朱啸虎北大授课全文整理：技术会平权，重要的永远是人文和商业

来源|犀牛伯爵

9月16日，金沙江创投主管合伙人朱啸虎走进北大，做了一场将近两小时的分享。开场他只讲了一句话的立场：技术很重要，但更重要的是人文和商业。

这句话不是客套。整场分享他反复用过去二十年中国互联网的生死案例来论证一个框架——技术进步速度和扩散速度的相对位置，决定了创业和投资的游戏规则：技术跑得快的时候拼技术领先，技术一旦平权，拼的就是获客、留存、规模和防御。

他现场投过的被投企业几乎个个出场：滴滴、美团、共享单车、水下洗船机器人、AI角色扮演应用，以及一家"四个月十万 fork"的开源本地化搜索产品。后半场王小川被主持人请上台，两人围绕"技术派还是市场派""方向盘还是发动机"展开了一段罕见的名场面级对话。

以下是这场分享的全文整理。保留讲述顺序与问答节奏，只为可读性做了分段和小标题；个别录音辨识不清处在不改变原意前提下做了顺句处理。

目录

• 一、开场定调：技术会平权，重要的是人文和商业

• 二、二十年大浪淘沙：几千家公司，活下来的不超过二十个

• 三、三个S标准：市场规模、可规模化、可防御

• 四、腾讯与阿里：流量高地与买流量的人

• 五、商业模式的金字塔：社区、平台、产品

• 六、只做多对多：电影票的教训与滴滴的诞生

• 七、从出租车切入：创业不要教育市场

• 八、高频打低频：那些消失的公司都在讲同一件事

• 九、重新定义市场：DoorDash 与 Airbnb 的颠覆

• 十、用户留存才是及格线：六个月 20%

• 十一、技术进步与扩散的速度赛跑：光伏、电动车、机器人

• 十二、你的客户会变成你的对手

• 十三、前沿模型为什么失宠：从 token max 到 value max

• 十四、开源是终局：Linux 用了三十年，AI 可能只要五年

• 十五、AI 时代的机会：情绪价值、角色扮演与被证明的需求

• 十六、开源与中国软件出海：弯道超车的两条路

• 十七、被低估的具身机会：水下机器人与柔性装配

• 十八、现场对话（上）：与王小川对谈——技术派与市场派、方向盘与发动机

• 十九、现场对话（下）：同学们的问题

01

开场定调：技术会平权，重要的是人文和商业

很高兴来到北大，给北大同学分享过去二十年中国创业和风险投资的一些经验之谈。听说小川总上个礼拜来说北大做 AI，我想说：技术很重要，但更重要的是人文和商业。

我自己也是技术背景。虽然当年放弃了北大，但本科一直是交大的 EE，交大试点班，相当于清华的姚班。

说实话，每一个技术周期都很相似。技术周期刚来的时候，重要的是技术领先性和基础设施；等到全世界聪明人都涌进来，技术普及、平权的速度会非常快。一旦技术普及平权以后，重要的永远是人文和商业。所以我今天虽然是讲 AI，但过去二十年互联网和移动互联网的经验教训，特别值得今天 AI 时代借鉴。随着 AI 技术普及，后面的时代，创业和投资的关键业绩指标，会和当年的互联网、移动互联网很类似。

02

二十年大浪淘沙：几千家公司，活下来的不超过二十个

中国到今天为止，创业和风险投资差不多三十年历史：前面十年 PC 互联网，后面十年移动互联网，最近十年是软件和科技投资。前面二十年，中国风投投过的公司差不多几千家、甚至上万家。但今天活着的互联网公司还有几家？你手机上装的 APP 里，互联网、移动互联网时代的产品可能不会超过二十个。真的叫千里挑一、万里挑一。

所以今天这些企业为什么能活下来，值得每个人去思考。你今天做 AI 创业，过去两年技术很重要，但越往后，越接近互联网和移动互联网的逻辑：当年那些企业凭什么在大浪淘沙里活到今天、还活得很好，想清楚这个，比追模型更重要。

再看最近十年的软件投资。2020、2021 年，中国 VC 投了很多软件公司，结果很失望。美国今天已经没有 VC 投消费端应用了，过去十几年最好的回报都在企业端、都在 SaaS，投 C 端的 VC 基本被淘汰光了。

中国为什么相反？答案现在很清楚：软件就是服务业，和餐饮、按摩、律师、审计师一样。全世界的服务业收费金额类似，币种是当地货币——美国软件收美元，中国软件收人民币。所以不是中国企业不愿意为软件付费，而是中国企业为软件付的是人民币，规模很难做上来。

第二，美国的软件企业天生国际化（都是英语），中国的软件企业出海打大客户销售很难，五六年前没有这个基因。但 AI 时代，中国的 C 端应用有可能像电动车一样弯道超车——只是打法完全不同，后面会展开讲。

03

三个S标准：市场规模、可规模化、可防御

互联网企业怎么判断投资标的？我们二十年前就讲三个 S 标准（Scale, Scalable, Sustainable）。

第一，市场规模要足够大。至少千亿美金的盘子，做成第一名能拿到一百亿美金，这才是一个让投资人兴奋的点。在大的市场里捞鱼才比较容易，第一名、第二名、第三名都能做得足够大。

第二，能不能迅速扩大（Scalable）。投资人给你的是风险投资，是让你迅速扩大规模的。为什么软件在中国难？太多定制化，一旦要为客户定制，就非常难以规模化。为什么 C 端企业容易扩张？APP 是统一的，只要第一批用户喜欢，后面的用户也会喜欢，非常容易 scale。而且互联网最好的获客方式是口碑传播——AI 时代的增长倍速比互联网更快，唯一重要的驱动因素就是口碑传播。

第三，能不能防御（Sustainable）。孙子兵法说，未虑胜先虑败。中国最怕给大厂"打样"：你做了一个有意思的生意，但大厂一看就抄、就做，那你可能就是昙花一现。举个例子，过去两三年很多人投 AI 办公、AI PPT，OpenAI 一出来，这些独立创业机会大概率会被吸收进大厂的平台、AI 的 OS 里面去。

