對話訊飛創投合夥人朱永：AI創企已經邁入了價值兌現的關鍵時刻

出品｜本站科技《態度AGI》欄目

作者｜袁 寧

編輯｜丁廣勝

“今年主要在思考的，還是大模型的商業化落地，以及如何在早期識別高潛力的創業項目。”訊飛創投合夥人朱永告訴本站科技。

站在2024年年末回看整年，AI應用爆發的時刻並未如期而至。最受矚目的超級應用ChatGPT，增長逐漸顯露出瓶頸；技術圈在爭辯scaling law是否失效；大公司一邊大額融資，一邊面臨仲裁風波；投資人一邊謹慎出手，一邊在掰扯商業道德……

邁向2025年，朱永的兩個思考也指向了未來——AI創企正面臨一場商業化價值的考驗。

從AI1.0時代投出優必選、寒武紀、商湯科技，到2.0時代的銀河通用機器人，智象未來等。回望AI投資的兩輪浪潮，訊飛創投均深度參與其中，見證着AI技術的躍遷與投資邏輯的變化。

“單純投技術的階段已經過去了。”朱永坦言，如今的投資重點，更多集中於技術能力如何與產業深度結合，最終創造實際價值。他也強調，如果應用層面無法找到明確的商業化路徑，許多公司則可能會面臨持續融資困難的問題。

與此同時，新的機會也正逐漸清晰。朱永總結AI應用的四大關鍵領域：效率工具、陪伴應用、營銷服務以及各類硬件。在他看來，判斷一個AI項目的核心標準，不再是簡單的技術更新，而在於是否能與場景深度結合並創新。

而這一過程中，如何利用技術能力、數據積累，以及對用戶需求的精準捕捉，找到自身價值錨點，轉動飛輪，從而形成穩固的商業壁壘更是關鍵。“AI的未來是技術驅動，但最終要落在產業上，落在市場上。”

當創業公司逐漸開始面臨與大廠的正面戰爭，朱永相信，儘管大廠擁有龐大的數據和技術資源，但它們往往專注於對已有業務的擴展，而無法快速全面覆蓋所有細分領域。創業公司還是可以從細分方向進行切入。

他認爲，AI的真正崛起，不是某一時刻的爆發，而是技術逐漸在各行各業滲透，最終成爲基礎設施。“電廠建成，接下來要接入千家萬戶。”在他看來，AI技術已經邁入了價值兌現的關鍵時刻，商業化落地與壁壘形成，纔是決定成敗的關鍵。

以下爲《本站科技》與朱永的對話，經整理編輯：

單純投技術的階段已經過去了

本站科技：訊飛創投可以說一直都專注於AI領域，大模型出現前後投資重點有什麼變化？

朱永：大模型出現前，我們更多的關注於基礎層的項目，比如深度學習、計算機視覺（CV），再就是傳統機器人，或者大數據精準營銷領域這些方向。那時候基礎層的投資比重較大，尤其是在算法和算力方面，會投入更多精力。

但大模型的出現帶來了技術能力的顯著提升，應用邊界也因此擴展。很多之前無法商業化的領域，現在通過大模型的加入都變得有實現的可能性。這也使得我們的投資範圍從原先的核心技術逐步延伸到了更廣泛的應用層面。

本站科技：訊飛創投的定位及策略是什麼？

朱永：訊飛創投作爲科大訊飛的產業基金，定位更加註重資源的協同和賦能。在大模型推出之前，整個市場環境相對寬鬆，我們的投資方向也比較多元化。但隨着市場環境的收緊，以及大模型的問世，我們其實更迴歸了訊飛CVC的核心定位，更加聚焦於與科大訊飛業務協同的投資策略。

依託科大訊飛在AI領域的領先技術優勢和深厚的產業資源，能夠爲被投企業提供，如技術支持、產業合作以及專家資源等全面的賦能。此外，我們也會在訊飛的大模型框架下選擇能夠形成互補的項目。

