啟明創(chuàng)投王世雨：AI應(yīng)用的爆發(fā)，需要一場(chǎng)商業(yè)模式的巨大變革來配合

過去兩年，全球科技產(chǎn)業(yè)最確定性的浪潮莫過于AI的爆發(fā)。從ChatGPT引爆全民關(guān)注，到百模大戰(zhàn)的激烈角逐，再到算力層、模型層的快速迭代，技術(shù)紅利正在以前所未有的速度釋放。

然而，在這一輪技術(shù)浪潮中，相較于模型層和基礎(chǔ)設(shè)施層的快速推進(jìn)，AI在應(yīng)用層，特別是消費(fèi)端的落地和商業(yè)化卻似乎始終慢了半步。盡管技術(shù)不斷突破，真正能夠大規(guī)模普及并產(chǎn)生可持續(xù)商業(yè)價(jià)值的C端AI產(chǎn)品仍然稀缺，這背后究竟是技術(shù)尚未成熟，還是商業(yè)模式亟待變革？

針對(duì)這一問題，在第20屆中國投資年會(huì)·年度峰會(huì)上，啟明創(chuàng)投合伙人王世雨以《AI浪潮下消費(fèi)端的機(jī)遇與挑戰(zhàn)》為題發(fā)表演講，系統(tǒng)闡述了其在AI應(yīng)用與消費(fèi)端的投資策略與思考。

王世雨首先指出，當(dāng)前消費(fèi)端存在兩類并行機(jī)會(huì)：改良式創(chuàng)新與顛覆式創(chuàng)新，后者有望深刻改變供需關(guān)系。與此同時(shí)，AI在消費(fèi)端投資仍面臨三重挑戰(zhàn)——AI在“save time”場(chǎng)景驗(yàn)證成功，但在市場(chǎng)規(guī)模更大的“kill time”場(chǎng)景還需觀察；用戶邊際成本不再為零以及面臨巨頭的競(jìng)爭，如何擺脫黑洞效應(yīng)。

最后他預(yù)測(cè)，C端AI應(yīng)用的真正爆發(fā)，可能需要一場(chǎng)商業(yè)模式的巨大變革來配合。

以下是現(xiàn)場(chǎng)實(shí)錄，由投中網(wǎng)整理：

今天很榮幸來到投中的年會(huì)，跟在座的各位分享一下啟明創(chuàng)投在AI，尤其是AI消費(fèi)端或應(yīng)用端的投資策略和想法。

先簡單介紹一下啟明創(chuàng)投在AI領(lǐng)域的布局。啟明創(chuàng)投從很早便開始布局AI這一大賽道，最早可以追溯到2013年，那時(shí)還不叫生成式AI，更多是NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)方向。過去十多年里，我們?cè)贏I賽道上一共布局了超過100個(gè)項(xiàng)目，累計(jì)投資金額約120億元人民幣或等值美元，其中有二十多家已成功上市或成長為獨(dú)角獸企業(yè)。

我們的AI投資框架，主要分為三類：基礎(chǔ)設(shè)施層、模型層和應(yīng)用層。比如在大模型領(lǐng)域我們投資了智譜，芯片領(lǐng)域投資了壁仞科技，模型層還投資了階躍星辰……這些企業(yè)有的已經(jīng)上市，有的已經(jīng)處于Pre-IPO階段。

目前市場(chǎng)上共識(shí)比較清晰的是基礎(chǔ)設(shè)施層和模型層，我們一直在積極布局。而尚未形成廣泛共識(shí)的，恰恰是應(yīng)用層。今天我想重點(diǎn)分享一下我們對(duì)應(yīng)用層的早期思考與布局。

在AI的C端或應(yīng)用端投資中，我主要從兩個(gè)角度來進(jìn)行分享：一是在AI浪潮下消費(fèi)端的機(jī)會(huì)，二是AI浪潮下在應(yīng)用端投資中所面臨的挑戰(zhàn)。

AI浪潮下，消費(fèi)端的兩類創(chuàng)新機(jī)會(huì)

