我覺得最值得做的中國，還是投資找到創始人自己真正為之興奮的事，而不是人練到某個「範式」而去裏麵做填空題，好色先生视频還是長兩更喜歡看到創業者能做一個「供給創造需求」的事，這應該會很開心。年半Manus辦公室有張海報，中國是投資推特截圖，大意是人練：一個矽穀VC朋友說，Manus讓他想起了矽穀黃金時代的長兩「oldsiliconvalley」——Nosecrets，justsheerexecutionspeed。年半。中國以下是投資出現在這篇訪談中的投資人們：Alphaist創始人-陳哲AtypicalVentures合夥人-邵帥創新工場執行董事暨前沿科技基金總經理-任博冰CreekStone創始人-李一豪、鍾陸歡高瓴創投合夥人-王蓓錦秋基金合夥人-臧天宇靖亞資本創始合夥人-何沛明勢創投合夥人-夏令線性資本董事總經理-鄭燦真格基金合夥人-劉元特別說一下，人練兩家新成立的長兩基金，從五源出來的年半陳哲做了Alphaist，從弘毅出來的李一豪、鍾陸歡做了CreekStone。新基金的GP很有趣，他們也成了創業者。采訪｜Nico編輯｜Nico、萬戶✨目錄1.Manus的成功對創業者有什麽參考價值？2.DeepSeek究竟改變了什麽？3.大模型六小虎，接下來如何？4.「模型即產品」是共識嗎？Workflow公司怎麽辦？5.元寶登陸微信，會複製拚多多的成功嗎？6.為什麽最成功的AI原生硬件Plaud沒有人抄？7.ARR指標對創業公司重要嗎？8.通用Agent是創業公司的機會嗎？9.Agent會如何改變傳統SaaS的模式？10.AICoding，中國創業者有什麽機會？11.AI陪伴玩具，為什麽做不對？12.泡泡瑪特的玩具不會說話13.怎麽看朱嘯虎關於「具身智能」的觀點？14.AIInfra比雲計算時代更複雜，有變化就有機會15.視頻生成可靈領先了，但整個行業都還在earlyadopter階段16.手機廠商做AI，對創業公司來說是好事17.對創業者sayno的原因是什麽？18.未來半年，早期創業者最應該做什麽？19.PMF的有效期變短了，M變複雜了20.下一代內容平台長什麽樣？21.Alphaist和CreekStone，為什麽要出來做新基金？22.機構當下的投資策略是什麽？23.市場上的好項目變多了還是變少了？24.投資人的角色正在發生變化25.最近在思考哪些問題？本文為合訂版本，各位投資人單獨的訪談原文，好色先生视频放在飛書知識庫裏供參考。文末點擊「閱讀原文」，跳轉至飛書文檔。http://geek.feishu.cn/wiki/XitKwsKJqiZie8kNPVLcVoVynKe01如何定義Manus的成功？FounderPark：Manus作為一家AI應用創業公司，引起了全球範圍內的關注，公司也順利拿到矽穀VC的投資。它對中國其他創業公司有怎樣的參考意義？創新工場任博冰：Manus有兩點很有意思：全球化營銷：作為一家中國公司，通過產品和營銷策略迅速獲得了全球範圍的認可，這是一件很難的事情。很多中國公司嚐試過，但影響力往往難以持久。海外融資：它探索並走通了「中國公司美國融資」這條路，這對好色先生视频很有參考價值。Monica這個團隊本身也值得研究。肖弘、Peak、張濤，這家公司從最初的連續創業，到24年其實有一段時間沒有找到第二曲線，後來Peak和張濤加入，做出來新東西，這個路徑也非常有研究價值，對好色先生视频在看新的公司時很有參考意義。錦秋基金臧天宇：他們能在北美拿到融資，我覺得是多方麵因素促成的：Manus團隊的努力是最重要的。他們通過PLG的方式實現了有效的增長，有非常陡峭的增長斜率，對於國內團隊引起矽穀機構的認知是非常重要的。海外也有一些機構會比較反共識地看好中國新一代創業者的能力和出海潛力，他們會做很深度的coach，也會帶來一些資源。AI放大了優秀Founder的能力邊界，這會是一個英雄輩出的時代。Manus團隊就是典型的AI時代的創業者畫像。錦秋要做的，就是做他們最堅實的後盾和戰友。線性資本鄭燦：Manus首次將多種現有AI能力，特別是模型推理能力整合在一起，提供了一個處理複雜、長程任務的驚豔體驗。之前的Devin體驗較差，DeepResearch雖然體驗好，但任務形態相對單一。Manus則展示了處理多樣化長程任務的可能性，這個體驗非常漂亮。Manus之前他們花了些時間探索，我個人理解，是內部在不斷調整以尋找PMF的過程。Manus本身可能不需要特別大量的人手花超過半年的時間開發，但關鍵在於團隊把握產品方向和及時調整的能力，尤其是在技術快速迭代的環境下，這非常重要。麵對一個「allmovingpieces」的局麵，他們沒有死磕最初的想法，而是在任何時間點都選擇一個當下最有可能爆發的產品方向和攻擊角度，持續調整，直到找到Manus這個突破口。這種在技術變化進程中的pivot能力很強。真格投了肖弘四次，why？FounderPark：真格投資Manus的邏輯是什麽？你們很早就知道他們要做Agent嗎？真格基金劉元：如果按「投Agent」的邏輯去找項目，永遠不可能投到Manus。好色先生视频曆史上投了肖弘四次，從他上一個項目開始。第一次創業：上一個項目，大家都知道了。天使輪：方向是做中國的Benchling，好色先生视频投了天使輪，那時還沒產品。第二輪融資：主要產品是Monica插件，買了ChatGPTforGoogle。當時Monica剛開始做。那時有人說這是「套殼」，沒技術含量。第三輪融資：主產品是Monica.im，收入已經不錯了。當時團隊跟投資人講的故事是想做「AI瀏覽器」，很多投資人並不看好這個故事。這個過程充滿了演進和轉型。它不是一個典型的「Agent公司」做出來的產品。就像小紅書，好色先生视频9年投了4次。如果你當年是想投「最好的內容電商」或「最好的內容社區」，你也不會找到小紅書。它最早做的產品是PDF攻略，跟內容、電商、社區都沒太大關係。FounderPark：蝴蝶效應Pivot了三次，真格都參與了。在不斷轉型中，你們具體看到了什麽特質？真格基金劉元：他不是三次山窮水盡被迫轉型，而是三次主動取舍。做類Benchling時：好色先生视频看到他用很少資源，在自己不算最熟悉的領域，做出了可用性和審美都很好的產品。轉向ChatGPTforGoogle/Monica時：好色先生视频看到他不僅有能力做出高質量產品，還能「壯士斷腕」，砍掉它去追逐更大的機會。這種戰略取舍和執行力很牛。同時並行開發Monica並取得增長，證明了他的多線程能力。Monica壯大，構思瀏覽器時：好色先生视频看到他抓住機會，在短時間內把Monica在海外做到了相當大的用戶和收入規模。他一個很少出國的人，做出純海外用戶的大體量產品，這非常厲害。雖然瀏覽器沒發，但再次證明了他對產品的極致要求和戰略定力。所以，這三次轉型，好色先生视频看到的都是他的進步，信心是越來越足的。Manus的出現，感覺是水到渠成。曆史上，真格很多成功案例都經曆了激烈轉型。從PC時代的聚美優品，到Anna投的小紅書，再到最近上市的地平線。FounderPark：Pivot是創業中的重要命題。從你們的觀察來看，成功的Pivot有沒有一些共性或方法論？真格基金劉元：首先我自己沒領導過轉型，可能沒有資格談。但從觀察的視角，成功的轉型往往不是因為原來的事做不下去了，而是在原有業務還不錯、甚至很順利的情況下，敏銳地發現了一個更大的機會，然後主動選擇。比如肖弘的轉型，Jasper的轉型，都是在實踐中真切地看到了一個更大的浪潮，然後決定去追。小紅書也是這樣。這種觀察往往是獨特的，因為你身處實踐之中，別人看不到。而不是說A做不了了，放棄，然後從零開始想B。很多時候，轉型是在已有基礎上，看到了實踐中湧現的、別人未必看得到的獨特機會。FounderPark：所以思考Pivot，不是隻在0-1或1-10不太順利的時候，反而是在居安思危的階段？真格基金劉元：理論上是，但越往後，轉型的沉沒成本越高。如果當時第一個產品已經上線，有了很多用戶和收入，他要砍掉去做完全不同的事，心理負擔肯定會重很多。FounderPark：團隊在Monica的哪個階段開始孵化Manus？真格基金劉元：瀏覽器產品當時其實已經做完了，好色先生视频甚至在一些內部活動展示過。但團隊不滿意，覺得它「長得太像瀏覽器了」，AI時代的瀏覽器，不應該「長得像瀏覽器」。Manus從某種意義上說也是個瀏覽器，但形態完全不同。FounderPark：做完發出來，好像也沒什麽損失？真格基金劉元：對，類Benchling那個產品做好了，我也跟肖弘說過，掛出去試試唄，有人用就用，沒人用就算了。他不發，就是不發。瀏覽器也是，好色先生视频都測試過，提了意見，他還是覺得不對，硬是沒發。這就是CEO的決策和取舍，他們對自己要求非常高，覺得沒達到想要的那種「different」的效果，就不出手。FounderPark：Monica是顛覆大家對「套殼」理解的非常重要的一款產品。真格基金劉元：對，這點肖弘非常牛x。我記得他在Manus發布前一個月還發過一條即刻，「相信我，殼有殼的用處。」FounderPark：蝴蝶效應這家公司的成長路徑對其他創業者有什麽參考意義？真格基金劉元：肖弘他們沒有什麽驚豔的背景，就是大學生創業，參加創業協會、黑客鬆，拿點天使投資。他的每一步，其他創業者並非遙不可及。不像有些天才創業者，你會覺得「哇，那是天才」。肖弘就是一步一個腳印，像蝸牛一樣往上爬。他一個國內團隊，沒什麽海外背景，做出了全球產品；非技術大牛出身，做出了JackDorsey、AndrejKaparthy、ThomasWolf都在轉的產品；吸引了非常厲害的人才。他經常說「平凡人做不凡事」，招人也不迷信光環。這說明了實踐、在環境中學習、迭代的重要性。02DeepSeek改變了什麽？FounderPark：DeepSeek爆火是今年最重要的黑天鵝事件，它改變了什麽？創新工場任博冰：DeepSeek改變了中國研究型公司的標準，不僅是商業化，還有影響力。好色先生视频最近有跟很多科研機構交流，也包括一些企業，比如阿裏的Qwen3，影響力是重要的標準。國內很多人工智能研究院，把Paper的標準也改了，甚至不發Paper也能畢業，教授不需要太多引用量也可以獲得大量的經費支持。Techreport、開源項目，這些好的成果都沒法用量化的方式判斷，有些開源項目的star數可能水分很大。真正好的東西，大家自然會知道，不用刻意製定標準。如果你糾結如何評價，可能隻是因為東西還不夠好。這是一個多年來大家心知肚明的問題，隻是過去不願意承認。讓大家意識到，其實學術圈的問題不止是算力的問題，還是機製的問題，甚至是目標管理方式的問題。很多研究不需要那麽多算力，而且最近，很多學員也拿到了非常多的算力。大家都在自我反思，追求第一性地做科研，做企業。DeepSeek對整個國內的AI生態，不論是科研還是企業的目標，都帶來了非常良性的變化。線性資本鄭燦：DeepSeek帶來了幾個關鍵變化：1.降低門檻與成本：它本身能力很強，處於第一梯隊。開源讓大家有機會自行托管或找到第三方托管，從而顯著降低使用大模型的成本。一個有趣的現象是，在2024年一整年，H200GPU的租金都在下降，但DeepSeek發布後，美國H200GPU的租金上漲了10%。2.促進小模型發展：開源模型讓開發者可以更低成本、更放手地去蒸餾出性能更好的小模型，這對開發者生態是極大的利好。3.普及推理能力：DeepSeek出來之前，除了OpenAI，還沒有公司做出來推理模型。它的出現直接刺激了各大廠紛紛推出自己的推理模型。更重要的是，DeepSeek完全開放了思維鏈，這為訓練推理能力更強的模型提供了寶貴的、廣泛的訓練數據。已經有團隊在利用DeepSeek的思維鏈數據訓練自己的模型了。這本身就是對行業的貢獻。4.加速AI商業化：DeepSeek的影響力，尤其是其強大的能力和開源特性，大大降低了AI的客戶教育成本。去年很多企業，包括大型企業，還在猶豫是否要用AI，業務部門需要費力說服老板。DeepSeek之後，這種討論和說服變得容易多了，很多企業開始主動詢問「好色先生视频該怎麽用？」，甚至「先不管那麽多，搞一個來試試」。這直接推動了AI的商業化進程。Deepseek證明了L2對L1產品的降維打擊明勢創投夏令：DeepSeek，尤其是R1帶來的生態影響對好色先生视频影響很大。如果參考OpenAI提出的AI能力L1-L5分級，其實已經明確來到了L2階段：L1：ChatbotL2：ReasonerL3：AgentDeepSeekR1和OpenAI的o係列可以看作是L2級別的模型和產品。L2的出現，對L1級別的產品是降維打擊。之前積累的DAU、工程優化等在L2麵前可能不堪一擊。這對好色先生视频的啟示是：1.L1層麵的競爭已無意義，必須升級。2.L3何時到來變得至關重要。好色先生视频已經看到L2對L1的衝擊，L3來了，對L2又是降維打擊。