Manus上岸了，其他人呢？

出品｜虎嗅科技組

作者｜宋思杭、陳伊凡

編輯｜苗正卿

頭圖｜視覺中國

12月30日，對(duì)于中國AI創(chuàng)業(yè)者而言，是一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)刻：Manus被Meta以數(shù)十億美元收購，成了2025年底AI行業(yè)年末的“炸裂”新聞。

在一些AI圈知名創(chuàng)業(yè)者和投資人而言，這個(gè)發(fā)生于“AI應(yīng)用大爆發(fā)的前夜”的新聞，更像是某個(gè)未來趨勢(shì)的預(yù)兆：

“2026年注定是AI應(yīng)用大爆發(fā)之年，Manus的故事讓更多中國創(chuàng)業(yè)者去思考‘抱團(tuán)’的可能性。”

“一個(gè)中國團(tuán)隊(duì)，選擇在海外創(chuàng)業(yè)，最終通過硅谷巨頭變現(xiàn)，這個(gè)劇情可能會(huì)給未來AI圈的中國主角們很多啟發(fā)。”

蛛絲馬跡，不只藏于“Manus上岸”的劇情里，讓我們把時(shí)間“倒回”二十余天前。

2025 年 12 月 7 日，一個(gè)寒冷的冬日下午，北京中關(guān)村國際創(chuàng)新中心里聚集了上百位 AI 創(chuàng)業(yè)者。他們從不同城市趕來，帶著對(duì) AI 時(shí)代的熱忱與憧憬，走進(jìn)同一場(chǎng)路演。

人群中，有投身于AI游戲的多年歷史愛好者，也有四處留洋歸來的 00 后連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，試圖做 AI coding 界的“多鄰國”；還有年輕團(tuán)隊(duì)，希望用 AI 寵物去回應(yīng)“孤獨(dú)一代”的情緒需求。

與上一個(gè)云計(jì)算周期不同的是，AI 時(shí)代的創(chuàng)業(yè)者正在明顯年輕化。在這場(chǎng)奇績創(chuàng)壇 2025 年秋季路演日上，Z 世代（1995—2009 年出生）幾乎成為絕對(duì)主力。他們并不執(zhí)著于底層技術(shù)的宏大敘事，而更關(guān)心產(chǎn)品、用戶和真實(shí)場(chǎng)景。

同樣地，距離中關(guān)村一千多公里外的上海模速空間，一場(chǎng)圍繞 AI 的路演正在進(jìn)行。創(chuàng)業(yè)者輪番登臺(tái)，展示各自對(duì)未來世界的想象。這里同樣鮮少出現(xiàn)關(guān)于 Scaling Law 的討論，取而代之的，是一個(gè)個(gè)深入行業(yè)毛細(xì)血管的 AI 落地案例，正在悄然生根。

這場(chǎng)屬于AI時(shí)代的盛宴絕不僅限于國內(nèi)。

在硅谷，氛圍甚至更加火熱。今年的YC Demo Day之后，硅谷創(chuàng)業(yè)者們?cè)诰瓢伞?huì)議室、咖啡廳討論的關(guān)鍵詞已悄然改變。不再是“我們應(yīng)該用哪個(gè)模型”，而是“應(yīng)該如何把AI嵌入到產(chǎn)品和用戶增長里”。更夸張的是，AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目在2025年幾乎統(tǒng)治了Demo Day的主題和資本關(guān)注。

一場(chǎng)全球范圍內(nèi)的AI應(yīng)用爆發(fā)，正在加速成形。

值得注意的是，國內(nèi)今年終于出現(xiàn)了兩個(gè)MAU破億的AI應(yīng)用，它們分別是豆包和DeepSeek。放在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展語境中，這往往意味著一個(gè)應(yīng)用形態(tài)開始走向大眾化與成熟期。

