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2024 年 4 月 18 日，宋春雨在公开演讲中，第一次把 Agent 定义为联想创投的核心投资方向之一。到今天，正好 600 天（2025 年 12 月 10 日）。600 天内，仅 Agent 相关，联想创投共出手了 Youmind、Aha Lab、Liblib AI 等 10 余个 Agent 项目。
"如果说 AGI 前一波是大模型和算力，这一波则是智能体。"联想创投合伙人宋春雨在 11 月 26 日一场内部分享中，用 2 小时、近万字，首次系统复盘了他们"从去年开始坚定投 Agent "的全部底层逻辑。
本文保留了宋春雨 90% 以上的原始表达，仅做口语化删减和顺序调整，分四大板块：8 个平台级机会、最看好的 4 项创始人能力、给 Agent 创业者的 3 句话建议。全文约 5000 字，建议收藏。
以下为宋春雨的分享，略有删减 :
首先我们非常看重智能体的商业价值和市场机会，实际上大模型和算力很少直接接触最终客户，所以产生的商业价值也就比较有限，而 Agent 就是一个真正能够承载商业价值的载体。这也是联想创投为什么从去年开始就要坚定地投资 Agent 的原因。
而我们最重要的判断以及我们与其他看 Agent 的机构最大的差异化就是：联想创投会更看重拥有平台型机会的智能体。
回到移动互联网时代来看，哪些才是时代下原生的平台型机会呢？O2O 重塑了物流，于是诞生了美团 / 饿了吗；内容推荐引擎重塑了信息分发，于是诞生了今日头条 / 抖音；GPS 重塑了定位，于是有了滴滴打车。我们内部经常讨论，大模型带来的 AI 原生的平台型机会到底在哪里？过去的一年时间里，我们围绕着这个思路一直在探索，AI 平台型机会到底会在哪些领域出现？
8 个平台型机会
第一个机会就是：内容领域。这一代 AI 原生能力就是 AIGC 的生成能力。重塑生成能力必然引起内容领域的颠覆式创新，所以我们一直在寻找能够重塑多模态内容生成的平台型机会。比如我们投资的 Liblib AI，它实现了用自然语言交互的方式让每个人都可以成为创作者，极大地降低了生成工具的使用门槛。同时，它的思路也是奔着 AI 时代的 Photoshop 和 Canva 去发展的。这就是一个标准的平台型机会。
第二个机会就是：一定会出现一个能够覆盖所有终端的 AIOS。我们坚定地相信 AI 时代的原生硬件的交互方式，它一定不会是 windows/ 安卓 /IOS，也一定不是 touch，更不会是一个个 App。而是一个通用的可以直接传达用户意图的交互形式。在这条路径上我们投了光帆科技和阶跃星辰，他们分别把智能终端和 AIOS 作为自己的战略方向在努力着。
第三个机会就是：Coding。很多人都在讨论 coding 会取代几个程序员，但我们的逻辑不是这样。我们认可 coding 在第一阶段确实以工具属性为主，但它作为平台型机会的更大想象力，在于我们对未来数字世界的理解。我们认为整个数字世界就是建立在两个平台之上的，一个是算力平台，另一个就是代码平台。所有的数据，所有的功能，所有的生态，所有数字资产都是基于代码之上的。
基于我们这个认知，我们认为 coding 平台一定不会收敛于 Cursor 等一两家公司，即使他已经估值近 300 亿美金，但我们依然觉得远远不够，这个赛道理论上是可以跑出数个这样的超级独角兽。举个例子，因为 Cursor 目前还是一个非常工具属性的存在，主要靠 copilot 的方式实现，但并不是一个真正端到端的 Agent 化产品。我们也投资了一家企业，专注于用 Agent 把抽象的自然语言诉求直接生成为完整的代码。