春節後好色先生视频跟國內和海外大模型公司交流，他們給出的L3時間點是超出好色先生视频預期的，他們普遍認為是一年之內，甚至更激進的認為可能就在2025年內就可以發展到L3階段。對投資組合的意義：模型公司：持續加大投入，像MiniMax，24年下半年就已經調整策略，模型要追求更高上限，瞄準L3。產品型公司：如果還停留在L1，現在麵臨的最大問題是你的L2、L3是什麽？必須前瞻性思考和布局，否則當前的投入很可能無效。Manus是一個L3產品的雛形。雖然在測評中比分高的部分並不是嚴格意義的Agent，他們對於需要多步推理和使用多種工具的任務完成度仍較弱，效果肯定滿足不了大家的需求，但它驗證了L3Agent產品形態的趨勢，它的出現肯定會對L2產品形成衝擊。對產品型公司來說，最迫切的是：盡快思考L2/L3形態是什麽：做規劃，明確時間表，哪怕是直覺驅動的，調整產品規劃和資源分配，向Agent方向演進。厘清與模型公司的關係：大多數產品型公司不具備自研模型能力。今天的模型公司正在持續提升自己的模型能力和模型邊界，提供模型、推理、Memory、工具等，提供一個完整的System而不是一個簡單的Model，目標是Agent能完成人80%的工作。這種情況下，產品公司應思考如何利用模型公司的能力成長，而不是跟他們直接競爭。聚焦專業領域：尤其是「SaveTime」類產品，應盡可能麵向專業人群、專業領域，避開模型公司能力邊界擴張帶來的直接衝擊，要考慮到模型公司能力和邊界的擴張對你的業務的影響。03大模型六小虎，接下來如何？FounderPark：對於現有的「六小虎」等模型公司，怎麽看後續發展？MiniMax的前景如何？明勢創投夏令：好色先生视频2022年初投資MiniMax的時候，大模型還是非共識。一年之後當共識形成，對好色先生视频而言就過了早期投資階段，2023年起所有新成立的大模型創業公司好色先生视频均沒有投資。時至今日，對於仍堅持做模型的公司，要跑出來，前提是模型能力持續保持在第一梯隊。這需要：1.充足的資源：錢、卡。2.強大的工程化能力和高人才密度團隊。3.戰略清晰：認識到模型需持續追求技術上限，產品的歸產品，不要以短期DAU等為導向，要有戰略的判斷和調整。好色先生视频依然堅定看好MiniMax，因為它：調整早：去年下半年已完成模型優先的戰略調整，而不是在DeepSeek之後。資源足：是國內創業公司中人才團隊、現金儲備、算力集群規模領先的公司之一。產品能力強：多個產品在細分領域保持全球領先。MiniMax同樣也將模型技術開源，並做了前沿探索，比如在Transformer底層有自己的創新，非共識的在國內走LinearAttention路線從而支持longcontext的「大海撈針」命中率極高，這在Agent階段會越發重要。FounderPark：真格投了Kimi，怎麽看？真格基金劉元：Kimi到今天，還是初創公司裏最執著於去拚SOTA模型、搶奪「皇冠上的明珠」的那一個。所以到今天，雖然競爭日益激烈和收斂，回頭來看投資月之暗麵仍然是作為一個VC最好的選擇。FounderPark：過去兩年，資金主要集中在模型層。現在模型公司融資似乎遇到挑戰，那接下來，市場上的資金會流向哪裏？Alphaist陳哲：反正我覺得不應該投模型，一個模型都沒投。我覺得模型不是一個VC生意，從VC的角度去做這個事情沒什麽意義。移動互聯網時代，真正浪潮起來的時候，也沒有很多人真的跑去做操作係統。你看上個時代，真正有底層平台型機會的創業公司裏麵隻有小米一家。華為OV都是老公司，而且當年都是直接followandroids生態。為什麽今天大家覺得一個創業公司可以去把技術模型的生態給做起來呢？我當時沒有想明白。移動互聯網真正出現機會的時候，其實是各種各樣新鮮的小東西會出現。我覺得今天跟當年的情況有點像。VC這個行業，就像我基金的名字，VC永遠是在尋找Alpha。VC肯定不是一個尋找Beta的遊戲。因為你要獲得venture回報，你一定就需要下注一個大家沒有那麽看好，或者大家不太敢bet的事情。那核心就是你必須找到這裏麵的非共識，必須找到這邊的Outlier。我覺得這是VC這個遊戲的本質，所有好的VCDeal都是這麽出來的。所有PartyRound的就沒有好deal。這是本質，但是大家會覺得不舒適，因為這個東西太反人性了。FounderPark：集中的大額投資，比如過去兩年的六小虎，現在也階段性結束了。Atypical邵帥：這其實涉及到在不同創新階段的投資邏輯。在理論創新階段，，風險極高，不確定性也大，因此更適合產業資本或非盈利組織，比如馬斯克和DeepSeek的模式，這不是VC的菜。在技術創新階段，VC們可以開始進入投資，但主要還是少數技術精英的遊戲，技術壁壘仍然較高。在產品創新階段，這也是市場最大的紅利期，也是VC的主戰場。此時，投資的重點回歸到產品、用戶需求和商業模式這些基本麵上。好色先生视频現在正處在從技術創新向產品創新過渡的關鍵拐點。這個階段將湧現大量機會，是早期VC的最佳時機。但也正因為如此，優秀項目將變得更加搶手，估值水漲船高。這對早期基金提出了更高的要求，要看得更早，決策更快，更果斷。靖亞資本何沛：在投大模型的時期，市場關注的是中國能否誕生OpenAI這樣的世界級AI公司，所以頂級的AI學者或科學家會大受青睞。但有這種背景和能力的創業者數量是少的。現在大家的關注點已經從大模型轉到了應用層。應用層創業的邏輯是完全不同的，頂級學者或大廠背景出身並不必然等同於能做出優秀產品。如今，大家似乎又回到了同一起跑線，比拚的是對場景的深刻理解、對用戶的精準洞察以及產品創新能力。理論上大家都有機會，我覺得創業項目會很多的。FounderPark：過去兩年投大模型是在尋找中國的「OpenAI」，現在結論趨於清晰，VC又回到了更擅長的領域，識別人、找到合適的應用場景？靖亞資本何沛：是的，之前投大模型公司是為夢想投資，現在頭部公司已經拿了非常多的錢，再投新的公司意義不是很大。但應用層投資才剛剛開始，目前看到的跑得快的AI公司收入起量快得驚人，也會刺激VC的情緒。應用層的投資邏輯，不是大模型領域投人才的稀缺性，而是要找到好的場景、找到真正懂用戶、能做出用戶願意花錢買單的產品的創業者。好色先生视频更想投「有理想但不理想化」的創始人。04「模型即產品」是一種錯覺FounderPark：怎麽看GPT-4o和Gemini2.5Pro帶來的「模型即產品」的討論？Alphaist陳哲：GPT-4o和Gemini2.5Pro做出這個結果也不奇怪。我去年年底去灣區的時候，跟幾個Google的前同事聊過。我的感受就是Google做出這個東西完全符合預期，而且Google還有更多的東西沒放出來。他們在多模態模型的訓練、數據和清洗這方麵的能力已經遠超市場上的公司了。這些可能還是反映了一個事情：基礎模型，尤其包括未來的多模態，以後的具身，在模型框架開始收斂的情況下，那肯定是誰有算力、誰有數據就會更有優勢。目前真正有算力、有數據的就這幾個大廠，所以他們得出這個結果我覺得完全不奇怪。創業公司應該更早地想明白，如果這個是個必然的結果，自己應該找一個什麽樣的位置？高瓴創投王蓓：之所以現在大家討論「模型即產品」，是因為好色先生视频正處在模型快速迭代，而產品尚未明確交付顯著成果的階段。也就是說，好色先生视频處於基礎設施快速演進的過程中。這個階段看到更多的是模型自身的變化，就是基座模型，包括語言模型、多模態模型，甚至具身智能模型，這些都屬於底層基座能力的迭代。但這是否意味著產品層麵的變化？產品層麵的變革才剛剛開始。高瓴創投很早就支持了模型公司。好色先生视频是MiniMax的最早的投資人，那還是2021年下半年，當時ChatGPT3.5還沒出來、大模型根本還不是融資主題。在投了幾家重要的模型公司之後，好色先生视频也一直在看產品。很多優秀的產品經理也希望能做出有特色、有亮點的AI產品。為什麽之前很難跑出好的產品，還是因為模型能力還不夠強。純語言交互的產品形態相對單薄，用戶更期待多模態體驗。而多模態技術在過去的迭代中還不夠成熟，產品經理想利用底層模型能力做出好產品，難度很大。這就給大家造成了一個錯覺，似乎模型本身就是產品。但好色先生视频認為，未來仍然是產品的天下。FounderPark：模型吃掉上層的框架甚至產品，比如GPT-4o對於ComfyUI等工作流帶來比較大的衝擊，做workflow的創業公司應該怎麽辦？💡ComfyUIComfyUI是一款用於AI視頻生成的開源可視化流程工具，作為StableDiffusion的插件發布，用戶可以通過節點連接精細控製視頻生成過程，並支持工作流模板的複用分享。深受專業設計人士和開發者喜愛。ComfyUI最早由開發者JoshuaBardwell個人開發，現團隊位於美國舊金山。創新工場任博冰：技術發展是螺旋上升的。大家之前可能過於追求統一標準，但很多標準本身就是階段性的，甚至可能是錯的。就像Agent，DeepResearch是個模型，但也可以用Agent實現類似功能。未來是追求單一強大模型還是複雜Agent係統？這沒有定論，會不斷演進。ComfyUI當然可以實現類似4o的效果，但4o用一個模型就解決了部分問題。視頻生成也是如此，好色先生视频投的一家公司就采用了完全不同的技術路徑，不是DiT的路徑。技術突破會不斷改變對工具鏈的認知。目前工具鏈的問題在於：做多模態的人太依賴現有工具鏈，並且會假設模型不會有顛覆性提升。這兩點都是錯的。多模態模型其實變化非常快，甚至比語言模型更快。大家之前太關注語言模型而忽視了這一點。因此，創業者需要：1.工具鏈的冗餘度：工具鏈設計必須有巨大的冗餘度，能容納未來的技術突破。2.定義新產品：要追求實現之前無法實現的新產品形態，而不是簡單地用現有模型和工具複刻舊產品。比如，現在做AI短視頻，很多Agent方案可能都有問題，因為未來直接生成可能就不需要那麽複雜的Agent了。工具的目的是服務於新形態的視頻，甚至定義新的視頻類型。好色先生视频即將發布的新視頻生成技術，其產出物就和之前的視頻不是一回事，工具鏈自然也要隨之改變。關鍵在於團隊對創業方向的定義：我到底在解決什麽問題？這對工具類公司尤其難。很多人基於現有內容平台和形態去做工具，短期能吃到紅利，但這如同在沙灘上蓋城堡，一旦內容平台或形態變化，工具價值就可能消失。需要在短期紅利和長期風險間找到平衡。既要吃短期紅利，也要在架構和內容形態上留有足夠冗餘。不能讓現有的工具定義你的技術路徑。錦秋基金臧天宇：ComfyUI的用戶主要是專業設計師或AI創意工作者。對他們來講，GPT-4o提升了圖像生成質量和語義理解，但ComfyUI提供的節點式工作流、對生成過程的精細控製、本地化部署、隱私友好等特性，可能仍然是無法完全替代的。GPT-4o可以作為ComfyUI工作流中的一個強大節點，而不是完全取代它。而且ComfyUI支持的不隻是圖像生成，還有視頻生成等，好色先生视频投的一些視頻工具團隊也在使用它。所以，我不認為GPT-4o的能力會簡單地顛覆ComfyUI或基於它的應用生態。Coding領域的Devin本身也是一個Agent應用，它不是底層模型。它是在好的底模基礎上，構建了一個麵向專業編程場景的CodingAgent應用。模型能力的提升反而直接提升了Devin這類應用的性能。這恰恰說明了在強大底模基礎上構建優秀工作流應用的價值。💡DevinDevin是CognitionAI的核心產品，頭部AI編碼工具。2024年12月，Devin開啟商業化，針對Team客戶收費500美元/月。CognitionAI於2024年在美國舊金山成立，創始人兼CEOScottWu，華人創業者，曾擔任Lunchclub聯合創始人兼首席技術官及在Addepar軟件工程師。2024年4月，拿到來自FoundersFund、KhoslaVentures1.75億美元投資，估值達到20億美元。線性資本鄭燦：ComfyUI是一個非常社區化的產品，它的生命力來源於社區。所以，答案可能還是要去社區裏尋找。雖然長得像ComfyUI的工具很多，但它是大家最喜歡的產品之一。GPT-4o的確提升了圖像生成的基線水平，但它肯定也有解決不了的問題。這些問題，最終可能還是需要社區的力量去解決。正是因為ComfyUI建立了強大的社區，當它受到新技術衝擊時，其內部反而會因為社區的活力而產生新的生命力。它的生命力就在於社區。ComingNext...5.元寶登錄微信，會複製拚多多的成功嗎？6.為什麽最成功的AI原生硬件Plaud沒有人抄？7.ARR指標對創業公司重要嗎？8.通用Agent是創業公司的機會嗎？9.Agent會如何改變傳統SaaS的模式？10.AICoding，中國創業者有什麽機會？11.AI陪伴玩具，為什麽做不對？12.泡泡瑪特的玩具不會說話13.怎麽看朱嘯虎關於「具身智能」的觀點？14.AIInfra比雲計算時代更複雜，有變化就有機會15.