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商业思维
所有人都在问：AI到底有没有泡沫？
金沙江创投主管合伙人朱啸虎的答案有点反直觉：产业层面没有泡沫，算力中心建好就不愁卖，存储和内存多少产能进去都能被吸收掉。有泡沫的是个别公司，上万亿的估值肯定是泡沫。
他对几个热门赛道的判断更直接：办公Agent肯定是大厂的天下，人形机器人的泡沫大到看不懂。
今年可能是基础大模型的最后一年，明年需要讲新故事了。但在泡沫之外，他看到的是：应用层迎来爆发，AI办公、工业自动化、代际消费，都有足够多的空间。
以下为腾讯新闻深网对话朱啸虎的精编内容整理版，希望对你有所帮助。
一、产业里没有泡沫，有泡沫的是个别公司
今年年初我提过一个观点：2025年AI是叙事性估值，2026年会转向基本面估值，投资者开始看重ROI（投资回报率）。
半年过去了，这个趋势越来越明显。去年互联网、科技公司只要宣布加大资本开支，股价就暴涨。
今年彻底反过来了，只要强调加大资本开支的公司，股价都跌。如果因此现金流不够、要发债卖股票，跌得更厉害。
反而软件公司涨得很好。去年大家都觉得软件公司会被AI取代，今年财报出来完全不一样，利润率、收入、增长率都在提高，甚至创新高。
所以资本市场确实开始重新审视一件事：AI的资本开支到底能不能产生回报。
这么大投入需要多少时间赚回来，从哪里赚回来，这是一个很大的问号。
相对来说，那些能赚钱、能持续增长的公司，资本市场还是会奖励。
经常有人问我，AI到底走到哪一步了。我的答案是：现在开始大规模商业化了。
前几年基础模型还不够好，一开始只能聊天，但真要干活的时候，可靠性和成熟度都不够。今天的AI已经不仅能聊天，也能干活了。
而且不说前沿模型，后面那些足够好的模型，成本也已经大幅降低，在很多场景下，用AI这笔账是能算得过来的。
但市场对泡沫的担忧也在升温。我之前说过至少三年内不会出现AI泡沫，现在还是这个观点。
分歧在哪里？关键看你怎么定义泡沫。
产业层面没有泡沫。今天很多场景下AI能做得非常好，它创造的价值真的非常明显。
所以现在算力中心，不管是在中国还是国外，只要能够建好，根本不愁卖。
AI硬件也不一样。今天很多硬件公司的PE倍数（市盈率）很高，但是毫无泡沫。
从产业上来看，比如存储、内存，多少产能进去都能被吸收掉，因为AI视频、AI Agent这些应用场景都还在非常快速地增长。
目前AI硬件的需求增长速度远远超过供给增长速度，明年的需求增长，至少翻三倍以上是没有疑问的。
有泡沫的是个别公司。核心要看PS倍数（市销率，市值除以收入），再看这个收入是不是可持续，也就是ARR（年度经常性收入）的质量。比如说一些公司上万亿的估值，这肯定是泡沫，它就算60%的毛利也肯定不可持续。
泡沫破灭的信号，我说是收入拐点。拐点指的是收入增长已经放缓、走平，甚至往下走。
收入拐点出现的时候，就是泡沫破的时候，这是一个非常典型的信号。
那在拐点到来之前，增长空间还有多大？今天还只是刚开始，未来AI应用的市场规模涨几百倍、上千倍都不难。
这里有一个参照系：严格意义上的coding（编程），全世界可能就是两三千亿美金的市场。
这样的规模是支撑不住每年1万亿美金资本开支的，所以现在大家在讨论的是coding之后，下一个场景在哪里。
我的判断是，AI coding只是第一步，AI视频是第二步，泛化的coding在后面，它对应的是整个办公市场，这个市场非常大。
至于中美路径的差异，美国擅长做非常昂贵的科学实验、做前沿探索，愿意花大钱训练新模型。
中国更擅长大规模工业化落地、把成本做到极致。中国跟进速度非常快，可能两三个月用1%、2%的成本就追上去了。
长远来看，成本很重要，中国模型的优势非常明显。而且在实际应用上，不管C端还是B端，中国都比美国更擅长。
