文 | 新眸，作者 | 馬斯迪

昨天滴普科技敲鐘上市，市值突破 200 億港元時(shí)，從錢(qián)的流向來(lái)看，資本市場(chǎng)傳遞出了一個(gè)確定信號(hào)：AI 投資的風(fēng)向換了賽道。

這家以 " 產(chǎn)業(yè) AI 解決方案 " 為核心的公司，沒(méi)有 C 端爆款產(chǎn)品，也并非動(dòng)輒上億的用戶(hù)規(guī)模，但憑借在制造、零售、金融等領(lǐng)域的落地能力，獲得了機(jī)構(gòu)投資者的瘋狂追捧——其 IPO 超額認(rèn)購(gòu)倍數(shù)高達(dá) 7590 倍，創(chuàng)下港股主板歷史最高紀(jì)錄。

這一幕與三年前形成了鮮明反差。

2022 年末 ChatGPT 橫空出世，掀起了 C 端 AI 的狂歡浪潮：AI 繪畫(huà)工具、智能聊天助手、虛擬陪伴產(chǎn)品層出不窮，無(wú)數(shù)初創(chuàng)公司靠著一個(gè) Demo 就能拿到千萬(wàn)級(jí)融資，估值泡沫被迅速吹大。

那時(shí)的投資邏輯簡(jiǎn)單粗暴：用戶(hù)數(shù)、增長(zhǎng)速度、話題熱度成為核心指標(biāo)，至于商業(yè)化能力、實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，反而成了次要考量。但短短三年時(shí)間，市場(chǎng)的關(guān)注焦點(diǎn)完成了 180 度轉(zhuǎn)向，錢(qián)的流向不再追逐虛無(wú)縹緲的流量，而是涌向了能解決產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)的硬解決方案。

AI 投資的主線已經(jīng)清晰切換：從面向消費(fèi)者的通用型應(yīng)用，轉(zhuǎn)向深度綁定產(chǎn)業(yè)的垂直解決方案；從追求 " 想象力溢價(jià) "，轉(zhuǎn)向看重 " 落地變現(xiàn)能力 "；從押注單一技術(shù)爆款，轉(zhuǎn)向布局全產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)值重構(gòu)。

這場(chǎng)變革是技術(shù)發(fā)展、市場(chǎng)需求與資本理性共同作用的必然結(jié)果，2025 年，正是這場(chǎng)變革的關(guān)鍵分水嶺。

從廣撒網(wǎng)到深耕耘，產(chǎn)業(yè)端成投資核心

如果說(shuō) 2022-2023 年是 AI 投資的 " 跑馬圈地時(shí)代 "，頭部科技公司的布局還停留在 " 廣撒網(wǎng) " 階段——既要押注大模型研發(fā)，又要搶占 C 端流量入口；那么 2024-2025 年，巨頭們的投資策略已全面轉(zhuǎn)向，幾乎所有核心資本都流向了產(chǎn)業(yè)端的垂直整合，形成了 " 技術(shù) + 場(chǎng)景 + 生態(tài) " 的三維投資邏輯。

以騰訊為例，其轉(zhuǎn)向既包含技術(shù)落地的務(wù)實(shí)，也暗藏基礎(chǔ)設(shè)施卡位的野心。內(nèi)部層面，混元大模型已完成對(duì)游戲、廣告、金融科技三大核心業(yè)務(wù)的深度滲透，成為效率提升的內(nèi)生引擎；對(duì)外，騰訊云被推到產(chǎn)業(yè) AI 輸出的最前沿，成為承接外部需求的核心載體。

高盛在 2025 年 10 月的報(bào)告中明確將騰訊列為 " 中國(guó)市場(chǎng)最具確定性的 AI 應(yīng)用受益股 "，核心依據(jù)正是其在產(chǎn)業(yè)端的布局，且將其 2025-2027 年增速上調(diào)至 11%、25%、20%，遠(yuǎn)超此前預(yù)測(cè)。

而阿里的 AI 投資轉(zhuǎn)向也同樣堅(jiān)決，從 2024 年起就將 " 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化 " 列為核心戰(zhàn)略，AI 投資重點(diǎn)從之前的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用轉(zhuǎn)向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等硬核領(lǐng)域。

在工業(yè)制造領(lǐng)域，阿里云計(jì)算與多家汽車(chē)廠商合作，提供智能座艙交互解決方案，深入生產(chǎn)環(huán)節(jié)。同時(shí)，通過(guò)投資補(bǔ)強(qiáng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)：2024 年領(lǐng)投工業(yè) AI 初創(chuàng)公司望繁信科技；2025 年參與智能制造服務(wù)商黑湖科技的 D 輪融資，形成從底層算力到上層應(yīng)用的完整解決方案。

