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作者 |??ZeR0，編輯?|??漠影
AI是第三次計算革命，而中國是最佳的孵化地。
2024年轉(zhuǎn)眼已經(jīng)過了一半，從Sora模型引起開年轟動至今，生成式AI領(lǐng)域生出許多新變數(shù)。
一些預(yù)言陸續(xù)被現(xiàn)實驗證：國內(nèi)AI視頻生成模型進(jìn)展飛速，手機和PC大廠掀起AI狂歡，AI新硬件曇花一現(xiàn)，智算建設(shè)大潮將英偉達(dá)送入3萬億美元市值俱樂部，熱錢持續(xù)涌向AI創(chuàng)企……一些國內(nèi)限定的現(xiàn)象級事件出現(xiàn)：AI賣課先賺到第一桶金，上下文長度卷向1000萬漢字，大模型價格戰(zhàn)瘋狂開打，AI黏土特效風(fēng)靡社交網(wǎng)絡(luò)，AI Infra創(chuàng)企們忙著把大模型成本打下來……
燒錢與賺錢、動力與陷阱、技術(shù)突破與應(yīng)用變革……圍繞這些AI發(fā)展必經(jīng)的權(quán)衡選擇，中國在AI領(lǐng)域最早投資且布局最豐富的投資機構(gòu)攢了個局，把十多家中國通用大模型、多模態(tài)大模型、AI Infra、具身智能、生成式AI應(yīng)用的活躍創(chuàng)業(yè)者們聚集在一起，集中輸出他們的思考與洞見。一切都在被AI改造，沒有什么能阻擋Scaling Law的步伐，但對AGI的長期信仰尚不足以掩蓋眼前現(xiàn)實的商業(yè)化困境，業(yè)界還在等待一個真正屬于大模型時代的超級應(yīng)用的誕生。以下是信息干貨：
01.生成式AI應(yīng)用落地需解決三大問題，多模態(tài)應(yīng)用創(chuàng)企比例上升
啟明創(chuàng)投從2013年開始系統(tǒng)性布局AI領(lǐng)域，至今已超過50個項目上投資超過60億元人民幣或等值美元，其中近20家在二級市場上市或成長為獨角獸企業(yè)。在其投資企業(yè)中，有10家中國大語言模型、多模態(tài)模型或具身智能模型研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，數(shù)量居全國之首。
在啟明創(chuàng)投主管合伙人周志峰看來，生成式AI應(yīng)用落地仍需解決三個問題：
1、降低模型使用成本。未來一兩年，生成式AI仍有巨大的成本下降空間，下降到1/1000是大概率事件。成本越低，AI技術(shù)落地才會更容易。
2、提升大模型的效果。大模型幻覺問題不可避免，另外兩個效果問題也很重要：一個是用戶向某個語言模型或產(chǎn)品提出誤導(dǎo)性問題后，模型應(yīng)該怎么回答；二是大模型應(yīng)用在具體場景下生成的回答或內(nèi)容，對這個場景來說是否準(zhǔn)確和合適。
3、增強用戶留存率。第一波生成式AI應(yīng)用的留存率相對較低，跟互聯(lián)網(wǎng)頭部應(yīng)用沒法比。怎樣讓大家真正把生成式AI產(chǎn)品變成生活或工作的一部分，無論是Save Time還是Kill Time，是接下來發(fā)展的重要問題。
據(jù)啟明創(chuàng)投統(tǒng)計分析，生成式AI正在三個“C領(lǐng)域”——Copilot（生產(chǎn)力工具）、Creativity（創(chuàng)意）、Companionship（陪伴）獲得了大量用戶的青睞，正在經(jīng)歷從提高效率（Save Time）類應(yīng)用向獲得愉悅（Kill Time）類應(yīng)用的轉(zhuǎn)變。這與當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展軌跡類似。去年啟明創(chuàng)投對當(dāng)前發(fā)展階段生成式AI產(chǎn)業(yè)脈絡(luò)的梳理，這個三層架構(gòu)至今也沒有太大的變化。今天依然可以順著這樣的脈絡(luò)繼續(xù)投資。