我们在美国看到很多中国创业者，反过来学中国企业家在AI应用端是怎么落地的，中国的落地速度比美国快得多。
二、API是危险的生意，模型公司最后会变成公共事业
山姆·奥尔特曼（Sam Altman，OpenAI CEO）最新的访谈提到，他们B端的收入已经超过C端了；Anthropic也是通过切入B端实现盈利。
很多人问，AI走B端商业模式是不是更有前景。这个东西都是有周期的，大家一致看好的时候，基本就是顶点。
1．一晚上就能被全部切走，终局是水和电
AI coding确实收入起得特别快、需求刚性、产出容易衡量。但API业务有一个致命风险：可以一个晚上就被全部切走。
比如我有一个便宜的模型，效果和你一样，但价格只有你的10%甚至5%，那一晚上就把你的客户全切走了。所以这是一门很危险的生意。
长远来看，API就是水、电这类公用事业，10%到20%的毛利。
Anthropic为什么今年要冲上市？它自己也知道，等到算力真的普及，靠前沿模型和coding赚60%、70%的毛利肯定不可持续。
今天国产模型算力也不够，包括智谱、DeepSeek都被迫涨价，不是它们想涨价，而是算力不够。
当然API的天花板也很高，因为它取代的是泛化Agent这种把整个办公流程压进去的生意，即使10%到20%的毛利也是很大的生意。
但C端我觉得可能会更大。不管是互联网还是移动互联网时代，最终真正赚大钱的都是C端企业，因为用户对价格不敏感，商业化价值天花板更高。
去年大家都讲OpenAI的C端厉害，今天反而没人看C端了，我们恰恰更看好C端的未来。
而且C端基本都是中国创业者，美国VC（风险投资机构）很多年没投过C端应用了，今天全球市场的C端应用，几乎都是中国企业在做。
2．今年可能是基础大模型的最后一年
我一直不太看好模型公司，模型最终肯定会变成一个商品，成为公共事业。这一点历史上是被反复证明过的。
当年IBM推出Unix操作系统的时候，也可以赚很多钱，而且都绑定在硬件上销售。但后来Linux用了30年时间，把Unix彻底取代掉。
今天像DeepSeek这种彻底开源的模型，可能最多十年就会成为行业标准。
今天前沿模型确实还比开源模型好那么10%，在一些关键任务的场景，可能还要用闭源模型来做。
但我觉得最多再过一年，在99.9%的绝大部分任务上，开源模型都可以毫无困难地执行。
而且开源模型可以很便宜，也可以做本地化、私有化部署。到那个时候，就没有道理再去用所谓的前沿闭源模型了。
二级市场今天更现实，都是看数据的。现在软件公司股价都恢复到了前期高点，收入和利润都在提高，这证明AI对它们来说是一个更好的增长点。
但大厂不一样，像Google、Meta都还没证明AI能带来最大的提效。
Google本来一次搜索能赚多少钱是算得出来的，今天用AI回答，成本更高、收入反而可能更低。
我和很多投行同行聊，今年大模型可能就是最后一年了。等Anthropic和国内这些大模型公司上完市，故事就讲得差不多了，明年开始可能就需要讲新的故事了。
三、办公Agent肯定是大厂的天下
近期AI办公成为大厂和创业公司争夺的新战场。这个赛道肯定比coding大很多，也更复杂。
因为它不是单纯的API，上面有很多Agent，门槛非常高。coding的价格很快就会开始下滑，但泛化Agent反而会好很多，毛利会相对更可持续一些。
1．没有办公入口，创业公司几乎没可能性
这个赛道的壁垒是什么？大厂是毫无疑问有优势的。Agent办公的竞争，其实就是企业微信、飞书和钉钉这场竞争的延续。
你没有下面这一层办公的入口，几乎是没有可能性的。比如说为什么WorkBuddy起得这么快？就是因为企微有这么多用户，从企微起来非常自然。
没有人会为了上面的办公Agent，去放弃自己公司已经有的整套聊天工具和所有组织关系。
