AI智能体时代是否降临？投资人圆桌激辩应用落地与未来趋势

文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

当前，AI投资领域逐渐分化出“乐观派”与“悲观派”两大阵营，展现出对未来技术演进的不同预期。

2025年9月12日，在上海举办的Inclusion外滩大会上，一场由36氪CEO冯大刚主持的圆桌论坛“AI应用落地首战：智能体时代是否降临”吸引了广泛关注。多位来自头部投资机构的嘉宾围绕这一热点议题展开了深度对话。

当冯大刚率先抛出“什么因素促成了智能体的爆发？”这一问题时，投资人之间立场的根本性分歧便清晰浮现。

△圆桌论坛“AI应用落地首战：智能体时代是否降临”。图源：官方

明势创投创始合伙人黄明明作为“乐观派”的代表，已投资了GenSpark、Lovart、Sheet0等热门智能体项目。

他指出，中国在过去二十年的移动互联网浪潮中，积累了极为深厚的产品化与工程化能力，这构成了独特的竞争优势。他大胆预测，未来全球最顶尖的智能体中，将有约三分之二源自中国创业者的智慧与创造。

然而，“悲观派”的投资人则更关注当下智能体技术的局限性与实际挑战。

BAI资本创始及管理合伙人龙宇认为，当前智能体的所谓“爆发”，在很大程度上得益于用户对AI技术前所未有的宽容态度。她强调，在金融等要求零容错的高风险场景中，智能体仍难以实现大规模可靠部署。同时，她警告道，这种宽容的“窗口期”不会持续太久，“用户将变得越来越较真，对完成度的要求会迅速提高”。

在这两种观点之间，还存在一个务实的“中间派”，他们致力于在现状中寻找切实的突破机会。

蚂蚁集团副总裁兼战略投资及企业发展部总裁纪纲为当下的创业者提出了建议：初期应优先选择用户容忍度较高的场景进行切入。这类场景的典型代表包括两类：一是需要与真人交互、但容错空间较大的工具类服务；二是用于消磨时间（Kill Time）或提供情感支持的陪伴型场景。

显而易见，“智能体时代是否真正来临”已成为行业的核心关切。这场限额参与的论坛，甚至吸引了大量观众在场外驻足聆听，足见其热度。

正如论坛主持人冯大刚所总结的：共识的缺乏，恰恰印证了智能体行业仍处于早期蓬勃发展的阶段，充满了探索与可能性。

以下是由《智能涌现》整理的冯大刚、纪纲、黄明明、龙宇四位嘉宾的对谈实录，内容经过编辑与精炼：

全球顶尖智能体，中国创业者能否占据三分之二席位？

冯大刚：AI智能体与应用似乎正迎来一个爆发性增长的阶段，这应当是一个共识。各位认为，是何种必然性推动了这场爆发？是技术突破、成本下降，还是商业收入的验证？

纪纲：核心驱动力在于技术水位达到了临界点。此外，我们对“智能”的期待已远超以往。过去的技术或许能完成信息检索或简单的工作流，但如今的AI蕴含着超越人类智慧的潜能。试想，一个比你更聪明、知识更渊博、且永不疲倦的伙伴能做什么？答案几乎是：一切。

△蚂蚁集团副总裁兼战略投资及企业发展部总裁 纪纲。图源：官方

黄明明：我从技术角度补充几点。过去两三年，推理侧的计算成本下降了约280倍，而MoE（混合专家）架构又进一步将成本压低80%。更重要的是模型能力的跃迁，例如从DeepSeek的R1到Claude 3.5/4.0，其核心突破在于让模型获得了调用工具和进行规划（planning）的能力。这好比人类进化中使用工具的关键一步。

△明势创投创始合伙人 黄明明。图源：官方

这使得头部智能体的任务完成度从早期的极低水平，提升到了现在的30-40分。从几乎不可用到三四十分的可用性，直接带来了用户留存率和付费意愿的显著提升。我们判断，在未来8到12个月内，完成度有望达到60分，届时将解锁更广泛的工作场景。

此外，一个有趣的现象是，许多全球“首个”智能体都诞生于中国，如Manus、GenSpark、Lovart、Sheet0等。这得益于中国在移动互联网时代锤炼出的顶级产品经理文化，以及快速技术迭代和工程化落地的强大能力。因此我们预测，未来全球最顶级的智能体产品，尽管公司总部可能位于硅谷等地，但其原创团队有三分之二将来自中国。

