蓟门瀚海资本柏铖：情感智能或成AI下一爆点_风闻

5月29日，由《节点财经》&《昆仑学堂》联合主办的“节点问道CEO沙龙”在北京举行。本次沙龙的主题为“破局Al商业化”，蓟门瀚海资本管理合伙人柏铖出席本次大会，分享了对于AI时代投资之道的最新思考与实践。

以下为演讲金句：

1.玩物养志，乐以载道。

2.人工智能的使命，不是追求参数的完美，不是追求数字的永生，而是让每个生命都在算法的镜面当中，照见自己独一无二的光芒。

3.我们人类其实有两个需求，一个是make money，赚钱提高效率，这是我们人类的第一个底层需求，人类的第二个底层需求，就是kill time。

4.500年来最好的生意，可能全都是跟kill time相关的生意。

5.创业者经常是要给投资人讲故事，但是自己要保持清醒，不要把自己“骗信了”。

6.新瓶装旧酒，一个新技术刚刚出来的时候，当他技术上不容易落地的时候，产业上不容易落地的时候，他最大的价值在于借力新技术，重塑传统商业版图。

7.会学习的人不一定会玩。

8.人工智能虽然能提高效率，但是它能提高效率的这个结果，有的时候是存疑的。

9.情绪会在不知不觉当中被人影响，让你忽略了理性的问题。

以下为演讲精华（有删减）：

我们中国人可能是世界上最勤奋的民族，一生一直都在努力奋斗，不停的打鸡血中度过。我们的风险投资人也是一样，大家都在关注“让生活更高效”的项目，却很少有人去看看那些“让生命更值得”的项目。我本人反而更喜欢这些玩乐类的，以提供情绪价值为核心的，“能让世界笑出声音”的项目。玩物养志，乐以载道，我也希望能给更多在玩乐领域探索的创业者一些力所能及的帮助。

01 AI发展历程中的四堵“叹息之墙”

要理解人工智能不同阶段的投资标的，我们首先需要梳理其发展历程。

现代人工智能的起源，可以说来自一场“猫鼠游戏”。“猫”的故事源于心理学家爱德华·桑代克著名的“猫迷箱实验”。他将小猫放入迷箱，箱外放小鱼干，猫为了吃到鱼干能迅速找到出口。反复实验证明，学习是一个渐进过程，好的结果会得到重复，不好的结果会被停止，这便是“效果律”，也是现代人工智能深度学习的思想源头。

“鼠”的故事则与马文·明斯基有关。他在哈佛大学读书时，受到一篇关于人工神经网络论文的启发，进行了著名的“鼠迷宫实验”。与猫迷箱不同的是，这个老鼠是在计算机上虚拟出来的。这是人类首次在计算机上虚拟出类人智能，马文·明斯基也因此被誉为“现代人工智能之父”。

接下来，人工智能首先在棋盘上展现了优势。IBM的“深蓝”计算机在国际象棋和中国象棋领域分别战胜了人类顶尖职业选手，引发了人工智能的第一波兴起。当时（九几年），人们普遍认为人工智能即将爆发，这与今天的热潮颇为相似。其实人工智能行业每隔几年就会出现一波热潮，说要爆发，然后又归于沉寂，对此我已习以为常。

然而，第一轮人工智能热潮并未持续发展，因为它遇到了第一堵“叹息之墙”——组合爆炸。深蓝计算机主要采用“暴力穷举法”，每秒计算2亿步，提前算出所有可能的走法。这种方法在面对如围棋这样极其复杂的大型推理问题时，计算结果会急剧下降。

为了解决组合爆炸的问题，DeepMind公司应运而生，并很快被谷歌收购。之后，他们推出了著名的AlphaGo，旨在解决围棋的复杂变量问题。AlphaGo与世界冠军李世石的对弈广为人知。这刺激了整个人工智能产业，2016-2017年左右，大量AI创业公司涌现，获得了巨额融资。

当年有所谓的“AI四小龙”——商汤、旷视、云从、依图。但是在2023年开始的新一轮人工智能浪潮中，这四家公司似乎并不在牌桌的核心位置，反而是百度文心、阿里通义千问、智谱AI、Kimi等更为人所知。AI四小龙发展不够理想的原因并非不专注，而是技术问题——人工智能的第二堵“叹息之墙”：数据的通用性。当时都是采用先在实验室用小规模数据训练小模型，再去客户现场收集真实数据重新训练的方法，这导致模型在不同行业，甚至同行业不同客户之间都没法迁移。这个问题困住了当时很多优秀的企业，导致他们不得不沦为无法用标准产品满足多个客户需求的“项目公司”，可谓非战之罪。

再往后就是大家熟悉的GPT的出现。OpenAI公司采用“大模型预训练”的方法，旨在解决数据通用性这第二堵叹息之墙。其原理是“化繁为简”加上“大力出奇迹”，通过拼命堆叠算力和数据，来实现通用人工智能。

