文章核心观点 - 多位资深投资人认为，AI是一个5-10年甚至更长的长期赛道，2025年市场活跃度提升，投资趋于活跃，行业处于“破土前夜”或“春笋蓄势”状态 [5][6][8] - 中美在AI领域的竞争格局呈现差异化发展：中国在硬件、性价比和工程落地方面优势显著，而美国在基础模型和算力方面仍处引领地位，但双方差距正在显著缩小，预计将长期共存 [12][14][20][22] - AI发展可能进入“慢起飞”的平台期，但底层技术进步将持续，投资应关注技术杠杆、模型边界和数据飞轮，并聚焦于能够快速落地、解决具体场景问题的应用和产品 [23][27][28][29] 2025年市场回顾与整体感受 - 市场环境转暖：2024年初市场较差，但第三、四季度好转，2025年围绕AI的一级市场投资较为活跃 [5] - 港股市场活跃：2025年港股市场活跃度越来越高，多家优秀中国科技公司上市获得良好反响，增强了市场信心并促进了一级市场投资 [5] - 投资机构活跃度提升：有机构表示2025年是其成立8年来投资项目数量最多、最活跃的一年 [7] - 关键词“回归”：2025年AI投资呈现“回归”趋势，包括技术层面回归基础研究、应用层面回归具体场景解决问题、商业层面开始关注算力成本与经济回报（如“单位智能成本”） [9][10] - 标志性事件：2025年初DeepSeek的出圈被视为载入史册的“中国ChatGPT时刻”，提升了市场整体兴奋度 [8][11] AI投资的主要方向与策略 - 两大投资方向： - AI应用：包括蓬勃发展的软件应用（如以Manus为代表的中国Agent）以及AI赋能的硬件 [6] - AI基础设施：中国制造业在其中扮演重要角色，存在大量机会，机构已做相应布局 [6] - 长期赛道：AI的投资和创业被认为是5-10年的长期赛道，与AI关联度不高的行业已非投资主流，此趋势将持续 [6] - 早期与差异化：投资策略倾向于更早地寻找在AI领域深耕、愿意做出差异化产品的早期创业者 [7] - 关注技术杠杆与模型边界：投资时关注基础模型能力提升能否带来产品数倍提升（技术杠杆），以及应用层产品未来被基础模型内化的风险（模型边界） [28] - 退出渠道显现：2025年多家公司递交港股IPO申请，一级和二级市场形成更积极清晰的共识，自动驾驶等领域公司上市带来丰厚回报 [7][10] 中美AI竞争格局分析 - 发展路径差异： - 中国优势：在硬件（消费硬件、机器人）、工程落地、产品性价比方面突出，供应链效率高，许多美国人形机器人公司的硬件也从深圳采购 [13][14][21] - 美国优势：在基础模型、算力规模、To B应用方面引领，采取“大力出奇迹”的路径 [13][14][20] - 差距显著缩小：2025年被认为是中美AI差距大幅缩小的一年，无论是在模型能力还是应用层面，中国软件产品出海趋势增强 [20] - 模型能力差距：中美在模型能力上的差距已缩小至半年左右，中国通过工程优化，能够以更低的硬件成本提供相当不错的算力智能，正显著逼近同一水平 [20][22] - 自动驾驶领域对比： - Robotaxi：中国公司在车队规模上已与美国领头企业Waymo（2000多台车队）不相上下，并且在每单价格便宜的情况下已实现UE模型转正，而美国可能还有长路要走 [15] - 乘用车智驾：中国车厂自研及第三方智驾公司的技术栈与特斯拉基本处于同一阶段，但体验对比需待FSD进入中国后方可验证 [16] - 共存与各自机会：中美将长期共存发展，中国在基础设施、软硬件产品出海方面具备优势，双方各有机会 [20][22] 对AI技术发展节奏与未来的看法 - “慢起飞”可能性：有观点认为AI发展可能进入“慢起飞”的新平台期，模型能力触及天花板，需要新的研发突破，类似GPT-3发布前的五年平台期 [23] - 长期乐观：尽管短期发展可能放缓或存在波动，但长期坚信科技潜力深不见底，算力密度持续提升将最终使机器模型能力到达新阶段 [24] - 不等待AGI：普遍认为AGI（通用人工智能）并非2-3年内可实现，可能是10-15年甚至更长周期的事情，但无需等到那一天，当下应关注AI对生产力的放大和新场景的解锁 [24][26][27] - 关注数据飞轮与人机交互：高质量数据至关重要，未来“人在环路”的应用范式将产生新数据，形成AI能力与数据质量提升的飞轮 [26] - 模型边界对应用的影响：模型能力的持续扩展会吞噬某些应用功能（如AI搜索、部分Agent能力），投资需关注模型与应用的边界 [29][30] 2026年展望与关注方向 - AI应用加速：预计AI应用在2026年将加快并加速发展，是重点投资方向 [31] - 具身智能：具身智能在2026年可能会发展更快，期待出现更具体、功能刚需的产品化突破，以及底层模型在学习能力上上一个大台阶 [32][33][34] - 垂直行业SaaS：期待看到更多将AI深度嵌入业务流程、真正开始赚钱的中国SaaS公司 [33] - 基础设施与算力：中国在基础设施领域优势明显，算力迭代需要新技术支撑，中国公司存在很多机会 [33] - 持续投资标准：将继续沿着技术的杠杆、模型的边界和数据的飞轮这三个标准寻找投资标的 [31] - 鼓励坚守：AI领域资金和坚守的投资人仍显不足，呼吁继续坚守岗位，为产业和社会创造价值 [32]