△Lovart。图源：Lovart官网

龙宇：我的看法相对审慎。我认为智能体时代尚未真正爆发，对中国创业者的前景也持相对冷静的态度。当前阶段，智能体本身仍在被定义，其落地过程可谓“身残志坚”。用户端（无论是消费者还是企业）展现出了对AI前所未有的宽容，这与以往企业级服务中“必须可靠”的要求截然不同。

△BAI资本创始及管理合伙人 龙宇。图源：官方

但这种宽容的窗口期正在缩短。随着推理成本下降，工作流重塑成为可能，用户对最终交付的完成度会“越来越较真”。尤其在金融等对容错率零容忍的领域，智能体仍面临巨大挑战。因此，产业正在分化，模型走向产业化。中美创业者各有优势，中国团队展现出极强的执行与应变能力，但在模型本身的智能集中度及其推出的原生应用方面，领先者依然一骑绝尘。

冯大刚：观点差异正是早期行业的特征。我们回到应用落地的“第一战”问题。蚂蚁集团在养老、医疗等领域都有布局，您认为“第一战”会发生在哪里？

纪纲：这联系到刚才谈到的“容忍度”问题。今天有许多线下服务场景，例如旅游咨询、房产中介，用户在与真人交互时本身就带有一定容忍度——信息可能不完全准确，但你可以自行判断。现阶段，在垂直领域，我们与智能体就处于类似的关系中。

另一类高容忍度场景是情感陪伴。与亲友相处时，我们本身就带有巨大的包容性。因此，在这些场景中，人对智能体也可能保持较高的容忍度。除了对精确度要求极高的工作场景，我们可以从这些高容忍度场景切入，让智能体逐步进化。

冯大刚：所以应用的爆发会从边缘场景开始？

纪纲：可以理解为“远”和“近”的关系。一类是“远”的、类工具型的服务，如房产中介，交互频次低但需求明确，这为融合真人经验、工具与数据的智能体服务提供了机会。另一类是“近”的、用于消磨时间或提供情绪价值的陪伴型智能体。这两端都可能率先跑出机会。而对精确闭环要求极高的金融、医疗等领域，虽然我们在积极布局，但要达到完美闭环仍需时间。

效率提升需兑现：AI工具一年内盈利成新标尺

冯大刚：明明总，您投资了大量硬科技项目。这一波AI智能体投资，与过往有何根本不同？

黄明明：共性在于，我们依然青睐那些拥有非共识洞察的超级产品经理。不同点在于，过去互联网应用重在连接人与信息，构建生产关系；而智能体是生产力工具，核心指标是任务复杂度和完成度。它必须交付结果。

当前优秀的智能体在细分领域可能只做到三四十分，但全球用户的尝试意愿和容忍度确实很高。关键指标是重复使用和付费的比率是否超过50%。只要在特定领域通过工程化能力做好“最后一公里”的苦活累活，将完成度提升到50-60分，就有大量用户愿意付费。例如，我们投资的一个AI法律项目，月立案量远超传统律所，虽最终需律师出庭，但主要工作已由智能体承担。

冯大刚：过去互联网项目可以多年不盈利，但对AI效率工具，是否要求更快的盈利验证？

黄明明：对于效率工具而言，是的。C端娱乐向的应用，未来在中国可能仍以广告模式为主。但对于真正帮人干活的效率工具，用户是否愿意付费是唯一的检验标准。价值必须足够刚需。

渗透率优先：超级应用之争已悄然开始

冯大刚：中国何时会出现第一个AI超级应用？

龙宇：其实已经爆发了，全球范围看就是OpenAI的ChatGPT。它通过to C应用建立了非技术护城河，访问量遥遥领先，这将导致与后续者的差距呈断崖式拉大。其他玩家被迫聚焦更垂直的领域（如Anthropic强调编码）。短期来看，这个阶段留存率是次要的，获取用户、提高渗透率才是第一位的。一旦用户粘性形成，生产力提升带来的复购会非常真实。

