近日，在IT桔子主办的《桔说·风起云涌2025年中国创投分析与2026年趋势展望》活动上，L2F光源创业者基金（Lighthouse Founders' Fund）执行董事黄雪群女士系统阐述了当前AI投资领域的核心趋势与深层逻辑。她认为，AI正在完成一次从“可选配置”到“核心配置”的结构性跃迁。两三年前，AI更多还是投资组合中的一个赛道选择；但从去年开始，AI已经不再只是一个行业主题，而是开始重塑企业的生产方式、组织效率和产业价值分配逻辑。黄雪群女士介绍了L2F光源创业者基金的定位：作为中国首个面向AI、兼顾创新与全球化机会的Multi-Founders' Fund，L2F背后出资人汇聚多位头部互联网与科技企业家、AI及前沿科技领域领军人物、产业龙头企业及极具全球化视野的企业家家族；重点关注AI应用、硬件和具身智能、算力生态、前沿科技等新兴赛道，重点布局种子轮和天使轮阶段。基金2025年投资了超20个项目，并在持续积极出手，在早期资金支持、战略方向把控、深度产业场景赋能等方面为创业者提供帮助，助力实现从技术构想到产品落地，再到规模化增长的完整路径。在她看来，这一轮AI浪潮的意义，不在于“是否参与”，而在于“如何成为基础设施重构过程中的受益者”。未来真正有价值的公司，不是简单叠加AI能力的公司，而是能够把AI嵌入核心流程、持续交付结果，并最终改写单位经济模型的公司。按不同口径，2025年AI已经吸走全球约50%-60%的风投资金，规模在 2020亿至2587亿美元之间。与此同时，超过 1亿美元的mega deals占到AI投资总额的约 73%。这说明AI不再是资本市场里的一个热门板块，而是在成为新的资本集中器和产业基础设施。黄雪群女士认为，这轮AI投资的抬升，本质上是三股力量的共振，而不是单纯的风险偏好回升。第一，是生产力溢价开始被验证：AI正在从“提升效率的工具”变成“可以交付结果的数字劳动力”，资本因此愿意给予更高估值锚。第二，是基础设施与地缘竞争共同推动的竞赛：算力、模型、数据中心和能源配置，正在成为国家竞争与平台竞争的新支点。第三，是退出预期的重估：当AI开始主导资金流向、带动并购、二级市场叙事与核心资产定价时，一级市场对头部公司的预期也随之而上修。这一轮AI与过去几轮技术革命最大的不同，在于它不再只是提升连接、传输或存储效率，而是开始进入任务本身，承接一部分原本需要人完成的认知型工作流。随着大模型能力提升，AI的价值正在从“辅助工具”转向“结果交付者”，这也是为什么资本市场愿意给予更高的生产力溢价：它被重估的不是工具属性，而是未来组织效率和单位产出的边界。她认为，随着模型层能力被持续拉平，应用层的机会并没有减少，反而变得更加具体。中国创业者在移动互联网时代已经反复验证过自己在用户洞察、产品打磨和快速迭代上的优势；进入AI时代之后，这些能力并没有失效，只是竞争门槛从“能不能做出功能”抬升到了“能不能更快找到真实需求，并把能力稳定落到产品体验上”。因此，真正值得关注的，并不是应用层还有没有机会，而是谁能够在模型快速同质化的背景下，率先定义新的用户入口和新的产品品类。黄雪群女士引用了英伟达首席执行官黄仁勋的观点："AI is not a tool, AI is work."——并进一步指出，这句话真正值得重视的，不是把 AI 简单理解为一个更强的工具，而是看到它正在从“辅助人工作的软件”，演进为“可以被组织、调用和编排的数字劳动力”。如果从这个角度去看，这一轮AI 带来的变化，也不只是旧有流量的重新分配，更是入口、交易链路和需求生成方式的重构。一部分机会来自 AI 对既有行业效率结构的重写；另一部分机会，则来自 AI 作为新交互层之后，所催生出的新增量场景和新基础设施。在产品方法论上，她也给出了一个很清晰的观察：过去大家讨论prompt engineering，本质上是在解决“怎么让模型更好地回答”；后来转向 context engineering，重点是“怎么把更完整、更相关、更个性化的信息送到模型面前”；而现在更关键的，正在变成 harness engineering——也就是如何通过环境设计、工具编排、反馈回路和系统约束，让模型不是偶尔表现得聪明，而是能够稳定、可控、可规模化地把事情做完。黄雪群女士总结说，随着基础模型能力持续抬升，AI产品真正的分水岭已经不再只是模型调用本身，而是能否在模型之上构建一套稳定的结果交付系统。未来最有价值的产品，未必是回答最好的产品，而更可能是那些最先把“意图理解—任务执行—结果交付”这条链路做深、做稳、做规模化的产品。—END—
夜雨聆风