首先在機(jī)會(huì)的層面。我們認(rèn)為，當(dāng)前有兩種創(chuàng)新正在并行發(fā)生。

第一種是改良式創(chuàng)新。其驅(qū)動(dòng)因素包括新智能（生成式AI）和新數(shù)據(jù)——通過新的智能底座（新模型或新智能體），我們激活了原本未被充分利用的存量數(shù)據(jù)，從而帶來了全新體驗(yàn)。比如我們現(xiàn)在在AI+社交、AI+游戲、AI+辦公會(huì)議/記錄，以及和運(yùn)動(dòng)健身相關(guān)的行業(yè)里面，都已經(jīng)有了布局。

以AI+社交方向?yàn)槔?，我們投資了一個(gè)約會(huì)和婚戀平臺(tái)“牽手”，創(chuàng)始人是原探探的創(chuàng)始人王宇。AI在其中扮演了什么角色？以往大家比較熟知的就是傳統(tǒng)的紅娘業(yè)務(wù)，她會(huì)幫用戶做一對(duì)一的服務(wù)，但是相應(yīng)的成本十分高昂，而AI可以通過智能數(shù)據(jù)為平臺(tái)用戶實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配和深度服務(wù)，讓過去昂貴的服務(wù)變得近乎免費(fèi)或成本極低。這就是改良式創(chuàng)新的典型代表。

還有一類是我們正在積極去看的，也是目前正在發(fā)生，但并沒有很快爆發(fā)或者形成市場(chǎng)共識(shí)的一類創(chuàng)新，就是顛覆式創(chuàng)新。我覺得顛覆式創(chuàng)新的底層驅(qū)動(dòng)因素，更多的是會(huì)深刻地改變供需關(guān)系。

比如我們?cè)诳吹腁I+教育和AI+醫(yī)療這兩個(gè)方向。在AI教育里面我們投資了“與愛為舞”，這家公司的創(chuàng)始人是原來高途的聯(lián)合創(chuàng)始人。在教育領(lǐng)域，如果用到了新的智能，可以把原來很多用一對(duì)一或者是小班這種比較高昂的教育體驗(yàn)，以很低的成本甚至是零成本給到所有的用戶，它從根本上解放了老師的生產(chǎn)力。在上一波的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)或者互聯(lián)網(wǎng)的大浪潮里面，教育平臺(tái)最大的成本就是老師，而用了AI這些新模型，包括“老師+AI”，會(huì)給老師的供給端帶來一個(gè)根本性的變化。

關(guān)于供需關(guān)系的變革，其實(shí)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期有一個(gè)比較好的案例，就是滴滴。滴滴最早只是一個(gè)信息匹配平臺(tái)，做的事情就是把出租車和打車的人做匹配，但如果只是這樣的話，市場(chǎng)規(guī)模非常有限。北京大概有六七萬輛出租車，算下來全國差不多100多萬輛，所以整個(gè)市場(chǎng)規(guī)模按傭金收入來算就是2億美元左右，市場(chǎng)規(guī)模也就到此為止了。但是后來的故事大家肯定都知道了，滴滴遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止擁有這樣的市場(chǎng)規(guī)模，就是因?yàn)樗阎蟮目燔?、專車，甚至其他類型的車都加進(jìn)來了。滴滴從供給端進(jìn)行了變革，而不只是在信息匹配上做了變革。

因此技術(shù)或新智能的顛覆性創(chuàng)新，往往是在深刻改變供需關(guān)系之后，帶來巨大的機(jī)會(huì)，我們認(rèn)為AI在教育和醫(yī)療領(lǐng)域正具備這樣的潛力。

AI在消費(fèi)端的三重挑戰(zhàn)

在應(yīng)用端、消費(fèi)端的AI投資中，也會(huì)遇到一些挑戰(zhàn)。

昨晚（注：4月22日）納斯達(dá)克指數(shù)又創(chuàng)了新高，背后驅(qū)動(dòng)因素主要來自光通信模塊、存儲(chǔ)，以及一直在漲的GPU芯片，這些是非常確定性的、共識(shí)性的AI大浪潮下的機(jī)會(huì)。但是也面臨很尷尬的一點(diǎn)，大家發(fā)現(xiàn)AI在應(yīng)用端總是“差點(diǎn)兒意思”，或者說大家都還在尋尋覓覓。

目前應(yīng)用端大體分為兩大類：一類叫“Save time”，更多的是幫用戶提高效率，例如個(gè)人或者一些中小企業(yè)使用的工具。另外一類是“Kill time”，消遣類，很典型的應(yīng)用就是抖音。