根據(jù)啟明創(chuàng)投去年對兩百多家中國生成式AI企業(yè)的深度交流后進(jìn)行的統(tǒng)計，當(dāng)時企業(yè)以生產(chǎn)力工具為主，46%的企業(yè)都做Save Time類應(yīng)用。
這也比較符合技術(shù)發(fā)展趨勢，當(dāng)技術(shù)不夠成熟時，先會誕生出一些開發(fā)工具，提供給比較專業(yè)的用戶使用。其他領(lǐng)域包括Chatbot、智能助手、娛樂應(yīng)用等，占比都不是很大。在基礎(chǔ)架構(gòu)方面，去年創(chuàng)企主要是研發(fā)基礎(chǔ)模型的企業(yè)和一些做大模型分布式訓(xùn)練平臺的企業(yè)。到今年上半年，根據(jù)啟明創(chuàng)投對深度交流過的400余家AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)的統(tǒng)計，多模態(tài)應(yīng)用的比例呈上升趨勢，出現(xiàn)許多基于AI大模型技術(shù)的新應(yīng)用類別，同時更多創(chuàng)企深耕某個垂直行業(yè)和場景，而基礎(chǔ)設(shè)施層的技術(shù)創(chuàng)業(yè)方向也更加多元化。
02.2024生成式AI十大展望：多智能體技術(shù)飛躍，視頻生成將全面爆發(fā)
2024年，周志峰認(rèn)為生成式AI的技術(shù)底座還在高速動態(tài)發(fā)展中，視覺語言模型、MoE、Agent、RAG等技術(shù)方向都在快速發(fā)展。啟明創(chuàng)投如今提出新的生成式AI十個展望：
1、當(dāng)前生成式AI的兩大核心技術(shù)GPT和擴散模型將逐步融合，激發(fā)全新模型能力；
2、高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取和組織將顯著影響新一代模型，合成數(shù)據(jù)在預(yù)訓(xùn)練中的占比將大幅提升；
3、多智能體（Multi-Agent）技術(shù)將飛躍，通過優(yōu)化協(xié)作和分工顯著提升生成式AI效率和效果；
4、將出現(xiàn)圖像和文本的統(tǒng)一連續(xù)表示，并且基于此的圖文聯(lián)合擴散模型將達(dá)到GPT-4o級別能力；
5、圖像和視頻隱空間表示的壓縮率提升五倍以上，從而使生成速度提升5倍以上；
6、3年內(nèi)視頻生成將全面爆發(fā)，結(jié)合3D能力，可控的視頻生成將對影視、動畫、短片的生產(chǎn)模式帶來變革；
7、我們將見證壓縮更多模態(tài)信息的超級多模態(tài)大模型，如文本、圖像、語音、音樂、3D、傳感器數(shù)據(jù)（控制信號、眼動信號、手勢信息、雷達(dá)信號等）；
8、生成式AI打通了人類語言與機器語言的轉(zhuǎn)換通道，命令機器完成復(fù)雜任務(wù)的成本將顯著降低，帶來巨大的生產(chǎn)力變革；
9、端側(cè)推理會有巨大增長，來自三個因素的疊加：推理優(yōu)化算法+端側(cè)推理芯片+端側(cè)大模型；
10、AI將在多個數(shù)字化水平較高的行業(yè)中占據(jù)主導(dǎo)地位，并將重塑絕大部分企業(yè)軟件。
03.熱錢投向生成式AI應(yīng)用
從創(chuàng)業(yè)和投資角度來看，AI領(lǐng)域機會很大。據(jù)摩根士丹利的數(shù)據(jù)及啟明創(chuàng)投科技團(tuán)隊的分析和評估，僅是2023年，全球一級市場在AI領(lǐng)域的投資金額達(dá)到了224億美元，超過了過去十年加起來的總和。224億美元中，超過2/3的錢投向從事基礎(chǔ)設(shè)施或模型研發(fā)的企業(yè)，約20%投向生成式AI應(yīng)用企業(yè)。周志峰預(yù)測今年及未來兩三年，兩者的比例會顯著轉(zhuǎn)變，越來越多的資金將投給應(yīng)用企業(yè)。
去年世界人工智能大會上提起生成式AI的典型應(yīng)用主要有三個：ChatGPT、Character.ai、和Midjourney。而今年，AI應(yīng)用已經(jīng)品類眾多。
