要聊当下AI行业最有意思的观察者，朱啸虎一定在名单前列。这位金沙江创投的主管合伙人，从来不爱说场面话，他的判断往往直白甚至带点“泼冷水”，但正因如此，总能给行业带来最清醒的提醒。在2025 Inclusion外滩大会上，他再一次给出了自己的思考：AI的能力边界其实已经显现，而真正的机会，恰恰在模型之外。“明年应用肯定会大爆发，所以下一个字节，下一个快手，下个小红书，今年应该已经成立了”。

一. AI行业的天花板与新机遇：大模型之外的思考

朱啸虎的观点，总是从对行业现状的冷静判断开始。他认为，当前AI能力的上限已经基本明朗，这反而为创业者带来了更多机会。

1. GPT-5：能力上限已现，模型小型化是趋势

“GPT-5‘千呼万唤始出来’，但说实话大家都很失望。”朱啸虎直言不讳。他认为，Transformer架构下的通用人工智能（AGI）能力上限已经基本能看到，在核心智力上的提升空间非常小，更多的是在用户体验和成本上进行优化。核心问题在于数据瓶颈和推理天花板，盲目加大模型参数和数据量，不仅不会提升智力，反而可能损害性能。

这听起来似乎有些悲观，但朱啸虎认为，这对创业者来说反而是好事情。当大模型能力迭代速度放缓，提升空间有限时，创业公司的产品一夜覆灭的风险就降低了，应用层的机会反而会大量涌现。

因此，他预测未来两三年，模型小型化将是一个非常重要的趋势。通过精简和提炼数据，降低模型使用成本，提升用户体验，这对于中国创业者来说，是更有可能实现且性价比更高的方向。

2. 应用层的爆发：从文字到语音，再到视频

朱啸虎观察到，今年无论是中国还是美国，AI应用的Token消耗量都开始大规模爆发，大家不再“卷”大模型研发，而是开始“卷”Token消耗和应用落地。

去年爆发的AI应用主要是文字类，例如各种会议纪要，美国做医生和病人谈话纪要的Bridge，以及中国创业者做的Pro的钉钉会议纪要等都做得特别好。这些“无聊”但实用的技术，反而最容易商业化，且技术难度不大。

而今年，一个明显的趋势是语音类AI应用开始爆发。现在的语音模型已经非常成熟，用户几乎听不出AI和真人声音的差别。朱啸虎举例说，如果用户听出是AI打来的电话，80%的用户会立刻挂掉，而听不出是AI的挂断率只有25%，这个差别非常显著。

他甚至预测，今年下半年或明年，基于视频的各种AI应用也会爆发。未来两三年内，当生成视频或语音的延迟降低到1秒左右，几乎可以忽略不计时，这类产品将有巨大潜力，甚至会颠覆所有的内容生成方式。

二. 创业者的“护城河”在哪里？AI之外的价值

这是朱啸虎一直在反复强调的核心观点：所有AI应用的长期壁垒都在技术之外。

1. “套壳应用”的本质与AI技术无壁垒论

朱啸虎直言，所有AI应用都是“套壳应用”。它们本质上是调用底层模型能力来完成某项工作，靠AI本身无法形成壁垒。大模型能力迭代太快，功能容易被模仿，在AI技术本身构建护城河几乎是不可能的。他认为，AI应用的核心能力并非来自AI本身，而是来自AI之外的综合能力。

2. 构建非技术壁垒：做“无聊”但有价值的“脏活累活”

既然AI技术本身难以形成壁垒，那么护城河就必须在AI之外寻找。朱啸虎建议创业者在“无聊”领域构建护城河：

• 深度整合工作流与编辑能力：AI生成能力再强大，真的商用可能还是差那么一点。最终5%到10%的细节微调，仍需要强大的编辑能力来完成更好的交付结果。例如，图像生成后，最后5%的细节仍需完善的编辑工具。他投资的一家AI创作者社区，就提供了复杂的编辑能力来优化图片。
• 复杂工作流或行业数据：深入行业痛点，解决实际问题，通过AI技术提升效率、降低成本或优化体验，这些垂直流程难以复制，能构成长期壁垒。比如医生和病人对话，AI自动将谈话转为文字、形成病历并录入系统，能大大节省时间。这些需要医疗知识和合规流程的领域，就是AI难以轻易替代的。
• 专有硬件与场景结合：朱啸虎看好结合了硬件的产品。他提到了几种专用硬件,比如会议纪要硬件：一个很薄的卡片，通过降噪和收音，能更好地录制会议纪要。；AI电子名牌：赋能线下销售，在卖车时自动提示销售要点，监控销售误导，并每天自动提交销售报告。

• “脏活累活”的重要性：他指出，美国移动互联网时代最终只出现了很少几家大型创业公司（如Uber、Doordash、Airbnb），它们都有一个共同点：一半是线下的苦活累活，大厂不愿意干。AI的发展同样如此，它去和现实世界结合，仍然需要Agent在现实生活中落地，去做交付结果。这些活靠软件公司是不愿意干的，这正是创业公司可能的机会。

3. AI Agent的未来与垂直化

朱啸虎抛出了一个引人深思的观点：“大模型会吃掉90% Agent”。他将当前的Agent初创企业比作早期互联网的个人站长——草根、工具导向、机会主义。他警告，许多Agent最终会被像DeepSeek这样的先进模型吸收或淘汰，因为Agent往往缺乏独特的壁垒，仅类似于模型的“包装器”。

