我国 AI 投资人：操练时长两年半
没必要为了某个「新范式」去创业。
大模型的序章完毕了。
模型的故事发生了一些奇妙的改动，比方，没人敢说我国模型不行了。
全部出资人都告知咱们：「这个真的要感谢 DeepSeek」。
也要感谢 Manus，他们最早搭出了一个产品，证明晰产品的技能栈正在变杂乱。杂乱会带来多元，多元意味着更多或许性。
Manus 也证明晰一句咱们前两年还有点心虚的话：运用是我国公司的主场。
改动众所周知，或许「下半场」的判别还为时尚早，但这必定是新的篇章，Chapter 2。越来越多的运用创业者下场，老牌的美元 VC 从头活泼起来，消费、硬科技、纯人民币基金初步一再找 AI 项目，大洋彼岸的美元也初步悄然注重我国创业团队。
咱们发动了这个项目。
曩昔几周，Founder Park 访谈了十多家出资安排，美元、人民币、大厂战投、新树立的基金。这些活泼在一线的出资人们，不论年纪、资历、title，他们活泼乃至急进。感谢他们的信赖，咱们在交流中收成了极高密度的信息和洞悉。经过咱们的收拾，将部分可揭露的对话收拾成文，期望能为当下的 AI 创业者供应一些有参阅价值的考虑。
在出资和创业的 context gap 中，期望这样的弥协作业有它的含义。
一些访谈碎片
模型不是 VC 的 game，DeepSeek 现已教咱们怎样做模型了。
今日要求开创人在 Day One 就想清楚是不对的。技能还没收敛，更重要的是不断 build 不断交给的才干。
把 AI 玩具做得 fluffy，是一条风险的捷径。
ComfyUI 是一个十分社区化的产品，它的生命力来源于社区。所以，答案或许仍是要去社区里寻觅。
Plaud 年收入逾越 7000 万美金。Plaud Note 这种形状的产品，现已出来快两年了，在今日的商场上，我如同找不到第二个竞赛对手。为什么？
创业者前期拿太多钱或许会让动作变形。前期张一鸣拿了多少钱？现在许多布景不错的开创人，一出来便是几轮，有点重现当年最张狂的时分，华贸一天闭环，三轮完毕了啊。
1 万付费用户，你便是尖端 AI 产品。
ARR 概念诞生的时分，是为了「挤水分」的。游戏公司要不要也算个 ARR？
Prosumer 的产品，审美、风格和细节是专业用户的无止境寻求，也是创业公司的时机地点。
笔直范畴的 AI Agent 绝不能按曩昔投我国 SaaS 的逻辑去看。我国 SaaS 商场这么些年，我国出资人交了这么多膏火，它很明晰的特色是为效果付费，而不是为功率东西付费。
许多时分咱们回绝，是觉得开创人自己并没有实在进入「创业状况」。或许决计和勇气到了，但全体动作、考虑深度还没到。事能够变，但创业状况不对，在这个年代会十分困难。上了战场就下不来了。
我觉得最值得做的，仍是找到开创人自己实在为之振奋的事，而不是到某个「范式」而去里边做填空题，咱们仍是更喜爱看到创业者能做一个 「供应发明需求」 的事，这应该会很高兴。
Manus 办公室有张海报，是推特截图，粗心是：一个硅谷 VC 朋友说，Manus 让他想起了硅谷黄金年代的 「old silicon valley」—— No secrets， just sheer execution speed。（没有隐秘，只需朴实的履行速度）。
以下是呈现在这篇访谈中的出资人们：
Alphaist 开创人 - 陈哲（ex 五源）
Atypical Ventures合伙人- 邵帅
立异工场履行董事暨前沿科技基金总司理- 任博冰
Creek Stone 开创人 - 李一豪、钟陆欢（ex 弘毅）
高瓴创投合伙人- 王蓓
锦秋基金合伙人- 臧天宇
靖亚本钱开创合伙人- 何沛
明势创投合伙人- 夏令
线性本钱董事总司理- 郑灿
真格基金合伙人- 刘元
特甭说一下，两家新树立的基金，从五源出来的陈哲做了 Alphaist，从弘毅出来的李一豪、钟陆欢做了 Creek Stone。新基金的 GP 很风趣，他们也成了创业者。
采访 ｜ Nico
修改 ｜ Nico、万户
✨目录
1. Manus 的成功对创业者有什么参阅价值？
2. DeepSeek 终究改动了什么？
3. 大模型六小虎，接下来怎样？
4. 「模型即产品」是一致吗？Workflow 公司怎样办？
5. 元宝登陆微信，会仿制拼多多的成功吗？
6. 为什么最成功的 AI 原生硬件 Plaud 没有人抄？
7. ARR 方针对创业公司重要吗？
8. 通用 Agent 是创业公司的时机吗？
9. Agent 会怎样改动传统 SaaS 的方法？
10. AI Coding，我国创业者有什么时机？
11. AI 陪同玩具，为什么做不对？
12. 泡泡玛特的玩具不会说话
13. 怎样看朱啸虎关于「具身智能」的观念？
14. AI Infra 比云核算年代更杂乱，有改动就有时机
15. 视频生成可灵抢先了，但整个职业都还在 early adopter 阶段
16. 手机厂商做 AI，对创业公司来说是功德
17. 对创业者 say no 的原因是什么？
18. 未来半年，前期创业者最应该做什么？
19. PMF 的有用期变短了，M 变杂乱了
20. 下一代内容途径长什么样？
21. Alphaist 和 Creek Stone，为什么要出来做新基金？
22. 安排当下的出资战略是什么？
23. 商场上的好项目变多了仍是变少了？
24. 出资人的人物正在发生改动
25. 最近在考虑哪些问题？
本文为合订版别，各位出资人独自的访谈原文，咱们放在飞书知识库里供参阅。
文末点击「阅览原文」，跳转至飞书文档。
https://geek.feishu.cn/wiki/XitKwsKJqiZie8kNPVLcVoVynKe
01
怎样界说 Manus 的成功？
Founder Park：Manus 作为一家 AI 运用创业公司，引起了全球规划内的注重，公司也顺畅拿到硅谷 VC 的出资。它对我国其他创业公司有怎样的参阅含义？
立异工场任博冰：Manus 有两点很有意思：
全球化营销：作为一家我国公司，经过产品和营销战略敏捷取得了全球规划的认可，这是一件很难的作业。许多我国公司测验过，但影响力往往难以耐久。
海外融资：它探究并走通了「我国公司美国融资」这条路，这对咱们很有参阅价值。
Monica 这个团队自身也值得研讨。肖弘、Peak、张涛，这家公司从初步的接连创业，到 24 年其实有一段时刻没有找到第二曲线，后来 Peak 和张涛参加，做出来新东西，这个途径也十分有研讨价值，对咱们在看新的公司时很有参阅含义。
锦秋基金臧天宇：他们能在北美拿到融资，我觉得是多方面要素促进的：
Manus 团队的尽力是最重要的。他们经过 PLG 的方法完结了有用的添加，有十分峻峭的添加斜率，关于国内团队引起硅谷安排的认知是十分重要的。
海外也有一些安排会比较反一致地看好我国新一代创业者的才干和出海潜力，他们会做很深度的 coach，也会带来一些资源。AI 扩大了优异 Founder 的才干鸿沟，这会是一个英雄辈出的年代。Manus 团队便是典型的 AI 年代的创业者画像。锦秋要做的，便是做他们最坚实的后台和战友。
线性本钱郑灿：Manus 初次将多种现有（包含刚呈现的）AI 才干，特别是模型推理才干整合在一同，供应了一个处理杂乱、长程使命的冷艳体会。之前的 Devin 体会较差，Deep Research 尽管体会好，但使命形状相对单一。Manus 则展现了处理多样化长程使命的或许性，这个体会十分美丽。
Manus 之前他们花了些时刻探究，我个人了解，是内部在不断调整以寻觅 PMF 的进程。
Manus 自身或许不需求特别许多的人手花逾越半年的时刻开发，但要害在于团队掌握产品方向和及时调整的才干，特别是在技能快速迭代的环境下，这十分重要。面对一个「all moving pieces」的局势，他们没有死磕初步的主意，而是在任何时刻点都选择一个当下最有或许迸发的产品方向和进犯视点，继续调整，直到找到 Manus 这个打破口。这种在技能改动进程中的 pivot 才干很强。
真格投了肖弘四次，why？
Founder Park：真格出资 Manus 的逻辑是什么？你们很早就知道他们要做 Agent 吗？
真格基金刘元：假如按「投 Agent」的逻辑去找项目，永久不或许投到 Manus。
咱们历史上投了肖弘四次，从他上一个项目初步。
榜首次创业：上一个项目，咱们都知道了。（壹伴帮手和微伴帮手，大众号运营东西，后卖给独角兽公司。)
第2次创业（蝴蝶效应）天使轮：方向是做我国的 Benchling（生物科学范畴 SaaS，估值 60 亿美金），咱们投了天使轮，那时还没产品。
第二轮融资：首要产品是 Monica 插件，买了 ChatGPT for Google（Chrome 插件）。其时 Monica 刚初步做。那时有人说这是「套壳」，没技能含量。
第三轮融资：主产品是 Monica.im（多端跨途径 AI 帮手），收入现已不错了。其时团队跟出资人讲的故事是想做「AI 浏览器」，许多出资人并不看好这个故事。
这个进程充溢了演进和转型。它不是一个典型的「Agent 公司」做出来的产品。
就像小红书，咱们 9 年投了 4 次。假如你当年是想投「最好的内容电商」或「最好的内容社区」，你也不会找到小红书。它最早做的产品是 PDF 攻略，跟内容、电商、社区都没太大联络。
Founder Park：蝴蝶效应 Pivot 了三次，真格都参加了。在不断转型中，你们详细看到了什么特质？
真格基金刘元：他不是三次穷途末路被逼转型，而是三次主动取舍。
做类 Benchling 时：咱们看到他用很少资源，在自己不算最了解的范畴，做出了可用性和审美都很好的产品。
转向 ChatGPT for Google / Monica 时：咱们看到他不只需才干做出高质量产品（类 Benchling 产品做出来但没发），还能「勇士断腕」，砍掉它去追逐更大的时机。这种战略取舍和履行力很牛。一同并行开发 Monica 并取得添加，证明晰他的多线程才干。
Monica 强壮，构思浏览器时：咱们看到他捉住时机，在短时刻内把 Monica 在海外做到了相当大的用户和收入规划。他一个很少出国的人，做出纯海外用户的大体量产品，这十分凶猛。尽管浏览器没发，但再次证明晰他对产品的极致要求和战略定力。
所以，这三次转型，咱们看到的都是他的前进，决计是越来越足的。Manus 的呈现，感觉是瓜熟蒂落。
历史上，真格许多成功事例都阅历了剧烈转型。从 PC 年代的聚美优品（从游戏转型电商），到 Anna（方爱之，真格基金开创合伙人）投的小红书，再到最近上市的地平线（真格也是天使出资人）。
Founder Park：Pivot 是创业中的重要出题。从你们的调查来看，成功的 Pivot 有没有一些共性或方法论？
真格基金刘元：首要我自己没领导过转型，或许没有资历谈。但从调查的视角，成功的转型往往不是由于原本的事做不下去了，而是在原有事务还不错、乃至很顺畅的状况下，敏锐地发现了一个更大的时机，然后主动选择。
比方肖弘的转型，Jasper（AI 写作东西）的转型，都是在实践中逼真地看到了一个更大的浪潮，然后决议去追。小红书也是这样。这种调查往往是一同的，由于你身处实践之中，他人看不到。
而不是说 A 做不了了，抛弃，然后从零初步想 B。许多时分，转型是在已有根底上，看到了实践中呈现的、他人未必看得到的共一同机。
Founder Park：所以考虑 Pivot，不是只在 0-1 或 1-10 不太顺畅的时分，反而是在高枕无忧的阶段？
真格基金刘元：理论上是，但越往后，转型的淹没本钱越高。假如其时榜首个产品现已上线，有了许多用户和收入，他要砍掉去做彻底不同的事，心思担负必定会重许多。
Founder Park：团队在 Monica 的哪个阶段初步孵化 Manus？
真格基金刘元：浏览器产品其时其完结已做完了，咱们乃至在一些内部活动展现过。但团队不满意，觉得它「长得太像浏览器了」，AI 年代的浏览器，不该该「长得像浏览器」。Manus 从某种含义上说也是个浏览器，但形状彻底不同。
Founder Park：做完宣布来，如同也没什么丢失？
真格基金刘元：对，类 Benchling 那个产品做好了，我也跟肖弘说过，挂出去试试呗，有人用就用，没人用就算了。他不发，便是不发。浏览器也是，咱们都测验过，提了定见，他仍是觉得不对，硬是没发。这便是 CEO 的决议计划和取舍，他们对自己要求十分高，觉得没到达想要的那种「different」的效果，就不出手。
Founder Park：Monica 是推翻咱们对「套壳」了解的十分重要的一款产品。
真格基金刘元：对，这点肖弘十分牛 x。我记住他在 Manus 发布前一个月还发过一条立刻，「信赖我，壳有壳的用途。」
Founder Park：蝴蝶效应这家公司的生长途径对其他创业者有什么参阅含义？
真格基金刘元：肖弘他们没有什么冷艳的布景，便是大学生创业，参加创业协会、黑客松，拿点天使出资。他的每一步，其他创业者并非遥不行及。不像有些天才创业者，你会觉得「哇，那是天才」。
肖弘便是一步一个脚印，像蜗牛相同往上爬。他一个国内团队，没什么海外布景，做出了全球产品；非技能大牛身世，做出了 Jack Dorsey、Andrej Kaparthy、Thomas Wolf 都在转的产品；招引了十分凶猛的人才。
他经常说「平凡人做不凡事」，招人也不迷信光环。这说明晰实践、在环境中学习、迭代的重要性。
02
DeepSeek 改动了什么？
Founder Park：DeepSeek 爆火是本年最重要的黑天鹅作业，它改动了什么？
立异工场任博冰：DeepSeek 改动了我国研讨型公司的规范，不只仅商业化，还有影响力。
咱们最近有跟许多科研安排交流，也包含一些企业，比方阿里的 Qwen 3，影响力是重要的规范。国内许多人工智能研讨院，把 Paper 的规范也改了，乃至不发 Paper 也能结业，教授不需求太多引用量也能够取得许多的经费支撑。Tech report、开源项目，这些好的效果都没法用量化的方法判别，有些开源项目的 star 数或许水分很大。实在好的东西，咱们天然会知道，不必故意拟定规范。假如你纠结怎样点评，或许只是由于东西还不行好。