冯大刚：超级应用会先以个体形式出现，还是平台形式出现？

龙宇：现在平台方正在同时做两件事：不断推出创新应用，并整合成“全家桶”。在中国，像蚂蚁、阿里这样拥有丰富生态的场景方，从第一天起就在全面迎战。现阶段的关键不是产品形态，而是定义新的交互范式。正如Google定义了“搜索框”，TikTok定义了“信息流刷”。现在结合硬件（如可穿戴相机），能产生基于情境（context）的新交互，这可能是范式革命的起点。

冯大刚：蚂蚁集团的AI整体战略是怎样的？

纪纲：我们的AI战略仍在动态形成中。有几个关键考量：首先，在大模型竞争进入深水区的当下，对人才、能力和资源的要求实际上更高了。其次，在智能体方向，我们内部常讨论什么是“碗里的”（如金融核心业务），什么是“锅里的”（生态相关），什么是“地里的”（长远机会）。策略是在确保“碗里的”同时，积极布局未来，这个过程会不断演进。

创业启示：避开硬闭环，深耕场景理解

冯大刚：选择AI智能体项目的标准是什么？合理的商业模式是什么？

龙宇：首先厘清概念。“Agent”（代理）字面是帮你完成不愿做之事的“代理人”；而“Application”（应用）是你主动参与的事物。商业模式仍在探索。举个例子，我们投资的公司“千岛”，既有年百亿GMV的潮玩二手平台（利润丰厚），也运营着一个拥有数十万创作者的AIGC社区Tensor.Art。不一定非要构建一个僵硬、封闭的商业闭环。有时“两条腿走路”，让商业与社区并行，反而能让公司走得更远。

△千岛。图源：千岛官网

冯大刚：模型迭代很快，许多应用可能迅速被颠覆。创业成功的关键和难点何在？

纪纲：未被充分挖掘的专有数据将是新赛道的机会。未来或许每个人都会有一个通用智能体（General Agent），但它并非解决所有问题，而是与各种垂直智能体协同。最大的困难在于未来清晰的图景与当前资源、能力不足之间的巨大差距。

黄明明：我持不同观点。人们往往高估了模型对应用层的吞噬能力。关键在于是否切入了真实的用户痛点，并通过工程化、领域知识或反馈机制建立起自己的奖励函数，让智能体持续变强。许多创业者扎堆热门方向（如编码），反而忽略了更细分刚需（如简单数据抓取）。优秀的创业者不应逆流而上，而应乘势而行（ride with the tide），随着模型能力解锁，不断解决更复杂的问题。

创业者画像：不完美的“人味”与极致的场景洞察

冯大刚：这代AI创业者与十年前的互联网创业者相比如何？

黄明明：各有特色。上一代创始人往往将效率卷到极致。但在AI时代，一个人无法在“卷”上胜过24小时工作的AI。因此，这个时代能做出伟大产品的人，反而需要身上有鲜明的“人味”——即人性中的复杂特质。通俗讲，不完美的创始人，可能创造出更接近人性的完美产品。例如有激情的人可能不够理性，但这恰恰是创造力的来源。

龙宇：我反而认为，在AI时代，情商（EQ）的价值被高估了，但在创造性领域它变得更为重要。未来的领导者可能需要管理数十个直接汇报的智能体，组织形态将发生变化。我认为关键在于对场景的深刻理解，这是一门被严重低估、即将成为显学的学问。例如，可穿戴相机Looki不仅仅是一个监控设备，它更是记录个人生活语境、与自己对话的工具。数据维度决定了应用场景的想象力。

△Looki。图源：Looki官网

冯大刚：如何让智能体更智能、更普惠？

龙宇：我们必须正视中美在资源上的差距。因此，投资人、创业者应避免同质化竞争，尽早明确自己在生态中的独特定位，以合作而非单纯竞争的心态，用有限资源创造高质量成果。

黄明明：我同意，但这在实践中很难，市场难免有追逐热点的倾向。从投资角度，我们需要对年轻的AI原生代创业者给予更多耐心和宽容，允许他们有个性、犯错误。他们可能是塑造下一代超级智能体的核心力量。

纪纲：补充两点观察：一是这代创业者更年轻，很多已是连续创业者，我们更偏好这类有经验的团队；二是技术门槛确实比移动互联网时代更高了，需要对模型、强化学习有更深理解。展望未来，智能体将渗透到从工作到生活的各个角色，甚至与硬件结合成为机器人，商业机会的广度和深度都是空前的。

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