联想创投宋春雨：中国软件的常量与变量

以下文章来源于牛透社 ，作者联想创投宋春雨

11月17日-19日，为期三天的2023中国SaaS大会在苏州太湖万豪酒店隆重举办。本次大会由吴中区人民政府、苏州市工信局指导，崔牛会主办，苏州太湖国家旅游度假区管委会协办。会议云集To B领域的企业创始人、CEO、CIO，产业龙头企业高管，知名投资人，政府相关部门官员，专家学者，研究机构分析师等逾百位嘉宾。

联想集团副总裁、联想创投合伙人宋春雨发表了以《中国软件的常量与变量》为主题的演讲。宋春雨表示，软件的发展并不能孤立地看作代码的变革，实际上它是数字世界构建的三大基础——硅基计算半导体、Code（代码）本身的演进、Body共同作用的结果。随着技术的革新，这三大要素最近发生了重大变化：硅基计算半导体已经从通用计算演变到了智能计算的演变，为实现AGI提供最佳算力底座；AI大模型重新定义万亿规模传统软件市场；智能计算和AI大模型共同变革交织，为数字世界和物理世界的融合带来契机，形成Smart Body，这都将推动中国软件的发展。 

联想集团副总裁、联想创投合伙人 宋春雨

而AI大模型是其中关键的要素之一，从底层逻辑上改变了整个软件的范式。宋春雨认为，未来AI大模型会收敛为闭源基础大模型和以开源为核心的基础大模型，而Agent（智能体）将成为AI时代的操作系统。

基于大模型、交互、作用域、数据等技术要素的演进，宋春雨预测了Agent L0-L5的发展。L0，我们称之为数据智能，L1引入了大语言模型，提供结构化的输入和输出，L2则更进一步，利用多模态大模型，实现了复杂长链推理。L3到L4分别实现了全自动数字智能体和具身智能，完全作用于物理世界，实现全场景全任务。而最终L5能够达到自组织智能体，智能体可以驱动智能体，也可以定义新的智能体。在AI大模型的生态下，会出现更多元化的软件应用创新。

虽然中美软件行业发展仍有差距，但在国家大力推进数字经济、中国企业国际化、SaaS模式等常量支持之下，同时结合三大变量，“软件+AI”必将重塑中国产业发展。

宋春雨呼吁，中国软件需要从底层创新到顶层设计联动起来，如同新能源企业，对软件行业进行政策扶持，国家层面推动行业高质量发展，共同见证中国软件的崛起和腾飞。

以下为宋春雨分享内容（经编辑）：

01
数字世界构建的三大基础

谈到中国软件，我们最近思考比较多的一个问题是：软件发展的核心原动力其本原是什么，面向未来大的变量和机会是什么？虽然我们谈的是软件，但软件的发展并不能孤立地看作代码的变革，实际上它是数字世界构建的三大基础共同作用的结果。从我们的视角来看，构建数字世界的三个大的基础：

第一，硅基计算半导体。

第二，代码本身的演进。

第三，Body。

Body就是数字世界和物理世界的统一。比如，个人电脑、智能手机、智能汽车、未来的机器人等，都是软件、算力和数字智能融合的统一体。

这三个要素共同作用推动软件发展，这个不只是中国，在全球都是同样的底层范式。

最近一段时间，这三大要素都有重大的变革。对于硅基半导体来说，一个最重要的变革就是从通用计算到AI计算、智能计算，这是一个重大的演进。以GPU为核心，对于海量数据的矢量级的运算，代替了原来CPU级的运算，推动智能世界的算力高速发展提升。

在代码层面，代码定义世界、代码改变世界。那么代码最重要的变量就是AI，特别是大模型带来的智能泛化能力，包括逻辑推理能力的大幅提升。代码的智能性变得可以逼近人类的智能，这是一个非常重要的变量。

智能计算和大模型共同作用以后，重新定义各种设备，我们叫Smart Body。

围绕这三大变量的变革会快速推动整个世界的变革，我们认为这也是全球软件带来范式转变特别重要的起始点。

下面我会围绕这三个构建数字世界、智能世界的基础要素和变革，来谈一些我们的观点。

02
智能计算为实现AGI
提供最佳算力底座

硅基计算方面，一个大的变革是通用计算向智能计算的演变。可以看到，GPU和NPU为代表的AI计算算力引擎快速登场。可以说，AI是推动目前半导体计算，包括先进制程和计算制程变革的最重要因素。