这是一个多年来咱们心知肚明的问题，只是曩昔不乐意供认。（DeepSeek 作业）让咱们意识到，其实学术圈的问题不止是算力的问题，仍是机制的问题，乃至是方针管理方法的问题。许多研讨不需求那么多算力，并且最近，许多学员也拿到了十分多的算力。咱们都在自我反思，寻求榜首性地做科研，做企业。DeepSeek 对整个国内的 AI 生态，不论是科研仍是企业的方针，都带来了十分良性的改动。
线性本钱郑灿：DeepSeek 带来了几个要害改动：
1. 下降门槛与本钱：它自身才干很强，处于榜首队伍。开源让咱们有时机自行保管（host）或找到第三方保管，然后显着下降运用大模型的本钱。一个风趣的现象是，在 2024 年一整年，H200 GPU 的租金都在下降，但 DeepSeek 发布后，美国 H200 GPU 的租金上涨了 10%。
2. 促进小模型开展：开源模型让开发者能够更低本钱、更甩手地去蒸馏（distill）出功用更好的小模型，这对开发者生态是极大的利好。
3. 遍及推理才干：DeepSeek 出来之前，除了 OpenAI，还没有公司做出来推理模型。它的呈现直接影响了各大厂纷繁推出自己的推理模型。更重要的是，DeepSeek 彻底敞开了思想链，这为练习推理才干更强的模型供应了名贵的、广泛的练习数据。现已有团队在运用 DeepSeek 的思想链数据练习自己的模型了。这自身便是对职业的奉献。
4. 加快 AI 商业化：DeepSeek 的影响力，特别是其强壮的才干和开源特性，大大下降了 AI 的客户教育本钱。上一年许多企业，包含大型企业，还在犹疑是否要用 AI，事务部分需求吃力压服老板。DeepSeek 之后，这种谈论和压服变得简略多了，许多企业初步主动问询「咱们该怎样用？」，乃至「先不论那么多，搞一个来试试」。这直接推进了 AI 的商业化进程。
Deepseek 证明晰 L2 对 L1 产品的降维冲击
明势创投夏令：DeepSeek，特别是 R1 带来的生态影响对咱们影响很大。假如参阅 OpenAI 提出的 AI 才干 L1-L5 分级，其完结已明晰来到了 L2 阶段：
L1：Chatbot（对话）
L2：Reasoner（推了处理问题）
L3：Agent（调用东西完结杂乱使命）
DeepSeek R1 和 OpenAI 的 o 系列能够看作是 L2 等级的模型和产品。L2 的呈现，对 L1 等级的产品是降维冲击。之前堆集的 DAU、工程优化等在 L2 面前或许一触即溃。这对咱们的启示是：
1. L1 层面的竞赛已无含义，有必要晋级。
2. L3（Agent）何时到来变得至关重要。咱们现已看到 L2 对 L1 的冲击，L3 来了，对 L2 又是降维冲击。
春节后咱们跟国内和海外大模型公司交流，他们给出的 L3 时刻点是超出咱们预期的，他们遍及以为是一年之内，乃至更急进的以为或许就在 2025 年内就能够开展到 L3 阶段。
对出资组合的含义：
模型公司：继续加大投入，像 MiniMax，24 年下半年就现已调整战略，模型要寻求更高上限，瞄准 L3。
产品型公司：假如还逗留在 L1，现在面对的最大问题是你的 L2、L3 是什么？有必要前瞻性考虑和布局，不然其时的投入很或许无效。
Manus 是一个 L3 产品的雏形。尽管在测评中比分高的部分并不是严厉含义的 Agent，他们关于需求多步推理和运用多种东西的使命完结度仍较弱，效果必定满意不了咱们的需求，但它验证了 L3 Agent 产品形状的趋势，它的呈现必定会对 L2 产品构成冲击。
对产品型公司来说，最火急的是：
从速考虑 L2/L3 形状是什么：做规划，明晰时刻表，哪怕是直觉驱动的，调整产品规划和资源分配，向 Agent 方向演进。
厘清与模型公司的联络：大多数产品型公司不具有自研模型才干。今日的模型公司正在继续进步自己的模型才干和模型鸿沟，供应模型、推理、Memory、东西等，供应一个完好的 System 而不是一个简略的 Model，方针是 Agent 能完结人 80% 的作业。这种状况下，产品公司应考虑怎样运用模型公司的才干生长，而不是跟他们直接竞赛。
聚集专业范畴：特别是「Save Time」类产品，应尽或许面向专业人群、专业范畴，避开模型公司才干鸿沟扩张带来的直接冲击，要考虑到模型公司才干和鸿沟的扩张对你的事务的影响。
03
大模型六小虎，接下来怎样？
Founder Park：关于现有的「六小虎」等模型公司，怎样看后续开展？MiniMax 的远景怎样？
明势创投夏令：咱们 2022 年头出资 MiniMax 的时分，大模型仍对错一致。一年之后当一致构成，对咱们而言就过了前期出资阶段，2023 年起全部新树立的大模型创业公司咱们均没有出资。
时至今日，关于仍坚持做模型的公司，要跑出来，条件是模型才干继续坚持在榜首队伍。这需求：
1. 满意的资源：钱、卡。
2. 强壮的工程化才干和高人才密度团队。
3. 战略明晰：知道到模型需继续寻求技能上限，产品的归产品，不要以短期 DAU 等为导向，要有战略的判别和调整。
咱们仍然坚决看好 MiniMax，由于它：
调整早：上一年下半年已完结模型优先的战略调整，而不是在 DeepSeek 之后。
资源足：是国内创业公司中人才团队、现金储藏、算力集群规划抢先的公司之一。
产品才干强：多个产品在细分范畴坚持全球抢先。
MiniMax 相同也将模型技能开源，并做了前沿探究，比方 在 Transformer 底层有自己的立异，非一致的在国内走 Linear Attention 道路然后支撑 long context 的「难如登天」命中率极高，这在 Agent 阶段会越发重要。
Founder Park：真格投了 Kimi，怎样看？
真格基金刘元：Kimi 到今日，仍是草创公司里最执着于去拼 SOTA 模型、抢夺「皇冠上的明珠」的那一个。
所以到今日，尽管竞赛日益剧烈和收敛，回头来看出资月之暗面仍然是作为一个 VC 最好的选择。
Founder Park：曩昔两年，资金首要会集在模型层。现在模型公司融资如同遇到应战，那接下来，商场上的资金会流向哪里？
Alphaist 陈哲：横竖我觉得不该该投模型，（我在之前的基金）一个模型都没投。我觉得模型不是一个 VC 生意，从 VC 的视点去做这个作业没什么含义。
移动互联网年代，实在浪潮起来的时分，也没有许多人真的跑去做操作体系。你看上个年代，实在有底层途径型时机（算力、OS）的创业公司里边只需小米一家。华为 OV 都是老公司，并且当年都是直接 follow Android 生态。为什么今日咱们觉得一个创业公司能够去把技能模型的生态给做起来呢？我其时没有想了解。移动互联网实在呈现时机的时分，其实是各式各样新鲜的小东西会呈现。我觉得今日跟当年的状况有点像。
VC 这个职业，就像我基金的姓名（Alphaist），VC 永久是在寻觅 Alpha。VC 必定不是一个寻觅 Beta 的游戏。
由于你要取得 venture 报答，你必定就需求 下注一个咱们没有那么看好，或许咱们不太敢 bet 的作业。那中心便是你有必要找到这儿边的非一致，有必要找到这边的 Outlier。我觉得这是 VC 这个游戏的实质，全部好的 VC Deal 都是这么出来的。全部 Party Round 的就没有好 deal。这是实质，可是咱们会觉得不舒适，由于这个东西太反人道了。
Founder Park：会集的大额出资，比方曩昔两年的六小虎，现在也阶段性完毕了。
Atypical 邵帅：这其实触及到在不同立异阶段的出资逻辑。
在理论立异阶段，（如 OpenAI 前期探究言语模型的 Scaling Law，或固态电池研制等），风险极高，不确认性也大，因而更适宜工业本钱或非盈余安排，比方马斯克和 DeepSeek 的方法，这不是 VC 的菜。
在技能立异阶段（如近两年大模型技能道路逐步明晰，咱们初步卷算法、工程、练习方法），VC 们能够初步进入出资，但首要仍是少量技能精英的游戏，技能壁垒仍然较高。
在产品立异阶段（技能门槛相对下降，要点转向怎样将技能组合成运用，发明用户价值），这也是商场最大的盈余期，也是 VC 的主战场。此时，出资的要点回归到产品、用户需求和商业方法这些底子面上。
咱们现在正处在从技能立异向产品立异过渡的要害拐点。这个阶段将呈现许多时机，是前期 VC 的最佳时机。但也正由于如此，优异项目将变得愈加抢手，估值水涨船高。这对前期基金提出了更高的要求，要看得更早，决议计划更快，更决断。
靖亚本钱何沛：在投大模型的时期，商场注重的是我国能否诞生 OpenAI 这样的国际级 AI 公司，所以尖端的 AI 学者或科学家会大受喜爱。但有这种布景和才干的创业者数量是少的。
现在咱们的注要点现已从大模型转到了运用层。运用层创业的逻辑是彻底不同的，尖端学者或大厂布景身世并不必定等同于能做出优异产品。现在，咱们如同又回到了同一同跑线，比拼的是对场景的深刻了解、对用户的精准洞悉以及产品立异才干。理论上咱们都有时机，我觉得创业项目会许多的。
Founder Park：曩昔两年投大模型是在寻觅我国的「OpenAI」，现在结论趋于明晰，VC 又回到了更拿手的范畴，识他人、找到适宜的运用场景？
靖亚本钱何沛：是的，之前投大模型公司是为愿望（AGI）出资，现在头部公司现已拿了十分多的钱，再投新的公司含义不是很大。但运用层出资才刚刚初步，现在看到的跑得快的 AI 公司收入起量快得惊人，也会影响 VC 的心情。
运用层的出资逻辑，不是大模型范畴投人才的稀缺性，而是要找到好的场景、找到实在懂用户、能做出用户乐意花钱买单的产品的创业者。咱们更想投「有抱负但不抱负化」的开创人。
04
「模型即产品」是一种幻觉
Founder Park：怎样看 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Pro 带来的「模型即产品」的谈论？
Alphaist 陈哲：GPT-4o 和 Gemini 2.5 Pro 做出这个效果也不古怪。我上一年年末去湾区的时分，跟几个 Google 的前搭档（陈哲此前在 Google X，担任 Google Glass 的作业）聊过。我的感触便是Google 做出这个东西彻底符合预期，并且 Google 还有更多的东西没放出来。他们在多模态模型的练习、数据和清洗这方面的才干现已远超商场上的公司了。
这些或许仍是反映了一个作业：根底模型，特别包含未来的多模态，今后的具身，在模型结构初步收敛的状况下，那必定是谁有算力、谁有数据就会更有优势。现在实在有算力、有数据的就这几个大厂，所以他们得出这个效果我觉得彻底不古怪。创业公司应该更早地想了解，假如这个是个必定的效果，自己应该找一个什么样的方位？
高瓴创投王蓓：之所以现在咱们谈论「模型即产品」，是由于咱们正处在模型快速迭代，而产品没有明晰交给显着效果（deliver result）的阶段。也便是说，咱们处于根底设施（infrastructure）快速演进的进程中。
这个阶段看到更多的是模型自身的改动，便是基座模型，包含言语模型、多模态模型，乃至具身智能模型，这些都归于底层基座才干的迭代。但这是否意味着产品层面的改动？产品层面的革新才刚刚初步。
高瓴创投（GL Ventures）很早就支撑了模型公司。咱们是 MiniMax 的最早的出资人，那仍是 2021 年下半年，其时 ChatGPT 3.5 还没出来、大模型底子还不是融资主题。在投了几家重要的模型公司之后，咱们也一向在看产品。许多优异的产品司理也期望能做出有特征、有亮点的 AI 产品。
为什么之前很难跑出好的产品，仍是由于模型才干还不行强。纯言语交互的产品形状相对单薄，用户更等待多模态体会。而多模态技能（如 Diffusion Model）在曩昔的迭代中还不行老练，产品经抱负运用底层模型才干做出好产品，难度很大。这就给咱们形成了一个幻觉，如同模型自身便是产品。但咱们以为，未来仍然是产品的全国。
Founder Park：模型吃掉上层的结构乃至产品，比方 GPT-4o 关于 ComfyUI 等作业流带来比较大的冲击，做 workflow 的创业公司应该怎样办？
💡ComfyUI
ComfyUI 是一款用于 AI 视频生成的开源可视化流程东西，作为 Stable Diffusion 的插件发布，用户能够经过节点衔接精密操控视频生成进程，并支撑作业流模板的复用同享。深受专业规划人士和开发者喜爱。
ComfyUI 最早由开发者 Joshua Bardwell 个人开发，现团队坐落美国旧金山。
立异工场任博冰：技能开展是螺旋上升的。咱们之前或许过于寻求统一规范，但许多规范自身便是阶段性的，乃至或许是错的。就像 Agent，Deep Research 是个模型，但也能够用 Agent 完结相似功用。未来是寻求单一强壮模型仍是杂乱 Agent 体系？这没有结论，会不断演进。
ComfyUI 当然能够完结相似 4o 的效果，但 4o 用一个模型就处理了部分问题（图画）。视频生成也是如此，咱们投的一家公司（本月中会发布效果）就选用了彻底不同的技能途径，不是 DiT 的途径。
技能打破会不断改动对东西链的认知。现在东西链的问题在于：做多模态的人太依托现有东西链，并且会假定模型不会有推翻性进步。
这两点都是错的。多模态模型（图画、视频）其实改动十分快，乃至比言语模型更快（从 GAN 到 Diffusion 到 AR，每次大改动也就两年左右）。咱们之前太注重言语模型而忽视了这一点。
因而，创业者需求：
1. 东西链的冗余度：东西链规划有必要有巨大的冗余度，能包容未来的技能打破。
2. 界说新产品：要寻求完结之前无法完结的新产品形状，而不是简略地用现有模型和东西复刻旧产品。比方，现在做 AI 短视频，许多 Agent 计划或许都有问题，由于未来直接生成或许就不需求那么杂乱的 Agent 了。东西的目的是服务于新形状的视频，乃至界说新的视频类型。咱们行将发布的新视频生成技能，其产出物就和之前的视频不是一回事，东西链天然也要随之改动。
