新眸原创·作者 | 马斯迪
昨天滴普科技敲钟上市，市值突破200亿港元时，从钱的流向来看，资本市场传递出了一个确定信号：AI投资的风向换了赛道。
这家以“产业AI解决方案”为核心的公司，没有C端爆款产品，也并非动辄上亿的用户规模，但凭借在制造、零售、金融等领域的落地能力，获得了机构投资者的疯狂追捧——其IPO超额认购倍数高达7590倍，创下港股主板历史最高纪录。
这一幕与三年前形成了鲜明反差。
2022年末ChatGPT横空出世，掀起了C端AI的狂欢浪潮：AI绘画工具、智能聊天助手、虚拟陪伴产品层出不穷，无数初创公司靠着一个Demo就能拿到千万级融资，估值泡沫被迅速吹大。
那时的投资逻辑简单粗暴：用户数、增长速度、话题热度成为核心指标，至于商业化能力、实际应用价值，反而成了次要考量。但短短三年时间，市场的关注焦点完成了180度转向，钱的流向不再追逐虚无缥缈的流量，而是涌向了能解决产业痛点的硬解决方案。
AI投资的主线已经清晰切换：从面向消费者的通用型应用，转向深度绑定产业的垂直解决方案；从追求“想象力溢价”，转向看重“落地变现能力”；从押注单一技术爆款，转向布局全产业链的价值重构。
这场变革是技术发展、市场需求与资本理性共同作用的必然结果，2025年，正是这场变革的关键分水岭。
01
从广撒网到深耕耘
产业端成投资核心
如果说2022-2023年是AI投资的“跑马圈地时代”，头部科技公司的布局还停留在“广撒网”阶段——既要押注大模型研发，又要抢占C端流量入口；那么2024-2025年，巨头们的投资策略已全面转向，几乎所有核心资本都流向了产业端的垂直整合，形成了“技术+场景+生态”的三维投资逻辑。
以腾讯为例，其转向既包含技术落地的务实，也暗藏基础设施卡位的野心。内部层面，混元大模型已完成对游戏、广告、金融科技三大核心业务的深度渗透，成为效率提升的内生引擎；对外，腾讯云被推到产业AI输出的最前沿，成为承接外部需求的核心载体。
高盛在2025年10月的报告中明确将腾讯列为“中国市场最具确定性的AI应用受益股”，核心依据正是其在产业端的布局，且将其2025-2027年增速上调至11%、25%、20%，远超此前预测。
而阿里的AI投资转向也同样坚决，从2024年起就将“产业数字化”列为核心战略，AI投资重点从之前的消费级应用转向工业互联网、智能制造等硬核领域。
在工业制造领域，阿里云计算与多家汽车厂商合作，提供智能座舱交互解决方案，深入生产环节。同时，通过投资补强产业生态：2024年领投工业AI初创公司望繁信科技；2025年参与智能制造服务商黑湖科技的D轮融资，形成从底层算力到上层应用的完整解决方案。
华为的AI布局始终跳出表层竞争，牢牢锁定“算力底座+垂直行业”的核心路径，不与同行争抢C端流量，而是成为产业AI的“基础设施提供商”。这种定位决定了其投资逻辑的独特性——一切动作都围绕“强化生态控制力”展开。
比如在算力层面，华为昇腾芯片持续迭代，已成为国内产业AI解决方案的核心算力支撑，与多家服务器厂商合作推出AI服务器，满足制造、金融、医疗等行业的算力需求，华为云为产业客户提供从算力到算法的一体化服务。
字节跳动的转型最具反差感，从早期凭借剪映、CapCut等C端工具收割流量，到如今将火山引擎推为产业AI服务的核心，其投资策略完成了从“追逐用户规模”到“兑现商业价值”的彻底转变。字节的核心优势——AI算法与大规模数据处理能力，正在产业端释放更大能量。
目前火山引擎已推出多个垂直行业解决方案，比如在传媒领域，AI自动剪辑、字幕生成与内容审核工具已服务数千家家媒体机构；在制造、零售等行业，AI工具同样实现了覆盖。
字节跳动还通过投资补齐产业短板，2024年投资工业AI算法公司格创东智，接着参与医疗AI公司推想科技的E轮融资，拓展医疗健康领域的产业落地。与此同时，字节减少了对C端AI应用的投资，转而将资源集中在能产生稳定现金流的产业解决方案上，随着2025年火山引擎收入同比高增，跻身字节第二增长曲线，验证了产业端布局的商业可行性。
蚂蚁的AI布局始终聚焦金融这一高价值、强合规赛道，从早期的支付风控，逐步拓展至全链条金融服务智能化，形成“合规为先、效率为王”的独特落地逻辑，避免了盲目扩张带来的风险。
在核心业务中，蚂蚁AI已实现全流程渗透，比如通过AI优化信贷审批流程，自动处理保险理赔单据，AI智能投顾根据用户风险偏好推荐理财产品，等等。对外，蚂蚁通过“蚂蚁链+AI”的组合，为各类金融机构输出解决方案。
从腾讯、阿里到华为、字节、蚂蚁，头部科技公司的AI投资转向高度一致：减少对C端通用型应用的投入，将资本与资源集中在垂直行业的深度整合上，以“技术+场景”为核心，追求可落地、可验证、可盈利的产业价值。
这种转向不是个别企业的选择，而是行业发展的必然，也印证了AI投资主线的根本性变化。
02
C端泡沫破裂与产业刚需爆发
AI回归工具本质
这一轮AI投资主线转变的背后，是产业界对AI认知的深化和务实化。
曾几何时，市场追逐的是参数规模和数据中心的宏伟蓝图，而现在，真正的智者已经开始问一个更根本的问题：这些技术究竟能为企业带来什么可衡量的业务价值？