華為的 AI 布局始終跳出表層競(jìng)爭(zhēng)，牢牢鎖定 " 算力底座 + 垂直行業(yè) " 的核心路徑，不與同行爭(zhēng)搶 C 端流量，而是成為產(chǎn)業(yè) AI 的 " 基礎(chǔ)設(shè)施提供商 "。這種定位決定了其投資邏輯的獨(dú)特性——一切動(dòng)作都圍繞 " 強(qiáng)化生態(tài)控制力 " 展開(kāi)。

比如在算力層面，華為昇騰芯片持續(xù)迭代，已成為國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè) AI 解決方案的核心算力支撐，與多家服務(wù)器廠商合作推出 AI 服務(wù)器，滿足制造、金融、醫(yī)療等行業(yè)的算力需求，華為云為產(chǎn)業(yè)客戶(hù)提供從算力到算法的一體化服務(wù)。

字節(jié)跳動(dòng)的轉(zhuǎn)型最具反差感，從早期憑借剪映、CapCut 等 C 端工具收割流量，到如今將火山引擎推為產(chǎn)業(yè) AI 服務(wù)的核心，其投資策略完成了從 " 追逐用戶(hù)規(guī)模 " 到 " 兌現(xiàn)商業(yè)價(jià)值 " 的徹底轉(zhuǎn)變。字節(jié)的核心優(yōu)勢(shì)—— AI 算法與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，正在產(chǎn)業(yè)端釋放更大能量。

目前火山引擎已推出多個(gè)垂直行業(yè)解決方案，比如在傳媒領(lǐng)域，AI 自動(dòng)剪輯、字幕生成與內(nèi)容審核工具已服務(wù)數(shù)千家家媒體機(jī)構(gòu)；在制造、零售等行業(yè)，AI 工具同樣實(shí)現(xiàn)了覆蓋。

字節(jié)跳動(dòng)還通過(guò)投資補(bǔ)齊產(chǎn)業(yè)短板，2024 年投資工業(yè) AI 算法公司格創(chuàng)東智，接著參與醫(yī)療 AI 公司推想科技的 E 輪融資，拓展醫(yī)療健康領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)落地。與此同時(shí)，字節(jié)減少了對(duì) C 端 AI 應(yīng)用的投資，轉(zhuǎn)而將資源集中在能產(chǎn)生穩(wěn)定現(xiàn)金流的產(chǎn)業(yè)解決方案上，隨著 2025 年火山引擎收入同比高增，躋身字節(jié)第二增長(zhǎng)曲線，驗(yàn)證了產(chǎn)業(yè)端布局的商業(yè)可行性。

螞蟻的 AI 布局始終聚焦金融這一高價(jià)值、強(qiáng)合規(guī)賽道，從早期的支付風(fēng)控，逐步拓展至全鏈條金融服務(wù)智能化，形成 " 合規(guī)為先、效率為王 " 的獨(dú)特落地邏輯，避免了盲目擴(kuò)張帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

在核心業(yè)務(wù)中，螞蟻 AI 已實(shí)現(xiàn)全流程滲透，比如通過(guò) AI 優(yōu)化信貸審批流程，自動(dòng)處理保險(xiǎn)理賠單據(jù)，AI 智能投顧根據(jù)用戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)偏好推薦理財(cái)產(chǎn)品，等等。對(duì)外，螞蟻通過(guò) " 螞蟻鏈 +AI" 的組合，為各類(lèi)金融機(jī)構(gòu)輸出解決方案。

從騰訊、阿里到華為、字節(jié)、螞蟻，頭部科技公司的 AI 投資轉(zhuǎn)向高度一致：減少對(duì) C 端通用型應(yīng)用的投入，將資本與資源集中在垂直行業(yè)的深度整合上，以 " 技術(shù) + 場(chǎng)景 " 為核心，追求可落地、可驗(yàn)證、可盈利的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

這種轉(zhuǎn)向不是個(gè)別企業(yè)的選擇，而是行業(yè)發(fā)展的必然，也印證了 AI 投資主線的根本性變化。

C 端泡沫破裂與產(chǎn)業(yè)剛需爆發(fā)，AI 回歸工具本質(zhì)

這一輪 AI 投資主線轉(zhuǎn)變的背后，是產(chǎn)業(yè)界對(duì) AI 認(rèn)知的深化和務(wù)實(shí)化。

曾幾何時(shí)，市場(chǎng)追逐的是參數(shù)規(guī)模和數(shù)據(jù)中心的宏偉藍(lán)圖，而現(xiàn)在，真正的智者已經(jīng)開(kāi)始問(wèn)一個(gè)更根本的問(wèn)題：這些技術(shù)究竟能為企業(yè)帶來(lái)什么可衡量的業(yè)務(wù)價(jià)值？