对于CPU来说，过去三四十年的算力已经足够好，只有AI为算力带来了空前的需求。GPT代表着基础大模型对算力的需求，特别是对GPU算力的需求非常大。GPU和NPU之后，会带来全新的异构架构，异构架构会把AI算力从原来的云端算力扩大到边缘端，端边云网都会快速渗透AI算力，这就是异构变革的机会。对于更高的算力需求，未来也会有光计算，包括量子计算。我们认为，智能计算会在未来10年为AGI提供最佳的算力底座。

03
AI重新定义一切软件

我们看一下代码。代码实际上代表了软件的进程，回溯近30年全球范围内软件变革大的变量，实际上是技术驱动的。比如，用友和金蝶就是中国在电算化时代崛起的软件优秀代表；到互联网时代，出现了搜索引擎，还有中国的BAT；开源代表了先进的生产力，把全球的软件和程序员快速组织起来；在移动互联网时代诞生了字节、美团这些优秀的软件公司；中国软件的国产化也是非常大的变量，中国一系列商业化软件的崛起。

到了2015年左右，AI开始登上舞台，区块链开始改变了生产力关系，在整个数字世界构建了一个信任基础设施。现在我们迎来了新的变量拐点，范式的转移，那就是大模型为代表的通用人工智能初始的元年。

04
数字世界的智能体
在物理世界的映射

数字世界和物理世界的融合，我们叫Smart Body，这也是软件变革非常重要的基础，包括现在数字化的智能体Agent，它在物理世界的映射就是Smart Body。

联想集团刚刚发布了AI PC的战略，我们会把联想的全线设备产品，从PC、手机到平板电脑，到数据中心、边缘计算、服务器，全部嵌入人工智能大模型的智能，包括现在的智慧化出行、自动驾驶。

这些都是非常大的软件变量。

05
中美的软件差距依然巨大

美国一级市场股权投资基本一半是投在软件创新上，市值在千亿到万亿美金的软件公司比比皆是。美国在软件创新方面有非常成熟的体系，创业生态，资本市场支持，专利知识产权的配合。同时它的商业价值和客户价值是非常明确的。

根据相关统计，美国超过250人的公司平均使用的SaaS数量超过了120个，其中1/4要收费，这在中国是不可想象的。我认为，中国软件从顶层设计到科技创新，到用户侧和供给侧实现的全面联动，将会带来更大的突破发展。

06
中国的软件之痛

我也是程序员出身，十几年前做防火墙内核处理器的软件。我觉得中国软件非常痛苦，这里列举了6个中国软件之痛，不知大家是否同意这些观点。

一是无健康生态。获客成本高，极度竞争，无法形成共赢生态。

在美国可能有100多个创业公司的软件都是基于大平台如Salesforce和Workday等的软件做生态共赢。而中国软件缺乏共赢的生态，必须端到端把所有的东西都做了，获客成本非常高，处于非常激烈的竞争态势。

二是无规模化土壤。大企业定制化偏多，交易型商业模式，非产品型商业模式。

中国缺少规模化发展的土壤。由于中小企业很难采购软件，软件厂商只能把自己的软件卖给大企业客户。而大企业客户的本质在中国是交易型的市场，并非产品型，大企业会要求各种定制，导致创业者的软件实际是系统集成，很多高科技的软件就是高科技的系统集成，这点很不健康。

三是无产业链价值。利润低，投入小，产业链影响力低。

四是无成熟资本变现模式。中国的资本市场缺乏对软件的成熟认知，很多资本不投软件。

五是无付费习惯。中小企业无付费能力，更无付费意愿，To B软件行业受害于中国互联网免费模式。

在中国互联网时代，互联网公司把自己的技术软件通过免费的方式提供给消费者，养成中国消费者对软件不付费的习惯。在美国，非常有价值的软件和网站，都是采用付费的方式，但中国必须要靠广告的方式去做。

六是无经济大动能。宏观经济遇冷，行业增速放缓。

这六点是中国软件的痛点，它不是单一技术驱动的变量，需要整个产业链形成共识。

07
「软件+AI」必将重塑
中国产业发展

如果我们眼光面向未来5-10年，中国软件有一个非常大的范式结构转移的机会，就是代码改变世界。在国家大力推进数字经济、越来越多企业开启国际化、SaaS模式等常量，结合智能计算、AI大模型、Smart Body等变量，软件和AI的结合必将重塑中国产业发展。

如果我们看人类前三次生产力变革，实际都是体力的替代，无论是蒸汽时代，还是电气化时代。大模型带来的机会实际是人类智力的“替代”。随着算力的不断增强，基础大模型算法的进步，会把机器智能带到更高的领域，这是让全世界软件的从事人员为之兴奋的关键点。