要害在于团队对创业方向的界说：我究竟在处理什么问题？这对东西类公司特别难。许多人依据现有内容途径和形状去做东西，短期能吃到盈余，但这如同在沙滩上盖城堡，一旦内容途径或形状改动，东西价值就或许消失。
需求在短期盈余和长时刻风险间找到平衡。既要吃短期盈余，也要在架构和内容形状上留有满意冗余。不能让现有的东西界说你的技能途径 。
锦秋基金臧天宇：ComfyUI 的用户首要是专业规划师或 AI 构思作业者。对他们来讲，GPT-4o 进步了图画生成质量和语义了解，但 ComfyUI 供应的节点式作业流、对生成进程的精密操控、本地化布置、隐私友爱等特性，或许仍然是无法彻底代替的。GPT-4o 能够作为 ComfyUI 作业流中的一个强壮节点，而不是彻底代替它。并且 ComfyUI 支撑的不只仅图画生成，还有视频生成等，咱们投的一些视频东西团队也在运用它。
所以，我不以为 GPT-4o 的才干会简略地推翻 ComfyUI 或依据它的运用生态。
Coding 范畴的 Devin 自身也是一个 Agent 运用，它不是底层模型。它是在好的底模根底上，构建了一个面向专业编程场景的 Coding Agent 运用。模型才干的进步（比方 Claude 3.7）反而直接进步了 Devin 这类运用的功用。这恰恰说明晰在强壮底模根底上构建优异作业流运用的价值。
💡Devin
Devin 是 Cognition AI 的中心产品，头部 AI 编码东西。2024 年 12 月，Devin 敞开商业化，针对 Team 客户收费 500 美元/月。
Cognition AI 于 2024 年在美国旧金山树立，开创人兼 CEO Scott Wu，华人创业者，曾担任 Lunchclub 联合开创人兼首席技能官及在 Addepar 软件工程师。2024 年 4 月，拿到来自 Founders Fund、Khosla Ventures 1.75 亿美元出资，估值到达 20 亿美元。
线性本钱郑灿：ComfyUI 是一个十分社区化的产品，它的生命力来源于社区。所以，答案或许仍是要去社区里寻觅。
尽管长得像 ComfyUI 的东西许多，但它是咱们最喜爱的产品之一。GPT-4o 的确进步了图画生成的基线水平，但它必定也有处理不了的问题。这些问题，终究或许仍是需求社区的力气去处理。正是由于 ComfyUI 树立了强壮的社区，当它遭到新技能冲击时，其内部反而会由于社区的生机而发生新的生命力。它的生命力就在于社区。
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5. 元宝登录微信，会仿制拼多多的成功吗？
6. 为什么最成功的 AI 原生硬件 Plaud 没有人抄？
7. ARR 方针对创业公司重要吗？
8. 通用 Agent 是创业公司的时机吗？
9. Agent 会怎样改动传统 SaaS 的方法？
10. AI Coding，我国创业者有什么时机？
11. AI 陪同玩具，为什么做不对？
12. 泡泡玛特的玩具不会说话
13. 怎样看朱啸虎关于「具身智能」的观念？
14. AI Infra 比云核算年代更杂乱，有改动就有时机
15. 视频生成可灵抢先了，但整个职业都还在 early adopter 阶段
16. 手机厂商做 AI，对创业公司来说是功德
17. 对创业者 say no 的原因是什么？
18. 未来半年，前期创业者最应该做什么？
19. PMF 的有用期变短了，M 变杂乱了
20. 下一代内容途径长什么样？
21. Alphaist 和 Creek Stone，为什么要出来做新基金？
22. 安排当下的出资战略是什么？
23. 商场上的好项目变多了仍是变少了？
24. 出资人的人物正在发生改动
25. 最近在考虑哪些问题？
05
元宝登陆微信，对创业者来说意味着什么？
Founder Park：您之前从业，领投了拼多多 B 轮，十分前期。现在许多人把拼多多的成功归因于微信进口。最近也看到腾讯的元宝在微信里推行，您怎样看微信这类超级进口对创业者的影响？特别是一些想在微信生态里干事的创业者？
高瓴创投王蓓：说到拼多多，咱们都觉得是由于微信。但实践上，我 2015 年知道黄峥和他的公司，应该是榜首个认可「拼多多」这个概念的出资人（之前是「拼好货」）。其实翻看其时的出资陈述，里边彻底没有「微信生态」这四个字。
咱们其时投的逻辑，更多是一个词：信噪比，信息和噪音的比率。一个好的产品，假如在任何环境下都能表现出更高的信噪比——用户看到不恶感，觉得有用——那它就能成功。不论今日载体是微信、微博，乃至是短信、飞信，只需是在人与人能够交流的环境里，它能进步信息传递功率和决议计划功率，它就能成。
咱们其时花许多时刻去复原拼多多究竟是什么？咱们复原的是菜商场和早市。你看到一群人在抢菜，你路过期总会多看一眼。那这个菜商场，是不是便是咱们的「微信」呢？（笑）
仍是那句话，太阳底下无新事。许多方法和场景几百几千年前就有了，咱们只是在当下找到一个适宜的载体。能快速开展的仅有原因，便是你的信噪比高。
Founder Park：所以搬迁到现在的AI范畴，假如腾讯运用微信才干做对了，无可厚非；假如没做对，那便是创业者的时机？
高瓴创投王蓓：对。谁能在这个技能变量上更好地捉住时机，运用好其时全部的信息传递途径（比方交际媒体），处理信息不对称问题，谁就能成功。信息从不对称到对称的进程，也是用户和数据量级改动的进程。任何人捉住了这一点，不管大厂小厂仍是创业者，都有时机。拼多多在海外没有用微信相同也做得很好。
只需在人类信息传递的载体里，你能找到对用户有用的点，让他觉得这个东西有用，就能成。
Founder Park：很精彩的视角。
高瓴创投王蓓：没有，其实也说不出什么巨大上的词，便是很朴素的道理，能说了解就行。
06
为什么 Plaud 没有竞赛对手？
Founder Park：AI 原生硬件，曩昔两年成果最好的应该是 Plaud Note，2024 年年收入 7000 万美金。
💡Plaud Note
Plaud Note 是 PLAUD.AI 的首款产品，AI 智能会议纪要录音笔。Plaud Note 是全球首款搭载 GPT-4 的 AI 录音笔，交给超 30 万台，选用了「硬件+订阅」并行的收费方法，年化收入到达一亿美金。
PLAUD.AI 于 2021 年在美国树立，由许高创建，许高是一名接连创业者和出资人，曾出资前期 FA 安排小饭桌。
Alphaist 陈哲：Plaud 应该有挨近百万的销量。我觉得它与其说是硬件产品，或许软件的部分占比还更大一些，由于它的硬件相对简略，ID 规划和工业杂乱度来说，作为硬件产品来说仍是比较简略的。
尽管它或许只需大几十万的量级，但对一家小公司来说，两年时刻取得挨近一亿美金的成果，硬件+软件，作为一个小公司，并且不是特别拿手做智能硬件的团队，其实是一个很不错的成果。
或许许多出资人刚看到 Plaud 这个产品的时分，都很难幻想他能做到大几千万美金的收入，还有千万美金级的 recurring 的收入，还有六七成的毛利。
这就有一个我最近在考虑的问题：Plaud Note 的竞品，在商场上很少。一个超薄的、iPhone 录音的配件，结合 GPT 的才干，这种形状的产品，它现已出来快两年了，在今日的商场上，我如同找不到第二个竞赛对手。为什么？
当然它吃了硬件的盈余，智能录音笔不是一个新的产品，科大讯飞和搜狗都做过，科大讯飞的录音笔有几十亿的收入规划，这不是一个新品类，并且没有 AI 总结，录音笔是一个「难用」的产品，只需文字转写，很难做出有用的价值。GPT 才干的遍及让录音笔这个产品更有用了，Plaud 作为一个小团队取得了十分红功的效果，也验证了这个需求的存在。
Plaud 的切入，用了一个超薄的电池，超薄的 ID，是为了和 iPhone 协作，作为手机配件。
但今日许多人用它，跟手机现已没有太大联络了。咱们没有把它贴在 iPhone 上用，反而当成一个正常的录音笔，美观、规划奇妙、很简略收纳，你能够放在钱包里，很简略带着运用。在这个逻辑下，今日的商场上我真的找不到第二个好产品，我也想找个代替品试试，但找不到。
或许有人会 argue，小米会做，安克会做。我信赖有许多品类，比方智能眼镜，小米华为必定会做，有几十个公司冲进去做，但也没有哪家完结几千万美元的收入，并且毛利还低，由于供应链把本钱操控得很凶猛。
我的一个逻辑是，Plaud 是华米 OV 必定不会做的作业。为什么呢？由于它不是一个亿级的 toC 产品。录音笔原本便是个百万到千万级的商务级产品。这种产品在大厂里边立项是十分困难的。幻想一下小米做一个 Plaud 的山寨，就算做出来卖个一两百万台，会很难过，在内部一点不处理问题，那个担任人会被骂死的。这种方向丢给小米生态链公司，他们都不必定会正儿八经去做。
所以，有些方向是必定大厂会做的（比方智能眼镜、手环），但有些方向便是大厂真的是无能为力，由于内部的衡量机制和鼓舞不鼓舞他们做这样的作业。这就给创业公司留下了空间。
Founder Park：Plaud 后来做了一个 pendant 挂坠，这个范畴许多人在做。
Alphaist 陈哲：Pendant is all bullshit，没有一个公司做得略微成功一点。我其时在 Google Glass 的时分，各种可穿戴形状，咱们都测验过。Pendant 真的是个很糟糕的形状，它放在胸前，你的心跳都会对它有搅扰，那个收音的方位，各方面都差许多，但架不住咱们会前赴后继地测验。
Founder Park：的确许多人在做，或许比照 Plaud 这种偏极客、商务，挂坠会有所谓女人向的商场。
Alphaist 陈哲：这是假定。这个产品并不难，12 个月的周期必定能做出来，那就等 12 个月今后，看看能卖多少。能不能真的卖出去，能不能真的感动用户？假如不能，这个假定便是错的。
Founder Park：你会主张创业者做 Plaud 这种形状吗？
Alphaist 陈哲：倒没有主张咱们做，更多是猎奇咱们怎样考虑这个问题，怎样选择道路。我发现，许多创业者，特别技能型创业者，他们喜爱做 fancy 的产品。
回到两年前，做个 Monica，或许许多人都难以启齿，觉得没有技能含量。实践上呢？他们做成了一个高黏性，有盈余，有继续添加的产品。
我觉得，关于 Plaud，包含我自己，作为出资人，直觉就觉得这件事太简略了。但实践上，这样一个简略的东西，假如你真的切入得很好，用户是会用的。但现在咱们想各式各样的立异，做一个美丽的挂坠，或许一个 fancy 的 AI 眼镜，有时分是事半功倍的。这件事我觉得很有意思，怎样的考虑决议计划终究导向了事半功倍的状况？
现在的创业者、出资人，应该细心考虑，有哪些 Plaud Note 这样的时机？
Atypical 邵帅：这是一个很好的问题，有一个我想着重的观念：不要高估巨子，也不要轻视创业公司履行速度的重要性。
许多时分，仿照者（山寨）和巨子的举动速度远比咱们预期的要慢。举个比方，上一年其实就有一些公司想做 AI 浏览器，我下意识地觉得，假如这个方向真的有时机，谷歌不是应该立马就能做吗？但现在看，尽管优异的 AI 浏览器现已呈现，谷歌如同并没有当即做出反响。
所以，咱们真的不能高估巨子的举动力。或许这个方向不在他们的中心战略中，比方巨子或许更注严峻模型的开发、通用 Agent 等方向，也或许是由于公司安排架构的老化，导致履行的速度跟不上商场改动。创业公司在这一点上反而具有竞赛优势。
回到 Plaud Note，为什么没有人仿照它呢？
一对错一致的商场判别，许多人至今没有意识到「声响记载」自身便是一个值得注重的商场。就像音频模型，曩昔咱们都注重言语和视觉模型，音频一向被忽视，直到 ElevenLabs 的呈现才初步引起留意。
二是对壁垒的误判，许多人会觉得，像会议纪要这种功用，其实飞书的妙记、手机 App 就能够做，为什么还需求专门的硬件呢？假如它的中心依托于转写才干，那么它的壁垒在哪里？但其实我觉得 Plaud 在硬件自身现已做到满意简略和极致了，很难在相同的形状上再有逾越，别的会议纪要的编撰质量也仍然有许多工程细节可做，包含场景的继续加深，主动排 calendar，告知与会人等等。
三是关于小众商场的刻板形象，语音记载在许多职业中都有特定的处理计划，例如轿车出售的电子工牌、蓝领商场的录音设备、传统的录音笔 等，Plaud Note 选用的是「硬件+软件订阅」的定价方法，或许会让一些人觉得归于一个较为小众的商场。
即便是看到了 Plaud Note 的成功，这些疑虑也或许导致会让潜在的仿照者或巨子犹疑不决，终究导致它们的反响较慢。
锦秋基金臧天宇：（Plaud 没有许多竞品）首要或许跟硬件开发自身的门槛有关，从产品界说到 EVT、DVT、PVT 一系列流程，到终究导入量产，需求时刻和资源，一个产品老练至少得六个月到一年。Plaud 的产品又薄又轻，有美丽的 ID 规划，是需求花时刻打磨的，竞品跟进也需求支付相似的时刻本钱，因而存在一个抢先的窗口期。
其次，这种垂类场景也约束了仿照的空间。Plaud 在抢先的这段窗口期内添加敏捷，很快树立了品牌认知。你要在一个已有品牌认知、规划中等的垂类商场里，推出一个彻底相同的产品，并不是一个 ROI 很高的商场选择。假如没有显着的功用差异或晋级，很难撼动原有玩家的位置。而商场空间又没有大到让新进者砸许多商场资源去做的程度。所以它现在这个局势也不意外。
硬件的另一个问题是它不像软件能小步快跑地迭代，一个生命周期走完了，就要预备下一个版别，中心的风险不小。
07
ARR 只是一个方针
Founder Park：最近 ARR （年度经常性收入） 这个方针很火，职业里有争议。怎样看这个方针？
高瓴创投王蓓：ARR 最早其实是个「挤水分」的概念，但现在反而或许包含了挺多噪音。咱们恶作剧说，游戏公司哭晕了，要是用 ARR 算流水，那游戏公司是不是全国际 ARR 最高的？
