资深投资人揭秘Deepseek"不融资"生存法则

问：多模态大模型

算今年的投资重点吗？

宋春雨：

从模型进化来看，Deepseek-R1和OpenAI的o1主要基于文本处理，下一代大模型比较明确发展方向是多模态。典型案例是GPT-4o的多模态能力，图像、声音等是大模型获取世界数据的方向。

问：怎么看文生视频方向？

宋春雨：

我个人感觉文生视频的技术框架上还没有完全走通，OpenAI的Sora相当于给大家放了个demo（一个演示性产品），模型本身还需要突破。

中美在模型算法上的差距为6个月

问：现在中美AI差距有多大？

宋春雨：

非常接近了，个人认为在算法层面的代差约为半年周期。真正的制约瓶颈在于算力基础设施，导致整体训练效率受限。但在算法上，中美的差距大约在6个月。

此外，人才结构也慢慢呈现本土化特征。从AI公司的员工配备看，这一代的AI人才已经不局限于吴恩达、李飞飞等有留学背景的人才，比如DeepSeek员工都是清北、浙大一群年轻人，他们的算法团队90%都在清华五道口那。

所以，这波AI是颠覆式创新的伟大时代，创业者都非常年轻，我们现在看的AI应用项目都是00后在做。

问：超级智能体会对人类产生哪些影响？

宋春雨：

这一波AI不仅重塑生产力，还重塑了生产关系。（杨）元庆在今年Tech World给超级智能体做了分层，第一，能感知与交互；第二能认知与决策；第三是有自主学习与进化能力。智能体能自主演进和协作已经重塑了生产关系。

在美国，已经出现了这样的案例：两个人通过管理和协调各种智能体，创建了一家估值达到1亿美元的公司，这正是生产关系被重塑的典型实例。

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问：现在agent发展处于哪个阶段？

宋春雨：

目前智能体（agent）在文本数据处理方面已相对成熟，比如订火车票、写PPT等任务已经可以较好完成。但多模态交互仍处于模型发展阶段，尚未完全成熟。当前的关键在于推动MCP

（模型上下文协议）的落地，实现不同模型之间的输入接口统一和协同

问：但在国内，让用户为智能体付费似乎比较困难。

宋春雨：

展望未来10到20年，中国有望像美国一样，大幅提升软件的价值。与上一代软件主要提高工作流程效率（约30%）不同，AI时代的新技术可以直接提升人效，比如达到以一抵三的效果。新一代AI需直接对企业KPI产生贡献，明确其带来的经济效益。在美国已经形成了一种新的商业模式，即通过AI直接帮助企业实现盈利，并根据利润进行分成。

问：这种模式适合国内吗？

宋春雨：

国内AI创业者有个现象，不愿意做To B领域，但美国创业者99%都在做To B的软件变革。

问：国内何时能出现两个人就做出了一个估值1亿美金的公司的情况？

宋春雨：

估计需要两三年，比如，YouMind就五六个人的团队，没花钱做推广也实现了盈利。

问：我们在投资AI应用时有没有特定的投资逻辑？标准是什么？

宋春雨：

AI应用是最难投的，因为非共识的成分大。我们的逻辑还是看人，看一个AI代替单位人工所能创造的价值。比如在AI面试方面，我们会考察该工具是否能够完全替代人类执行任务。对于只能提供辅助功能的AI应用，我们称之为copilot；而那些能够进行交互和协作的，则被定义为超级智能体。

问：这与移动互联网的投资逻辑不同吗？