“这波智能体竞争会�年移动互联网之战更快决出胜负?！?/p>
文｜《中国企业家》记者 李艳艳
编辑｜何伊凡见习编辑｜李原
头图来源｜受访者
扎根AI投资领域十余年，宋春雨经历过许多“非共识”时刻。
身为联想集团副总裁、联想创投首席投资官及高级合伙人，他累计投资了近百家AI相关企业，如今备受瞩目的寒武纪、智谱AI、阶跃星辰、无问芯穹、摩尔线程、第四范式、旷视科技等头部公司，都曾得到这家知名本土CVC机构的青睐、注资和扶持。
2017年，联想创投在A轮便投资寒武纪，并成为少数参与过寒武纪全部四轮融资的机构。彼时，宋春雨和团队面对许多不解和质疑，市面上也没有专业的半导体领域投资机构，“投资人也不看这个”。
但宋春雨坚信，AI发展潜力下，寒武纪的价值终将释放，“我们没有把它当成GPU去投资，而是当成AI加速处理器。AI时代需要有半导体级别的专用DSA加速芯片，我们要去支持?！?/p>
来源：受访者
回望过去三年，宋春雨感受到，这波大模型带来的AI全新范式是革命性的。过去六个季度，仅在生成式AI赛道，美国市场就投�多亿美元，“这基本等同�年以后所有AI投资的总和?！?/p>
投资标的在极速爆发的同时，进入的时间窗口也在快速收敛。
宋春雨非常看好智能体的前景。他相信下一阶段，Agent将是AI商业价值的最终载体，智能体时代也会诞生一批超级应用和超级平台，“全球范围�家没问题”。
但他预测，留给这一波创业公司和投资机构的“窗口期”只有这一两年——今明两年尤其重要。这波智能体竞争会�年更快决出胜负。
10月底，联想创投投资的LiblibAI宣布完成𱄽.3亿美元B轮融资，这是今年国内AI应用赛道最大单笔融资。在巨头围堵的AI应用赛道中，LiblibAI是目前中国最大的多模态模型与创作社区，平台上孵化�多万AI创作者。
LiblibAI界面截图 来源：受访者
“大家看到Liblib有非常强的生图能力，那大模型的能力怎么和它适配？它们怎么和大厂竞争？”宋春雨对此曾有过担忧。
LiblibAI创始人陈冕给他的答案是，“我会保持超过基个月，去定义或配置我的产品和智能体的能力”。“所以它现在反而在牵引别人。基模大厂要思考做什么样的能力，训练基模到什么程度，才能去服务Lovart（Libilib推出的海外AI设计平台）这个产品?！?#23435春雨对《中国企业家》说。
11月底，在联想创投北京总部，宋春雨接受了《中国企业家》的独家专访。他详细披露了投资LiblibAI的过程、智能体浪潮下的机会与泡沫，以及联想创投对于AI的投资逻辑。对于当下备受公众关注的“AI教育”“AI末日论”等涉及未来、安全和治理的热点话题，他也分享了自己的观点。
以下为对话实录（有删减）：
谈“押注LiblibAI和陈冕”：不可替代性在哪儿？
《中国企业家》：LiblibAI获得了今年国内AI应用最大单笔融资，联想创投也参与其中。你看中了他们什么？
宋春雨：LiblibAI是一个有着平台属性的超级智能体，每个人都可以变成designer（设计者），然后通过自然交互方式，重塑软件体系。它有机会成为AI时代的Photoshop、剪映和Canva——这几家公司都是千亿以上的市值。所以，它属于联想创投最希望瞄准的一类平台级机会。
这个项目，我们大概从A轮就开始看，当时它只做了LiblibAI。最终投它，是因为它还做了Lovart（海外AI设计平台），证明了这个团队有原生AI的原创能力，能实现在全球原创、首发，定义“生图”这个品类。在“生图”这件事上，之前有Runway和Midjourney在做。但它们只是把图片生成出来，这个能力还是太薄了。
《中国企业家》：当前大模型和AI应用竞争已经白热化，LiblibAI的不可替代性体现在哪儿？
宋春雨：LiblibAI团队不止于生图，它是端到端的。对所有多媒体图片、视频，都可以生图、编辑、处理，通过自然语言交互或者简单的拖拉拽方式，最终让图或视频变成你想要的样子，它是一个全新范式。这个团队对“生图”这件事有非常强的认知，这是我们非常喜欢的一点。
