎn)移資源，做交易，那就會擁有一個(gè)全新的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。在這個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)誕生的過程中，又會有三個(gè)巨大的、充滿挑戰(zhàn)的機(jī)會：第一個(gè)就是真正的自主學(xué)習(xí)，第二個(gè)是全新的基礎(chǔ)設(shè)施，第三個(gè)是與之相伴的信任與安全。

第三個(gè)預(yù)判：我們可能低估了 AI 的需求。

科技巨頭的資本支出從2023年的2270億美金到2026年的5430億美金，比特、原子、生物-比特世界都在被 AI 重塑。所以我們判斷，即便是大的投入，依然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

我今天的主要分享大概就是這些。講完后也想請各位想一下，未來我們會重建什么？

很多做應(yīng)用的 founder，大家在重建行業(yè)的工作方式與人的生活方式；芯片的 founder，在重建計(jì)算的基礎(chǔ)；做機(jī)器人的在重建比特世界與原子世界的交互。這些，都不是漸進(jìn)式的范式創(chuàng)新，而是范式的轉(zhuǎn)移。 AI 加速的力量，讓過去需要20年發(fā)生的事提速到只需要五年發(fā)生。

最后總結(jié)幾句話送給各位不同領(lǐng)域的founder：

• 做應(yīng)用的：“模型是 commodity，有審美、有用戶信任的產(chǎn)品永遠(yuǎn)不是”；

• 做芯片的：“窗口才剛打開，與用戶場景深度適配是護(hù)城河”；

• 做機(jī)器人的：“ChatGPT 時(shí)刻即將到來，現(xiàn)在積累的場景是未來壁壘” 。

還有一段小視頻，送給在場的我們錦秋的同事：

謝謝大家，讓錦秋在這個(gè)充滿不確定的時(shí)代找到你們。讓我們一起全速前進(jìn)。