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朱啸虎:中国AI的爆发点在应用场景端,需要“走出技术”
①朱啸虎现身于2025年上海交通大学校友投资年会谈AI;
                ②中国AI市场的机会在应用场景端,需走出技术。

财联社4月2日讯(记者 吴雨其)金沙江创投主管合伙人朱啸虎近日因对人形机器人和AI的质疑引发行业热议。他公开表示批量退出相关项目,认为其商业化路径不清晰,估值虚高,客户多为高校和央企前台,难以实现盈利。

除此之外,朱啸虎还提出“所有AI应用都是套壳应用”的观点,认为AI应用的长期壁垒在于技术之外的苦活累活,如整合工作流、编辑能力、专有硬件等,而非底层模型的训练。一系列观点在创投圈引发了广泛讨论,有人支持其对行业泡沫的警示,也有人批评其对AI和机器人领域缺乏深入理解。

近日,朱啸虎再次现身于2025年上海交通大学校友投资年会,面对争议,他表示,“没想到那篇文章影响那么广泛,连我妈都转给我了,具身智能热度太高了。”在圆桌对话中,他尚未提及人形机器人,却大幅讲到了中国的AI应用,他直言,中国AI的爆发点在应用场景端,需要“走出技术”。

AI应用场景的爆发与中国市场的机遇

在AI技术与应用快速迭代的今天,朱啸虎认为大模型的出现为行业打开了一个巨大的想象空间。从底层逻辑来看,中国的AI发展依然遵循“追随加微创新”的商业策略。当前阶段,行业正处于从“1到100”的规模化进程中,这为应用场景的爆发提供了丰富的土壤。

朱啸虎指出,中国在应用场景端的潜力尤为显著。尽管国内投资资金规模仅为美国的1/4到1/5,但性价比优势明显。他以美国市场为例,提到半数以上的AI资金流向了医疗、金融和私有化领域。

这些方向在中国同样存在机会:例如医疗影像识别领域,中国拥有全面且丰富的医疗数据,可支撑技术微创新;教育场景中,AI辅助作业批改、个性化学习等应用正在崛起;金融投顾领域,结合本地化需求的服务模式也展现出潜力。

此外,国产大模型的成熟进一步降低了开发门槛。过去依赖ChatGPT等海外技术的高成本问题得到缓解,开发者如今能以更低成本调用性能接近的本土模型。这种技术普惠性让更多中小团队能够参与创新,尤其是在垂直场景中快速试错和迭代。朱啸虎强调,应用端的成功关键在于“理解用户需求”而非单纯追求技术壁垒。他以移动互联网早期为例,指出许多应用最初只是模仿现有模式,但最终脱颖而出的企业均基于对用户痛点的深刻洞察。

跟随策略与微创新:中国AI发展的独特路径

朱啸虎认为,中国在AI领域的成就离不开“跟随策略”与“微创新”的结合。他坦言,中国并未在“0到1”的原创领域过度投入,而是选择在已有技术基础上进行优化与本地化适配,从而降低试错成本、提高商业化效率。这种策略在电动汽车、新能源电池、芯片等领域已得到验证,AI领域同样遵循这一逻辑。

对于创业者,他建议避开大厂主导的核心赛道,转而寻找差异化细分领域。例如,会议纪要自动生成、法律文书处理等场景虽看似基础,却因高频刚需而具备价值。

然而,这类应用在中国尚未完全落地,创业者需结合本地化需求设计解决方案。他以智能助手(Agent)为例,指出其本质是全局性平台,未来生态竞争将围绕用户入口展开。因此,创业者需在技术之外,更关注商业逻辑与社会需求。

朱啸虎特别提到,AI应用的壁垒正逐渐从技术转向综合能力。优秀的创业者需兼具技术背景与商业敏感度,能够“理解商务、理解社会、理解人性”。他以律师事务所的基层工作为例,说明AI虽能替代部分流程,但如何将技术与行业规则结合、满足合规要求,才是真正的挑战。

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