如果依照上一代移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)，從C端的角度來看，消遣類的市場(chǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于效率類的市場(chǎng)，這個(gè)大家應(yīng)該都有感覺。但是現(xiàn)在我們也同時(shí)看到，在美國有很多大廠在進(jìn)行很大規(guī)模的裁員，很多機(jī)構(gòu)包括VC/PE也提到一個(gè)觀點(diǎn)，AI現(xiàn)在最大的機(jī)會(huì)不是在于C端創(chuàng)造出來多大的價(jià)值，而是它已經(jīng)觸及到了勞動(dòng)力市場(chǎng)，這在美國是萬億美元級(jí)別的市場(chǎng)。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是，邊際成本不再為零。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，早期投資往往是建議公司盡快獲客，快速獲取用戶是成功的重要前提，所以那個(gè)時(shí)候投資人很看重DAU、MAU，可以先不看商業(yè)化，因?yàn)橛脩粢?guī)模大了總能變現(xiàn)。這是上一個(gè)時(shí)代告訴我們的互聯(lián)網(wǎng)鐵律。

但在AI時(shí)代，用戶增長意味著Token消耗增加，邊際成本不再是零。早期AI Native產(chǎn)品，不僅要為獲客向互聯(lián)網(wǎng)巨頭交“過路費(fèi)”，還要為用戶的使用支付Token成本。而這些成本大部分難以通過用戶付費(fèi)來覆蓋。比如做AI版的抖音，用戶刷短視頻，很難讓他們?yōu)槊恳粭l視頻付費(fèi)。這是AI時(shí)代與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的重大不同。

第三個(gè)挑戰(zhàn)，在AI時(shí)代，大家經(jīng)常說的一個(gè)詞——平權(quán)。AI平權(quán)不只給個(gè)人，也給企業(yè)帶來了機(jī)會(huì)。在面臨巨頭競(jìng)爭的時(shí)候，他們掌握的用戶數(shù)據(jù)是非常重要的生產(chǎn)資料或競(jìng)爭壁壘，這就導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)公司去做新的AI應(yīng)用端落地的時(shí)候，很重要的一個(gè)點(diǎn)就是要跟巨頭去做差異化定位。目前來看，更垂直、更獨(dú)立、更私有、更排他的數(shù)據(jù)，是可以稍微做出商業(yè)化和壁壘的。

最近兩年流行一句話："AI在吞噬軟件行業(yè)"，今年上半年，美股一個(gè)重要交易邏輯就是AI替代傳統(tǒng)軟件，因此軟件股今年表現(xiàn)非常差。近期比較明顯的一個(gè)例子就是Anthropic推出了Claud Design當(dāng)天，F(xiàn)igma——這個(gè)在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)師領(lǐng)域非常頂尖的軟件，當(dāng)天晚上就跌了10%，這樣的事例過去半年在工具側(cè)是非常多的，很可能大模型一次功能迭代，就直接把你半年甚至是過去一年做的所有工程化努力都掩蓋掉了。

我個(gè)人的預(yù)測(cè)是：C端AI應(yīng)用的爆發(fā)，可能需要配合一場(chǎng)商業(yè)化模式上的巨大變革。

以近期火熱的AI短劇為例。AI短劇在成本端是把真人短劇成本一下子給打下來了，最近我聽到的可以對(duì)標(biāo)的是：原來十集左右的真人短劇，拍出來成本大概需要20萬元；而如果用AI去做，同等質(zhì)量的短劇可能只需要三個(gè)人，大概用一周到兩周，成本在8000元就能做完，這肯定是對(duì)傳統(tǒng)制作成本的“吊打”。

但對(duì)于AI短劇是否能夠支撐起獨(dú)立的新平臺(tái)，這件事情仍存在很大分歧?，F(xiàn)在不管拍短劇也好還是拍短視頻也好，它的商業(yè)模式就是把劇或視頻的時(shí)長賣給短視頻平臺(tái)換取收入。AI短劇、AI漫劇、AI短視頻，用戶拍出視頻以后最佳的變現(xiàn)路徑還是賣給抖音、紅果以及快手，這是最實(shí)際也是利益最大化的選擇，這件事沒有變化。在這個(gè)大前提下，AI所謂的原生內(nèi)容能不能支撐起一個(gè)平臺(tái)？我認(rèn)為是需要一場(chǎng)商業(yè)模式的變革來支撐的。