在 AI 重构生产力的浪潮下合法正规的配资平台，青年创业者如何抓住机遇？
峰瑞资本创始合伙人李丰认为，应用驱动技术创新，中国商业史上有很多这样的例子。作为穿越多轮技术周期的投资人，他发现：即使开始时技术不是最领先，借助中国的产业条件，用应用驱动技术，能慢慢走向全球领先。
他提到，中国技术创新的密码在于"应用 - 数据 - 技术"的飞轮效应，从抖音的崛起、Insta360 影石的上市到 OceanBase 的诞生，无不印证这一逻辑。对于这一轮大模型，他直言未必就能实现通用人工智能，中国互联网已经发展 30 年了，技术创新和数字化还没结束。
以下是李丰在"创业邦 2025 新青年创投大会"上的演讲实录，由创业邦整理。
01 技术热潮有周期，AI 不是第一次站在风口
杭州如今变成了创业、投资最网红的城市。我记得在今年之前，不管是杭州还是其他地方，大家都还在焦虑。中午我刚见了 11 年前我投过的一家杭州公司的创始人，他们是做互联网金融相关的，经历了很折腾的周期，现在活得挺好，也收获了一些蜕变和成长。
我当时就想，一个城市和一个创业公司、一个行业一样，都需要经历一些起起伏伏。杭州能有今天的关注度，一定是过去做对了一些事。其实这一轮大模型的热潮，也得益于杭州的 DeepSeek 等公司带动起来的竞争氛围。
今天大家都在焦虑，AI 到底会怎么样？中美在 AI 领域谁会更领先？谁能成为中国 AI 的应用王者？要回答这些问题，我们不妨先看看历史上类似的问题是怎么被回答的，或许能找到些线索。
过去十年，中国人工智能领域经历了多轮热潮。
2013 年卷积神经网络兴起带来的大家熟悉的视觉识别热潮，催生了人脸识别"四小龙"；2015 年开始的智能驾驶，经历了两三次起起伏伏，到今天还在演进；再往下，从阿里开始的数据中台，还有 AI+ 生物应用、AI+ 制药等，也都是与 AI 有关的热潮。
这次大模型算不算 AI 的高光时刻？这是 AI 的最后一次热潮吗？大模型一定能通向通用人工智能？相信大家的答案各不相同。我可能稍微保守一点。因为如果 AI 经过 4 次、5 次泡沫后，这次就实现了通用人工智能，那这个泡沫次数或许少了点。
往前看，互联网行业经历了那么多起起伏伏，今天的 AI 和之前的大数据，都算是互联网潮流或数字化趋势里的某一次泡沫、热潮或技术创新。到现在互联网发展都 30 年了，技术创新和数字化还没结束。要说今天 AI 就成了终极想象力，就能产生通用人工智能？我的答案是偏保守的。
02 应用驱动技术创新是中国科技发展的典型路径
不久前，国家领导人有提到，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要坚持自立自强，突出应用导向。
成长为全世界级别的大数据公司抖音就是个例子。它在创业初期还是今日头条的时候，主要得益于大数据推荐引擎这个技术，到今天这个技术依然很重要。当然，大数据在 2015 年前后开始热的时候，也是人工智能中的一轮泡沫，因为它是数据化基础设施。
抖音为什么能做成全世界的 Tiktok？往前追溯，它先成了中国的头条和抖音。再往前，2016 年中国第一次成为全世界最大的单一智能手机市场，超过了美国，之前一直是美国，诺基亚时代更是如此。华为、小米、VIVO、OPPO 这些企业，以高性价比在中国普及了智能手机。因为用户多了、需求多了、数据多了、新传感器多了，从 2015 年起，大数据有了用武之地——足够多的人、数据、手机、用户，让大数据精准引擎能发挥作用。中国作为单一最大市场，成就了最好的推荐引擎；中国的商业模式迭代很快，头条、抖音从中脱颖而出。