啟明創(chuàng)投在AI領(lǐng)域的投資策略已經(jīng)發(fā)生演變，從將AI視為一個技術(shù)或一個垂直領(lǐng)域去進(jìn)行投資，轉(zhuǎn)變?yōu)閷⑵湟暈榛A(chǔ)能力、去尋找其在千行百業(yè)落地的巨大潛力，今年起重點關(guān)注7類生成式AI應(yīng)用：垂直行業(yè)AI（Vertical AI），企業(yè)AI (Enterprise AI)， AI交互平臺，AI內(nèi)容平臺，AI工具，AI游戲，AI硬件?！皬耐顿Y數(shù)量上來講，未來我們投資的企業(yè)80%都會是生成式AI的應(yīng)用公司?！敝苤痉逭f。他認(rèn)為生成式AI仍處在其發(fā)展周期的早期階段，相較于互聯(lián)網(wǎng)浪潮中應(yīng)用的落地時間點，當(dāng)前AI浪潮中應(yīng)用的爆發(fā)預(yù)計將會顯著提前。
與互聯(lián)網(wǎng)時代不同，AI的應(yīng)用不需要等待5~8年才會迎來大規(guī)模爆發(fā)。這是因為過去幾十年，互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的飛速發(fā)展已經(jīng)為整個生態(tài)系統(tǒng)奠定了堅實基礎(chǔ)。因此AI應(yīng)用將會與底層技術(shù)同步發(fā)展，我們目前既處于互聯(lián)網(wǎng)90年代那樣的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段，同時也接近于2000年左右的應(yīng)用發(fā)展水平。生成式AI應(yīng)用企業(yè)從0到1的成長時間比其他領(lǐng)域更長，需要同時克服TPF（技術(shù)-產(chǎn)品契合度）和PMF（產(chǎn)品-市場契合度）兩大挑戰(zhàn)。
所以，創(chuàng)始團(tuán)隊需要更大的耐心和決心，理解技術(shù)（技術(shù)的邊際）、理解產(chǎn)品（原生AI產(chǎn)品的新特點和新分發(fā)機制）、理解世界（全球化發(fā)展的機會）。周志峰將生成式AI創(chuàng)業(yè)者歸納為三類典型畫像：一是AI科學(xué)家，來自研究機構(gòu)或科技大廠的AI研發(fā)部門；二是產(chǎn)業(yè)專家，對某個行業(yè)特別了解，或是產(chǎn)品、運營等的高手；三是新銳創(chuàng)業(yè)者，有越來越多的95后甚至00后的創(chuàng)業(yè)者。
在技術(shù)還未成熟時找到合適的產(chǎn)品形態(tài)。三類創(chuàng)始人都有各自明顯的優(yōu)點和缺點。目前來看AI科學(xué)家創(chuàng)始人占比約1/3，這說明技術(shù)浪潮還處于發(fā)展早期階段，這類人群對技術(shù)底座的邊界掌握地更精準(zhǔn)，對技術(shù)發(fā)展的感知也更敏捷。周志峰認(rèn)為在未來兩三年，第二類、第三類創(chuàng)始人的占比會持續(xù)顯著上升，并成為主流。
04.AI原生應(yīng)用落地遇難點，AGI發(fā)展需要多種方法融合
多家AI創(chuàng)企在本月發(fā)布新品。無問芯穹發(fā)布了全球首個支持單任務(wù)千卡規(guī)模異構(gòu)芯片混合訓(xùn)練平臺；階躍星辰發(fā)布了三款Step系列通用大模型新品，全面升級通用大模型底座能力；無限光年發(fā)布了光語大模型，灰盒可信，百億參數(shù)模型優(yōu)于超大規(guī)模模型GPT-4 Turbo。
大模型的訓(xùn)練和推理都需要強大的算力資源支撐。在無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO夏立雪看來，AI Native應(yīng)用落地面臨4個關(guān)鍵Infra問題：1）激活“沉睡芯片”并促進(jìn)異構(gòu)算力整合；2）提升多種計算卡大模型計算性能；3）為大規(guī)模訓(xùn)練集群穩(wěn)定訓(xùn)/推夯實基座；4）更為高效地利用有限的端側(cè)計算資源。
