作者 | 金刀

編輯 | G3007

編者按

在AI技術民主化的浪潮中，未來的競爭將不再局限于算法參數的軍備競賽，而是演化為一場“場景定義技術”的全球實驗。

2025年，中國AI浪潮以摧枯拉朽之勢席卷全球。

從杭州到硅谷，從投資人到創業者，似乎所有人都在重復一句話：“AI將改變一切。”然而，當大廠爭相燒錢訓練千億參數大模型、科技巨頭為“通用人工智能”的圣杯廝殺時，金沙江創投合伙人朱嘯虎卻在近日的演講中潑下一盆冷水：“AI應用全是套殼，真正的護城河在技術之外。”

01

“無壁壘”才真正催生新機會

朱嘯虎直言：“所有AI應用都是套殼，技術壁壘是騙人的。”這句話看似悲觀，實則揭示了AI應用創業的本質——當底層模型趨于開源，技術紅利將迅速攤薄，真正稀缺的是“將AI嵌入真實場景”的能力。

回顧過去十年移動互聯網發展史，類似的劇情早已上演。移動互聯網初興時，無數投資人質疑：“一個打車軟件能有什么壁壘？”滴滴早期的融資甚至無人問津，因為當時的共識是“APP開發門檻極低”。但最終，滴滴靠精細化運營、補貼策略和司機網絡，構建了巨頭難以復制的生態。同樣，美團從千團大戰中殺出重圍，再從外賣紅海中崛起，靠的也不是技術優勢，而是對本地商戶資源的深度整合與地推鐵軍。

今天的AI應用賽道，正在復刻這一邏輯。以朱嘯虎提到的案例Liblib（哩布哩布AI）為例：其核心競爭力并非圖像生成模型，因為這類技術已被Stable Diffusion、Midjourney開源，絕對算不上什么新鮮東西。真正的競爭力在于針對中國2000萬專業設計師的深度需求，打造了“AI版Photoshop”。

哩布哩布AI是2023年5月成立的國內領先AI圖像生成平臺，通過開源模型生態和模塊化工具降低專業AI創作門檻，已積累超2000萬用戶和5億張生成圖片，并構建了涵蓋內容創作、分享及商業化的完整生態鏈。Liblib通過復雜編輯功能的開發（用戶需培訓數周才能掌握），在看似同質化的賽道中建立了非技術壁壘，最終統一國內市場并計劃出海。

根據公開信息，哩布哩布AI目前用戶規模上，模型與圖像創作者突破2000萬，日均創作交互達數百萬次；生成內容方面，用戶自主訓練原創AI模型超50萬個，累計生成圖片超5億張。

這印證了朱嘯虎的斷言：“星辰大海最后都是紅海，臟活累活才是護城河。”

02

拒絕“大廠思維”：中小創業者的逆襲法則

在AI領域，大廠與創業公司的競爭本質是“資源錯位戰”。大廠熱衷于訓練更大、更貴的模型，追求技術參數的軍備競賽；而中小創業者的機會，則在于找到大廠不愿做、不能做的“邊緣戰場”，這恰恰是今日中小創業者絕佳的機會。

在移動互聯網時代，大多數的創業者最擔心的問題在于，一旦巨頭盯上自己的賽道進入以后，可能會落得“尸骨無存”的下場，最好的結果也是“賣身”大廠，但在AI時代，這一切迎來了轉機。

朱嘯虎以循環智能為例，這家公司聚焦汽車4S店銷售場景，通過AI硬件與工作流整合，占領了80%的市場份額。

這家公司是專注于行業大模型和會話智能產品及解決方案的企業服務公司，借助領先的大模型、語音識別、自然語言處理等核心技術開發了千循大模型、銷售會話洞察Sales Insight、客戶洞察Customer Insight、智能輔助Expert、客戶發現Discovery、智能工牌Smart Badge和智能質檢Compliance等核心產品，在銀行、保險、證券、汽車、零售、房產、教育、消費金融、互聯網科技等行業得到廣泛應用。

據了解，其核心產品是一個佩戴在銷售員胸前的AI設備，可實時分析銷售話術、自動生成日報，甚至替代傳統晨會。這一場景看似細分，卻需要深入理解4S店的SOP流程、銷售痛點，并投入大量人力進行數據標注與模型調優——這些“苦活”恰恰是大廠不愿涉足的領域。

