AI与科技重构产业增长范式 | 嘉宾商学十周年庆典生态论坛实录

4月19日，嘉宾商学十周年庆典生态论坛在中国郎酒庄园举行，首场对话以“AI与科技重构产业增长范式”为主题重磅开启。

为了全方位、多视角探讨AI对千行百业的颠覆式创新，本场论坛由星航资本管理合伙人袁兵担任主持人，并邀请了微医国际总裁王阳、深圳清华大学研究院常务副院长刘仁辰、大捷智能董事长谢晖、九天睿芯创始人刘洪杰、尚核电力董事长张冉、星捷太空创始人钟时、鼎晖投资董事总经理姬伟，以及天使联合汇主席、老鹰基金创始合伙人刘小鹰共同参与。

在对话中，嘉宾们从AI的底层基础设施，如电力与算力等，谈到中层的模型开发，再到顶层的商业应用，如智慧医疗、工业软件设计、金融投研等，深入剖析了AI在新一轮产业革命中扮演的革命性角色，并达成共识：拥抱AI不一定马上成功，但不拥抱AI一定会被时代淘汰。在全新的AI时代，做基础设施“卖铲子”和发力“AI+实体产业/机器人”，将是极具确定性的投资与创业赛道。

以下为对话实录，与你分享。

袁兵（主持人）：大家好。众所周知，AI是继蒸汽机、电气和计算机之后的第四次工业革命。今天我们有一些重磅的嘉宾，来给大家讲讲从产业的角度，我们怎么看待AI在重塑产业增长的范式。首先请大家做个自我介绍，我们从王阳总开始。

王阳：大家好，我原来是浙大毕业之后去美国留学，读完计算机博士之后加入了IBM。像是现在大家讨论的Transformer和Google的那些东西我当然读过，我原来就是学计算机科学的，研究AI方向。我在IBM做过很多职位，最后做到IBM全球高级副总裁，也领导过Watson。大家知道“深蓝（Deep Blue）”原来就是IBM AI的组成部分。

回国之后我做了投资，在赛伯乐国际做董事长。投着投着我喜欢上了一个公司叫微医，特别是在疫情期间，微医发挥了很大的作用。我觉得可以通过互联网医疗来帮助解决很多问题，所以现在做“AI+医疗”这方面的投资比较多。

刘仁辰：大家好，我是来自深圳清华大学研究院的刘仁辰，同时也兼任科技部国创中心国际总部的主任，以及力合科创的董事长。教育部在全国设了三个人工智能学院，我也兼着河套学院的副院长。我本人学的是化工和生物医学工程，和AI没有直接关联，但主要是服务AI的，所以我们日常也孵化、投资了大量跟AI相关的项目。

谢晖：大家好，我是嘉宾商学12季学员谢晖，原本是湖南大学教授，2019年离岗创业，到广东创立了大捷智能。我们公司主要是面向工业领域开发AI设计系统的，目前已经在国内的头部车企和家电企业有了广泛的应用。

刘洪杰：大家好，我是九天睿芯创始人刘洪杰。我们公司主要做“存算一体”技术，以及模型和芯片的联合创新。现在我们的芯片已经在一些大企业量产了，目前针对的主要是百B级别的大模型应用场景，像一体机、PC还有机器人等。现在的目标是让原本跑在云端的模型，直接跑在我们身边的端侧产品上。大家看到Mac mini上可以跑LLaMA模型，但实际上它背后调用的几百B的模型还是跑在云端，并且消耗非常多的Token。未来我们的芯片会让大家直接在自己的手机和PC上跑大模型，不需要再交Token费用了。

张冉：大家好，我是嘉宾商学第13季学员张冉。我创办的企业主要是为中国的核工业，尤其是核电站提供一些专用化的装备，以及核电厂防腐安全的整体解决方案。

钟时：大家好，我是嘉宾商学第10季学员钟时。我做航天23年了，在航天五院工作了15年，做商业航天7年。当时主要负责天上卫星的计算机和软件。目前我们公司主要是为中国国产化的芯片、元器件厂商，提供去太空做前期验证的服务。大家最近比较熟悉的热词：太空光伏、太空算力板卡等，都是我目前主要从事的工程工作。太空算力目前不是在热炒，而是一个真实在发生的事情。