視頻生成可靈領先了，但整個行業都還在earlyadopter階段16.手機廠商做AI，對創業公司來說是好事17.對創業者sayno的原因是什麽？18.未來半年，早期創業者最應該做什麽？19.PMF的有效期變短了，M變複雜了20.下一代內容平台長什麽樣？21.Alphaist和CreekStone，為什麽要出來做新基金？22.機構當下的投資策略是什麽？23.市場上的好項目變多了還是變少了？24.投資人的角色正在發生變化25.最近在思考哪些問題？05元寶登陸微信，對創業者來說意味著什麽？FounderPark：您之前從業，領投了拚多多B輪，非常早期。現在很多人把拚多多的成功歸因於微信入口。最近也看到騰訊的元寶在微信裏推廣，您怎麽看微信這類超級入口對創業者的影響？尤其是一些想在微信生態裏做事的創業者？高瓴創投王蓓：提到拚多多，大家都覺得是因為微信。但實際上，我2015年認識黃崢和他的公司，應該是第一個認可「拚多多」這個概念的投資人。其實翻看當時的投資報告，裏麵完全沒有「微信生態」這四個字。好色先生视频當時投的邏輯，更多是一個詞：信噪比，信息和噪音的比率。一個好的產品，如果在任何環境下都能體現出更高的信噪比——用戶看到不反感，覺得有用——那它就能成功。不管今天載體是微信、微博，甚至是短信、飛信，隻要是在人與人可以溝通的環境裏，它能提高信息傳遞效率和決策效率，它就能成。好色先生视频當時花很多時間去還原拚多多到底是什麽？好色先生视频還原的是菜市場和早市。你看到一群人在搶菜，你路過時總會多看一眼。那這個菜市場，是不是就是大家的「微信」呢？還是那句話，太陽底下無新事。很多模式和場景幾百幾千年前就有了，好色先生视频隻是在當下找到一個合適的載體。能快速發展的唯一原因，就是你的信噪比高。FounderPark：所以遷移到現在的AI領域，如果騰訊利用微信能力做對了，無可厚非；如果沒做對，那就是創業者的機會？高瓴創投王蓓：對。誰能在這個技術變量上更好地抓住機會，利用好當前所有的信息傳遞渠道，解決信息不對稱問題，誰就能成功。信息從不對稱到對稱的過程，也是用戶和數據量級變化的過程。任何人抓住了這一點，無論大廠小廠還是創業者，都有機會。拚多多在海外沒有用微信同樣也做得很好。隻要在人類信息傳遞的載體裏，你能找到對用戶有用的點，讓他覺得這個東西有用，就能成。FounderPark：很精彩的視角。高瓴創投王蓓：沒有，其實也說不出什麽高大上的詞，就是很樸素的道理，能說明白就行。06為什麽Plaud沒有競爭對手？FounderPark：AI原生硬件，過去兩年成績最好的應該是PlaudNote，2024年年收入7000萬美金。💡PlaudNotePlaudNote是PLAUD.AI的首款產品，AI智能會議紀要錄音筆。PlaudNote是全球首款搭載GPT-4的AI錄音筆，交付超30萬台，采用了「硬件+訂閱」並行的收費模式，年化收入達到一億美金。PLAUD.AI於2021年在美國成立，由許高創立，許高是一名連續創業者和投資人，曾投資早期FA機構小飯桌。Alphaist陳哲：Plaud應該有接近百萬的銷量。我覺得它與其說是硬件產品，可能軟件的部分占比還更大一些，因為它的硬件相對簡單，ID設計和工業複雜度來說，作為硬件產品來說還是比較簡單的。雖然它可能隻有大幾十萬的量級，但對一家小公司來說，兩年時間取得接近一億美金的成績，硬件+軟件，作為一個小公司，而且不是特別擅長做智能硬件的團隊，其實是一個很不錯的成績。可能很多投資人剛看到Plaud這個產品的時候，都很難想象他能做到大幾千萬美金的收入，還有千萬美金級的recurring的收入，還有六七成的毛利。這就有一個我最近在思考的問題：PlaudNote的競品，在市場上很少。一個超薄的、iphoness錄音的配件，結合GPT的能力，這種形態的產品，它已經出來快兩年了，在今天的市場上，我好像找不到第二個競爭對手。為什麽？當然它吃了硬件的紅利，智能錄音筆不是一個新的產品，科大訊飛和搜狗都做過，科大訊飛的錄音筆有幾十億的收入規模，這不是一個新品類，而且沒有AI總結，錄音筆是一個「難用」的產品，隻有文字轉寫，很難做出有用的價值。GPT能力的普及讓錄音筆這個產品更有用了，Plaud作為一個小團隊取得了非常成功的結果，也驗證了這個需求的存在。Plaud的切入，用了一個超薄的電池，超薄的ID，是為了和iphoness配合，作為手機配件。但今天很多人用它，跟手機已經沒有太大關係了。大家沒有把它貼在iphoness上用，反而當成一個正常的錄音筆，好看、設計巧妙、很容易收納，你可以放在錢包裏，很容易攜帶使用。在這個邏輯下，今天的市場上我真的找不到第二個好產品，我也想找個替代品試試，但找不到。可能有人會argue，小米會做，安克會做。我相信有很多品類，比如智能眼鏡，小米華為肯定會做，有幾十個公司衝進去做，但也沒有哪家實現幾千萬美元的收入，而且毛利還低，因為供應鏈把成本控製得很厲害。我的一個邏輯是，Plaud是華米OV肯定不會做的事情。為什麽呢？因為它不是一個億級的toC產品。錄音筆本來就是個百萬到千萬級的商務級產品。這種產品在大廠裏麵立項是非常困難的。想象一下小米做一個Plaud的山寨，就算做出來賣個一兩百萬台，會很難受，在內部一點不解決問題，那個負責人會被罵死的。這種方向丟給小米生態鏈公司，他們都不一定會正兒八經去做。所以，有些方向是一定大廠會做的，但有些方向就是大廠真的是愛莫能助，因為內部的衡量機製和激勵不鼓勵他們做這樣的事情。這就給創業公司留下了空間。FounderPark：Plaud後來做了一個pendant掛墜，這個領域很多人在做。Alphaist陳哲：Pendantisallbullshit，沒有一個公司做得稍微成功一點。我當時在GoogleGlass的時候，各種可穿戴形態，好色先生视频都嚐試過。Pendant真的是個很糟糕的形態，它放在胸前，你的心跳都會對它有幹擾，那個收音的位置，各方麵都差很多，但架不住大家會前赴後繼地嚐試。FounderPark：確實很多人在做，可能對比Plaud這種偏極客、商務，掛墜會有所謂女性向的市場。Alphaist陳哲：這是假設。這個產品並不難，12個月的周期肯定能做出來，那就等12個月以後，看看能賣多少。能不能真的賣出去，能不能真的打動用戶？如果不能，這個假設就是錯的。FounderPark：你會建議創業者做Plaud這種形態嗎？Alphaist陳哲：倒沒有建議大家做，更多是好奇大家如何思考這個問題，如何選擇路線。我發現，很多創業者，尤其技術型創業者，他們喜歡做fancy的產品。回到兩年前，做個Monica，可能很多人都難以啟齒，覺得沒有技術含量。實際上呢？他們做成了一個高黏性，有盈利，有持續增長的產品。我覺得，對於Plaud，包括我自己，作為投資人，直覺就覺得這件事太簡單了。但實際上，這樣一個簡單的東西，如果你真的切入得很好，用戶是會用的。但現在大家想各種各樣的創新，做一個漂亮的掛墜，或者一個fancy的AI眼鏡，有時候是事半功倍的。這件事我覺得很有意思，怎樣的思考決策最終導向了事半功倍的情況？現在的創業者、投資人，應該仔細思考，有哪些PlaudNote這樣的機會？Atypical邵帥：這是一個很好的問題，有一個我想強調的觀點：不要高估巨頭，也不要低估創業公司執行速度的重要性。很多時候，模仿者和巨頭的行動速度遠比好色先生视频預期的要慢。舉個例子，去年其實就有一些公司想做AI瀏覽器，我下意識地覺得，如果這個方向真的有機會，穀歌不是應該立馬就能做嗎？但現在看，雖然優秀的AI瀏覽器已經出現，穀歌似乎並沒有立即做出反應。所以，好色先生视频真的不能高估巨頭的行動力。可能這個方向不在他們的核心戰略中，比如巨頭可能更注重大模型的開發、通用Agent等方向，也可能是因為公司組織架構的老化，導致執行的速度跟不上市場變化。創業公司在這一點上反而具有競爭優勢。回到PlaudNote，為什麽沒有人模仿它呢？一是非共識的市場判斷，很多人至今沒有意識到「聲音記錄」本身就是一個值得重視的市場。就像音頻模型，過去大家都關注語言和視覺模型，音頻一直被忽視，直到ElevenLabs的出現才開始引起注意。二是對壁壘的誤判，很多人會覺得，像會議紀要這種功能，其實飛書的妙記、手機App就能夠做，為什麽還需要專門的硬件呢？如果它的核心依賴於轉寫能力，那麽它的壁壘在哪裏？但其實我覺得Plaud在硬件本身已經做到足夠簡單和極致了，很難在同樣的形態上再有超越，另外會議紀要的撰寫質量也依然有很多工程細節可做，包括場景的繼續加深，自動排calendar，通知與會人等等。三是對於小眾市場的刻板印象，語音記錄在很多行業中都有特定的解決方案，例如汽車銷售的電子工牌、藍領市場的錄音設備、傳統的錄音筆等，PlaudNote采用的是「硬件+軟件訂閱」的定價模式，可能會讓一些人覺得屬於一個較為小眾的市場。即便是看到了PlaudNote的成功，這些疑慮也可能導致會讓潛在的模仿者或巨頭猶豫不決，最終導致它們的反應較慢。錦秋基金臧天宇：首先可能跟硬件開發本身的門檻有關，從產品定義到EVT、DVT、PVT一係列流程，到最終導入量產，需要時間和資源，一個產品成熟至少得六個月到一年。Plaud的產品又薄又輕，有漂亮的ID設計，是需要花時間打磨的，競品跟進也需要付出相似的時間成本，因此存在一個領先的窗口期。其次，這種垂類場景也限製了模仿的空間。Plaud在領先的這段窗口期內增長迅速，很快建立了品牌認知。你要在一個已有品牌認知、規模中等的垂類市場裏，推出一個完全一樣的產品，並不是一個ROI很高的市場選擇。如果沒有明顯的功能差異或升級，很難撼動原有玩家的地位。而市場空間又沒有大到讓新進者砸大量市場資源去做的程度。所以它現在這個局麵也不意外。硬件的另一個問題是它不像軟件能小步快跑地迭代，一個生命周期走完了，就要準備下一個版本，中間的風險不小。07ARR隻是一個指標FounderPark：最近ARR這個指標很火，行業裏有爭議。怎麽看這個指標？高瓴創投王蓓：ARR最早其實是個「擠水分」的概念，但現在反而可能包含了挺多噪音。好色先生视频開玩笑說，遊戲公司哭暈了，要是用ARR算流水，那遊戲公司是不是全世界ARR最高的？最重要的還是還原用戶的使用場景和行為習慣。看用戶的轉化漏鬥是怎麽形成的、用戶在哪一層願意付費、付費意味著什麽？可能意味著某種程度的信任，但這隻是此時此刻。好色先生视频還要關注，用戶付費之後，留存、使用頻次、場景、時長是怎樣的？用戶用產品創造的東西，有沒有下載下來？下載之後有沒有分享？這些行為數據，可能比ARR、比收入本身更重要。收入往往是一個滯後的結果，前置的是高質量的用戶行為。哪怕一個產品不產生收入，但用戶行為質量很高，好色先生视频也認為它是高質量的產品。反之，如果隻是通過各種手段促成了一個付費轉化行為，但用戶後續的使用頻次、場景並不理想，那這個轉化本身意義也不大。因此除了數據，好色先生视频也非常看重用戶調研。FounderPark：GenSparkAgent發布10天就給出ARR數據，其實在業內有些爭議。高瓴創投王蓓：每家公司每一個當下的動作，背後可能有各種原因。對於創業公司來說，好色先生视频還是強調，要有足夠的同理心，要站在這個創始人和團隊的角度去想，比如它是希望讓更多人知道我、關注我的產品？還是要用時間換更多的空間機會？FounderPark：現在整體環境比較嚴苛，很多聲音都在說創業者要從DayOne就想商業模式，學會賺錢。高瓴創投王蓓：很多年輕創業者，他們首先希望完成一個自我認同的小閉環。比如做個東西放到AppStore，零推廣下居然有人下載、有人轉化，這對他們是巨大的快樂。這證明了AI或科技是一種平權運動，降低了創業門檻。好色先生视频非常樂見這樣的事情發生。他們早期可能不需要太多錢，好色先生视频也願意見證他們「美」的過程。很多人的野心也是迭代的，先做小而美，再想怎麽變大，以及如何在變大的同時保持美。錦秋基金臧天宇：短期內很難有大的變化，市場上的資金屬性決定了對商業化的關注度。甚至可能因為宏觀因素變得更嚴苛，比如貿易摩擦。好色先生视频認為，創業者不一定非要在Day1就實現商業化，但路徑思考是必須的。Day1不賺錢可以，但Day1就得想明白靠什麽賺錢。你是想做大DAU靠廣告，還是做訂閱，或是其他模式？這個思考應該從一開始就有。當然，好色先生视频可能相對市場上一些機構的要求會稍微靈活一些，但商業化本質的重要性是毋庸置疑的，畢竟創業最終是商業行為。08通用Agent在大廠射程範圍內FounderPark：通用vs垂直是現在的熱點話題，有很多通用Agent陸續發布，但這個賽道似乎像通用模型一樣，是個贏家通吃的終局？你怎麽判斷通用Agent和垂直Agent的創業機會？Atypical邵帥：通用Agent這一方向競爭異常激烈，而且它的未來充滿不確定性，畢竟它在大模型廠商的射程之內。我個人反而更關注那些獨特且深入垂直行業的AIAgent應用。