星辰大海都是紅海，臟活累活才是護城河。

責編：柒

整理：筆記俠

內容來源：本文匯編自網絡資料

朱嘯虎，又一次站在了風口浪尖。

在談到火熱的具身智能，他毫不留情地潑了盆冷水：“我們天使基金在過去幾年投過一些早期的具身智能項目，最近幾個月都在退出……我問這幾個CEO，你們商業化可能的客戶在哪里？我感覺他們說的都是自己想象出來的客戶，誰會花十幾萬買一個機器人去干這些活？”

談及風口浪尖上的宇樹科技，他也沒松口：“考慮到現在這個環境，宇樹還是有可能會上科創板，而且表現非常好，但是我們把這種叫投動能的投資，我們還是喜歡投基本面。”

這種不被市場影響的極度理性，也將朱嘯虎推向了熱搜。在投中網的《金沙江朱嘯虎：我們正批量退出人形機器人公司》這篇文章中，朱嘯虎也強調了自己的原則和理念：

他說：“我們的投資理念一直強調要聚焦在能夠看到清晰的商業化的可能性的賽道上。”

“看上去很炫的東西，客戶到底愿不愿意為你交付的結果付錢，這是很重要的。很多時候你不要以為現有產品已經足夠好，也不需要那種非常大的科技進步，你在用戶體驗上做10%、20%的提升，用戶就愿意買單了。”

“我們最怕的就是市場共識極度集中，商業化又不清晰，大模型去年是最典型的案例。我們從來沒有在這樣的案例上賺過錢。賺錢的都是沒有市場共識，但是商業化又很清晰的。”

3月31日，在2025年中關村論壇年會上，朱嘯虎又談到了AI，他認為“AI應用的競爭壁壘大多在AI技術之外，創業者要更懂商業”。

以下為演講全文整理，未經講者審閱：

大家下午好！很高興重回中關村。中關村其實是中國互聯網的搖籃，很多互聯網企業從海淀的華清嘉園起步。

20年前，我剛開始做VC時，只需守在華清嘉園，就能捕捉到許多創業機遇，真的十分幸運。

最近，我們也在反思中國互聯網與創投過去20年的發展歷史。

01

互聯網風口與泡沫規律

過去20年，互聯網行業涌現出諸多風口，事實證明，這些風口催生出的商業模式如今都取得了成功。

然而在當時，它們無一例外經歷過泡沫期，遭受外界質疑與嘲笑，陷入發展低谷，而后又從低谷中崛起，最終走向成功。

比如，早期的門戶網站，當時盛行“眼球經濟”概念，大家都嘲笑，光有眼球怎么賺錢？如今看來，這早已不是問題。

再比如，長視頻領域，優酷土豆興起時，人們對中國人是否愿意為長視頻付費心存疑慮，而現在，國內長視頻訂閱付費用戶已超1億人。

打車、外賣、共享單車、共享充電寶等行業亦是如此，盡管起初飽受爭議，但如今其商業模式已得到驗證。

進入科技時代，類似的發展軌跡仍在延續。2018 - 2019年的元宇宙概念、2021年的SaaS軟件，以及過去兩年的大模型，起初都備受追捧，成為熱門話題，但很快就被市場“證偽”。

比如元宇宙，蘋果的Vision Pro雖酷炫，商業化進程卻受阻，而Meta Quest在功能上做減法，聚焦核心功能，出貨量超200萬臺，取得不錯成績。

SaaS軟件也曾是投資熱點，當時系統集成收入、客戶定制收入都能給到10~20倍的估值，可熱潮退去后，都沒人愿意說自己是軟件投資人了。

這是為什么？

我們來看一下，美國的軟件企業能讓投資人獲得豐厚回報，原因在于其發展速度極快，收入增長倍數可觀，常常是每年兩倍、三倍地增長，短時間內就能實現1億美金的收入。而中國的SaaS軟件企業，在收入達到1億人民幣后，增長速度便會迅速放緩。

但今年，我們可以看到一些積極擁抱AI和深度學習的軟件企業收入實現爆發式增長，若能保持這一增長態勢，中國軟件企業或許將迎來春天。只是那些在熱潮時盲目燒錢的企業，可能難以享受到行業復蘇的紅利，而堅守商業紀律的企業，終于看到了曙光。