階躍星辰創(chuàng)始人、CEO姜大昕認(rèn)為，探索AGI路徑，“Scaling Law”和“多模態(tài)”相輔相成、缺一不可，兩個方向齊頭并進(jìn)，最終到達(dá)AGI。他相信Scaling Law依然奏效，模型性能仍在隨著參數(shù)量、數(shù)據(jù)量和計算量的增加呈冪次方增長。他相信多模態(tài)是構(gòu)建世界模型的基礎(chǔ)能力，也是通向AGI的必經(jīng)之路，從算法角度可以分為三個階段：第一個階段是模擬世界；第二個階段是探索世界，將大模型與具身智能結(jié)合；最終階段是大模型要歸納和總結(jié)物理世界的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)人類尚未發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。這三個階段不是依次展開，而是可以并行發(fā)展，但進(jìn)化速度可能不同。
復(fù)旦大學(xué)浩清特聘教授、上?？茖W(xué)智能研究院院長、無限光年創(chuàng)始人漆遠(yuǎn)認(rèn)為Scaling Law并不會直接引領(lǐng)達(dá)到AGI，AGI的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)復(fù)雜世界的未知規(guī)律，而當(dāng)前大模型都高度依賴數(shù)據(jù)，而未知規(guī)律可能缺乏海量數(shù)據(jù)支撐。據(jù)他分析，目前大模型主要是聯(lián)結(jié)學(xué)派的“黑盒”概率預(yù)測，如果將符號計算與大模型相結(jié)合，就能同時具備慢思考的“白盒”邏輯能力，兩種方法的融合是AGI發(fā)展的重要方向，實現(xiàn)“灰盒”可信。
深度學(xué)習(xí)能實現(xiàn)數(shù)據(jù)擬合，且可以延展至數(shù)據(jù)沒有的地方，當(dāng)知識規(guī)則和關(guān)鍵數(shù)據(jù)矛盾時，能夠調(diào)整知識規(guī)則，擺脫數(shù)據(jù)依賴。“灰盒”可以通過符號計算與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，應(yīng)對大模型的幻覺問題和垂直領(lǐng)域的專業(yè)問題。
05.AI超級應(yīng)用何時出現(xiàn)？面臨哪些挑戰(zhàn)？
對于AI超級應(yīng)用何時出現(xiàn)，周志峰分享了他很喜歡的一個西方樂隊的一句經(jīng)典歌詞：“我們只需要一點點耐心?！薄俺墤?yīng)用的來臨，不會是貝多芬的《命運交響曲》，一上來就是強烈的節(jié)奏，一種命運在敲門的感覺。應(yīng)用的孕育是漸進(jìn)式的，更像是《梁?！?，先是隱隱約約的鼓聲，慢慢一支長笛漸強地引入，再到后面的小提琴主題段落。”他談道，“我們今天已經(jīng)能夠聽到AI應(yīng)用隱隱約約的鼓點從遠(yuǎn)方傳來，讓我們大家都保持一點耐心，共同期待那些卓越的應(yīng)用的誕生?！?strong>1、未來生成式AI產(chǎn)業(yè)有望誕生哪些超級應(yīng)用？智譜AI COO張帆認(rèn)為，大模型的核心在于提升人機交互的帶寬，每次交互帶寬的提升都會重構(gòu)用戶需求和應(yīng)用方式。企業(yè)和開發(fā)者能通過MaaS平臺降低使用和訓(xùn)練模型的成本，更容易地探索和構(gòu)建超級應(yīng)用。在他看來，未來幾年內(nèi)可能出現(xiàn)顛覆性的超級應(yīng)用，但這些應(yīng)用往往難以預(yù)先設(shè)計，而是通過不斷迭代逐步出現(xiàn)。AI時代將涌現(xiàn)出許多難以想象的應(yīng)用。這一過程需要算力、網(wǎng)絡(luò)、硬件水平和用戶習(xí)慣的提升，以及遵循從小規(guī)模應(yīng)用開始逐步發(fā)展的原則。米粿AI的目標(biāo)是成為AI漫畫和動漫平臺的領(lǐng)軍者，致力于結(jié)合AI技術(shù)與內(nèi)容生產(chǎn)。米粿AI創(chuàng)始人、CEO丁黎預(yù)測未來幾年內(nèi)，繪圖、漫畫和2D動畫等領(lǐng)域?qū)霈F(xiàn)顛覆性的超級應(yīng)用。