联想 创投首席投资官、高级合伙人宋春雨就人工智能应用赛道的未来趋势发表了看法。他指出，当前AI应用层最大的变化是基础模型正在吞噬通用性应用，这标志着行业进入了一个新的发展阶段。
根据公开资料，宋春雨认为，如果一个AI应用只是处理和分析互联网上公开数据的类型，那么这些功能很快就会被基础模型所具备。因此，他强调了AI应用公司必须与那些能够被基础模型替代的领域划清清晰的界限。
要构建出能够独立生存的AI应用，宋春雨提出了三个核心要素：首先是任务的“非常长程性”，意味着任务链条复杂且步骤多；其次是深度嵌入到企业的业务工作流中，实现刚需化；最后是获取和利用闭源数据。这三点构成了当前他观察到的、具有壁垒性的AI应用特征。
在具体场景的探讨中，宋春雨认为AI短剧属于基础模型难以替代的长程任务范畴，这体现了其对“长程任务”这一要素的强调。此外，联想 创投参与了快手可灵AI拆分后的首轮融资，这也是行业发展的一个侧面印证。
从宏观趋势来看，宋春雨认为AI发展的大趋势已经非常明确，但技术具体发展的路径仍然需要前沿的探索和创新去证明。他进一步指出，AI的发展还需要依靠范式级科研成果来兑现其潜力，这表明行业目前仍处于理论突破与工程落地并行的阶段。
背景分析方面，早期许多创业公司可能聚焦于构建基于公开数据处理能力的工具型应用。然而，随着基础模型能力（如通用知识抽取和文本生成）的飞速提升，这些“通用性”的应用层价值正在被快速稀释。这迫使后续进入赛道的企业必须从“功能堆砌者”转变为“流程重塑者”。
影响分析方面，这种变化对创业公司的生存逻辑提出了更高的要求。如果一个AI应用无法解决企业内部数据流转的痛点，或者不能处理跨越多个步骤、需要复杂决策链条的长任务，那么其商业价值可能会被基础模型的能力所覆盖。这预示着未来投资和落地的重点将从“技术炫技”转向“业务深度绑定”。
时间线回顾来看，行业的发展路径正在经历一个从“通用能力展示期”向“垂直流程重塑期”的转变。虽然AI技术的进步速度令人瞩目，但宋春雨提醒业界关注科研突破带来的范式级变化，而非仅仅停留在现有模型能力的叠加。
给读者的观察点是，对于希望进入AI应用赛道的创业者而言，核心竞争力已不再是“用了哪个大模型”，而是“解决了企业流程中的哪一个最难、最长、且数据受限的环节”。关注那些能将复杂工作流与私有数据深度结合的项目，可能是更具长期价值的方向。
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