昨天，金沙江创投的朱啸虎在2025中关村论坛年会进行了一个16分钟的演讲，虽然我作为一个十几年的B2B科技圈创业者、营销人，有很多个人看法，但不同的创业者也许会看到不同的东西，所以就直接整理一个版本的原文，大家可以从自己的视角看有哪些收获、或观点：

大家下午好！很高兴回到海淀，回到中关村。中关村其实是中国互联网的摇篮，非常多的互联网公司起步于海淀，起步于华清家园。20年前，我刚开始做VC的时候，其实很幸福。那时候，只需要蹲点在华清家园就行了。

我们最近在反思中国互联网和创投过去20年的历史。其实，过去互联网20年经历过很多风口，今天这些风口都已经被证明商业模式是成立的。但是当年，它们都经历过泡沫期，被嘲笑，回落到死亡谷，然后再从死亡谷重新发展起来，最终取得成功。

当年最早的门户网站，那时候讲眼球经济，大家都嘲笑：有眼球怎么赚钱？光有眼球怎么赚钱？如今，这已完全不成问题。到长视频优酷土豆兴起时，大家同样讲眼球经济，质疑中国人愿不愿意为长视频付费。而今天，全中国为长视频订阅付费的超过1亿人。

后面的打车、外卖、共享单车、共享充电宝等项目，如今都证明商业模式是成功的，但当年都被嘲笑过。共享充电宝行业尽管波折不断，如今全行业每天订单量在5000万单以上，共享单车的使用体验也很好。共享充电宝同样如此。

虽然今天美团占据了50%以上的市场份额，但是剩下3000家企业都实现了规模化盈利，每年利润基本在1到2亿以上。过去五六年，进入科技时代后，我们感觉经历着非常类似的历程。比如2018和2019年的元宇宙，2021年的SaaS软件，以及过去两年的大模型。这些一开始热度极高，但很快就被证伪。今天，可能没人再关注元宇宙和SaaS软件了。然而，我们感觉它们在死亡谷中又孕育着希望。

以元宇宙为例，苹果的Vision Pro虽然酷炫，但商业化做得并不好。而Meta Quest却表现出色，出货量已经超过200万幅。Meta Quest成功的原因在于做减法，不追求过于酷炫的功能，而是聚焦于最简单的功能，并将其做好。因此，今年我们可以看到，中国可能会发布多款AR眼镜，元宇宙或许会以另一种方式回归。

SaaS软件也是如此。2020年、2021年，SaaS软件非常火爆，中国所有投资人都在追逐软件企业，那时系统集成收入、客户定制收入都能获得10倍、20倍的估值。但仅仅两年后，就没人愿意自称是软件投资人了。为什么呢？美国软件企业能给投资人带来丰厚回报，是因为它们发展速度极快，每年以两三倍的速度增长，很快就能达到1亿美元的收入。而中国软件企业达到1亿人民币收入后，增长速度就迅速放缓。

但是今年DeepSeek出现后，我们看到了新的希望。今年3月份，很多软件企业同比收入比去年翻了三倍以上。积极拥抱AI、拥抱DeepSeek的软件，在中国受到了热烈欢迎。所以，如果到今年年底能保持这样的增长速度，中国软件企业的春天可能就要到来了。不过，当年在高点上融了很多钱、烧了很多钱的软件企业，可能就看不到春天了。而所有严守商业纪律的软件企业，终于看到了隧道尽头的曙光。

大模型也是一样。过去两年，大模型非常火爆，但今年热度明显下降。然而，很多AI应用企业开始爆发式增长，增长速度几乎和当年团购企业一样惊人。不过，应用企业基本上都想低调发财，不像大模型企业天天打榜给政府看，应用企业几乎没人想对外宣扬自己很赚钱。