团队的能力，也是我跟陈冕交流时非常欣赏的。大模型的能力怎么和它适配？大厂也在做，它们怎么竞争？陈冕说“我会保持超过基模六个月，去定义或配置我的产品和智能体的能力”。
所以它现在反而是在牵引别人。基模大厂反而要思考用哪些能力，训练基模到什么程度，才能去服务好Lovart这个产品，这一点我觉得很难想象。这个产品的ARR（年度经常性收入）每周都在快速增长，也是目前智能体赛道单笔融资最多的中国团队，我们对它的发展非常有信心。
《中国企业家》：跟陈冕接触过程中，你们聊得最多的话题是什么？
宋春雨：我们主要聊的是他对产品的思考，包括Lovart是如何引爆的？Lovart的核心竞争力是什么？Lovart有工具属性，怎么逐渐让它生长成一个平台？
最近，我们还在一起研究下一个爆点产品，因为陈冕已经有了一套框架，能端到端地定义下一个智能体，包括下一代新的社交平台。以及怎么通过技术手段，把Agent的Infra成本、生图时的token消耗降得更低。
谈“参考价值”：“优选平台级属性的战略机会”
《中国企业家》：押注LiblibAI背后，你对AI Agent的投资、筛选逻辑是怎样的？
宋春雨：去年我们就在关注这一领域。首先，我们对Agent的核心判断，它是AI和AI商业价值的最终载体。物理世界靠机器人、具身智能；大模型和算力不直接参与商业价值的落地，数字世界就要靠智能体。
所以Agent的大赛道上，我们认为会出现超级独角兽，而且数量会远超移动互联网时代，全球范围再涌�家没问题。
《中国企业家》：你们投智能体的选择逻辑是什么？
宋春雨：第一，相比垂类，我们会优先投具有平台效应的超级智能体。当然它肯定也要是个超级应用，而平台相当于是生物链的上游。
移动互联网时代诞生的最上游产品有两个，一个是微信，一个是抖音和TikTok。他们掌握了移动互联网最重要的属性——社交。这从腾讯和字节跳动的盈利能力也能看出来，字节跳动的全年营收已经超过了Facebook。
还有一类平台像美团，它是一个链接型O2O，对接了线上、线下商户所有的信息流、商流。但它的交付成本非常高，要靠骑手、通过外卖来履约，它的价值链相比社交来说有较大差异。所以我们会优选平台级智能体的战略机会。
第二，在垂直行业、垂直领域的SaaS AI化，美国还有非常多得机会。比如AI coding的Cursor，通过工具达成超强的AIGC能力，提高生产效率。它们也有投资价值，但也会有天花板。
第三，我们也会看全球不同区域的机会，比如美国、中国和欧洲的创业生态。这一波中美是AI的两极。欧洲次之，再后面可能是日本。这波AI繁荣的理论基础是数学，欧洲有很多顶级名校和数学教育资源基础，数据保护也做得很好。像被谷歌收购的DeepMind实际是一家英国公司，DeepMind的CEO Hassabis也是数学家。
实际上，Lovart没在全球完全引爆时，我就跟团队说，我们可以考虑出手了。它本来在我们投资的第二档“垂类工具”范畴里。但陈冕做了Lovart后，让我们看到了第一层平台级机会的逻辑。
《中国企业家》：与LiblibAI接触这一年，对你投资其他项目有没有参照？
宋春雨：我们更加坚定了那个逻辑：你有没有开创品类的能力。哪怕大家都在同一时间做，你是第一个做出来，而且第一款引爆的，我们就会非常看好。如果一个创业者有非常强的深度思考，能定义核心竞争力和差异化价值，而且团队执行力超强，即使早期没有做出成果，我也会关注。
谈“超级应用”：“超强的生成、理解和超自然交互能力”
《中国企业家》：你曾公开表示更看好Agent前景，认为它会孕育“下一个抖音级的超级应用”。这个“超级应用”需具备哪些特质，最可能先落在哪个领域？
宋春雨：这样的超级应用应该有几个能力。一是具备生成式AI的超强原生新能力，比如生图、生视频、生文本。二是超强的研究和理解能力。我们从算法角度讲，Agent引入了预训练和强化学习的后训练，两大范式推动理解能力不断增强，许多Agent已经能超过博士生水平。三就是超自然交互，除了Lovart，我们还投了一家公司叫ONE2X，创始人原来是Kimi产品负责人，更早前在旷视团队。
