光源资本创始人&CEO、L2F光源创业者基金创始合伙人郑烜乐：拥抱技术爆炸的黎明，AI与未来科技时代的早期投资范式

“2026年，创投圈的浪潮再次翻涌：AI从技术概念走进产业深水区，硬科技创业从‘小众赛道’ 变成‘主流共识’，年轻的创业者们正在用代码和双手，重新定义中国创新的未来坐标。每一年，由36氪 · 暗涌主办的WAVES大会，都是中国创投圈的年度风向标。今年的 WAVES 2026以‘今年盛夏’为主题，落地广州番禺良仓新造创意园，在两天的时间里，我们汇聚了顶级投资人、产业领袖、新锐创业者，用14场深度圆桌、数十场独立演讲，拆解 AI、硬科技、出海、医疗等核心赛道的底层逻辑，见证那些‘少数人’ 的坚持，如何汇聚成改变行业的浪潮。” 活动现场，光源资本创始人&CEO郑烜乐做了“拥抱技术爆炸的黎明：AI与未来科技时代的早期投资范式”的主题演讲，他表示“未来，通用智能本身将不再稀缺，因为大模型公司会主导智能的供给，基于其生态做通用智能的路径价值有限。”此外，他也坦言光源资本成立的L2F光源创业者基金，源于其对大趋势的判断：先进生产要素一定要和产业快速融合，光源希望成为这个过程的推动者和布局者。所以这支基金的定位是中国第一个面向AI与未来科技产业的Multi Founders’ Fund。以下为演讲内容，经36氪整理编辑：郑烜乐 | 光源资本创始人&CEO、L2F光源创业者基金创始合伙人大家好！我是光源资本的郑烜乐，非常高兴又在WAVES大会和大家见面，也再次感谢36氪的邀请。今天演讲的主题是《拥抱技术爆炸的黎明：AI与未来科技时代的早期投资范式》。大家可能会问，从2022年GPT发布起，技术迭代速度每年都在大幅跃升，为什么现在还是“黎明”呢？经过近几年的观察，我们发现增长曲线的陡峭程度远超想象，一切或许才刚开始。正是基于这一判断，光源作为国内顶尖的财务顾问机构，也在2025年初成立了首支面向AI及未来科技产业、聚焦超早期投资机会的基金——L2F光源创业者基金。因此，今天我也想借此机会多聊聊我们在早期投资方面的思考。首先，我想分享一个判断：我们正站在一个长达 30 年的产业窗口前。AI已经成为人类历史上扩散最快、应用最广的技术爆发。以ChatGPT为例，它从发布到突破 1 亿用户仅用了约2个月，这一速度远短于电话、互联网和移动互联网达到该用户规模的周期。ChatGPT只是爆发中的众多AI产品之一，但仅此一例，便足以说明这种跨越式的扩散速度跃迁。这种扩散速度，已推动大模型API进入超大规模应用时代。目前全球每月Token使用量已达1.5千万亿，且仍在快速攀升。编程、工业、金融、科研等场景日益依赖Token，它正像电力和移动网络一样，成为每个行业、企业和个人不可或缺的生产要素。由此可见，AI 已从单纯的科技突破走向通用技术。 AI时代的双飞轮与新摩尔定律我们比较了两组关键数据：一是 AI 需求翻倍的速度，二是单位成本的下降速度，分别与移动数据和电力进行对比。即使在对数刻度下，AI 的曲线陡峭程度也远超移动数据和电力。具体来看，AI 需求翻倍的速度约为移动数据的 6-9 倍、电力的 24-36 倍；而成本下降速度约为移动数据的 3 倍以上，更远超电力。这些数据印证了 AI 将迎来更陡峭的增长曲线。这一规律在历史上反复出现，最具代表性的是摩尔定律，即单位面积晶体管的数量每18-24个月涨一倍。如今，AI 时代也正在形成属于它的新摩尔定律，其中有两个关键指标值得关注：其一是每7-8个月，AI能处理的任务复杂度翻一倍（相关论文已多次验证，此处不再赘述）；其二是每7-8个月，训练模型所需算力也会翻一倍。