今天，我主要分享一些公开的案例。因为太多企业不愿意公开信息，企业自身也不想宣扬。DeepSeek的出现，对整个大模型的AI生态产生了巨大变化。在DeepSeek出现之前，我们感觉闭源模型发展受阻时，开源模型会逐步追赶上来，最终形成iOS和安卓两种生态。但是DeepSeek完全不同，它甚至比安卓更开放，不仅不追求商业化，甚至都不关注用户。这也是腾讯全力拥抱DeepSeek的原因，腾讯是DeepSeek开源的最大受益者。这是一个很好的案例，中国科技投资要注意，科技成熟之前很难商业化，但科技成熟后会迅速平权。所以，我们要仔细思考，技术平权后谁会受益，最终的局面会怎样。大家都没想到，DeepSeek出现后，最大的受益者是腾讯，腾讯混元迅速超越了以前的所有大模型，排名第一。因为腾讯拥有流量优势，推广起来非常容易。所以，我们一直建议创业公司，不要浪费资金去训练底层模型，要全力拥抱开源模型和API。

今年，底层模型成熟后，很多应用公司的收入开始爆发性增长。这里举的例子都是美国公司。但在过去6个月，中美都出现了大量创业公司，收入爆发式增长，每周环比增长10%以上，月环比增长20%以上。虽然目前收入数字还比较小，但增长速度与当年团购早期非常相似，这让我们非常兴奋，也是我们今天重点关注的项目。现在，我们忙着研究这些应用项目。而且，这类公司不需要太多人，基本上十几个人就能在6到12个月内做到千万美金的收入。中国公司能在6到12个月做到千万美金收入，即月收入过100万美金，这非常惊人。如今，我们已经看到十几个这样的案例，令人振奋。

为什么增长这么快呢？主要是今天的模型在很多场景下已经达到让用户付费的水平。虽然有人认为Sora可能还有提升空间，xAI Grok3也证明，只要投入大量资金使用二十万张卡，模型可能会再进步10%，但这并不重要。今天的基础模型，如DeepSeek、通义千问或者豆包，在很多场景下已经可以实现商业化。在客服端、销售端、会议纪要端、营销文案端、语言教学端等领域，都能实现商业化，并且收入月环比增长20%以上。

对很多创业者来说，技术路线并不重要，重要的是商业场景和产品。要了解客户，清楚客户的需求，开发出客户需要的产品，让客户愿意付费。这样才能实现快速发展。

而且，在中国和美国，竞争都非常激烈。如今，美国VC不再投资大模型，大量资金都投向了AI应用。在任何垂直赛道上，可能都有十几家公司获得风险投资。美国创业公司之间开始打起价格战，而在中国，价格战早已屡见不鲜。我们给中国创业者的建议是，在国内打磨产品和团队，然后马上出海。国内市场竞争激烈，价格往往较低，而在海外可以赚取更高的利润。我们发现，中国团队在日本、东南亚、中东等地出海时，几乎没有竞争对手。目前，全世界只有中国和美国具备AI落地能力，美国甚至有一半团队是中国人。所以，中国在AI应用落地方面的能力非常强。

很多投资人都说，历史总是惊人的相似。今天很多投资人不敢投资AI应用，认为AI应用没有壁垒。这让我想起十几年前的移动互联网时代，当年大家看不起滴滴、饿了么、小红书，A轮融资时甚至没人愿意接手，大家都觉得APP没有什么壁垒。今天的AI应用创业者也是如此，要勇于承认自己没有技术壁垒，都是靠底层模型提供能力。但要更懂用户、更懂产品。虽然所有应用都面临激烈竞争，但可以在非AI能力上建立壁垒，这些能力来自于整合工作流、编辑能力、专有硬件、人工交付等方面的苦活累活。

Liblib是北京的一家企业，位于海淀中关村。也是从红海中杀出来的，在它创业时，中国有十几家做文生图的公司，大家都觉得文生图没有壁垒，用Midjourney或者Stable Diffusion等开源模型就能做，都在抢入口。但Liblib面向的不是C端用户，C端市场确实竞争激烈，难以建立壁垒。Liblib面向中国专业设计师，中国有近两千万专业设计师，它基本已经全部占领该市场，月活用户超过500万。在收费非常克制的情况下，月收入增长依然很快，在国内已经成为市场第一名，并且很快会考虑出海。它的核心能力不是文生图，其文生图模型是开源的，核心能力是编辑。它就像AI版的Photoshop，提供了非常复杂的编辑功能，简单编辑可能需要培训半天，复杂编辑可能需要培训两到三周才能掌握，这种编辑能力成为了它的壁垒。