我们也非常看好AI Coding。我们最近投了一家AI Coding公司。它和Cursor有明显区别，因为Cursor现在基本上是IDE（集成开发环境），但这家已经是一个端到端的AI Coding的Agent，你丢给它一个工程说明书，它直接就能帮你生成最终的软件，体验完全不一样。
我们还看好vibe coding（氛围编程），最近在挑选选手。如果说Lovart是“人人都可以变成设计师”，那vibe coding的愿景是“人人都可以是一个程序员”。比如说你想要一个教网球的应用，现在就可以对着这个App说，我想要一个什么样的网球教练，它可以放视频，可以监控我的动作，能把所有我喜欢的球星的动作整理出来。它就会根据你的需求，定制个程序下载到手机上。
我相信谁都会有一些个性化需求，只是需求被压制了。随着基础模型能力的快速提升，它还会再进化。
《中国企业家》：多模态领域的想象空间会被怎样加持？
宋春雨：现在用大模型去生成短剧、动漫，效果已经非常好。我们看好了几家，还没出手。他们的大模型和现实的工厂一样，有虚拟角色库、每个演员的人设。假设我有一个剧本，就可以从库里挑选现成的，输入场景和分镜，就能生成动画模型。这些已经整个改变了电影工业。
我们还看好去中间化的应用。我们投的Head AI就是这个逻辑，它会把广告主和全球的KOL做精准触达，代替Agency（广告代理机构）去做整个广告主产品的整合营销。
谈“泡沫和窗口”：“这一波智能体浪潮会�年那个时代更加快速地收敛”
《中国企业家》：你觉得这波创投潮中，存在“伪需求”或“过度炒作”吗？
宋春雨：需求真伪实际是价值大小之分。比如说，美国比较专注垂直领域产业SaaS的AI化，那它就是一个工具，它的价值肯定没有平台级那么大。
所以我觉得AI这一波不是伪需求，而是一次人类生产力的革命，堪比新一代工业革命。所以我们内部早有共识，一定要拥抱这次革命。就像我跟陈冕讨论的那个观点，Agent要能做到引领基模的未来才有价值，因为它跟商业闭环强相关。
比如Claude原来是个通用技术大模型，但现在强化的反而是代码和数学。理论上讲，就是在coding强大的基础上，智能体大幅引领、定义了基模的需求，它也为此基本放弃了和OpenAI、多模态的竞争。这就是智能体牵引模型的走向，因为基模没法直接产生商业价值，必须通过智能体去体现。
《中国企业家》：什么时候才能实现你预想的这种生态？投资的窗口期有多少？
宋春雨：今明两年就好比是中国移动互联网�年。快手、字节跳动、美团，就诞生在移动互联网新物种公司的元年，也就�年。这一年，3GG切换，有足够多的带宽去承载。现在基模已经相当可用，智能体就可以上了。从早期投资角度讲，要找到这些好苗子。
这一波智能体浪潮会�年更加快速地收敛，一个品类可�个月就决出胜负，没有第二名和第三名的空间了。不像移动互联网时期，大家竞争的周期还很漫长。像Lovart，它的融资可以支持它去做快速迭代，因为生图、生视频很耗token。一旦走通了用户体验门槛闭环，资本市场会更愿意选择第一名。
《中国企业家》：AI智能体的爆发，对终端硬件提出了哪些新要求？你感受到的最大变化是什么？
宋春雨：这波AI革命带来的最大智能硬件变革，就是人机交互?！癆I+硬件”也是我们的第一级平台级机会。OpenAI并购了Jony Ive（前苹果传奇设计师）的公司，就是要做全新的AI原生硬件。它不一定是现在的手机，可能是放在桌面上或者佩戴在身上的，类似眼镜或者耳机。
我们今年投了一个AI眼镜公司叫莫界，AI眼镜是AI时代的第一个原生硬件。之前类似产品都没有火，因为用不上。现在有了多模态AI，我很希望有一个眼镜，健身时戴着它，出去玩给我旅游信息；看到未知的东西，都能跟我互动。目前AI眼镜的轻薄度、续航都做得不错，但还是偏重。
来源：受访者
“可穿戴AI硬件”可以搜集你所有个人的context（上下文），然后和一些在PC或手机上的智能体互通。或者监控你的体能和健康信息，这都是刚需。
谈AI投资中的“非共识”与“错过”：超前布局寒武纪
《中国企业家》：过�多年，你一直扎根在AI投资领域，最年和此年的体感有何不同？