最重要的仍是复原用户的运用场景和行为习气。看用户的转化漏斗是怎样构成的、用户在哪一层乐意付费、付费意味着什么？或许意味着某种程度的信赖，但这只是此时此时。
咱们还要注重，用户付费之后，留存、运用频次、场景、时长是怎样的？用户用产品发明的东西，有没有下载下来？下载之后有没有同享？这些行为数据，或许比 ARR、比收入自身更重要。
收入往往是一个滞后的效果，前置的是高质量的用户行为。哪怕一个产品不发生收入，但用户行为质量很高，咱们也以为它是高质量的产品。反之，假如只是经过各种手法（比方运用心情 FOMO）促进了一个付费转化行为，但用户后续的运用频次、场景并不抱负，那这个转化自身含义也不大。因而除了数据，咱们也十分垂青用户调研。
Founder Park：GenSpark Agent 发布 10 天就给出 ARR 数据，其实在业界有些争议。
高瓴创投王蓓：每家公司每一个当下的动作，背面或许有各种原因。关于创业公司来说，咱们仍是着重，要有满意的同理心，要站在这个开创人和团队的视点去想，比方它是期望让更多人知道我、注重我的产品？仍是要用时刻换更多的空间时机？
Founder Park：现在全体环境比较苛刻，许多声响都在说创业者要从 Day One 就想商业方法，学会挣钱。
高瓴创投王蓓：许多年青创业者（90 后、95 后乃至 00 后），他们首要期望完结一个自我认同的小闭环。比方做个东西放到 App Store，零推行下竟然有人下载、有人转化，这对他们是巨大的高兴。这证明晰 AI 或科技是一种平权运动，下降了创业门槛。咱们十分乐见这样的作业发生。
他们前期或许不需求太多钱，咱们也愿定见证他们「美」的进程。许多人的野心也是迭代的，先做小而美，再想怎样变大，以及怎样在变大的一同坚持美。
锦秋基金臧天宇：短期内很难有大的改动，商场上的资金特色决议了对商业化的注重度。乃至或许由于微观要素变得更苛刻，比方交易冲突。
咱们以为，创业者不必定非要在 Day 1 就完结商业化，但途径考虑是有必要的。Day 1 不挣钱能够，但 Day 1 就得想了解靠什么挣钱。你是想做大 DAU 靠广告，仍是做订阅，或是其他方法？这个考虑应该从一初步就有。当然，咱们（作为美元基金）或许相对商场上一些安排（特别是人民币基金）的要求会略微灵敏一些，但商业化实质的重要性是毋庸置疑的，究竟创业终究是商业行为。
08
通用 Agent 在大厂射程规划内
Founder Park：通用 vs 笔直是现在的热门话题，有许多通用 Agent 接连发布，但这个赛道如同像通用模型相同，是个赢家通吃的结局？你怎样判别通用 Agent 和笔直 Agent 的创业时机？
Atypical 邵帅：通用 Agent 这一方向竞赛反常剧烈，并且它的未来充溢不确认性，究竟它在大模型厂商的射程之内。
我个人反而更注重那些一同且深化笔直职业的 AI Agent 运用。尽管通用 AI Agent 在许多场景下表现出色，但它也难以完美满意某些特定职业的专业需求。比方在金融投研、法令、医疗、出售头绪发掘等范畴，这些职业对 AI Agent 的要求愈加精密，需求更多专业知识、职业数据和作业流的整合。
关于创业者来说，瞄准一个 Niche Market，并深化其间，结合 AI 才干和职业的专业知识，构成一同的作业流壁垒，或许是更为保险的战略，且长时刻来看也具有更大的价值。
Creek Stone 李一豪：从出资逻辑来看，特别在看到 OpenAI 的 o 系列模型后，咱们的要点在笔直范畴。咱们以为现在还没到通用人工智能的年代，其时的寻求或许受上个年代「衔接」带来巨大价值的惯性思想影响，现在更应该寻求笔直智能，探究各个细分范畴的「超智能」（Super Intelligence / ASI）。顶层言语模型规划 + Computer Use 调用东西 + MCP 生态才干，但这套结构应该首要运用于笔直范畴，RL 卷出超智能。The Bitter Lesson 告知咱们，深度智能来自算力的有用运用和 scaling，笔直 ASI 再到 orchestra 层面的查找学习，才或许催生下一代更强的通用智能。
总的来说，这些作业让咱们对出资、对我国创业者更有决计，辅导咱们更注重各类笔直范畴的时机，当然 ToC 咱们也会继续高度注重。
Founder Park：你们以为 AI 落地进程中，Agent 的开展会先阅历笔直智能阶段，然后才或许走向通用？
Creek Stone 李一豪：是的。要处理社会重要问题或推进智能向上开展，首要要在各个范畴树立起「超智能」，就像 AlphaGo/AlphaZero 在围棋、星际争霸中做到的那样。理论上，像 Excel 操作、商业剖析、商务拓宽等范畴，都应该先经过这种 Search to Learn 的方法构成超智能。有了逾越人类规划才干的必定智能根底，上层组合的 Workflow 才有价值。不然，简略的流程组合很简略被模型功用的进步或深度笔直智能所碾压。这是一个分周期的作业。
别的，咱们需求更多像 MCP 这样的要害组件。尽管现在看起来如同没有太多经济价值，但很要害。MCP 的成功部分源于 Anthropic 的号召力，生态中还有许多要害组件能够经过社区力气探究。在其时两极化的环境下，开源生态有一同价值，或许高通体系的、我国主导的齐备计划需求各自齐备一套，有或许未来会别离的，这类组件的价值未来会凸显。
锦秋基金臧天宇：职业还没有明晰的一致。从咱们的视角看：
通用 Agent：终究是跟着通用模型智能水平走的，或许是模型即产品的终极形状。当然这必定也需求职业基建（比方 MCP）来协作。现在咱们看到的这些所谓的通用产品的形状，应该离终极形状仍是有距离的。然后像 Manus，或许他们现在先做成一个偏通用的形状推出来，但后边必定也会看到途径上的用例更多会集在一些场景或许笔直方向上面，我觉得假如真的要迭代的话，或许后边它也会有一些侧要点。
笔直 Agent：在现阶段，能够在产品和工程层面去做的，必定仍是会笔直到某些方向上去的。比方咱们谈论的经过强化学习（RLHF）让 Agent 越用越好，这需求在特定场景下才有明晰的奖赏信号和有用的数据飞轮。这在通用的途径上现阶段很难完结。
所以，咱们以为 Agentic AI 还没有收敛到某个确认的一致阶段，通用和笔直途径都有探究的空间，但现阶段笔直运用的可落地性更强。
明势创投夏令：先看实践：
模型层面：视频生成，MiniMax 的海螺 AI 在全球流量远超快手的可灵。文本大模型，DeepSeek 从投入量级、人员规划、卡的资源数量上看，都无法与字节、阿里等传统大厂比较。在技能高速迭代期，并非总是传统大厂抢先。技能有十分高斜率的添加曲线，未来 1-2 年相似于 o 系列或许 R1 这样的打破不会只发生一次，并且不只会发生在推理才干。一个实践上的效果是，视频模型、文本模型的打破都不是传统含义上大厂做出来的，大厂往往做的仍是一致的作业。
产品层面：元宝、夸克等的确承接了用户流量，数据添加很不错，验证了咱们在泛 C 通用运用上大厂有优势的判别。
对创业公司来说，要区别产品类型，咱们喜爱把产品分红 save time 和 kill time 两类，还能够分红 ToC 仍是做 ToB 。
假如做 To C 通用型 Save Time Agent，在我国，这对创业公司应战巨大，对技能和资源的要求很高。它与自研模型才干严密绑定，且现有巨子的身位很好，比方阿里夸克、腾讯元宝。除非（创业团队）能像 DeepSeek 相同引领下一代模型技能迭代并且能拿到流量，不然时机苍茫。
咱们更注重 To C 的专业范畴和笔直场景的 Save Time Agent，以及 Kill Time Agent，后者也会成为 Agent 形状，但往往中心壁垒是在途径效应、交际活动等等上面。
咱们的观念不变：
躲避国内泛 C 用户通用的 Save Time Agent 商场。
聚集专业人群、专业范畴，添加能够十分快。比方咱们投的某个笔直范畴 AI Agent，一年时刻在国内做到了 1000 万美元 ARR。笔直范畴竞赛对手不是互联网大厂，而是细分范畴的传统玩家，并且在我国有相当多细分范畴的玩家都是小散。AI 在这儿有时机重塑事务流程，完结事务规范化、结构化然后完结规划化。
Kill Time 范畴：也有时机，比方 MiniMax 的星野，数据仍然好于字节的猫箱。中心在于，内容途径重要的是两边，要抓发明者。星野捉住了要害 OC 人群，从之前的 Glow 初步，他们既是顾客也是发明者，构成了途径效应。
大厂协作：实践上，互联网大厂在 Q1 密布地经过出资+事务扶持来支撑一些 AI 运用公司。它们并非朴实的竞赛联络。
Founder Park：Agent 公司都需求有自己的模型才干构建壁垒吗？
真格基金刘元：两年前出资人们都觉得模型能够吃掉全部，但到现在看并没有。你看 Perplexity， Cursor 这些，用户量都不小了，他们都没有自己的模型。
从自下而上的用户需求动身处理问题，和自上而下剖析「护城河」，视角是很不相同的。咱们总爱问技能壁垒，但历史上哪个成功产品一初步就有牢不行破的技能壁垒？Uber? Facebook? 壁垒（用户、网络效应、运营）都是后验的。做校园交际网络的不止 Facebook，凭什么说 Facebook 才有网络效应？这些都是后验的，不能经往后验的信息寻觅前置的判别。
Scaling Law 也是相同，三五年前有多少人崇奉 Scaling Law？从 Pre-training 到 test-time compute，每年的发现和判别都跟前一年彻底不相同，假定自身就在不断推翻，当下的假定历来都不是亘古不变、历来如此的，无法被应战的。
我的意思是，技能壁垒的权重经常被严峻高估，许多壁垒是靠铢积寸累的工程铸就的，不是靠天才灵光一现参透的隐秘。不只仅是技能迭代快，更重要的是你对用户和产品的了解、洞悉是不是够细腻、够快、够准。我国最大的那些互联网公司，哪个的技能是其时他人彻底无法复现的？我觉得没有。
Manus 办公室有张海报，是推特截图，粗心是：一个硅谷 VC 朋友说，Manus 让他想起了硅谷黄金年代的 「old silicon valley」——No secrets， just sheer execution speed。（没有隐秘，只需朴实的履行速度）。这话我不知道是不是朴实的褒义，但团队以此为荣，打印出来挂在公司。
09
Agent 会彻底重塑传统 SaaS
Founder Park：在日本、欧美等出海商场，按劳动力付费（Role-based）或按 Token/效果付费（Usage-based），关于我国创业者是可行的方向吗？
靖亚本钱何沛：在 SaaS 年代，就有按人头（By Seat）和按用量（By Usage）两种收费方法。By Seat 适用于边沿本钱极低的服务，用户越多，本钱被摊薄得越低，然后完结更高的毛利。但由于 AI 对 token 的调用本钱相对曩昔 SaaS 对云的本钱要高挺多，因而纯 by seat 的方法在 AI 年代并不是最适宜，一般能够选用混合方法的收费，根底订阅费包含必定额度的运用量，超出部分按用量付费。这或许是更为合理且灵敏的选择。在 SaaS 年代也有这样的比方， 例如 Docusign（电子签名服务途径），其订阅费用包含必定数量的固定签约次数，超出部分则需额定购买。
Founder Park：图片修改产品，向上有 Canva 这样前几年的新锐巨子，月活快 2 亿，年收入 20 多亿美元。跟着 AI 让 SaaS 产品用户人群无限迫临 C 端用户，这儿的时机，会不会更倾向进口级公司、大流量途径？
明势创投夏令：国内模型公司和互联网大厂首要想切的仍是泛 C 用户，寻求用户基数，这符合互联网大厂的食欲。他们也有底层模型研制才干，他们想做没有任何问题。
但至少现在，单纯靠模型很难满意专业人士和专业范畴的需求。跟模型才干约束有关，也与模型公司的开展方向有错位。比方 GPT-4o 寻求一步到位，但专关于专业人士来说，细节至关重要。比方广告投进，细节或许对 A/B 测验的转化率发生纤细但要害的影响；或许在产品规划中，特定的视觉元素与要传达的中心信息严密相关。这与一般 C 端用户寻求「看起来不错」或「一蹴即至」的承受规范不同。
LiblibAI 未来也必定会拓宽 Agent 形状产品，中心壁垒在于服务专业人士的高质量图片生成需求，这需求结合现有的 LoRA 参阅图生态，以及逾越简略 prompt 的多模态交互和精密操控。
审美、风格和细节是专业用户的无止境寻求，也是创业公司的时机地点。审美实质上是人类特有的才干和点评规范，模型进步的是均匀审美水平，也会协助专业人士发明更高水平的著作，而不是代替他们。LiblibAI 社区生态处理的便是专业人士对审美和风格的需求。
Atypical 邵帅：咱们以为，AI Agent 正在从底子上重塑传统 SaaS 的形状。
以往的 SaaS，实质上是将某些事务流程的「最佳实践」进行在线化和规范化，尽管进步了功率，但降本增效的空间有限。而现在的 Agent，不再是东西型的功用模块，而是直接切入了实践的「劳动力商场」，能够像出售、规划师相同，完结详细的作业。
以我曾出资的「探迹科技」（Tungee）为例，原本是做出售头绪引荐的。假如用生成式 AI 技能对其进行重构，它彻底能够变成一个实在含义上的「出售 Agent」，用户输入产品信息，它就能辨认潜在客户，主动主张联络（电话、邮件、WhatsApp）、辨认客户目的、安排后续谈判等。除了不能陪客户喝茅台，它简直能完结全部出售流程。
💡Tungee
Tungee 是一个依据大数据、AI 技能的企业出售猜测智能 SaaS 途径，用于协助 B2B 企业发掘潜在客户，进步出售转化率及收入。Tungee 服务客户数超 4 万。
Tungee 背面的公司探迹科技树立于 2016 年，开创人兼 CTO 陈开冉是一名接连创业者，曾创建汉数科技。2021 年 12 月，探迹科技完结由凯辉基金领投的 3 亿元人民币 B+轮融资。
Founder Park 正在树立「AI 产品阛阓」社群，约请从业者、开发人员和创业者，扫码加群：
Coming Next...
