Google Cloud 最新 AI 创业者报告：应用公司不用做自己的模型，速度和认知才是壁垒

Google Cloud 出了一份面向 AI 创业者的趋势报告，邀请了不少创业者和投资人，谈对 AI 趋势的展望、给创业者的建议以及 AI 发展方向的预测。

名单很重磅，海内外的知名创业者比如李开复、肖弘、陈冕、Harrison Chase、Yoav Shoham 等，知名投资人比如戴雨森、韩锐、万浩基、郑庆生、Sara Guo、Jennifer Li 等。

给出的观点也颇为实用，毕竟他们是「下水游泳」的人，亲自感受了水温。

Founder Park 取得授权，节选了报告中部分观点，感兴趣的可以阅读报告全文。

给创业者的一些建议：

• 动作要快。抢占市场先机，是初创公司的重中之重，这时候正是最好的时机。

• 以交付的价值为准绳来定价：不要局限于按人头收费，应考虑按用量或价值收费。定价应与产品为用户创造的价值相符。

• 重视评估。即刻开展评估，更精准地界定问题范畴。在初始阶段，建立明确的指标体系和 AI 系统性能评估方法，至关重要。

• 与其着眼于通用 AI，不如深耕细分领域，解决特定难题。

• 作为创始人，找人要精、脸皮要厚、嗓门要大、离钱要近。

http://services.google.cn/fb/forms/startupswhitepaper/?channel=geekpark

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郭山汕 卓飞投资创始人

我们今天讨论的「千亿公司」，本质上是讨论「是否会有字节、美团、拼多多这样的公司再出现」。而这取决于三道门槛能否被突破 —— 分发格局的改写、大厂机制的逆袭，以及冷启动与产品力的完美耦合。这不仅考验能力，更考验天时、地利、人和。

• 当前市场并不存在「千亿机会」的共识。

• • AI 没有像移动互联网那样引入分发渠道变革（如从 PC 到手机），大厂仍牢牢把控流量入口；

  • 同时，大厂对本轮 AI 的反应异常迅速，资源调配与市场推进节奏远超上一代科技浪潮；

  • 即便未来出现万亿级公司，其分布也将极度稀缺。

• 百亿美金路径是现实存在的。

• • 假设给 20 倍市销率（PS），仅需 5 亿美金 ARR。 目前已有多家公司达到 1 - 2 亿 ARR 以上。

  • 真正难点在于「可持续性」：能否形成稳定盈利结构，最终实现每年 5 亿美金净利润。

  • 当前多个垂类 —— 客服、设计、代码、法律、教 育、医疗等，均显现出潜在的「爆款应用」苗头。

要跑出百亿美金级别的 AI 原生的消费级公司，必须在高度集中基础设施格局中，找到差异化切口，打磨产品体验与商业模型，路径仍值得探索。

应用公司不用做自己的模型

肖弘 Monica & Manus 创始人 / CEO

目前 Manus 用的都是最前沿的闭源模型（如 Gemini）， 因为跑智能体需要最好的模型能力。

一个只依赖单一闭源模型的应用是最脆弱的，因为供应商随时可能自己下场做你的业务，或者停止向你提供应用程序接 口（API）。当市场上出现多家供应商时，你的生意就安全 多了，因为没人能轻易卡住你。而当强大的开源模型出现并追平闭源模型时，你的生意不仅安全，连模型层的毛利都省了。

至于自研模型，我们目前以及可见的将来都不会做。这就像消费电子行业，小米、OPPO 不需要自己造芯片，高通和三星是它们的供应商，也是深度合作伙伴。通过合作，它们可 以拿到更好的价格、最早的芯片（比如首发骁龙芯片），甚至可以一起定制优化。我们和模型厂商的关系也是如此。我 们是 Google 最积极的合作伙伴之一，他们会为我们提供专门定制的 API 需求。

