硅谷投资人亲历达沃斯：AI下半场拼成本、能源与落地

2026年1月23日

（图片来自网络）

硅谷投资人亲历达沃斯：AI下半场拼成本、能源与落地

Fusion Fund 创始合伙人张璐在达沃斯第三天，行程满满，睡眠不足5小时，感受行业紧迫感。

与去年迷茫不同，今年达沃斯达成“多体系并行”共识，AI讨论重心从开源模型转向更务实的深层博弈（成本、能源、落地）。

张璐指出今年达沃斯关于AI的讨论呈现三个鲜明焦点：

谷歌全生态反击：从TPU芯片、云、算法到应用端，垂直整合带来显著成本优势，推理成本不到OpenAI 30%，且仍有下降空间；通过浏览器和搜索框收集真实世界反馈，加速算法迭代。

开源生态与小模型崛起：全球开源活跃度超乎以往，中国（如Kimi的K2等项目）成为重要贡献者，初创公司基于小语言模型和垂直智能体结合高质量数据，适合B端应用，成本更低、数据更安全、部署更便捷。

欧洲企业数据主权焦虑：在美欧政治摩擦下，欧洲巨头对将核心数据交给美国AI公司心存芥蒂，催生本地化、可控的AI解决方案需求，打破硅谷“天然全球化”叙事，影响全球技术格局。

AI竞赛进入“深水区”：从技术到商业，竞争转向成本、能耗与产业融合。小模型因更实用、经济，在产业界讨论热度激增；能源成为瓶颈（美国电网陈旧、监管割裂，科技巨头需亲自发电），但要求数据与AI整合的落地加速。

AI与产业结合加速落地，三大重点领域为医疗与金融、太空经济、本地化部署。医疗领域，CommonSpirit Health等机构推进AI整合，针对帕金森等疾病开发治疗方案；金融领域估值百亿美元，垂直AI Agent撑起独角兽；太空经济成为“AI原生+机器人原生”，SpaceX构建生态并已实现盈利。

硅谷关注中国硬实力：电力基建、机器人供应链、生物科技创新能力等优势，在AI“拼成本、拼能耗”的下半场将转化为竞争力（中国电力底座稳定，机器人成本低，生物科技受跨国药厂青睐）。

关于通用人工智能（AGI），张璐认为距离实现还很远，但AI能助力商业自动化、削减成本、创造新岗位，若解放重复劳动，将带来自由探索的机会（如《星际迷航》式人文展望）。