《中国企业家》：怎么看当下爆火的Agent热？

周志峰：其实（2016年）AlphaGo时就提出了强化学习Agent的概念了，今年Agent发展连跨了几步。我觉得有三个核心的要素，让Agent的发展方向变得更清晰了。

第一，2024年底发布的OpenAI的o1模型为代表的推理模型，可以让Agent处理更长、更复杂的任务。没有大模型的推理能力，就没有Agent。同时，DeepSeek加速了这一发展，降低了模型调用成本，如果调用模型的成本动辄就要几百元人民币或更高，那智能体也很难落地。

第二，Anthropic的MCP协议（或概念）至关重要，因为它解决了AI智能体（Agent）与外部工具交互的核心问题。该协议定义了一个双向通信框架，使得智能体能够有效地调用工具，并真正实现与外部环境的深度互动。

第三，谷歌推出的Cross-Agent架构，即A2A（Agent-to-Agent）通信，印证了一个关键趋势：智能体（Agent）的未来发展绝非孤立运行，而必然走向群体协同，将多个智能体有效连接起来的技术。

而巧合的是，这些突破都在过去半年内集中涌现，这正是智能体概念近期备受关注并迅速升温的核心原因。

但从结果上看，我觉得今天的Agent距离能够让用户持续使用、愿意持续付费、成为高频使用产品，仍存在一定距离。

《中国企业家》：应用很重要。

周志峰：应用如果不起来，那么今天的算力投入、资本市场上英伟达的高股价等都将缺失坚实的基础。我觉得现在Agent还是一个概念，技术价值的体现最终还是在于应用落地和产品化。Agent也许只是AI技术演进和应用落地的一个中间态方式。互联网发展中期被称为dot com年代，很多公司被称为dot com企业，但dot com只是技术展现的一种形式，最终还是要落实在四大领域——社交领域、娱乐领域、信息领域、电商领域——的闭环应用。

新入口战争

《中国企业家》：在C端，阿里巴巴、夸克和腾讯重点做AI搜索，比如内置Agent，搜索这个古老入口的竞争为什么变得这么激烈？

周志峰：在AI落地早期，搜索是比较清晰易懂的，人与信息的连接这件事的价值非常简单直接，越外显的需求，大家越会先去做。

《中国企业家》：你怎么看阿里的夸克，他们打法很猛。

周志峰：越是通用的软件应用，比拼的就越是AI技术水平、数据和流量的能力。

启明创投没有直接投资过这领域的创业公司，因为我们从一开始对它的认知就是这件事的成功要有三个要素，而其中AI占的比例过小，所以你投一个以AI能力为核心的新一代的创业公司，它可能是比大厂都要做得强一点，但如果这一技术部分在AI搜索成功这件事的权重只占30%，你在其中得了90分，别人得了70分，乘以30%，最后可能也不足以获胜。

所以，这是一个资源型的事。最后还是流量，谁流量便宜，肯定用户就会汇聚到哪里去。对于用户来讲，哪一个应用最有名，就更倾向于使用它。所以一开始我们就知道大厂肯定会做，因为需求清晰且外显。

《中国企业家》：像我们常用的美团或小红书等APP，它们在Agent时代会不会成为用户的第二入口，第一入口变成Agent？

周志峰：我们之前和几拨人聊过，一类是手机厂商与其他形态的终端设备提供商，一类是服务、内容、工具等软件应用。现在大家都在关注未来会是什么样子，智能体会不会催生一个新的多边网络经济，会不会颠覆掉在互联网、移动互联网时代形成的双边网络。

手机制造商认为手机这个大终端流量入口会是用户与AI产生连接最主要的设备，不容易被颠覆。大家现在经常提到的AI硬件，比如搭载AI能力的眼镜、耳机、PIN等设备，未来可能有机会成为新的入口，从手机那里转移走用户的很多需求，正如智能手机当年从PC端转移走了即时通信与社交、游戏、生活服务等需求一样。所以手机公司觉得AI是千古一遇的大机会，也是大挑战。

如果这么推演，所有的应用对用户都不重要了。用户需求的发起，比如购物或者寻求某个服务，可能是手机上的Personal Agent个性化智能体发起的，Personal Agent就像是人拥有的一个极高能力且非常了解你的助理，这个Personal Agent替代人去庞大的应用网络中，帮人挑选最好的服务或产品。而以往是用户根据应用的搜索功能或者推荐算法去选择服务或产品。只要Personal Agent还是需要承载在手机上，那么手机就非常有价值。

我觉得未来AI时代的生态格局，现在挺难说的，没有人能预测，这可能不是Billion Dollar Question（十亿美元问题），可能是Trillion Dollar Question（万亿美元问题），我觉得没有人能在当下给出一个确切的答案。

Agent雷声已响

《中国企业家》：移动互联网时代出现了一批超级APP，Agent时代，会不会也出现一个或者数个超级入口级的Agent？

周志峰：我们一直有一个理论，任何一代技术浪潮都是分成两个阶段。第一阶段是技术加速期，主要就是发展技术底座与生态，对标互联网，现在的AI浪潮我觉得大概处在互联网的90年代末期，离出现QQ（1999年开始运营）、Facebook（2004年成立）这么大影响力的应用，还有距离。当然，Agent的演进不见得真的需要这么多年，因为现在的技术生态比互联网时代成熟很多，可能一年会走完以前五年的历程。