大模型同樣經歷了從火熱到逐漸冷靜的過程。隨著一些新成果的出現，市場對大模型的態度趨于理性。

但AI應用企業卻迎來爆發式增長，其收入增長速度幾乎和當年的團購企業一樣。這些應用企業基本上都想低調發展，不愿過多曝光自身盈利情況。

今天，我就分享一些公開案例，因為許多企業并不希望我們報道它們。

02

deepseek開源，加速AI發展

開源模型的發展對大模型AI生態產生了重大影響。在deepseek模型出現前，我們就感覺閉源模型發展會遇到阻力，而開源模型會逐步追上來，最終形成類似iOS和安卓的兩種生態。

但deepseek不一樣，它比安卓更開放，不僅放棄商業化，甚至都不關注用戶數量。騰訊在今年全力擁抱deepseek后，使得騰訊元寶迅速發展，超越了此前的許多大模型。

這也給中國科技投資帶來啟示：技術成熟前商業化難度大，而成熟后會實現快速“平權”，我們需要思考技術平權后的最大受益者是誰，以及行業的最終發展格局。

03

星辰大海都是紅海

臟活累活才是護城河

1.技術路線并非關鍵，商業場景和產品才是核心

基于此，我們建議創業公司不要在底層模型訓練上投入過多資金，而是全力擁抱開源模型和API。底層模型成熟后，許多應用公司收入實現爆發式增長。

過去6個月，中美兩國都涌現出不少這樣的創業公司，其收入環比增長十分可觀，周環比增長超10%，月環比增長超20%。雖然目前這些公司收入規模還較小，但增長速度令人振奮，類似團購行業早期的增長態勢。

并且，這些公司人員規模不大，十幾人就能在6 - 12個月實現千萬美金收入，中國的公司甚至能達到月收入超100萬美金，這樣的案例已有十幾家。

為什么能這么快做到商業化落地？

核心是現在的AI模型在許多場景下已達到讓用戶付費的產品市場匹配（PMF）階段。盡管有人認為AI模型仍有提升空間，比如砸錢投入更多資源可能使AI模型再進步10% - 20%。

但在實際應用中，當前的基礎模型，如DeepSeek、通義千問、豆包等，在客服、銷售、會議紀要、營銷文案、語言教學等場景都已具備商業化能力，且能實現月環比20%以上的收入增長。

對于創業者來說，技術路線并非關鍵，商業場景和產品才是核心。要深入了解客戶需求，開發出能讓客戶試用即付費的產品。

我們的投資理念一直強調要聚焦在能夠看到清晰的商業化的可能性的賽道上，這是我們在過去20年堅持的投資策略。去年這個時候，說實話，不投大模型還是有很多爭議的，今天可能就基本上沒啥爭議了。所以從第一天開始就這么明確不投，還是比較能代表我們的特色。

今年2月份的時候我在新加坡見了很多美元LP，他們說謝謝你們，沒有在基礎模型上浪費一分錢，所以大家對你的信任程度反而是提高的。在第一天就能有很清晰的判斷，這是早期投資人最可貴的特質。

我們一直是比較理性的，至少能算得出賬的。大概是在未來幾年可能會怎么商業化，商業化潛力在哪里，即使短期內沒有商業化，這不是關鍵，關鍵是長期你怎么商業化，你的壁壘在哪里。

我們看游戲的終局，競爭的終局會是怎么樣的，要想得出這個。說實話，我們投的很多企業都是比較后期才能商業化的。比如說小紅書，我們投的時候是香港購物指南PDF，也就兩三年之前才有規模化的商業化。但因為它一直是做購物分享的，所以商業化肯定不會成為問題，有些東西還是能看得出來的。

沒有收入也行，那我們看數字，看你的獲客成本，客戶的留存率。你要證明你的數字是符合我們的邏輯和標準，講什么故事我們不太在乎，因為故事很多時候變化很快。像小紅書是最典型的，一開始是香港購物指南PDF，這個故事當時肯定沒人會投。A輪的法律文件寫完了，我們本來是和另外一個基金合投的，那個基金不簽字了，我們全部拿過來了。所以你一開始講的故事，可能后面都會變的，但是數字，你的用戶獲客成本和留存率，這些是比較本質的。