據(jù) Xsignal 統(tǒng)計(jì)，2025 年中國 AI 應(yīng)用月活規(guī)模已突破 5 億，年度增長率高達(dá) 130.19%；而在海外市場(chǎng)，AI 應(yīng)用的擴(kuò)張速度更為迅猛，MAU 規(guī)模已達(dá) 15 億。

過去兩年，國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)更像是在回答“誰能把模型做出來”，但進(jìn)入到2025年后，尤其是在基座模型開始進(jìn)入到淘汰賽階段后，越來越多的AI創(chuàng)業(yè)者開始被迫直面一個(gè)問題：如果基座模型已經(jīng)進(jìn)入到“三分天下”的時(shí)代，那么應(yīng)用究竟應(yīng)該靠什么建立壁壘？

這種變化首先體現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)者的語言體系里。在越來越多的路演、閉門交流和投資討論中，“參數(shù)規(guī)模”“自研模型”出現(xiàn)的頻率正在下降，取而代之的是用戶增長曲線、留存率、單位 Token 產(chǎn)出、以及是否具備真實(shí)付費(fèi)能力。創(chuàng)業(yè)者們開始意識(shí)到，AI 不再是一個(gè)可以單獨(dú)被講述的技術(shù)故事，而必須被嵌入到具體產(chǎn)品、具體場(chǎng)景、具體用戶行為中，才能成立。

其次，國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者對(duì)“團(tuán)隊(duì)規(guī)模”和“組織效率”的理解，也在被重塑。YC Demo Day 上那種“不到 50 人跑出接近 1 億美元 ARR”的案例，在國內(nèi)的語境下，也并沒有那么遙遠(yuǎn)。今年大部分的AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目都形成了一種組織形態(tài)的新共識(shí)，即用小團(tuán)隊(duì)，并依靠 AI 放大人效。

但與硅谷不同的是，國內(nèi) AI 創(chuàng)業(yè)者面對(duì)的，是更為復(fù)雜的環(huán)境。市場(chǎng)規(guī)模、資本周期、付費(fèi)習(xí)慣，以及大廠在產(chǎn)業(yè)鏈中的位置，這些都決定了這股趨勢(shì)在國內(nèi)會(huì)呈現(xiàn)出不同的形態(tài)。硅谷討論的是“如何被生態(tài)并購”，國內(nèi)更多討論的是“如何與生態(tài)共存”；前者強(qiáng)調(diào)退出路徑，后者更強(qiáng)調(diào)在體系內(nèi)持續(xù)生存。

也正是在這樣的背景下，虎嗅科技組在今年密集走訪并交流了70多位AI創(chuàng)業(yè)者。圍繞 2025 年全球AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目中不斷顯露的結(jié)構(gòu)性變量，我們嘗試判斷2026 年 AI 應(yīng)用可能呈現(xiàn)的五大趨勢(shì)。

趨勢(shì)一：海外正成為中國AI應(yīng)用最熱誕生地

為什么 ARR 破 1 億美元的 AI 應(yīng)用，幾乎只會(huì)誕生在海外？

國內(nèi)關(guān)于 Manus 的討論，終于在今年年中那場(chǎng)風(fēng)波后逐漸降溫，又在2025年即將畫上句點(diǎn)之際，迎來新的、最后的爆發(fā)。

12月17日晚，Manus聯(lián)合創(chuàng)始人在即刻發(fā)文稱，“Manus ARR 已經(jīng)突破 1 億美元”。而后不到半個(gè)月的時(shí)間，Manus就傳出被Meta收購。值得注意的是，Manus是在短期內(nèi)迅速爆發(fā)，又在短期內(nèi)迅速商業(yè)化的一家AI應(yīng)用公司。

從時(shí)間線上來看，今年3月，Manus在海內(nèi)外市場(chǎng)幾乎同時(shí)爆發(fā)，3月底開始商業(yè)化，到12月，還不到九個(gè)月的時(shí)間，ARR破1億美元，最終才走向被收購的結(jié)局。

