峰瑞资本李丰:大模型未必通往AGI,中国技术创新的密码在于“应用-数据-技术”的飞轮效应

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从案例揭秘“应用-数据-技术”飞轮的底层逻辑

在AI重构生产力的浪潮下,青年创业者如何抓住机遇?

峰瑞资本创始合伙人李丰认为,应用驱动技术创新,中国商业史上有很多这样的例子。作为穿越多轮技术周期的投资人,他发现:即使开始时技术不是最领先,借助中国的产业条件,用应用驱动技术,能慢慢走向全球领先。

他提到,中国技术创新的密码在于“应用-数据-技术”的飞轮效应,从抖音的崛起、Insta360影石的上市到OceanBase的诞生,无不印证这一逻辑。对于这一轮大模型,他直言未必就能实现通用人工智能,中国互联网已经发展30年了,技术创新和数字化还没结束。

以下是李丰在“创业邦2025新青年创投大会”上的演讲实录,由创业邦整理。

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01技术热潮有周期,AI不是第一次站在风口

杭州如今变成了创业、投资最网红的城市。我记得在今年之前,不管是杭州还是其他地方,大家都还在焦虑。中午我刚见了11年前我投过的一家杭州公司的创始人,他们是做互联网金融相关的,经历了很折腾的周期,现在活得挺好,也收获了一些蜕变和成长。

我当时就想,一个城市和一个创业公司、一个行业一样,都需要经历一些起起伏伏。杭州能有今天的关注度,一定是过去做对了一些事。其实这一轮大模型的热潮,也得益于杭州的DeepSeek等公司带动起来的竞争氛围。

今天大家都在焦虑,AI到底会怎么样?中美在AI领域谁会更领先?谁能成为中国AI的应用王者?要回答这些问题,我们不妨先看看历史上类似的问题是怎么被回答的,或许能找到些线索。

过去十年,中国人工智能领域经历了多轮热潮。

2013年卷积神经网络兴起带来的大家熟悉的视觉识别热潮,催生了人脸识别“四小龙”;2015年开始的智能驾驶,经历了两三次起起伏伏,到今天还在演进;再往下,从阿里开始的数据中台,还有AI+生物应用、AI+制药等,也都是与AI有关的热潮。

这次大模型算不算AI的高光时刻?这是AI的最后一次热潮吗?大模型一定能通向通用人工智能?相信大家的答案各不相同。我可能稍微保守一点。因为如果AI经过4次、5次泡沫后,这次就实现了通用人工智能,那这个泡沫次数或许少了点。

往前看,互联网行业经历了那么多起起伏伏,今天的AI和之前的大数据,都算是互联网潮流或数字化趋势里的某一次泡沫、热潮或技术创新。到现在互联网发展都30年了,技术创新和数字化还没结束。要说今天AI就成了终极想象力,就能产生通用人工智能?我的答案是偏保守的。

02应用驱动技术创新是中国科技发展的典型路径

不久前,国家领导人有提到,面对新一代人工智能技术快速演进的新形势,要坚持自立自强,突出应用导向。

成长为全世界级别的大数据公司抖音就是个例子。它在创业初期还是今日头条的时候,主要得益于大数据推荐引擎这个技术,到今天这个技术依然很重要。当然,大数据在2015年前后开始热的时候,也是人工智能中的一轮泡沫,因为它是数据化基础设施。

抖音为什么能做成全世界的Tiktok?往前追溯,它先成了中国的头条和抖音。再往前,2016年中国第一次成为全世界最大的单一智能手机市场,超过了美国,之前一直是美国,诺基亚时代更是如此。华为、小米、VIVO、OPPO这些企业,以高性价比在中国普及了智能手机。因为用户多了、需求多了、数据多了、新传感器多了,从2015年起,大数据有了用武之地——足够多的人、数据、手机、用户,让大数据精准引擎能发挥作用。中国作为单一最大市场,成就了最好的推荐引擎;中国的商业模式迭代很快,头条、抖音从中脱颖而出。