04

腾讯与阿里：流量高地与买流量的人

互联网企业里最成功的两个公司，腾讯和阿里，成功要素完全不一样。

腾讯是投资加赋能。为什么它能赋能？因为它有社交网络，是流量高地，流量一直往外溢。腾讯今天为什么能成为全世界最大的游戏平台？它刚做游戏的时候被用户骂：游戏很烂、很难玩。但今天它成了全球最大、最好的游戏公司——所有赛道都是从第七、第八名往前追的。

有人说腾讯在 AI 时代落伍了。说实话腾讯一直"落伍"，它从来不是靠先发赢的。它会烧钱换组织、交学费，大家犯完错误它把经验教训总结出来，然后靠流量高地反超。今天它还有微信，流量高地还在，AI 上落后一点很快能追上来——大家可以看到混元最近的表现还是相当不错的。

阿里不一样。阿里所有的布局都围绕交易、围绕电商：所有并购和投资都是为了买流量，把流量吸到电商里。所以阿里投资、并购的公司后面大多不成功——流量被吸走了，小的平台没有流量供给，很难受。

为什么说腾讯是流量高地？所有让人感到快乐的娱乐内容都在产生流量；产生交易、让人花钱的事情都在消耗流量。电商、直播打赏、购物，都要消耗流量，需要不断去买流量。阿里从 B2B 到淘宝 C2C、到天猫 B2C、到跨境，底层都是这个逻辑。所以阿里今天地位不够稳固，因为它要不断买流量，而流量越来越贵。互联网时代流量非常重要，AI 时代今天大家觉得流量不重要，往后流量同样会是决胜要素之一。

05

商业模式的金字塔：社区、平台、产品

商业模式不一样，决定了执行的难度完全不一样。我把互联网商业模式分了层：

塔尖是社区，最好的模式。社区是用户帮你拉用户。为什么？你用微信，你的朋友也用微信，你的用户体验才最好——所以用户会自发把所有人拉进来。你躺着睡觉，用户都在帮你拉新。

社区机会极少，几乎没有人能同时维护多个社区，社交关系会收敛到一个 APP 里，一个都是奇迹，两个已经非常了不起。国内微信已经很稳定；东南亚每个国家要么 WhatsApp、要么 Line——一旦任何一个国家渗透率超过 10%-20%，就会病毒式爆发，统治这个国家，剩下的只是零星的用户。这是可遇不可求、千军万马过独木桥的机会，最终只会剩下一两家。

中间是平台，大部分机会在这里。交易平台型机会，包括拼多多、美团、滴滴、携程，核心是运营效率和双边交易网络的建设，有很多运营技巧。

最难的是最下面的产品型公司。小米、盛大、苹果，都是伟大的公司。产品公司需要不断产品创新，一旦新产品不好，就会被用户骂。苹果的厉害之处在于：每一代新 iPhone 都被说"没有创新"，但大家还是要换手机。游戏公司当年都只有五倍市盈率——这一款游戏成功，下一款不一定成功。但今天老游戏公司（盛大、巨人）被证明形成了小社区，二三十年还能每年贡献十亿以上利润，生命周期极长。

06

只做多对多：电影票的教训与滴滴的诞生

社区可遇不可求，互联网最大的创业投资机会其实在交易平台，尤其是垂直型交易平台：滴滴、美团、携程。这里面最重要的是双边平台，而且是多对多的双边平台——供给方和需求方都是多对多，千万不是一对多。

当年电影票大战就是反面教材。十几二十年前，电影院门口一排在卖电影票的，盛大、网易、新浪都做过。为什么都做？因为电影票是最容易的获客手段——补贴十块钱电影票就能拿到一个年轻用户。但今天这些公司都消失了：电影票的出票系统只有两个，所以是"二对多"。用户是几千万上亿，上游只有两个系统，对接了两个系统就能卖票。一堆公司摆机器卖票获客，补贴一停就完蛋。后来整个赛道被美团收购掉了。

滴滴为什么值钱？滴滴有几千万甚至上亿的出租车司机；美团有上亿的外卖小哥，对应几亿用户，这是多对多。腾讯和阿里当年必须投美团、投滴滴，也因为这是它们自己的多对多业务，多对多业务需要系统性的能力。

挂号问诊为什么最难做？医疗服务太低频——年轻人一年到两年才去一次医院，每次都要单独获客，是最辛苦的生意，很难防守。蚂蚁花了那么多钱也守不住。豆包每天有二十万个医疗健康提问，这种低频服务自然会被大平台整合进去。

什么叫高频？至少一周用一次。一周一次，用户会把你留在手机桌面；一个月一次甚至更长，你的结局就是小程序——大部分用户不会为低频服务专门保留一个 APP。

07

从出租车切入：创业不要教育市场

当年我们为什么投滴滴、不投易到？易到比滴滴早两三年。怎么切、切的位置，太重要了。

Uber 在美国靠专车起来很成功，易到在中国创业时完全复制 Uber，从专车切入。但我们看到的预测数据，它每个星期只能做到计划的 20% 不到——模式和时间都不对：当时中国没人知道什么是专车，它雇了一堆销售去扫楼，问老板"需不需要专车服务"；智能机还没普及，还要给司机送智能机。很辛苦。

我们感觉看两个星期就有问题，等了两年，滴滴才出现。程维想得特别明白：必须从出租车切入。出租车不需要教育，而且当时出租车司机智能机渗透率在涨，只要"装了滴滴就能多接单"这个驱动足够，司机会自己掏钱换智能机，不用你送——他自己有换机的动力。这就是时间点到了。

创业公司千万不要想去教育市场：你没有这个资本，也没有这个时间。必须切入一个用户已经完全熟悉的行业。

程维当时一句话打动了我："我把出租车市场占到 90% 以上，再自己做专车。"策略非常清晰。当年北京还有个公司叫摇摇，一直在摇摆：一会儿做专车、一会儿做出租车。为了融资——当时投资人都是 Uber 的映射、认专车故事——它去做专车，专车起不来，又回来做出租车。摇摆是创业很大的成本。