如果自己投入巨资去训模型，不仅收益低，还可能丧失使用所有 SOTA 模型的灵活性优势。过早思考自研模型，对我们这样规模的公司来说是给自己找麻烦。

AI 领域瞬息万变，Timing（时机） 是第一位的。你的想法是基于当前信息的假设，而这个假设可能很快就会变化。所以，最好的方式是尽快把东西做出来，放到市场上去验证，然后快速获得反馈。

02AI 应用的壁垒在哪里？速度和认知就是壁垒

陈冕 Lovart 创始人兼 CEO

你最初以为有的壁垒，随着智能越来越高，会发生变化。现在很难有能一直延续下去的壁垒，它是在不断变化的。认知，以及基于这个认知的速度，可能真的是唯一的壁垒。长期来看，我们选择垂直领域，是因为觉得垂类数据相比通用数据更难获取，通用模型在垂类数据积累上可能有所欠缺。所以长期来讲，垂类数据可能还是一个壁垒。 但这也非绝对，如果模型智能足够强，甚至可以自我学 习，那这些所谓的壁垒也就不存在了。

现在不能太迷信壁垒，得先把事情做了。这也是现在的智能体创业公司最近给大家的一个启示，比如 Manus 和 Genspark，很难讲他们有什么能想清楚的长期壁垒，但是速度和认知就是壁垒，做得早、做得快就是壁垒。要用好模型，随着模型变化，以非常快的速度去反应，去构建基于最新模型的产品。

Chatbot（对话机器人）阶段是人用 AI 工具，智能体阶段是人把任务交给 AI 来完成，是「人 + 工具」合体的服务形态。等下一阶段模型再进化，可能就变成了「人也不需要」，AI 完全接手整个任务流，那就是另一个范式了。但我们还没到那一步，所以我认为智能体产品形态还会持续相当一段时间。

AI 产品就像「水煮鱼」

戴雨森 真格基金管理合伙人

过去很多产品是「生鱼片型」的，模型越好用户体验越好。但现在更像「水煮鱼」，不仅仅是模型本身，还要看厨艺、看配料，产品能力变得更加重要。

AI 应用能力将分为三层：模型层、Context 层和环境层。 模型是最底层，大多使用的是 Gemini 等通用、公开的模型。 Context 层分为三类：

• Public Context：比如新闻、Web 数据，大家都能访问；

• Organizational Context：企业或组织内部文档，外部无法 获取，需要产品设计来接入；

• Personal Context：如用户与 AI 的对话记录、行为习 惯和偏好，是高度个性化的。

环境层即模型与外部世界交互的能力。过去 AI 输出仅为文本，而现在模型可以调用工具、影响环境，并从中获得反馈。能否为模型配置好工具、提供反馈机制，是决定最 终价值的关键。这也是为什么「壳」的价值越来越大。

03AI 应用增长怎么做？增长要靠创新，不靠广告

陈冕 Lovart 创始人兼 CEO

现在智能体产品本质都是半成品，增长要做的不是靠广告堆出来的转化，而是靠「让用户意识到你的创新点在哪里」。用户现在对 AI 太敏感了，他们每天都在刷信息流看谁在做新东西。你只要有真正的创新，它就会传播。

花钱投广告，对 AI 产品大多没用，这是反直觉的第一条。AI 的增长靠的不是流量，而是创新。比如 Genspark、Manus，火起来不是因为砸钱，而是因为让用户看到「未来的样子」：AI 能像人一样操作浏览器，能直接生成 PPT，能把思维链摊开给你看。产品永远不成熟，用户却愿意等，因为他们想看下一个突破。

推广方式也变了。以前靠广告，现在 AI 创始人直接上台，用最直接的方式讲清楚新能力。很多初创公司都是创始人亲自拉流量，靠「发布会」让创新点一目了 然。速度也重要，光有一次亮点不够，AI 产品要持续迭代，才能留在用户记忆里。

所以，做AI增长，核心不是「怎么花钱」，而是「你有啥新东西」。下次想做增长，先问自己：你能不能用一句话讲清楚你的创新？试着拍个视频，讲给一个完全外行的人听，如果对方眼睛一亮，你就有了。