08
AI大模型重新定义
万亿规模传统软件市场

AI大模型从底层逻辑上改变了整个软件的范式。

大模型如何演进，我们认为全球范围内会快速收敛到两个大的生态：

第一，闭源基础大模型。

闭源基础大模型中美是非常大的差别，美国的闭源基础大模型已经快速收敛到两家头部：OpenAI和Google。在美国软件的创业生态，快速收敛到以这两家头部巨头为核心的闭源基础大模型上的应用创新，基本上创业者不会在基础模型上做投入。从整个社会的角度讲是最经济和集约的。闭源基础大模型最重要能力的开放首先是2C，是以API为核心，同时对于通用的逻辑推理和泛化的话，也会以API的方式提供给2B端，本质它是云服务的方式，公有云服务的方式提供基础大模型智能算力的能力。

第二，以开源为核心的基础大模型。

开源代表了全球最先进软件开发的生产力。中美的差距会快速缩短，LLaMA公示了非常多的基础模型，包括算法和模型本身的knowhow，实际是共享给全球的开源生态的。在中国更是开源基础大模型特别重要的发展点。中国有最丰富的应用场景，数据也更加的集约。我们认为，中国基础模型的演化不会只会收敛在头部两家，会是一个混合态，可能会有5-10家公司在基础大模型中存活。

Agent（智能体）也是我们思考比较多的话题。我们认为，Agent将成为AI时代的操作系统。我们总结和预测一下Agent L1-L5的路径架构图。

L0，我们称之为数据智能；

L1，主要是基于语言大模型，来做简单的基于Work Flow的Copilot，或者对于基础软件能力的增强。

L2，核心是引入视觉大模型，可以对复杂任务做Copilot能力。

L3，自动化的数字智能体，它会是一个高精度的多模态大模型。它会把智能的逻辑推理和泛化能力从Work Flow推向了各个行业，像数字人工、数字医生、智能法律顾问、数字老师、智能金融助手等方方面面。

L4，最重要的变革是具身智能，通过硅基、Code和Body三者融合之后，构建全新的数据闭环，它会在L4级别的自动驾驶和全能力的人形机器人上面发挥作用。

L5，自组织智能体，包括人与智能体和智能体之间协作来共同完成任务，进入到自主智能的世界。

这些点也是我们投资智能体和推动智能体进步的关键判断逻辑。

9
AI for All

在今年联想技术创新大会上，联想集团也发布了全新的AI for All战略，端到端围绕智能计算到大模型，到Smart Body推出全域的混合式人工智能解决方案，为全球的行业、企业和个人提供专用的人工智能设备、基础设施、解决方案和服务。

一方面我们会通过合作，合作公有的基础大模型，提供了基础的智能算力。另一方面，在私域企业级大模型和个人大模型，我们会端到端提供系列产品，包括企业级的人工智能双胞胎和个人的人工智能双胞胎。

举一个例子，个人的人工智能双胞胎会和AIPC战略融合，我们会定义异构架构的个人终端设备，从笔记本电脑、平板电脑、智能手机、Smart IoT嵌入人工智能双胞胎，即个人助理。每个人基于个人的数据，都会有人工智能双胞胎的个人助手为他服务。

企业级人工智能将围绕企业各种工作流、信息流，加速生产力的提高。我们会和企业级的应用软件来深度合作。同时，我们特别注重整体合规，包括从系统级的隐私保护，各领域的自适应和先进的计算作为智能底座方面做全力的支持。

10
中国软件亟待政策扶持

最后，回到对中国软件发展的建议。不仅仅是技术创新这一条路，很多是全社会和顶层设计方面。

以新能源汽车为例，10年前谁也无法想象中国的民族品牌，能够超过BBA，能够超过日本汽车，能够超过美国汽车。但10年后，我们的民族品牌，包括红旗、比亚迪、吉利、蔚小理等新势力，已经成为全球新能源智能汽车的头部企业。

如果中国软件在未来5-10年在全球GDP占据显著份额，中国是否能够像发展新能源汽车一样大力发展中国软件，比如在初创企业成立之初就出资补贴购买软件，随着企业经营不断扩大，国家的补贴份额逐年递减，构建中国软件良性发展的循环，那么中国软件非常有机会。

大家可以看到我们前面的列举，软件在全球数字世界和智能世界这么多的变量，诞生了千亿美金、万亿美金的优秀企业。我们非常希望未来5-10年有机会能够和大家一起见证中国软件的崛起和腾飞。

谢谢大家！

本文转载自公众号“牛透社”。