很多人问为什么不做地铁？地铁用户量更大，所有人上班都坐。但地铁没有专车化的需求；而且地铁客单价一两块钱，打车二十块钱，台阶太高。从一两块钱往二十块钱升级很难；从出租车二十块往专车四十块升级，门槛低得多。获取了大量用户之后，能不能往上升级、赚更高毛利，决定这笔生意的天花板。

最近又看到一个创业公司，说"我用很低的价格获取了三百万用户"。我直接说，这用户根本不值钱——你往上升级服务他们也不愿意付钱，这是完全 to VC 的融资故事。很多 VC 不懂历史，看他几十万块钱砸了三百万用户觉得团队很厉害，其实这些用户毫无意义。冷启动用户在哪里、怎么定位，非常重要。

当年 O2O 兴起时很多人做家政、做按摩，今天还有。家政同样难扩展：不标准化。打车是最标准的服务，只关心从 A 到 B；上门美容、上门日居都很不标准，容易私下飞单。打车的司机很难飞单——你专门加司机微信、等他有空，概率太小；但家政阿姨就在你家附近服务几个客户，很容易建立私下订单关系，订单很难做大。当年 VC 投了不少 O2O 家政公司，基本都没戏。

08

高频打低频：那些消失的公司都在讲同一件事

在中国创业，可防御很重要。当年做优惠券的公司一茬接一茬，做会员积分、订位预约的也很多——订位预约的公司后来都被美团收掉了。做代驾、做大巴的也有。这些细分领域最终都会被领域里的大玩家收掉：靠一个细分领域守不住，大巴、拼车每一单收的钱很小，和打车收入没法比。

团购为什么能吃掉优惠券公司？你做优惠券要扫楼扫街拜访餐厅，做的事和团购差不多，但一单赚几分钱；团购一单赚几十块。同样的劳动量、收入差一个数量级的商业模式，是很难防御的。所以一定要在同样的赛道上找到最好的切入点——切入偏了，细分领域最终会被综合玩家吸收，而且被并购都并购不到多少钱。中国今天的并购很难收到好的回报。

互联网公司为什么能赚超额利润？必须遥遥领先当第一名，一般来说要 70% 以上的市场份额。美团外卖在千亿补贴大战之后又慢慢回到 70%：最低时在高客单价外卖上不到 60%，补贴战一停，又回到 65%、66%、67%。这就是韧性。达到 70% 的份额，在中国的利润率才会比较合适。

今天楼下又看到很多小黄车。共享单车是北大起来的，当年北大创新能力确实可以。今天的小黄车和当年已经物是人非，但需求点还在：全国每天平均五千万单共享单车。只是市场三家平分，哈啰、青桔、美团都过得很辛苦——份额差不多、生命周期两年、一年半回本再赚半年钱，还要承担维护运营成本。

当年 ofo 和摩拜如果合并，这个平台还是很有机会的。成为不了第一名，就只能很辛苦，甚至是为大平台打工。当年美团为什么收购摩拜？王慧文跟我说得非常直白，就是为了流量：共享单车每天全国五千万单。美团那时每天两三亿 DAU，还是觉得不够安全——在中国至少五亿 DAU 以上才有安全边际（微信、抖音都是十亿 DAU 起）。他那时候才两亿多 DAU，觉得危险，收购摩拜补一点流量。他说"蚊子腿都是肉"——大厂的逻辑就是这样，哪怕已经很成功，危机感依然拉满，要把用户基数再上一个台阶。

09

重新定义市场：DoorDash 与 Airbnb 的颠覆

你有没有能力重新定义一个市场？

美国 DoorDash 不是第一个做外卖的。最早做外卖的是 Grubhub——美国唯一一次打过外卖补贴战的公司，和 Seamless 合并后占了美国外卖 90% 的市场，已经上市了。DoorDash 是新玩家，它重新定义了市场：Grubhub 只做"餐厅自己配送"，只有足够大的餐厅才有服务员去送；DoorDash 自建配送队，帮所有餐厅配送，把市场规模直接放大一百倍以上。

Airbnb 也是。它不是第一个做房屋共享的，最早是 HomeAway，但只做旅游点、只做别墅、只做度假屋。Airbnb 把客厅里的一张沙发都算可以共享——同样的市场大了一百倍。

能不能把市场规模放大一百倍以上？能，你就有机会成为颠覆市场的新玩家。

但要注意平台依赖是双刃剑：在大平台上，你起来可能特别快，天花板却特别低。金融如此——大平台上几乎长不出大的创业公司，只能赚点小钱；滴滴上的创业者一年赚一两亿人民币就是天花板。第二个是对供应商的依赖：如果供应商像电影票一样只有两家，你也没有防御体系。第三个是从交易切到货品：从团购、优惠券切到货品，防御完全不同。还有管理难度——当年美团打饿了么：饿了么是大学生创业，融了 C 轮、二十个城市运营；美团全国铺开，你要不要跟？饿了么胆大全国跟进，招几百号人在上海总部培训几个星期，派到各城市打阵地战，打得很艰辛，最后还是被美团压着打。大学生创业，管不了上千号人的仗。

10

用户留存才是及格线：六个月 20%

最后讲用户粘度，这和 AI 时代一模一样，最终还是看用户留存——你能不能把用户长期留下来。VC 给你钱是让你获客，获客之后能不能留下，特别特别重要。

我们一般看月留存：六个月以后保留 20% 以上、第二个月保留 50% 以上，才是及格线。最好的情况是只留下 20%，但这 20% 花的钱是原来的 40%——留下来的用户付费翻倍。