10. AI Coding，我国创业者有什么时机？
11. AI 陪同玩具，为什么做不对？
12. 泡泡玛特的玩具不会说话
13. 怎样看朱啸虎关于「具身智能」的观念？
14. AI Infra 比云核算年代更杂乱，有改动就有时机
15. 视频生成可灵抢先了，但整个职业都还在 early adopter 阶段
16. 手机厂商做 AI，对创业公司来说是功德
17. 对创业者 say no 的原因是什么？
18. 未来半年，前期创业者最应该做什么？
19. PMF 的有用期变短了，M 变杂乱了
20. 下一代内容途径长什么样？
21. Alphaist 和 Creek Stone，为什么要出来做新基金？
22. 安排当下的出资战略是什么？
23. 商场上的好项目变多了仍是变少了？
24. 出资人的人物正在发生改动
25. 最近在考虑哪些问题？
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Coding，AGI 的主线
Founder Park：关于AI Coding，它如同是通用的，我国创业者在其间的时机详细在哪里？
Creek Stone 李一豪：有几个方面：
ToC：反而是我国最有时机的。但这点不是只需创业者在看，比方字节跳动也很注重，方针决议全部，它的方针或许是逾越 Cursor，但这反而留出了服务非专业开发者的空间。当一般人掌握了 coding 才干，像 Andrej Karpathy 展现的那样，在社区、轻交际场景下潜力十分大。咱们对此十分达观。
ToB：企业级服务是分层的。服务超大安排、中型职业企业、小型 SMB 乃至 Freelancer 所需的 coding 产品不同，触及安全、代码仓、权限、交互、布置本钱、Infra 等差异化需求。通用 Coding Agent 无法彻底处理这些与实践资源匹配、调度的问题。这儿存在许多分层时机。假如信赖数字国际首要由代码构成，这个商场满意大，也才刚起步，又是确认性强的、有望首要完结 ASI 的方向。
Creek Stone 钟陆欢：咱们之前看到一个非官方的数据， Cursor 的我国用户份额已超海外。不只 ToC，ToB 也有很大时机。咱们也信赖咱们的一些 coding 项目，凭仗我国产品司理的才干，或许做出比海外产品更好用的东西，供应适宜我国码农或 B 端用户的中心插件/组件。
Founder Park：这是否印证了微软 CEO Satya Nadella 提出的「10 亿开发者」愿景？你们说的 ToC Coding 便是开发者人群的泛化？
Creek Stone 李一豪：我以为分阶段。
榜首步或许是将全球 3000-5000 万 Coder 扩展到 1 亿，这会是巨大腾跃。终究的 10 亿人，或许不是传统含义的「开发者」，而是「需求表达者」，再到未来或许就成为这个国际的调查者。
未来，当笔直 ASI 遍及，乃至 AGI 呈现后，大部分人或许不再直接参加出产力构建，但国际仍需有人将物理国际映射到数字国际，提出有代表性的个性化需求，更剧烈地影响咱们的偏好。这些人经过更高维度的方法改造国际，问出高价值的问题驱动价值出产。这些需求将经过他们自己的 AGI，调度许多 ASI，乃至走向出产制作，终究构成处理计划和产品。这是咱们眼中看到的国际。
Founder Park：你们怎样看 Cursor？
💡Cursor
Cursor 是一款十分抢手的 AI 编程东西，付费用户数达 66 万，其背面的研制商 Anysphere 在一年内完结了年经常性收入 2 亿美元，是添加最快的 SaaS 公司之一。
Anysphere 于 2022 年在美国树立，由 4 名 MIT 校友树立，开创人兼 CEO 是 Michael Truell。2024 年 12 月，Cursor 完结由 Thrive Capital、A16Z、Benchmark 等领投的 1 亿美元 B 轮融资。
Creek Stone 李一豪：Cursor 实质上是一个笔直 Auto-completion 的 ASI，价值巨大，活得很好，未来或许被收买或上市。它面对的应战反而或许促进高价收买，比方 GitHub/VSCode 生态整合。
即便 Anthropic Claude 等途径参加了 Coding 功用，Cursor 作为专心的 ASI 仍然有价值。企业级服务方面，现有通用模型和 Cursor 都无法彻底满意不同职业的特定需求，比方不同工业热数据的进出，需求新公司做这样的事，时机仍是比幻想中更多。要害是别跟巨子做彻底相同的事。字节这样的公司有资源和志愿做 Trae 这样普惠性产品，这自身也发明晰社会价值。
11
心爱是毛绒玩具的特色，
不是智能玩具的稀缺价值
Founder Park：怎样看待 AI 玩具/陪同机器人这个方向？
Alphaist 陈哲：我有投这个方向。这个方向我感觉仍是特别靠产品力跟天分的。开创人关于究竟处理哪种细分的需求，处理哪一种用户的心情，要有很深的考虑。
日本那家公司（Lovot）做得比较好的是，买了产品的人真的会继续用，有留存。这种陪同型的产品，必定要区别是多人产品仍是单人产品。我觉得 Lovot 是个典型的单人产品，需求单人环境去养成互动。那里边有十分多的一些巧思和规划主意，我觉得这个特别检测创业者的灵性跟感觉。
💡Lovot
Lovot 是一款来自日本的高端 AI 陪同玩具，价格 69 万日元（近 3 万人民币），面向 40 岁到 60 岁的高收入女人集体。2025 年 1 月底，LOVOT 的出货量超 1.5 万台。
Lovot 背面的公司 GROOVE X 株式会社于 2015 年在日本树立，开创人林要曾在丰田轿车、软银作业，在软银作业期间，林要参加了机器人「Pepper」项目。
要说这个品类的标杆，我觉得仍是回到迪士尼做的那些东西，像 Wall-E，像 GTC 展现的那个两足小机器人。他们在表情、心情、运动、机械规划、ID 规划、动画规划方面都十分好。不是一群工程师规划出来的，是美术师、插画师跟工程师联合做出来的。有没有 IP，有没有做形象、做故事的才干，关于这种产品是十分要害的。而这个才干我以为绝大部分出资人是比较忽视去怎样 assess 的。
我特别觉得，切忌把产品做得十分 fluffy（毛绒的）。咱们对 fluffy 的东西 initially 都有亲近感，这是天性。但这跟两性荷尔蒙反响相同，没有继续互动的 drive，看久了就没感觉了。
Fluffy 是一个十分风险的捷径，不能由于毛绒的正反应就疏漏了更难的部分。你看迪士尼做的产品，不需求 fluffy，乃至不必说话（Wall-E），靠表情、动作就能构筑人物人设和情感衔接。这种产品最难的是怎样做到继续留存，怎样让用户觉得你是有 personality 的。着重「萌」「心爱」是全部毛绒玩具都有的，不是智能玩具的稀缺价值。
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让玩具开口说话，损坏了「缄默沉静」带来的幻想空间
Atypical 邵帅：从消费品，特别是玩具自身的视点来看，让玩具开口说话功用或许违反了直觉。比方，咱们购买泡泡玛特的 LABUBU 或 Molly 这些玩偶，恰恰是由于它们的「缄默沉静」发明晰巨大的幻想空间。假如强行让这些玩具初步说话，反而或许损坏这种幻想力。
再比方，欧洲的 Tonies 玩详细系，它的规划十分简略：一个底座，放上不同的玩偶，就能播映对应的音频故事或音乐。没有杂乱的 AI 对话功用，但它每年仍然能取得数十亿人民币的收入。
💡Toniebox
Toniebox 是一款为 3-8 岁儿童规划的音频播映器，中心亮点是「无屏幕」和「什物互动」。Toniebox 是全球儿童音频播映器的销量冠军，到 2024 年 9 月，Toniebox 总销量 780 万台。
Toniebox 的母公司 Tonies 于 2013 年在德国创建，开创人 Marcus Stahl 曾任诺基亚运营总司理。
有时分，越简略的产品反而越好。「做减法」或许更为正确。假如 AI 玩具只是是寻求对话功用，那不免过分单一。究竟，小朋友在没有明晰「上下文」的状况下，往往不知道怎样与玩具进行有用互动，且这样的互动和天猫精灵没有太大不同。假如玩具自身没有 IP 价值，为何要购买？
咱们都等待像《玩具总动员》那样的场景成真，玩具能像电影中的人物相同，具有丰厚的情感和智能。但这种抱负中的产品方法，究竟应当是什么姿态，仍然值得进一步调查。
Founder Park：现在大多数 AI 玩具的「中心」仍然是让玩具说话，但这种方法或许并非创业公司的实在竞赛优势？
Atypical 邵帅：对，特别是针对智能玩具，中心应该回归到用户的实在需求。假如只是简略的问答，智能音箱现已满意满意需求了。
假如用户是为了取得情感价值或「文娱性」，那么创业公司更应专心于发明一同且风趣的玩法（Play Pattern）。
回忆以往成功的玩具或产品 IP 之所以能成功，很大一部分原因就在于发明晰一同的玩法和品类。例如，盲盒的玩法依据「开箱惊喜」，积木的玩法表现在拼搭进程的趣味。关于智能玩具来说，要害需求考虑的几个问题在于，你能为用户供应什么一同的玩法？这个玩法是否能够构成中心价值？它是否与玩具的品类定位、IP 价值等严密相关？这些考量比单纯的让玩具能够开口说话要重要得多。
Founder Park：但 IP 对草创公司来说的确是一大应战。
Atypical 邵帅：是的，IP 在玩具范畴的确是一个极端重要的战略操控点。能够说，「得 IP 者得全国」。假如草创公司只是依托引进老练的 IP，实践上是在为像迪士尼、万代这样的巨子打工。
我的主张是，尽量发明自己一同的 IP 和玩法。比方 CES 上 Robopoet 公司推出的 AI 萌宠机器人「Fuzzoo」，它将五行（金木水火土）做成了五个毛绒形象，具有轻度的智能互动（例如摸摸它，眼睛会动）。它的「开口说话」才干，有必要经过用户完结一些使命（比方喂养、抚摸）来逐步解锁。Robopoet 很像曩昔的电子宠物（拓麻歌子）。
💡Fuzzoo
Fuzzoo 是一款 AI 毛绒宠物，搭载了多模态情感模型，主打陪同、倾听等情感陪同功用。Fuzzoo 在 MWC 2025 和 CES2025 上的展现引起了许多注重，现在没有对外开售。
Fuzzoo 背面的研制商 Robopoet（珞博智能）树立于 2024 年。Robopoet 开创人孙兆治曾在小鹏机器人作业。Robopoet 于 2024 年年中完结了千万元的天使轮融资。
Robopoet 在测验打造自己的 IP 和品类，尽管是否能成功没有可知，由于发明成功的 IP 并不简略，但这个途径是值得咱们探究的。假如它成功验证了这一方法，再去做那些「如虎添翼」的作业，比方运用老练的 IP（如宝可梦）将其智能化，或许会愈加可行。
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被高估的和被轻视的，都是具身智能
Founder Park：具身智能最近谈论很热，乃至有些过热。怎样看这个范畴？
立异工场任博冰：（关于某些外部谈论）我觉得有些判别过于从基金而非赛道或项目视点动身，没亲身聊过项目，对人的判别就无从谈起。
从赛道视点看，咱们以为具身智能还十分十分前期，大约相当于 NLP 的 GPT-1.5 到 2.0 阶段。咱们最近在看许多相关的 Paper 和项目。上一代具身智能咱们投得不多，也在复盘，觉得有些过于慎重了。榜首代公司做了许多有价值的探究，但第二代、第三代仍然有许多新时机。咱们已然错过了榜首波的部分时机，就会更注重第二波、第三波。
锦秋基金臧天宇：咱们觉得这个范畴很对立：一方面，的确存在短期过热；另一方面，它带来的长时刻革新或许也是被轻视的。
咱们以为具身智能的开展速度或许会比预期快，一年半左右就能看到模型上显着的开展，接连能够看到在一些 2B2C 商用场景的落地。
但短期的噪音的确很大，许多资金涌入，大厂纷繁入局，但不必定都投向了实在能推进作业开展的方向。这种过热乃至或许打乱一些优异团队的节奏，比方一些原本能够打磨产品的团队，或许由于融资竞赛压力而不得不提早发动融资，反而拖慢了研制进展。
尽管如此，咱们对具身智能的中长时刻潜力十分达观，会继续投入，要害是要屏蔽掉噪音。
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MaaS 面对云厂商的竞赛，创业公司怎样办？
Founder Park：前段时刻潞城和硅基活动的争辩引人注重，工场一同出资了两家的安排。其时你们怎样想？后来做了什么？现在对 AI Infra 范畴是否有新的考虑？
立异工场任博冰：（笑）是的，除了咱们还有华为。我是两家公司的董事，咱们至今仍是榜首大股东。个人觉得，争持没有必要，对两边事务都没带来实践价值，反而耗费了精力。咱们后来找了专家出了计划，协助他们化解了对立。
两家公司现在事务添加都十分快，都在各自赛道上有许多作业要做，并且本年都面对很好的窗口期。咱们主张开创人把精力聚集在主营事务上。
关于 Infra，现在的界说比曾经（如云核算年代）杂乱得多。
东西链杂乱：模型算一层，但模型与 Agent 东西是耦合仍是解耦？MaaS 公司是否要做 Agent 相关的事？微调东西是不是简略调个 API 就行？这些都不确认。ToB、ToC、to Agent 的运用形状都不确认，这对推理、微调、练习生态都有很大影响。
云的潜在改动：未来的运用或许不都挂在云上。或许操作体系界说会变，全部窗口都是浏览器，不再需求装那么多本地运用，运用变成中心件。这会对运用、云、Infra 公司都发生巨大影响。
只需有改动就有时机。没有改动才为难。改动中最快呼应的通常是创业公司。
Founder Park：咱们的调研制现，硅基活动初步的确有许多的企业和开发者在接入 DeepSeek，但云厂商也在跟，火山等云厂商动作很快，有许多人初步选择硅基活动，终究仍是用火山接了。对 MaaS 创业公司来说，壁垒存在问题吗？
立异工场任博冰：我个人觉得，不要太高估云厂商的研制才干和内部协同功率。比方华为的卡适配 DeepSeek，很长一段时刻内，乃至未来半年，或许都只需硅基活动能做得比较好。为什么会这样？理论上创业公司不该抢先这么久，但实践便是如此。
云厂商内部自身就存在算力部分、云事务部分等的竞合联络。算力团队或许想和硅基协作，云事务团队又视其为对手。这种紊乱的生态反而对灵敏的 Infra 创业公司有利。
