在科技迅猛发展的时代，人工智能（AI）无疑已经成为引领新一轮产业革命的核心动力之一。全球企业纷纷拥抱AI技术，试图借助其变革力量在竞争中突围，然而业界对AI产业化的拐点何时来临却众说纷纭。毕竟AI技术从实验室到商业化的这条路，充满了各种不确定性与挑战。

那么，为什么AI技术难以大规模商业化？AI产业化的关键瓶颈又在哪里？中美在AI竞争策略的选择上各有哪些侧重？中国AI产业的潜在破局之路又该如何打造……针对上述问题，和鲸科技创始人范向伟最近在X-MAN的内部闭门会上，给出了个人的分析——作为曾经的技术投资人、如今的AI创业者，范向伟从技术演化的规律趋势、中美宏观市场及政策的对比，以及中美AI投资的不同逻辑出发，结合创业过程中的现实挑战与个人感悟，较为系统地探讨了当前AI产业化所面临的复杂局面，以及可能的破局机会点，希望能为同样关注AI产业发展的创业者们提供一个视角。Future X也将持续关注AI技术在各个垂直领域不断探索产业落地的突破与创新。

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近年来，AI技术在全球范围内取得了飞速发展，尤其是在中美两国的引领下，产业规模不断扩大。然而，尽管AI产业发展势头强劲，但我们在迎接拐点之前，依然面临着一些重要的挑战。在我们讨论“AI产业拐点即将来临”这个问题时，有必要先明确什么是“拐点”。

在经济学和技术创新中，拐点通常指的是一个系统或市场的发展进入新的阶段，表现为某种结构性变化。这种变化往往具有不可逆性，且会对未来的发展方向产生深远影响。

01.

AI产业拐点判断的三个标准

1. 技术成熟度达到临界点：当一项技术发展到一定程度时，其创新速度和应用范围会迅速扩展，从而推动整个产业进入快速增长期。比如，大模型和自监督学习等技术的突破，标志着AI技术从实验室走向大规模商业应用的成熟度正在加速提升。

中国经济的第二曲线是数字经济与科技产业

2. 市场需求的爆发性增长：拐点的另一个标志是市场需求的激增。当越来越多的行业开始采用AI技术解决实际问题，并且形成可持续的盈利模式时，产业的拐点往往随之而来。例如，近年来AI在医疗、金融和制造业等领域的应用正逐步从试验阶段进入全面推广，这也预示着市场对AI的需求已经从“尝试”转向“依赖”。

3. 产业结构的重塑：拐点还可以表现为产业结构的根本性变化。随着技术、市场和资本的持续投入，AI行业内的竞争格局可能发生重大改变，新的市场领导者可能会出现，现有的商业模式可能被颠覆。例如，过去由几家大公司主导的市场，可能会随着中小企业创新的崛起而变得更加多元化。

AIGC是一次重要技术变革​​ 图片来源：招商证劵

在我看来，目前的AI产业正处于这样一个临界点的前夜。技术的不断突破、市场的逐步扩展以及产业格局的潜在重塑，都在表明AI产业的拐点即将到来。然而，这个拐点的实现还需要解决当前存在的几个瓶颈问题。

02.

瓶颈一：基础设施的大规模投资，

使得应用创新不稳

首先，我们来看基础设施方面的挑战。虽然中美两国在AI基础设施建设上的投资规模都相当巨大，但各自的侧重点和投资路径却存在显著差异。

根据数据显示，美国在2023年投入了约5000亿美元用于AI相关的基础设施建设，其中包括高性能计算设备、数据中心扩建以及网络基础设施优化。这些投资主要由大型科技公司如谷歌、微软、亚马逊等主导。英伟达作为核心硬件供应商，也扮演了关键角色。其中，英伟达在2023年的收入约为1000亿美元，这一规模的销售额进一步带动了上下游6000亿美元的相关投资。特别是其A100和H100芯片系列，成为了数据中心和AI研究的核心支柱。

相比之下，中国在AI基础设施上的投入虽然略低，截至目前大约为1000亿人民币左右，但政府在其中却扮演了更为积极的角色，主要推动了全国范围内的大规模数据中心建设和AI计算平台的普及。这些项目往往由国家支持的科技企业和地方政府共同推进，旨在提升国家整体的科技实力和自主创新能力。