当然，以上指标并不能直接等同于生产力提升，目前还没有一个通行的指标来衡量AI生产力，但新时代摩尔定律的雏形已经在形成。这背后首先是一个成本飞轮，从需求的暴涨到更多CAPEX（资本开支）带来的规模效应，进而驱动技术进步（包括更先进的制程、3D堆叠、更大规模算力中心、更高效的连接与存储）带来成本的下降，进而带动Token成本降低。不仅如此，AI For Science本身也在驱动能源、芯片等基础产业加速更迭，进一步助推成本下降。而另一侧则是智能飞轮，AI的智能水平持续提升，逐步渗透进各行各业的各类场景，创造出新的经济价值，进而吸引更多企业接入使用，形成正向循环。这引出一个值得深思的问题，这次智能革命的扩散速度为什么会这么快？因为AI的快速扩散建立在了已经成熟普及的移动网络与电力网络之上。一组历史数据可以佐证：蒸汽机发明后30年的GDP增速，与电力革命、信息革命完成后各自30年的GDP增速相比，信息时代的GDP增速恰好是蒸汽机时代与电力时代增速的乘积。这印证了一个重要规律，每一代技术革命都会在前几代革命的基础上，爆发出更强的乘数效应。成本飞轮持续降低AI的应用门槛，撬动更广泛的产业接入，从而加速智能飞轮的运转；而智能飞轮创造的增量价值，又反过来催生新的需求与资本投入，进一步强化成本飞轮。二者互为因果、彼此加速，形成正反馈循环，共同推动AI持续演进并不断提速。 AI扩散的四条定律基于过去几年的思考与观察，接下来，我想和大家分享光源视角下AI扩散的四条定律。第一条是梯度律，也就是AI能力的横向扩展。从文字处理到多模态内容（涵盖视频、图片、声音），再延伸到物理AI。从物理AI开始，AI获得了与真实世界、生产力场景进行大范围交互并加以改造的能力，再发展到当前的AI For Science，开始加速科学发现。实际上，从文字处理到多模态，再到物理AI，最终到科学发现，AI的单位产出价值一直在持续提升，它正在解决越来越宏大、越来越困难、也越来越有价值的问题。第二条是纵深律。我之前也在WAVES大会上提出过L1到L5的概念。所谓纵深律，就是AI从最初的辅助工具，逐步融入工作流实现部分替代，再到完成完整交付，最终独立承担责任，每一步推进都在行业中形成了具备闭环能力的价值循环。我们在投资实践中常以L3为参照，当一个行业发展到L3阶段，便基本进入可布局投资的窗口期。第三条是范式律，即AI改造行业的方式。我们发现，AI带来的最大变革，是将碎片化的专家经验转化为可复制、可迭代、可规模化的工业化能力。以视频行业为例，我们早在2023年便参与孵化了爱诗科技，是他们最早的投资人。彼时视频行业是典型手工业模式，每个人都要亲自拍摄、剪辑再发布内容。而爱诗等多模态视频生成模型做到了一件事：让所有视频创作者实现规模化生产，无需演员、导演、镜头、美术、化妆，就能批量产出大量视频。这是一条典型的改造路径：先把专家能力封装，再把数据转化为资产，继而孕育出工程生态，最终推动整个行业完成从手工业到工业化的跃迁。第四条是递归律。AI正在持续加快自身的迭代速度。比如我们投资的日行迹，做的就是AI For AI，用AI来研发AI。如今，还有很多公司用AI进行材料研发、芯片设计等，AI正在不断强化自身的发展飞轮。因此，我们认为，AI已成为人类创造的、可自我进化并能产生复利的生产资料。 AI的资本价值与硅基生命进化那么，未来AI究竟能催生出多大的资本价值和企业价值？首先，目前全球存量企业的总价值大约在几十万亿到百万亿美元规模，五年到十年后，AI有望使所有传统企业的利润提升20%-40%，这本身就对应几十万亿美金的价值，再乘以市盈率，最终将形