本站科技：當前訊飛創投的投資邏輯是怎樣的？

朱永：從產業鏈的層級框架來看。基礎層方面，我們看到像英偉達這樣的國際巨頭，以及國內的華爲昇騰、寒武紀等企業。他們已經在傳統算力領域佔據了很大份額，如果新的創業公司選擇走傳統技術路線去競爭，壓力會非常大。

因此，我們在基礎層的關注點主要會在那些具有創新性的技術方向，比如光計算、量子計算、類腦計算、存算一體等。特別是在大模型時代，算力需求越來越高，比如萬卡互聯技術，這種極連技術對硬件架構和通信協議也提出了更高要求，因此我們也會關注一些低時延的通信創新。

在中間層，因爲這一層的技術壁壘相對容易被突破，一些好的算法或方法，很容易被大廠快速follow和覆蓋，因此我們在這一塊投資會更謹慎。除非項目在某些方向上有非常獨特的算法和技術積累，我們一般不會輕易涉足。

模型層是一個重要關注點。我們觀察到大部分公司會將上一代的通用模型開放，而最新一代的核心技術則掌握在自己的手中。訊飛自身也有大模型，因此我們會尋找那些與科大訊飛資源形成互補的垂直領域模型，比如醫療、法律等領域的多模態垂直模型。這些領域的專屬模型往往在實際應用中更有市場潛力。

應用層是目前和未來的重點關注方向。大模型的核心價值是將其能力延伸到各種應用場景中，相當於建好了“電廠”，未來需要將“電”接入千家萬戶。因此，應用層的創業公司機會更多。

我們會關注那些有明顯壁壘的企業，尤其是擁有端到端能力的項目。比如，他們既具備自己的模型能力，又能夠直接面向C端用戶提供服務，同時還能通過場景化的深度結合，形成自身的護城河。相較於單純依賴大模型能力、容易被大廠技術迭代覆蓋的項目，我們更看好這種有壁壘的應用場景。

總體來說，我個人感覺現在已經過了單純投技術的階段了。大模型的出現讓AI投資的範圍更加廣闊，但我們也更加註重資源協同和項目壁壘，以實現更高效的賦能和更長期的價值創造。

本站科技：具體到某一項目的投資過程中，您會比較關注什麼？

朱永：在判斷AI創業項目時，我主要看以下幾個關鍵點：

一看市場規模。無論技術有多創新，如果市場容量不夠大，項目的成長空間也會受到限制。至少要達到五十億甚至上百億的規模，這樣纔能有機會長出“大魚”。

二看團隊能力。一個優秀的團隊不僅需要頂尖的技術能力，還需要互補的結構。如果團隊成員全是技術背景，或者全是市場背景，都會導致後續發展中出現短板。

三看他解決了什麼問題。一個項目只有具備解決真實問題的能力，他纔有明確的商業價值。如果一項技術雖然先進，但沒有具體的應用場景或用戶需求的支撐，很難在市場中長期立足。

投資早期項目最大的挑戰就是看清楚哪條“魚苗”未來可能成長爲“鯨魚”。這需要投資人具備深厚的行業知識和敏銳的判斷力。早期投資比的就是識別能力，到了PE階段，項目成熟後，所有人都能看得見，這時候就只能通過承擔更高的成本去換取收益了。

