“启明创投·创业与投资论坛——超级模型、超级应用、超级机遇”近日在上海举行。启明创投主管合伙人周志峰在论坛开幕演讲中提到，启明创投在人工智能领域的投资策略已经发生演变，从将人工智能视为一个技术或一个垂直领域去进行投资，转变为将其视为基础能力，去寻找其在千行百业落地的巨大潜力。

周志峰认为，当下AI应用和底层技术同步发展，不同于互联网浪潮，AI浪潮中应用大规模爆发的时间点有望提前。AI时代，伟大的中国科技公司正在形成当中。

启明创投主管合伙人 周志峰 启明创投/供图

围绕大语言模型、多模态模型、人工智能的商业机会等主题，周志峰作出2024年生成式AI十大展望。

AI浪潮应用爆发时间将快于互联网浪潮

相较于互联网浪潮中应用的落地时间点，周志峰预测，在当前的AI浪潮中，应用的爆发将会显著提前。

从行业发展阶段来看，周志峰表示，生成式AI仍处在发展周期的早期。不过，AI应用大规模爆发的时间有望提前。“对AI而言，应用和底层技术同步发展，当下既处于互联网时期20世纪90年代基础设施的建设阶段，也接近于2000年左右的应用发展水平。”

他表示，互联网是把信息分发的边际成本几乎降为零，生成式AI的核心是把数字化内容的创造边际成本几乎降为零。由此看来，AI技术一定会释放巨大的价值。

总体上看，周志峰认为，生成式AI在三个“C领域”——Copilot（生产力工具）、Creativity（创意）、Companionship（陪伴）获得了大量用户的青睐，呈现出类似互联网应用的发展轨迹，正在经历从用来提高效率（Save Time）的应用向旨在获得愉悦（Kill Time）的应用的转变。

据介绍，启明创投是中国人工智能领域投资较早、布局较为丰富的创投机构之一。启明创投团队在2012年洞察到AlexNet的技术飞跃，鉴于此，他们自2013年起便系统性地在人工智能领域开展布局。直到2021年，启明创投又投资了无限光年、智谱AI等大模型企业。数据显示，过去10年，启明创投投资超50家人工智能企业，其中，近20家上市或成长为独角兽企业。

从投资界的视角来看，启明创投对人工智能领域的乐观态度拥有坚实的数据支撑。周志峰表示，去年全球一级市场在AI领域的投资金额达到224亿美元，超越了此前10年投资总额的总和。其中，在这224亿美元中，三分之二投向从事基础大模型研发的企业，20%左右投给生成式AI的应用企业。

“我相信今年以及未来两三年，两者的比例会有显著转变，会有越来越多的资金投到应用企业中去。”周志峰表示。

生成式AI创始团队需要更大的耐心

今年以来，生成式AI企业发展也呈现出了新特点。基于启明创投投资团队深度交流过的400余家AI创业企业的统计，与去年相比，多模态应用的比例呈现上升趋势，也出现了许多基于AI大模型技术的新的应用类别。同时，更多创业公司深耕某个垂直行业和场景，而基础设施层的技术创业方向也更加多元化。

针对生成式AI应用落地面临的问题，周志峰提出：第一，降低生成式AI实现普及所需的模型使用成本；第二，提升大模型的效果；第三，增强生成式AI应用的用户留存率。

周志峰说，因为生成式AI应用企业从0到1的成长时间比其他领域更长，需要同时克服TPF (技术-产品契合度) 和PMF (产品-市场契合度) 两大挑战，所以创始团队需要更大的耐心和决心，理解技术（技术的边际）、理解产品（原生AI产品的新特点和新分发机制）、理解世界（全球化发展的机会）。

AI时代伟大的中国科技公司正在形成

据周志峰介绍，中国巨大的市场、优秀的技术能力及人才储备、过去20年培养和积累的卓越的创造应用的经验及能力，为中国引领下一代人工智能的原生应用奠定了很好的基础。

“中国是全球人工智能最重要的市场之一，显著优势在于拥有庞大的市场。”周志峰说，“任何被誉为大趋势的科技趋势，都要有足够大的市场作为前提，否则很难吸引足够多的资本投入。而大模型企业融资都在十亿美元量级，如果没有巨大的潜在回报预期，是不可能完成这种规模融资的。”

周志峰进一步表示，在互联网和移动互联网时代，中国已经孕育出了众多科技巨头。在生成式AI时代中，这一现象必将重现。“我相信中国新一代的伟大的科技公司已经在形成中。”

周志峰还援引了斯坦福大学的年度AI Index报告统计：中国在AI领域的专利数占全球的61.1%，远超其他国家。从人才角度来看，鲍尔森基金会的Marco Polo智库的报告指出，中国在全球顶尖人工智能学者中的占比是47%，是人才最丰富的区域。

生成式AI将打通人类语言与机器语言的转换通道

周志峰在演讲中提到了2024年生成式AI十大展望。他认为，当前生成式AI的两大核心技术GPT和扩散模型将逐步融合，激发全新模型能力；高质量数据的获取和组织将显著影响新一代模型，合成数据在预训练中的占比将大幅提升；Multi-Agent（多智能体系统）技术将飞跃，通过优化协作和分工显著提升生成式AI效率和效果。

周志峰认为，2024年将出现图像和文本的统一连续表示，并且基于此的图文联合扩散模型将达到GPT-4o级别能力；图像和视频隐空间表示的压缩率将提升五倍以上，从而使生成速度提升五倍以上。

“3年内视频生成将全面爆发，结合3D能力，可控的视频生成将给影视、动画、短片的生产模式带来变革。”周志峰说，“我们将见证压缩更多模态信息的超级多模态大模型，如文本、图像、语音、音乐、3D、传感器数据（控制信号、眼动信号、手势信息、雷达信号等）。”

此外，周志峰还提到，预计生成式AI将打通人类语言与机器语言的转换通道，命令机器完成复杂任务的成本将显著降低，带来巨大的生产力变革；端侧推理会有巨大增长，来自三个因素的叠加，分别是推理优化算法、端侧推理芯片和端侧大模型；AI将在多个数字化水平较高的行业中占据主导地位，并将重塑绝大部分企业软件。

校对：杨舒欣