创业公司能够在这种竞合中取得资源和流量。像 DeepSeek 带来的流量，前期硅基活动或许接不过来，但每次多接一点，公司就生长一点。究竟公司才树立一年多。相似的流量会继续有。
Founder Park：不说都没意识到，袁教师的公司其实才做了一年多。
立异工场任博冰：公司没几个人，上来接那么大流量必定接不住。
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视频生成还在十分十分前期
Founder Park：靖亚出资的 Viggle 有过 pivot，像 Viggle 这样的现象级成功，是否具有可仿制性？
💡Viggle AI
WarpEngine 公司的中心产品，AI 生成 meme 短视频，深受从好莱坞专业人士到 TikTok 内容发明者喜爱，用户逾越 400 万，具有全球第二大 Discord 社区。
WarpEngine 于 2022 年在加拿大树立，开创人楚航 Hang Chu，曾上任于 Meta、谷歌、英伟达、3D 软件公司 Autodesk 以及大众轿车等企业。2024 年 8 月，WarpEngine 拿到了 a16z 领投的千万美金融资。
靖亚本钱何沛：在出资这个公司时，咱们知道开创团队在视频和 3D 范畴有深沉的技能堆集，开创人的学术布景和作业布景跟想做的作业方向是高度匹配的，Founder-Market Fit 很好。但最初步并不清楚做什么产品能够成功，所以从数字人切入堆集技能产品化、产品商业化的经历。在发现这个方向不能充分发挥开创人的优势后，开创团队能活泼寻觅新方向并开宣布用户喜爱的产品，这个敞开的心态、开阔的视界、超强的履行才干才是创业者最中心的价值。
从出资人的视点，咱们一向信赖，开创团队的技能堆集和从业布景十分适宜多模态 AIGC 方向，开创人在谷歌、英伟达、Autodesk、苹果、Uber 等大厂的作业阅历，让他们对视频、3D 技能有着深沉的见地，有一同性和稀缺性。
创业公司要取得产品打破的要害，一是技能水平过硬，能在极有限的资源下开宣布安稳、高功用的产品；二是能够精准地切入大厂暂时没注重到的商场空白。我记住 OpenAI 的视频生成产品 Sora 发布后，许多人以为商场已无时机。但 WarpEngine 开创团队明晰地指出了 Sora 技能道路的局限性，并给出了他们自己的处理计划。创业的中心在于供应一同价值并充分运用时刻窗口；三是能找准细分场景以及转型时机，最初步咱们主张公司在国内做 toB 数字人，但这个商场竞赛剧烈，且高度依托营销和出售才干，这并非 WarpEngine 团队的强项。公司敏锐地转向了「面向海外用户的梗视频生成」这一细分文娱场景，咱们作为董事全力支撑。
Founder Park：靖亚还出资了爱诗科技，大约在上一年末或本年头。但其时国内像快手可灵、字节即梦 AI 等大厂在视频生成范畴动作一再，商场竞赛十分剧烈。为什么选择在这个时刻点出资爱诗科技？
💡爱诗科技Pixverse
PixVerse 是由爱诗科技推出的一款海外版 AI 视频生成产品，全球累计用户量达 4000 万。
爱诗科技树立于 2023 年 4 月，开创人王长虎曾任字节跳动视觉技能担任人及微软亚洲研讨院主管研讨员。2025 年 3 月，爱诗科技完结由靖亚本钱出资的 A5 轮融资，A 轮融资全体规划超 4 亿元。
靖亚本钱何沛：视频生成商场的潜力巨大，它能够开释每个人的发明力。现在商场仍处于十分前期的阶段，即便是大厂的产品，也没有实在「出圈」，仍处于「early adopter」（前期选用者）阶段。这对创业者而言仍然是有巨大时机的赛道。
一同，大厂也有其自身的局限性，例如模型与产品绑定，仅运用自家模型等。而创业公司能够选择最适宜的外部模型或自己练习适宜自己场景的模型，并有时机在特定细分范畴构建护城河，比方技能、数据、用户、体会、品牌等。
别的，我觉得大厂入局并不是坏事。大厂的产品在协助教育商场，让更多用户了解和测验视频生成技能；别的用户多了，不同的用户在不同的场景下运用，会发现各家模型的优缺点，乃至用户会供应创业者没想到的运用场景，总会发现还未被满意的需求，为创业者留下空间。创业者能否在剧烈的竞赛中找到自己的立锥之地是要害。尽管看似困难，但并非不或许。创业者的长处在于举动敏捷、转型灵敏，能够不断测验并寻觅打破点。
出资爱诗，首要是由于咱们看好 AI 视频生成赛道，商场空间巨大，且尚处于前期阶段。其次，咱们信赖爱诗科技是国内少量几个能够掌握这一时机的优异团队之一。
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手机厂商做 AI 对创业团队是功德
Founder Park：进口级公司（如手机厂商 OS、Super App、浏览器）的动作也值得注重。创业者应该怎样考虑？怎样避开？
Creek Stone 李一豪：这个问题咱们自己考虑，这也是咱们要求开创人有必要深度考虑的问题，是咱们判别开创人的要害点之一。开创人需求有才干了解大厂动态，假如是一个年青的开创人，至少要对这些问题猎奇，拉着咱们去问。
要发明新的「1」，而不是在巨子的后边加更多的「0」。原生运用不怕巨子碾压，乃至能与之共生。比方 Cursor 跟 Anthropic 的联络是超乎寻常的，或许在未来的半年多或许会改动。前期他们能拿到内部的版别，能看到模型演进的方向，去做许多预见性的迭代。这便是做基建的公司和做运用公司的实质区别。
立异工场任博冰：避开是必定要的。怎样避？
首要，创业者在前期，想都不要想「进口」这个事，必定要做新东西。进口是大厂的主战场。离得越近越风险。
要做大厂看不上、觉得没价值、内部立项门槛高的作业。这些作业未来或许长成新的进口。
小规划验证：在小规划用户中验证产品的喜爱度和粘性，这才是成为新进口的根底。
界说新战场：就像王兴说的，干流战场是「争」的联络，创业者要想的是「竞」的联络，只需跑得快，满是蓝海商场。对小公司来说，竞的难度比争要低得多。
同享单车的时分，摩拜和 ofo 在争北京上海，哈罗去二三线城市。拼多多也是相同，包含美团，从百团大战里杀出来，后来送外卖也是相同。现在咱们总是盯着字节，看红海商场，这个就，不知道该说啥。
高瓴创投王蓓：终究的运用仍是要和人的日子休戚相关，日子是方方面面的，不是一个「通用」能归纳的。不同人群在不同环境下的诉求千差万别。模型既不能、也没必要穷举全部场景，它做好根底才干就行。
不管是闭源仍是开源模型公司、大厂，都在考虑自己的产品形状，但他们的产品审美和优先级，往往会倾向相对通用的方向，比方查找类。咱们内部常说一句话：「货车行将压过的路上不要莳花」。你要看清楚「货车」要往哪里走。像查找这类相对通用的范畴，或许更像是归于货车的产品时机。但这个国际是百花争艳的，还有其他各种运用的时机，既需求高速公路，也需求更多的花花草草。
线性本钱郑灿：比较互联网大厂，手机厂商推进 AI 对创业生态反而是巨大的协助。
原因有二：
1. 端侧 AI 的基建：未来许多 AI 才干需求在端侧完结。没有手机厂商的推进，这件事很难做，或许说坑特别多。APP 自己集成大模型太重，并且往往与底层体系是对立的联络。手机厂商是在为端侧 AI 铺路，创业者需求依托他们。
2. 竞赛鸿沟相对明晰：咱们对手机厂商会要点做什么运用，其实是有历史经历和预期的——通常是那些更体系级、更通用的功用，比方相机、体系优化等。历史上，尽管有许多相机 APP 挣到了钱，但能做到美图秀秀这样体量的很少。这原本便是 OS 该干好的事。假如你能像美图相同，在手机厂商自己做之前，打出满意长的提早量并树立品牌，或许会有破例。但全体而言，不要去做那些显着该 OS 做好的通用功用。今日去做一个修图 APP 或许还能挣钱，但能做多大是个问题。
Founder Park：大厂和模型公司也有调整，将原本的「产模一体」分隔，比方阿里的通义和 Qwen、腾讯混元和元宝，模型团队和产品团队分隔，乃至内部赛马。一同，模型也在向上延伸才干。怎样看运用层的价值和时机？
线性本钱郑灿：（除了夸克）大厂的产品许多仍是模型驱动的，这也印证了在国内做通用大模型或许不是创业公司的最佳选择。
中心准则是：不要在大厂的主航道上竞赛。假如一个方向对大厂至关重要（比方在微信里做依据微信数据的智能谈天），那大约率不该该是创业公司去做。
在国内，通用的、大赛道上的运用，大厂具有必定的流量优势、本钱优势和资金弹药优势。这个问题其实创业者们现已面对和谈论过许屡次了。Fundamentally，不要在他们的主航道上，也不要去做那些过于通用、完结方法比较直接（straight forward）的运用。在这些范畴，用户获取本钱高，你和巨子的距离太大。
更底子的是，今日想经过广告方法做大途径的方法，在全国际都很难走通了。To C 途径的结构性时机往往来自于人口结构改动（新人群）、用户时刻分配改动（新时刻）或新设备遍及。
那么创业公司的时机在哪里？
把某个详细的、笔直的场景做好。对大厂来说，这些细分场景的诱惑力或许不行大（立异者的困境），但对草创企业来说，是很好的起点。例如，尽管字节有 CapCut （剪映海外版） 这样功用一应俱全的视频修改东西，但商场上仍然有许多专心于特定视频修改/操作功用的成功产品，年收入到达 500 万乃至 1000 万美金以上。这些产品能在 CapCut 也能完结的功用点上，把部分体会做得更好。大厂做通用东西时，许多细分体会是无法极致优化的。大厂有其固有的干事方法和倾向性，有些作业他们天然生成不倾向于去做。
说回来，我国的创业者其实长时刻在应对大厂竞赛，应该现已堆集了许多老练的考虑。
Coming Next...
17. 对创业者 say no 的原因是什么？
18. 未来半年，前期创业者最应该做什么？
19. PMF 的有用期变短了，M 变杂乱了
20. 下一代内容途径长什么样？
21. Alphaist 和 Creek Stone，为什么要出来做新基金？
22. 安排当下的出资战略是什么？
23. 商场上的好项目变多了仍是变少了？
24. 出资人的人物正在发生改动
25. 最近在考虑哪些问题？
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为什么回绝呢？
Founder Park：回绝项目的首要原因是什么？「差点意思」的项目，差了什么？
立异工场任博冰：大部分仍是关于「人」。人和事是相关的，一个人考虑问题的方法会露出他过往的生长、学习、对 AI 和社会的了解、以及潜在的缺点。
许多时分咱们回绝，是觉得开创人自己并没有实在进入「创业状况」。或许决计和勇气到了，但全体动作、考虑深度还没到。事能够变，但创业状况不对，在这个年代会十分困难。上了战场就下不来了。
Creek Stone 李一豪：首要是驱动力和敞开度。长时刻自我驱动的人，从人生的每个决议计划上都能看出来，是咱们十分喜爱也高度灵敏的，一同他们也勇于对年代做判别，心态敞开快速改动。相反有 ego 的人很难敞开地听取定见。这与年纪不必定相关，年青开创人也或许存在。
Creek Stone 钟陆欢：比方有些开创人一上来就说自己的产品是最好的，但「好」的规范怎样界说是个问题。
锦秋基金臧天宇：原因多种多样，没有规范模板。比方：
创业决计不行：还在大厂没离任，说「拿到钱再出来」。
履行力缺乏：现在 AI 东西和基建很老练，验证小方针相对简略，但有些团队逗留在讲理念，迟迟没有举动。当然还有许多其他状况。
明势创投夏令：假如一个笔直范畴 Agent 项目，Ta 选的这个作业自身不是一个好生意，商业方法欠好，即便技能产品层面可行，咱们也不会投。创业者需求懂这个生意自身。
线性本钱郑灿：场景没有想清楚。这个场景是否实在存在？创业者经过什么方法了解这个场景？自己闷头想必定不行。依据特定场景的假定，ta 是怎样验证的？当然能够还没有验证，但最怕的是「不知道我要验证」。
高瓴创投王蓓：VC 出资没有必定的适宜不适宜。咱们最垂青的仍是人的质量：考虑深度、原动力。这是咱们选择协作同伴的底子画像。
咱们并不要求创业者把全部作业都想得一览无余。咱们作为出资人，何德何能预知未来？假如我比 ta 还了解，那或许得反思一下，是不是许多人都想到一块去了？咱们寻求的是大约正确、含糊正确。
咱们信赖优异的创业者是有自省和迭代才干的。即便他其时做的事咱们觉得不大行，但只需咱们确定他是有潜力的人，信赖他自己会在进程中发现问题并调整，而不是需求咱们苦口婆心地去压服他。
Founder Park：「含糊正确」。
高瓴创投王蓓：对，含糊正确就能够。出资人眼睛有点度数挺好的（笑）。
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未来半年，创业者最应该做什么？
Founder Park：未来 3-6 个月内的前期 AI 运用创业者，他们最该做什么？
高瓴创投王蓓：我觉得最值得做的，仍是找到 ta 自己实在为之振奋的事，而不是到某个「范式」而去里边做填空题，咱们仍是更喜爱看到创业者能做一个 「供应发明需求」 的事，这应该会很高兴。
Founder Park：咱们也见过许多创业者朋友，其实有些或许是由于 AI 创业热潮被威胁进来的，但还没找到自己实在的原动力。
高瓴创投王蓓：对，一个是要有原动力，再一个便是要务实地回归用户场景。假如创业者自己便是产品的典型用户，那太好了。假如不是，那就要在前期花更多时刻跟用户待在一同。
明势创投夏令：两件事比较重要：
1. 安身未来考虑事务：有必要假定一年内模型公司会推出强壮的 Agent 体系，比方假定它们精干 80% 岗位的作业了；乃至要考虑 AGI 完结的或许性，依据这个结局去反思和规划其时的事务方法。不能只依据今日的 L1/L2 才干。
2. 快速验证 PMF：特别是产品型公司，要从速找到产品与商场的符合点。3-6 个月满意做初步验证。
融资节奏上，或许仍是继续融资、小步快跑。
真格基金刘元：从速把产品上线，初步获取用户反应，哪怕不急着商业化。从用户那里取得实在的反应，然后快速迭代。
现在创业本钱很低，小团队也能做出高收入的产品（Midjourney， Cursor 都是比方）。没什么托言了，就几个人也精干大事。所以，从速上线，快速迭代。
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PMF 的有用期变短了
Founder Park：曩昔两年，许多我国软件开发者和公司活泼投身出海，您以为这一生态接下来会怎样开展？