我最近畫了張圖，有兩個維度，一個是共識，一個是商業化，說實話在PC互聯網和移動互聯網時代，共識和商業化往往可以同時符合，不管是短期還是長期的商業化，總歸能看到商業化路徑。當年像優酷、土豆這種長視頻網站，大家一開始也覺得很難商業化，后來證明中國消費者也是愿意為長視頻付錢的，只是時間的問題。

今天確實有很多賽道看不清楚，但是共識又非常集中，所以我們現在就考慮兩個維度，一個是共識的高低，另一個是商業化的可能性。去年我們就聚焦在沒有共識，同時商業化又很清晰的賽道上，這是性價比最高的，比如說消費和AI應用。消費并不說是沒有共識，可能很多基金投不了消費，所以造成消費公司的性價比特別高。

AI應用去年基本上沒有共識，大部分的錢都聚焦在基礎模型上面去了。今年這兩個方向又都有一些變化，AI應用和消費的共識開始逐步起來了，但我覺得現在還是一個投消費和投AI應用的好的時機點。

我覺得（Manus）很重要的考驗就是用戶愿不愿意付錢。看上去很炫的東西，客戶到底愿不愿意為你交付的結果付錢，這是很重要的。因為它的服務成本很貴，做一個任務可能要至少幾美金，要收個10美金，可能才能回本。花10美金去完成一個任務，我覺得這挺難。所以為什么商業化很重要，因為它能夠驗證你的產品是不是達到用戶要求的質量，這個時候花拳繡腿是沒用的。

2.AI應用機會：在細分場景做到極致

當下，中美市場競爭都十分激烈，美國風險投資已不再熱衷大模型，轉而將資金投向AI應用領域，導致各垂直賽道競爭加劇，創業公司之間甚至打起了價格戰。

我們給中國創業公司的建議是：在國內打磨產品和團隊后，盡快出海拓展市場。國內競爭激烈，產品價格往往被壓低，而在海外市場則有更大的盈利空間。

中國的應用也要全球化。我和中國AI的應用創業團隊一直說，你要想清楚，今年你可能確實切入比較早，但是明年可能很多人進來，都會打到白菜價，所以你必須要一只腳在海外。海外是利潤來源，在國內是測試產品有沒有需求，好不好，因為中國用戶對產品的要求遠遠超過其他國家。

中國團隊在AI應用落地方面能力突出，在日本、東南亞、中東等地幾乎沒有競爭對手。

全世界目前只有中國和美國具備AI落地能力，甚至美國一半的AI團隊都有中國人參與。

但很多投資人覺得AI應用缺乏壁壘而不敢投資，這與十幾年前移動互聯網時代的情況相似。那時，滴滴、餓了么、小紅書等項目在A輪融資時無人問津，大家認為APP沒有技術壁壘。

如今的AI應用創業者也應清醒認識到，不要過分強調技術壁壘，要承認很多能力依賴底層模型，但可以在非AI領域，如整合工作流、編輯能力、專有硬件、人工交付等臟活累活建立競爭優勢。

① Lib Lib

以北京海淀的Lib Lib公司為例，中國曾有十幾家公司涉足文生圖領域，大家都覺得該領域缺乏壁壘，無非是使用開源生圖模型。但Lib Lib面向中國2000萬專業設計師，而非C端用戶。

目前，其月活已超500萬，即使在收費較為克制的情況下，月收入增長也非常迅速，基本上在國內做到了第一，并且也在計劃出海。

其實，Lib Lib的核心競爭力并非生圖，而是編輯功能，它堪稱AI版的Photoshop，提供復雜的編輯功能，簡單編輯需培訓半天，復雜編輯則要培訓2 - 3周才能掌握，這種編輯能力成為其在市場競爭中的堅實壁壘。

② Abbridge

再舉個例子，美國的Abbridge公司專注于會議紀要細分場景，看似簡單，實則競爭激烈，全球有幾十家公司在該領域布局。

所以，Abbridge為醫生和病人問診提供服務，將語音自動轉成文字，并根據各州要求生成病歷卡，面向醫院收費。這家公司也獲得了知名投資機構融資，發展良好。

在美國，這一細分領域還有許多公司，如紅杉美國投資了面向醫生個人的歷史軟件公司，還有專注獸醫領域的公司，都發展得不錯。

在這個場景中，準確率至關重要，達到90%以上才能獲得市場認可，眾多公司憑借高準確率實現了良好的商業化。

甚至還有做上市公司財報會的，上市公司每個季度都要發財報會，都要回答很多分析的問題，它自動撥進去，做會議紀要。我們還投了一家中國公司，在日本做會議紀要也做得非常好。