11

技术进步与扩散的速度赛跑：光伏、电动车、机器人

最近这几年的技术投资，和互联网投资有一样的地方，也有不一样的地方。

互联网投资一般有先发者优势：任何新东西刚出来，投前三名基本都能赚死——因为获客成本是零，所有人都"这么巧，我要用它"。后面进来的人要花十倍、二十倍的成本获客。

但技术投资不同。技术有很强的后发优势：先发者要花很多钱趟坑、做研发，但一旦跑通，跟进的人非常快。比如美国今天做一个前沿模型要五到十亿美金，在中国可能只要 1%-2% 的成本就能跟上——两三亿人民币就够了。这就是为什么腾讯在 AI 上"从来不先发"也不怕：后面追很容易，有流量、有入口、有用户关系，可以花很少钱追上来。

所以关键是判断：技术进步速度快，还是扩散速度快？技术进步快的时候，技术领先性很重要——过去两年大模型就是如此，谁先发布前沿模型，谁获取一大波免费用户、口碑传播。但今天，发布前沿模型已经不能获客了：GPT-5 到今天使用比例不超过 10%，因为足够好的模型已经能解决大部分问题，没必要用前沿模型。不能获客、不能带来收入增长，反而暴露能力让对手追上，那谁还发布前沿模型？这就是 OpenAI 说要"pace the frontier"（放缓前沿）的重要原因。

中国在每个领域都在重复"后发者优势"的故事。

太阳能。还记得无锡尚德吗？施博士从澳大利亚回来创业，美国上市、市值很高，今天已经没了。太阳能面板已经洗了第三次盘，今天领先的玩家是通威股份——它主业是做什么的？做鱼饲料的。做硅材料已经没有任何技术壁垒，壁垒在有便宜的银行信贷、有资金厚度跟对手拼，谁能活到最后一刻。通威跟银行关系好、资金便宜，这才是它的核心优势。

电动车。电动车的盘也洗了三次。第一轮做电动车的都死了；第二轮是蔚小理，全行业亏损，投进去的钱远超蔚小理能带来的回报，还需要政府补贴。今天小米、华为领先，靠的是供应链优势、渠道品牌优势。华为每天发布新款、有这么多合作伙伴，可以把供应链玩到极致。

机器人。中国现在有两百多个机器人公司在做人形机器人，哪一个会跳舞、哪一个能打拳？我觉得某某（机器人）跌下来是有道理的——它太小了，跟欧阳剑一样，跳舞打拳有什么意思？技术扩散以后，在中国，关键成功要素完全变了：华为、小米能赢，靠供应链效率、渠道品牌、资金成本，这些都是创业公司不具备的。技术扩散以后，基本就是给大公司"打样"。

今天世界模型也是：昨天刚出来一百个世界模型，清华北大教授出来说要做世界模型，都是几亿、十几亿、二十亿的融资。但世界模型的技术路线还完全没有看清，OpenAI 的 GPT-6 可能直接就产出 VLA 模型。技术进步不清晰、扩散又这么快，创业是很辛苦的，投资人的风险也很高。

对技术创业来说，最重要的是判断：当前是技术进步速度主导，还是扩散速度主导。技术快速进步时，领先性重要；一旦进入扩散阶段，考量的东西完全不一样——这个中国反复证明过。

12

你的客户会变成你的对手

在中国更可怕的是：技术扩散以后，你的客户会成为你的对手。

地平线为什么上市后股价跌得厉害？因为比亚迪可能自己开发芯片。算过账：只要每年出车超过一百万辆，自研芯片就比自己买更合算。中国超过一百万辆车产能的车厂很多，车载芯片研发也没有那么难，技术已经扩散了。

余凯（地平线创始人）讲得很明白：既然你要自研，那我就和你合作、授权 IP。但授权 IP 和卖芯片的收入规模完全不同——本来卖一百块芯片，现在只能收二十块版权费，收入结构天壤之别。

寒武纪也一样：刚上市时华为是它最大客户，后来华为自研芯片；今天抖音也上市了，自己也要做芯片。中国最大的威胁就是：你的客户会成为你的对手。

美国最近也开始出现类似情况。美国有个很出名的垂直 AI 公司 Abridge，只做一件事：把医生和病人的谈话自动记录、写入病历系统。美国病历系统两大巨头之一 EPIC 占 50% 市场份额，是 Abridge 的股东、渠道。今天 EPIC 说我要免费提供这个功能——它判断 Abridge 再往前走，会反过来免费提供病历系统，所以必须先下手为强。作为股东和渠道方，反过来灭掉被投公司。

AI 竞争就是这样残酷。你如果不占据入口端，最终都可能被竞争对手消灭掉。Abridge 的 AI 功能本身没什么门槛——它做得早、有百万份病历，能训练到 95% 以上的准确率，一开始确实做得不错；但今天 AI 能力进步很快，EPIC 手里也有大量病历，做同样的事很容易。所以国内做同类型病历流水线的公司，即使创始人跟我说"历史数据多、准确度高"，结论也是一样：很容易被免费化、很难防守。最怕的就是你没有入口、只做一个很简单的 AI 功能，给别人做嫁衣。

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前沿模型为什么失宠：从 token max 到 value max

前沿模型的使用量一直在下降。GPT-5 的使用率一直只在 10% 左右徘徊；另一个数据是，前沿模型的使用率从最高峰将近 50%，降到前年的 45% 以下。

上半年大家讲 token max——什么任务都想用最好的前沿模型；今天大家都讲 value max——token max 太花钱，而且创造价值很小，查一个简单问题，根本没有必要用最好的模型。

前几个星期大家都在讲"GPT 斩杀线"和"巨头斩杀线"：开源模型对闭源模型是巨大威胁。这也是为什么 OpenAI 一直在降价——开源模型足够好、足够便宜，价格可能只是闭源成本的 5%，你不降价，大部分用户会切走。美国 token 价格从六七月份以后一直在往下走。

中国开源模型价格往上走，是因为算力不够，不是想涨价。梁文锋说"不涨价的话十个月回本，毛利其实挺好的"，但算账算下来被迫涨了价。所以开源模型的收入，取决于有多少算力——能产生多少算力就产生多少收入。如果开源模型性价比不够，独立模型公司以后存在的空间会越来越小。