ABridge是美国的一家企业，专注于会议纪要这个细分场景。这个场景看似简单，用手机和ChatGPT就能做会议纪要。但在这个细分领域，全世界有几十家公司都做得很好。ABridge为医生和病人之间的问诊提供服务，它能将语音记录自动转成文字，并根据各个州的要求生成病历卡，面向医院进行收费，获得了Benchmark的融资，发展态势良好。在这个行业，美国同样有十几家公司参与竞争。Benchmark投资了Bridge后，红杉美国马上投资了一款专门面向医生个人的病历软件，还有一家做兽医领域的公司也发展得很好。在这样的细分场景中，关键是要达到90%以上的准确率，准确率至关重要。在这类细分场景中，还有很多公司实现了良好的商业化。

Plaud是一位中国年轻人在美国创业做的一款简单硬件，像电子名片一样贴在手机后面，可以将任何电话或电话会议内容转成会议记录。它的软件功能就是直接对接ChatGPT，这款硬件从深圳定制。去年，其收入达到7000多万美金，现在月收入超过1000多万美金。据说，这家成立两年的公司已经在准备在美国IPO。

循环智能可能大家比较熟悉，它曾因与Yuga Labs的纠纷受到关注。但今天，循环智能发展得非常好，在汽车4S店销售的垂直AI场景中，基本占领了中国80%以上的市场份额。它拥有自己的专有硬件，销售人员佩戴AI名片。当销售人员在4S店向客户卖车时，该系统能自动记录对话，分析是否符合SOP话术规范，指出存在的问题和遗漏的卖点，甚至可以自动提示销售人员。最重要的是，每天的例会不用开了。以前，销售经理给销售员推广管理软件时，销售员不太愿意接受。现在，系统会自动向销售员汇报当天的客户洽谈情况，包括谈了几个客户、效果如何、话术是否规范、哪些客户有潜在购买可能等。销售员完成任务就可以下班，因此非常愿意接受这样的AI产品。目前，该产品已经基本占领国内汽车4S店市场，并且正在进入金融领域。如果在座有金融行业的领导，也可以考虑这类产品，这是一款非常好的AI赋能软件与硬件结合的产品。

文生视频比文生图更难，仅靠AI编辑功能可能无法满足需求。我们在美国投资的一家公司，将编辑功能外包到印度，在中国则外包到二三线城市。不同体量和客户要求，对AI编辑功能和人工编辑功能的需求也不同。视频制作可能95%靠AI，5%靠人工；也可能50%到60%靠AI，40%到50%靠人工。百度之所以不愿研发文生视频模型，是因为它认为5年之内文生视频不可能完全实现商用交付，必须要人工编辑。这恰恰是创业公司的机会。我们也不研发底层模型，而是整合了几百个不同风格的文生视频模型，根据用户需求，如中东客户对视频风格和内容的特殊要求，生成视频。然后，依靠中国二三线城市的工作室进行人工编辑，将最终产品交付给企业。这也是中国AI赋能软件有可能超越美国软件公司的原因，我们直接用AI交付结果，而不是卖软件。这是今天中国软件公司迅速发展的一个重要机会点。

消费电子领域，可能是元宇宙再次兴起的一个重要方向，中国公司在这方面具有很大优势，相关硬件基本都在大湾区开发。但要注意做减法，不要做加法，因为消费电子供应链非常复杂。今年春节前，有一家创业公司花费了一半的融资举办了一场盛大的发布会，但春节后却无法交付产品，这是一个很大的陷阱，千万不要陷入加法陷阱。

最后，我想说这波AI浪潮中，中国在应用端有巨大机会。但我们要注重商业化，所有AI应用的壁垒都在技术之外。要更懂商业，并且全力出海。

谢谢大家！

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