12月18日，网易传媒主办的“2025新一代人工智能创业大赛”颁奖典礼在北京网易大厦成功举办。
“2025新一代人工智能创业大赛”聚焦“AI基础设施”、“AI应用和智能体”和“AI硬件”三大前沿赛道，旨在挖掘顶尖创业团队。下午的AI投资论坛系列活动从往届获奖者的实战分享，到聚焦AI全球化与商业化路径的深度剖析，再到围绕具身智能、Agent等前沿议题的“围炉夜话”思辨，层层递进，探讨了AI从技术探索走向产业落地的关键命题。
在下午的“围炉夜话”环节，易论AI创始人易亚婷主持，华创资本创始合伙人王道平、北极光创投合伙人 张朋、明势创投董事总经理徐之浩围绕着“史诗级火爆的Agent,到底解决了什么真需求？”进行了讨论。哪些Agent能真正让客户心甘情愿地付费甚至续费？在日新月异的大模型能力冲击下，Agent创业公司如何构建持久的护城河？未来的产品形态又将如何演变？嘉宾们进行了深入地探讨。
话题一：在当前火热的投资背景下，哪个赛道的Agent真正实现了客户付费？
华创资本王道平开门见山地指出，付费在今天已不是最大的问题。他认为，与移动互联网时代追求规模效应后再变现的模式不同，AI创业从第一天起就背负着不可避免的算力等边际成本。“今天的AI不像原来互联网项目，今天的边际成本就是在的，不会消失。”因此，商业化是创业公司的生存前提，而非选择。
北极光创投张朋对此表示赞同，他认为，挑战并非用户不愿付费，美国市场层出不穷的AI公司收入快速增长便是明证。真正的核心问题在于企业能否建立“正毛利的商业模式”以及未来的竞争壁垒。“客户付费的意愿是非常明确的，如果你帮我节省了人力，或者帮我完成了任务，我愿意为此付费。”张朋强调，当下的挑战在于，当技术趋于普及时，创业公司靠什么“锁住客户”，避免陷入同质化竞争。
明势创投徐之浩则从市场细分角度提供了更具体的图景。他将当前Agent客户分为三类：个人办公者、消费者和企业市场。他认为，目前收入起量最快的是面向个人办公者的市场。这部分用户决策周期短，付费意愿直接。“可能一个月20美金，我乐意就冲了，不需要走企业采购流程。”他进一步指出，在该市场中，泛多媒体创作、泛开发者和泛办公是三个增长迅速的细分领域。相比之下，面向普通消费者的娱乐体验型Agent，因技术约束导致情感连接和记忆能力尚不完善，付费转化和留存面临挑战；而企业级市场虽潜力巨大，但因涉及与复杂系统的集成，发展相对缓慢，但中长期空间可观。但相信会随着模型能力和多模态的发展，在26年迎来新的契机。
话题二：随着大模型能力以月甚至周为单位快速迭代，一个严峻的问题摆在面前：今年还需Agent实现的功能，明年是否会被大模型原生能力“吃掉”？Agent创业公司最终的护城河究竟是什么？
对此，徐之浩给出了一个三层结构的系统性回答。他认为，护城河并非单一要素，而是由浅入深地构建过程。第一层是“最后一公里”的执行能力，即将模型意图转化为具体动作的工程能力；第二层是“上下文工程”，即通过任务清单设计提升模型效率；第三层是通过强化学习等手段建立数据评估与迭代体系。他强调，前两层是产生优质数据的基础。
张朋则认为，数据是核心壁垒。大模型降低了非结构化数据的处理成本，使产品能围绕用户行为数据构建闭环，不断优化体验。王道平则建议创业者应“与用户站在一起”，深耕特定场景，通过积累实时数据逐步构建壁垒，而非过度追求技术领先。
话题三：展望未来，AI Agent的形态将如何演变？它能否克服软件“用完即走”的痛点？
作为投资了多家AI硬件的投资人，王道平认为，AI硬件是当前一个不错的商业化路径。相比软件，硬件交付明确，用户“买就是你的用户，不买也不用给他服务”，且从第一天就可以收费甚至收取较高费用，为创业公司提供了更清晰的生存空间。
对于企业级Agent，张朋认为，从Copilot到完全替代人工仍有很长的路要走，其中涉及复杂的工程问题。他观察到，美国市场由于人力成本更高，Agent替代岗位的商业模式更容易成立。未来的发展方向是交付“效果”而非单纯的工具，例如客服Agent追求的是问题解决率，销售Agent关注的是转化率。“当你能让客户把文档、网站上传一下，就解决掉70%、80%工作的时候，商业模式也随之发生了变化。”
当被问及下一个“非共识”的AI产品形态时，徐之浩描绘了一个更具想象力的未来。他认为，未来的Agent将不再仅限于解决人类预设好的特定任务，而是能成为主动的“伙伴”。“可能Agent以后面临不是人类预先定义好的问题或者任务，而是通过跟人每天的接触，能够帮你想什么事情值得做，以及不停优化能想到更好的事情。”这种从“任务执行者”到“思考协作者”的跃迁，或将开启AI应用的全新篇章。
三位投资人的观点虽各有侧重，但都明确了AI Agent赛道的发展共识：商业化已不是问题，但价值深度决定付费天花板；技术易得，壁垒难建，需在“最后一公里”的工程化、数据飞轮和用户洞察上深耕细作；短期看，硬件与特定场景解决方案是落地关键，长期看，Agent将从高效工具向智能伙伴演进，其形态的重塑才刚刚开始。