如果換一個(gè)問題來問：如果Manus沒有選擇出海，它還能否在如此短的時(shí)間內(nèi)走到今天？

把 Manus 放進(jìn)一個(gè)更大的參照系中，答案會(huì)變得更清晰。放眼全球，目前已被廣泛確認(rèn) ARR突破1億美元的 AI 應(yīng)用公司包括：OpenAI、Anthropic、Cursor、Lovable、Otter.ai、Glean、Sierra、AI21 Labs、Cohere、Suno，以及 Manus。

全球AI應(yīng)用ARR超過1億美元的公司，虎嗅制圖

在這份名單中，只有Manus是中國團(tuán)隊(duì)。

這也讓 Manus 幾乎成為了國內(nèi)AI應(yīng)用出海必參考案例。

但問題也隨之而來：為什么 ARR 破 1 億美元的 AI 應(yīng)用，幾乎只會(huì)誕生在海外？

Xsignal創(chuàng)始人劉震將其歸結(jié)為是“根”的問題。在他看來，國內(nèi)與海外資本市場(chǎng)，對(duì) AI 應(yīng)用的期待從一開始就并不相同。國內(nèi)資本更關(guān)注的是短期商業(yè)確定性：是否有清晰付費(fèi)場(chǎng)景、是否能盡快跑通現(xiàn)金流、是否可以被復(fù)制進(jìn)更多垂直行業(yè)；而海外資本更愿意為非線性增長下注，關(guān)注的是產(chǎn)品是否具備全球化擴(kuò)張潛力、是否有機(jī)會(huì)形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，以及能否成為下一代平臺(tái)型工具。

這種差異，會(huì)直接影響創(chuàng)業(yè)公司的生長方式。當(dāng)資本周期偏短、容錯(cuò)率偏低時(shí)，創(chuàng)業(yè)者往往更早進(jìn)入“證明自己能賺錢”的階段；而在更長期主義的環(huán)境里，創(chuàng)業(yè)公司被允許先把產(chǎn)品推向更廣闊的市場(chǎng)，再回頭驗(yàn)證商業(yè)模型。

從Xsignal的數(shù)據(jù)來看，中國AI應(yīng)用出海樣本中，有11個(gè)月活破1000萬的，23個(gè)MAU破500萬的和59個(gè)MAU破100萬的AI應(yīng)用。從MAU來看，這些出海AI應(yīng)用表現(xiàn)都遠(yuǎn)超過在國內(nèi)運(yùn)營的AI應(yīng)用。

也正因如此，虎嗅了解到，今年已經(jīng)有越來越多的AI應(yīng)用公司，在成立第一天就將注冊(cè)地放在海外，其中，新加坡成為最常見的選擇之一。它們并不是賺完國內(nèi)的錢再出海，而是從一開始就做好了一個(gè)假設(shè)：真正能撐起AI應(yīng)用天花板的市場(chǎng)，不在國內(nèi)。

趨勢(shì)二：抱團(tuán)成為活下去的方式

國內(nèi) AI創(chuàng)業(yè)至少比美國慢了五年？

硅谷的人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)幾乎持續(xù)了一整年，其中最具代表性的事件，發(fā)生在今年年中的 Windsurf 收購案。

這家AI編程工具公司，幾乎在三方巨頭之間完成了一次接力跑。先是業(yè)內(nèi)傳出 OpenAI 計(jì)劃以 30 億美元 收購 Windsurf；緊接著，Google DeepMind 出手，以約 24 億美元的整體方案挖走了 Windsurf 的 CEO 及部分核心團(tuán)隊(duì)；而在短短 72 小時(shí)內(nèi)，剩余的產(chǎn)品、IP 與業(yè)務(wù)主體，則被 Cognition 收入囊中。

故事情節(jié)跌宕起伏，卻并非偶然。這起交易也一度被視為硅谷AI應(yīng)用并購進(jìn)入白熱化的標(biāo)志性事件。事實(shí)上，像 Windsurf 這樣的案例，在今年的硅谷并非孤例，還包括Meta收購Manus。值得注意的是，2025年，Meta共完成收購4家AI公司。