本站科技：當前一級市場中投資人普遍的狀態是，看了很多項目，但真正出手的很少，大家在焦慮什麼？您怎麼看？

朱永：這種情況很正常，因爲確實存在一種擔憂，即大模型的能力一旦升級，可能會覆蓋掉一些創業公司的功能，從而影響它們的競爭力。

不過，我也注意到，現在依然有一些投資機構堅定地投入AI領域，從我的角度來看，我更關注項目是否與具體場景有深度結合，以及這種結合是否真正有價值，是否能夠成型。

當然，還有一些核心技術是面向“星辰大海”的。在過去的一個階段裡，如果一個團隊有很好的方向和優秀的團隊背景，融資通常會比較容易。

但現在大家對大模型或AI的投資是變得更加務實了，資本市場也越來越理性。不僅僅看技術本身，還會考慮這種技術是否能夠真正實現突破，或者是否具備商業化落地的可能性。

面對大廠競爭，創業公司必須更加靈活和專注

本站科技：剛剛您也提到投應用要結合場景，今年各種AI應用跑了一年後，您會比較看好哪些？

朱永：在應用層面，經過我們此前的一些研究，目前主要關注以下幾類：

第一類是效率工具，也就是用於提升生產力。如一些文本生成工具，和midjourney這樣的製圖工具。

第二類是陪伴類應用，我們認爲這一方向未來可能會有很大的發展潛力。在這一方面，國外已有了成功案例，例如Character.AI，這家公司目前已經被收購，其已經驗證了陪伴類應用的商業模式。在國內，目前也有許多公司低調地在深耕這一領域，並且已經悄悄盈利。

第三類是與營銷的結合。通過結合AI技術，實現精準投放，幫助企業更高效地進行品牌推廣，最終提升銷售能力。

第四類是各種硬件。我們可以看到，在硬件方向，尤其是在大模型相關的硬件領域，有許多值得關注的產品。以車機爲例，傳統燃油車的車機操作比較簡單，而在新能源車中，車機正變得越來越智能化、個性化，能夠實現很多以前無法想象的功能。我們認爲未來在這一領域可能會出現更多讓人驚喜的創新。當然，這一硬件方向也涵蓋機器人等其他領域。

本站科技：從當下市場來看，確實這幾個方向的產品表現很好。但與此同時，市場中這幾部分的產品也是多種多樣的，想了解一下您在具體進行投資判斷時，如何選出這一方向中更有價值的一個，您的判斷方法是什麼？

朱永：關於如何判斷一個項目是否更有價值，我的看法是核心在於項目的技術壁壘以及它是否能夠形成長久的競爭優勢。

以B端市場爲例，如果一個公司基於大模型賦能推出了新產品，併成功進入了B端用戶的核心業務體系，那麼它很可能會形成某種壁壘。這種壁壘可能體現在數據層面，也可能體現在對用戶需求的快速響應能力上。因爲這些公司能夠更貼近用戶，尤其是B端客戶，他們可以通過實際使用場景獲取到第一手的需求情報。這些情報往往是競爭對手難以獲取的，而企業基於這些獨特的數據資源，能夠快速優化和迭代自己的產品。隨着這樣的“飛輪效應”不斷強化，企業將逐漸拉開與競爭對手的差距。

對於C端市場，尤其是娛樂類產品，商業模式通常呈現出“贏者通吃”的特點。一旦某個產品脫穎而出，像抖音這樣的超級應用，它會迅速佔領市場並構建起強大的壁壘。這類項目的投資風險較高，但一旦成功，回報也可能非常驚人，例如百倍甚至千倍的收益。以大模型爲例，如果出現類似“抖音”這樣以AI生成內容爲核心的超級應用，便可能重塑市場規則。但這種機會非常稀缺，成功與否往往取決於是否能搶佔並留住流量。一旦產品成爲用戶首選，它會通過強大的用戶體驗構建競爭對手難以企及的壁壘，並進一步通過廣告變現、創新產品設計等方式，不斷增強自身價值。

總結來看，無論是B端還是C端市場，我認爲項目的核心價值在於其是否能夠通過技術能力、數據優勢或用戶體驗形成深厚的壁壘。這樣的壁壘能夠在市場競爭中實現長期穩定的領先地位，從而爲投資人帶來更高的回報。

本站科技：那大廠是不是更有競爭力，因爲數據其實都是在大廠手裡拿着的，創業公司的機會在哪？

朱永：您說的數據，比如說一些超級應用，它們當然是掌握更全面的數據，但最關鍵還不僅僅是全面的數據，而是用戶的 individuals attention 在裡面。

也就是說，大廠的核心優勢在於數據和用戶資源，其不僅掌握了用戶的數據，還在覈心上搶佔了用戶的注意力和時間。每個用戶的時間是有限的，而短視頻平臺通過不斷優化內容推薦，將用戶時間最大化轉化爲平臺價值。這種從UGC（用戶生成內容）到AIGC（AI生成內容）的演變，正是大廠利用技術驅動內容創新的典型路徑。比如我們現在在抖音或者視頻號中，已經能看到越來越多由AI生成的內容。這些內容不僅填補了創作者的生產力缺口，還吸引了新用戶的關注。

