中国最活跃AI基金的闭门会上，10条关键思考

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文章摘要

锦秋基金CEO大会揭示了AI行业的多维度发展趋势。核心观点认为，基础模型层将逐渐同质化，但优质应用层仍能构建差异化壁垒。微软CEO纳德拉的”At scale, nothing is commodity”理论佐证了这一判断——当系统复杂度达到临界点，规模效应本身会转化为竞争护城河。这意味着AI领域的决胜关键不在于基础模型，而在于能否建立难以复制的应用层生态系统。

在硬件创新方面，当前英伟达芯片架构与理想智能水平存在技术代差，这为中国企业提供了突破机会。锦秋基金特别关注推理芯片窗口期，认为芯片、软件、算法的正向循环将催生中国式创新，其中用户场景适配能力将成为核心壁垒。这种判断与具身智能领域资本活跃的现象形成呼应——机器人行业正因资本注入发生商业模式重构，可能出现”硬件免费+数据变现”的颠覆性路径。

数据监测维度出现范式转移，传统流量指标在AI时代已经失效。Token调用量成为衡量应用价值的真实指标，但这种数据完全由模型厂商掌握，导致应用公司与模型方的关系发生根本性改变。一方面模型商可能凭借数据优势下场竞争，使应用商的Token支付变成”补贴对手”；另一方面，多模型并用的头部应用反而能积累模型性能的基准数据，形成对模型厂商的反向制约。这种博弈将重塑整个AI产业链的合作模式。

创业方法论层面，规模获取仍是第一要务，但实现路径需要跳出简单对标思维。成功的AI产品往往在蚕食非预期领域的用户，比如社交游戏用户而非聊天软件用户。人才选拔标准也需革新，使用AI编程工具的实战能力比传统代码测试更能预测组织效能。值得注意的是，具备商业化经验的连续创业者在AI时代更具优势，他们的产品可能不在热点榜单，但会进入模型商的重点合作名单。

出海战略面临现实检验，初期市场进入已无技术难度，真正的挑战在于本地化运营和持续创新。这种环境下，投资机构自身也需要创业公司般的敏捷性。锦秋基金通过12年期的长线布局和50多个项目的密集投资，正在构建与创业者的新型共生关系。这种”共同创业”的资本运作模式，可能成为早期项目争夺战中的关键差异化因素。