鉛筆道作者 | 黃小貴
去年，OpenAI 創始人山姆 · 奧特曼拋出了一個石破天驚的看法：在 AI 的助力下，創始人不雇傭任何員工，也能做出一家獨角獸公司（估值 10 億美元）。
在科技行業不少人看來，這已然是一個趨勢，只是時間早晚的問題。
從 2022 年 11 月 ChatGPT 問世以來，AI 賽道的熱門創業方向也幾經更迭。從高門檻的基礎大語言模型，到試圖改造傳統行業的各種 AI" 套殼 " 應用，再到多模態與智能體，再到近期的 AI 原生產品與新交互范式。
普遍認為，AI 原生產品與新交互范式是最有可能誕生 " 一人獨角獸 " 的方向。它們不再是給舊軟件加 AI，而是從零構建以 AI 為中心的產品，已經涌現出 AI 個人多模態助手（如 Fellou 瀏覽器）、AI 原生硬件（如 Even 眼鏡、Plaud 錄音筆）。
最近，鉛筆道與華創資本創始合伙人王道平就最新的 AI 創業機會、AI 創業者的能力、AI 商業化等話題做了交流。
王道平認為，現在留給 AI 創業公司的時間非常短，用戶一旦看到結果，就會立刻對你的產品形成判斷，容忍度非常低。而且一個好產品的雛形剛出現，大廠很快就會注意到并迅速跟進，這給創業者帶來的壓力是前所未有的。因此 AI 產品創業者一開始就要想好產品解決什么核心問題，甚至要考慮商業化路徑。
與傳統印象相反，當 AI 成為 " 共識賽道 "，融資反而變得更難、對 AI 創業者的要求反而更高，必須快速做出差異化，并且做到足夠大，才不會被取代。
他特別強調，AI 創業者不要避諱談商業化。" 商業化不是說第一天就一定要賺錢，但你至少要證明這個產品是‘ work ’的，是有人在用的。這非常關鍵。"
最近，王道平也加入了 Global AI 的投資人陣容，后者是一個面向全球 AI 應用創業者的超早期投資加速平臺，旨在推動 " 一人 AI 獨角獸 " 時代的到來。
以下是對話精華。
01 AI 底層技術仍在迭代，看好通用型應用
鉛筆道：自從 ChatGPT2022 年 11 月發布以來，AI 賽道的創業機會發生過哪些重大變化？
王道平：幾乎每年都在變。主要還是因為 AI 這項技術本身還處在快速發展的階段，還沒有進入一個 " 收斂期 " 或 " 定型期 "。不論是技術還是應用形態，很多東西都還不確定。
我們大概從 2022 年底關注這個賽道。當時 ChatGPT 出來，我們最早看的就是 " 大模型 " 那一波，關注點還是在模型本身，包括底層的基礎設施。
到了 2023 年，我們投了 Dify。它可以理解為在模型之上、面向開發者的一個中間層，幫助開發者更好地使用大模型或相關工具。
那段時間我們內部也比較關注 Infra（基礎設施）相關的機會，但不是最底層的那種，而是已經建立在大模型基礎之上的一些能力擴展。至于最早那批大模型項目，我們雖然看了一些，但最終沒有投。一方面是當時的估值確實比較高；另一方面我們覺得模型技術還不夠成熟，商業化路徑也不夠清晰。
而且，當時這個領域已經非常熱了，大廠也都在做。無論是 OpenAI 還是國內的幾家巨頭，基本上都已經在模型這一層上布局了。所以我們也能感受到，創業公司在這個方向上的空間其實不大，競爭壓力很大。
后來我們還投了一個叫 " 硅基流動 " 的項目，是在去年底到今年初完成的。這屬于我們對 Infra 層機會的持續跟進。
到了今年，又有新的趨勢出現，比如 " 智能體 "。智能體相關的 To B、To C 應用明顯變多，甚至還有很多通用型的方向。