總之，在硅谷，AI 應(yīng)用今年的敘事已經(jīng)足夠明顯，其已經(jīng)成為巨頭之間爭(zhēng)奪生態(tài)主導(dǎo)權(quán)的重要抓手。

但與之形成鮮明對(duì)比的是，今年在國內(nèi)幾乎沒有類似的并購案例上演。國內(nèi)市場(chǎng)上，也尚未出現(xiàn)出價(jià)數(shù)十億美元、專門收購一家 AI 應(yīng)用公司的交易。一位 VC 機(jī)構(gòu)合伙人對(duì)虎嗅表示：“國內(nèi) AI 至少比美國慢了五年，也沒有那種不計(jì)代價(jià)搶人的基因。”

但這并不意味著國內(nèi)大廠缺席這輪變局。相反，它們正在以更符合自身慣性的方式入局。

以騰訊為例，2025 年內(nèi)，其分別在 4 月、9 月和 10 月投資了 Manus、Born 和 Genspark，覆蓋了 Agent、C 端陪伴與搜索等不同應(yīng)用形態(tài)。相比大手筆買下一家公司，騰訊更傾向于通過小額股權(quán)+生態(tài)協(xié)同的方式，提前占位。

與此同時(shí)，另一條更具中國特色的路徑正在成形——合作而非收購。例如字節(jié)跳動(dòng)與弋途科技的業(yè)務(wù)合作，將AI能力嵌入到具體行業(yè)場(chǎng)景；騰訊與拓竹的合作，則是通過模型與平臺(tái)能力，直接接入3D打印與創(chuàng)作者生態(tài)。

這些交易雖然并不發(fā)生在股權(quán)層面，卻同樣完成了生態(tài)綁定。把這些現(xiàn)象放在一起，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)正在顯現(xiàn)的趨勢(shì)：2026 年，很可能不是 AI 應(yīng)用公司單打獨(dú)斗的一年，而是與大廠抱團(tuán)生長的一年。

對(duì)此，劉震對(duì)虎嗅表示，“一些AI應(yīng)用公司與大廠可以形成共贏，一方面，AI應(yīng)用公司借用大廠的生態(tài)優(yōu)勢(shì)，賺取流量入口，另一方面，大廠也能將各類AI公司納入生態(tài)伙伴中，擴(kuò)大自己的大模型和云的份額。”

在硅谷，這種“抱團(tuán)”表現(xiàn)為并購、挖人與資本強(qiáng)綁定；在國內(nèi)，它更有可能表現(xiàn)為投資+深度合作+平臺(tái)化接入。或者更準(zhǔn)確地說，在國內(nèi)的AI敘事背景下，誰能更早被納入生態(tài)、誰能更深地嵌入平臺(tái)，或許將直接決定其在下一階段競(jìng)爭(zhēng)中的生存空間。

趨勢(shì)三：增長策略變得越發(fā)重要

GEO賽道已經(jīng)擁擠不堪，但增長大戰(zhàn)才剛剛開始

在與虎嗅交流之前，硅谷創(chuàng)投機(jī)構(gòu)UpScale X合伙人AlanZong剛從最近一次的YC Demo Day上回來。這個(gè)由美國最大的知名孵化器發(fā)起的Demo Day，成為了全球創(chuàng)投圈的最大盛事之一，投資人們?cè)谏厦鎸ひ挕矮C物”。

在過去的一年，AI創(chuàng)投圈充斥著高增長的故事。成立兩年半的AI招聘公司Mercor，完成了C輪融資后，估值直接飆到了100億美元；被稱為“醫(yī)療版ChatGPT”的OpenEvidence，最新估值達(dá)到了120億美元；跑得早的AI編碼公司Cursor，去年已經(jīng)達(dá)到了290億美元的估值，今年進(jìn)入了瘋狂的收購期……