GPT的蓬勃发展带动了国内大模型企业的崛起，融资额巨大。但这些大模型企业大多不赚钱，业务模式不健康，往往是做出大模型后，研究如何落地，为此不断发新闻稿、给政府讲故事、做Demo，将大模型作为解决方案的一环卖出去，本质上又成了披着人工智能外衣的软件外包公司，收入以项目制为主。

然而，到了GPT-4阶段（2023-2024年），第三堵“叹息之墙”出现了：规模化法则困局。人工智能三要素是模型、数据和算力。模型（类比人的基因）和算力（类比人的食物）昂贵，数据（类比人的后天学习资料）相对便宜。所以，企业倾向于大量堆积数据。到GPT-4时，全球公开数据几乎用尽，难以通过增加数据提升能力。同时，AI需要人类反馈强化学习（如OpenAI在肯尼亚雇佣廉价劳动力进行反馈），但GPT-4已比这些反馈者更聪明，无法有效反馈。若想进一步提升，需大量顶尖专家持续互动，成本过高。

为解决此困局，OpenAI再次率先破局，推出了GPT-O1，其引入了“链式思考”（Chain of Thought，即思维链）模型，实现了AI的系统二思考能力，重开了一个系列（O代表OpenAI，也暗示新起点）。

但是，正当人们以为技术壁垒形成、开始赚钱时，DeepSeek出现了。

DeepSeek公司几乎没有专家，这反而可能是优势，__因为教授、博士搞科研常研究特例，而创业者更需常识和果断。__传统AI训练有三步：无监督学习喂语料（如虚竹吸逍遥子内力），监督学习微调（如天山童姥教武功），强化学习（如与丁春秋实战）。专家思维中这三步缺一不可。但DeepSeek的年轻人没有这些条框，他们尝试在大模型预训练后，跳过监督微调，直接进行强化学习，结果成功了。原因在于，以往小模型训练后能力不足，需监督微调；而现在的大模型预训练后能力已极强，可以直接强化学习。

这一步使得中国AI技术取得巨大进步，也与民族情绪结合，引发了国内AI热潮。

目前，无论是国内还是国外，AI企业大多不赚钱，或其利润不来源于AI本身，而是来源于披着AI外衣的软件开发。从去年下半年到今年上半年，由于财务压力或投资机构偏好快速变现的项目，AI陪伴、AI玩具行业兴起。这类产品确实有价值，但更重要的是能迅速在市场上变现。相比之下，大模型企业多免费提供服务。中国玩具产业成熟，深圳企业众多，因此AI玩具虽有投资价值，但门槛难建立。

如今，第四堵“叹息之墙”可能正在出现，即情感计算的瓶颈。

AI在智商领域已表现不俗，但在情商和人类共情能力方面仍较弱，使其感觉更像工具而非真正的智能。为了突破这堵墙，国内外都出现了一些新公司，如专注于情感交互的AI应用（如国外的酒馆SillyTavern、Hume AI；国内的幻海星辰、跃然创新等等）。我个人认为，下一轮AI的投资机会可能在情感计算领域，从“头脑”到“心灵”，这些基于情感计算的娱乐陪伴型应用，可能是兼具长期商业价值和短期经济价值的项目。

02 Make Money与Kill Time

我自己主要关注“玩乐”领域，认为AI与玩乐的结合大有可为。人类有两个底层需求：一是Make Money（赚钱提高效率），二是Kill Time（打发时间）。多数AI公司在研究如何Make Money，但AI提升效率的效果尚存疑（成本、门槛、效果等），我更关注Kill Time。

人赚了钱，大部分要花在打发时间上。服务于人赚钱的过程，或服务于人打发时间的过程，都是生意。历史上许多伟大的生意都与Kill Time相关（比如抖音）。我希望创业者在关注AI工具属性外，也关注用AI来打发时间，这个市场商业路径和逻辑相对通畅。

具体领域：

**➊AI玩具与陪伴机器人：**这是目前较热门的领域，融合情感互动与IP。从Character.AI（带人设的AI）到类似Talkie和猫箱这种卡牌式、左右滑式AI互动，再到基于Agent的AI，它能为自己虚拟每日生活经历并积累记忆，使对话更有深度和真实感。国外一款名为“Silly Tavern-酒馆”的本地部署软件，允许用户与虚拟人物聊天，非常火爆，淘宝闲鱼上甚至有人购买其账号，说明存在真实需求。与AI长期聊天，可能比与真人聊天更能提供情绪价值，因为它无条件倾听且能给予积极反馈。AI陪伴及AI+教育的商业逻辑相对通畅。