他建议：Agent应专注于垂直细分领域，以避免被像Google这样的模型巨头“打穿”。通用Agent面临无关风险，而有粘性的Agent会从特定场景中出现。

三. 商业化为王：投资人眼中的AI项目评估标准

在朱啸虎的投资哲学中，商业化始终是衡量项目价值的核心标准。他警惕技术泡沫，强调投资和创业都应回归商业本质。

1. 留存才是金标准：警惕“Vibe Revenue”

朱啸虎强调，从PC互联网到移动互联网再到AI，只有一个指标是至关重要的，那就是留存。他嘲笑很多AI公司是“Vibe revenue”，即收入缺乏持续性，没有留存。很多AI公司融资时不敢提留存，只敢说ARR（年度经常性收入），将某一天的数据乘以360天。他指出，很多AI公司用户尝鲜后，第一个月付了钱，第二个月觉得也就那样，就不再续费了。在移动互联网时代，把用户招回来的成本是10倍以上，这几乎是不可能的。

所以，留存率的好坏，才真正证明了这些公司有没有后续的发展潜力。

2. “无聊”但有商业价值的AI应用

朱啸虎认为，真正适合商业化的都是我们称为“无聊科技”（BORING technology）。这些技术看上去不那么性感，甚至有些无聊，但却最容易商业化。除了前面提到的会议纪要和语音类应用，客服中心的对话Agent、销售的Oncall Agent、甚至玩具领域的对话Agent，都在这些商业化场景中。

3. 投资回报与门槛：快速验证商业模式

虽然AI Agent应用创业门槛和成本大幅降低，3个人的团队就能做出来，但竞争异常残酷。朱啸虎指出，硅谷的VC现在基本上要等产品上线，做到200万美元的ARR时才会投资。他提醒中国创业者，如果12个月内达不到500万美元的ARR，这样的创业公司可能就没人关注了。

因此，快速商业化，尽早验证商业模式，实现盈利，是获得持续发展动力的关键。

4. 对具身智能的谨慎：商业化路径的考量

朱啸虎对具身智能等新兴AI技术持谨慎态度。尽管炒作不断，但他认为其商业化路径不明朗，金沙江创投已批量退出此类投资。他区分了具身AI和针对特定用途的AI硬件，表示仍支持后者。这种务实的态度，反映了他作为投资人对技术商业化前景的严苛考量。

四. 中国AI创业者的全球机遇与挑战

在全球AI竞争格局中，中美是两大最具竞争力的市场和人才聚集地。朱啸虎认为中国创业者有其独特的优势和发展路径。

1. 中国创业者的优势：To C应用与用户体验

朱啸虎通过对比中美投资发现，在美国，增长最快的AI企业前十名中，有六个是做To B的，创始人大部分是老外。而中国创业者则更擅长To C应用。他认为，明年AI应用肯定会大爆发，中国创业者在To C领域大有机会。中国创业者最擅长的是在AI以外搭建用户体验和玩法的差异化，比如游戏化打法。

在智能硬件方面，中国在供应链成本和效率方面拥有优势。同时，中国拥有良好的AI生态优势。AI眼镜量产的细节很难把控，但在大湾区100公里内能找到所有供应商，碰到问题当场解决，这是中国创业者得天独厚的机会。

2. “出海”策略：避开“炮火”，寻求蓝海

朱啸虎建议中国团队拥抱“出海”策略。在海外（如日本、东南亚、中东等地区），竞争较低，执行力强，中国团队具有优势。他敦促创业者远离大厂的直接“炮火”，避免模型战争。

3. 差异化构建：回归人性与不变的需求

当大家都在用同样的模型能力时，产品的差异化在哪里？朱啸虎认为，差异都在AI以外。这些差异点在过往周期中已被广泛证明，只是有了AI以外，能提供更好的用户体验。他强调，人的需求在哪里是不变的，过去30年不变，未来30年也不会变，只是有了AI以后有更好的体验，有更好的产品形态。

五. 给AI创业者的肺腑之言：下一个字节、快手、小红书等你来

朱啸虎的观点为AI行业的从业者和创业者提供了深刻的警示与启示：

• 拥抱模型小型化和多模态：模型能力进入平台期后，成本和功耗将决定商业化成败；语音、视频会是下一波增长点。创业者应关注端侧部署、延迟优化和数据精简。
• 深耕垂直场景，构建非技术壁垒：医疗、教育、电商、制造等领域拥有复杂流程和丰富数据，能够形成专业壁垒。结合行业知识构建工作流和编辑工具，比单纯“换皮”更有价值。
• 融合硬件打造体验差异化：AI电子名牌、会议纪要卡等产品说明硬件是落地应用的重要载体，也是提升体验和壁垒的手段。AI从云走向端侧，软硬结合将成为趋势。
• 理性看待赛道，注重商业闭环：警惕技术炫酷却缺乏用户留存的产品。早期留存率和付费续费是判断项目价值的关键。

正如朱啸虎在Inclusion外滩大会上所说，“明年应用肯定会大爆发，所以下一个字节，下一个快手，下个小红书，今年应该已经成立了”。他鼓励创业者要有勇气去闯这星辰大海。

所以，与其在大模型的通用能力上苦苦追赶，不如将精力投入到AI技术与具体行业场景的深度结合中，通过解决实际问题来创造商业价值。构建数据、运营、产品和用户理解等方面的非技术壁垒，将是AI应用公司在激烈竞争中脱颖而出的关键。

希望这些见解能给你带来一些启发，祝你在这个充满挑战与机遇的时代，找到属于自己的那片星辰大海！