宋春雨：大模型带来的AI全新范式确实是革命性的。之前的AI是渐进性的，生成式AI革命后，Transformer基于强大的算力，能在预训练、强化学习后训练的两大范式基础上，带来全新体验。
此外，AI在最年才进入到快速迭代过程中。过去六个季度，美国市场投�多亿美元在生成式AI赛道，这也是前所未有的。这个数字基本超过�年以后所有AI投资的总和，以前每年也就投两三百亿美元。
《中国企业家》：你曾很早投资寒武纪，那时候所面对的不解和猜测是否更多？
宋春雨：当然，那个决策肯定是非共识的。我们投寒武纪的时候，市面上还没有专业的半导体领域投资机构，他们也不看这个。我们当时就坚信AI的发展潜力，所以我们不是把它当成GPU来投资的，而是当成AI加速处理器。AI时代需要有半导体级别的DSA（领域专用架构）加速芯片，我们要去支持。
《中国企业家》：是什么支撑你一路坚持？
宋春雨：我们一直在投AI，已经投�多家AI公司，联想创投/3的投资项目是AI相关。我们最早投了旷视科技，那还是Deep Learning（深度学习）理论的时代。他们的首席科学家孙剑老师关于ResNet（残差神经网络）的论文，曾为全球人工智能做出重大贡献。
Transformer之所以能计算和收敛，一个基础原理就是因为ResNet。大家的成功都在叠加上一代成果，不断进化。我们在投资中，也可以清晰看到AI进化的整个脉络。
我�年就投资了寒武纪，他们紧密跟踪GPU走向，当OpenAI的ChatGPT走.5代时，寒武纪团队就知道超大规模神经网络通过Transformer训练，已经成了，他们也随之完成了超前布局。
《中国企业家》：回顾AI投资这三年，你对基础大模型的投资似乎有些克制，会不会也有遗憾？
宋春雨：我们基模布局非常完整，中国目前领军的两个基模创业公司阶跃星辰和智谱AI，我们都投资了。欧洲也已经投了Mistral AI。Agent这块，我比较遗憾的是错过了Manus。当时团队了解过，但他当时还是插件产品，我们不是很看好。后来他们又出了Deep Research新产品，很快就爆了。
另一个遗憾错过的可能是欧洲的Lovable。我很喜欢vibe coding这个定位，当时也找了他们的团队。但他们在芬兰，创业者只拿欧洲的投资，那一轮就没有投进去。
谈“未来”：“看好AI+具身智能”
《中国企业家》：未~3年，AI领域还有哪些让你兴奋的、可能产生颠覆性创新的方向？
宋春雨：除了智能体，我最期待的就是“AI+具身智能”。就像Transformer引爆了ChatGPT时刻一样，具身智能的基础模型也会迎来收敛的时刻。有些洗杯子、洗碗、拧螺丝的机器人并不需要通用智能，所以具身智能的模型应该是多样性的，有点像寒武纪新物种大爆发的时刻。
刚刚过去的联想创投CEO年会上，我提到一个词叫“双重智能”。就是说一个是数字世界的智能体，一个是物理世界智能体，两者将融合共生。落脚到具身智能，比如我们投资的星动纪元、它石智航、逐际动力、星海图等，这些才是纯具身。
《中国企业家》：每次技术革命都伴随阵痛，但也催生了新的技术图景，你怎么审视这场AI变革？
宋春雨：第一，AI还是要安全、可信赖。现在AI在某种程度上，确实可以自进化，因为它有后训练，神经网络也是偏固定式的，往后怎么发展，会不会像碳基一样，变成特异性的，这些还是未知命题。
第二，人类要做好准备，拥抱硅基和碳基智能体共存的新经济体社会。你可能就是要和数字员工一起工作，数字员工并不是一个physical（客观存在、有形）的人，你也可能是和一个physical的机器人协作。比如说在硅谷，现在可能超过一半的代码已经是AI在写。
来源：受访者
《中国企业家》：诺奖得主杰弗里·辛顿教授认为，AI导致人类灭绝的概率高�%~20%。你如何看“AI末日论”？系统智能超过人类后，我们对其缺乏有效的控制怎么办？
宋春雨：AI治理要和AI进化同步考虑。美国、欧洲已经制定了各种战略，相信中国也将加强对AI领域的治理。美国最近提出了AI for Science（科学智能），我认为AI for Science也是平台级的机会，因为研究的是基础科研领域的突破。