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开源是终局：Linux 用了三十年，AI 可能只要五年

我个人认为，只要 MIT 协议彻底开源，开源模型会成为通用的智能宇宙。

这条路，互联网时代走过。当年 Linux 之前有过三家公司：Sun、惠普、IBM，三家专有的 Unix，都绑定自己的硬件、卖得很贵。结果呢？用了三十年，Linux 取代了所有 Unix——因为 Linux 可以在任何 x86 服务器上跑，特别便宜，互联网公司都重性价比，x86 成为主流，Linux 三十年干掉了所有 Unix。今天只有银行那些很老的系统里还有些专有 Unix，市场上已经看不到它们的身影了。

AI 时代这个速度会更快，可能五年。

对云厂商来说：部署闭源模型，消费或分成要给模型公司 30%-40% 以上；部署开源模型，自己全拿。我干嘛部署闭源模型？如果今天不是中美之间政治斗争，美国云厂商都应该部署国产（开源）模型。所以老黄（黄仁勋）一定要搞自己开源模型、收购对方，因为只有开源模型，云厂商才能赚到更多毛利、更健康的毛利。美国云厂商不拼（闭源模型）都死，拼了能再活两到三年。要提高 ROI，卖开源模型效果最好。总体来看，开源模型的普及速度会非常快。

我们和其他投资人不太一样，更强调商业和人文、强调性价比，看的指标也和别人不太一样，都是性价比最高的。最主要的原因，是过去二十年我看过太多失败的案例——这些公司曾经都很有名，今天都已经没有了。中国投了几千家上万家企业、砸进去几百亿美金甚至上千亿美金，绝大多数成了泡沫。

当年的商业模式很多都以"人性需求"为底：开心网偷菜很成功，王者荣耀又搞偷菜，Roblox 上也偷菜——每代人都在偷菜，需求点一样，只是表现形式不一样。当年的网盘没了，蘑菇街最先做出双列瀑布流，今天小红书都是跟蘑菇街学的——可是小红书还在，蘑菇街没了。为什么？它靠双列流打不过淘宝，淘宝学习很快，商品供给是它的一百倍。光靠简单的用户体验创新，只能活一阵子，然后给大厂"打样"。

创业的机会都在大厂不愿意干的地方。美国最明显：PC 互联网三大巨头，到移动互联网还是同样的巨头，只长出了 Facebook、DoorDash、Airbnb 三个——它们做的事，都是巨头们看不上、不愿意干的脏活累活。当年腾讯投滴滴的时候，腾讯董事会的人每天早上四点钟去出租车司机吃早饭的地方，看谁早起、谁有装备提议，给司机提供好的早餐、发订单。去了一天，第二天就起不来了。大厂不愿意干这些脏活，这才是创业公司的机会。

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AI 时代的机会：情绪价值、角色扮演与被证明的需求

今天大家为什么说消费端 AI 应用还没起来？因为 AI 太贵、太慢：token 套餐很快就用完，还要等重置；回答是一个字一个字往外吐。这就像当年拨号上网——慢、贵。我们确实还在 3G 以前的时代，消费端还早。

什么时候会起来？当规模像今天用户量这样起来（比如一百块钱随便用）、延迟大幅下降、答案一下出来，不需要用户写复杂 prompt（大部分人很懒，不愿写复杂 prompt，应用端要帮他自动生成），也不需要用户担心用什么模型（像今天一样自动帮你选）。到那个时候，就是应用端爆发的时间点。

关键在：第一款爆发的应用大概率在游戏端——像 iPhone 一样。iPhone 当年第一款风靡全球的是愤怒的小鸟和切西瓜：因为 iPhone 3 才有多点触摸。AI 到底什么功能是 AI 特有的、能产生第一款爆款应用，今天还早，需要创业者去创新。

但我们已经看到增长非常快的企业了。一家我们去年投的海淀企业：去年五月投的时候月收入不到十万美金，上个月做到一千七百万美金，这个月估计两千多万，还在每两个月翻一番——这是一个 AI 原生的细分应用，做角色扮演、提供情绪价值。

今天 AI 最大的三个场景：角色扮演、推理、视频，都有巨大的机会。角色扮演从 AI 刚出来时的 70%（token 占比）通宵发展，今天到 30% 左右，但量很大：豆包、DeepSeek、国外模型，20%-30% 的 token 消耗都来自角色扮演、情绪价值。这是非常大的场景，而且中国企业把这个做到了极致。

对比一下：《恋与深空》当年只能定义五个帅哥，今年想推出第六个帅哥，被用户拒绝了——"我就要养老"。AI 时代不一样：想要多少帅哥就有多少。这个 AI 原生应用提供十倍以上的用户体验，月收入已经超过《恋与深空》，用了短短两年时间。腾讯内部有三个产品在做同样的事，到今天产品还没上线——传统 3A 游戏大作的思路，两三年不上线是正常的；但 AI 时代，两年时间收入已经超过《恋与深空》了。AI 时代创业要更快，要更及时拿到市场的第一线反馈。

第二个机会：AI 玩具。上上个月去日本，给我们的日本投资人 LP 送了几个 AI 玩偶，他们特别喜欢。我提了一个类比：拓麻歌子（Tamagotchi），八十年代在日本风靡全球——那个年代技术手段做出来的只是像素级的小方块，画质差到不行，照样卖爆全球。所以 AI 的第二个机会是：在以前的技术时代已经被证明的用户需求，今天用 AI 提供十倍、一百倍以上的体验。

我们的 AI 玩偶在日本卖得非常好，因为今天的模型真的很强。有一个大阪用户说"我这个 AI 会说关西话"——日本和中国一样，大阪话、东京话、关西话、关东话都不一样，一个玩具说标准关西话，他觉得特别有意思。其实那都是模型的生成。创业的方式方法很多，关键是把模型用到刀口上，让用户感觉到不一样、感觉到情绪价值。