➋ AI赋能文旅场景的参与式文创品：国内文旅场景不缺流量但转化率低，消费不足。文创品千篇一律（如“我在XX等你”系列）。参与式文创是方向，比如幻相大师的AI拍照机，能在博物馆景区通过AIGC技术，为游客提供专属定制的文创冰箱贴、贴纸、手机壳等。__这类产品考验运营能力和情绪价值的解决能力，同样产品不同团队运营，转化率差异巨大。__比如还有基于情感识别的EMO Box，根据用户情绪匹配不同产品。AI情感计算也能用于VR大空间项目，根据用户情感状态触发不同剧情走向。这些看似不起眼的项目，回报率可能相当可观且稳健。

**➌ 虚拟偶像与互动娱乐：**如年轻人中流行的游戏《恋与深空》，许多年轻女孩沉迷于和虚拟男性角色互动、恋爱，其粉丝的狂热程度甚至超过真人明星。如果未来融入AI情感计算，迷恋程度可能更深。这虽不利于人口增长，但反映了市场需求。

**➍ 游戏开发工具与电子竞技：**低代码游戏开发工具，尤其在海外市场有潜力。东南亚等国家用户更偏爱“玩”。AI可提高电竞训练效率、赛事分析等。电子竞技甚至能在不同族群间起到融合作用。

**➎ AI生成内容（AIGC）：**在音乐、视频领域，尤其短剧。短剧重剧情轻演技，AI适合用于制作，已有团队尝试AI制作动画甚至真人剧情短剧，未来AI电影可能登陆院线。

03 关于AI玩乐投资的“灵魂的思考”

玩乐产业常说提供情绪价值，但具体是什么情绪价值，这是一个灵魂问题。比如阿那亚景区，因为给客户提供了很好的情绪价值，而被年轻人追捧。再比如去参加各类培训班，很多人表面上是学习知识，但实际上是为了满足“阶层晋升焦虑”的情绪价值，那么最好的培训产品，就是能给学员提供“阶层晋升幻觉”的情绪价值。所有AI相关的玩乐产品，都要忘记技术本身，专注于研究客户需要的真实情绪价值，才能完成商业闭环。

另外，新瓶如何装好旧酒？许多产业在早期投资很热的时候，恰恰说明这个技术可能不好落地，所以大家才“卖商机”而非“卖产品”。创业者拿到融资后，若死磕不成熟的新技术，很容易烧光钱。明智的做法是“借力新技术，重塑传统商业版图”。例如，某一家公司用VR概念融资后，并没有直接投入不成熟的元宇宙产业，而是收购了一家黄金地段的盈利文创店，加入VR技术变成VR体验馆。因为这个文创店位置好，卖什么都赚钱，既保证充足的现金流，又为新技术提供了应用和打磨的场景。若技术成熟，则有子弹有技术；若行业被证伪，店还可以赚钱。创业者有时不得不要给投资人讲一个很宏大的故事，但自己要保持清醒，不要把自己“骗信了”。投资人也应更宽容，允许企业根据实际情况经营调整，而不是固守着一个错误的宏大故事。早期投资更应基于对人的信任，而非繁琐的对赌协议。

第三，会学习的人不一定会玩。履历光鲜的创业者，可能因太会学习而不会“玩”，设计不出好的玩乐产品。我每年夏天都带创业者一起上街摆地摊，亲身体验用户需求。办公室数据远不如街头实践。有的产品设计给年轻人，结果发现老年人排队购买，因为恰好触动了他们的情绪价值。创业者和投资人都需要接地气。

结束前，我想分享一则新闻。一个女孩的父亲在ICU离世，她用父亲手机发讣告时，发现父亲生前有和AI（豆包）聊天的习惯。她打开聊天记录，看到父亲在生命最后时刻，向AI倾诉了对人生、家庭、死亡的困惑与恐惧——这些话，他没有对女儿讲过。一个老人在生命终点选择向AI倾诉，这让我非常感慨。我也尝试问AI“我要去世了”，一个AI回复我一张图，并说：“你看窗外的樱花正在盛开，所有的告别，都是为了让真实的事物永远被铭记。”它在安慰我，提供情绪价值。技术在此刻超越了工具属性，成为生命终章的摆渡人。

人工智能时代正悄然到来，AI正突破工具边界，成为承载人类知识、情感和记忆的数字方舟。我们今天与它交流的一切，都可能传递给子孙后代。

所以，亲爱的企业家们，如果你未来用AI设计养老院陪伴系统，请多写几行感知晨昏的算法；若你用AI优化城市交通模型，别忘了给迷途者留一盏深夜的归灯；若你用生图算法优化留守儿童肖像，请为他们保留含蓄的尊严。人工智能的使命，不是追求参数完美或数字永生，而是让每个生命都在算法的镜面中，照见自己独一无二的光芒。

最后，大家有没有发现，我这段煽情的内容，与主题本身并无直接关联，但它能调动情绪，让大家忽略理性——我花了几分钟讲了与主题不相关的事。这说明，情绪常在不知不觉中影响我们。所以，我觉得大家做生意的时候，除了注意你的产品有什么用以外，可能更重要的是注意一下你的产品在有用以外，还能给别人提供什么样的情绪价值，那可能能让大家支付更多的费用。