AI肯定是新时代的研发范式工具，所以我们又投了紫东太初等几家国内AI for Science的公司。它现在还是科学家的辅助工具，如果缺了它，DeepMind研究蛋白质要花很多年，确实非常厉害。
《中国企业家》：你现在使用频率最高的智能体是什么？
宋春雨：因为工作，海外几家基模大厂的Agent我都会用，比如GPT Pro、Gemini、Nano Banana最新版和Sora App。国内，像千问、豆包、元宝、Manus，还有我们自己投的阶跃星辰的跃问。投资一些新技术领域时，会用他们去做一些针对性的背景研究。
我们团队内部正在定义，如何借助大模型和智能体，做好投资管理。每年我们会看上千个项目，所有投资项目的信息，也可以拿来训练一个风险投资的大模型。
谈“AI焦虑”：“这一次人工智能的推进者不是‘白胡子教授’，全是年轻人”
《中国企业家》：你身上有多重角色。你是AI领域的投资人，你也是一个父亲，要教育孩子怎么接触AI。不同角色驱动下，你的焦虑感有何不同？
宋春雨：首先，最近几年因为专注AI，我能非常清晰地预判到，以AI为核心的这波全新产业革命大时代必将来临。代际模型进化非常快。3年前ChatGPT才推出，而现在，GPT-5的智力水平和能力和ChatGPT-3.5已完全没有可比性。
再看AI基建投资，美国星际之门已经要增加�亿美元。OpenAI准备在美股上市，市值大概接万亿美元，它发布ChatGPT年时间，这已经是私募市场最高估值的创业公司了。接下来，它还要融�亿美元。
再看Agent的演进，美国现在是SaaS的AI化，80%风险投资的钱都投在了AI赛道。过去六个季度，AI领域风险投资超�多亿美元。中国的千问、DeepSeek、智谱、阶跃星辰、豆包，也都在发全新的代际模型，中美的模型代际差距已经从几年缩短到只有几个月。
很明显，在人工智能领域，“中美两极”共同引领全球创新，中国智能体的创业势头非常强劲。所以这真的是一个大时代，非常dynamic（充满活力）。我的焦虑更像一种情绪，能在这样一个大时代来临时，和联想创投、联想集团一起参与其中，甚至影响整个进程，还是令人非常兴奋的。
摄影：李艳艳
教育方面，我觉得我的孩子一定要学好数学，因为数学是设计这一代人工智能的基础。
上一代人工智能还基于生物智能、神经网络，这一代更偏向数学算法，比如Transformer。现在的大模型神经网络底层，就是一个Transformer算子。人类所有的语言、文本和图像，都通过这个算子算法去算，然后逼近一个概率最优解。
我跟团队也讲，这一次人工智能的推进者不是“白胡子教授”，全是年轻人。比如Mistral AI的创始人�年的，他就是个数学家。为什么Mistral AI团队在法国？因为法国是欧洲数学最好的地方。Meta的Llama团队，也全是数学专业毕业的。
《中国企业家》：当你的孩子去接触AI时，你会允许他们用什么？
宋春雨：他们这代人非常会用工具，所以我的态度很开放。以前那种“填鸭式”教育，一开始就把神经网络全给列上、嵌入，然后灌参数，就是死记硬背。但真正的人脑是一个deep research型的神经网络，要通过强化学习、不断刺激。
强化学习是一种自主学习的能力。GPT从o1到o3，完全是自己学习的，设计好奖励机制，逐渐它自己就能融会贯通。
Agent的进化要求我们必须持续学习。尤其在创投领域，比如“强化学习”这个后训练范式出来后，预训练基本上就到头了。因为人类所有知识已经学完，接下来就要靠后训练。
《中国企业家》：最近有一篇论文谈到，智能体能记住很遥远的事情，可以吸收很多以前的知识，但可能对最近或当下并不知情。而当我们关掉这个智能体，一切又归零了。
宋春雨：这个也会有解决方案。联想现在做的Hybrid AI（混合式人工智能），相当于把记忆体、记忆带给智能体。我们在本地会有一个小模型、端侧模型，主要用来构建你个人的Context Information（上下文信息），这样它就更懂你，会跟云端的智能体、大模型互动。它知道你每天的工作内容，可以自动推送给你所需信息，这就是更加高效和准确带来的价值。