姬伟：大家好，我是嘉宾商学第15季学员姬伟。我现在在鼎晖投资负责医疗板块，主要做一些并购相关的项目。咱们今天这个主题非常巧，大概三周前，我们刚刚就“如何在投资领域和被投企业中全面接入AI”制定了一个比较完整的策略，现在正在执行。

刘小鹰：大家好，我是老鹰基金创始合伙人刘小鹰，同时也是天使联合会的本届主席。老鹰基金成立了大概15年，过往累计投资了300多个企业。今年准备上市的天兵科技我们是天使轮投的，还有在美股/港股申报的强脑科技、怪兽充电等。今天这个论坛非常好，希望探讨更多未来AI的投资方向。

袁兵（主持人）：我也简单做个自我介绍，我是星航资本的创始人袁兵。星航资本是小鹏汽车参与战略发起的一只专注于新能源电动车产业链和前沿科技的基金。随着小鹏汽车向面向全球的物理AI公司转型，我们的投资范围也延伸到了AI的各个领域，从基础设施、算法模型到商业应用。

第一个问题：AI已经从实验室走到了现实。去年美国在AI的投资达到了1.5万亿美元，甚至有人说没有AI投资美国经济几乎没有增长。从全球来看，VC/PE在AI领域的投资占了一半。那么AI到底有没有带来真正的效率和应用提升？想请教刘院长，您从实验室到成果转化的过程中，观察到了哪些实际的经济效益提升？

刘仁辰：这一波搞AI创业的，清华的老师和学生算是主力。我观察到AI对我们工作主要是三个层面的改变：第一，日常工具被重构，效率大大提升。比如我们有一个专门给政府和大企业做产业研究咨询的板块。前段时间交流，他们说员工数量减少了，但营收增加了。关键就是用了AI，替代了绝大部分的文字工作。第二，在具体业务层面上。比如我们有个做AI设计的小师弟，他用AI学习大师和畅销设计，可以把10个设计师两周的工作量缩短到几分钟，这已经在现实中发生了。第三，对工作方法论和思想意识的改造。我们现在提倡“AI工作法”——不再像以前那样先做一个非常完美的整体规划，而是先挑一个点开始干，在干的过程中用AI逐步迭代。

袁兵（主持人）：王阳总，您见证了科技从PC时代到手机时代，再到现在的AI时代。您觉得AI改变工业和产业发展的速度有多快？

王阳：我只能说四个字：越来越快。前面的PC和手机只是在铺路。当每个人都有一部手机时，AI就可以通过APP迅速被大众接受。作为投资人，我们看的都是颠覆性的应用。比如医疗行业，以前的互联网医疗只是打破了空间概念，连接了病人与医生。但有了数据之后，就可以训练AI医生。这不仅是替代普通医生，更深刻的含义在于“治未病”。

医生平时没时间管理健康，但如果有了IoT和可穿戴设备，体征数据无时无刻上传，AI就可以全天候关注你，让你保持健康。真正实现Health Care（健康管理），而不是Sickness Care（疾病治疗）。这会彻底变革整个医疗行业。

第二个应用是在基因分析中。我们投了一家美国的基因芯片公司，能够非常清楚地读出DNA和RNA序列。把这些序列喂到大语言模型里，这就是“上帝的语言”，我们就能知道癌症为什么会突变等。AI会改变人类对宇宙的认知。

袁兵（主持人）：黄仁勋有个著名的理论，叫AI的五层蛋糕：电力、芯片、算力、模型和应用。张总，到最后算力的瓶颈就是电力，可控核聚变会不会成为未来AI电力的主要来源？

张冉：去年中国发电总量超过了10万亿千瓦时，是美国的2.5倍。算力对能源的需求量越来越大，每年以10%~20%的速度增长，未来新增电量的20%可能都用于算力。所以算力的竞争本质上就是能源的竞争，中国在能源供给上绝对走在前列。

至于可控核聚变，20年前专家告诉我需要50年，去年核聚变很热我再去问，专家笑了笑说可能还是需要50年。我们对核聚变要理性看待。不过，新的核电小堆形式是可以规模化和量产化的。国家也在探讨在算力中心旁边匹配一个小堆供电的形式。所以核能保证AI发展肯定没问题，这对我们行业也是极大的利好。