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开源与中国软件出海：弯道超车的两条路

前面说过，中国软件企业很辛苦：在国内只能收人民币，出海打大客户又难。

AI 时代，开源是最好的破局方式，一定要做开源。

我们投的这家公司涨得特别快，讲的是"超级搜索"（录音音译"超级战"）的故事：美国有个很火的产品，很好用，但太贵，而且企业普遍不愿意把数据给它（它最近的文档证明所有数据它都看）。我们的被投公司抢在美国产品之后，第一个做了开源的本地化版本——所有数据在本地，可以自己选接哪家 API。这一下子就打了"开源本地化"这个差异化：四个月做了一万多 fork，fork 比 star 更重要；商业化两个月，已经差不多三千万美金 ARR，马上要上协同功能——中国增长最快的开源软件之一。

为什么？因为中国软件行业要起来，90% 的机会不在定制化，而是把中国的开源 token 卖到全世界去、把软件开源化——以开源的形式卖到全球。开源，是今天中国软件走向全球最好的方法。

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被低估的具身机会：水下机器人与柔性装配

大家都知道我不喜欢机器人——那些人形机器人只会跳舞、打拳，两百个公司做出来的东西都太小了。但我们去年投了一个水下机器人，它洗船体。

我们投的时候它只有洗船这个场景，但媒体报道后，很多客户找上来：海关要查走私（水下查船体，中国近海海水浑浊，潜水员下去看不见，只能抽查；机器人下去就没有问题，现在每艘船都能查）；浙江、江苏、福建都在建海上光伏——中国近海很浅，只有 50 到 100 米，美国海岸线一出去几百米甚至三千米，没法建海上光伏、海上风电。中国光伏本来就供给过剩，政府买了去建海上光伏给 AI 供电，算得过来账。海上光伏下面要清洗：不洗就长藤壶、海藻、海带，台风一刮就倒。二十米、三十米以下人下不去，有生命危险，必须机械下去洗。

现在供给根本生产不过来，国内订单之外，海外订单也一样——港口船都要清洗。而且水下的泛化比陆地容易太多了：洗船、查走私、清洗海产养殖笼子（笼子上长海藻会闷死鱼），工作任务泛化跨行业很容易，因为都是水下机器人。

着眼商业化反而更安全、更容易。还要提一个秀肌肉的：今天 iPhone 推出了折叠机，十月份才发货，产能为什么供不上？因为折叠机铰链部分的安装非常精细，是一个机器人机械臂在安装。关键产能跟不上，苹果也不下几千万订单买机械臂装铰链。这个机器人专注于一个产品（柔性设备装配），在特斯拉上海工厂、苹果供应商里都大规模采用——非常聚焦，但很容易产生高价值商业价值。

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现场对话（上）：与王小川对谈——技术派与市场派、方向盘与发动机

主持人：Allen（朱啸虎英文名）特别善于为被投公司代言，带着被投公司到处打。我想问，现在还是"3G 套餐"阶段，你觉得什么时候才是应用创业的"why now"？

朱啸虎：信号已经有了。情绪价值、角色扮演上已经看到很多企业收入做得非常好、非常快，而且是大规模——几亿的收入，还在每两个月翻一番。规模已经够好，而且够便宜。

主持人：但这也是个悖论：情绪价值和 coding 是两个方向，coding 公司都被 Claude Code、Codex 打得很惨。到底该做什么，才不至于被大模型直接吃掉？

朱啸虎：情绪价值肯定是创业公司的机会——大厂自己不做游戏、自己也不愿意做这些事。coding 创业公司不容易做：泛化的 coding（包括 API）都是大厂的机会，但垂直领域有机会，比如我们投的做 AI 设计的公司，靠开源有机会在全球切出一块市场。国内市场的天花板不高，大厂又太猛，垂直应用都会被整合进大厂的"工作台"。所以 coding 要打就去海外——这也是中国弯道超车的机会：美国没有"WorkBuddy"这种东西起来，因为微软 Office 太强大，大家都用 Office、加个 Copilot 就行；中国没有 Office 这样的巨无霸，你可以彻底把 Office 丢掉，一个工作台把 PPT、Excel 全做好。中国企业完全弯道超车，但创业公司的机会也几乎被吃光了。所以垂直领域、海外市场，还有机会。

主持人：科技行业风投有系统性理论吗？二级市场有价值投资那套体系，风投有没有？

朱啸虎：只有适合自己的。一级市场比二级市场更主观——二级市场看财报，相对客观；一级市场更主观，每个人适合的不一样。能不能抓住泡沫，看每个人的本事，看你适应的方向和周期。

主持人：动互联网时代"高频打低频"是 Allen 很早就提出的框架。这个框架在 AI 创业里还适用吗？

朱啸虎：背后的逻辑是一样的：你能不能把用户留下来。高频打低频为什么成立？高频应用用户愿意把它保留在手机上，一年用一次的应用换手机就不会装了。AI 也一样。为什么情绪价值重要？它把用户的情绪和情感留在你这里——即使别人出更好的、更便宜的，用户也不会轻易迁走。怎么把用户留下来，永远最重要。

主持人：为什么投资大模型机器人？怎么看它们的发展？文旅应用场景其实并不多。

朱啸虎：我投它的时候，最主要场景是仓库分拣衣服——给服装电商分拣衣服，这个相对容易做：包裹固定、比较轻，而且仓库里人多（唯品会一个仓库两三千个分拣员），很容易被机器人替代。我们还是喜欢聚焦一个垂直场景，跳一下能够得着的——千万别说"一楼看三楼"，够不着就很辛苦。跳一下、够得着的东西，创业公司还能想一想。

同学：怎么看机器马？我在代理这个产品。

朱啸虎：在今天国内的氛围里是有机会的。国外有警察骑马巡警，国内警察可以骑着机器马巡警，这也是鼓励科创嘛。我觉得可以考虑。

主持人：今天我们把上次的嘉宾小川总请回来了。先问两个问题。AI 创业有两派：技术信仰派和市场信仰派，你们各自为什么选这条路？是第一性原理，还是约束条件？

朱啸虎：我考虑特别简单，就是前面讲过的框架——技术进步速度和扩散速度。技术进步快于扩散时，谁先发布新模型谁就获得大批免费用户和收入增长，技术是主导；一旦技术进步慢于扩散，就回到传统商业逻辑：获客、留存、规模。