悉之智能專注于AI教育，悉之智能創(chuàng)始人、CEO孫一喬預(yù)測，未來超級應(yīng)用應(yīng)從需求出發(fā)，垂直解決問題，教育是很有潛力的領(lǐng)域，教育領(lǐng)域頻次高、需求剛性，易出現(xiàn)AI超級應(yīng)用。無限光年COO朱劍雄認(rèn)為，未來幾年內(nèi)，超級應(yīng)用將在多個領(lǐng)域涌現(xiàn)。從PC互聯(lián)網(wǎng)時代到移動互聯(lián)網(wǎng)時代，流量入口的轉(zhuǎn)變提供了參考，大模型時代也會出現(xiàn)類似的趨勢，場景服務(wù)能力深厚的公司可能會成長為超級應(yīng)用。2、生成式AI超級應(yīng)用需克服哪些挑戰(zhàn)？談及挑戰(zhàn)，丁黎認(rèn)為與行業(yè)從業(yè)者形成友好生態(tài)系統(tǒng)非常重要。當(dāng)前AI創(chuàng)業(yè)需要高資本和高技術(shù)門檻，團(tuán)隊需團(tuán)結(jié)合作，共同應(yīng)對挑戰(zhàn)，才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。朱劍雄提到產(chǎn)品經(jīng)理的角色和要求發(fā)生了變化?，F(xiàn)在的產(chǎn)品經(jīng)理不僅要定義場景和需求，還需將這些信息傳遞給大模型，進(jìn)行評測和驗證。既懂模型又懂客戶的產(chǎn)品經(jīng)理目前市場上較為稀缺，但隨著時間推移，這一問題將逐漸得到改善。銜遠(yuǎn)科技首席算法科學(xué)家丁寧則分享了兩個慣性陷阱：資源慣性和技術(shù)慣性。他還提到數(shù)據(jù)缺失問題，特別是負(fù)信號比例高的場景缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)，是未來的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
06.探路具身智能：途徑、難點與終局
具身智能也是產(chǎn)學(xué)界共同關(guān)注的熱點，關(guān)于技術(shù)路徑、落地方向、通用機器人的終極形態(tài)等問題，有很多不同的聲音。清華大學(xué)助理教授、星動紀(jì)元創(chuàng)始人陳建宇相信人形機器人會是通用機器人的終極形態(tài)，不僅因為雙足與雙手的純?nèi)诵涡螒B(tài)與現(xiàn)有環(huán)境的兼容性更好，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取上也更容易從人類世界中進(jìn)行遷移，未來機器人有望在各類任務(wù)上都做到極致性能。
在技術(shù)范式上，端到端大腦小腦融合方案會是未來很重要的研究方向，僅僅用人類語言作為大小腦之間的傳輸界面效果有限，可以借鑒目前自動駕駛中的端到端聯(lián)合訓(xùn)練，物理層面數(shù)據(jù)直接反饋給圖文大模型將更好提升整體模型效果。陳建宇提出在不久的將來，也許可以設(shè)計一種機器人的圖靈測試，有一個機器人和人來進(jìn)行交互，背后可能是智能的自主控制也可能是人類遙操作，當(dāng)技術(shù)發(fā)展到很難分辨機器人的背后是人工智能還是人類遙操作時，可能便是機器人真正實現(xiàn)智能與通用的那一天。
上海交通大學(xué)教授、穹徹智能聯(lián)合創(chuàng)始人盧策吾是世界范圍內(nèi)第一位由機器人來給自己刮胡子的人類。他認(rèn)為具身智能的終局需要綜合考慮技術(shù)的迭代和商業(yè)的需求，具身智能作為承載硬件的軟件算法歡迎各種類型的機器人形態(tài)。對于具體的技術(shù)路徑，具身智能算法需要兩個核心要素，分別是能夠感知和理解世界的世界模型，以及具有強魯棒性的技能操作模型。
在操作模型中，力反饋機制十分重要，不僅是在圖像維度之外增加了一個交互維度，同時也可以減少對世界模型毫秒級別決策的依賴。穹徹智能展示的削黃瓜、疊衣服等技能都說明了操作模型具有魯棒性后可以大大拓展?jié)撛诘膽?yīng)用空間。銀河通用前段時間發(fā)布了首代具有泛化性的具身大模型機器人。北京大學(xué)助理教授、北大-銀河通用聯(lián)合實驗室主任王鶴認(rèn)為，人形機器人是未來整個通用機器人市場的最大公約數(shù)，但在邁向這個終極目標(biāo)的過程中，需要每一步都有健康的商業(yè)模式讓機器人真正進(jìn)入場景，上半身擬人下半身底盤會是三年內(nèi)最可能落地的實際方案。