袁兵（主持人）：中国除了发电领先，电网的先进性也是核心竞争力。钟时总，太空光伏会不会是未来的重要能源？我们地面的算力真的不够了，一定要去太空吗？

钟时：去年我拿“太空飞船”去融资，一分钱都融不到。但今年，一堆做算力的产业方和初创企业主动来找我，想把算力做到天上去。为什么太空算力现在变成真实的了？首先，探索太空比如飞出太阳系，需要远距离飞行，必须依靠AI智能体进行闭环工作。中国航天经历了20年的理论研究，现在到了工程爆发阶段。

其次，我们现在的工程推进，包括真空高低温循环、辐照、力学等地面测试，以及带着国产化芯片、操作系统去太空盖一个“样板间”做验证。我最近接的很多订单，就是大厂委托我们把芯片带上太空跑模型。未来10到20年，就像星链一样，我们需要在太空建立一个AI战略高地，这是中国航天的竞争壁垒。

袁兵（主持人）：刘博士，端侧的存算一体芯片是不是到了爆发的前夜？

刘洪杰：是的。前几年模型的发展主要在训练侧，未来十年推理算力会有万倍的增长。云端训好的模型总要落地到工厂、汽车、手机和耳机等场景中，这些场景对算力的需求呈十倍增长。

除了算力，更重要的是需要更大的存储容量，以及存储与计算之间极高的带宽。现在云端模型是TB级别，端侧手机是几B（几十亿参数）。要把这么大的模型搬到端侧，每次推导都需要把权重加载进来做乘加运算。我们做的“存算一体”，就是把存储和计算之间搬运数据的延时和功耗降低很多，让消费电子能跑更大的模型。

袁兵（主持人）：小鹰总，大模型行业未来会怎么发展？中国的大模型企业能赶超美国吗？

刘小鹰：2022年ChatGPT出来前，虽然国内有人在做，但美国确实领先了一段时间。不过我们的互联网大厂有资金，政府高度重视，加之国内有庞大的市场和人才储备，比如DeepSeek凭借量化积累突然跑出来，中国大模型有很大希望追赶上美国的估值。

最重要的是应用。未来“AI+机器人”会有极其顽强的生命力。AI机器人不需要吃饭，有电有光就能干活，到了太空有太阳能就能存活升级。马斯克的“擎天柱”就号称未来可以代替很多人手。所以我非常看好AI机器人在生产线和日常生活中的应用场景。

袁兵（主持人）：谢总和姬伟总，你们看到现在AI应用最多的是在哪些场景？

谢晖：我以前是做工程领域CAE软件开发的。我们发现汽车模具行业有两个瓶颈：一是设计严重依赖工程师经验，导致成本和周期浪费；二是CAD建模耗费大量体力劳动。为了改变这个状况，我们通过AI方式解决。去年我们的系统正式推向行业，汽车龙头企业都在大规模推广，甚至要求供应商必须上线我们的系统，以带动整车开发效率的提升。

姬伟：在投资层面，最直观的感受是效率提升。以前写一份行业研究报告至少要一个多月，现在利用AI工具三天就能出一份非常专业的报告。这直接导致我们春节后取消了两个分析师岗位的招聘计划。同时，内外部文件比如PPT的制作效率也大幅提升。

在医疗被投企业层面，研发效率也大大提高了。比如小核酸药物的分子结构筛选和修饰，原来需要四五个月出初步方案，现在利用AI专有工具只需3天，直接就可以进入动物实验阶段。二级市场现在更是大量依靠AI模型做即时决策，个人投资者未来很难与之比拼。

袁兵（主持人）：最后请每位嘉宾用一句话总结，你们最看好的AI应用或投资方向。

刘小鹰：AI加上机器人，这是我最看好的赛道，希望能重仓。

姬伟：对医疗企业来说，AI大幅提高了研发效率和准确率，降低了成本，这种提升是非常真实的。

钟时：现在确实是风口，只要贴上“太空算力”的边，猪都能飞起来。

张冉：AI会让我们更快地进入共产主义社会。

刘洪杰：最看好的方向是模型和芯片联合创新，我们公司正在做，欢迎投资。

谢晖：在工业领域，垂直领域的AI大模型会有更好的落地效果。

刘仁辰：AI还在发散期，最稳妥的方向是做AI时代“卖铲子”的人，比如做基础设施建设。

王阳：AI+Life Science（生命科学），不仅是医疗健康，还有人类的长寿。

袁兵（主持人）：我也看好AI基础设施建设。感谢各位嘉宾的分享。

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