王小川：我今天过来本来就是来听人家讲的，讲滴滴投资，不听白不听。你给自己贴标签说技术派还是市场派，其实很容易把自己坑进去——如果潜意识里认为"我是技术派"，就会觉得市场不该去敏感、去尊重。对一个创业者来说，千万不要贴这样的标签。技术是我们的强项，市场认知不足就去补这一课。不要用"技术对还是市场对"限制自己。

主持人：（对着现场）联想创投的老大也来了。我觉得还是有差别的。前两年投大模型的人其实是技术派偏多。但确实有一个时间点——像 Allen 说的技术扩散、token 价格到了一个临界点、任务成本足够低，doubling 速度特别快，那就要进入市场逻辑。所以 why now 特别重要，真的可以从第一性原理好好想这个问题。

主持人：上次小川讲了一个比喻：技术是发动机，决定跑多快；主观判断是方向盘，决定往哪开。从创业和投资视角看，到底方向盘重要还是发动机重要？

朱啸虎：这跟电动车很像：以前油车发动机造不好，发动机更重要；今天电动车让发动机简单化了，那可能方向盘更重要。跟时间点有关——什么时候什么东西稀缺，什么东西就重要。今天最稀缺的可能还是方向。互联网几千家公司剩下不到二三十家；AI 赛道也一样，情绪价值角色扮演，腾讯内部三家公司、我们投资的公司好几家在抄，全国上百张（团队）在抄——抄是抄不出来的，模型都差不多，但怎么把这个模型用好，有很多细节。方向的选择变得很微妙。

主持人：我昨天刚看了 Allen 在腾讯深网的专访，里面提了一个概念：和其他主流的投资人差 15° 的偏角。差 1° 完全一样，差 45°、90° 可能就偏了。15° 代表了对方向和速度的平衡。我有一个观察：2023 年大模型来之后，中国公司基本是跟进角色，老美在掌方向盘，我们跟进；互联网早期也是这样，后来中国开始输出模式。“哈萨比斯”曾比喻：美国人带大砍刀在亚马逊丛林里劈路，很艰苦很慢；中国人跟在背后，路劈开之后跟着走就快很多。所以今天中国大模型主力的选择，更多不是做方向盘，而是做发动机——低成本地 copy 跟上去。

但这个偏差大了，也可能带来团队和投资人的不信任。2023 年初我说 AI 来了，只有少部分投资人愿意跟我对话；有顶级机构做合伙人的朋友说"语言模型凭什么叫智能？就是 basic token 的统计模型"。我说可以造医生、做生命建模。那时候偏的不是 15°，是 90°，跟大家讲的根本不在一个维度，投资认可和团队都变得很难。马斯克做的东西很多时候跟大家的维度也是偏的，方向盘跟别人不一样，但他能控制得很好。不同国情、不同历史阶段不一样。大模型这一波顶级的创业者——头部几家，不管上市还是拿了巨额融资的，其实都处在"发动机"的状态里。

朱啸虎：我自己也创业过，我会选方向盘。赛道选择大于努力，选择真的决定人生。你刚才说的金字塔：上面是社区、中间是平台；你如果不幸选了游戏，也很好，但你的天花板就在那里。

王小川：我有个理解：互联网时代，北大比清华做得好——北大的 CEO，清华给他打工。遇到事没做顺，清华同学说"我修为还不够好，自强不息，改我自己"；北大同学说"这世界有毛病，我改变世界"。互联网时代往往是需求发现的创新，北大确实做得好：李彦宏做搜索，后面一堆清华同学跟着干。而这次硬科技时代，方向选择上没说要改变世界，只是技术直接突进去了——所以在 AI 目前为止，发动机比方向盘显得更有竞争力。

朱啸虎：那我觉得，在模型没有差异的情况下，又回到北大的时代了。

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现场对话（下）：同学们的问题

中美 AI 差异与泡沫

同学：中美 AI lab 谁更大？中国偏慢一点，但有基础建设保障（三电协同等）。还有，朱总投的水下机器人怎么克服柔性？马斯克的机器人都做不了系鞋带。

朱啸虎：总体上谈不上泡沫，需求很旺盛。但个别是泡沫：比如两万美金月费的东西，跟两美金一样，很难持续；一个模型自己赚 80% 毛利也很难持续。所以它才要放慢（前沿），主要是限制中国开源模型在美国的使用，否则它的价值完全守不住。中国和美国需求都很旺盛：梁文锋说买 GPU 十个月回本，美国成本高一点两年回本——都在水平线上，完全没有泡沫。硬件投资五年回本都还算可以的。从总体层次看，AI 才刚刚开始。

王小川：Allen 说没有泡沫，我同意，而且我可能更激进一点：这不叫泡沫，叫相变——物理学词汇，水到 100 摄氏度开始沸腾。它不是爆掉或退回去，而是变成一个新的世界形态。我们跟机器、AI 的关系会超出想象。我把这个时代不叫互联网时代、不叫智能时代，叫科学时代到智能时代的转变，比几次工业革命的科学价值都大。如果真说有什么问题，美国最大的问题是国债压力；中国每年有上万亿美金顺差，有这个底气，就立于不败之地。美国收入很高，但最后的问题可能不在 AI 本身，而在更大的金融秩序里。

角色扮演与互动式小说创业

同学：我是成都七中的，是小川学长的粉丝。我在做互动式小说创业，二次元角色扮演平台已经做得很成熟了，我们的突破点在哪里？

朱啸虎：核心一点，像主持人说的：能不能提高十倍用户体验。只有比现有产品提高十倍用户体验，你才开始做平台，这样才能控制速度。你在什么点上创造十倍以上的价值，这是关键。