盡管通用AIAgent在許多場景下表現出色，但它也難以完美滿足某些特定行業的專業需求。比如在金融投研、法律、醫療、銷售線索挖掘等領域，這些行業對AIAgent的要求更加精細，需要更多專業知識、行業數據和工作流的整合。對於創業者來說，瞄準一個NicheMarket，並深入其中，結合AI能力和行業的專業知識，形成獨特的工作流壁壘，可能是更為穩妥的策略，且長期來看也具有更大的價值。CreekStone李一豪：從投資邏輯來看，尤其在看到OpenAI的o係列模型後，好色先生视频的重點在垂直領域。好色先生视频認為現在還沒到通用人工智能的時代，當前的追求可能受上個時代「連接」帶來巨大價值的慣性思維影響，現在更應該追求垂直智能，探索各個細分領域的「超智能」。頂層語言模型規劃+ComputerUse調用工具+MCP生態能力，但這套框架應該首先應用於垂直領域，RL卷出超智能。TheBitterLesson告訴好色先生视频，深度智能來自算力的有效利用和scaling，垂直ASI再到orchestra層麵的搜索學習，才可能催生下一代更強的通用智能。總的來說，這些事件讓好色先生视频對投資、對中國創業者更有信心，指導好色先生视频更關注各類垂直領域的機會，當然ToC好色先生视频也會持續高度關注。FounderPark：你們認為AI落地進程中，Agent的發展會先經曆垂直智能階段，然後才可能走向通用？CreekStone李一豪：是的。要解決社會重要問題或推動智能向上發展，首先要在各個領域樹立起「超智能」，就像AlphaGo/AlphaZero在圍棋、星際爭霸中做到的那樣。理論上，像Excel操作、商業分析、商務拓展等領域，都應該先通過這種SearchtoLearn的方式形成超智能。有了超越人類規劃能力的絕對智能基礎，上層組合的Workflow才有價值。否則，簡單的流程組合很容易被模型性能的提升或深度垂直智能所碾壓。這是一個分周期的事情。另外，好色先生视频需要更多像MCP這樣的關鍵組件。雖然目前看起來好像沒有太多經濟價值，但很關鍵。MCP的成功部分源於Anthropic的號召力，生態中還有很多關鍵組件可以通過社區力量探索。在當前兩極化的環境下，開源生態有獨特價值，可能高通體係的、中國主導的完備方案需要各自完備一套，有可能未來會分離的，這類組件的價值未來會凸顯。錦秋基金臧天宇：行業還沒有明確的共識。從好色先生视频的視角看：通用Agent：最終是跟著通用模型智能水平走的，可能是模型即產品的終極形態。當然這肯定也需要行業基建來配合。目前好色先生视频看到的這些所謂的通用產品的形態，應該離終極形態還是有差距的。然後像Manus，可能他們現在先做成一個偏通用的形態推出來，但後邊肯定也會看到平台上的用例更多集中在一些場景或者垂直方向上麵，我覺得如果真的要迭代的話，可能後邊它也會有一些側重點。垂直Agent：在現階段，能夠在產品和工程層麵去做的，肯定還是會垂直到某些方向上去的。比如大家討論的通過強化學習讓Agent越用越好，這需要在特定場景下才有清晰的獎勵信號和有效的數據飛輪。這在通用的平台上現階段很難實現。所以，好色先生视频認為AgenticAI還沒有收斂到某個確定的共識階段，通用和垂直路徑都有探索的空間，但現階段垂直應用的可落地性更強。明勢創投夏令：先看事實：模型層麵：視頻生成，MiniMax的海螺AI在全球流量遠超快手的可靈。文本大模型，DeepSeek從投入量級、人員規模、卡的資源數量上看，都無法與字節、阿裏等傳統大廠相比。在技術高速迭代期，並非總是傳統大廠領先。技術有非常高斜率的增長曲線，未來1-2年類似於o係列或者R1這樣的突破不會隻發生一次，而且不僅會發生在推理能力。一個事實上的結果是，視頻模型、文本模型的突破都不是傳統意義上大廠做出來的，大廠往往做的還是共識的事情。產品層麵：元寶、誇克等確實承接了用戶流量，數據增長很不錯，驗證了好色先生视频在泛C通用應用上大廠有優勢的判斷。對創業公司來說，要區分產品類型，大家喜歡把產品分成savetime和killtime兩類，還可以分成ToC還是做ToB。如果做ToC通用型SaveTimeAgent，在中國，這對創業公司挑戰巨大，對技術和資源的要求很高。它與自研模型能力緊密綁定，且現有巨頭的身位很好，比如阿裏誇克、騰訊元寶。除非能像DeepSeek一樣引領下一代模型技術迭代並且能拿到流量，否則機會渺茫。好色先生视频更關注ToC的專業領域和垂直場景的SaveTimeAgent，以及KillTimeAgent，後者也會成為Agent形態，但往往核心壁壘是在平台效應、社交活動等等上麵。好色先生视频的觀點不變：規避國內泛C用戶通用的SaveTimeAgent市場。聚焦專業人群、專業領域，增長可以非常快。比如好色先生视频投的某個垂直領域AIAgent，一年時間在國內做到了1000萬美元ARR。垂直領域競爭對手不是互聯網大廠，而是細分領域的傳統玩家，而且在中國有相當多細分領域的玩家都是小散。AI在這裏有機會重塑業務流程，實現業務標準化、結構化從而實現規模化。KillTime領域：也有機會，比如MiniMax的星野，數據依然好於字節的貓箱。核心在於，內容平台重要的是雙邊，要抓創作者。星野抓住了關鍵OC人群，從之前的Glow開始，他們既是消費者也是創作者，形成了平台效應。大廠合作：事實上，互聯網大廠在Q1密集地通過投資+業務扶持來支持一些AI應用公司。它們並非純粹的競爭關係。FounderPark：Agent公司都需要有自己的模型才能構建壁壘嗎？真格基金劉元：兩年前投資人們都覺得模型可以吃掉一切，但到現在看並沒有。你看Perplexity，Cursor這些，用戶量都不小了，他們都沒有自己的模型。從自下而上的用戶需求出發解決問題，和自上而下分析「護城河」，視角是很不一樣的。大家總愛問技術壁壘，但曆史上哪個成功產品一開始就有牢不可破的技術壁壘？Uber?Facebook?壁壘都是後驗的。做學校社交網絡的不止Facebook，憑什麽說Facebook才有網絡效應？這些都是後驗的，不能通過後驗的信息尋找前置的判斷。ScalingLaw也是一樣，三五年前有多少人信仰ScalingLaw？從Pre-training到test-timecompute，每年的發現和判斷都跟前一年完全不一樣，假設本身就在不斷顛覆，當下的假設從來都不是亙古不變、從來如此的，無法被挑戰的。我的意思是，技術壁壘的權重經常被嚴重高估，許多壁壘是靠日積月累的工程鑄就的，不是靠天才靈光一現參透的秘密。不僅僅是技術迭代快，更重要的是你對用戶和產品的理解、洞察是不是夠細膩、夠快、夠準。中國最大的那些互聯網公司，哪個的技術是當時別人完全無法複現的？我覺得沒有。Manus辦公室有張海報，是推特截圖，大意是：一個矽穀VC朋友說，Manus讓他想起了矽穀黃金時代的「oldsiliconvalley」——Nosecrets，justsheerexecutionspeed。。這話我不知道算不算純粹的褒義，但團隊以此為榮，打印出來掛在公司。09Agent會徹底重塑傳統SaaSFounderPark：在日本、歐美等出海市場，按勞動力付費或按Token/結果付費，對於中國創業者是可行的方向嗎？靖亞資本何沛：在SaaS時代，就有按人頭和按用量兩種收費模式。BySeat適用於邊際成本極低的服務，用戶越多，成本被攤薄得越低，從而實現更高的毛利。但由於AI對token的調用成本相對過去SaaS對雲的成本要高挺多，因此純byseat的模式在AI時代並不是最合適，一般可以采用混合模式的收費，基礎訂閱費包含一定額度的使用量，超出部分按用量付費。這可能是更為合理且靈活的選擇。在SaaS時代也有這樣的例子，例如Docusign，其訂閱費用包含一定數量的固定簽約次數，超出部分則需額外購買。FounderPark：圖片編輯產品，向上有Canva這樣前幾年的新銳巨頭，月活快2億，年收入20多億美元。隨著AI讓SaaS產品用戶人群無限逼近C端用戶，這裏的機會，會不會更偏向入口級公司、大流量平台？明勢創投夏令：國內模型公司和互聯網大廠主要想切的還是泛C用戶，追求用戶基數，這符合互聯網大廠的胃口。他們也有底層模型研發能力，他們想做沒有任何問題。但至少目前，單純靠模型很難滿足專業人士和專業領域的需求。跟模型能力限製有關，也與模型公司的發展方向有錯位。比如GPT-4o追求一步到位，但專對於專業人士來說，細節至關重要。比如廣告投放，細節可能對A/B測試的轉化率產生細微但關鍵的影響；或者在產品設計中，特定的視覺元素與要傳達的核心信息緊密相關。這與普通C端用戶追求「看起來不錯」或「一蹴而就」的接受標準不同。LiblibAI未來也一定會拓展Agent形態產品，核心壁壘在於服務專業人士的高質量圖片生成需求，這需要結合現有的LoRA參考圖生態，以及超越簡單prompt的多模態交互和精細控製。審美、風格和細節是專業用戶的無止境追求，也是創業公司的機會所在。審美本質上是人類特有的能力和評價標準，模型提升的是平均審美水平，也會幫助專業人士創造更高水平的作品，而不是取代他們。LiblibAI社區生態解決的就是專業人士對審美和風格的需求。Atypical邵帥：好色先生视频認為，AIAgent正在從根本上重塑傳統SaaS的形態。以往的SaaS，本質上是將某些業務流程的「最佳實踐」進行在線化和標準化，雖然提升了效率，但降本增效的空間有限。而現在的Agent，不再是工具型的功能模塊，而是直接切入了實際的「勞動力市場」，能夠像銷售、設計師一樣，完成具體的工作。以我曾投資的「探跡科技」為例，原本是做銷售線索推薦的。如果用生成式AI技術對其進行重構，它完全可以變成一個真正意義上的「銷售Agent」，用戶輸入產品信息，它就能識別潛在客戶，自動發起聯係、識別客戶意圖、安排後續會談等。除了不能陪客戶喝茅台，它幾乎能完成所有銷售流程。💡TungeeTungee是一個基於大數據、AI技術的企業銷售預測智能SaaS平台，用於幫助B2B企業挖掘潛在客戶，提高銷售轉化率及收入。Tungee服務客戶數超4萬。Tungee背後的公司探跡科技成立於2016年，創始人兼CTO陳開冉是一名連續創業者，曾創立漢數科技。2021年12月，探跡科技完成由凱輝基金領投的3億元人民幣B+輪融資。FounderPark正在搭建「AI產品市集」社群，邀請從業者、開發人員和創業者，掃碼加群：ComingNext...10.AICoding，中國創業者有什麽機會？11.AI陪伴玩具，為什麽做不對？12.泡泡瑪特的玩具不會說話13.怎麽看朱嘯虎關於「具身智能」的觀點？14.AIInfra比雲計算時代更複雜，有變化就有機會15.視頻生成可靈領先了，但整個行業都還在earlyadopter階段16.手機廠商做AI，對創業公司來說是好事17.對創業者sayno的原因是什麽？18.未來半年，早期創業者最應該做什麽？19.PMF的有效期變短了，M變複雜了20.下一代內容平台長什麽樣？21.Alphaist和CreekStone，為什麽要出來做新基金？22.機構當下的投資策略是什麽？23.市場上的好項目變多了還是變少了？24.投資人的角色正在發生變化25.最近在思考哪些問題？10Coding，AGI的主線FounderPark：關於AICoding，它似乎是通用的，中國創業者在其中的機會具體在哪裏？CreekStone李一豪：有幾個方麵：ToC：反而是中國最有機會的。但這點不是隻有創業者在看，比如字節跳動也很關注，目標決定一切，它的目標可能是超越Cursor，但這反而留出了服務非專業開發者的空間。當普通人掌握了coding能力，像AndrejKarpathy展示的那樣，在社區、輕社交場景下潛力非常大。好色先生视频對此非常樂觀。ToB：企業級服務是分層的。服務超大組織、中型行業企業、小型SMB甚至Freelancer所需的coding產品不同，涉及安全、代碼倉、權限、交互、部署成本、Infra等差異化需求。通用CodingAgent無法完全解決這些與現實資源匹配、調度的問題。這裏存在很多分層機會。如果相信數字世界主要由代碼構成，這個市場足夠大，也才剛起步，又是確定性強的、有望率先實現ASI的方向。CreekStone鍾陸歡：好色先生视频之前看到一個非官方的數據，Cursor的中國用戶比例已超海外。不僅ToC，ToB也有很大機會。好色先生视频也相信好色先生视频的一些coding項目，憑借中國產品經理的能力，可能做出比海外產品更好用的工具，提供適合中國碼農或B端用戶的核心插件/組件。FounderPark：這是否印證了微軟CEOSatyaNadella提出的「10億開發者」願景？你們說的ToCCoding就是開發者人群的泛化？CreekStone李一豪：我認為分階段。第一步可能是將全球3000-5000萬Coder擴展到1億，這會是巨大飛躍。最終的10億人，可能不是傳統意義的「開發者」，而是「需求表達者」，再到未來可能就成為這個世界的觀察者。