從全球來看，圣克拉拉谷聚集滿了十億、百億的AI巨獸。

曾經(jīng)，虎嗅在與一位投資人的會(huì)面中，他剛結(jié)束與一家初創(chuàng)公司創(chuàng)始人的會(huì)面，那是一個(gè)典型的技術(shù)背景出身的創(chuàng)始人，這位投資人結(jié)束之后問了他的投資經(jīng)理，技術(shù)上不懷疑，但你認(rèn)為這個(gè)團(tuán)隊(duì)在增長方面的能力如何？

這個(gè)切面，是當(dāng)下AI創(chuàng)業(yè)的縮影之一。增長，在如今火爆的AI賽道中變得越發(fā)重要。

“行業(yè)對(duì)AI應(yīng)用的總體預(yù)期越來越高。”UpscaleX合伙人Alan Zong說，在過去一年里，投資人被這些飛速成長的案例教育了一番，現(xiàn)在對(duì)初創(chuàng)公司有了更高預(yù)期。

所以在AI2.0時(shí)代，究竟什么是增長？

前不久，AI編碼公司Lovable的增長總監(jiān)在一次播客采訪中提到，傳統(tǒng)SaaS時(shí)期，依靠轉(zhuǎn)化漏洞、運(yùn)營動(dòng)作實(shí)現(xiàn)的高增長已經(jīng)在AI時(shí)代不奏效。AI時(shí)代的增長對(duì)創(chuàng)新、高頻產(chǎn)品迭代的要求更高，Lovable的發(fā)布速度極快，這位增長總監(jiān)表示，這是一種用戶“召回”策略，同時(shí)他們?cè)谏鐓^(qū)上也擁有數(shù)十萬用戶，并運(yùn)營活躍。

Alan表示，2025年的一個(gè)愈發(fā)清晰的趨勢(shì)，是初創(chuàng)項(xiàng)目更需要證明能在短短幾個(gè)月時(shí)間內(nèi)爆發(fā)成長到一定規(guī)模，市場(chǎng)只有看到動(dòng)量，才會(huì)愿意持續(xù)推進(jìn)。如果成長速度慢，且半年內(nèi)這個(gè)賽道就有同類項(xiàng)目，很容易在激烈競(jìng)爭(zhēng)中被市場(chǎng)冷落甚至遺忘。

增長的背后，是高PMF（產(chǎn)品-市場(chǎng)匹配）與業(yè)務(wù)支撐。SaaS的時(shí)代，做的是工具的生意，解決一層薄薄的需求，Agent時(shí)代，則看中的是全鏈路端到端的解決方案是否迅速被行業(yè)采納。Alan說，無論在中美，都有一批高估值的初創(chuàng)項(xiàng)目，由于高度共識(shí)，產(chǎn)品還沒出來，已經(jīng)估值不菲，但在美國市場(chǎng)，如果沒有進(jìn)一步的業(yè)務(wù)數(shù)字證明其PMF，很難能拿到下一輪的機(jī)構(gòu)的錢。

一個(gè)典型細(xì)分賽道，就是GEO（基于生成式AI的搜索營銷），在過去的一年里GEO賽道已經(jīng)擁擠不堪。我們?cè)凇癆I原生100”欄目的一篇文章中分析過這個(gè)模式，Profound已經(jīng)成為這個(gè)賽道跑出來的公司。但彼時(shí)投資人對(duì)GEO的看法并不樂觀，他們?cè)噲D尋找和證明GEO作為一個(gè)商業(yè)模式，往下走究竟能給市場(chǎng)帶來什么獨(dú)特價(jià)值？GEO的模式是一把雙刃劍，你可以獲得用戶，同時(shí)也會(huì)把用戶導(dǎo)到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那里。