這與互聯網時代的“千團大戰”異曲同工。2011年，5000多家團購網站混戰時，美團最初并不顯眼。但其創始人王興發現，巨頭們熱衷于燒錢打廣告，卻忽視了中小商家的IT系統改造。于是美團選擇深耕后臺系統，幫助商家實現庫存管理、訂單核銷等數字化升級。這一“笨功夫”最終讓美團從千團大戰中幸存，并成長為巨頭。

AI時代的創業邏輯同樣如此：與其在通用模型上與大廠硬拼，不如在垂直場景中建立“人工+AI”的混合優勢。例如，文生視頻領域的技術尚未成熟，但已有創業公司將AI生成的視頻外包至二三線城市工作室進行人工編輯，通過“95%AI+5%人工”的模式滿足客戶需求。這種“非技術壁壘”，正是中小玩家的生存之道。

03

出海即藍海：中國AI應用的“降維打擊”時刻

“中國團隊在出海時，于日本、東南亞、中東沒有競爭對手。”朱嘯虎的這句話，點破了中國AI應用創業的另一張王牌——借助國內激烈的競爭環境打磨產品，再以“高性價比+場景適配”攻占海外市場。

這一路徑在互聯網時代已被驗證。TikTok憑借國內短視頻行業的成熟經驗，迅速橫掃全球；SHEIN依托中國供應鏈與數據洞察能力，成為快時尚出海標桿。如今，AI應用創業者正在復制這一模式。例如，某AI視頻公司針對中東市場定制化開發模型，確保生成內容符合當地宗教文化規范（如面部遮蓋要求），再通過國內低成本的人工編輯團隊實現高效交付。這種“技術開源+本土化運營+中國供應鏈”的組合，形成了獨特的出海競爭力。

更重要的是，當前全球AI應用仍處于早期階段。美國雖在基礎模型上領先，但其應用生態尚未形成壟斷；歐洲、日韓等地則受限于人力成本與市場規模。中國創業者憑借“卷出來”的精細化運營能力，有望在海外市場實現“降維打擊”。

04

人才戰爭已升級，技能重構決定未來格局

未來的贏家，必是那些善用“人機混合”模式的企業。

全球勞動力市場正經歷由科技驅動的結構性變革。世界經濟論壇預測，至2030年全球將凈增7800萬崗位，但這一增長伴隨劇烈波動：1.7億新興科技崗位涌現的同時，9200萬傳統崗位面臨轉型或消失。人工智能、自動化和綠色轉型成為核心驅動力，催生“技術技能”與“人本能力”雙軌并行的需求。AI驅動的數據分析、網絡安全與技術素養成為硬技能標配，而領導力、協作能力、適應力等軟技能同樣不可或缺。生成式AI雖降低技術門檻，但其價值在于“增強人類”而非替代人力——例如通過輔助決策擴展員工能力邊界，使人類更專注于創新與戰略領域，而創造力、情商等人性特質仍是不可替代的競爭優勢。

人機協作模式正從“替代”轉向“共生”。當前47%的工作由人類主導，但到2030年，人類、機器與混合任務分配將趨于均衡。大量的企業需重構崗位設計：自動化處理重復性流程，人類聚焦復雜問題解決與價值創造。以制造業為例，僅30%員工能操作智能系統，導致設備利用率不足40%，凸顯技術工具需與人力經驗深度結合。這一轉型要求企業投資“增強化”技術，例如AI輔助工具與員工培訓并重，而非單純追求效率提升。同時，63%企業將技能缺口列為數字化轉型最大障礙，46%面臨組織文化阻力，表明技術落地需匹配人才戰略與文化變革。

對于廣大誕生于AI浪潮中的創業公司來說，幾乎一出生就擁有以上全部基因，而那些傳統的巨頭們，必定會在轉身的過程中經歷陣痛期，這一時期，有可能就是所有的創業公司的“黃金時代”。

結 語

在AI技術民主化的浪潮中，未來的競爭將不再局限于算法參數的軍備競賽，而是演化為一場“場景定義技術”的全球實驗。中小創業者將成為這場實驗的核心變量——通過將AI技術“溶解”于細分場景的毛細血管，他們或將重塑全球產業鏈的價值分配邏輯。