未來，當垂直ASI普及，甚至AGI出現後，大部分人可能不再直接參與生產力構建，但世界仍需有人將物理世界映射到數字世界，提出有代表性的個性化需求，更強烈地影響好色先生视频的偏好。這些人通過更高維度的方式改造世界，問出高價值的問題驅動價值生產。這些需求將通過他們自己的AGI，調度大量ASI，甚至走向生產製造，最終形成解決方案和產品。這是好色先生视频眼中看到的世界。FounderPark：你們怎麽看Cursor？💡CursorCursor是一款非常熱門的AI編程工具，付費用戶數達66萬，其背後的研發商Anysphere在一年內實現了年經常性收入2億美元，是增長最快的SaaS公司之一。Anysphere於2022年在美國成立，由4名MIT校友成立，創始人兼CEO是MichaelTruell。2024年12月，Cursor完成由ThriveCapital、A16Z、Benchmark等領投的1億美元B輪融資。CreekStone李一豪：Cursor本質上是一個垂直Auto-completion的ASI，價值巨大，活得很好，未來可能被收購或上市。它麵臨的挑戰反而可能促成高價收購，比如GitHub/VSCode生態整合。即使AnthropicClaude等平台加入了Coding功能，Cursor作為專注的ASI仍然有價值。企業級服務方麵，現有通用模型和Cursor都無法完全滿足不同行業的特定需求，比如不同產業熱數據的進出，需要新公司做這樣的事，機會還是比想象中更多。關鍵是別跟巨頭做完全一樣的事。字節這樣的公司有資源和意願做Trae這樣普惠性產品，這本身也創造了社會價值。11可愛是毛絨玩具的特點，不是智能玩具的稀缺價值FounderPark：如何看待AI玩具/陪伴機器人這個方向？Alphaist陳哲：我有投這個方向。這個方向我感覺還是特別靠產品力跟天賦的。創始人對於到底解決哪種細分的需求，解決哪一種用戶的情緒，要有很深的思考。日本那家公司做得比較好的是，買了產品的人真的會持續用，有留存。這種陪伴型的產品，一定要區分是多人產品還是單人產品。我覺得Lovot是個典型的單人產品，需要單人環境去養成互動。那裏麵有非常多的一些巧思和設計想法，我覺得這個特別考驗創業者的靈性跟感覺。💡LovotLovot是一款來自日本的高端AI陪伴玩具，售價69萬日元，麵向40歲到60歲的高收入女性群體。2025年1月底，LOVOT的出貨量超1.5萬台。Lovot背後的公司GROOVEX株式會社於2015年在日本成立，創始人林要曾在豐田汽車、軟銀工作，在軟銀工作期間，林要參與了機器人「Pepper」項目。要說這個品類的標杆，我覺得還是回到迪士尼做的那些東西，像Wall-E，像GTC展示的那個兩足小機器人。他們在表情、情緒、運動、機械設計、ID設計、動畫設計方麵都非常好。不是一群工程師設計出來的，是美術師、插畫師跟工程師聯合做出來的。有沒有IP，有沒有做形象、做故事的能力，對於這種產品是非常關鍵的。而這個能力我認為絕大部分投資人是比較忽視去如何assess的。我尤其覺得，切忌把產品做得非常fluffy。大家對fluffy的東西initially都有親近感，這是本能。但這跟兩性荷爾蒙反應一樣，沒有持續互動的drive，看久了就沒感覺了。Fluffy是一個非常危險的捷徑，不能因為毛絨的正反饋就疏漏了更難的部分。你看迪士尼做的產品，不需要fluffy，甚至不用說話，靠表情、動作就能構築角色人設和情感連接。這種產品最難的是怎麽做到持續留存，怎麽讓用戶覺得你是有personality的。強調「萌」「可愛」是所有毛絨玩具都有的，不是智能玩具的稀缺價值。12讓玩具開口說話，破壞了「沉默」帶來的想象空間Atypical邵帥：從消費品，尤其是玩具本身的角度來看，讓玩具開口說話功能可能違背了直覺。比如，大家購買泡泡瑪特的LABUBU或Molly這些玩偶，恰恰是因為它們的「沉默」創造了巨大的想象空間。如果強行讓這些玩具開始說話，反而可能破壞這種想象力。再比如，歐洲的Tonies玩具係統，它的設計非常簡單：一個底座，放上不同的玩偶，就能播放對應的音頻故事或音樂。沒有複雜的AI對話功能，但它每年依然能取得數十億人民幣的收入。💡TonieboxToniebox是一款為3-8歲兒童設計的音頻播放器，核心亮點是「無屏幕」和「實物互動」。Toniebox是全球兒童音頻播放器的銷量冠軍，截至2024年9月，Toniebox總銷量780萬台。Toniebox的母公司Tonies於2013年在德國創立，創始人MarcusStahl曾任諾基亞運營總經理。有時候，越簡單的產品反而越好。「做減法」或許更為明智。如果AI玩具僅僅是追求對話功能，那未免太過單一。畢竟，小朋友在沒有明確「上下文」的情況下，往往不知道如何與玩具進行有效互動，且這樣的互動和天貓精靈沒有太大差別。如果玩具本身沒有IP價值，為何要購買？好色先生视频都期待像《玩具總動員》那樣的場景成真，玩具能像電影中的角色一樣，具有豐富的情感和智能。但這種理想中的產品形式，到底應當是什麽樣子，仍然值得進一步觀察。FounderPark：目前大多數AI玩具的「核心」依然是讓玩具說話，但這種方式可能並非創業公司的真正競爭優勢？Atypical邵帥：對，尤其是針對智能玩具，核心應該回歸到用戶的真實需求。如果隻是簡單的問答，智能音箱已經足夠滿足需求了。如果用戶是為了獲得情感價值或「娛樂性」，那麽創業公司更應專注於創造獨特且有趣的玩法。回顧以往成功的玩具或產品IP之所以能成功，很大一部分原因就在於創造了獨特的玩法和品類。例如，盲盒的玩法基於「開箱驚喜」，積木的玩法體現在拚搭過程的樂趣。對於智能玩具來說，關鍵需要考慮的幾個問題在於，你能為用戶提供什麽獨特的玩法？這個玩法是否能夠構成核心價值？它是否與玩具的品類定位、IP價值等緊密相關？這些考量比單純的讓玩具能夠開口說話要重要得多。FounderPark：但IP對初創公司來說確實是一大挑戰。Atypical邵帥：是的，IP在玩具領域確實是一個極其重要的戰略控製點。可以說，「得IP者得天下」。如果初創公司僅僅依靠引入成熟的IP，實際上是在為像迪士尼、萬代這樣的巨頭打工。我的建議是，盡量創造自己獨特的IP和玩法。比如CES上Robopoet公司推出的AI萌寵機器人「Fuzzoo」，它將五行做成了五個毛絨形象，具備輕度的智能互動。它的「開口說話」能力，必須通過用戶完成一些任務來逐步解鎖。Robopoet很像過去的電子寵物。💡FuzzooFuzzoo是一款AI毛絨寵物，搭載了多模態情感模型，主打陪伴、傾聽等情感陪伴功能。Fuzzoo在MWC2025和CES2025上的展示引起了諸多關注，目前尚未對外開售。Fuzzoo背後的研發商Robopoet成立於2024年。Robopoet創始人孫兆治曾在小鵬機器人工作。Robopoet於2024年年中完成了千萬元的天使輪融資。Robopoet在嚐試打造自己的IP和品類，雖然是否能成功尚未可知，因為創造成功的IP並不容易，但這個路徑是值得好色先生视频探索的。如果它成功驗證了這一模式，再去做那些「錦上添花」的事情，比如利用成熟的IP將其智能化，可能會更加可行。13被高估的和被低估的，都是具身智能FounderPark：具身智能最近討論很熱，甚至有些過熱。怎麽看這個領域？創新工場任博冰：我覺得有些判斷過於從基金而非賽道或項目角度出發，沒親自聊過項目，對人的判斷就無從談起。從賽道角度看，好色先生视频認為具身智能還非常非常早期，大概相當於NLP的GPT-1.5到2.0階段。好色先生视频最近在看很多相關的Paper和項目。上一代具身智能好色先生视频投得不多，也在複盤，覺得有些過於謹慎了。第一代公司做了很多有價值的探索，但第二代、第三代仍然有大量新機會。好色先生视频既然錯過了第一波的部分機會，就會更關注第二波、第三波。錦秋基金臧天宇：好色先生视频覺得這個領域很矛盾：一方麵，確實存在短期過熱；另一方麵，它帶來的長期變革可能也是被低估的。好色先生视频認為具身智能的發展速度可能會比預期快，一年半左右就能看到模型上顯著的進展，陸續可以看到在一些2B2C商用場景的落地。但短期的噪音確實很大，很多資金湧入，大廠紛紛入局，但不一定都投向了真正能推動事情發展的方向。這種過熱甚至可能打亂一些優秀團隊的節奏，比如一些本來可以打磨產品的團隊，可能因為融資競爭壓力而不得不提前啟動融資，反而拖慢了研發進度。盡管如此，好色先生视频對具身智能的中長期潛力非常樂觀，會持續投入，關鍵是要屏蔽掉噪音。14MaaS麵臨雲廠商的競爭，創業公司怎麽辦？FounderPark：前段時間潞城和矽基流動的爭論引人關注，工場同時投資了兩家的機構。當時你們怎麽想？後來做了什麽？現在對AIInfra領域是否有新的思考？創新工場任博冰：是的，除了好色先生视频還有華為。我是兩家公司的董事，好色先生视频至今仍是第一大股東。個人覺得，爭吵沒有必要，對雙方業務都沒帶來實際價值，反而消耗了精力。好色先生视频後來找了專家出了方案，幫助他們化解了矛盾。兩家公司現在業務增長都非常快，都在各自賽道上有很多事情要做，而且今年都麵臨很好的窗口期。好色先生视频建議創始人把精力聚焦在主營業務上。關於Infra，現在的定義比以前複雜得多。工具鏈複雜：模型算一層，但模型與Agent工具是耦合還是解耦？MaaS公司是否要做Agent相關的事？微調工具是不是簡單調個API就行？這些都不確定。ToB、ToC、toAgent的應用形態都不確定，這對推理、微調、訓練生態都有很大影響。雲的潛在變化：未來的應用可能不都掛在雲上。也許操作係統定義會變，所有窗口都是瀏覽器，不再需要裝那麽多本地應用，應用變成中間件。這會對應用、雲、Infra公司都產生巨大影響。隻要有變化就有機會。沒有變化才尷尬。變化中最快響應的通常是創業公司。FounderPark：好色先生视频的調研發現，矽基流動最初的確有大量的企業和開發者在接入DeepSeek，但雲廠商也在跟，火山等雲廠商動作很快，有很多人最初選擇矽基流動，最終還是用火山接了。對MaaS創業公司來說，壁壘存在問題嗎？創新工場任博冰：我個人覺得，不要太高估雲廠商的研發能力和內部協同效率。比如華為的卡適配DeepSeek，很長一段時間內，甚至未來半年，可能都隻有矽基流動能做得比較好。為什麽會這樣？理論上創業公司不該領先這麽久，但事實就是如此。雲廠商內部本身就存在算力部門、雲業務部門等的競合關係。算力團隊可能想和矽基合作，雲業務團隊又視其為對手。這種混亂的生態反而對靈活的Infra創業公司有利。創業公司可以在這種競合中獲得資源和流量。像DeepSeek帶來的流量，早期矽基流動可能接不過來，但每次多接一點，公司就成長一點。畢竟公司才成立一年多。類似的流量會持續有。FounderPark：不說都沒意識到，袁老師的公司其實才做了一年多。創新工場任博冰：公司沒幾個人，上來接那麽大流量肯定接不住。15視頻生成還在非常非常早期FounderPark：靖亞投資的Viggle有過pivot，像Viggle這樣的現象級成功，是否具有可複製性？💡ViggleAIWarpEngine公司的核心產品，AI生成meme短視頻，深受從好萊塢專業人士到TikTok內容創作者喜愛，用戶超過400萬，擁有全球第二大Discord社區。WarpEngine於2022年在加拿大成立，創始人楚航HangChu，曾就職於Meta、穀歌、英偉達、3D軟件公司Autodesk以及大眾汽車等企業。2024年8月，WarpEngine拿到了a16z領投的千萬美金融資。靖亞資本何沛：在投資這個公司時，好色先生视频知道創始團隊在視頻和3D領域有深厚的技術積累，創始人的學術背景和工作背景跟想做的事情方向是高度匹配的，Founder-MarketFit很好。但最開始並不清楚做什麽產品可以成功，所以從數字人切入積累技術產品化、產品商業化的經驗。在發現這個方向不能充分發揮創始人的優勢後，創始團隊能積極尋找新方向並開發出用戶喜歡的產品，這個開放的心態、開闊的視野、超強的執行能力才是創業者最核心的價值。從投資人的角度，好色先生视频始終相信，創始團隊的技術積累和從業背景非常適合多模態AIGC方向，創始人在穀歌、英偉達、Autodesk、蘋果、Uber等大廠的工作經曆，讓他們對視頻、3D技術有著深厚的見解，有獨特性和稀缺性。創業公司要取得產品突破的關鍵，一是技術水平過硬，能在極有限的資源下開發出穩定、高性能的產品；二是能夠精準地切入大廠暫時沒關注到的市場空白。我記得OpenAI的視頻生成產品Sora發布後，許多人認為市場已無機會。但WarpEngine創始團隊清晰地指出了Sora技術路線的局限性，並給出了他們自己的解決方案。創業的核心在於提供獨特價值並充分利用時間窗口；三是能找準細分場景以及轉型時機，最開始好色先生视频建議公司在國內做toB數字人，但這個市場競爭激烈，且高度依賴營銷和銷售能力，這並非WarpEngine團隊的強項。