中美在模型算法上的差距为6个月
问：现在中美AI差距有多大？
宋春雨：非常接近了，个人认为在算法层面的代差约为半年周期。真正的制约瓶颈在于算力基础设施，导致整体训练效率受限。但在算法上，中美的差距大约在6个月。
此外，人才结构也慢慢呈现本土化特征。从AI公司的员工配备看，这一代的AI人才已经不局限于吴恩达、李飞飞等有留学背景的人才，比如DeepSeek员工都是清北、浙大一群年轻人，他们的算法团队90%都在清华五道口那。所以，这波AI是颠覆式创新的伟大时代，创业者都非常年轻，我们现在看的AI应用项目都是00后在做。
问：超级智能体会对人类产生哪些影响？
宋春雨：这一波AI不仅重塑生产力，还重塑了生产关系。（杨）元庆在今年Tech World给超级智能体做了分层，第一，能感知与交互；第二能认知与决策；第三是有自主学习与进化能力。智能体能自主演进和协作已经重塑了生产关系。
在美国，已经出现了这样的案例：两个人通过管理和协调各种智能体，创建了一家估值达到1亿美元的公司，这正是生产关系被重塑的典型实例。
问：现在agent发展处于哪个阶段？
宋春雨：目前智能体（agent）在文本数据处理方面已相对成熟，比如订火车票、写PPT等任务已经可以较好完成。但多模态交互仍处于模型发展阶段，尚未完全成熟。当前的关键在于推动MCP（模型上下文协议）的落地，实现不同模型之间的输入接口统一和协同。
问：但在国内，让用户为智能体付费似乎比较困难。
宋春雨：展望未来10到20年，中国有望像美国一样，大幅提升软件的价值。与上一代软件主要提高工作流程效率（约30%）不同，AI时代的新技术可以直接提升人效，比如达到以一抵三的效果。新一代AI需直接对企业KPI产生贡献，明确其带来的经济效益。在美国已经形成了一种新的商业模式，即通过AI直接帮助企业实现盈利，并根据利润进行分成。
问：这种模式适合国内吗？
宋春雨：国内AI创业者有个现象，不愿意做To B领域，但美国创业者99%都在做To B的软件变革。
问：国内何时能出现两个人就做出了一个估值1亿美金的公司的情况？
宋春雨：估计需要两三年，比如，YouMind就五六个人的团队，没花钱做推广也实现了盈利。
问：我们在投资AI应用时有没有特定的投资逻辑？标准是什么？
宋春雨：AI应用是最难投的，因为非共识的成分大。我们的逻辑还是看人，看一个AI代替单位人工所能创造的价值。比如在AI面试方面，我们会考察该工具是否能够完全替代人类执行任务。对于只能提供辅助功能的AI应用，我们称之为copilot；而那些能够进行交互和协作的，则被定义为超级智能体。
问：这与移动互联网的投资逻辑不同吗？
宋春雨：在移动互联网领域，可以进行像素级的复制模仿，但由于AI涉及底层技术的创新，这种逻辑并不适用，其不确定性更高。
问：决定投资一家AI公司时会考虑的因素？
宋春雨：首先，该公司要有极高的人才密度；其次，一号位不仅要有定义产品的能力，还要有非常强的行业号召力；第三，大模型公司尤其要能展现出在早期就具备融资100亿人民币的能力。
