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北極光創投林路:AI競爭從“技術領先”轉向“產品體驗”

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北極光創投合伙人:林路

核心觀點:

1、技術發展并非一直呈指數級增長,在初期快速突破后會趨緩。

2、基礎模型差距縮小,行業競爭的焦點就會從“技術領先”轉向“產品體驗”,而這正是創業公司大展身手的窗口期。

3、一個產品未能構建足夠強的數據壁壘或用戶體驗護城河,它就極易被基礎模型整合、甚至直接取代。

4、AI并不會改變人類的根本需求,但它有能力重塑服務的實現方式,甚至重構服務邏輯的能力,帶來更豐富的互動形式和更強的系統延展性。

本文內容源于北極光創投近期的一次閉門會議。林路先生(北極光創投合伙人)分享了他對當前AI的看法洞見。林路先生于2012年加入北極光,已在傳統互聯網與移動互聯網領域深耕14年,積累了豐富的經驗。他參與投資及投后管理的項目眾多,包括元保(YB)、XSKY、VIPKID、火花思維、棕櫚大道、觀脈科技等。


在討論人工智能之前,我們有必要先理解兩條至關重要的曲線。

長期以來,許多人受到互聯網時代“指數級增長”神話的影響,誤以為技術演進必然是持續加速的,就如左圖中那條虛線所示。

然而,現實往往更加復雜:技術在初期確實可能迅速突破,但隨后便逐漸進入發展趨緩的階段。以 ChatGPT 為例,2022 年底其面世之初,市場情緒極度樂觀,許多人預測通用人工智能(AGI)指日可待。然而僅僅一年多后,隨著大模型遭遇預訓練瓶頸,行業氛圍迅速轉向謹慎。類似的情形也曾出現在自動駕駛領域。彼時業內普遍認為 5–6 年內可實現 L4 級別的自動駕駛技術,然而事實顯然沒有如此樂觀。

技術發展趨緩意味著領先者難以憑借技術實現持續性的“碾壓式”領先,最終各方水平將逐步趨同。如果單就技術本身而論,Google、Anthropic 與 OpenAI 三者之間的差距并不顯著;中美之間的技術鴻溝,也遠不像人們普遍想象的那樣巨大。這種局面導致在基礎模型層面,技術壁壘難以構建,盈利能力也難以覆蓋巨額的訓練成本。

正因如此,我們在 2023 年曾就是否投資基礎大模型進行了長時間的內部討論,最終決定暫不進入該賽道。從今天回頭看,這一決策是謹慎且正確的。

右側圖表摘自克萊頓·克里斯滕森所著的《創新者的解答》。其中,實線代表產品能力的演進,虛線則體現用戶需求的變化。通常在技術演進的早期,產品能力尚難滿足用戶期待——而當前正處于這一階段。因此,模型能力即便僅有小幅提升,也足以顯著影響用戶選擇。例如,今年一月 DeepSeek 推出的 R1 模型在用戶中產生了較強的吸引力,顯著影響了豆包與 Kimi 的用戶增長表現;不少用戶在對比后認為 R1 更具優勢,便迅速完成了遷移。

同時,隨著 DeepSeek 的開源策略,以及阿里“千問”等國產模型的陸續上線,基礎模型之間的差距進一步縮小,行業關注焦點也隨之從“誰家模型更強”,轉向“如何落地應用”。

于是,越來越多的企業開始嘗試將大模型引入日常業務場景,并結合“思維鏈(Chain of Thought)”與“工作流(Workflow)”等能力模塊,推動模型向更復雜的任務能力演進。

如果我們不再執著于大模型具備“無所不能”的通用能力,而是專注于某些垂直領域的實際應用,那么當前的大模型技術水平,其實已經“足夠好”。一旦模型能力能夠切實滿足用戶的核心需求,競爭的焦點就會從“技術領先”轉向“產品體驗”,而這正是創業公司大展身手的窗口期。


我們對移動互聯網的發展路徑相對熟悉,因此可以將當前的人工智能發展階段與之做一個類比。

ChatGPT 于 2022 年底橫空出世,某種程度上就像當年 iPhone 的發布,開啟了一個全新的應用時代。而當前大量開源模型的涌現,也頗似當年 Android 平臺的爆發式增長——不過這一次,中國企業并未缺席,尤其在開源大模型領域。以 Hugging Face 平臺為例,來自中國的模型數量和質量,已與美國企業基本持平。

我在 2012 年加入北極光創投,恰逢移動互聯網從火熱走向理性的發展階段。當時投資圈流行一個詞叫 “SoLoMo”,即 Social、Local、Mobile 的融合模式,典型代表如海外的 Foursquare、國內的街旁網。還有一款名為 Color 的社交應用,甚至在天使輪就融資高達 4000 萬美元,熱度一時無兩。然而,隨著熱潮退卻,不少人開始質疑移動互聯網的真正價值。

但事實證明,真正有價值的公司,往往是在泡沫退去之后才開始嶄露頭角。例如,今日頭條成立于 2012 年,快手也在那時從 GIF 向短視頻轉型,滴滴與快的剛剛起步。

從這段經驗中,我們可以看到一個清晰的分野:那些“為新技術強造需求”的產品最終難以為繼,而“用新技術提升既有需求效率”的模式,才能真正走得遠。以出行與外賣為例,移動端比電話更便捷;今日頭條通過算法推薦內容,更適合碎片化時間的閱讀;而信息流廣告因精準觸達,廣告主愿意投入更多預算,整體變現效率也因此大幅提升。