第四个机会是：模型即应用的公司。我们投资的所有基础模型公司都是看好他们这个特性。比如我们投资的智谱、Mistral AI，他们都有一个共性，就是好的基础模型本身就是一个应用，Model as an Agent。我们一直在寻找一家公司的对标，就是美国的 Palantir，他的商业模式就是把模型直接交付给企业级客户，而这一商业模式在美国已经得到了充分的证实，Palantir 在过去一年的时间里股价已经增长了 5 倍。中国虽然仍面临商业客户的付费意愿还未培养起来的问题，但是整体逻辑上还是有效的。
第五个机会是：对双边关系的重塑。AI 提高生产力是显而易见的，但是如果能够用 AI 去重塑生产关系，那一定是更大的商业价值体现。比如我们投资的 Aha Lab，它在 MarTech 领域就是在践行这样的逻辑。首先 Aha Lab 是一个 MarTech 领域的 AI 达人营销产品，用 AI 执行品牌与 KOC 之间的全流程协作，重构传统多方协作的繁杂、低效流程，打造可信、透明、可规模化的双边效率平台。我们连续观察了它 8 周的数据和收入，都保持了一个很高的增长水平，再加上从真实用户端调研得到的良好反馈，我们才认定它就是我们想要的公司。
第六个机会：AI 加硬件。这是整个行业的共识，AI 时代原生的新硬件，作为新的终端，作为 AIOS 的载体，也一定会出现新的平台型机会。这也是联想自己在不断努力的方向。
第七个判断：AI 时代的原生应用。比如说社交，智能体会如何重塑社交方式，当一个社交平台上既有真人，又有机器人，他们交流的状态是怎样的？又有什么意义？又能产生怎样的互动？我们会觉得很有趣，现在还没有答案，但是我们会持续关注。
第八个判断：就是 infra，不是大家常说的算力 infra，而是围绕 Agent 的 infra。现在的基础设施都是为之前的软件框架服务的，而面对新的智能体架构，理论上一定会出现新的 infra 体系。
联想创投最关注的 Agent 创业者的 4 大特征：
第一是年轻人。这是一个拼创新拼原创的赛道，年轻不仅是指生理年纪，更是开放与闯劲的心态，年轻确实是我们现在看到优秀 founder 的共性，非常大比例是 90 后。
第二是经验。无论是 ToC 还是 ToB，我们都看好在所在领域有深度 knowhow 的创业者。像 Liblib AI 陈冕在视频工具领域的经验，或是浙江中控的褚健老师在工业 OS 领域的积淀，行业深度的 knowhow 都是其项目能够满足用户真实诉求并且快速获客的关键因素。
第三是原创能力。也就是从 0-1 的颠覆性创新能力，这个能力前面已经反复强调过了，这里就不再赘述。
第四是折腾能力。这个能力也许是和年轻捆绑在一块的能力，我们所看到的是 : 很多的 Agent 创业者并不是在自己的第一个创业方向上就取得了成绩，而是在一次又一次快速转变方向和产品中，逐渐让自己的创业思路变得清晰。
给 AI 创业者的建议：
" Agent 如果想胜出，必须要领先代际模型至少半年时间，以超过模型现有能力的标准去打造你的智能体。"
大家都能理解模型能力的提升，会带动 Agent 能力的提升。但是大家不太好理解的是，其实 Agent 层面的各种新玩法的出现，也在引领大模型的发展路径。
我跟 Liblib AI 的陈冕也有过很深刻的交流，我们俩有一个强烈的共识，Agent 如果想胜出，必须要领先代际模型至少半年时间，超过模型现有能力去打造你的智能体，才能起到引领的作用。
我再举一个例子，比如说 Cursor 就是做到了 Agent 引领基础模型的典型案例，它现在的 coding 能力基本上已经完全可以替代一个初级程序员的水平，就是因为 Cursor 定义了整个 AI Coding 的范式。结果就是 Claude 现在已经不需要在基础模型层面去和 GPT 竞争了，基于 Coding 领域的绝对优势，Claude 的年度营收已经接近 60 亿美元，而 OpenAI 的年度营收预测才 200 亿美元。这就是基础模型和智能体双向促进下的作用。
