在人工智能（AI）迅速改变科技产业格局的今天，创业者和投资者纷纷涌入这一领域，从模型层到应用层，竞争异常激烈。然而，资本流向却呈现出明显的头部集中趋势。据统计，2024年全球AI融资额突破1000亿美元大关，其中单笔融资超过1亿美元的项目占比高达69%，头部效应愈发显著。
市场竞争也愈发白热化，从大模型、具身智能到AI应用，新公司如雨后春笋般涌现。对于创业者而言，他们面临的挑战已不仅仅是创新与运营效率，更重要的是如何将数据流转转化为场景应用的商业化智慧。产品定位是否清晰？在商业化过程中如何构建数据闭环与场景壁垒以保持核心竞争力？如何在投资浪潮中找到生存之道？这些问题成为创业者们必须面对的现实。
近期，《虎嗅·AI无悖论》节目邀请了中欧国际工商学院金融学教授黄生与九合创投创始人王啸，共同探讨投资视角下的AI机遇。他们分享了对行业投资机会的看法以及对未来AI应用的洞见。
英伟达市值突破4万亿美元的现象引起了广泛关注。黄生教授认为，这反映了资本市场对人工智能未来的高度期待，将企业的自由现金流折现到当下，形成了高估值。王啸则指出，英伟达芯片重新定义了全球计算能力边界，随着大模型和应用层的扩展，市场对其底层能力的认可推动了股市的乐观预期。
对于AI被视为第四次工业革命的核心，黄生教授认为AI复刻了人类决策，其深度学习的方式更接近人类思维。王啸则强调，AI作为一股独立的生产力，能够独立完成任务，对社会和技术的冲击是颠覆性的。尽管目前还不能完全确定AI就是第四次工业革命，但其潜力巨大，大模型很可能成为这场革命的起点。
在全球AI融资额激增的背景下，国内中小型AI创业公司是否面临机会减少的问题？王啸表示，基础模型领域头部效应明显，但应用层机会截然不同。中小公司可以通过微调模型或训练小模型来适配特定场景，资源消耗低，门槛也相对较低。由于应用场景多样，商业和社会价值巨大，中小公司应聚焦应用层，深挖对人类生活和社会的实际价值。
黄生教授认为，国内资本市场对AI投资更倾向于全产业链布局，基础层如算力芯片和大模型需要巨额投资。而美国由于已有英伟达这样的头部算力公司，投资更多聚焦在应用端生态的丰富性上。国内的优势在于广袤的市场和应用层挖掘，未来可能涌现出更多创业机会。
在对比AI与互联网发展阶段时，黄生教授指出，AI现在类似于十几年前移动互联网的阶段，基础设施已经成熟，接下来将是应用端的爆发。王啸则认为，AI大模型的商业模式更偏向直接交付服务的收费模式，与互联网靠“连接”人再卖广告的模式截然不同。AI行业更可能是百花齐放，垂直领域各有巨头。
对于AI行业的投资泡沫问题，黄生教授认为虽然存在一定泡沫，但这是推动技术进步的必要“泡沫”。王啸则更愿意将高估值看作“梦想”而非负面的“泡沫”，强调要理性区分真创新和空故事。在评估AI项目时，他们最看重的是是否找到了真正有价值的应用场景，以及项目是否具备扎实的技术能力和对行业的深刻理解。
在谈到杭州“六小龙”现象时，黄生教授认为这反映了投资圈的“错失恐惧症”心理，市场存在一些浮躁因素。王啸则指出，“六小龙”是一个成功的区域创业品牌，但具体到每家企业的发展前景还需要更全面的信息来判断。
对于AI芯片和国产替代问题，黄生教授认为二级市场在资金支持和信息反馈方面发挥了重要作用。王啸则强调，中国芯片产业已取得显著进步，但高端芯片的突破仍需时间。中美科技竞争正在转向AI模型对齐与应用落地。
在AI应用机会方面，王啸认为C端市场跑得更快，最有潜力的是娱乐领域。B端市场则在很多垂直领域都有很好的应用机会，但需要对垂直领域有深入理解。黄生教授则看好医疗或大健康领域的AI应用，认为这些领域受众广，效率提升快，普惠面也广。
最后，黄生教授和王啸都表示，AI作为基础设施将改变人们的生活方式和工作方式。他们期待国内生态为AI发展营造良好的环境，推动市场化、法制化和国际化进程，同时避免过度干预，保持创新活力。
