AI行业投资逻辑的演变 - 行业投资逻辑正从关注技术本身转向关注商业场景的落地与价值创造 投资重点从创业者背景和技术演示转向场景的真实性、可复制性和持续放大能力 [4] - 2025年融资市场已明确体现这一趋势 MiniMax、月之暗面、银河通用等公司凭借清晰的核心应用场景获得大额融资 [4] - 具身智能、AI芯片、自动驾驶成为2025年资本最集中的投资方向 [4] AI技术发展阶段与核心驱动力 - AI技术发展已从“能不能”的阶段进入“能不能真正落地赚钱”的阶段 商业场景的成熟条件已经具备 [2] - 行业关注重心正从技术本身转向场景价值 资本、产业和政策均参与其中 [2] - 2026年年初形成的清晰判断是“得场景者 得AI” [2] 中美AI场景发展路径差异 - 国内AI发展更多依赖链主企业、政府和渠道推动 数据获取相对容易 在AI与硬件结合方面具备优势 更适合打造偏“硬”的生产力场景 [5] - 硅谷AI发展依托产品自增长和开发者生态 受数据和合规约束更强 场景创新以软件为主 强调投资回报率可测、部署成本低、可复制性强 [5] - 硅谷许多项目深耕法律、医疗、金融等细分领域 通过数据壁垒快速完成商业验证 [5] 未来AI场景发展的关键因素与方向 - 影响AI场景发展的宏观因素多元 包括政府政策、平台入口、链主企业、基座模型、AI原生公司、生态体系以及GPU和能源等基础设施 [4] - 2026年“AI+”将成为生存题而非选择题 大模型加速向“智能体”转变 机器人向“具身智能”升级 [4] - 低空经济、AI for Science、智能制造等新场景有望实现深度突破 [4] - 决定未来胜负的关键在于能否创造全新的、万亿级的原生场景 而非场景的广度 [9] 对不同市场参与者的战略启示 - 对大企业而言 面临在“+AI”（用AI给旧产品打补丁）和“AI+”（用AI进行自我革命）之间的战略抉择 以及短期场景收益与长期技术能力布局的权衡 [7] - 对创业者而言 需判断是做需要更多耐心和资源的AI原生创新 还是离现金流更近的用AI提升效率 [7] - 对投资人而言 需平衡投资共识与反共识 2025年具身智能、人形机器人以压倒性优势成为AI领域融资规模最高的品类 而让投资人一战成名的往往是反共识项目 [7] - 一位AI投资人指出存在反直觉现象：有时资本足够耐心 但创业者未必愿意为可能伟大的事情投入同等时间和坚持 这种耐心差异影响共识与反共识的形成 [7]