AI 玩具与大厂模仿

同学：AI 玩具层出不穷，泡泡玛特火了之后很多人仿照它，我做一个 AI 玩具，大厂可能也来学我，怎么突出出来？另外怎么看黑客松的项目？

朱啸虎：（这两个问题很适合小川答）其实成本很低的事，成本反而很高：玩具连 WiFi 都连不好——模组藏在毛绒玩具里，信号穿不进去。很多门槛在 AI 之外：怎么把业务、技术做好，很难；卷积算法、AI 之外的技术做好了也是大门槛。今天 AI 虽然进步很高，但没有一个完美解决方案。黑客松做 POC、测试 idea 可以，但拿来创业，还有很多"AI 之外"的系统工程。把产品体验做到比过去好一个数量级，比技术好一个数量级，这很难。

应用会消失吗

同学：AI 应用在未来会消失吗？

朱啸虎：不会，互联网一样：几万家最后剩下二三十家，但应用不会消失。

A to A 会替代互联网平台吗

同学：AI 出现之后，会有 A to A（AI 对 AI）出现，替代以前的互联网平台吗？

朱啸虎：A to A 这个问题去年被讨论，今年已经没人讲了，所以特别有意思（说明框架过时了）。去年我们考虑过后来没投——太容易被运营化，容易投赢。

开源模型的利润

同学：AI 模型开源的话，利润会被（英伟达等）芯片公司抢走，模型公司承担研发成本，是不是对模型厂不好？

朱啸虎：梁文锋讲得很清楚：因为 AI 的核心价值太大了，你想全部自己赚是不可能的，必须把 90% 的利润让出去、自己赚不到 1% 的钱，才能真正做成这件事。所以必须开源。而且你今天开源，至少有 20% 的人会用你原厂开源的模型来赚钱——所以他要在云谷建算力中心，算力不够。只要有算力就能卖一部分收入。五年、十年以后，最少也有 1% 的人做这件事，弹性还很大。

GEO 技术流的转型

同学：我做了十年 GEO（生成式引擎优化），给字节提供 API 服务，字节是我的大客户之一。我这种技术流公司有没有未来？

朱啸虎：如果你太依赖某些大客户、大渠道，就很危险。做生意可以，做成一个很大的企业就难了。

开源模型二选一、算力与未来巨头

同学：未来 AI 独角兽或巨头将诞生在大厂，还是草根创业者？

王小川：不要妄自菲薄，也不要觉得"草根"就低人一等。你觉得别人（比你牛）才行，那就是自我设限。我们说怎么在大厂之间有比较优势，是因为我们有优势，自然就能想到这个词；当你觉得自己没优势的时候，还得去琢磨一下怎么建立优势。

非共识与信息过载

同学：过去一年大家从非共识走向共识（FOMO），你们如何在快速迭代中平衡信息过载和技术认知？

朱啸虎：我一直说我们和共识差一点，这两年的共识我觉得莫名其妙。互联网时代的共识最后都成立（金融网站、视频网站一开始被嘲笑不赚钱，后来证明都能赚）。但具身（智能）这块，我真的看每个公司（都觉得）怎么会给这么高的估值——算法太遥远了，路径还很漫长。

AI 硬件终端与主动性

同学：（问王小川）我在做 AI 硬件终端，百川在医疗领域没有主动性这个环节。

王小川：终端谈硬件还是主动性？主动特别重要。今天我会尽可能少用"应用"这个词——它在取代人，取代用脑子的人，或者取代有身体的人。人本身是主动的，所以主动性会变成后续 agent 或机器人特别关键的环节。

开源能力分散到个人

同学：把开源模型部署到每个人手机上，会不会形成非常复杂的东西？

朱啸虎：智能到了个人之后，对我们这样的人没什么意思，而且这已经不可逆了。

AI 三大场景：提效、娱乐、陪伴

同学：AI 接下来可能的几个场景？现在清晰的就是三大消费场景：提效（2%），口语（第一大），视频（被严重低估、很赚钱），还有算法推理。如果语音和算法推理都做完了，怎么办？

王小川：我会想得远一点。第一天创业的时候，有些场景很快就消失——比如写 PPT，今天拿 PPT 给谁看？最后大家是拿 AI 帮你看 PPT。当端到端的时候，很多工业文明带来的社会分工慢慢就没了。最后只剩三件大事：第一，让每个人更有创造力——你用 AI 与众不同、给世界留下点东西；第二，更快乐——视频、娱乐、陪伴；第三，更健康。其他可能都消失。

具身智能的数据悖论

同学：（问小川）具身领域有个悖论：模型需要数据，但没人愿意把数据喂给模型，数据转不起来。

王小川：（笑）这个问题应该问朱总。但我确实看到很多公司在场景里收高价值数据——之前人在工作，把它收回来，先训一版，再让 AI 机器人进去。现在收敛路径还很清晰（原文此处表述有歧义，按语境整理）：到底需要什么样的数据、什么样的算法去收敛，现在没人完全知道。GPT-6 这样的模型如果根本不需要人类数据，那干嘛还需要（海量）数据？现在整个方向就是在帮助我们收敛、帮我们清晰。

AI 自动化科研与创新

同学：（问小川）AI 自动化科研，对创新有什么影响？

王小川：AI 做科研，是 AI 成为人的伙伴之后，人类最终极的一件事。AI 会主导很多的创新。今天有各种观点说 AI 不能创新、得靠人，但大量的人会被 AI 取代掉。创新还在，但人在里面的价值会下降。

国资投资人：从美元 VC 到国资入场

同学：过去互联网投资是美元资本、VC 的天下；现在房地产下行、基建收益下降，更多国资进来。这个时代和上一个时代，投资人有什么体感变化？

朱啸虎：变化很大。第一，我们更关心怎么退出。这就是为什么我说偏移 15°：不敢偏移太多，偏太多退出很难、上市很难。15° 我还在竞争里、还在 AI 里，上市还可以；同时又可以有商业化、进步有安全边际。但今天这个问题问到我：现在国资进来，我觉得你还是少一点（偏），这样你又能讲很多故事——同时保证退出路径。

主持人：（收尾）特别感谢 Allen 今天过来跟咱们做探讨，再次给他们热烈的鼓掌。

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