比如 Manus 的出現，就很有代表性，是一個標志性的事件。現在我們看到，越來越多的創業者在往智能體方向做，也說明這個方向在迅速演化。
另外，還有一個方向是 "AI + 硬件 "。去年我們也投了 AI 眼鏡（Even）。今年在機器人、終端設備這些方向上也看到不少新機會。
所以整體來看，AI 賽道的創業機會是動態演化的，每年都有不同的重點。底層技術還沒收斂，明年可能還會出現新的方向。軟硬件兩端其實現在都有機會在不斷打開。
鉛筆道：你比較看好 AI 和哪些行業的結合？（醫療、教育、金融？）
王道平：我個人更看好一些相對通用、市場化程度高的行業。比如說消費領域，還有一些 To B 的通用工具型方向，當然 To C 也有機會。你剛才提到的醫療、教育這些方向，我覺得也確實存在機會，但這些行業本身比較特殊，有很多不是 AI 能馬上解決的問題。
像醫療、教育、金融這些行業里的 AI 創業項目，我們確實也見過很多，但挑戰也會更多、更復雜。不僅僅是產品和技術的問題，還有行業規則、合規、客戶獲取、數據隱私等等因素，這些都給創業者帶來不小的壓力。
像這些領域，你可能在創業過程中才會意識到，" 哦，原來這里還有這么多隱性門檻 "，這些不是靠產品或技術就能解決的。所以我們會更傾向于關注那些賽道相對開放、商業路徑清晰、用戶反饋快速的方向。
鉛筆道：你們投資 AI 項目的時候，最看重哪些方面？
王道平：我們主要投早期項目，所以最核心的還是看團隊。一個是團隊對 AI 的洞見，也就是他們認知 AI、使用 AI、做 AI 產品的直覺和判斷力，這包括產品化和商業化的能力。因為我們投的很多項目偏應用端，產品能力就顯得特別關鍵。
比如我們投的 AI 眼鏡項目，創始人本身就是一個非常優秀的產品經理。他不僅具備很強的產品能力，而且對這個賽道的判斷也非常到位。
雖然這些是創業公司，但他們對賽道的觀察和理解，其實已經是在業內處于比較靠前的水平了。所以我們會非常看重團隊對所在賽道機會的把握，以及他們能否打造出有產品意義的東西。
鉛筆道：有哪些 AI 創業方向現在看起來很熱鬧，但其實你們不會投的？
王道平：大模型。它對資金的消耗遠遠超出一般創業公司所能承受的范圍。
從第一天開始，它的商業模式就很不清晰。這個方向很多時候是技術驅動的，產品形態和變現路徑都很模糊。
而且大模型這個賽道本身是高度共識化的，所有人都知道這是一個重要方向。這種情況下，大公司天然更有優勢。無論是人才儲備還是資源整合，它們都能迅速投入和推進，創業公司在這個維度上幾乎沒有機會去 " 超越 " 它們。
就算你作為創業公司做出一個初步的產品，這條路也不是能 " 快速收斂 " 的路徑，你必須持續投入、不斷融資。但如果商業化能力又跟不上，你很可能融不到下一輪資金，公司就走不下去了。這是個很現實的問題。對于創業公司來說，融資往往是階段性的，而不是一次融夠三五年的錢。
還有就是，在這樣一個特別熱鬧的賽道里，估值也很難談得下來。對我們投資機構來說，我們也要考慮 ROI（投資回報率），如果商業化路徑不清晰、投入巨大，那對我們來說也是很大的壓力。
02 AI 創業者要盡早創造收入
鉛筆道：今天的 AI 創業者，在產品能力方面，和移動互聯網時代所需要的產品能力有什么不同嗎？
王道平：有幾個明顯的變化。
首先，現在對 AI 創業公司的速度要求非常高。不像移動互聯網時代，你可能還有一輪、兩輪迭代的時間，今天很多 AI 產品一上線，用戶就要看到效果。因為 AI 本質上是一種 " 即時型 " 的生產力工具，用戶一旦看到結果，就會立刻對你的產品形成判斷，容忍度非常低。
這導致創業者在產品試錯上的空間變小了，一旦不達預期，很快就會被用戶放棄。這是和過去最大的不一樣。
