回望过去三年,宋春雨感受到,这波大模型带来的AI全新范式是革命性的。过去六个季度,仅在生成式AI赛道,美国市场就投出2000多亿美元,“这基本等同于2000年以后所有AI投资的总和。”
投资标的在极速爆发的同时,进入的时间窗口也在快速收敛。
宋春雨非常看好智能体的前景。他相信下一阶段,Agent将是AI商业价值的最终载体,智能体时代也会诞生一批超级应用和超级平台,“全球范围超50家没问题”。
但他预测,留给这一波创业公司和投资机构的“窗口期”只有这一两年——今明两年尤其重要。这波智能体竞争会比2012年更快决出胜负。
10月底,联想创投投资的LiblibAI宣布完成了1.3亿美元B轮融资,这是今年国内AI应用赛道最大单笔融资。在巨头围堵的AI应用赛道中,LiblibAI是目前中国最大的多模态模型与创作社区,平台上孵化了2000多万AI创作者。

LiblibAI界面截图 来源:受访者
“大家看到Liblib有非常强的生图能力,那大模型的能力怎么和它适配?它们怎么和大厂竞争?”宋春雨对此曾有过担忧。
LiblibAI创始人陈冕给他的答案是,“我会保持超过基模6个月,去定义或配置我的产品和智能体的能力”。“所以它现在反而在牵引别人。基模大厂要思考做什么样的能力,训练基模到什么程度,才能去服务Lovart(Libilib推出的海外AI设计平台)这个产品。”宋春雨对《中国企业家》说。
11月底,在联想创投北京总部,宋春雨接受了《中国企业家》的独家专访。他详细披露了投资LiblibAI的过程、智能体浪潮下的机会与泡沫,以及联想创投对于AI的投资逻辑。对于当下备受公众关注的“AI教育”“AI末日论”等涉及未来、安全和治理的热点话题,他也分享了自己的观点。
以下为对话实录(有删减):
谈“押注LiblibAI和陈冕”:不可替代性在哪儿?
《中国企业家》:LiblibAI获得了今年国内AI应用最大单笔融资,联想创投也参与其中。你看中了他们什么?
宋春雨:LiblibAI是一个有着平台属性的超级智能体,每个人都可以变成designer(设计者),然后通过自然交互方式,重塑软件体系。它有机会成为AI时代的Photoshop、剪映和Canva——这几家公司都是千亿以上的市值。所以,它属于联想创投最希望瞄准的一类平台级机会。
这个项目,我们大概从A轮就开始看,当时它只做了LiblibAI。最终投它,是因为它还做了Lovart(海外AI设计平台),证明了这个团队有原生AI的原创能力,能实现在全球原创、首发,定义“生图”这个品类。在“生图”这件事上,之前有Runway和Midjourney在做。但它们只是把图片生成出来,这个能力还是太薄了。
《中国企业家》:当前大模型和AI应用竞争已经白热化,LiblibAI的不可替代性体现在哪儿?
宋春雨:LiblibAI团队不止于生图,它是端到端的。对所有多媒体图片、视频,都可以生图、编辑、处理,通过自然语言交互或者简单的拖拉拽方式,最终让图或视频变成你想要的样子,它是一个全新范式。这个团队对“生图”这件事有非常强的认知,这是我们非常喜欢的一点。
团队的能力,也是我跟陈冕交流时非常欣赏的。大模型的能力怎么和它适配?大厂也在做,它们怎么竞争?陈冕说“我会保持超过基模六个月,去定义或配置我的产品和智能体的能力”。
所以它现在反而是在牵引别人。基模大厂反而要思考用哪些能力,训练基模到什么程度,才能去服务好Lovart这个产品,这一点我觉得很难想象。这个产品的ARR(年度经常性收入)每周都在快速增长,也是目前智能体赛道单笔融资最多的中国团队,我们对它的发展非常有信心。
《中国企业家》:跟陈冕接触过程中,你们聊得最多的话题是什么?
宋春雨:我们主要聊的是他对产品的思考,包括Lovart是如何引爆的?Lovart的核心竞争力是什么?Lovart有工具属性,怎么逐渐让它生长成一个平台?