不過Alan說，在去年上半年，他還在主動(dòng)尋找GEO的團(tuán)隊(duì)，但到了下半年，一下子冒出了幾十家GEO公司。他看到一些團(tuán)隊(duì)正在針對(duì)每一個(gè)細(xì)分垂類需求，提供創(chuàng)新性的端到端解決方案。“如果你只是提出要從GPT，Gemini這些大流量客戶端中獲得更多客戶和點(diǎn)擊量，那GEO更多只是一種工具。”Alan說。他今年下半年投了兩家公司，一家專門服務(wù)美國本土的線上零售商提升自身AI search基建，讓GEO吸引回來的用戶能留在自家平臺(tái)，另一家專門服務(wù)20多歲美國本土年輕人創(chuàng)立的品牌，提供全流程的TikTok解決方案，不僅給品牌提供實(shí)操工具，自動(dòng)化運(yùn)營社交平臺(tái)、進(jìn)行自動(dòng)化銷售、帶貨、達(dá)人對(duì)接和溝通，最終完成銷售的閉環(huán)。

趨勢(shì)四：ARR不再重要

Token消耗能否轉(zhuǎn)化為切實(shí)收入更重要

ARR，年度經(jīng)常性收入，這個(gè)指標(biāo)在SaaS時(shí)期一度被視為衡量一個(gè)產(chǎn)品商業(yè)化健康程度的重要指標(biāo)，是SaaS公司的“命根”，它把每個(gè)月的訂閱費(fèi)乘以12，作為年經(jīng)常性收入。ARR，1億美金，在SaaS時(shí)期是一個(gè)極為重要的門檻。Manus在不久前宣布，ARR破億。不僅是Manus，今年我們也看到了許多ARR高增長的神話。

這些令人興奮的增長故事的背后，業(yè)界開始清醒，ARR是否是一個(gè)虛幻的假象？AI2.0時(shí)期的商業(yè)化是否應(yīng)該被重新定義？

這個(gè)疑問的核心在于，如果AI時(shí)代商業(yè)模式的核心結(jié)構(gòu)與SaaS截然不同，ARR的相關(guān)度還有多高？

首先，這是一個(gè)會(huì)計(jì)游戲，一些AI公司為了刷高ARR，會(huì)把客戶的一次性預(yù)付款乘以12，作為ARR。另外，ARR之所以存在，是因?yàn)榧僭O(shè)明年還有這筆錢，但這件事在AI時(shí)代成了“玄學(xué)。第三個(gè)陷阱是，如果客戶的訂閱費(fèi)是每個(gè)月200元，但卻需要跑出上萬美元的推理成本，從ARR上看，這是一筆健康的收入，但利潤表上，卻慘淡得驚人。

“如果要看ARR的話，我就用充值送手機(jī)來一波營銷，立刻給你做到1億ARR的增長。“一位創(chuàng)業(yè)者如是說，但這有意義嗎？

如果不看ARR，現(xiàn)在的AI應(yīng)用公司更加被看重的AI能力是什么？虎嗅與多位業(yè)內(nèi)投資人聊過這個(gè)話題，相比之下，Token的消耗量是否能夠轉(zhuǎn)化為實(shí)際的營收，是當(dāng)下一個(gè)關(guān)鍵的衡量指標(biāo)，再往下翻譯一層，就是利潤率和用戶的留存率。

Alan提到了一家公司Genspark，其本質(zhì)是模型能力的提升，讓原來做不了的事情，現(xiàn)在能做的很好。盡管Genspark看起來是一家通用Agent公司，但其實(shí)質(zhì)是解決垂類問題的思路，例如訂票、語音、PPT等細(xì)分場(chǎng)景。更關(guān)鍵的是，每一次模型升級(jí)，Genspark的用戶反饋、體驗(yàn)升級(jí)的可視化程度都很高。Alan說，今年在幾場(chǎng)硅谷Genspark的活動(dòng)上，都會(huì)看到全球一線的AI算力，模型和企業(yè)服務(wù)公司的人出席。迄今為止，能大規(guī)模將token轉(zhuǎn)化為用戶付費(fèi)的公司，在全球都是稀缺的，一線AI公司都希望能夠把更好的AI基礎(chǔ)能力賣給GenSpark這樣的客戶。