你看，就這么小的功能點，足夠支撐全世界幾十家公司收入增長都非常快。不同場景下面都有公司做，證明這個需求點非常強大，而且這東西是大模型最容易做的，根本不需要很深的技術，但是你得把一個具體的細分場景做深了。

③ Cloud

再比如，Cloud是一位中國年輕人在美國創立的公司，他們的產品是一款類似電子名片的硬件，貼在手機后面，能將電話或電話會議內容轉成會議紀要，軟件直接接入GPT。就這么簡單的功能，使得這款硬件去年收入7000多萬美金，目前月收入超1000萬美金，成立僅兩年就已在籌備赴美上市。

現在深圳一堆公司都在用集裝箱把這樣的AI會議紀要產品賣到美國。你以為（會議紀要這類需求已經被）解決了，現在手機也可以錄，也可以傳到GPT里面去做紀要。這類產品做了很小提升，因為它有硬件，上面4個喇叭，我們談話比較遠的話，它也能很好地收集聲音，而且可以區分每個人說的話。就靠這些小的性能優化，它就賣得非常好。

所以很多時候你不要以為現有產品已經足夠好，也不需要那種非常大的科技進步，你在用戶體驗上做10%、20%的提升，用戶就愿意買單了。很多時候真的不需要很高大上的陽春白雪的東西。

④ 循環智能

還有一家叫循環智能的公司，他們在垂直AI場景表現出色，占據中國汽車4S店銷售80%的市場份額。他們為銷售人員配備專有硬件AI名片，能自動記錄銷售過程，分析銷售人員是否遵循標準操作流程（SOP）、話術是否規范，還能提示遺漏的賣點。

有了這款產品，4S店銷售例會無需再開，銷售人員完成任務即可下班，因此很受銷售人員歡迎。

今天垂直Agent很容易做，而且很容易商業化，服務成本都很低。通用Agent說實話我今天還不看好，我覺得交付的質量還很難達到商業化的程度。

還有一點，通用Agent都是大廠的機會。我現在最期待的是微信的Agent。比如說我和你聊天提到下次開會的時間，它自動幫我放到日歷里，再幫我訂機票酒店，這種都是大廠機會。通用Agent需要入口，在微信里面集成是最容易的。

當然今天在中國，這種場景在前端很難商業化，只能在后端商業化，比如說訂機票和酒店。那就必須要做得很智能，客戶才真的愿意把這個東西交給你。今天我覺得智能程度還沒有到那個程度，基礎模型沒到那個程度，還需要點時間。

04

未來企業的機會，在于AI協同

文生圖的關鍵在于編輯功能，文生視頻難度更大，僅靠編輯功能可能無法滿足需求。我們在美國投資的一家公司，將編輯功能外包到印度，在中國則外包給二三線城市的工作室。

根據不同的質量和客戶要求，AI編輯功能和人工編輯功能的占比有所不同，有的視頻可能95%靠AI，5%靠人工，有的則各占50%。這些需要人工參與的“苦活累活”，大廠往往不愿涉足。

比如百度認為文生視頻在五年內難以完全實現商用交付，必須依賴人工編輯，這就為創業公司創造了機會。

我們整合了幾百個文生視頻模型，根據用戶風格需求，如中東客戶對視頻內容的特殊要求，生成視頻后，由中國二三線城市工作室進行人工編輯，直接交付最終產品。

這種AI與人工協同的模式，讓中國AI賦能軟件有機會超越美國軟件公司，因為我們不是單純賣軟件，而是用AI直接交付成果，這也是中國軟件公司快速發展的重要機遇。

總 結

總之，這一輪AI發展，中國在應用端擁有巨大機會。

但企業要注重商業化，AI應用的競爭壁壘大多在AI技術之外，創業者要更懂商業，同時全力拓展海外市場。

謝謝大家！

參考資料：

1.《金沙江朱嘯虎：我們正批量退出人形機器人公司》，投中網；

2.《2025中關村論壇年會朱嘯虎演講》。

*免責聲明：本文章為作者獨立觀點，不代表創業家立場。

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