還有一個顯著的不同，是競爭節奏變快了。現在如果你做出一個有潛力的產品，哪怕只是雛形，大廠很快就會注意到并迅速跟進。即使它們做的產品只是 " 差不多 "，也能憑借資源、渠道、用戶基礎快速鋪開，這對創業公司來說壓力非常大。
移動互聯網時代你可能還有所謂的 " 靜默期 "，可以小范圍測試、不斷迭代。但在 AI 領域，現在基本上沒有這個窗口期。
現在的 AI 產品強調的是直接結果導向，不像以前可以先搞拉新、做留存，再考慮變現。現在你一開始就要解決問題，甚至考慮商業化路徑。產品一上線，整個團隊的能力，比如商業化能力、資源整合能力、融資能力，馬上就要體現出來。
所以今天對 AI 創業者的要求，不僅僅是產品能力強，更是對團隊構建、執行效率和資源統籌能力的全面考驗。
當然，產品本身的一些基本功，比如用戶洞察、功能打磨，和過去還是有共通之處的。但整體環境和節奏，確實和移動互聯網時代非常不同。
鉛筆道：剛才提到，AI 項目一個關鍵點是要盡快對用戶產生作用，另一個就是要盡快實現商業化。但現在行業里很多 AI 項目還難以商業化，你怎么看這個問題？
王道平：很有挑戰。雖然商業化不是說第一天就一定要賺錢，但你至少要證明這個產品是 "work" 的，是有人在用的。這個非常關鍵。
我覺得我們現在所處的階段還比較早，整個行業的發展沒有定型，也沒有形成明確的格局。就像當年移動互聯網起來的時候，你能看到一些標志性的好產品，比如優秀的社交應用、社區、電商平臺等等。但今天在 AI 領域，我們還沒看到明確的 " 贏家 " 或成熟模式，很多還在探索中。
不過，有一點是肯定的：好的 AI 產品一定是閉環跑得順的，也就是說，產品能被用戶持續使用，甚至愿意為之付費。現在不少智能體（agent）類產品或其他 AI 公司選擇出海，去做海外市場，就是因為海外用戶的付費習慣更成熟，商業閉環更容易跑通。
反觀國內市場，問題就明顯很多。比如現在像 " 豆包 " 這樣的大廠產品是免費的，甚至是長期免費的。那作為創業公司，如果你也做國內市場，你立刻就要面對一個現實問題：你怎么和豆包去競爭？
你可以選擇也免費，但那樣一來，公司未來的商業模式怎么成立？怎么講清楚你的商業化邏輯？你的預期在哪里？這些問題你是必須要解釋清楚的。
當然，并不是說做國內市場就一定不行，而是你要能拿出有說服力的路徑，去證明你在這樣的環境下，如何能夠實現可持續發展。
鉛筆道：在移動互聯網時代，很多成功的創業公司其實都融資了很多輪。這樣的情況會不會在 AI 創業中再次出現？畢竟現在市場上的資金看起來不像當年那么充裕了。
王道平：確實有這種可能，但也不好一概而論。其實我們看很多做得很大的公司，它們在早期并沒有融很多錢。像字節跳動、拼多多，其實從創業到能實現自我造血之間，所需要的融資并沒有那么大。當然，如果后來做大了，再去融資，那是另一個階段的事了。
我覺得有一點很關鍵，那就是今天市場上的資金供給確實變少了。無論是美元基金還是人民幣基金，市場化的錢都不多。國內現在很多錢其實是政府背景的，比如國資、央企或者一些產業基金。它們投項目時的邏輯跟市場化基金不太一樣，更看行業指向、戰略目標，而不是純市場機會。
作為 VC，我們以前可能更多是哪里有市場就投哪里，但現在很多基金帶有明顯的政策導向或行業傾向，這對創業公司來說，是一個不同的融資環境。
另外，AI 現在又是一個 " 共識賽道 "，這跟 " 非共識賽道 " 不一樣。如果你是在一個大家都認可的賽道里，理論上融資會更順利，但問題在于，你要在這個賽道里做出差異化、做到足夠大，其實門檻非常高。這時候挑戰未必是融資，而是能否真正做出規模、形成護城河。
