劉二海：當前AI發(fā)展的五個不確定性

劉二海現(xiàn)場圖。本文來源：愉悅資本JoyCapital

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劉二海：當前AI發(fā)展的五個不確定性

4月28日，2025福布斯中國新時代顛覆力創(chuàng)始人峰會在廈門舉行。愉悅資本創(chuàng)始及執(zhí)行合伙人劉二海出席峰會并發(fā)表了《AI發(fā)展的不確定性與機遇》的主題演講。以下為演講內容，enjoy！

大家上午好！感謝主辦方和廈門政府的邀請，非常榮幸參加今天的論壇。每次來到廈門都倍感親切，愉悅資本已經在廈門設立了基金，同時，我們也有不少企業(yè)在廈門，包括大家常喝的瑞幸咖啡，也包括積極推進“中國-拉美跨境產業(yè)園”的美獅物流。

我今天的演講主題是《AI發(fā)展的不確定性與機遇》，談一談我們觀察到的AI的五個不確定性，以及對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)的機遇。

首先是大模型的技術路線及競爭格局的不確定性。全球大模型的格局仍在以月為時間節(jié)點發(fā)生了重大變化，從橫空出世的OpenAI遙遙領先到Google的Gemini后來居上，再到最近，Anthropic的Claude被認為將在2026年底成為性能最優(yōu)越的大模型，估值和OpenAI不相上下。甚至有評論提出“OpenAI會不會重蹈當年Netscape覆轍”，起大早趕晚集？

馬斯克旗下的X.AI和SpaceX合并，提交了上市申請，計劃募資750億美元，市場預期這家公司的市值會突破1.75萬億美元，成為史上最大IPO。與此同時，還有源源不斷的技術創(chuàng)新和商業(yè)探索圍繞大模型展開：技術-流量-硬件/廣告-商業(yè)閉環(huán)，安全超級智能、晶圓級算力等等。

這是第一個不確定性——大模型本身尚未終局，最領先的幾家仍然在不舍晝夜，巨額投入。

觀察之二是模型與智能體及應用的邊界尚未確定。這是非常重要的一件事情。大約兩個月前，全球SaaS公司的市值蒸發(fā)掉了30-50%，過去講“軟件吃掉世界”，現(xiàn)在的說法是 “AI吃掉軟件”，模型公司不斷延展自己的應用和服務，對軟件行業(yè)造成了非常大的影響。

Cursor是一家優(yōu)秀的公司，核心邏輯是高度集成Claude，創(chuàng)造了出色代碼編程體驗，2025年年底完成的一輪融資估值達到300億美元，但隨著Anthropic親自下場做應用，原來的供應商變成了競爭對手，Cursor也必須尋找新的護城河。目前，SpaceX/X.AI 通過600 億美元期權協(xié)議入局，計劃將Cursor 從代碼編輯器推向“全自主軟件工程智能體”。這個多方博弈的過程中，應用層、算力、模型原廠都在試圖擴大自己的邊界，導致了對對方的擠壓。邊界在哪里？這是第二個不確定性。

觀察之三是物理AI中的世界模型技術路線還處在探索中。Figure AI是全球最快量產具身并進入工廠和家庭的創(chuàng)業(yè)公司，它既做本體，也做大腦，估值逼近400億美金；Physical Intelligence則專注開發(fā)通用的AI大腦，堅持“算法靈魂優(yōu)于硬件本體”，貝索斯、OpenAI都進行了投資；此外，圖靈獎得主楊立昆離開META之后，創(chuàng)辦了世界模型公司，目標是終結LLM 局限性，讓AI像人類一樣理解物理現(xiàn)實、具備持久記憶、進行復雜推理和長程規(guī)劃。

這里就要提到AI商業(yè)化最快的領域——智能駕駛。Waymo在舊金山的市場份額達到27%~28%，超越Lyft、成為僅次于Uber的第二名，這是很了不起的一個成就。特斯拉自己的Robotaxi在特斯拉全視覺技術支持下，自2025年Q2在奧斯汀開始測試，目前已經擴展到全美9個城市，并且在4月18日于達拉斯和休斯頓正式啟動無安全員的無人監(jiān)督運營服務。

觀察之四是AIDC基建浪潮的可持續(xù)性。Sam Altman承諾給英偉達和甲骨文的AI基建訂單達到6500億美元。英偉達是人類歷史上第一家市值突破5萬億的公司，博通、微軟、AMD也都是持續(xù)數(shù)年的AI基建狂潮的受益者。英偉達投資的Core Weave是增長最快的AI 云基礎設施公司之一，與英偉達簽署長期供貨協(xié)議，保障了高端芯片的持續(xù)供給，成為OpenAI 等頭部公司的重要算力后端，而這些新型算力工廠也在蠶食傳統(tǒng)云廠商的市場。

巨量算力意味著巨量的能源消耗，這就使得一批新型能源公司——比如儲能，成為AI基建的重要領域，Bloom Energy這家專注于現(xiàn)場發(fā)電、獨立供電的公司自2025年1月以來，短短一年三個月，股價已經上漲8倍。AI基建的全面爆發(fā)再現(xiàn)了過往歷次重大產業(yè)革命發(fā)生時的演進路徑。

觀察之五是AI泡沫的破裂與市場的調整。美股市場七巨頭市值合計22.3萬億美金，占到標普500總市值的36%。當下的智能經濟與過去的網絡經濟非常不一樣：網絡經濟講收益遞增、平臺效應、軟件統(tǒng)治；而智能經濟則是生產力的大幅躍遷，是軟硬融合的世界、是供給端和需求端的深刻重構。

智能經濟的演化路徑有這幾個階段：基礎設施建設和經典應用、AI原生應用、AI基礎設施化并重構所有產業(yè)。我們今天還處在大模型和經典應用的階段，對創(chuàng)業(yè)者來說，應用發(fā)展意味著創(chuàng)業(yè)機會增多。健康管理、法律協(xié)同、客戶服務/銷售、招聘，這些領域都出現(xiàn)了在產業(yè)內迅速突破、成長快速的創(chuàng)業(yè)公司。

AI技術當下處在導入期。歷史上看，新技術從導入期到部署期，往往會伴隨泡沫破裂、市場調整，AI的發(fā)展也無法避免，只是各種通用技術的發(fā)展受很多因素影響，未必表現(xiàn)為統(tǒng)一的情形。

總的來看，AI投資的基礎設施建設是all-in模式，智能經濟的核心特征是生產率躍遷，會經歷基礎設施及經典應用、AI原生、基礎設施化與重塑行業(yè)的發(fā)展三階段，移動科技X 人工智能（Mobility-Tech X AI）則是智能經濟最快商業(yè)化的領域之一。

AI到底會給經濟、給社會帶來什么樣的影響？答案是未知，甚至AI本身的未來發(fā)展也還在“演化”進程中，是不可塑造、無法預測的。哪些物種會滅絕？哪些物種會突然爆發(fā)？經濟版圖如何為AI所塑造？都是未知數(shù)。

回到今天的主題，在廈門我們可以做一些展望：AI基礎設施建設的拉動效應對半導體、光模塊、智能眼鏡的推動；移動科技與人工智能相結合的智能駕駛、無人車、無人飛機、無人船等將是智能經濟最快實現(xiàn)商業(yè)化的板塊；AI重構千行百業(yè)，特別是，物流供應鏈，金融科技和出海。

今天分享到這，謝謝大家！■

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