最近,我们还在一起研究下一个爆点产品,因为陈冕已经有了一套框架,能端到端地定义下一个智能体,包括下一代新的社交平台。以及怎么通过技术手段,把Agent的Infra成本、生图时的token消耗降得更低。
谈“参考价值”:“优选平台级属性的战略机会”
《中国企业家》:押注LiblibAI背后,你对AI Agent的投资、筛选逻辑是怎样的?
宋春雨:去年我们就在关注这一领域。首先,我们对Agent的核心判断,它是AI和AI商业价值的最终载体。物理世界靠机器人、具身智能;大模型和算力不直接参与商业价值的落地,数字世界就要靠智能体。
所以Agent的大赛道上,我们认为会出现超级独角兽,而且数量会远超移动互联网时代,全球范围再涌现50家没问题。
《中国企业家》:你们投智能体的选择逻辑是什么?
宋春雨:第一,相比垂类,我们会优先投具有平台效应的超级智能体。当然它肯定也要是个超级应用,而平台相当于是生物链的上游。
移动互联网时代诞生的最上游产品有两个,一个是微信,一个是抖音和TikTok。他们掌握了移动互联网最重要的属性——社交。这从腾讯和字节跳动的盈利能力也能看出来,字节跳动的全年营收已经超过了Facebook。
还有一类平台像美团,它是一个链接型O2O,对接了线上、线下商户所有的信息流、商流。但它的交付成本非常高,要靠骑手、通过外卖来履约,它的价值链相比社交来说有较大差异。所以我们会优选平台级智能体的战略机会。
第二,在垂直行业、垂直领域的SaaS AI化,美国还有非常多得机会。比如AI coding的Cursor,通过工具达成超强的AIGC能力,提高生产效率。它们也有投资价值,但也会有天花板。
第三,我们也会看全球不同区域的机会,比如美国、中国和欧洲的创业生态。这一波中美是AI的两极。欧洲次之,再后面可能是日本。这波AI繁荣的理论基础是数学,欧洲有很多顶级名校和数学教育资源基础,数据保护也做得很好。像被谷歌收购的DeepMind实际是一家英国公司,DeepMind的CEO Hassabis也是数学家。
实际上,Lovart没在全球完全引爆时,我就跟团队说,我们可以考虑出手了。它本来在我们投资的第二档“垂类工具”范畴里。但陈冕做了Lovart后,让我们看到了第一层平台级机会的逻辑。
《中国企业家》:与LiblibAI接触这一年,对你投资其他项目有没有参照?
宋春雨:我们更加坚定了那个逻辑:你有没有开创品类的能力。哪怕大家都在同一时间做,你是第一个做出来,而且第一款引爆的,我们就会非常看好。如果一个创业者有非常强的深度思考,能定义核心竞争力和差异化价值,而且团队执行力超强,即使早期没有做出成果,我也会关注。
谈“超级应用”:“超强的生成、理解和超自然交互能力”
《中国企业家》:你曾公开表示更看好Agent前景,认为它会孕育“下一个抖音级的超级应用”。这个“超级应用”需具备哪些特质,最可能先落在哪个领域?
宋春雨:这样的超级应用应该有几个能力。一是具备生成式AI的超强原生新能力,比如生图、生视频、生文本。二是超强的研究和理解能力。我们从算法角度讲,Agent引入了预训练和强化学习的后训练,两大范式推动理解能力不断增强,许多Agent已经能超过博士生水平。三就是超自然交互,除了Lovart,我们还投了一家公司叫ONE2X,创始人原来是Kimi产品负责人,更早前在旷视团队。
我们也非常看好AI Coding。我们最近投了一家AI Coding公司。它和Cursor有明显区别,因为Cursor现在基本上是IDE(集成开发环境),但这家已经是一个端到端的AI Coding的Agent,你丢给它一个工程说明书,它直接就能帮你生成最终的软件,体验完全不一样。
我们还看好vibe coding(氛围编程),最近在挑选选手。如果说Lovart是“人人都可以变成设计师”,那vibe coding的愿景是“人人都可以是一个程序员”。比如说你想要一个教网球的应用,现在就可以对着这个App说,我想要一个什么样的网球教练,它可以放视频,可以监控我的动作,能把所有我喜欢的球星的动作整理出来。它就会根据你的需求,定制个程序下载到手机上。
我相信谁都会有一些个性化需求,只是需求被压制了。随着基础模型能力的快速提升,它还会再进化。
《中国企业家》:多模态领域的想象空间会被怎样加持?