鉛筆道：對現在的 AI 應用創業者來說，是否意味著需要更早地學會創造收入？因為市場上的錢變少了，已經很難像以前那樣靠多輪融資 " 撐 " 到商業模式成熟。
王道平：確實是這樣。今天的創業者需要更早地去解決收入問題。
不過現在的好處是，團隊規模普遍在變小，所以相對來說啟動成本也可控一些。
另一方面，現在的融資市場也和過去不一樣了。錢的來源和屬性變得更加多元。有些公司會去找產業投資，比如大公司來投，這也是一種方式。這種方式除了資金，還可能帶來渠道、資源、能力的支持。能不能找到適合自己的錢，也是當前創業者需要思考的問題。
當然，如果你能更快實現商業化，那就更理想了。比如做 AI 錄音筆的 Plaud，它就是不靠融資，靠產品直接賺錢，也挺好。這種路徑很值得參考。
但也不是所有公司都能這樣。有些公司，比如做機器人或者聚焦在商用硬件方向的，短期內就是不容易盈利的。或者整個市場成熟度還不夠，那它們就必須在發展的過程中想辦法解決融資和生存的問題。
03 AI 智能體的底層邏輯
鉛筆道：現在很多人都在關注智能體（agent）領域的創業。這類創業者，可能在哪些方向上更有機會？
王道平：我覺得各個方向其實都有可能，關鍵還是看創業者本身。
就像我們前面聊到的，比如說教育，雖然我承認這是一個門檻較高的領域，但如果創業者對這個行業有非常深入的理解，那當然是可以做的，也有機會做出好產品。
舉個例子，做外語學習的 " 多鄰國 "（Duolingo），已經是上市公司了，但它其實到今天還在快速增長，也已經引入了 AI 元素。它就是個很成功的案例。說明即便是一個大家覺得已經比較 " 舊 " 的方向，如果做得好，還是很有機會的。
我們作為投資人，其實很難提前歸納總結出哪些行業一定適合做智能體，或者說哪個方向一定更值得投。更多時候，我們是要看創業者能不能通過他們的理解和執行力，把這個事情做出來。
我們不是拿著一個既定的方向去找項目，比如說 " 現在教育適合做智能體 "，然后就去掃教育賽道。我們更看重的是創業者本身是否展現出對問題的深刻理解和解決能力，而不是先入為主地定義哪個行業一定行、哪個不行。
鉛筆道：在 AI 智能體時代，整個 " 流量分發 " 的底層邏輯會不會和移動互聯網時代相比發生很大變化？
王道平：我覺得會有很大的變化。尤其是一旦智能體真正普及之后，流量分發的基本邏輯可能會和移動互聯網時代非常不同。
過去在移動互聯網時代，所謂 " 流量的天花板 " 是用戶的時間。每個用戶一天只有 24 小時，扣除吃飯、睡覺等活動，能在線上的時間可能也就 10 個小時，其中用在刷短視頻、社交媒體等上的時間最多五六個小時。
所以以前所有的 APP、所有的平臺，本質上都在爭奪用戶的時長。比如字節跳動之所以這么有價值，就是因為它占據了用戶大量的時間；微信也是一樣。在這個模式下，一個用戶在刷抖音的時候，就不可能同時刷小紅書，這是一個零和博弈。
但如果將來智能體真的普及，那這個 " 時間 " 維度就可能被打破。因為用戶本身并不一定親自執行每一個操作了——他背后可能有多個智能體同時在運作。比如你在刷抖音的同時，智能體可以幫你刷小紅書、訂票、處理郵件。這樣，流量的分發邏輯就變了：不再爭奪 " 用戶的時長 "，而是爭奪用戶在背后調度的資源或意圖。
這會對產品設計、平臺機制、分發邏輯帶來非常深刻的影響。但當然，這個變化什么時候發生、會以什么節奏發生，現在還不好判斷。我們還是期待先有一批有用的智能體工具或技能被廣泛采用，然后再去觀察是否會出現新的平臺、新的主流應用形態。