然而，这种在AI领域大规模基础设施的投资也带来了应用创新的不稳定性。在中国，许多企业刚完成基于某一代硬件的应用开发时，市场上就推出了更新、更高性能的硬件平台，导致原有的应用迅速过时。特别是诸如英伟达一类的技术厂商，其硬件升级周期的大幅缩短，加快了AI研发的速度，但同时也缩短了原有应用的市场生命周期。这种现象使企业不得不在短时间内进行新一轮的研发投入，而这对于资源有限的中小企业来说，压力巨大，甚至难以为继。

03.

瓶颈二：AI产业化是技术、产品、

商业模式的叠加创新

其次，AI产业化过程中还面临着诸多复杂性和不确定性。AI的产业化不仅依赖于技术的突破，还需要在产品和商业模式上进行叠加创新，这给企业的运营带来了前所未有的挑战。

举个具体的例子，早期的语音识别技术虽然在技术上取得了一定的突破，但由于当时的硬件限制和市场接受度不高，产品并未成功进入大众市场。随着大模型技术的兴起，一些企业投入了大量资源开发新一代语音识别应用。然而，这些企业往往在产品尚未完全成熟之际，就被更新的技术所取代，导致原有的开发平台迅速过时。比如，一家专注于自然语言处理（NLP）技术的创业公司，经过反复的技术攻关推出的产品，刚进入市场时，却碰上谷歌和OpenAI推出了更为先进的大模型，使得这家公司原有的产品在竞争中直接失去了市场优势。

这种技术的快速迭代不仅加剧了市场竞争，还使得企业在产品研发和商业模式的制定上面临巨大的不确定性。根据麦肯锡的报告，AI应用的生命周期已经从五年前的五年缩短到现在的三年左右，这意味着企业需要更快的响应速度和更灵活的战略规划。然而，许多企业无法在如此短的时间内调整自身的产品策略，导致市场份额逐渐萎缩。

此外，叠加创新的复杂性也增加了企业的运营成本。一些企业在推动技术、产品和商业模式的同步创新时，发现需要协调不同部门的合作，从技术研发到市场营销，再到商业模式的验证，每一个环节都充满了挑战。这样的运营复杂性不仅耗费了大量资源，也让企业难以保持长久的竞争力。

04.

瓶颈三：大厂的饱和式投入，

对于中小创新者的挤出效应

第三就是大企业的饱和式投入对中小企业的巨大威胁。这是我最为关注的一个领域，尤其是最近看到一些中小企业在激烈的市场竞争中逐渐被边缘化，甚至被迫退出市场。

近年来，科技巨头如谷歌、亚马逊和微软等公司在AI领域投入了大量资金。这些大企业不仅拥有雄厚的资金实力，还掌握着庞大的数据资源和市场渠道。在市场推广上，大企业能够快速占据市场，通过大规模的广告投放和营销活动，使得自家产品迅速成为行业标准。而中小企业则在这种高压竞争下，逐渐失去了市场立足点。

举例来说，一家专注于计算机视觉技术的中小企业，在开发了一款创新的图像识别应用后，遇到了来自谷歌的强大竞争。谷歌不仅推出了更为全面的图像识别服务，还通过与硬件厂商的合作，将这一技术集成到其生态系统中。结果，这家中小企业的市场份额被大幅压缩，最终不得不转向其他细分市场寻求生存机会。

在融资方面，中小企业同样面临巨大困难。尽管近年来全球AI创业公司的融资金额增长了近三倍，但这些资金往往集中在少数几家具有显著市场潜力的企业中。而许多中小企业由于市场份额有限、技术更新不及时，难以获得投资者的青睐。根据Pitch Book的数据，2022年，全球AI创业公司中有超过60%的企业在A轮融资后难以获得进一步的融资，这反映出中小企业在资本市场中的困境。这种融资困难进一步限制了中小企业的市场增长能力。许多企业在没有足够资金支持的情况下，难以进行大规模市场推广和技术更新，最终在激烈的市场竞争中被淘汰。