所以我们在评判一家 Agent 公司时，看他能不能在整个产业界率先定义范式，看它是否能够引领基础模型的发展方向，这是我们非常看重的一个能力。
"可以直面大厂的竞争。"
所有 Agent 都会面对大厂的竞争，但如果是 AI 原生的平台型机会，还是非常值得创始人投身进去与大厂正面碰一碰的。
大家通常都会说现在的流量环境很差，流量很贵，而且已经全部被大厂瓜分了，创业公司去哪里找流量呢？我们的建议就是，做 AI Native 的智能体创新。因为原生，所以有能够在全球范围内全新定义一个品类的机会，因此也有机会获取免费的流量和用户的关注度，这点非常重要。
比如 Liblib AI 最有价值的是它的活跃用户并非普通消费者，都是职业独立设计师，这种大量的免费的关注度，都来源于 AI Native 的范式创新。其实在定义新品类这件事上，中国公司还是非常有优势的，毕竟移动互联网时代的新范式大多是中国公司做的。
大厂的创新看起来势能特别大，但其实能够分到创新产品的资源也非常有限。而且大厂的创新效率往往比不上创业公司，这都是创业公司的原生创新能够跑赢大厂的机会所在。
另外，这一波 Agent 的机会非常符合联想"混合式人工智能"的发展策略，再加上目前这一波 AI 生产力的构建都是基于 PC 场景，所以实际上，联想的架构对于 Agent 公司来说是一个很重要的生态补充，我们也会在自己的产品上测试各类 Agent 工具。联想是唯一能够实现全球出货的中国设备厂商，全球 PC 市场份额稳居第一，摩托罗拉手机更是在美、欧、日都是市场前三，对于那些 Day 1 就瞄准 global 的 Agent 来说，联想生态会是非常有益的助力。
"一定要从 Day 1 开始就瞄准 Global 市场"
我们看到的趋势是，基本上所有优秀的AI Agent 创业者，从 Day 1 开始就是瞄准全球市场的，基本上已经没有只做中国版本的应用了。
这一现象有几层面原因，第一个就是这一波 AI 原生创新的机会足够大，本身也是全球性机会，founder 一定不会放弃 global 的巨大市场空间；第二个原因就是上一波移动互联网的浪潮已经为中国培养了一批全球顶尖的软件工程师人才，他们做的东西本身就拥有全球级别的竞争力；第三个原因就是中国的 AI 创业者，尤其是有大厂背景的创业者，天生就适合做全球市场的 C 端产品。
美国的 AI 创业逻辑就是 SaaS 的 AI 化，从开发者的能力、B 端的付费意愿、到公司的规范的管理体系基础，都可以帮助 ToB 的 AI Agent 实现快速的商业闭环。同时也造成了一个结果，就是单个机会很小，但是数量众多，创业者也以独立开发者为主，绝大多数产品在估值 10 亿美金以下就被卖掉了。
但是这波国内的 Agent 创业者，特别是从大厂出来的创业者，第一天出来瞄准的就是 ToC 的 Agent。这类 C 端的机会，天花板高，每个领域在全球范围内都能够容下多只独角兽体量的企业，但对创业者的要求也非常高，需要他们有更大的格局和视野。像我们的创业者里，Liblib AI 的陈冕是剪映的商业化负责人，ONE2X 的王冠是 kimi 的产品负责人，YouMind 的玉伯是阿里语雀的创始人。这些 founder 的大厂经验，对于他们要做的事来说也非常关键。当然，一些原生在海外的团队如果也具备这类平台级的战略方向与大格局，我们也会投 , 比如 Aha Lab。
写在最后
联想创投和宋春雨的 Agent 长跑仍在路上实力配资平台，据悉在本文发布的同时，联想创投又有三个 Agent 项目即将完成交割。而透过宋春雨内部分享的复盘，我们清晰地看到了这家国内"最科技"的 CVC 在 Agent 版图上落子的完整逻辑，也替我们打开了一览 Agent 市场发展趋势的独特视角。
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