公司敏銳地轉向了「麵向海外用戶的梗視頻生成」這一細分娛樂場景，好色先生视频作為董事全力支持。FounderPark：靖亞還投資了愛詩科技，大約在去年底或今年初。但當時國內像快手可靈、字節即夢AI等大廠在視頻生成領域動作頻頻，市場競爭十分激烈。為什麽選擇在這個時間點投資愛詩科技？💡愛詩科技PixversePixVerse是由愛詩科技推出的一款海外版AI視頻生成產品，全球累計用戶量達4000萬。愛詩科技成立於2023年4月，創始人王長虎曾任字節跳動視覺技術負責人及微軟亞洲研究院主管研究員。2025年3月，愛詩科技完成由靖亞資本投資的A5輪融資，A輪融資整體規模超4億元。靖亞資本何沛：視頻生成市場的潛力巨大，它能夠釋放每個人的創造力。目前市場仍處於非常早期的階段，即使是大廠的產品，也尚未真正「出圈」，仍處於「earlyadopter」階段。這對創業者而言依然是有巨大機會的賽道。同時，大廠也有其自身的局限性，例如模型與產品綁定，僅使用自家模型等。而創業公司可以選擇最適合的外部模型或自己訓練適合自己場景的模型，並有機會在特定細分領域構建護城河，比如技術、數據、用戶、體驗、品牌等。另外，我覺得大廠入局並不是壞事。大廠的產品在幫助教育市場，讓更多用戶了解和嚐試視頻生成技術；另外用戶多了，不同的用戶在不同的場景下使用，會發現各家模型的優缺點，甚至用戶會提供創業者沒想到的應用場景，總會發現還未被滿足的需求，為創業者留下空間。創業者能否在激烈的競爭中找到自己的立足之地是關鍵。雖然看似困難，但並非不可能。創業者的優點在於行動迅速、轉型靈活，能夠不斷嚐試並尋找突破點。投資愛詩，首先是因為好色先生视频看好AI視頻生成賽道，市場空間巨大，且尚處於早期階段。其次，好色先生视频相信愛詩科技是國內少數幾個能夠把握這一機會的優秀團隊之一。16手機廠商做AI對創業團隊是好事FounderPark：入口級公司的動作也值得關注。創業者應該如何思考？如何避開？CreekStone李一豪：這個問題好色先生视频自己思考，這也是好色先生视频要求創始人必須深度思考的問題，是好色先生视频判斷創始人的關鍵點之一。創始人需要有能力了解大廠動態，如果是一個年輕的創始人，至少要對這些問題好奇，拉著好色先生视频去問。要創造新的「1」，而不是在巨頭的後麵加更多的「0」。原生應用不怕巨頭碾壓，甚至能與之共生。比如Cursor跟Anthropic的關係是超乎尋常的，也許在未來的半年多可能會改變。早期他們能拿到內部的版本，能看到模型演進的方向，去做很多預見性的迭代。這就是做基建的公司和做應用公司的本質區別。創新工場任博冰：避開是一定要的。怎麽避？首先，創業者在早期，想都不要想「入口」這個事，一定要做新東西。入口是大廠的主戰場。離得越近越危險。要做大廠看不上、覺得沒價值、內部立項門檻高的事情。這些事情未來可能長成新的入口。小範圍驗證：在小規模用戶中驗證產品的喜愛度和粘性，這才是成為新入口的基礎。定義新戰場：就像王興說的，主流戰場是「爭」的關係，創業者要想的是「競」的關係，隻要跑得快，全是藍海市場。對小公司來說，競的難度比爭要低得多。共享單車的時候，摩拜和ofo在爭北京上海，哈羅去二三線城市。拚多多也是一樣，包括美團，從百團大戰裏殺出來，後來送外賣也是一樣。現在大家總是盯著字節，看紅海市場，這個就，不知道該說啥。高瓴創投王蓓：最終的應用還是要和人的生活息息相關，生活是方方麵麵的，不是一個「通用」能概括的。不同人群在不同環境下的訴求千差萬別。模型既不能、也沒必要窮舉所有場景，它做好基礎能力就行。無論是閉源還是開源模型公司、大廠，都在思考自己的產品形態，但他們的產品審美和優先級，往往會偏向相對通用的方向，比如搜索類。好色先生视频內部常說一句話：「卡車即將壓過的路上不要種花」。你要看清楚「卡車」要往哪裏走。像搜索這類相對通用的領域，可能更像是屬於卡車的產品機會。但這個世界是百花爭豔的，還有其他各種應用的機會，既需要高速公路，也需要更多的花花草草。線性資本鄭燦：相比互聯網大廠，手機廠商推進AI對創業生態反而是巨大的幫助。原因有二：1.端側AI的基建：未來很多AI能力需要在端側實現。沒有手機廠商的推動，這件事很難做，或者說坑特別多。APP自己集成大模型太重，而且往往與底層係統是對抗的關係。手機廠商是在為端側AI鋪路，創業者需要依賴他們。2.競爭邊界相對清晰：大家對手機廠商會重點做什麽應用，其實是有曆史經驗和預期的——通常是那些更係統級、更通用的功能，比如相機、係統優化等。曆史上，雖然有很多相機APP掙到了錢，但能做到美圖秀秀這樣體量的很少。這本來就是OS該幹好的事。如果你能像美圖一樣，在手機廠商自己做之前，打出足夠長的提前量並建立品牌，可能會有例外。但總體而言，不要去做那些明顯該OS做好的通用功能。今天去做一個修圖APP也許還能掙錢，但能做多大是個問題。FounderPark：大廠和模型公司也有調整，將原來的「產模一體」分開，比如阿裏的通義和Qwen、騰訊混元和元寶，模型團隊和產品團隊分開，甚至內部賽馬。同時，模型也在向上延伸能力。怎麽看應用層的價值和機會？線性資本鄭燦：大廠的產品很多還是模型驅動的，這也印證了在國內做通用大模型可能不是創業公司的最佳選擇。核心原則是：不要在大廠的主航道上競爭。如果一個方向對大廠至關重要，那大概率不應該是創業公司去做。在國內，通用的、大賽道上的應用，大廠擁有絕對的流量優勢、成本優勢和資金彈藥優勢。這個問題其實創業者們已經麵對和討論過很多次了。Fundamentally，不要在他們的主航道上，也不要去做那些過於通用、實現方式比較直接的應用。在這些領域，用戶獲取成本高，你和巨頭的差距太大。更根本的是，今天想通過廣告模式做大平台的模式，在全世界都很難走通了。ToC平台的結構性機會往往來自於人口結構變化、用戶時間分配變化或新設備普及。那麽創業公司的機會在哪裏？把某個具體的、垂直的場景做好。對大廠來說，這些細分場景的誘惑力可能不夠大，但對初創企業來說，是很好的起點。例如，雖然字節有CapCut這樣功能包羅萬象的視頻編輯工具，但市場上依然有很多專注於特定視頻編輯/操作功能的成功產品，年收入達到500萬甚至1000萬美金以上。這些產品能在CapCut也能實現的功能點上，把局部體驗做得更好。大廠做通用工具時，很多細分體驗是無法極致優化的。大廠有其固有的做事方式和傾向性，有些事情他們天生不傾向於去做。說回來，中國的創業者其實長期在應對大廠競爭，應該已經積累了很多成熟的思考。ComingNext...17.對創業者sayno的原因是什麽？18.未來半年，早期創業者最應該做什麽？19.PMF的有效期變短了，M變複雜了20.下一代內容平台長什麽樣？21.Alphaist和CreekStone，為什麽要出來做新基金？22.機構當下的投資策略是什麽？23.市場上的好項目變多了還是變少了？24.投資人的角色正在發生變化25.最近在思考哪些問題？17為什麽拒絕呢？FounderPark：拒絕項目的主要原因是什麽？「差點意思」的項目，差了什麽？創新工場任博冰：大部分還是關於「人」。人和事是相關的，一個人思考問題的方式會暴露他過往的成長、學習、對AI和社會的理解、以及潛在的弱點。很多時候好色先生视频拒絕，是覺得創始人自己並沒有真正進入「創業狀態」。可能信心和勇氣到了，但整體動作、思考深度還沒到。事可以變，但創業狀態不對，在這個時代會非常困難。上了戰場就下不來了。CreekStone李一豪：首先是驅動力和開放度。長期自我驅動的人，從人生的每個決策上都能看出來，是好色先生视频非常喜歡也高度敏感的，同時他們也敢於對時代做判斷，心態開放快速變化。相反有ego的人很難開放地聽取意見。這與年齡不絕對相關，年輕創始人也可能存在。CreekStone鍾陸歡：比如有些創始人一上來就說自己的產品是最好的，但「好」的標準如何定義是個問題。錦秋基金臧天宇：原因多種多樣，沒有標準模板。比如：創業決心不夠：還在大廠沒離職，說「拿到錢再出來」。執行力不足：現在AI工具和基建很成熟，驗證小目標相對容易，但有些團隊停留在講理念，遲遲沒有行動。當然還有很多其他情況。明勢創投夏令：如果一個垂直領域Agent項目，Ta選的這個事情本身不是一個好生意，商業模式不好，即使技術產品層麵可行，好色先生视频也不會投。創業者需要懂這個生意本身。線性資本鄭燦：場景沒有想清楚。這個場景是否真實存在？創業者通過什麽方式理解這個場景？自己悶頭想肯定不行。基於特定場景的假設，ta是怎麽驗證的？當然可以還沒有驗證，但最怕的是「不知道我要驗證」。高瓴創投王蓓：VC投資沒有絕對的適合不適合。好色先生视频最看重的還是人的質量：思考深度、原動力。這是好色先生视频選擇合作夥伴的基本畫像。好色先生视频並不要求創業者把所有事情都想得一清二楚。好色先生视频作為投資人，何德何能預知未來？如果我比ta還明白，那可能得反思一下，是不是很多人都想到一塊去了？好色先生视频追求的是大概正確、模糊正確。好色先生视频相信優秀的創業者是有自省和迭代能力的。即使他當前做的事好色先生视频覺得不大行，但隻要好色先生视频認定他是有潛力的人，相信他自己會在過程中發現問題並調整，而不是需要好色先生视频苦口婆心地去說服他。FounderPark：「模糊正確」。高瓴創投王蓓：對，模糊正確就可以。投資人眼睛有點度數挺好的。18未來半年，創業者最應該做什麽？FounderPark：未來3-6個月內的早期AI應用創業者，他們最該做什麽？高瓴創投王蓓：我覺得最值得做的，還是找到ta自己真正為之興奮的事，而不是到某個「範式」而去裏麵做填空題，好色先生视频還是更喜歡看到創業者能做一個「供給創造需求」的事，這應該會很開心。FounderPark：好色先生视频也見過很多創業者朋友，其實有些可能是因為AI創業熱潮被裹挾進來的，但還沒找到自己真正的原動力。高瓴創投王蓓：對，一個是要有原動力，再一個就是要務實地回歸用戶場景。如果創業者自己就是產品的典型用戶，那太好了。如果不是，那就要在前期花更多時間跟用戶待在一起。明勢創投夏令：兩件事比較重要：1.立足未來思考業務：必須假設一年內模型公司會推出強大的Agent體係，比如假設它們能幹80%崗位的工作了；甚至要考慮AGI實現的可能性，基於這個終局去反思和設計當前的業務模式。不能隻基於今天的L1/L2能力。2.快速驗證PMF：尤其是產品型公司，要盡快找到產品與市場的契合點。3-6個月足夠做初步驗證。融資節奏上，可能還是持續融資、小步快跑。真格基金劉元：趕快把產品上線，開始獲取用戶反饋，哪怕不急著商業化。從用戶那裏獲得真實的反饋，然後快速迭代。現在創業成本很低，小團隊也能做出高收入的產品。沒什麽借口了，就幾個人也能幹大事。所以，趕快上線，快速迭代。19PMF的有效期變短了FounderPark：過去兩年，許多中國軟件開發者和公司積極投身出海，您認為這一生態接下來會如何發展？靖亞資本何沛：出海主要有三種模式：第一種是傳統出海模式，即在國內已有成熟業務的基礎上，將現有產品進行改進後擴展到海外市場。這種模式適合那些在國內已是頭部的公司，利用現有資源和成功經驗開拓國際市場。例如好色先生视频投資的「e簽寶」，作為國內電子簽名領域的領先企業，現在推出了全球品牌，為中國企業的出海提供可信簽約服務。第二種是「DayOneGlobal」模式，即從創立之初就麵向全球市場，這是如今許多年輕創業者更傾向於選擇的模式。他們具備全球視野，選擇北美、日韓、東南亞等地作為起點市場，直接在國際市場上展開競爭。第三種是純海外公司模式，即考慮到地緣政治等因素，直接注冊為美國或海外公司，團隊也可能實現國際化，其中包含非華人成員。例如，好色先生视频投資了一家以色列公司，其聯合創始人中有華人，但CEO是白人。這種多元化的團隊結構和全球化視野，是出海創業成功的關鍵因素之一。這三種出海模式都蘊含著巨大的機會，好色先生视频願意投資其中的每一種。FounderPark：現在的PMF中的「M」變得比以前更複雜了。靖亞資本何沛：確實如此。市場本身就不穩定，受到多種因素的影響。今天的PMF並不能保證半年後或三年後依舊成立，因此也對投資人和創業者提出了更高的要求。20下一代內容平台長什麽樣？FounderPark：如何理解內容平台正在發生的變化？下一個內容平台長什麽樣？錦秋基金臧天宇：有很多團隊在探索很有意思的事情。比如好色先生视频關注新的內容模態和社區形態的創新。比如好色先生视频投的「造夢次元」，從對話AI加入劇情、遊戲化體驗，還在嚐試融入聲音等多模態，快速試錯。還有一個做遊戲的團隊，在對話AI基礎上加入社交PK屬性和卡牌機製，變成一款遊戲。大家從相似的內核出發，衍生出各種創意十足的內容形態和玩法，這種探索非常有價值。💡造夢次元造夢次元是一款AI互動內容平台，基於生成式AI技術，提供交互式、劇情化的虛擬角色互動體驗，日均活躍互動時間超100分鍾。