界面新聞記者 | 伍洋宇

界面新聞編輯 | 文姝琪

“互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理可能是時候跳出來說話了，因為過去兩年基本都是技術(shù)在說話?！?/p>

在最近一個AI圓桌論壇上，其中一位投資人說了這樣一句話。

這是一個有關(guān)時間節(jié)點的判斷，背后暗含2025年一級市場科技領(lǐng)域的核心風向轉(zhuǎn)變：AI模型層的戰(zhàn)爭結(jié)束，投資人的注意力大幅涌向應(yīng)用層。

投資人的考察重點也開始轉(zhuǎn)變——從技術(shù)判斷、研究能力，更大幅度偏向創(chuàng)業(yè)團隊的用戶洞察、工程能力。這使得離產(chǎn)品更近的創(chuàng)業(yè)者開始更加受到投資者們的青睞。

據(jù)界面新聞不完全統(tǒng)計，去年底以來，從互聯(lián)網(wǎng)大廠、大模型創(chuàng)業(yè)公司離職的總監(jiān)、副總裁及以上級別的創(chuàng)業(yè)者就有十余人，大多是各自產(chǎn)品線或技術(shù)線的核心人員。

其中不乏已經(jīng)露出水面自帶光環(huán)的公司，例如前月之暗面海外產(chǎn)品負責人明超平所創(chuàng)辦的AI編程項目“新言意碼”，目前已完成兩輪融資，估值達到8000萬美元。

投資人的共識賽道也在進一步成型。例如通用AI Agent，年初Manus憑借出挑的產(chǎn)品設(shè)計和用戶體驗迅速成為輿論焦點，字節(jié)的“扣子”、百度的“心響”紛紛予以跟進。除此以外，AI編程、AI陪伴、AI硬件、具身智能機器人等行業(yè)都日趨形成更成熟的創(chuàng)業(yè)格局。

兩年來一直活在預言里的“AI應(yīng)用即將爆發(fā)”，終于在今年迸發(fā)出更明顯的火花。

大模型進入下半場

行業(yè)迎來了分界線。

百度風投AI應(yīng)用賽道負責人溫永騰明顯感覺到，今年AI應(yīng)用的項目估值比過去上升更快，一些明星項目可以在很早期的時候就拿到較高的估值。

“5000萬美金的天使輪是存在的，這是賽道熱起來一個非常大的標志?！?/p>

另一個明確標志是，以往2000萬美金估值的天使輪項目，通常只能拿到1-2個TS（Term Sheet，投資意向書）。但在今年，它們普遍有4-5個TS可供選擇。

不僅如此，做融資加輪變得更容易了。此前，投資人通常需要見到更明確的數(shù)據(jù)增長或者產(chǎn)品迭代才愿意跟進，但如今他們更加痛快。

這種情境跟AI應(yīng)用融資過去兩年經(jīng)歷的凜冽迥然不同。

AI行業(yè)投資人梁巖（化名）從2021年起就開始在這個領(lǐng)域物色標的，他回憶稱當時只有很小一撥人在看，彼此熟悉到常常在兩個不同項目上互相幫忙背調(diào)。但行業(yè)相對靜默，融資輪次接續(xù)很差，團隊投過一家AI視頻生成服務(wù)商，投了兩年多，這家公司才拿到下一輪融資。

如今AI應(yīng)用熱起來的本質(zhì)原因是技術(shù)發(fā)展到了合適的節(jié)點，模型能力上升而成本下降，但從VC視角來看不止于此。

溫永騰認為，年初Manus的走紅對行業(yè)起到了示范效應(yīng)，而VC行業(yè)需要這種信心。“今天來看最大的行業(yè)變量還是AI。”他說，“大家認可這個行業(yè)的技術(shù)貝塔（投資風險指標）依然存在?！?/p>

資本市場的周期波動也是一個因素。溫永騰認為前幾年大家確實過于謹慎了，到了今年，很多機構(gòu)的心態(tài)變成了“你只能選擇相信”。因為對VC的商業(yè)模式來講，不相信就是不投——不投沒有風險，但也一定沒有收益。

與此同時，還有另一個現(xiàn)實處境推動了賽道從模型層向應(yīng)用層的自然過渡。

除了少數(shù)具有戰(zhàn)略心態(tài)的資本，絕大多數(shù)機構(gòu)不得不從模型層抽出注意力。一方面，技術(shù)迭代速度有所放緩，GPT-4級別的性能躍升以及o1類技術(shù)范式變革難以高頻出現(xiàn)，開源模型生態(tài)也進一步繁榮，模型公司的估值增長短期內(nèi)難有更大想象空間。

另一方面，從資本效率的角度來看，昔日創(chuàng)業(yè)公司中的融資第一梯隊“AI六小虎”，現(xiàn)已各自走出差異化路徑，但共同點是都還未證明自己可以撐起更高估值的盈利能力。惟有異軍突起的DeepSeek，成為真正與字節(jié)、阿里等大廠形成對峙格局的創(chuàng)業(yè)公司。

