“昨晚回到酒店11点半，还是比较早的。”这是Fusion Fund 创始合伙人张璐在达沃斯的第三天，每天睡眠不足5小时，行程表被无数场圆桌讨论、闭门早餐会、深夜晚宴和远程会议填满。 “你可以明显感到行业的紧迫感。”张璐在接受第一财经记者独家采访时说。与去年的迷茫不同，尽管特朗普带来的地缘政治不确定性依然像乌云笼罩，但今年的达沃斯多了一份笃定。大家不再纠结于“世界会怎样”，因为答案已经摆在眼前——世界已经不可逆地进入了一个“多体系并行”的常态。 张璐回忆，去年参加达沃斯，DeepSeek曾给全球科技界带来了一场“反直觉”的震撼——这家中国创业公司用极低的成本和开源的姿态，打破了原本被认为坚不可摧的算力与模型垄断，成为当时那场关于“AI霸权”讨论中最具话题性的变量。 今年她捕捉到，大家对于AI讨论的重心已经从去年对开源模型的惊叹，转向了更冷酷、更务实的深层博弈。从技术路径、成本竞争，到能源瓶颈，再到人类未来向何处去的思考，AI讨论进入“深水区”。 首先是谷歌的强势回归与“全生态”反击。在与欧洲金融机构负责人的早餐会上，张璐发现，大家最关心的问题是谷歌的动向。从去年初备受“掉队”的质疑，到如今股价起飞、构建起全矩阵人工智能生态。“它是全栈式的技术解决方案，从自己的TPU芯片、云、算法到应用端。” “这不仅仅是模型能力的竞争，而且是系统优化的竞争。”张璐分析道，这种垂直整合带来了显著的成本优势，谷歌目前的推理成本不到OpenAI的30%，且仍有下降空间。更重要的是，通过浏览器和搜索框，谷歌能收集到更高质量的真实世界反馈，加速迭代。 除了谷歌的讨论外，张璐观察到，开源生态的活跃度超乎以往，并且“小模型”在崛起。无论是中国、美国还是欧洲的初创公司，都在积极拥抱开源。她以Kimi的K2等中国开源项目为例，中国在全球开源生态中已成为“重要贡献者”。这种深度的社区参与和技术输出，正在提升中国在全球技术协作网络中的影响力。 还有大量应用型初创公司不再执着于打造底层大语言模型，而是基于开源生态中的“小语言模型”和垂直领域的Agent（智能体），结合自身高质量数据进行微调和优化。对于B端应用而言，小模型意味着更低的可负担成本、更高的数据隐私安全以及更便捷的私有化部署。 这是张璐今年在达沃斯感受到的一个显著变量。在与多家欧洲大型企业及金融机构CEO的交流中，她听到了深深的担忧：在“多体系并行”的世界里，数据就是核心资产。 “欧洲企业以前习惯了技术无国界，但现在他们开始警惕。”张璐透露，由于美欧政治摩擦，许多欧洲巨头对于将核心数据交给美国AI公司心存芥蒂。 这种心态正在催生一种新的需求：欧洲企业开始渴望本地化、可控的AI解决方案，这在某种程度上打破了硅谷公司“天然全球化”的旧有叙事，也为全球技术格局带来了新的变数。 “现在AI的竞争不只是模型能力的竞争，更是成本的竞争。”张璐直言。推理成本、数据隐私与安全、数据孤岛、监管与“幻觉”问题，都是实际落地必须跨越的鸿沟。这解释了为何“小语言模型”在产业界讨论热度激增——在To B场景和本地化部署中，它们往往比大模型更实用、更经济。 张璐在几年前就预警过能源问题。她提到，相比于模型参数的狂飙，硅谷的大佬们现在更焦虑电网的负荷。美国的电网设施陈旧、私有化导致升级乏力，且州与州之间监管割裂，这逼得科技巨头不得不亲自下场“发电”。例如，微软甚至不得不自掏腰包补贴当地居民以平抑电价波动；马斯克和扎克伯格也纷纷投身电力设施建设。 “2026年是AI医疗的大年。”作为美国最大的非营利医疗机构CommonSpirit Health Foundation的董事，张璐见证了这家拥有3000多家医疗机构的庞然大物，正以前所未有的速度推进数据与AI的整合。 她透露，Fusion Fund去年投资的多家公司，已经开始利用AI针对帕金森、阿茨海默病、抑郁症进行治疗方案的开发。在部分前沿领域，AI应用已经从“辅助诊断”向“治疗手段”进化。 而在金融领域，张璐认为这同样是一个被低估的巨无霸市场。“广义上的金融、保险及相关产业占美国GDP约20%，超过了传统科技行业（约10%）。”她提到了Fusion Fund投资的Wand AI等独角兽，证明了在垂直领域，针对特定场景的AI Agent，能够撑起百亿美元的估值。 张璐还是SpaceX的投资人。SpaceX的发展轨迹清晰地展示了太空经济的演进逻辑。“最初，我们更多把它看作一家火箭发射服务公司。”她回忆道。但随着时间的推移，现在太空领域可以被视作是AI Native（AI原生）和Robotics Native（机器人原生），SpaceX逐渐展现出构建完整太空生态的版图。 在AI深水区博弈中，张璐强调，硅谷也密切关注华人创业者的创新能力和崛起，中国在基础设施、电力能力和机器人等方面的巨大优势，正在成为新的全球竞争力。 以能源为例，当硅谷为缺电发愁时，中国的优势是拥有全球最强的电力基建和电力网络，这为AI算力提供了最坚实的能源底座。“在AI拼成本、拼能耗的下半场，这种基础设施优势将转化为巨大的竞争力。” 还有机器人与供应链的成本优势。张璐特别提到了以宇树科技为代表的中国机器人企业。他们的成本控制能力惊人，人形机器人的成本可能只有美国的十分之一。在需要大规模物理铺设的场景中，这种基于强大供应链的“好用且便宜”，构成了中国科技独特的比较优势。 “中国在制药层面上创新能力，已经可以与美国比肩。”张璐观察到一个显著的趋势：越来越多的跨国药厂开始收购中国的新药研发企业。这证明中国不仅在“硬科技”上有优势，在生物科技等前沿领域的商业化进程上也取得了显著进展。 而关于达沃斯热议的终极问题——AGI（通用人工智能）。张璐显得冷静许多。她引用了李开复的定义：当AI能做人类90%以上的工作，同时比90%的人类做得更好时，AGI才算到来。 “我们距离那个点还很远。”张璐直言。但她并不为此感到悲观，“电脑让我们更忙还是更闲？AI同样如此。”它既能实现商业自动化，削减成本；也能助力业务增长，创造新岗位。 她给出了一个充满人文色彩的展望。如果AI真的能把人们从繁重的重复性劳动中解放出来，那将是人类的《星际迷航》时刻，人们将更自由地进行好奇心的探索。
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