" 為結(jié)果付費(fèi) " 正成為 AI 產(chǎn)業(yè)的新趨勢(shì)。Sierra 公司選擇成為客戶(hù)的 " 虛擬員工 "，僅在成功完成理賠、辦理貸款或派出救援等具體業(yè)務(wù)成果后，按效果抽取 " 傭金 "。

這種模式的成功，依賴(lài)于 AI 應(yīng)用范式的深刻轉(zhuǎn)變——不再綁定單一模型，而是動(dòng)態(tài)組合多個(gè)供應(yīng)商的差異化能力，形成針對(duì)具體任務(wù)的最優(yōu)解

正如 Anthropic 核心研究員 JulianSchrittwieser 所言，AI 的指數(shù)增長(zhǎng)不是 " 追求超人類(lèi)智能 "，而是 " 成為人類(lèi)的高效合作者 "。當(dāng) C 端的流量神話難以為繼，產(chǎn)業(yè)端的剛性需求自然成為資本的新寵。

很多人將 AI 投資轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)端歸因于 C 端 AI 失敗，這是典型的認(rèn)知誤區(qū)。

事實(shí)上，C 端 AI 并非沒(méi)有價(jià)值，而是在資本的過(guò)度追捧下被提前透支：2022-2023 年的 C 端 AI 狂歡，AI 繪畫(huà)、智能寫(xiě)作、虛擬陪伴等產(chǎn)品，核心價(jià)值在于 " 新奇體驗(yàn) "，但缺乏持續(xù)的用戶(hù)粘性與明確的商業(yè)化路徑。

OpenAI 的 ChatGPT 雖擁有 8 億周活用戶(hù)，每月處理超過(guò)數(shù)百萬(wàn)億個(gè)推理 Token，但商業(yè)化仍依賴(lài) API 調(diào)用與訂閱服務(wù)，盈利能力遠(yuǎn)不及企業(yè)級(jí)市場(chǎng)；而 Anthropic 的 Claude 憑借大量企業(yè)客戶(hù)，年化收入運(yùn)行率不斷突破，在企業(yè)級(jí)市場(chǎng)收入份額相當(dāng)于 OpenAI 的兩倍。

更關(guān)鍵的是，C 端流量紅利已見(jiàn)頂。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)規(guī)模趨于穩(wěn)定，用戶(hù)時(shí)間被短視頻、社交軟件等成熟產(chǎn)品瓜分，新的 C 端 AI 應(yīng)用很難突破流量壁壘。

同時(shí)，C 端用戶(hù)對(duì) AI 的需求呈現(xiàn) " 碎片化、低付費(fèi)意愿 " 特征：免費(fèi)工具可以吸引用戶(hù)，但付費(fèi)轉(zhuǎn)化難度極大；而企業(yè)級(jí)市場(chǎng)則完全不同，只要 AI 能解決實(shí)際問(wèn)題、提升效率，付費(fèi)意愿極強(qiáng)。

另一方面，JulianSchrittwieser 將 AI 發(fā)展比作 AlphaGo 到 Claude 的進(jìn)化：AlphaGo 證明了 AI 在特定領(lǐng)域的超越能力，而 Claude 則展現(xiàn)了 AI 作為 " 人類(lèi)合作者 " 的實(shí)用價(jià)值——能連續(xù)工作 6-8 小時(shí)，獨(dú)立完成 " 寫(xiě)代碼 + 總結(jié)文檔 " 的全流程任務(wù)。

早期 C 端 AI 的爆發(fā)，依賴(lài)于大模型的 " 單點(diǎn)突破 "，但技術(shù)成熟度不足以支撐產(chǎn)業(yè)應(yīng)用；而 2024-2025 年，AI 技術(shù)的三大突破讓產(chǎn)業(yè)落地成為可能：

一是模型穩(wěn)定性提升，Claude 通過(guò) " 過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì) " 與 " 自我驗(yàn)證機(jī)制 "，減少了任務(wù)中途 " 失憶 " 或 " 跑偏 " 的問(wèn)題，滿足了產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景對(duì)可靠性的要求；二是部署成本下降，大模型輕量化技術(shù)發(fā)展，使得中小企業(yè)無(wú)需巨額算力投入就能使用 AI 解決方案；三是可解釋性增強(qiáng)，針對(duì)工業(yè)、金融等低容錯(cuò)率領(lǐng)域，AI 模型逐步具備 " 決策溯源 " 能力，解決了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的核心顧慮。