造夢次元背後的公司「想法流」成立於2023年，創始人沈洽金是一名連續創業者，曾創立一登科技和閃聚互動。2024年12月，「想法流」完成由錦秋基金領投的數千萬元的A輪融資。FounderPark：這種探索會像移動互聯網時代短視頻的模式一樣，在某個階段走向成熟和收斂嗎？錦秋基金臧天宇：我覺得肯定會有產品形態跑出來。最終還是用戶和數據說了算。那些受到用戶歡迎、留存率高、用戶時長長的產品形態會留存下來，其他的可能會逐漸消失。移動互聯網時代是典型的「注意力經濟」，平台和應用的核心目標是盡可能地搶奪用戶的停留時長。但在信息爆炸、注意力稀缺的當下，僅僅抓住眼球已不足夠。AI，特別是具備情感理解和生成能力的AI，將推動商業模式向「情緒濃度」轉變。情緒經濟是好色先生视频覺得社會會增強的需求。情緒需求與工業化/數字化程度的正相關性。好色先生视频觀察到，隨著社會生產力的發展和數字化程度的提高，人們的基礎物質需求得到滿足後，對精神層麵、情感層麵的需求會日益增長。AI恰好能以一種低成本、高效率、個性化的方式來滿足這些需求。這預示著「情緒經濟」在全球範圍內，尤其是在發達和快速發展的經濟體中，將擁有巨大的市場潛力。情緒共鳴驅動商業化。未來的產品和服務，其商業價值將越來越取決於能否與用戶建立深層次的情緒共鳴。用戶不再僅僅為功能付費，更願意為「被理解」、「被治愈」、「被陪伴」、「被激勵」等情緒價值買單。移動互聯網搶奪眼球，AI時代則要觸達心靈。未來的商業競爭，將從「注意力時長」的爭奪，轉向「情緒濃度」的比拚。FounderPark：對於創業者選擇創業方向和思考要做的事，有什麽建議？錦秋基金臧天宇：從創業方向選擇上，可以參考互聯網和移動互聯網的發展曆程：互聯網使得信息分發的邊際成本降為零，誕生了門戶、搜索、電商平台這些產品和商業形態；移動互聯網進一步疊加了地理位置屬性，誕生了外賣、打車這樣基於LBS分發信息和撮合服務的平台；手機豎屏的特征又導向了feeds這樣的信息分發形態。那麽這波AI，特別是生成式AI，它改變了什麽？1.內容生產：AI降低了內容創作門檻，帶來了新的內容形態。這裏有機會，比如好色先生视频投的視頻工具、AI內容社區等。2.信息分發：AI能在Token層麵更精細地理解用戶需求，可能帶來超越傳統推薦引擎的、基於深度理解的個性化分發。這裏要看誰能真正占據用戶的context窗口，是潛在機會點。3.服務交付：過去難以標準化的、依賴專家知識的服務，現在可能通過Agent以極低邊際成本被分發和執行。比如好色先生视频投的網紅營銷Agent，以及一些嚐試通用專家知識Agent平台的團隊。建議創業者思考：你的產品/服務，在現有商業鏈條的哪個環節，利用AI帶來了什麽核心變量？解決了什麽問題？創造了什麽獨特的價值？重新審視商業鏈條中的變化與不變，找到切入點。ComingNext...21.Alphaist和CreekStone，為什麽要出來做新基金？22.機構當下的投資策略是什麽？23.市場上的好項目變多了還是變少了？24.投資人的角色正在發生變化25.最近在思考哪些問題？21為什麽要出來做新基金？AlphaistFounderPark：你判斷行業進入了新的周期，決定自己做基金，新周期的核心邏輯是什麽？Alphaist陳哲：更大的周期看，23、24年很多VC投資大模型公司，我認為那是上一個周期投資慣性的延續。新的周期、新的範式，在早期就應該是各種小型、甚至有點「奇奇怪怪」的東西的出現。對一個新基金來說，不需要有太多過往的假設，這是一個比較好的階段。FounderPark：作為SoloGP出來做基金，你的思考方式和角色有什麽變化？Alphaist陳哲：自己做基金比較好的是，你會把自己真的放在一個創業者的視角上。因為我今天也是一個創業基金，0到1的狀態。所以你跟創業者的共鳴、對等感是更強烈的。小基金、獨立基金的一個優勢就是你真的跟這些早期的founder能夠站得更近，更能理解他們在0到1時麵臨的問題，並且你真的有能力和辦法去直接參與。FounderPark：除了錢，你能給創業者提供哪些獨特的價值？Alphaist陳哲：我告訴我的很多被投企業或者說想要投資的人，我最大的優勢是，如果你覺得我對你有價值，我的時間對你非常open。我認為，跟你真的契合、在理念上非常認同、也能夠識別你的價值的投資人，創業者是可以理解這一點的。因為我投的項目少，我不需要投那麽多項目。我之前百分之八九十的項目都是領投和有董事會席位，未來我也會保持一個很高的比例，盡量有機會領投或獨投，也會要求董事會席位和比較高的股比。核心就是，如果大家願意一起合作，尤其在早期沒有人認可你、沒有人能夠識別你的價值的時候，好色先生视频一起合作。那對我來說這是我發揮最大價值的機會，這也是他獲得最大收益的機會。FounderPark：現階段你作為投資人最重要的工作是什麽？Alphaist陳哲：Build團隊。我希望我能招一些有產業經驗、有行業經驗的投資同事進來。因為我自己做投資之前做了七八年工程師，所有投資經驗都是在基金學的。所以我希望能招到跟我當年類似的，比如在科技公司裏麵真正做過產品、做過技術的人。而且我希望能夠找到認同好色先生视频基金的理念、價值觀的人。因為好色先生视频基金很多想法就是跟大家不一樣，而且就是因為好色先生视频不一樣，並且堅持一些可能行業裏更底層、更長期的原則，這是好色先生视频有可能成功的非常重要的原因。CreekStoneFounderPark：在這個時間點選擇自己出來做基金，驅動你們這次創業的核心原因是什麽？CreekStone鍾陸歡：首先，好色先生视频是在弘毅體係內成長起來的基金，弘毅給了好色先生视频很多支持和幫助，對此好色先生视频非常感恩。這一波AI帶來的機會巨大且明確，在當前AI發展的關鍵時刻，時間至關重要，真誠至關重要。好色先生视频的新基金成立後，決策自由，速度極快。比如，現在看到好的創始人，可能當場就能給TermSheet甚至過橋貸款，這種效率在當下市場非常重要。GP在一線與創始人溝通，共情，提供認知與幫助，甚至情緒價值，同為創業者，做他們最堅定的夥伴。CreekStone李一豪：此外，市場也在變化。好色先生视频對中國AI應用的全球潛力非常有信心，DeepSeek和元寶的快速大規模增長，都證明了中國在ToCAI應用上可能達到全球領先的級別。好色先生视频希望在這個浪潮中，利用好色先生视频的經驗和資源，幫助年輕的創業者抓住機會，做好服務工作。同時，好色先生视频也感受到資金側的變化。過去由傳統美元主導的康波周期已經到末端了，導致大家其實沒有當年移動互聯網爆炸性的回報，但好色先生视频覺得新一代的康波周期正在重啟，反全球化背景的文化變遷正在醞釀。傳統的主權類美元在兩極化的社會背景下離開中國了，好色先生视频有更好的機會在一線與創始人深度地溝通，甚至與他們共創，去做資源的對接和整合，幫助他們一起去探索方向、人才的鏈接。好色先生视频希望成為這一代技術浪潮中，離創業者、離炮火最近的新基金。這個是可能在好色先生视频自己身處的市場裏麵的一些變化。康波周期：全稱康德拉季耶夫周期理論，是前蘇聯經濟學家尼古拉・康德拉季耶夫在1925年提出的，康波周期認為資本主義經濟的發展過程中存在著長時段的周期性波動，一個完整的周期大約持續50-60年，1991年開始為第五次周期。FounderPark：作為新基金，你們能提供給創業者的服務和支持，跟之前在大機構時會有什麽不同？CreekStone李一豪：好色先生视频的打法之一是帶著一些頂層思考和思想實驗，與有熱情的創始人碰撞。好色先生视频比較完整地經曆過移動互聯網周期，對用戶和大規模群體有觀察和總結，希望能給創始人帶來啟發，這是一個共同思考的過程，而不是規定他們該做什麽。比如，半年前好色先生视频認為Coding很關鍵，就會和認識的年輕創業者探討這個方向。第二，好色先生视频能「插件式」地對接資源。無論是傳統的搜廣推、新模型算法、大模型Infra、Fine-tuning等技術人才，還是社區運營、社交、ToC產品、關係鏈運營等方麵的人才，好色先生视频都有廣泛的網絡，從頭部負責人到一線執行者好色先生视频都可以連接。這種連接有時能促成優秀團隊的組建或激發好想法，甚至讓行業大佬成為新團隊的顧問。第三，我和歡哥能給創始人提供很多情緒價值，因為好色先生视频自己也是創業者。CreekStone鍾陸歡：好色先生视频希望成為創業者遇到任何事情時會撥打的第一通電話。現在，好色先生视频可以更徹底地將個人資源，包括募資端、業務端以及好色先生视频LP的資源，更直接、靈活地對接給創始人，真正的做到共同創業。FounderPark：作為投資人，除了不斷Sourcing，當下你們最重要的工作是什麽？CreekStone李一豪：好色先生视频的定位是做「思想實驗皮條客」，既高尚又接地氣。乍聽有些奇怪，意思是好色先生视频要把最前沿的認知和想法，傳遞、對接給合適的創業者。同時保持弱者思維，好色先生视频尊重任何角度的獨立思考。22機構現在的投資策略和邏輯是什麽？FounderPark：投資策略或者邏輯是什麽？有變化嗎？Atypical邵帥：在軟件方麵，ToB方向主要集中在垂直領域的AIAgent應用，前麵有提到。ToC方向主要集中在通過PLG驅動的生產力工具方向。在ToC方向上，一類是通過PLG驅動的生產力工具，例如Cursor、Abridge這類直接讓個人用戶實際使用的產品，效果立竿見影。但更讓我興奮的，是基於AI技術所帶來的全新內容形態和全新內容平台的可能性，因為大型語言模型的能力還未完全成熟。但就像移動互聯網時代，最大機會最終誕生在短視頻、文娛和社交領域一樣，我相信AI時代的「超級獎池」可能也在這裏，未來會不會出現下一個「抖音」或「小紅書」？在硬件方麵，AI技術的發展正在催生一類全新的計算機形態出現，它需要全新的感知方式。如果便攜設備能夠采集好色先生视频在線下生活中產生的大量語音、視覺乃至生理數據，並通過AI模型進行實時處理和反饋，提供對應的服務，那麽這些產品就具有極高的價值。在健康領域，像OuraRing、WhoopBand這類設備也在大量采集用戶的睡眠、壓力與運動數據，甚至已經有技術可以采集類似荷爾蒙水平等更細微的指標。這些硬件產品的核心價值在於，它們能采集到此前尚未被數字化的高質量人體數據。這些數據，既是智能手機難以捕捉的，也是目前大模型公司難以輕易獲取的。然後這些數據給到模型，可以訓練出一個AI健康顧問，指導好色先生视频的日常健康，讓好色先生视频活的更好，我會非常願意買單。當產品或服務必須依賴於這類獨特、由硬件采集的數據來優化模型性能時，就能建立了一個極其重要的護城河。如果公司/產品的核心競爭力僅僅是基於通用大模型之上，總有一天會被它吞噬，但擁有屬於自己的高質量且難以替代的數據資產，具備更強的持續競爭力與獨立性。高瓴創投王蓓：最普適的商業邏輯。「太陽底下無新事」，不可能有哪個模式或供需關係是前無古人、後無來者的。底層需求一直都在。最終，好色先生视频堅持的是常識驅動。隻有常識才是不變的。很多價值投資的理論，核心也是常識。FounderPark：「常識」具體怎麽定義？高瓴創投王蓓：你能給用戶創造什麽價值、大家為什麽要用你的產品？如果你能用三句話給一個完全不懂行的人講清楚，對方能理解，那可能就符合常識。如果需要堆砌一堆專業術語、花哨詞匯，隻有創投圈千把號人自嗨，那這個事情可能既破不了圈，也帶不來大的商業價值。靖亞資本何沛：靖亞的策略沒變，在好色先生视频發布的年度報告上，總結為五個方麵：一是AIforContent，隨著多模態技術的發展，語音、視頻、3D、互動視頻、互動遊戲等模態的價值還將繼續放大，目前還處在很早期階段。二是AIforProductivity。大家常說的Copilot或Agent方向的產品/應用，核心目的是提高好色先生视频的生產力。好色先生视频觀察到業內從Copilot向Agent/Autopilot演進的趨勢，好色先生视频非常看好這一方向。三是AIforInsights。AIGC為互聯網帶來了指數級增加的內容，甚至讓人難以分辨真偽。這意味著，在海量噪音中找到真正有價值的信號將變得極其困難。唯一的解決辦法可能是「用魔法打敗魔法」，讓AI來幫好色先生视频去分辨什麽是對好色先生视频有用的「信號」。四是AIforService，好色先生视频堅信AI最終會取代人類的某些相對可以清晰定義邊界的工作，並直接交付結果。好色先生视频在這一領域持續布局，例如AI編程、AI招聘、AI客服等方向，這些領域已經能夠帶來很大的商業價值。五是AIforRealWorld。好色先生视频覺得生成式AI不應該隻停留在數字世界，而是需要與現實世界交互。好色先生视频已經投資了幾家很有潛力的公司，例如千尋智能和Hilbot，都是非常優秀的具身智能公司。明勢創投夏令：會更積極地麵向Agent去做投資：應用層：包括專業/垂直領域Agent、KillTime類Agent。