国家生成式AI的收入与募资 图片来源：Kelvin Mu

结合以上三个瓶颈的分析，我认为当前AI产业正处于一个关键的转折点。基础设施的不稳应用、产业化的复杂性以及大企业的竞争压力，使得AI创新难以跑通数据飞轮的良性循环。

在其他产业，数据飞轮模型已经被证明是一个有效的创新驱动力。例如，在电商行业，亚马逊通过不断积累用户数据和行为反馈，优化产品推荐和供应链管理，实现了技术与市场的良性互动。在社交媒体领域，Facebook利用海量用户数据，优化广告投放和内容推荐，进一步提升用户黏性和平台收入。然而，在AI领域，由于上述三个瓶颈的存在，数据飞轮难以形成稳定的循环，企业无法充分利用数据积累带来的优势，推动技术和市场的双向发展。

05.

中国AI企业的潜在破局路之一：

找到中国式创新的特色

面对这些挑战，我认为中国的AI产业必须找到自身的特色，以应对全球竞争。中美在AI创新上的差异非常显著。北美的创新更多集中在基础研究和前沿技术上，谷歌、OpenAI等公司主导了许多技术的初期突破。然而，这些技术在商业化落地方面往往面临较高的成本和较长的周期。

相比之下，中国在应用端的创新上具备显著优势。中国拥有庞大的市场和丰富的数据资源，这为AI应用的快速迭代和大规模推广提供了良好的条件。举例来说，在智能零售领域，中国的无人便利店和自助支付技术已经大规模铺开，并在短时间内实现了多次技术迭代。中国的企业能够以更低的成本、更快的速度，将创新技术转化为实际应用，从而在全球市场上占据一席之地。

北美和中国AI企业投融资对比

此外，中国的政府支持也为AI应用的推广提供了重要保障。通过政策扶持和资金投入，中国企业能够在较短时间内实现技术的产业化，并与北美的基础研究形成互补。中美之间在技术研发与技术应用上的这种互补关系，有助于中国企业在全球AI产业中找到自己的定位，形成具有国际竞争力的创新体系。

国家政策利好AI企业的发展 图源：光明日报

06.

中国AI企业的潜在破局路之二：

聚焦垂直场景

对于中小企业而言，破局的关键在于聚焦垂直场景，形成端到端的AI解决方案。我认为，专注于特定的行业或应用场景，是中小企业应对大企业竞争压力的有效策略。

举几个典型的案例：在医疗AI领域，一些中小企业通过专注于特定的病症检测或医疗影像分析，形成了完整的端到端解决方案。例如，一家专注于眼科疾病诊断的AI公司，通过与医院合作，开发了一套从图像采集、分析到诊断建议的完整系统。这种系统不仅提高了诊断的准确性，还能够与医院的现有系统无缝对接，实现闭环服务。

此外，在农业AI领域，一些中小企业则通过聚焦智能农业，提供从数据采集、分析到作物管理的全流程解决方案。这些企业通过与农业设备制造商合作，也能开发出适用于不同作物和气候条件的智能管理系统，为农户提供精准的种植建议和病虫害防治方案。

这种垂直化的创新策略不仅帮助中小企业避开与大企业的正面竞争，还能够通过深耕细分市场，形成独特的竞争优势。而且，这种优势可以帮助AI中小企业通过与大企业的合作进一步放大自身差异性，从而与大企业形成互补关系，共同推动AI技术的落地和应用。

总而言之，目前的AI产业正处于一个关键的拐点前夜。我们所面临的基础设施投资的瓶颈、叠加创新的复杂性，以及大企业对中小创新者的挤压，都是产业迈向新阶段时必须克服的障碍。然而，正如任何产业的成长过程一样，挑战往往与机遇并存。通过寻找适合自身的发展路径，无论是通过更低成本、更快迭代的中国式创新，还是通过聚焦垂直场景的小公司创新，AI产业都有机会迎来突破。

而身处AI产业拐点即将来临的前夜这样一个充满不确定性但又蕴含巨大潜力的时刻。我们要做的，就是在这变化的浪潮中找到自己的定位，这不仅是对AI产业发展的展望，也是我们每一个创业者的使命和责任。