AI 技術(shù)的發(fā)展正在遵循 " 通用技術(shù)擴(kuò)散規(guī)律 " ——正如電力、個(gè)人電腦等通用技術(shù)，初期聚焦技術(shù)本身，后期必然擴(kuò)散到各個(gè)產(chǎn)業(yè)。

前兩年的 AI 投資，資本沉迷于 " 概念炒作 "：一個(gè)初創(chuàng)公司只要沾上 " 大模型 ""AI" 標(biāo)簽，就能獲得高估值，甚至無(wú)需盈利、無(wú)需產(chǎn)品，僅憑一個(gè) PPT 就能融資。但 2024 年以來(lái)，資本開(kāi)始回歸理性，ROI 成為核心考核指標(biāo)，而產(chǎn)業(yè)端的 AI 應(yīng)用恰好具備 " 高確定性、高 ROI" 特征。

產(chǎn)業(yè)端的 AI 需求是 " 剛性需求 "，制造企業(yè)需要 AI 提升產(chǎn)能、降低成本，金融機(jī)構(gòu)需要 AI 優(yōu)化風(fēng)控、提高效率，能源企業(yè)需要 AI 保障安全、節(jié)約能耗。相比之下，C 端 AI 的商業(yè)化路徑模糊，ROI 難以衡量。

很多 C 端 AI 產(chǎn)品依賴(lài) " 免費(fèi) + 廣告 " 模式，但廣告收入無(wú)法覆蓋研發(fā)與算力成本；而付費(fèi)訂閱模式的用戶(hù)滲透率極低，難以形成規(guī)模效應(yīng)。資本的本質(zhì)是逐利，當(dāng) " 概念炒作 " 的泡沫破裂，必然轉(zhuǎn)向能帶來(lái)穩(wěn)定回報(bào)的產(chǎn)業(yè)端。

科技股不一定是唯一贏家

前段時(shí)間，美國(guó)先鋒領(lǐng)航首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家喬 · 戴維斯發(fā)表了一餓很有意思的觀點(diǎn)，AI 時(shí)代最受益的未必是當(dāng)下的科技股，價(jià)值股或成‘意外贏家’ "。

當(dāng) AI 投資主線轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)端，這場(chǎng)技術(shù)革命的紅利不再局限于科技公司，而是會(huì)擴(kuò)散到千行百業(yè)——那些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中積極擁抱 AI、完成數(shù)字化改造的 " 價(jià)值股 "，正在成為 AI 時(shí)代的真正受益者。

這一邏輯的核心在于，AI 作為通用目的技術(shù)，其終極價(jià)值不是催生新的科技巨頭，而是重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率與價(jià)值鏈條。

典型的例子，電力的普及讓汽車(chē)、制造等行業(yè)受益，個(gè)人電腦的發(fā)展讓零售、服務(wù)等領(lǐng)域爆發(fā)，AI 的全面滲透也將讓傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)迎來(lái) " 價(jià)值重估 " 的機(jī)會(huì)。

制造業(yè)作為 AI 產(chǎn)業(yè)落地的核心領(lǐng)域，也是價(jià)值股集中的板塊。過(guò)去，制造業(yè)企業(yè)因 " 增長(zhǎng)緩慢、技術(shù)含量低 " 被視為 " 低估值資產(chǎn) "，但 AI 的介入正在徹底改變這一現(xiàn)狀——通過(guò) AI 優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低運(yùn)營(yíng)成本，傳統(tǒng)制造企業(yè)的盈利能力與增長(zhǎng)潛力大幅提升，估值迎來(lái)修復(fù)。

這些傳統(tǒng)制造企業(yè)本身具備穩(wěn)定的現(xiàn)金流、成熟的市場(chǎng)渠道與扎實(shí)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)（即 " 價(jià)值股 " 屬性），AI 的介入沒(méi)有改變其核心業(yè)務(wù)，而是通過(guò)效率提升放大了其固有優(yōu)勢(shì)。相比之下，純科技股面臨技術(shù)迭代快、競(jìng)爭(zhēng)激烈、盈利不確定等風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)于投資者而言，2025 年的 AI 投資不再是 " 押注單一賽道 "，而是要把握 " 產(chǎn)業(yè)賦能 " 的核心邏輯：既要關(guān)注科技巨頭的產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局，也要重視傳統(tǒng)價(jià)值股的 AI 改造機(jī)會(huì)；既要看重技術(shù)實(shí)力，更要關(guān)注落地能力與商業(yè)化成效。

在機(jī)構(gòu)看來(lái)，AI 這一新興產(chǎn)業(yè)才剛剛開(kāi)始，從 ChatGPT 誕生到現(xiàn)在，也不過(guò) 3 年時(shí)間。未來(lái) AI 技術(shù)將不斷滲透至所有傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，可以看到人工智能帶來(lái)的全面機(jī)會(huì)。