宋春雨:现在用大模型去生成短剧、动漫,效果已经非常好。我们看好了几家,还没出手。他们的大模型和现实的工厂一样,有虚拟角色库、每个演员的人设。假设我有一个剧本,就可以从库里挑选现成的,输入场景和分镜,就能生成动画模型。这些已经整个改变了电影工业。
我们还看好去中间化的应用。我们投的Head AI就是这个逻辑,它会把广告主和全球的KOL做精准触达,代替Agency(广告代理机构)去做整个广告主产品的整合营销。
谈“泡沫和窗口”:“这一波智能体浪潮会比2012年那个时代更加快速地收敛”
《中国企业家》:你觉得这波创投潮中,存在“伪需求”或“过度炒作”吗?
宋春雨:需求真伪实际是价值大小之分。比如说,美国比较专注垂直领域产业SaaS的AI化,那它就是一个工具,它的价值肯定没有平台级那么大。
所以我觉得AI这一波不是伪需求,而是一次人类生产力的革命,堪比新一代工业革命。所以我们内部早有共识,一定要拥抱这次革命。就像我跟陈冕讨论的那个观点,Agent要能做到引领基模的未来才有价值,因为它跟商业闭环强相关。
比如Claude原来是个通用技术大模型,但现在强化的反而是代码和数学。理论上讲,就是在coding强大的基础上,智能体大幅引领、定义了基模的需求,它也为此基本放弃了和OpenAI、多模态的竞争。这就是智能体牵引模型的走向,因为基模没法直接产生商业价值,必须通过智能体去体现。
《中国企业家》:什么时候才能实现你预想的这种生态?投资的窗口期有多少?
宋春雨:今明两年就好比是中国移动互联网的2012年。快手、字节跳动、美团,就诞生在移动互联网新物种公司的元年,也就是2012年。这一年,3G向4G切换,有足够多的带宽去承载。现在基模已经相当可用,智能体就可以上了。从早期投资角度讲,要找到这些好苗子。
这一波智能体浪潮会比2012年更加快速地收敛,一个品类可能12个月就决出胜负,没有第二名和第三名的空间了。不像移动互联网时期,大家竞争的周期还很漫长。像Lovart,它的融资可以支持它去做快速迭代,因为生图、生视频很耗token。一旦走通了用户体验门槛闭环,资本市场会更愿意选择第一名。
《中国企业家》:AI智能体的爆发,对终端硬件提出了哪些新要求?你感受到的最大变化是什么?
宋春雨:这波AI革命带来的最大智能硬件变革,就是人机交互。“AI+硬件”也是我们的第一级平台级机会。OpenAI并购了Jony Ive(前苹果传奇设计师)的公司,就是要做全新的AI原生硬件。它不一定是现在的手机,可能是放在桌面上或者佩戴在身上的,类似眼镜或者耳机。
我们今年投了一个AI眼镜公司叫莫界,AI眼镜是AI时代的第一个原生硬件。之前类似产品都没有火,因为用不上。现在有了多模态AI,我很希望有一个眼镜,健身时戴着它,出去玩给我旅游信息;看到未知的东西,都能跟我互动。目前AI眼镜的轻薄度、续航都做得不错,但还是偏重。

来源:受访者
“可穿戴AI硬件”可以搜集你所有个人的context(上下文),然后和一些在PC或手机上的智能体互通。或者监控你的体能和健康信息,这都是刚需。
谈AI投资中的“非共识”与“错过”:超前布局寒武纪
《中国企业家》:过去10多年,你一直扎根在AI投资领域,最近3年和此前7年的体感有何不同?