2013年人脸识别刚开始热的时候,还没有四小龙。那时大家总说中国的“人脸识别”computer vision技术赢不了美国。也许2016、2017年之前是这样,但今天,转账交易、工商注册与变更、登机,除了酒店部分取消了,很多场景里大家刷一下脸就行。10年前,有人认为中国卷不过美国的computer vision技术,但到2018、2019年之后,全世界计算机视觉顶会和顶刊上,排名靠前的论文和演讲,大部分来自中国公司或学者。原因很简单,这些技术在生活中被用到了各种各样的场景,通过应用推动了技术进步。

再看智能驾驶,这是已经趟过三次AI泡沫的领域。2020年之前,可能只有很少的人会认为中国智能驾驶能超过Waymo和特斯拉。当时大家还在争论智能驾驶是用规则-base的技术,还是端到端的技术,谁的技术更多,谁的数据采集更多。但到今年,带有辅助驾驶功能的车辆、数据和相关算力,我想大家会无可争议地认为中国是领先的。至于未来谁会领先,主要看谁最终能通过应用和数据形成飞轮驱动也就是所谓的AI增长。想明白这个问题,大概就能猜到未来智能驾驶的样子。

03技术未必最领先,但能借势突破

再举个例子,中国很多原始技术创新一开始不一定是最好的,比如刚提到的人脸识别、智能驾驶、AI制药。尽管开始时这些都不算领先,但过了3-5年,长一点像智能驾驶过了十年,结果就不一样了。

最后举个青年创业者的例子。大概12年前,也就是2013年8月,我参与投了年轻人刘靖康,当时VR虚拟现实刚火了第一轮,他的图像拼接技术做得很好,创办了相关公司。他是90后,当时刚23岁,毕业才一个月。今年六月,他创立的公司Insta360影石在科创板上市。

他做对了什么?他的软件技术肯定是很好的,虽然不一定最领先。2015年,他做了个重要的决策:从南京去深圳,从头开始,从软件转向硬件。好处是,他结合了中国最好的产业基础——华南的消费电子产业链,用他的软件技术,加上中国消费电子产业链,做出了全景相机。从2016年到2025年6月,大概9年时间,他把公司带到了科创板上市,还卷过了Gopro。Gopro的规模和效益远不如影石。

人脸识别也好,智能驾驶也好,包括影石,他们都证明了一个道理:即使一开始,国内这些软技术或原创技术不是最领先的,但因为中国有特定条件,结果就不同了。比如人脸识别借助了中国最好的数字化基础设施,通过应用卷技术,慢慢把技术的规模、效应、效率、领先性变成中国最好,也变成了全球最好。

不管是当时23岁的刘靖康,还是像华为、比亚迪、大疆等成熟公司,中国的技术创新能慢慢走到各行业前列,都经历了这个过程。

04大模型的未来,看谁能驱动应用飞轮

今天要猜大模型谁行,谁是未来,还不容易。中国和美国的AI谁会更好,大家也各执一词。关键看谁在应用上做得更多,以及谁能最快、在最大规模上用应用驱动技术。

最后一个例子,阿里发明了“双11”,早年用的是商业软件,处理并发需求时挑战巨大,有时甚至还需要“半人工、半技术”解决问题。后来为解决高峰期的瞬时并发问题,他们重新做了数据库,也就是今天大家知道的、至少是“世界最领先的数据库之一”的OceanBase。这件事的起源也是应用驱动的,是为了解决连亚马逊黑五都没碰到过的、这么大并发量的支付和交易需求。在解决问题的过程中,他们用当时的先进技术,结合应用场景和中国的工程师红利,飞轮转了两三圈,做成了架构和技术水平全球最好的数据库系统。

所以,不管是今天的技术热点,还是过去的技术热潮,最终都在变成我们体验到的现实,比如人脸识别、智能驾驶、手机上的图像处理应用等等。所以大模型的未来,谁有机会,中国会怎样,大抵也绕不开应用驱动技术这个规律。

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