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　　9月24日消息，近日，AI應用工作組在北京召開第二屆第一次成員大會。華映資本董事總經理李巖出席上述會議并發表主題演講。

　　李巖表示：“回顧信息技術的發展脈絡可以看到，從搜索引擎到短視頻推薦，再到今天的生成式AI，每一代核心突破都對應著人與信息關系的改變。搜索解決了信息獲取的難題，推薦算法則打破了內容供需之間的壁壘。而生成式AI的獨特之處，在于直接突破了內容生產環節，讓用戶可以在真正需要的時刻，獲得高度匹配的內容。”

　　他認為，AI本身是一個需要持續優化的工具，其核心價值在于構建一個自我強化的數據閉環，即數據飛輪。這個飛輪包括四個環節，即“生成-分發-消費-反饋”的閉環，通過AI生成內容、有效地分發給用戶、用戶消費內容、并最終獲取用戶的消費反饋數據。數據飛輪能不能轉起來，是衡量AI應用是否有核心價值的關鍵點。他表示，如果缺乏數據反饋，企業即便在算法或算力上具備一定優勢，也很難長期維持領先。“因為在長時間積累上，如果沒有很快的數據反饋，很難做到長時間的數據生成、內容的豐富度以及它的領先度。”

　　基于這一判斷，華映資本目前重點關注營銷、教育科研和“AI+物理世界”三大方向。

　　“在今天AI能力還不足以到我們想象的AGI一步登天，給出所有答案的這個過程中，我們需要有局部的數據反饋，提升整個數據內容的質量。”李巖解釋，營銷和教育場景能夠快速生成用戶行為數據，并迅速反饋至模型優化環節，從而快速構建起商業閉環，甚至形成競爭代差。

　　其中，在教育場景中，傳統教育依賴固定大綱和統一教學進度，而AI可以根據學生的實時反饋，靈活調整內容和難度，這在學生體感和內容傳達上實現了質變。李巖表示，教育領域天然具備強交互屬性，因此能夠更快推動反饋閉環的形成。

　　科研則體現了AI在信息歸納與推理上的價值。從“AI刷題”到“AI研報”，模型能夠通過歷史數據和邏輯推導解決復雜問題，大幅提升研究效率。李巖指出，這些場景雖然專業性較強，但一旦獲得驗證，將為科研工作方式帶來實質性改變。

　　在他看來，這三大領域已經跑出代差，相比其他行業更快進入飛輪效應，具備率先實現商業化突破的潛力。