創業公司的機會則更多體現在創新和差異化上。儘管大廠擁有龐大的數據和技術資源，但它們往往專注於已有業務的擴展，而無法快速全面覆蓋所有細分領域。創業公司還是可以從細分方向進行切入。比如，與教育、醫療或企業服務相關的垂直內容可能是創業公司可以突破的方向。

此外，雖然大廠掌握了大量數據，但創業公司可以通過技術創新，例如在生成模型、互動體驗或推薦算法上實現差異化，從而爲用戶提供更高價值。

創業公司還可以通過針對特定用戶羣的深度服務，迅速構建起產品迭代和用戶增長的飛輪。對於C端產品來說，關鍵在於快速搶佔用戶時間和流量；對於B端產品來說，則在於用技術和服務黏住客戶。

在C端硬件上，比如智能終端和相關設備，創業公司若能通過差異化設計和大規模生產佔據一席之地，也有機會與大廠分庭抗禮。一旦硬件產品獲得市場認可，規模效應和成本優勢便會逐步顯現，形成一定的競爭壁壘。

總的來說，創業公司在面對大廠的競爭時，必須更加靈活和專注，尤其是在“速度”和“創新”上。早期通過技術壁壘快速搶佔市場，隨後通過規模效應和對用戶需求的精準理解，逐步形成商業壁壘和核心競爭力。但是如果無法儘快建立飛輪效應，創業公司在與大廠的競爭中可能會面臨較大壓力。

超級應用的出現往往需要一個更爲複雜的產業機會

本站科技：今年您思考比較多的 AI 問題是什麼？

朱永：今年我思考比較多的一個AI問題，主要集中在大模型的商業化落地上。雖然我們能夠明確一些潛在的方向，比如文本生成、設計工具、營銷支持、或者硬件結合的場景，但目前市場上並沒有出現一家企業能夠在這些方向上實現快速大規模的爆發式增長。這些方向仍需要時間和市場的培育，這個過程可能會比較漫長。

此外，我也常常思考如何在早期階段識別出具有獨角獸特質的創業公司。早期投資的難點在於如何判斷哪些企業能夠在未來形成核心優勢，尤其是在大廠的強勢參與下，這種判斷顯得尤爲重要。大廠具備雄厚的資源和技術能力，其不斷升級的大模型技術正在降低應用的門檻，這無形中也對創業公司形成了很大的壓力。創業公司如果無法建立足夠的差異化壁壘，就容易被大廠的技術生態所覆蓋。

例如，以生成式文本爲例。幾年前，或許開發一個文本生成應用還算是一個有競爭力的方向，但隨着大廠技術的快速迭代，這類能力逐漸成爲一種開放服務，創業公司在能力上很難與之抗衡。如果一家公司的產品僅僅是調用大廠的技術，附加價值不夠高，那麼未來的生存空間將非常有限。因此，如何尋找早期的稀缺性和獨特的技術路徑，也是我今年經常思考的問題之一。

本站科技：在很多人都在問AI的超級應用到底何時會出現時，我們也關注到，目前最能夠被稱爲超級應用的ChatGPT似乎也只是侷限在效率工具的範疇內，且其用戶增長也並不如移動互聯網時代的超級應用那迅猛，您怎麼看？

朱永：對此，我的看法是，目前大模型在多個領域已經開始產生顯著影響，尤其是在提升B端和C端效率的場景中，比過去任何時候都更爲強大。

具體而言，文本生成類應用、設計工具等領域已經有了廣泛的應用，許多人都在使用這些工具來提高工作效率。尤其是在設計領域，AI可以幫助設計師生成創意草圖，甚至完成整個設計方案。與此同時，很多傳統崗位也因此受到衝擊。以電商行業爲例，AI已經能夠取代一些基礎的工作，比如自動化處理客戶郵件、收集用戶反饋等。在設計領域，基礎設計師也可能面臨被替代的風險，甚至代碼開發人員可能在不久的將來也會受到影響。