总之，AI现在还处在技术加速发展期，模型能力边界还远远没有到，这时候很难马上出现颠覆性的超级应用。判断是不是从技术加速期到了应用加速期，主要是看两个基本指标：性能和成本。互联网的本质是连接，它的性能指标是互联网的连接速率。20世纪90年代连接速率是14.4Kbps到56Kbps，很慢。成本是每小时上网要花费10元人民币，等于当时平均月工资的三十分之一，上几十个小时的网，就没有钱生活了。所以90年代互联网应用主要是适合文本、低像素图片为主的网页浏览、电子邮件、BBS等应用，偏工具属性。但到了2004年、2005年，连接发展为4~5Mbps的高速宽带，成本对应那时候的平均月工资基本可以忽略不计了，互联网应用也就爆发了，呈现为各种更精巧的多媒体应用。

周志峰 摄影：邓攀

所以我觉得，今天看AI的性能和成本，明显都还没有达到成熟稳定期，AI智能水平在未来一两年还会高速提升，而从AI模型的token调用费用来看成本，每百万token的output（输出）成本是去年同时期的大概八十分之一，我估计一年内又得下降近十成。在技术加速期没有走完之前，过去一两年中我们没有看到AI浪潮中出现超级APP也就不足为奇了。

《中国企业家》：从技术加速期到应用加速期的转换，现在还没有完成？

周志峰：2025年，从AI的性能和成本两个指标上来看，能看到要进行转换的感觉了，我们认为2025年也许就是从技术加速期到应用加速期的转换点，转换刚刚开启，应用全面落地的隆隆雷声已经在远方隐隐可闻了。

我们作为投资机构有很多接触前沿创新的机会。我们投了一家做AI教育的公司，产品初具雏形了。教育的容错率是很低的领域，需要在AI技术上做大量工程上的优化。比如一个小朋友问AI助教一个问题，AI系统先在语言转换成文本的环节延迟几秒，模型处理再需要几秒，然后合成为语音回答再几秒，那这个AI助教带来的体验是不可能被接受的。但过去6个月，这些问题随着AI技术发展都已经解决了。

另外，根据摩根士丹利分析师的报告，他们统计云计算在中国用了10年时间，取得了30%的采纳率。他们认为这波AI浪潮可能3年就能达到30%的采纳率。

《中国企业家》：原来在教育行业，存在一个“不可能三角”，就是个性化、高质量和低成本，AI也好，Agent也好，下一步就是把更多“不可能三角”变成可能。

周志峰：这也是AI或者Agent的本质，能够实现对不同用户的个性化，又能够低成本地实现，同时还可以保证是高质量的，在教育行业叫“因材施教、有教无类”。

《中国企业家》：现在对于一个创业者来说，AI提供了一个很好的思考方式，就是先列举行业当中的这些“不可能三角”，再看是否能够用AI的方式解决。

周志峰：这肯定是一个维度，我们内部推演，什么领域或行业AI将率先落地，用了多个不同的维度去思考。有的同事用“不可能三角”，哪个领域AI能够同时达到三者取其三，打破行业中的“不可能三角”，AI的价值就更大，更外显，肯定就应该先落地。

还有一种维度，过去二十年，互联网、云计算两个浪潮之下，看哪一个行业数字化程度最高，数字化解决得好，带来两个优势，第一，今天所讲的AI Agent，工作流、外部工具都是线上的，如果一个行业以前线上化都没有实现，今天提AI赋能会很难。

第二，今天做AI Agent的Prompt Engineering提示工程和强化学习，都需要大量的高质量的数据，如果这个领域以前没有通过数字化积累足够多的数据，那也很难去落地AI。大家能够看到教育、互联网等几个领域AI率先落地，因为行业在线化程度高。

还有一个维度是，AI辅助人能降本增效。降本增效对薪资高的行业最有意义，如游戏开发、金融、医疗等行业。其实，不光是AI，在之前的很多个科技浪潮中，最早的落地都是在金融、生物医药等领域，因为降本增效最明显。

通用Agent适合大厂

《中国企业家》：中国的Agent创业是不是都要面临一个问题，如果微信做了，我怎么办？

周志峰：我们团队内部有一个观点，通用型Agent目前还没有被验真或者验伪，我们一直不是很看好，我们目前没有办法相信通用Agent能由创业公司来做大。

因为，第一，定义得太general（通用），就没法做好，带来很多系统冗余，同时总有很多长尾用户需求满足不了。或者说，在某些细分领域，比如做旅行行程规划，还是携程这样的行业专家来做一个细分领域的Agent更容易做得更好。

第二，创业公司做general，需要面对大量inference（推理）成本，很容易由于代价太大，最后转嫁到消费者，消费者很难接受，这也是一个问题。所以我们更看好垂直领域的Agent，起码在今天的模型智能水平的条件下是比较合理的。

AI六小虎：应用落地战略聚焦

《中国企业家》：你怎么看DeepSeek R1出来之后，对“AI六小虎”的影响？

周志峰：刺激挺大的，春节后，我们立刻就跟被投的几家基础模型公司开了董事会。