在今年10月DevDay中，OpenAI泄露了一份Top100+客戶清單，這份清單中，有超過30家公司的Token消費(fèi)量突破1萬億。Genspark赫然在列，Genspark竟然能夠進(jìn)入OpenAI的Top30客戶，說明其不僅在C端實(shí)現(xiàn)用戶增長，更重要的是，在其自身的業(yè)務(wù)中深度使用AI。

因?yàn)镚enspark使用的模型不止OpenAI一家，還有Claud、Gemini等。Genspark的CEO 景鯤今年10 月在LinkedIn上發(fā)文稱Genspark的首月付費(fèi)用戶留存率為 88%–92%。

另一家將Token消耗轉(zhuǎn)化為可用的產(chǎn)品是HiggsField，其在此前公布的月收入留存率為86%。

他們的商業(yè)模式值得考究，可以概括為“積分制的分層訂閱+超額再購”的模式。免費(fèi)層送25積分，基礎(chǔ)版本每個(gè)月9美元，大約是15支視頻，當(dāng)月積分用完后，可隨時(shí)一次性加購 100/300/500 點(diǎn)“提速包”，價(jià)格高于訂閱折算單價(jià)，形成第二段收費(fèi)；未用完的積分月底全部作廢，以此逼用戶持續(xù)續(xù)費(fèi)。此外，他們還有一個(gè)月底清零機(jī)制讓用戶不得不持續(xù)付費(fèi)，從而把 token 成本波動(dòng)轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定循環(huán)收入。

也就是說，如果能夠用更少的Token消耗，獲得更多的營收，就證明這個(gè)AI應(yīng)用的商業(yè)模式是成功的。

趨勢(shì)五：傳統(tǒng)行業(yè)正在通過“AI原生”，被重做一遍

AI創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)可能要比企業(yè)本身更懂業(yè)務(wù)

“如果你不知道能做什么？就用Palantir的模式，幫企業(yè)做咨詢項(xiàng)目，協(xié)助做全棧式AI改造，把自己的PMF找到。“這是今年許多初創(chuàng)公司尋找自己PMF的方式。

Palantir，這個(gè)在2004年就成立的公司，在AI大模型到來之際迎來自己的高光時(shí)刻。Palantir最早為美國情報(bào)機(jī)構(gòu)服務(wù)，幫助整合反恐情報(bào)，后來它把這套能力搬到商業(yè)世界。

Palantir的模式給ToB垂直AI創(chuàng)業(yè)公司提供了一個(gè)反常識(shí)的啟示：做“重”才有壁壘。

Alan看到，如今在創(chuàng)投圈，許多25歲以下的年輕人正在做著傳統(tǒng)行業(yè)老兵做的事——用AgenticAI重新改造最傳統(tǒng)的行業(yè)，“這就像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，移動(dòng)原生的創(chuàng)業(yè)者，把傳統(tǒng)商業(yè)模式重做一遍一樣。”他說，而這些傳統(tǒng)行業(yè)里，藏著巨大的機(jī)會(huì)，甚至許多傳統(tǒng)行業(yè)，直接跳過SaaS，進(jìn)入Agentic AI階段。

都說2025年，是AI Agent的爆發(fā)之年，做垂、做深、做厚，是今年AI的趨勢(shì)。通用型AI已經(jīng)成為大廠的游戲，垂類AI是創(chuàng)業(yè)公司的生存之道，但這對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司的要求是——?jiǎng)?chuàng)始團(tuán)隊(duì)可能要比企業(yè)本身更懂業(yè)務(wù)。今年我們也看到了許多本身就是某一個(gè)行業(yè)的從業(yè)者出來創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)始人，他們深知行業(yè)痛點(diǎn)和knowhow。