至於超級應用的到來，目前很多行業參與者也在關注這一問題，尤其是在C端市場。像抖音這樣的平臺，它已經逐步滲透到了人們的生活中，成爲了一種類似超級應用的存在。然而，要建立一個類似的超級應用，並非易事。超級應用的出現往往需要一個更爲複雜的產業機會，除了技術外，還需要廣泛的市場認知和用戶基礎。因此，雖然超級應用的到來是一個必然趨勢，但何時會出現，以及它的形式如何，仍然是一個懸而未決的問題。

我認爲，未來的超級應用可能會與我們現在理解的形式有所不同，它可能不僅僅侷限於一個平臺，而是通過多種形式滲透到不同行業和領域中。例如，AI技術可能會深入到車載系統、辦公軟件、手機等日常工具中，成爲基礎服務的一部分。這種分佈式的應用形態可能會替代傳統的“單一平臺”模式，構建一個更爲廣泛的AI生態系統。就像操作系統（如Windows、Android）曾經主導了PC和移動設備一樣，未來AI技術可能會成爲基礎設施，廣泛應用於各種硬件和軟件中。

本站科技：明年AI領域的一些重點是什麼？

朱永：關於AI原生公司的發展，我認爲目前大模型的基座已經逐漸進入了“電廠建成”的狀態——也就是說，基礎設施已經具備，接下來的重點一定會轉向應用層，尤其是如何實現商業化變現。從當前的趨勢來看，這可能也是明年整個AI領域的主要焦點。

在2024年，大量資金已經投向了大模型研發和基礎設施建設，但隨着這一階段逐漸進入成熟期，市場開始意識到單純依賴燒錢維持發展的侷限性。投資人會更加關注實際的應用場景以及如何通過這些場景快速實現營收。如果應用層面無法找到明確的商業化路徑，許多公司可能會面臨持續融資困難的問題。

因此，明年的重點或許包括：

一是應用層的突破。這將是AI商業化的關鍵，尤其是在效率工具、陪伴類應用、營銷工具，以及與硬件結合（如車機、機器人等）領域。如何將AI融入這些場景中，並快速規模化落地，是原生AI公司需要解決的問題。

二是行業與場景的深度結合。從2B到2C，AI技術已經顯現了顛覆性潛力。接下來，如何更深入地滲透到特定行業，如醫療、教育、金融、製造等，是各方關注的重點。行業垂直場景中的需求明確，同時也能帶來相對穩定的營收增長。

三是成本效益的提高。隨着競爭加劇，AI服務需要降低部署成本，提升使用體驗。創業公司若能找到更高效的技術路徑，或提供更靈活的商業模式（如訂閱服務、按需定價），也可能在競爭中脫穎而出。

此外，隨着AI技術的普及，政策和監管的影響力會日益顯現。AI公司需要在產品設計中更注重合規性、數據隱私保護，以及倫理問題的解決，這可能成爲新的競爭要素。

總結來看，明年將是應用爲王的階段，市場對“電廠”的耐心有限，更多目光會轉向誰能真正點亮燈光，並證明AI技術的商業價值。

本文系2024新一代人工智能（深圳）創業創新大賽系列原創內容，本期訪談嘉賓朱永參與了大賽的項目評選過程。

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本站科技2024年重磅推出系列對話欄目《態度AGI》。本欄目以AGI爲題，將對話100位AI專家、企業家、投資人。截至目前，已專訪李開復，王小川，王仲遠，閆俊傑，傅盛等AI領域熱門人物。爲了深入洞察產業變革，跟蹤人工智能動態，欄目特別開闢全新系列《態度AGI——投資人系列訪談》。

該系列旨在通過深度對話，聚焦AI技術背後的資本力量，揭示投資人如何洞察行業趨勢、評估項目價值，並在AI浪潮中尋找和培養潛在的獨角獸企業。欄目將涵蓋投資人的個人故事、投資哲學、以及對未來AI發展的預測和展望。第二十三期對話訊飛創投合夥人朱永。