靖亚本钱何沛：出海首要有三种方法：
榜首种是传统出海方法，即在国内已有老练事务的根底上，将现有产品进行改善后扩展到海外商场。这种方法适宜那些在国内已是头部的公司，运用现有资源和成功经历开辟国际商场。例如咱们出资的「e 签宝」，作为国内电子签名范畴的抢先企业，现在推出了全球品牌，为我国企业的出海供应可信签约服务。
第二种是「Day One Global」方法，即从创建之初就面向全球商场，这是现在许多年青创业者更倾向于选择的方法。他们具有全球视界，选择北美、日韩、东南亚等地作为起点商场，直接在国际商场上翻开竞赛。
第三种是纯海外公司方法，即考虑到地缘政治等要素，直接注册为美国或海外公司，团队也或许完结国际化，其间包含非华人成员。例如，咱们出资了一家以色列公司，其联合开创人中有华人，但 CEO 是白人。这种多元化的团队结构和全球化视界，是出海创业成功的要害要素之一。
这三种出海方法都蕴含着巨大的时机，咱们乐意出资其间的每一种。
Founder Park：现在的 PMF 中的「M」（商场）变得比曾经更杂乱了。
靖亚本钱何沛：的确如此。商场自身就不安稳，遭到多种要素的影响。今日的 PMF 并不能确保半年后或三年后仍旧树立，因而也对出资人和创业者提出了更高的要求。
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下一代内容途径长什么样？
Founder Park：怎样了解内容途径正在发生的改动？下一个内容途径长什么样？
锦秋基金臧天宇：有许多团队在探究很有意思的作业。比方咱们注从头的内容模态和社区形状的立异。比方咱们投的「造梦次元」，从对话 AI 参加剧情、游戏化体会，还在测验融入声响等多模态，快速试错。还有一个做游戏的团队，在对话 AI 根底上参加交际 PK 特色和卡牌机制，变成一款游戏。咱们从相似的内核动身，衍生出各种构思十足的内容形状和玩法，这种探究十分有价值。
💡造梦次元
造梦次元是一款 AI 互动内容途径，依据生成式 AI 技能，供应交互式、剧情化的虚拟人物互动体会，日均活泼互动时刻超 100 分钟。
造梦次元背面的公司「主意流」树立于 2023 年，开创人沈洽金是一名接连创业者，曾创建一登科技和闪聚互动。2024 年 12 月，「主意流」完结由锦秋基金领投的数千万元的 A 轮融资。
Founder Park：这种探究会像移动互联网年代短视频的方法相同，在某个阶段走向老练和收敛吗？
锦秋基金臧天宇：我觉得必定会有产品形状跑出来。终究仍是用户和数据说了算。那些遭到用户欢迎、留存率高、用户时长长的产品形状会留存下来，其他的或许会逐步消失。
移动互联网年代是典型的「留意力经济」，途径和运用的中心方针是尽或许地抢夺用户的逗留时长。但在信息爆破、留意力稀缺的当下，只是捉住眼球已不满意。AI，特别是具有情感了解和生成才干的 AI，将推进商业方法向「心情浓度」改动。心情经济是咱们觉得社会会增强的需求。
心情需求与工业化/数字化程度的正相关性。
咱们调查到，跟着社会出产力的开展和数字化程度的进步，人们的根底物质需求得到满意后，对精力层面、情感层面的需求会日益添加。AI 刚好能以一种低本钱、高功率、个性化的方法来满意这些需求。这预示着「心情经济」在全球规划内，特别是在兴旺和快速开展的经济体中，将具有巨大的商场潜力。
心情一致驱动商业化。未来的产品和服务，其商业价值将越来越取决于能否与用户树立深层次的心情一致。用户不再只是为功用付费，更乐意为「被了解」、「被治好」、「被陪同」、「被鼓舞」等心情价值买单。
移动互联网抢夺眼球，AI 年代则要触达心灵。未来的商业竞赛，将从「留意力时长」的抢夺，转向「心情浓度」的比拼。
Founder Park：关于创业者选择创业方向和考虑要做的事，有什么主张？
锦秋基金臧天宇：从创业方向选择上，能够参阅互联网和移动互联网的开展进程：
互联网使得信息分发的边沿本钱降为零，诞生了门户、查找、电商途径这些产品和商业形状；
移动互联网进一步叠加了地理方位特色，诞生了外卖、打车这样依据 LBS 分发信息和促进服务的途径；手机竖屏的特征又导向了 feeds 这样的信息分发形状。
那么这波 AI，特别是生成式 AI，它改动了什么？
1. 内容出产：AI 下降了内容发明门槛，带来了新的内容形状（图文、视频、交互式内容等）。这儿有时机，比方咱们投的视频东西、AI 内容社区等。
2. 信息分发：AI 能在 Token 层面更精密地了解用户需求，或许带来逾越传统引荐引擎的、依据深度了解的个性化分发。这儿要看谁能实在占有用户的 context 窗口，是潜在时机点。
3. 服务交给：曩昔难以规范化的、依托专家知识的服务，现在或许经过 Agent 以极低边沿本钱被分发和履行。比方咱们投的网红营销 Agent，以及一些测验通用专家知识 Agent 途径的团队。
主张创业者考虑：你的产品/服务，在现有商业链条的哪个环节，运用AI带来了什么中心变量？处理了什么问题？发明晰什么一同的价值？从头审视商业链条中的改动与不变，找到切入点。
Coming Next...
21. Alphaist 和 Creek Stone，为什么要出来做新基金？
22. 安排当下的出资战略是什么？
23. 商场上的好项目变多了仍是变少了？
24. 出资人的人物正在发生改动
25. 最近在考虑哪些问题？
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为什么要出来做新基金？
Alphaist
Founder Park：你判别职业进入了新的周期，决议自己做基金，新周期的中心逻辑是什么？
Alphaist 陈哲：更大的周期看，23、24 年许多 VC 出资大模型公司，我以为那是上一个周期出资惯性的连续。新的周期、新的范式，在前期就应该是各种小型、乃至有点「奇古怪怪」的东西的呈现。对一个新基金来说，不需求有太多过往的假定（assumption），这是一个比较好的阶段。
Founder Park：作为 Solo GP 出来做基金，你的考虑方法和人物有什么改动？
Alphaist 陈哲：自己做基金比较好的是，你会把自己真的放在一个创业者的视角上。由于我今日也是一个创业基金，0 到 1 的状况。所以你跟创业者的一致、对等感是更剧烈的。小基金、独立基金的一个优势便是你真的跟这些前期的 founder 能够站得更近，更能了解他们在 0 到 1 时面对的问题，并且你真的有才干和方法去直接参加。
Founder Park：除了钱，你能给创业者供应哪些一同的价值？
Alphaist 陈哲：我告知我的许多被投企业或许说想要出资的人，我最大的优势是，假如你觉得我对你有价值，我的时刻对你十分 open。
我以为，跟你真的符合、在理念上十分认同、也能够辨认你的价值的出资人，创业者是能够了解这一点的。由于我投的项目少，我不需求投那么多项目。我之前百分之八九十的项目都是领投和有董事会座位，未来我也会坚持一个很高的份额，尽量有时机领投或独投，也会要求董事会座位和比较高的股比。
中心便是，假如咱们乐意一同协作，特别在前期没有人认可你、没有人能够辨认你的价值的时分，咱们一同协作。那对我来说这是我发挥最大价值的时机，这也是他取得最大收益的时机。
Founder Park：现阶段你作为出资人最重要的作业是什么？
Alphaist 陈哲：Build 团队。我期望我能招一些有工业经历、有职业经历的出资搭档进来。由于我自己做出资之前做了七八年工程师，全部出资经历都是在基金学的。所以我期望能招到跟我当年相似的，比方在科技公司（软/硬/AI）里边实在做过产品、做过技能的人。并且我期望能够找到认同咱们基金的理念、价值观的人。由于咱们基金许多主意便是跟咱们不相同，并且便是由于咱们不相同，并且坚持一些或许职业里更底层、更长时刻的准则，这是咱们有或许成功的十分重要的原因。
Creek Stone
Founder Park：在这个时刻点选择自己出来做基金，驱动你们这次创业的中心原因是什么？
Creek Stone 钟陆欢：首要，咱们是在弘毅体系内生长起来的基金，弘毅给了咱们许多支撑和协助，对此咱们十分感恩。这一波 AI 带来的时机巨大且明晰，在其时 AI 开展的要害时刻，时刻至关重要，真挚至关重要。咱们的新基金树立后，决议计划自在，速度极快。比方，现在看到好的开创人，或许当场就能给 Term Sheet 乃至过桥借款（Bridge/SAFE），这种功率在当下商场十分重要。GP 在一线与开创人交流，共情，供应认知与协助，乃至心情价值，同为创业者，做他们最坚决的同伴。
Creek Stone 李一豪：此外，商场也在改动。咱们对我国 AI 运用的全球潜力十分有决计，DeepSeek 和元宝的快速大规划添加，都证明晰我国在 ToC AI 运用上或许到达全球抢先的等级。咱们期望在这个浪潮中，运用咱们的经历和资源，协助年青的创业者捉住时机，做好服务作业。
一同，咱们也感触到资金侧的改动。曩昔由传统美元主导的康波周期现已到末端了，导致咱们其实没有当年移动互联网爆破性的报答，但咱们觉得新一代的康波周期正在重启，反全球化布景的文明变迁正在酝酿。传统的主权类美元在两极化的社会布景下脱离我国了，咱们有更好的时机在一线与开创人深度地交流，乃至与他们共创，去做资源的对接和整合，协助他们一同去探究方向、人才的链接。咱们期望成为这一代技能浪潮中，离创业者、离炮火最近的新基金。这个是或许在咱们自己身处的商场里边的一些改动。
康波周期：全称康德拉季耶夫周期理论，是前苏联经济学家尼古拉・康德拉季耶夫在 1925 年提出的，康波周期以为本钱主义经济的开展进程中存在着长时段的周期性动摇，一个完好的周期大约继续 50 - 60 年，1991 年初步为第五次周期。
Founder Park：作为新基金，你们能供应给创业者的服务和支撑，跟之前在大安排时会有什么不同？
Creek Stone 李一豪：咱们的打法之一是带着一些顶层考虑（Top-down thinking）和思想试验，与有热心的开创人磕碰。咱们比较完好地阅历过移动互联网周期，对用户和大规划集体有调查和总结，期望能给开创人带来启示，这是一个一同考虑的进程，而不是规则他们该做什么。比方，半年前咱们以为 Coding 很要害，就会和知道的年青创业者评论这个方向。
第二，咱们能「插件式」地对接资源。不管是传统的搜广推、新模型算法、大模型 Infra、Fine-tuning 等技能人才，仍是社区运营、交际、ToC 产品、联络链运营等方面的人才，咱们都有广泛的网络，从头部担任人到一线履行者咱们都能够衔接。这种衔接有时能促进优异团队的组成或激起好主意，乃至让职业大佬成为新团队的参谋。
第三，我和欢哥能给开创人供应许多心情价值，由于咱们自己也是创业者。
Creek Stone 钟陆欢：咱们期望成为创业者遇到任何作业时会拨打的榜首通电话。现在，咱们能够更彻底地将个人资源，包含募资端、事务端以及咱们 LP 的资源，更直接、灵敏地对接给开创人，实在的做到一同创业。
Founder Park：作为出资人，除了不断 Sourcing，当下你们最重要的作业是什么？
Creek Stone 李一豪：咱们的定位是做 「思想试验皮条客」，既崇高又接地气。乍听有些古怪，意思是咱们要把最前沿的认知和主意，传递、对接给适宜的创业者。一同坚持弱者思想，咱们尊重任何视点的独立考虑。
22
安排现在的出资战略和逻辑是什么？
Founder Park：出资战略或许逻辑是什么？有改动吗？
Atypical 邵帅：在软件方面，ToB 方向首要会集在笔直范畴的 AI Agent 运用，前面有说到。ToC 方向首要会集在经过 PLG 驱动的出产力东西方向。
在 ToC 方向上，一类是经过 PLG 驱动的出产力东西，例如 Cursor、Abridge 这类直接让个人用户实践运用的产品，效果马到成功。
但更让我振奋的，是依据 AI 技能所带来的全新内容形状和全新内容途径的或许性，由于大型言语模型的才干还未彻底老练。但就像移动互联网年代，最大时机终究诞生在短视频、文娱和交际范畴相同，我信赖 AI 年代的「超级奖池」或许也在这儿，未来会不会呈现下一个「抖音」或「小红书」？
在硬件方面，AI 技能的开展正在催生一类全新的核算机形状呈现，它需求全新的感知方法。假如便携设备能够收集咱们在线下日子中发生的许多语音、视觉乃至生理数据，并经过 AI 模型进行实时处理和反应，供应对应的服务，那么这些产品就具有极高的价值。
在健康范畴，像 Oura Ring、Whoop Band 这类设备也在许多收集用户的睡觉、压力与运动数据，乃至现已有技能能够收集相似荷尔蒙水相等更纤细的方针（例如运用光谱传感）。
这些硬件产品的中心价值在于，它们能收集到此前没有被数字化的高质量人体数据。这些数据，既是智能手机难以捕捉的，也是现在大模型公司难以简单获取的。然后这些数据给到模型，能够练习出一个 AI 健康参谋，辅导咱们的日常健康，让咱们活的更好，我会十分乐意买单。
当产品或服务有必要依托于这类一同、由硬件收集的数据来优化模型功用时，就能树立了一个极端重要的护城河。假如公司/产品的中心竞赛力只是是依据通用大模型之上，总有一天会被它吞噬，但具有归于自己的高质量且难以代替的数据财物，具有更强的继续竞赛力与独立性。
高瓴创投王蓓：（仍是）最普适的商业逻辑。「太阳底下无新事」，不或许有哪个方法或供需联络是前无古人、后无来者的。底层需求一向都在。终究，咱们坚持的是知识驱动。只需知识才是不变的。许多价值出资的理论，中心也是知识。
Founder Park：「知识」详细怎样界说？
高瓴创投王蓓：你能给用户发明什么价值、咱们为什么要用你的产品？假如你能用三句话给一个彻底不在行的人讲清楚，对方能了解，那或许就符合知识。假如需求堆砌一堆专业术语、花哨词汇，只需创投圈千把号人自嗨，那这个作业或许既破不了圈，也带不来大的商业价值。
靖亚本钱何沛：靖亚的战略没变，在咱们发布的年度陈述上，总结为五个方面：
一是 AI for Content（即 AIGC），跟着多模态技能的开展，语音、视频、3D、互动视频、互动游戏等模态的价值还将继续扩大，现在还处在很前期阶段。
二是 AI for Productivity。咱们常说的 Copilot 或 Agent 方向的产品/运用，中心目的是进步咱们的出产力。咱们调查到业界从 Copilot 向 Agent/Autopilot 演进的趋势，咱们十分看好这一方向。