作为创始人，找人要精、脸皮要厚、嗓门要大、离钱要近。

韩锐 高榕创投合伙人

找人要精。AI 这波创业，目前抢占优秀人才比找方向、找赛道更重要。过去很多行业一号位对成败的权重可能占 90% +，现在我的体感是公司的前 3 - 4 号位一起占到这个比例。方向和产品的可变性太大了，随时可调；而核心搭档会陪你三到五年，甚至更久。人才密度越高，有可能属于你的机会就越多。

脸皮要厚。不要被自己说过的话绑架，也不要因为自己被人视作是某个方向的旗手就硬着头皮坚持。环境变化太快，可预见性也差，就像在丛林里探险，手电筒只能照五米，该调整调整，该转型转型（pivot）。

嗓门要大。当下，技术品牌是非常重要的竞争力，AI 产品的用户很像面对快消产品的消费者，没有耐心去看深度评测，也不可能每个产品都去尝试。因此，吸引用户、也包括吸引顶级人才都需要有足够响亮的声量。

离钱要近。用户付费是很好的价值验证的投票器，也是把无数逻辑闭环快速收敛最直接的方式。不要忽视变现能力，产品从一开始就要尽可能离钱近一些。

04第一天就要出海出海 AI 组织应具备的三个素质

戴雨森 真格基金管理合伙人

找到人类共同的需求，或者对目标市场有真正深入的理解和审美。

• 要理解用户需求。很多全球化失败的项目本质上是没理解目标市场，而是把本地想法硬套过去。

• • 第一种方法是做「普适需求」，比如 Temu 做的是价廉物美的电商、抖音做的是短视频，这些是人类的共通需求（找到人类需求的最大公约数）。

  • 第二种是创始人自己对海外产品体验非常熟悉。比如肖弘虽然没有海外留学经历，但很早开始使用雅虎、Google、Facebook 等产品，他的审美和理解天然就偏国际化。这种背景下才能真正理解用户需求。 做出海 ToB 服务比较难，因为文化和产业差异太大。 但做专业用户或消费用户的应用，比如写 PPT、写代 码，全世界用户需求差不多，体验可迁移。

• 要发挥中国创业者的优势，比如工程师的性价比、执行力等，在有需求、有产品意识的基础上，挺高销量，抢占一步通过产品给用户好的体验，占领用户心智。

• 执行力。中国创业者的工程资源性价比高，执行力强。只要产品品位达标，执行力会决定是否能抢得用户心智、 率先破局。

• 为未来设计产品。主流基础模型，如 Google Gemini、Veo 3 等，能力发展迅猛，现在不成熟、不便宜的技术，将很快完善、降本。产品需预判技术趋势。正如乔布斯引用一位传奇冰球教练的话：「我永远滑向冰球将要去的地方，而不是它现在的方向。」

• 生而全球化（Born to be global）。AI 是全球机会，全球化视角将决定你能否捕捉最大机会。

石建平 天使投资人/创业导师

成功的出海创业者往往具备包容心态、敏锐判断、快速执行力和结构性思维。他们深刻理解自己在哪些场景具有比较优势，并以此为基础，在全球市场找到突破口。

全球市场意味着陌生环境，对团队在战略判断和执行上提出了更高要求，我认为有三点关键素质：

• 比较优势识别能力

创业团队需要清晰认知自身在全球竞争中的比较优势。例如，是否能借助中国在供应链、软硬件结合或移动互联网时代沉淀下来的经验来攻入特定市场。

• 选择与判断力

要看团队整体的选择逻辑，包括目标市场的选择逻辑、目标用 户和场景的清晰定义。如今，全球场景快速演化，战略判断必 须体现出高度一致性和迭代能力。

• 组织与执行机制创新

优秀创业者不仅在产品上使用智能体思维，更能将其运用于组织管理与运营流程。例如，客户获客、客户成功、研发流程都 可部分或全部由智能体驱动，以提升组织效率。传统方法已难在全球竞争中维持优势。