此外,還有一個容易被忽視卻至關重要的因素:基礎設施的演進。2013 年 4G 開始商用,到了 2015 年三大運營商陸續獲得 FDD-LTE 牌照,網絡能力大幅提升。4G 的價值不僅僅在于網速變快,更在于頻譜資源更充裕,從而支持了“不限流量”套餐的普及。用戶對流量成本的焦慮消除之后,音視頻類應用才得以真正爆發。

放眼當前,AI 的發展大致處于類似 2011 年左右的階段。ChatGPT 問世之后,風險投資行業迅速陷入 FOMO 情緒,基礎模型類企業估值快速飆升。但隨著 DeepSeek 等新興力量的崛起,原本“高高在上”的模型公司立刻顯得有些尷尬。與此同時,那些“為了AI而生、脫離真實需求”的應用并未獲得用戶認可,市場情緒也隨之趨于理性。

在這一過程中,頭部企業也在加速布局,試圖在大模型鏈條上的關鍵環節占據一席之地。這種局面讓我想起當年在百度推動“手機百度”業務的經歷——盡管如今創業者不再動輒談論“巨頭做了怎么辦”,但現實是,大公司確實已經占據了不少原本屬于初創企業的機會空間。

不過,人工智能與移動互聯網之間存在一個根本性的不同:AI 對業務效率的提升更快、滲透更深。因此我們有理由相信,AI 帶來的產業重構將遠超移動互聯網時代的深度和廣度。一旦 AI 技術真正滿足用戶的核心需求,競爭的焦點將迅速轉向產品設計與用戶體驗的比拼。而這一階段,恰恰是初創企業最有可能脫穎而出的窗口期。


在當前這輪大模型熱潮中,有一句話被頻繁提及:“模型即應用”。這句話背后的含義在于:基礎模型所具備的通用能力。與移動互聯網時代的手機操作系統截然不同,我們都清楚,移動操作系統與其上的 App 構成了相對獨立的生態體系。雖然系統層可以覆蓋部分輕量級功能,例如天氣預報或手電筒等工具類應用,但其影響極為有限。以蘋果為例,iMessage 的存在并未動搖微信、WhatsApp 或 Line 在各自市場的統治地位。也正因如此,在那個時代,投資人常問的是:“騰訊做了怎么辦?”而幾乎沒有人會問:“蘋果做了怎么辦?”

然而,大模型時代的格局正在發生根本性變化。OpenAI 每一次模型升級,往往都可能在一夜之間讓一批創業項目失去存在的意義。這并不是說“套殼”模型的思路沒有價值。諸如 Perplexity 專注于信息檢索與精準回答,Cursor 深耕編程場景中的上下文管理問題,它們都圍繞明確的用戶需求建立了清晰的產品定位和差異化價值。但問題在于:如果一個產品未能構建足夠強的數據壁壘或用戶體驗護城河,它就極易被基礎模型整合、甚至直接取代。

在行業發展的早期,我們往往容易被“AI是什么”所吸引,從而催生出許多“看起來很有AI味道”的應用。這種現象,類似于移動互聯網興起初期 SoLoMo(社交、位置、移動)概念泛濫的時期。但一旦將大模型真正用于實際業務,就會發現 AI 本身的通用能力遠遠不夠——它依然存在諸多局限,而每一個局限點,恰恰可能成為新的應用創新的切入口。值得強調的是,AI并不會改變人類的根本需求——社交依然是社交,游戲依然是游戲——但它有能力重塑服務的實現方式,帶來更豐富的互動形式和更強的系統延展性。

因此,相比“AI原生應用”這個概念,我們更應關注的是:AI是否具備替代既有服務、甚至重構服務邏輯的能力。

例如,在舊金山灣區,一位來自大型科技公司的員工利用大模型自建了一個用于管理其 80 輛 Tesla 租賃業務的智能客服系統。該系統幾乎實現了全流程自動化:用戶在線提交駕照及個人信息,系統自動審核并分配取車位置;到達后車輛自動解鎖;還車時,系統完成電量檢測與車況評估。這一切得以實現,既得益于租車本質上就是標準化的客服流程,也因為 Tesla 開放了 SDK,使整個流程具備高度的可編程性和自動化能力。

當然,這套系統對普通人來說門檻不低。但換個思路,若將這套能力加以產品化,構建成一個平臺,允許其他車主接入,平臺再統一處理出險、維修、清潔等服務環節并抽取傭金——這便可能演化為新一代的共享服務平臺。雖然早年“共享經濟”曾因過度擴張而飽受質疑,但從長期看,許多底層邏輯依然成立。今天,AI 的發展正大幅拓寬了這類服務的邊界與可行性。

需要特別指出的是,AI“替代服務”的方式,并非對傳統流程的簡單復刻。傳統服務因人力成本高昂,普遍依賴標準化流程(SOP),難以實現個性化。而 AI 恰恰擅長理解上下文與用戶偏好,能基于歷史行為實時調整服務策略。這類個性化能力,在 AI 驅動下的邊際成本幾乎為零,不再依賴人員擴張,只需部署更多模型實例,即可實現大規模服務能力復制。

因此,總結來說:AI 帶來的并非服務流程的“數字化遷移”,而是服務邏輯的“根本性重構”。誰能在服務本質層面完成重構性創新,誰就有可能在這波浪潮中脫穎而出,甚至定義新一代平臺。

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