北京
北京商报讯（记者岳品瑜董晗萱）"对于金沙江创投主管合伙人朱啸虎关于AI落地应用的观点，我是非常认同的。"3月31日，在2025中关村论坛年会"AI未来论坛"上，清华大学五道口金融学院副院长、清华大学金融科技研究院副院长张晓燕在接受北京商报记者采访时表示，通用大模型的发展格局已逐渐明晰，中小企业可更聚焦于场景化创新。
研究统计显示，当前，中国AI大模型呈现爆发式增长。从2023年8月仅有8个AI模型，至2024年12月已增至302个。参数量方面，26%的模型规模超100亿参数。值得注意的是，凭借成本优势和高效特性，"小模型"正逐渐展现出新的发展趋势。
张晓燕表示，中小企业在开发通用大模型方面面临财力、算力和资源的制约，若盲目跟进，可能陷入被动局面。她建议企业可以立足于现有的大模型技术，聚焦于特定场景，开发轻量化的"小模型"，如金融客服、医疗诊断等垂直领域。这类应用不仅开发周期短、成本低，还能够快速验证商业价值，契合中国市场灵活多变的竞争特征。
"中国AI发展的核心优势在于丰富的应用场景与快速商业化能力。"在张晓燕看来，企业与资本可以抓住"脏活累活"中的机会——即那些技术门槛不高但能解决实际痛点的场景化应用，例如数据清洗、流程自动化等，这类需求往往能快速形成规模效应。
在"AI未来论坛"中，朱啸虎提出了相似的观点。尽管他近期关于"退出人形机器人赛道，对其商业化前景存疑"的言论饱受争议，朱啸虎此番着重强调了"不要迷信AI，要聚焦尖刀场景尽快落地""不要投入底层技术"。
在朱啸虎看来，生成式AI需坚持"应用为王"，建议初创企业充分拥抱开源生态，聚焦垂直场景快速迭代产品；同时通过"AI+人工"的混合模式和交付能力构建壁垒，在商业化落地中实现效益最大化。
针对科技金融投资方向，张晓燕则提出分层策略：一类为长周期领域，如AI芯片、硬件等重资产赛道，需坚持"投早投小投长期"，接受较长的回报周期；另一类是短周期机会，聚焦于场景化的小模型应用，因其落地快、收益明确，已成为资本重点关注方向。通过"百花齐放"的模式，能够加速行业应用的快速迭代。
当然，在看好短周期应用的同时，张晓燕也警示，过度聚焦短期收益可能导致同质化竞争，削弱企业长期竞争力。建议行业通过协作构建生态，例如高校提供技术底座、企业专注场景创新，以此平衡效率与可持续性。
谈及AI发展面临的三大核心挑战，张晓燕提到，一方面是数据瓶颈问题，2028年全球高质量数据或面临枯竭，中等规模模型因训练不足导致精度受限。另一方面，模型偏见、算法黑箱及市场操纵风险加剧，例如，AI自动生成虚假文件引发投机泡沫，这也需要监管与时俱进。此外，还有人才短缺问题。
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