模型公司也不是自此失去了想象力，只不過參考DeepSeek的路徑，資本的考量因素開始變得更加嚴苛。

一名投資行業(yè)人士透露稱，如今Minimax、Kimi這類公司的投資人再跟進公司進展的時候，不再那么關(guān)心用戶增長、用戶留存，而是會問，“你下一個版本的模型準備在什么技術(shù)范式上有所突破？”

OpenAI研究員姚順雨在一篇文章中總結(jié)了類似觀點，他稱大模型行業(yè)將要進入下半場。上半場主要是找到有效訓練模型的方法，而下半場則需要找到可行的方案，讓模型解決人們生活和工作中更實際的問題。

這個信號得到一線機構(gòu)的認可和強調(diào)。5月末尾，在紅杉第三屆AI峰會上，紅杉合伙人Pat Grady開場便表示，“我們正在經(jīng)歷一次從工具邏輯到成果邏輯的根本轉(zhuǎn)變?！?/p>

他指出，以O(shè)penAI為代表的應(yīng)用層玩家將不再爭搶“最先進的AI模型”，而是率先進入“誰交付成果誰贏”的商業(yè)現(xiàn)實。

頭部效應(yīng)依舊

與賽道熱度相對應(yīng)的是，投資人普遍感受到下場創(chuàng)業(yè)的人數(shù)開始變多，可投的案子也有所增加。溫永騰團隊在今年一季度出手的數(shù)量就接近去年的一大半。

但這并不意味著所有創(chuàng)業(yè)者都能被這一波資本浪潮覆蓋，頭部效應(yīng)以及投資者的個人偏好依然明顯。

一名在泛娛樂領(lǐng)域做虛擬形象AIGC產(chǎn)品的創(chuàng)業(yè)者想要趁著行業(yè)熱度抬頭，為自己多儲存一些子彈。但他見到投資人的時候，發(fā)現(xiàn)對方仍然不會以“AI First”的方式來理解項目，而是聽到有“二次元”三個字就斷定它太小眾了，沒多久就把他打發(fā)走了。

投資人的手仍然沒有太松。

梁巖告訴界面新聞記者，他最近一個月接連看了20多個AI Agent項目，但給出去的TS數(shù)量是0?！熬蜎]有一個能夠告訴我它的壁壘在哪，或者說有什么和別人不同的想法?！?/p>

這名投資人喜歡看創(chuàng)始人的認知差。他提到曾經(jīng)投一家大模型公司的時候，當時幾乎所有創(chuàng)始人都還在談?wù)撋弦淮鶤I，但只有這位創(chuàng)始人跟他講“基座模型能夠如何改變世界”。

“這就是一個認知差，你至少要告訴一些我不知道的東西?！彼f。

對于早期項目，風險投資人的共識都是“看人”，至于具體看這個人的哪里，則各有不同。

溫永騰更看重人的成長性，認為現(xiàn)階段技術(shù)仍在快速發(fā)展，應(yīng)該暫時放下對競爭、壁壘以及絕大部分信息維度的終局判斷。

“你今天追求的壁壘可能在明天就會被技術(shù)的進步顛覆掉?！彼f，“沒有誰自認能做出符合6個月后技術(shù)變化的產(chǎn)品，重要的是認知迭代速度夠快?！币驗楸举|(zhì)上，創(chuàng)始人但凡保證自己迭代足夠快、足夠正確，只要贏一次，就能獲得足以長期生存的關(guān)注和資源。

頭部項目的一種體現(xiàn)是融資兩周就能拿到6個TS。投資人普遍表示，好東西大家還是能夠明顯感知到的。

“好東西”通常來自投資人共識度較高的賽道，例如AI Agent。而在通用與垂類Agent之間，后者因更明確的受眾需求受到更高青睞。除此以外，多模態(tài)生成式AI、AI智能硬件、機器人也是創(chuàng)業(yè)者們切入的主流賽道。

賽道熱起來的好處很多，但挑戰(zhàn)也隨之而來。

競搶狀態(tài)勢必會讓一些頭部項目的估值迅速抬高。一位大廠風投的投資人回憶，有項目很快達到他們難以出手的價格，所以不得不放棄。他已經(jīng)在反思，這類估值是否短期內(nèi)可能偏高，但長期看或許在合理范圍內(nèi)。糾正思路之后，再遇到類似情形他也有果斷出手的情形。

案子數(shù)量的增加也加劇了判斷團隊的難度。上述投資人表示，AI應(yīng)用投資賽道已經(jīng)從一個很小的，機構(gòu)之間彼此熟識、可以互相幫忙背調(diào)的狀態(tài)，切換到一個創(chuàng)業(yè)者畫像更復雜多維的形勢，“我們?nèi)ヅ袛鄤?chuàng)始人對這件事的堅持程度，以及他自身未來的成長性，比以前更難了。”

魚目混雜的狀況不是沒有。行業(yè)此前傳聞，有AI應(yīng)用公司用日收入乘以365天，或是月收入乘以12個月，就得到了一個光鮮亮麗的ARR（年度經(jīng)常性收益）數(shù)字，但其業(yè)務(wù)可能并不足以撐起這個數(shù)字背后的持續(xù)性意義。