AgentInfra層：Agent相關的基礎設施，包括記憶、工具相關。好色先生视频認為，垂直領域的AIAgent絕不能按過去投中國SaaS的邏輯去看。中國SaaS市場這麽些年，中國投資人交了這麽多學費，它很清晰的特點是為結果付費，而不是為效率工具付費。中國當然有企業願意為效率工具付費，但相比美國整體盤子小，付費能力弱。AI作為更強的生產力工具，好色先生视频希望投的是能直接交付結果的AIAgent。比如好色先生视频投的AI律所艾語智能vs美國Harvey。Harvey服務的是世界500強的律師，為他們提效，收席位費，工具導向。艾語是自己服務金融機構提供某一類細分的批量訴訟業務，AI完成大部分流程，有些環節需要AI指導小白操作，收費模式是takerate，交付的是結果；包括銷售工具，美國SDR工具收席位費，中國好色先生视频看到有創業公司直接做銷售拿takerate。本質上，技術跟垂直行業的結合，是把原有行業中無法標準化、結構化的業務環節進行標準化、結構化，從而實現規模化，最終交付結果。FounderPark：真格現在有投Agent的邏輯嗎？真格基金劉元：好色先生视频的邏輯是「投人」。如果現在有人來說要做Agent，好色先生视频會問：為什麽現在做？之前在幹嘛？未來想幹嘛？好色先生视频總說，如果你跟別人做一樣的事，選一樣的路，就會得到一樣的結果。好色先生视频所有的問題都圍繞著：你不一樣的地方在哪裏？最近一兩個月好像確實沒投過純粹說自己是做Agent的。好色先生视频投的那些沾點邊的，都是一兩年前聊的了。到現在出來說要做Agent，你得拿出點別人沒說過的話、沒做過的事，其實挺難的。FounderPark：真格在AI領域沒有「賽道」的投資邏輯？真格基金劉元：沒有，好色先生视频不做預設。好色先生视频的心態非常開放。好色先生视频會根據從創業者那裏學到的東西形成一些觀點，但好色先生视频清楚地知道這些觀點隨時可能被顛覆，並且非常期待被優秀的創業者來改變好色先生视频的看法。這一點，真格十幾年都沒變過。23好項目在哪裏？好項目的標準變了嗎？FounderPark：怎麽看今年的創業環境？好項目變多了嗎？明勢創投夏令：有機遇，有挑戰。大環境是技術仍在高速發展，「+AI」的應用越來越多，但「+AI」在中國市場更多是原有玩家的機會，創業公司想簡單地「+AI」機會有限。而且融資環境依然有較大不確定性，比如關稅導致的二級市場的波動。總體判斷：好項目一定會變多。因為技術驅動力在，人才供給也在增加。但這些好項目一定不在拍腦袋就能想到的地方，而是在非共識的、精心挑選的、深紮場景找到的切口。Atypical邵帥：我注意到一個趨勢是如今很多一線機構願意重金投資那些背景雄厚、有過大公司成功經驗的「明星創始人」，並給予他們充足的資金去探索AINative應用方向。體現在很多項目在早期階段就獲得了大額融資，估值也水漲船高。這與移動互聯網時代按部就班的融資節奏有很大不同。在這種模式下，優秀項目的標準似乎更多側重於，擁有一個有潛力的CEO和一個大賽道，至於產品的具體形態可能還在摸索。從我個人的角度，我還是偏向「本分」一些。我認為，創業團隊過早拿到大額資金，可能導致戰略方向的偏離。參考移動互聯網，張一鳴早期隻有周子敬等人給的幾十萬天使，後來王瓊SIG的百萬美金，甚至B輪融資挺痛苦的。但今天呢？很多背景不錯的創始人，一出來就是幾輪，具身智能也是這樣，有點重現當年最瘋狂的時候，華貿一天閉環，三輪結束了啊。當然，做通用模型或Agent這類需要大規模資金投入的項目另當別論。但對於大多數軟件應用類和硬件項目，我更看重創始人如何打磨產品、實現商業化的能力，關注PMF、Retention、ROI等一些核心指標，雖然看起來有些「守舊」，但是好色先生视频堅守的投資邏輯。創新工場任博冰：一個變化是，出來創業的人，相比前兩年整體趨勢是變少的。去年相對前年就少了很多，今年下半年可能會比去年稍多一點，但總量仍在低位。這主要是因為AI創業門檻確實變高了，事情本身就很難。另一個變化是，今年大量人民幣基金開始進入AI領域。一方麵是政府引導，設立AI生態基金；另一方麵，一些原有投硬科技的基金發現其他方向機會減少，開始轉向AI，瘋狂招人。但對於硬科技基金來說，投AI應用其實挑戰很高。長期來看，好項目會變多。因為好的「主題」也在變多。過去兩年，能賺錢的好主題不多。AIInfra，前兩年熱，但長期能賺多少錢還是問號。AI硬件，短期可能是主題，但長期未必是最好的。最好的主題一定是AI應用。但過去兩年，賺錢的AI應用主題很少，流量榜靠前的多是工具類。連AI陪伴，留存和ROI都麵臨挑戰。真正好的主題，肯定不是工具。最好的主題，比如ToC的娛樂應用，還沒真正出來。今年可能會冒出一些苗頭。還有一些平台性的主題，之前沒人做，現在才剛開始有人摸索。FounderPark：為什麽下半年創業者會比去年多？創新工場任博冰：去年市場極其冷淡。今年春節後，好色先生视频接觸到的人裏，表達創業意願的變多了。這和信心有關：1.技術可用性：像DeepSeek這樣的高質量開源模型出現，讓國內創業者有了更好的基礎，感覺與美國的差距在某些點上縮小了。2.產品有機會：像Manus這樣的產品，讓大家看到通過產品創新和能力，依然能做出不錯的成績。3.方向更清晰：相比去年的迷茫，現在很多人對底層機會想得更清楚了。能不能邁出創業這一步，很多時候是個信心問題。CreekStone鍾陸歡：數量上不好判斷，但春節後DeepSeek爆發以來，市場上項目的估值確實普遍變貴了，這更考驗好色先生视频對早期項目的判斷能力，也更能體現好色先生视频的打法的優勢。好色先生视频相信，隨著Token價格下降、基建完善，未來好項目會越來越多。FounderPark：項目變貴是迅速形成共識帶來的負麵影響嗎？CreekStone李一豪：不完全是共識造成的，也與供需關係有關。相比上一個全球化周期，中國的美元基金總規模是大幅減少的，但同比創業團隊的數量也少了很多，這也和技術階段息息相關。因為數量少了，同時一級市場有效性很高，優秀的團隊和熱點方向估值增長就會很快。行業裏主要有兩種打法，ETF打法對市場beta有效體現，以及現在在矽穀也很流行的solofund打法。Solofund在現在的優勢，是更多利用社交網絡和媒體，把個人認知、資源串聯和品牌效應放大了，好色先生视频就在這個道路上做嚐試，在更早甚至半孵化的階段去服務創業者。換個角度看，好色先生视频自己其實從去年年初開始喊著要投AI應用的時候，被好多投資人質疑過。大家當時覺得，基礎大模型都還沒做好，你憑啥去投應用呢？結果，一直等到今年所有人才突然意識到好像都沒怎麽投過應用，這也導致市場上一些應用的項目反而一下子變貴了。線性資本鄭燦：這可能跟共識沒有關係。投資的馬太效應、項目的馬太效應，其實從去年就開始了。但這並不是共識的結果，「共」的狀態可能反而是「都沒想清楚」。什麽情況是共識？大家都在搶著領投、獨投。現在沒有那麽多項目是大家搶著獨家投的。具身另說。可以從兩個方麵看：1.模型能力變強了，能做的事情肯定變多了。很多原來做不到的場景現在能做了，原來隻能做到及格的產品現在能做到優秀了。這打開了很多新的創業方向。好色先生视频會看到更多優秀的人在做有價值的事情。2.認知/情緒層麵，市場認知提升了，客戶教育成本降低了。大家不再懷疑AI有沒有用，這為商業化掃清了一些障礙。綜合來看，無論是從能做的事情、對商業環境的影響，還是對投資情緒的影響，都是正麵的。體感上，投資人肯定比過去更積極了。至於好項目，我覺得肯定是變多了。原因包括：創始人的思考在變得成熟；技術催生了更多能做的方向和場景。當前階段，尤其是在AI應用領域，有強商業sense和產品sense的團隊更有優勢。他們需要對目標場景有深刻理解，對如何提供好的用戶體驗有深刻理解，對如何商業化推廣有深刻理解。一旦這些要素契合，結果交付可能會非常快。真格基金劉元：整體感覺，此刻還決定創業的，很多是真正想創業的人。一級市場冷清，ToVC的項目少了很多，這是好事，項目的純度變高了。當然，追熱點的還是有，比如去年有很大比例的創業者做陪伴機器人，前年有大量創業者做中國的Character.ai一樣。好色先生视频現在更願意跟那些從小團隊，甚至獨立開發者開始，或者幾個同學一起動手做東西的人聊。踏踏實實做事的人還是挺多的。FounderPark：獨立開發者是好的畫像嗎？真格基金劉元：「獨立開發者」這個標簽不一定是。關鍵看ta是享受做一個「作者」，還是想做一個「係統和組織的建立者」？作為獨立開發者的狀態是一個創業的開端還是創業的目的本身？這從他的行動能看出來。24投資人角色有變化嗎？FounderPark：現階段，VC能給創業者提供的幫助和以前有變化嗎？Atypical邵帥：這是我想特別強調的Atypical的優勢所在。現如今的AI創業，尤其是Agent和其他應用類項目，從DayOne就應該考慮全球市場，尤其是歐美市場。出海的原因有很多，比如考慮到模型能力、用戶的付費意願、人力替代的ROI，以及相對寬鬆的監管環境。然而，華人麵孔的創業者出海麵臨著不少挑戰，涉及文化差異、市場理解、用戶習慣、法規政策和融資環境等多方麵因素。同時，在一開始就想拿到A16Z、Benchmark等頂級美元基金的錢其實並不容易，需要有信任基礎的早期美元基金來支持早期更好。Atypical的優勢在於具有矽穀背景的美元基金的「基因」。Atypical基金的團隊成員擁有深厚的矽穀背景與全球化的網絡資源，好色先生视频的LP也涵蓋了很多全球領先企業。好色先生视频能夠為有出海意圖的華人創業者提供架構設計與身份規劃建議、歐美市場的洞察和調研、當地資本、人才、合作夥伴和客戶資源的對接，以及通過LP網絡加速商業化進程等服務。尤其是在好色先生视频擅長的內容平台，SaaS、Agent、消費級硬件等領域，好色先生视频擁有豐富的經驗與認知，能夠為出海的優秀華人創業者提供切實的幫助。創新工場任博冰：變化很大，幫助幾乎是全方位的。現在大家都坐在「車的前排」。以前投硬科技，投資人很多時候坐後排就行，創業者經驗認知可能更強，是他們給投資人上課。現在，好色先生视频和被投企業更像是「副駕」關係，都是學習者和探索者。好色先生视频可以提供信息和視角，思考一些他們可能沒精力想的事，把之前周期的經驗告訴他們。鏈接資源，找人幫他們解決具體問題。以及輔助一些決策，比如討論是否開源、融資節奏、如何建立決策係統等。這些幫助比以前單純的精神支持或資源對接要深入得多。移動互聯網早期，投資人起到的作用也是非常大的。真格劉元：坦率說，AI之前，市場太久沒有大機會了，投資人也麵臨「青黃不接」。投資人最重要的成長是陪伴偉大的公司一起成長。移動互聯網紅利期過後，大家都在摸索。現在能提供的，尤其對好色先生视频這種非創業者出身的投資人來說：1.首先是別管太多。2.提供信息。創業者是隧道視野，投資人可以提供廣度信息，告訴他賽道格局、行業最佳實踐等。3.提供網絡。比如好色先生视频給Manus介紹了張濤和Peak，以前也給大量的真格被投公司介紹過高管。這種合夥人級別的牽線，好色先生视频一直在做。但說到底，真正的好公司，不太需要投資人幫太多忙。25最近在思考什麽問題？FounderPark：近期在思考哪些問題？創新工場任博冰：VC行業本身就麵臨巨大調整。過去幾年的狀態和未來的挑戰，必然要求VC組織做出巨大調整——戰略、打法、組織結構都要變。能快速自我進化、適應變化的VC組織，才能在新的時代生存下來。這和對大廠、對創業公司的要求是一樣的。VC需要重新思考：如果未來是應用驅動，用什麽方式做決策？誰去看項目？如何吸引創始人？投前投後關係如何處理？過去幾年大家都在搞退出，現在還能這樣嗎？條款是不是也要變？這些都要大改。雖然現在公開討論不多，但我相信很多VC內部在思考或已經在做這些事了。明勢創投夏令：Agent會帶來哪些深遠改變？1.商業模式：Agent可能改變現有的互聯網商業模式。比如，Agent不看廣告，那以前基於點擊的廣告模式怎麽辦？Agent時代的商業模式會是什麽？2.組織形態：Agent可能成為好色先生视频組織的一員。HR是否要招聘Agent？Agent是否需要培訓？Agent會對現有組織結構、工作流程產生什麽影響？這些都是好色先生视频正在思考的，關於Agent將如何重塑商業和社會的問題。線性資本鄭燦：最常討論和思考的問題是：今天的技術進步，能夠新打開哪些應用的門？這裏的「打開」是指，把原來做不到及格線的事情做到及格。隻要有可能及格，就值得好色先生视频從投資角度開始觀察了。當技術有大的提升時，好色先生视频就會去思考它能在哪些方向上帶來落地的可能性。判斷「及格」的標準就是，使用者能否接受它，比如AI生成的語音是否聽起來和真人差別不大。另一個思考角度是：在足夠大的場景裏，今天的技術還有哪些明顯的短板或痛點？比如Coding領域，現有工具仍有上下文長度限製、大代碼庫處理不佳、易出錯且難以修正等問題。那麽，有沒有什麽方式可以解決這些核心痛點？