從技術(shù)角度，銀河通用非常關(guān)注小腦層面的技能控制模型如何實現(xiàn)足夠的泛化和通用。針對小腦技能，銀河通用自研合成了千萬級的場景數(shù)據(jù)及十億級的抓取數(shù)據(jù)，在合成數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下，銀河通用機器人已實現(xiàn)抓取隨機放置的透明、高光等物體的成功率在95%以上。
具身智能機器人何時才能真正進(jìn)入嚴(yán)肅場景，進(jìn)行商業(yè)化量產(chǎn)落地？需要克服哪些挑戰(zhàn)？王鶴談到能落地的機器人需要足夠低的成本和足夠高的耐用性，這些都是需要技術(shù)公司不斷打磨硬件和供應(yīng)鏈能力，而國內(nèi)創(chuàng)企具有天然優(yōu)勢。
盧策吾補充說，還要快速POC，只有開箱即用才能快速規(guī)?；瑢τ诔杀居布鸟{馭能力和靈活組裝能力是降低成本的關(guān)鍵，“大腦”要足夠通用，落地的成本才夠低。陳建宇對國內(nèi)發(fā)展具身智能的前景保持樂觀，認(rèn)為每個創(chuàng)業(yè)公司都應(yīng)該思考如何利用中國市場的優(yōu)勢，最大化撬動國內(nèi)供應(yīng)鏈的優(yōu)勢，打造具有全球化競爭力的硬件產(chǎn)品。
07.結(jié)語：AI計算新浪潮，看中國
在周志峰看來，將邊際成本降至接近零的維度，恰好是評判一項技術(shù)能否成為最大的科技浪潮的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，微處理器、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能是過去五十年科技發(fā)展史上最大的三個浪潮。微處理器將計算的邊際成本降到非常低，互聯(lián)網(wǎng)把分發(fā)成本降為零，生成式AI的核心是把數(shù)字化內(nèi)容創(chuàng)作的邊際成本幾乎降為零，由此看來AI技術(shù)一定會釋放巨大的價值。AI是第三次計算革命，而中國是最佳的孵化地。
中國的顯著優(yōu)勢是擁有龐大市場，而每次出現(xiàn)重大的科技變革和范式轉(zhuǎn)移時，中國都是孕育新一代偉大企業(yè)的最好溫床。根據(jù)斯坦福大學(xué)HAI研究院發(fā)布的《2024年人工智能指數(shù)報告》，2022年中國在AI領(lǐng)域的專利數(shù)占全球的61.1%，大幅超過美國的20.9%。美國保爾森基金會Marco Polo智庫的全球AI人才報告顯示，中國在全球頂尖AI學(xué)者的占比從2019年的29%上升到2022年的47%，是人才最豐富的區(qū)域。
中國在應(yīng)用方面也經(jīng)驗豐富，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代成功打造了眾多被廣泛使用的明星應(yīng)用，為中國引領(lǐng)新一波AI原生應(yīng)用的浪潮奠定了堅實的基礎(chǔ)。根據(jù)啟明創(chuàng)投科技投資團(tuán)隊的統(tǒng)計，2010年以后成立且至今月活躍用戶數(shù)超過5000萬的應(yīng)用，被其定義為“超級應(yīng)用”，中國團(tuán)隊或企業(yè)一共打造了30余個。對比而言，美國團(tuán)隊或企業(yè)一共打造了7個。“在互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代中國已經(jīng)孕育出了眾多科技巨頭，在生成式AI時代中這一現(xiàn)象必將重現(xiàn)。我相信中國新一代的偉大的科技公司已經(jīng)在形成中?！敝苤痉逭f。
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