“为结果付费”正成为AI产业的新趋势。Sierra公司选择成为客户的“虚拟员工”，仅在成功完成理赔、办理贷款或派出救援等具体业务成果后，按效果抽取“佣金”。
这种模式的成功，依赖于AI应用范式的深刻转变——不再绑定单一模型，而是动态组合多个供应商的差异化能力，形成针对具体任务的最优解
正如Anthropic核心研究员JulianSchrittwieser所言，AI的指数增长不是“追求超人类智能”，而是“成为人类的高效合作者”。当C端的流量神话难以为继，产业端的刚性需求自然成为资本的新宠。
很多人将AI投资转向产业端归因于C端AI失败，这是典型的认知误区。
事实上，C端AI并非没有价值，而是在资本的过度追捧下被提前透支：2022-2023年的C端AI狂欢，AI绘画、智能写作、虚拟陪伴等产品，核心价值在于“新奇体验”，但缺乏持续的用户粘性与明确的商业化路径。
OpenAI的ChatGPT虽拥有8亿周活用户，每月处理超过数百万亿个推理Token，但商业化仍依赖API调用与订阅服务，盈利能力远不及企业级市场；而Anthropic的Claude凭借大量企业客户，年化收入运行率不断突破，在企业级市场收入份额相当于OpenAI的两倍。
更关键的是，C端流量红利已见顶。移动互联网用户规模趋于稳定，用户时间被短视频、社交软件等成熟产品瓜分，新的C端AI应用很难突破流量壁垒。
同时，C端用户对AI的需求呈现“碎片化、低付费意愿”特征：免费工具可以吸引用户，但付费转化难度极大；而企业级市场则完全不同，只要AI能解决实际问题、提升效率，付费意愿极强。
另一方面，JulianSchrittwieser将AI发展比作AlphaGo到Claude的进化：AlphaGo证明了AI在特定领域的超越能力，而Claude则展现了AI作为“人类合作者”的实用价值——能连续工作6-8小时，独立完成“写代码+总结文档”的全流程任务。
早期C端AI的爆发，依赖于大模型的“单点突破”，但技术成熟度不足以支撑产业应用；而2024-2025年，AI技术的三大突破让产业落地成为可能：
一是模型稳定性提升，Claude通过“过程奖励”与“自我验证机制”，减少了任务中途“失忆”或“跑偏”的问题，满足了产业场景对可靠性的要求；二是部署成本下降，大模型轻量化技术发展，使得中小企业无需巨额算力投入就能使用AI解决方案；三是可解释性增强，针对工业、金融等低容错率领域，AI模型逐步具备“决策溯源”能力，解决了产业应用的核心顾虑。
AI技术的发展正在遵循“通用技术扩散规律”——正如电力、个人电脑等通用技术，初期聚焦技术本身，后期必然扩散到各个产业。
前两年的AI投资，资本沉迷于“概念炒作”：一个初创公司只要沾上“大模型”“AI”标签，就能获得高估值，甚至无需盈利、无需产品，仅凭一个PPT就能融资。但2024年以来，资本开始回归理性，ROI成为核心考核指标，而产业端的AI应用恰好具备“高确定性、高ROI”特征。
产业端的AI需求是“刚性需求”，制造企业需要AI提升产能、降低成本，金融机构需要AI优化风控、提高效率，能源企业需要AI保障安全、节约能耗。相比之下，C端AI的商业化路径模糊，ROI难以衡量。
很多C端AI产品依赖“免费+广告”模式，但广告收入无法覆盖研发与算力成本；而付费订阅模式的用户渗透率极低，难以形成规模效应。资本的本质是逐利，当“概念炒作”的泡沫破裂，必然转向能带来稳定回报的产业端。
03
科技股不一定是唯一赢家
前段时间，美国先锋领航首席经济学家乔·戴维斯发表了一饿很有意思的观点，AI时代最受益的未必是当下的科技股，价值股或成‘意外赢家’”。
当AI投资主线转向产业端，这场技术革命的红利不再局限于科技公司，而是会扩散到千行百业——那些传统产业中积极拥抱AI、完成数字化改造的“价值股”，正在成为AI时代的真正受益者。
这一逻辑的核心在于，AI作为通用目的技术，其终极价值不是催生新的科技巨头，而是重构传统产业的生产效率与价值链条。
典型的例子，电力的普及让汽车、制造等行业受益，个人电脑的发展让零售、服务等领域爆发，AI的全面渗透也将让传统产业迎来“价值重估”的机会。
制造业作为AI产业落地的核心领域，也是价值股集中的板块。过去，制造业企业因“增长缓慢、技术含量低”被视为“低估值资产”，但AI的介入正在彻底改变这一现状——通过AI优化生产流程、提升产品质量、降低运营成本，传统制造企业的盈利能力与增长潜力大幅提升，估值迎来修复。
这些传统制造企业本身具备稳定的现金流、成熟的市场渠道与扎实的产业基础（即“价值股”属性），AI的介入没有改变其核心业务，而是通过效率提升放大了其固有优势。相比之下，纯科技股面临技术迭代快、竞争激烈、盈利不确定等风险。
对于投资者而言，2025年的AI投资不再是“押注单一赛道”，而是要把握“产业赋能”的核心逻辑：既要关注科技巨头的产业生态布局，也要重视传统价值股的AI改造机会；既要看重技术实力，更要关注落地能力与商业化成效。
在机构看来，AI这一新兴产业才刚刚开始，从ChatGPT诞生到现在，也不过3年时间。未来AI技术将不断渗透至所有传统产业，可以看到人工智能带来的全面机会。
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