三是 AI for Insights 。AIGC 为互联网带来了指数级添加的内容，乃至让人难以分辩真伪。这意味着，在海量噪音中找到实在有价值的信号将变得极端困难。仅有的处理方法或许是「用魔法打败魔法」，让 AI 来帮咱们去分辩什么是对咱们有用的「信号」。
四是 AI for Service，咱们深信 AI 终究会代替人类的某些相对能够明晰界说鸿沟的作业，并直接交给效果。咱们在这一范畴继续布局，例如 AI 编程、AI 招聘、AI 客服等方向，这些范畴现已能够带来很大的商业价值。
五是 AI for Real World。咱们觉得生成式AI 不该该只逗留在数字国际，而是需求与实践国际交互。咱们现已出资了几家很有潜力的公司，例如千寻智能和 Hilbot，都是十分优异的具身智能公司。
明势创投夏令：会更活泼地面向 Agent 去做出资：
运用层：包含专业/笔直范畴 Agent、Kill Time 类 Agent。
Agent Infra 层：Agent 相关的根底设施，包含回忆、东西相关。
咱们以为，笔直范畴的 AI Agent 绝不能按曩昔投我国 SaaS 的逻辑去看。我国 SaaS 商场这么些年，我国出资人交了这么多膏火，它很明晰的特色是为效果付费，而不是为功率东西付费。我国当然有企业乐意为功率东西付费，但比较美国全体盘子小，付费才干弱。AI 作为更强的出产力东西，咱们期望投的是能直接交给效果的 AI Agent。
比方咱们投的 AI 律所艾语智能 vs 美国 Harvey。Harvey 服务的是国际 500 强的律师，为他们提效，收座位费，东西导向。艾语是自己服务金融安排供应某一类细分的批量诉讼事务，AI 完结大部分流程，有些环节需求 AI 辅导小白操作，收费方法是 take rate，交给的是效果；包含出售东西，美国 SDR 东西收座位费，我国咱们看到有创业公司直接做出售拿 take rate。
实质上，技能跟笔直职业的结合，是把原有职业中无法规范化、结构化的事务环节进行规范化、结构化，然后完结规划化，终究交给效果。
Founder Park：真格现在有投 Agent 的逻辑吗？
真格基金刘元：咱们的逻辑是「投人」。假如现在有人来说要做 Agent，咱们会问：为什么现在做？之前在干嘛？未来想干嘛？
咱们总说，假如你跟他人做相同的事，选相同的路，就会得到相同的效果。咱们全部的问题都围绕着：你不相同的当地在哪里？
最近一两个月如同的确没投过朴实说自己是做 Agent 的。咱们投的那些沾点边的，都是一两年前聊的了。到现在出来说要做 Agent，你得拿出点他人没说过的话、没做过的事，其实挺难的。
Founder Park：真格在 AI 范畴没有「赛道」的出资逻辑？
真格基金刘元：没有，咱们不做预设。
咱们的心态十分敞开。咱们会依据从创业者那里学到的东西构成一些观念，但咱们清楚地知道这些观念随时或许被推翻，并且十分等待被优异的创业者来改动咱们的观点。这一点，真格十几年都没变过。
23
好项目在哪里？
好项目的规范变了吗？
Founder Park：怎样看本年的创业环境？好项目变多了吗？
明势创投夏令：有时机，有应战。大环境是技能仍在高速开展，「+AI」的运用越来越多，但「+AI」在我国商场更多是原有玩家的时机，创业公司想简略地「+AI」时机有限。并且融资环境仍然有较大不确认性，比方关税导致的二级商场的动摇。
全体判别：好项目必定会变多。由于技能驱动力在，人才供应也在添加。但这些好项目必定不在拍脑袋就能想到的当地，而是在非一致的、精心选择的、深扎场景找到的切断。
Atypical 邵帅：我留意到一个趋势是现在许多一线安排乐意重金出资那些布景雄厚、有过大公司成功经历的「明星开创人」，并给予他们满意的资金去探究 AI Native 运用方向。表现在许多项目在前期阶段就取得了大额融资，估值也水涨船高。这与移动互联网年代墨守成规的融资节奏有很大不同。
在这种方法下，优异项目的规范如同更多侧重于，具有一个有潜力的 CEO 和一个大赛道，至于产品的详细形状或许还在探索。
从我个人的视点，我仍是倾向「本分」一些。
我以为，创业团队过早拿到大额资金，或许导致战略方向的违背。参阅移动互联网，张一鸣前期只需周子敬等人给的几十万天使（2012 年），后来王琼 SIG 的百万美金（2012 年），乃至 B 轮融资挺苦楚的。
但今日呢？许多布景不错的开创人，一出来便是几轮，具身智能也是这样，有点重现当年最张狂的时分，华贸一天闭环，三轮完毕了啊。（笑）
当然，做通用模型或 Agent 这类需求大规划资金投入的项目另当别论。
但关于大多数软件运用类和硬件项目，我更垂青开创人怎样打磨产品、完结商业化的才干，注重 PMF、Retention 、ROI 等一些中心方针，尽管看起来有些「保守」，可是咱们据守的出资逻辑。
立异工场任博冰：一个改动是，出来创业的人，比较前两年全体趋势是变少的。上一年相对前年就少了许多，本年下半年或许会比上一年稍多一点，但总量仍在低位。这首要是由于 AI 创业门槛的确变高了，作业自身就很难。
另一个改动是，本年许多人民币基金初步进入 AI 范畴。一方面是政府引导，树立 AI 生态基金；另一方面，一些原有投硬科技的基金发现其他方向时机削减，初步转向 AI，张狂招人。但关于硬科技基金来说，投 AI 运用其实应战很高。
长时刻来看，好项目会变多。由于好的「主题」也在变多。曩昔两年，能挣钱的好主题不多。
AI Infra，前两年热，但长时刻能赚多少钱仍是问号。
AI 硬件，短期或许是主题，但长时刻未必是最好的。
最好的主题必定是 AI 运用。但曩昔两年，挣钱的 AI 运用主题很少，流量榜靠前的多是东西类。连 AI 陪同，留存和 ROI 都面对应战。
实在好的主题，必定不是东西。最好的主题，比方 ToC 的文娱运用，还没实在出来。本年或许会冒出一些预兆。还有一些途径性的主题，之前没人做，现在才刚初步有人探索。
Founder Park：为什么下半年创业者会比上一年多？
立异工场任博冰：上一年商场极端冷淡。本年春节后，咱们接触到的人里，表达创业志愿的变多了。这和决计有关：
1. 技能可用性：像 DeepSeek 这样的高质量开源模型呈现，让国内创业者有了更好的根底，感觉与美国的距离在某些点上缩小了。
2. 产品有时机：像 Manus 这样的产品，让咱们看到经过产品立异和才干，仍然能做出不错的成果。
3. 方向更明晰：比较上一年的苍茫，现在许多人对底层时机想得更清楚了。能不能迈出创业这一步，许多时分是个决计问题。
Creek Stone 钟陆欢：数量上欠好判别，但春节后 DeepSeek 迸发以来，商场上项目的估值的确遍及变贵了，这更检测咱们对前期项目的判别才干，也更能表现咱们的打法的优势。咱们信赖，跟着 Token 价格下降、基建完善，未来好项目会越来越多。
Founder Park：项目变贵是敏捷构成一致带来的负面影响吗？
Creek Stone 李一豪：不彻底是一致形成的，也与供需联络有关。
比较上一个全球化周期，我国的美元基金总规划是大幅削减的，但同比创业团队的数量也少了许多，这也和技能阶段休戚相关。由于数量少了，一同一级商场有用性很高，优异的团队和热门方向估值添加就会很快。
职业里首要有两种打法，ETF 打法对商场 beta 有用表现，以及现在在硅谷也很盛行的 solo fund 打法。Solo fund 在现在的优势，是更多运用交际网络和媒体，把个人认知、资源串联和品牌效应扩大了，咱们就在这个道路上做测验，在更早乃至半孵化的阶段去服务创业者。
换个视点看，咱们自己其实从上一年年头初步喊着要投 AI 运用的时分，被许多出资人质疑过。咱们其时觉得，根底大模型都还没做好，你凭啥去投运用呢？效果，一向比及本年全部人才忽然意识到如同都没怎样投过运用，这也导致商场上一些运用的项目反而一会儿变贵了。
线性本钱郑灿：这或许跟一致没有联络。出资的马太效应、项目的马太效应，其实从上一年就初步了。但这并不是一致的效果，「共」 的状况或许反而是「都没想清楚」。
什么状况是一致？咱们都在抢着领投、独投。现在没有那么多项目是咱们抢着独家投的。具身另说。
（创业环境）能够从两个方面看：
1. 模型才干变强了，能做的作业必定变多了。许多原本做不到的场景现在能做了，原本只能做到及格的产品现在能做到优异了。这翻开了许多新的创业方向。咱们会看到更多优异的人在做有价值的作业。
2. 认知/心情层面，商场认知进步了，客户教育本钱下降了。咱们不再置疑 AI 有没有用，这为商业化扫清了一些妨碍。
归纳来看，不管是从能做的作业、对商业环境的影响，仍是对出资心情的影响，都是正面的。体感上，出资人必定比曩昔更活泼了。
至于好项目，我觉得必定是变多了。原因包含：开创人的考虑在变得老练；技能催生了更多能做的方向和场景。
其时阶段，特别是在 AI 运用范畴，有强商业 sense 和产品 sense 的团队更有优势。他们需求对方针场景有深刻了解，对怎样供应好的用户体会有深刻了解，对怎样商业化推行有深刻了解。一旦这些要素符合，效果交给或许会十分快。
真格基金刘元：全体感觉，此时还决议创业的，许多是实在想创业的人。一级商场冷清，To VC 的项目少了许多，这是功德，项目的纯度变高了。当然，追热门的仍是有，比方上一年有很大份额的创业者做陪同机器人，前年有许多创业者做我国的 Character.ai 相同。
咱们现在更乐意跟那些从小团队，乃至独立开发者初步，或许几个同学一同动手做东西的人聊。踏踏实实干事的人仍是挺多的。
Founder Park：独立开发者是好的画像吗？
真格基金刘元：「独立开发者」这个标签不必定是。要害看 ta 是享用做一个「作者」，仍是想做一个「体系和安排的树立者」？作为独立开发者的状况是一个创业的初步仍是创业的目的自身？这从他的举动（有没有找合伙人、有没有体系化运作）能看出来。
24
出资人人物有改动吗？
Founder Park：现阶段，VC 能给创业者供应的协助和曾经有改动吗？
Atypical 邵帅：这是我想特别着重的 Atypical 的优势地点。现现在的 AI 创业，特别是 Agent 和其他运用类项目，从 Day One 就应该考虑全球商场，特别是欧美商场。出海的原因有许多，比方考虑到模型才干、用户的付费志愿、人力代替的 ROI（特别在 B2B），以及相对宽松的监管环境（特别是面向顾客的内容和文娱类产品）。
但是，华人面孔的创业者出海面对着不少应战，触及文明差异、商场了解、用户习气、法规方针和融资环境等多方面要素。一同，在一初步就想拿到 A16Z、Benchmark 等尖端美元基金的钱其实并不简略，需求有信赖根底的前期美元基金来支撑前期更好。
Atypical 的优势在于具有硅谷布景的美元基金的「基因」。Atypical 基金的团队成员具有深沉的硅谷布景与全球化的网络资源，咱们的 LP 也涵盖了许多全球抢先企业。咱们能够为有出海目的的华人创业者供应架构规划与身份规划主张、欧美商场的洞悉和调研、当地本钱、人才、协作同伴和客户资源的对接，以及经过 LP 网络加快商业化进程等服务。
特别是在咱们拿手的内容途径，SaaS、Agent、消费级硬件等范畴，咱们具有丰厚的经历与认知，能够为出海的优异华人创业者供应实在的协助。
立异工场任博冰：改动很大，协助简直是全方位的。现在咱们（VC 和创业者）都坐在「车的前排」。
曾经投硬科技，出资人许多时分坐后排就行，创业者经历认知或许更强，是他们给出资人上课。现在，咱们和被投企业更像是「副驾」联络，都是学习者和探究者。
咱们能够供应信息和视角，考虑一些他们或许没精力想的事，把之前周期的经历（比方移动互联网的打法）告知他们。链接资源， 找人帮他们处理详细问题。以及辅佐一些决议计划，比方谈论是否开源、融资节奏、怎样树立决议计划体系等。
这些协助比曾经单纯的精力支撑或资源对接要深化得多。移动互联网前期，出资人起到的效果也是十分大的。
真格刘元：坦率说，AI 之前，商场太久没有大时机了，出资人也面对「青黄不接」。出资人最重要的生长是陪同巨大的公司一同生长。移动互联网盈余期往后，咱们都在探索。
现在能供应的，特别对咱们这种非创业者身世的出资人来说：
1. 首要是甭管太多。
2. 供应信息。创业者是地道视界（tunnel vision），出资人能够供应广度信息，告知他赛道格式、职业最佳实践等。
3. 供应网络。比方咱们给 Manus 介绍了张涛和 Peak，曾经也给许多的真格被投公司介绍过高管。这种合伙人等级的牵线，咱们一向在做。
但说究竟，实在的好公司，不太需求出资人帮太多忙。
25
最近在考虑什么问题？
Founder Park：近期在考虑哪些问题？
立异工场任博冰：VC 职业自身就面对巨大调整。曩昔几年的状况和未来的应战，必定要求 VC 安排做出巨大调整——战略、打法、安排结构都要变。能快速自我进化、习惯改动的 VC 安排，才干在新的年代生计下来。这和对大厂、对创业公司的要求是相同的。
VC 需求从头考虑：
假如未来是运用驱动，用什么方法做决议计划？谁去看项目？
怎样招引开创人？投前投后联络怎样处理？曩昔几年咱们都在搞退出，现在还能这样吗？
条款是不是也要变？
这些都要大改。尽管现在揭露谈论不多，但我信赖许多 VC 内部在考虑或现已在做这些事了。
明势创投夏令：Agent 会带来哪些深远改动？
1. 商业方法：Agent 或许改动现有的互联网商业方法。比方，Agent 不看广告，那曾经依据点击的广告方法怎样办？Agent 年代的商业方法会是什么？
2. 安排形状：Agent 或许成为咱们安排的一员。HR 是否要招聘 Agent？Agent 是否需求训练？Agent 会对现有安排结构、作业流程发生什么影响？
这些都是咱们正在考虑的，关于 Agent 将怎样重塑商业和社会的问题。
线性本钱郑灿：最常谈论和考虑的问题是：今日的技能前进，能够新翻开哪些运用的门？
这儿的「翻开」是指，把原本做不到及格线的作业做到及格。只需有或许及格，就值得咱们从出资视点初步调查了。当技能有大的进步时，咱们就会去考虑它能在哪些方向上带来落地的或许性。判别「及格」的规范便是，运用者能否承受它，比方 AI 生成的语音是否听起来和真人不同不大。
另一个考虑视点是：在满意大的场景里，今日的技能还有哪些显着的短板或痛点？
比方 Coding 范畴，现有东西仍有上下文长度约束、大代码库处理欠安、易犯错且难以批改等问题。那么，有没有什么方法能够处理这些中心痛点？
本文源自：极客公园
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