9月24日消息，近日，AI应用工作组在北京召开第二届第一次成员大会。华映资本董事总经理李岩出席上述会议并发表主题演讲。

　　李岩表示：“回顾信息技术的发展脉络可以看到，从搜索引擎到短视频推荐，再到今天的生成式AI，每一代核心突破都对应着人与信息关系的改变。搜索解决了信息获取的难题，推荐算法则打破了内容供需之间的壁垒。而生成式AI的独特之处，在于直接突破了内容生产环节，让用户可以在真正需要的时刻，获得高度匹配的内容。”

　　他认为，AI本身是一个需要持续优化的工具，其核心价值在于构建一个自我强化的数据闭环，即数据飞轮。这个飞轮包括四个环节，即“生成-分发-消费-反馈”的闭环，通过AI生成内容、有效地分发给用户、用户消费内容、并最终获取用户的消费反馈数据。数据飞轮能不能转起来，是衡量AI应用是否有核心价值的关键点。他表示，如果缺乏数据反馈，企业即便在算法或算力上具备一定优势，也很难长期维持领先。“因为在长时间积累上，如果没有很快的数据反馈，很难做到长时间的数据生成、内容的丰富度以及它的领先度。”

　　基于这一判断，华映资本目前重点关注营销、教育科研和“AI+物理世界”三大方向。

　　“在今天AI能力还不足以到我们想象的AGI一步登天，给出所有答案的这个过程中，我们需要有局部的数据反馈，提升整个数据内容的质量。”李岩解释，营销和教育场景能够快速生成用户行为数据，并迅速反馈至模型优化环节，从而快速构建起商业闭环，甚至形成竞争代差。

　　其中，在教育场景中，传统教育依赖固定大纲和统一教学进度，而AI可以根据学生的实时反馈，灵活调整内容和难度，这在学生体感和内容传达上实现了质变。李岩表示，教育领域天然具备强交互属性，因此能够更快推动反馈闭环的形成。

　　科研则体现了AI在信息归纳与推理上的价值。从“AI刷题”到“AI研报”，模型能够通过历史数据和逻辑推导解决复杂问题，大幅提升研究效率。李岩指出，这些场景虽然专业性较强，但一旦获得验证，将为科研工作方式带来实质性改变。

　　在他看来，这三大领域已经跑出代差，相比其他行业更快进入飞轮效应，具备率先实现商业化突破的潜力。