「出海」的打法与国内截然不同。在选择市场时，建议错位竞争，利用自己的比较优势，例如市场上错位竞争，避开美国，转向中东、拉美等增长市场；在打法上，可以通过打专业用户市场，借鉴国内移动互联网红利时期的经验。

05投资人看好哪些赛道？有四类 AI 产品值得投资

郑庆生 红杉中国合伙人

• 双边网络效应产品（极稀缺）

这曾经是 PC 互联网和移动互联网时代最强的护城河。如果创始人能做到 DAU 百万量级，并构建起内容服务商品的「消费者—供给者」的双边关系网，后发者几乎很难超越。但目前AI产品多是单边交互：用户对 AI 模型是「多对一」的使用模式，一旦「那一个模型」大幅度升级或者迁移，用户就可能跟着转移平台。未来一定会出现 AI 参与的双边网络效应产品，但是就像微信或抖音当初没人能预见一样，我们现在也尚无法准确预测它的最终形态。

• 非共识路径

很多伟大公司，在早期都是非共识的。他们在「没人看得懂」 的时候做对了事情，也因此错开了巨头注意力，争取到了珍贵的成长窗口。

• 数据和场景优势

拥有数据和场景是一种长期护城河。比如 Apple，终端数据 闭环 + 原生场景，AI 化之后极易形成系统性壁垒。对于创业公司，如果能在垂类场景中尽早落地产品，并绑定数据流、 形成增长飞轮，照样可以构筑有效壁垒。

• 复杂产品

有些竞争力不是靠某个技术点或者某种打法赢出来的，而是产品模式、技术路径和商业模式三者之间的复杂耦合。这样的组合往往不是设计出来的，而是特定的团队组合长期磨出来的。 这种复杂性本身就是门槛，也正是大厂和其他竞争对手不容易快速复制的地方。例如使用 AI 技术软硬一体的产品。

投资遵循这四条核心准则

Sarah Guo Conviction 创始人兼合伙人 Mike Vernal Conviction 合伙人

我们的几条核心准则：

• 建立前瞻视角

要评估一家公司在 AI 领域的竞争力，我们有一个简易的衡量标准：每当有新模型问世，你感到欣喜还是忧虑？若你感到忧虑，可能意味着你的方向出现了偏差。如果你仅基于现有模型的能力边界进行开发，下一代模型极有可能将这些功能纳入其中。你应该在产品设计中融入前瞻性思维，积极挖掘并利用新兴技术带来的无限可能。

• 找准数据路径

尽管大众普遍认为，掌握海量数据的大型企业将自然而然地在 AI 领域占据主导地位，但这一假设往往与事实相悖。行业巨头们所掌握的数据可能并不适合用来训练 AI 模型，且法律限制可能会制约其使用。真正有价值的数据，往往是围绕特定真实应用场景的推理路径与评估方法。很多情况下，此类数据仍是未被开垦的处女地，为新入局者敞开了大门。

• 秉持第一原理

AI 领域瞬息万变，观点更迭之频繁，令人目不暇接。切勿人云亦云，盲目听信投资人或研究机构的论调，务必立足于对技术与市场的深刻洞察，独立做出判断。

• 优秀的创始人，出色的产品，缺一不可

我们所寻找的潜在投资对象可分为两大类：一类是我们凭借自身品味与理解所甄选出的优质产品。另一类则是对处于早期阶段的创业者进行投资，他们行动力强，品味出众，深谙客户需求，并能通过快速迭代解决问题。长期以来，这都是通往成功的秘诀。如今，AI 的到来，为他们打造产品提供了全新的利器。

我们尤其欣赏那些既拥有世界级专业领域知识，又具备所应有的高效执行力和核心特质的创业者。至关重要的是快速迭代的能力，特别是在一个瞬息万变的环境中。你需要的是那些拥有创造力和探索精神的人，他们能够洞悉技术的边界，快速学习，并不断开拓创新。

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