2013 年人脸识别刚开始热的时候，还没有四小龙。那时大家总说中国的"人脸识别" computer vision 技术赢不了美国。也许 2016、2017 年之前是这样，但今天，转账交易、工商注册与变更、登机，除了酒店部分取消了，很多场景里大家刷一下脸就行。10 年前，有人认为中国卷不过美国的 computer vision 技术，但到 2018、2019 年之后，全世界计算机视觉顶会和顶刊上，排名靠前的论文和演讲，大部分来自中国公司或学者。原因很简单，这些技术在生活中被用到了各种各样的场景，通过应用推动了技术进步。
再看智能驾驶，这是已经趟过三次 AI 泡沫的领域。2020 年之前，可能只有很少的人会认为中国智能驾驶能超过 Waymo 和特斯拉。当时大家还在争论智能驾驶是用规则 -base 的技术，还是端到端的技术，谁的技术更多，谁的数据采集更多。但到今年，带有辅助驾驶功能的车辆、数据和相关算力，我想大家会无可争议地认为中国是领先的。至于未来谁会领先，主要看谁最终能通过应用和数据形成飞轮驱动也就是所谓的 AI 增长。想明白这个问题，大概就能猜到未来智能驾驶的样子。
03 技术未必最领先，但能借势突破
再举个例子，中国很多原始技术创新一开始不一定是最好的，比如刚提到的人脸识别、智能驾驶、AI 制药。尽管开始时这些都不算领先，但过了 3-5 年，长一点像智能驾驶过了十年，结果就不一样了。
最后举个青年创业者的例子。大概 12 年前，也就是 2013 年 8 月，我参与投了年轻人刘靖康，当时 VR 虚拟现实刚火了第一轮，他的图像拼接技术做得很好，创办了相关公司。他是 90 后，当时刚 23 岁，毕业才一个月。今年六月，他创立的公司 Insta360 影石在科创板上市。
他做对了什么？他的软件技术肯定是很好的，虽然不一定最领先。2015 年，他做了个重要的决策：从南京去深圳，从头开始，从软件转向硬件。好处是，他结合了中国最好的产业基础——华南的消费电子产业链，用他的软件技术，加上中国消费电子产业链，做出了全景相机。从 2016 年到 2025 年 6 月，大概 9 年时间，他把公司带到了科创板上市，还卷过了 Gopro。Gopro 的规模和效益远不如影石。
人脸识别也好，智能驾驶也好，包括影石，他们都证明了一个道理：即使一开始，国内这些软技术或原创技术不是最领先的，但因为中国有特定条件，结果就不同了。比如人脸识别借助了中国最好的数字化基础设施，通过应用卷技术，慢慢把技术的规模、效应、效率、领先性变成中国最好，也变成了全球最好。
不管是当时 23 岁的刘靖康，还是像华为、比亚迪、大疆等成熟公司，中国的技术创新能慢慢走到各行业前列，都经历了这个过程。
04 大模型的未来，看谁能驱动应用飞轮
今天要猜大模型谁行，谁是未来，还不容易。中国和美国的 AI 谁会更好，大家也各执一词。关键看谁在应用上做得更多，以及谁能最快、在最大规模上用应用驱动技术。
最后一个例子，阿里发明了"双 11 "，早年用的是商业软件，处理并发需求时挑战巨大，有时甚至还需要"半人工、半技术"解决问题。后来为解决高峰期的瞬时并发问题，他们重新做了数据库，也就是今天大家知道的、至少是"世界最领先的数据库之一"的 OceanBase。这件事的起源也是应用驱动的，是为了解决连亚马逊黑五都没碰到过的、这么大并发量的支付和交易需求。在解决问题的过程中，他们用当时的先进技术，结合应用场景和中国的工程师红利，飞轮转了两三圈，做成了架构和技术水平全球最好的数据库系统。
所以，不管是今天的技术热点，还是过去的技术热潮，最终都在变成我们体验到的现实合法正规的配资平台，比如人脸识别、智能驾驶、手机上的图像处理应用等等。所以大模型的未来，谁有机会，中国会怎样，大抵也绕不开应用驱动技术这个规律。
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