宋春雨:大模型带来的AI全新范式确实是革命性的。之前的AI是渐进性的,生成式AI革命后,Transformer基于强大的算力,能在预训练、强化学习后训练的两大范式基础上,带来全新体验。
此外,AI在最近3年才进入到快速迭代过程中。过去六个季度,美国市场投了2000多亿美元在生成式AI赛道,这也是前所未有的。这个数字基本超过了2000年以后所有AI投资的总和,以前每年也就投两三百亿美元。
《中国企业家》:你曾很早投资寒武纪,那时候所面对的不解和猜测是否更多?
宋春雨:当然,那个决策肯定是非共识的。我们投寒武纪的时候,市面上还没有专业的半导体领域投资机构,他们也不看这个。我们当时就坚信AI的发展潜力,所以我们不是把它当成GPU来投资的,而是当成AI加速处理器。AI时代需要有半导体级别的DSA(领域专用架构)加速芯片,我们要去支持。
《中国企业家》:是什么支撑你一路坚持?
宋春雨:我们一直在投AI,已经投了100多家AI公司,联想创投有1/3的投资项目是AI相关。我们最早投了旷视科技,那还是Deep Learning(深度学习)理论的时代。他们的首席科学家孙剑老师关于ResNet(残差神经网络)的论文,曾为全球人工智能做出重大贡献。
Transformer之所以能计算和收敛,一个基础原理就是因为ResNet。大家的成功都在叠加上一代成果,不断进化。我们在投资中,也可以清晰看到AI进化的整个脉络。
我们2017年就投资了寒武纪,他们紧密跟踪GPU走向,当OpenAI的ChatGPT走到3.5代时,寒武纪团队就知道超大规模神经网络通过Transformer训练,已经成了,他们也随之完成了超前布局。
《中国企业家》:回顾AI投资这三年,你对基础大模型的投资似乎有些克制,会不会也有遗憾?
宋春雨:我们基模布局非常完整,中国目前领军的两个基模创业公司阶跃星辰和智谱AI,我们都投资了。欧洲也已经投了Mistral AI。Agent这块,我比较遗憾的是错过了Manus。当时团队了解过,但他当时还是插件产品,我们不是很看好。后来他们又出了Deep Research新产品,很快就爆了。
另一个遗憾错过的可能是欧洲的Lovable。我很喜欢vibe coding这个定位,当时也找了他们的团队。但他们在芬兰,创业者只拿欧洲的投资,那一轮就没有投进去。
谈“未来”:“看好AI+具身智能”
《中国企业家》:未来2~3年,AI领域还有哪些让你兴奋的、可能产生颠覆性创新的方向?
宋春雨:除了智能体,我最期待的就是“AI+具身智能”。就像Transformer引爆了ChatGPT时刻一样,具身智能的基础模型也会迎来收敛的时刻。有些洗杯子、洗碗、拧螺丝的机器人并不需要通用智能,所以具身智能的模型应该是多样性的,有点像寒武纪新物种大爆发的时刻。
刚刚过去的联想创投CEO年会上,我提到一个词叫“双重智能”。就是说一个是数字世界的智能体,一个是物理世界智能体,两者将融合共生。落脚到具身智能,比如我们投资的星动纪元、它石智航、逐际动力、星海图等,这些才是纯具身。
《中国企业家》:每次技术革命都伴随阵痛,但也催生了新的技术图景,你怎么审视这场AI变革?
宋春雨:第一,AI还是要安全、可信赖。现在AI在某种程度上,确实可以自进化,因为它有后训练,神经网络也是偏固定式的,往后怎么发展,会不会像碳基一样,变成特异性的,这些还是未知命题。
第二,人类要做好准备,拥抱硅基和碳基智能体共存的新经济体社会。你可能就是要和数字员工一起工作,数字员工并不是一个physical(客观存在、有形)的人,你也可能是和一个physical的机器人协作。比如说在硅谷,现在可能超过一半的代码已经是AI在写。

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