技术发展与产业前景 - 技术正从大模型向多模态、AI Agent与具身智能跃迁，产业处在技术奇点与商业爆发的交汇口 [1] - 智能体正于金融、医疗、教育等垂直领域快速渗透，下一代智能硬件的竞争焦点是“会做事、总在场、有记忆、能进化” [3] - 随着世界模型的建立，智能体终将从数字世界走向物理世界，实现自主学习甚至与人类共同发现新物理规律 [3] 智能体落地现状与挑战 - 业界对智能的期待已远超“检索+简单工作流”，AI智能体在高容忍度场景如线下中介、情感陪伴等领域将优先落地 [3] - 智能体在金融等场景容错率极低，需过技术关、信任关和合规关，需平衡时效性、准确性和成本 [4] - 市场对智能体交付完成度的要求越来越高，创业者调试优化的时间已经不多 [4] 中国AI应用与创业机遇 - 中国AI应用走在国际前列，多个全球“首个智能体”来自中国，得益于过去20年在互联网、移动互联网积累的产品经理能力以及对技术的快速跟进 [3] - 预测未来全球最顶尖的智能体中将有三分之二来自中国创业团队 [3] - 中国创业者在AI竞争中资源相对较少，应避免同质化竞争，转向合作以产出高质量成果 [4] 投资策略与逻辑 - 智能体公司估值尚未锚定，商业化处于早期，当前智能体可分为通用和垂类两种，前者天花板高但风险高，后者超额回报想象空间有限 [5] - 投资选择垂类智能体的关键在于市场空间大、付费意愿强，且能在一定阶段构建护城河，同时对算力等底层基础设施持续关注 [5] - 建议采取“哑铃策略”投资：一端投资与复杂工作流紧密结合的To B应用以抵御技术风险，另一端投资风险高但天花板更高的通用方向作为未来押注 [6] 产品构建与竞争策略 - AI时代产品的增长由创新驱动而非流量驱动，应优先于模型能力构建产品，使应用随模型能力水涨船高 [4] - 智能体创业需避开大模型能力迭代的主赛道，以免受大模型公司版本升级的冲击，应基于核心能力定义具体服务领域 [5] - 新一代Agent产品应是“天生全球化”的，认知领先与极致执行至关重要 [4]