一名投資人對界面新聞記者表示，對創(chuàng)業(yè)公司來說，這種做法實際上是一種無可厚非的市場手段，只是機構(gòu)要想清楚自己是從什么角度來看待這件事，只要本質(zhì)上看中的不是ARR，而是這個團隊能力的外化表現(xiàn)或者佐證，就不存在什么大問題。

唯一需要甄別的是，創(chuàng)始團隊是否想要據(jù)此獲得一個過高的估值，這是創(chuàng)投雙方要聊清楚的水分問題。

曾經(jīng)看不懂的問題，現(xiàn)在可能也沒看懂

大模型剛剛興起的時候，一個讓創(chuàng)業(yè)者飽受困擾的現(xiàn)象是，投資人普遍還看不懂大模型的游戲規(guī)則，傾向于依靠傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的坐標軸來定位，這也導致大量投資人不敢出手。

兩年時間過去，如今可以感受到的是，在AI應(yīng)用層，技術(shù)依然是那個看不清晰、無法確然的關(guān)鍵因子，但有許多熟悉的維度可以讓投資者們路徑依賴，有所更具體的推演。

梁巖以AI硬件為例，創(chuàng)業(yè)公司如果要上市，沒有三四十億收入無法達成，因此他選擇的標的至少要看到每年銷售額達到10億-20億元的可能性?！耙允紴榻K，如果一個品類永遠做不大，那這個品類也沒必要看了?！?/p>

他指出，在AI應(yīng)用層，模型重要，但沒有那么重要，因為它一定會不斷變好。相比之下，這里可拼的細節(jié)有很多，比如在智能眼鏡品類上，傳輸時延、功耗續(xù)航、材質(zhì)重量，很多“舊有”壁壘可以延續(xù)。

這背后的本質(zhì)問題，是模型跟應(yīng)用之間長期來看是否會解耦。

一部分投資人和模型公司會強調(diào)，產(chǎn)品體驗的上限還是由基座模型的契合度決定，但AI應(yīng)用投資人大概率都會傾向解耦的可能性。

原因不單是模型供給仍在極大豐富，掌握先進模型的大公司大都希望建立更繁榮的應(yīng)用生態(tài)。從AI應(yīng)用自身來看，其產(chǎn)品形態(tài)正在日趨復雜，涉及更多模態(tài)、數(shù)據(jù)、場景、工具，而當一個應(yīng)用愈發(fā)復雜的時候，它離模型就越遠，獨立存在的可能性也就越高。

除去這些可以依循的規(guī)則，大部分投資人認為看待AI應(yīng)用還是不能粗暴照搬舊有經(jīng)驗。

技術(shù)底座仍是最核心的變量。

溫永騰認為，今天這場游戲的技術(shù)底座可能3-6個月就迭代一次，但移動互聯(lián)網(wǎng)的變化遠沒有這么快。昆侖萬維董事長方漢也有類似看法，他認為這個時代的技術(shù)競爭比過去更殘酷，行業(yè)或許要等到技術(shù)瓶頸出現(xiàn)，才能依靠產(chǎn)品使用習慣建立護城河。

投資者可以依據(jù)這些同與不同，對項目做出自己的判斷和篩選。

一名AI行業(yè)投資人就拒絕了許多通用AI Agent項目。參照與移動互聯(lián)網(wǎng)的差異，他不認同Manus可以憑借先發(fā)優(yōu)勢積累大量數(shù)據(jù)的行業(yè)觀點。

在他看來，移動互聯(lián)網(wǎng)之所以要搶先燒錢跑馬圈地，是因為它帶來的數(shù)據(jù)積累可以形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，而這種網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的本質(zhì)是用戶增長。但Manus所代表的AI Agent，其積累的數(shù)據(jù)只能夠更好理解用戶，轉(zhuǎn)化的是存量用戶的黏性而非新用戶的增長。

“都是數(shù)據(jù)，都是增量，但效果是不一樣的?！彼f。

如何看懂AI大模型各個層面的投資邏輯，是過去幾年該領(lǐng)域投資人的共同課題。

博原資本合伙人丁浩坦言，投資人可以做到的是理解模型的技術(shù)路線、基礎(chǔ)原理，但這個認知不足以構(gòu)成對未來技術(shù)趨勢的判斷。本質(zhì)上，他們需要的能力還是建立在這一認知基礎(chǔ)上，推演AI未來可能顛覆的落地場景。

上述大廠的投資人至今都不敢說自己的團隊就一定看懂了大模型。就這個行業(yè)快速迭代的特質(zhì)而言，短期內(nèi)看懂、過段時間又感覺看不懂，再迅速跟上去，他認為才是一個常態(tài)。

“如果今天誰問我未來AI最賺錢的商業(yè)模式是什么，我只能誠實地說我不知道?！?/p>

這使得團隊內(nèi)部有這樣一句看似虛無的話：追求最新的產(chǎn)品形態(tài)，因為一切當下的產(chǎn)品形態(tài)都是過渡性的。這對日后終將成型的AI應(yīng)用成熟市場格局而言，是一種意味深長的留白。