初創(chuàng)公司要解決的是更具體的問題，做垂、做深。更關(guān)鍵的是，在垂類中把核心客戶的收入做高，這樣利潤就可以越做越好。

在不少投資人看來，未來這類的案例將會(huì)越來越多。

語核科技是一家做售前AI數(shù)字員工的企業(yè)，我們?cè)诎肽昵埃c其CEO翟星吉有過交流，他說，他們只和客戶聊三件事，你的核心業(yè)務(wù)流程是什么？痛點(diǎn)是什么？我們能幫你解決，愿不愿意付費(fèi)？

在尋找PMF的時(shí)候，他們每周聊4個(gè)客戶，一個(gè)季度聊100個(gè)，尋找合適落地的場(chǎng)景，最后他們選擇了先從制造業(yè)入手。當(dāng)?shù)谝粋€(gè)客戶在自己的售前業(yè)務(wù)中上線了語核的AI Agent后，銷售轉(zhuǎn)化率從5%提升到7%，營收扭虧為盈，翟星吉知道，這個(gè)模式走通了。

在我們聊完后的半年，語核科技進(jìn)入了一個(gè)快速增長階段，新增了20多家客戶，再與翟星吉溝通時(shí)，語核科技2025年的營收已經(jīng)突破1000萬元，團(tuán)隊(duì)在迅速擴(kuò)容。

還有一些AI應(yīng)用公司，正在將原來SaaS并沒有改變的行業(yè)，直接用AI進(jìn)行改造。

比如，有一家叫做Kirana AI的公司，為實(shí)體雜貨店打造AI商店經(jīng)理的產(chǎn)品，通過實(shí)時(shí)警報(bào)、數(shù)據(jù)分析，提高零售商的安全性和運(yùn)營效率。

這家公司的兩位創(chuàng)始人是哈佛的校友，其中一位創(chuàng)始人Nicholas Sleeper的家族在美國緬因州經(jīng)營了一家100年歷史的雜貨鋪，在親眼目睹父親親自運(yùn)營雜貨店后，他發(fā)現(xiàn)，經(jīng)營一家獨(dú)立雜貨店，利潤微薄。例如，他們會(huì)因?yàn)槿必泴?dǎo)致銷售額損失增加，員工會(huì)因?yàn)樵诠ぷ鲿r(shí)滑倒等危險(xiǎn)增加了店鋪的責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)，影響了銷售額，諸多瑣事分散了門店經(jīng)理在優(yōu)先事項(xiàng)——客戶服務(wù)。

因此，Kirana AI的AI門店經(jīng)理能夠直接和雜貨店的攝像頭系統(tǒng)集成，用于全天候的盜竊檢測(cè)、安全監(jiān)控以及即時(shí)缺貨通知，另外，他們還將很快引入代理工作流程來管理雜貨商最繁瑣的任務(wù)之一——查找競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格。

虎嗅最近還聊了一家叫做Mizzen AI的公司，他試圖改變的是擁有百年傳統(tǒng)的用戶研究行業(yè)。Mizzen Insight是這家公司的第一個(gè)用于用戶研究的產(chǎn)品，用過這個(gè)AI用戶研究的主持人Agent，可以讓傳統(tǒng)的用戶研究速度提升100倍，成本下降到十分之一。

創(chuàng)始人孫克強(qiáng)告訴虎嗅，用戶研究這個(gè)行業(yè)盡管有百年歷史，卻是一個(gè)“勞動(dòng)密集型”的行業(yè)，需要靠一個(gè)個(gè)人類主持人一個(gè)用戶一個(gè)用戶聊。這在過去即便是SaaS時(shí)期，這個(gè)行業(yè)的問題依然沒有被解決。但如今的AI，則可以實(shí)現(xiàn)高速并發(fā)的生產(chǎn)，把原來單線程、低并發(fā)的人力服務(wù)，提升到成百上千量級(jí)的并發(fā)，產(chǎn)能直接提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)。在孫克強(qiáng)看來，這里存在著平臺(tái)級(jí)的機(jī)會(huì)。

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