因为企业微信里面有公司所有的组织关系、历史聊天记录、历史知识库，这些上下文都是办公Agent的基础。
你要为了上面的Agent，去重建下面这一套基础设施，几乎不可能。
办公Agent肯定是大厂的天下。现在也很明确，就是这三家在竞争。
那创业公司还有机会吗？只能在这三家平台里选一个，为他们打工。
作为一个垂直领域的Agent，如果你这个垂直领域足够深，整合在大厂的平台里面，可能会有一些细分领域的机会。
但也要看大厂愿不愿意给你这个机会。比如你这个垂类足够深，大厂不愿意干，或者干不了，这种情况下是有机会的。
2．生态才刚刚开始，关键看伙伴能不能赚到钱
今天WorkBuddy确实是明显领先的，而且先占住了这个生态位，但这场战争离结束还有点早。
生态才刚刚开始搭建，整个生态最终拼的还是生态协同：你的生态是不是比别人多十倍，甚至多一百倍，这个才是关键。
WorkBuddy近期举办了生态大会，宣布把智能手表、智能眼镜、平板这些接入平台，想打造一个AI时代的Agent OS。
硬件当然是很重要的补充，因为今天的AI不仅要完成软件功能，它还要执行任务，所以必须接入更多硬件。
一个很重要的考核指标是：你的生态里面，有没有合作伙伴能赚到几个亿。
赚到1亿以上的伙伴，能不能超过100家？如果能，说明这个生态才是真的成功了。
核心还是看平台方愿不愿意让第三方开发者在你的生态上面赚到钱，如果能帮他们赚钱，他们就愿意做。
今天国内这些生态里最大的问题，就是开发者很难赚钱。
海外Copilot走的是把AI嵌入Office套件的路径，国内WorkBuddy这类产品更像在做独立的AI工作台。
我觉得中国这个方向反而是弯道超车的机会点。在美国，Microsoft Office几乎垄断了市场，因为已经有入口了，加Copilot很容易。
但它的限制也很明显，它只是在现有Office里增强用户体验。中国不一样，中国本身的Office系统没有那么垄断。
而且今天有了AI Agent之后，其实我不太需要用Office软件自己写文章、写PPT，更多是让AI帮我做。
所以今天完全可以弯道超车，用一级的AI OS，像WorkBuddy这样的平台，来更好地操作这些Office软件。
国内的模式更像AI Native（AI原生）的形态。跟AI Native的AI OS互动，这才是未来Office的形态，而不是在旧的Office里面加AI。
3．用了才知道，效率提升真的是几十倍
我年初用过那个命令行式的AI工具，体验感不太好。使用起来非常复杂，包括安装。
我当年也是学电脑的，自己装一套都觉得有点复杂，好多年没打过命令行了，还要输入命令行，感觉一下子回到了二三十年前那种软件时代，很麻烦。
但它确实证明了一件事：用AI来执行任务，这个场景是刚需的。
后面的产品都是在这个方向上再往前延伸，半年时间就延伸得更好了，体验更好、更安全、更可靠。
我们公司也买了WorkBuddy的账号，主要用于分析我们投资公司的财务数据。
我们投的这些公司每个月都会把财务报表提交到我们的系统里，我们需要分析现金流情况、盈利情况、收入增长情况。
这种分析以前需要人干好几天，现在很容易。而且我可以直接对着它说，我要看什么指标，它就自动化地帮我重新生成一个图。
对我们来说还有一层安全考虑：研究部有很多数据库，前台人员直接访问本身不是那么安全。
有一层AI OS来调用数据库、生成最终文档，既方便又安全。
企业和个人选AI办公软件，诉求差别很大。对大部分个人来说，第一要好用，第二要好玩。
当年PC电脑刚普及的时候，很多人买了电脑其实就干两件事，扫雷和玩接龙，剩下99%的功能都用不上。
企业不一样，企业要的是安全可靠，而且能真的交付结果。
企业的知识库也很重要，这其实是一家企业自己的核心竞争力，能不能把企业知识库沉淀、保留在你这一层AI OS里面，这是很核心的一点。
我之前有一个观点，不拥抱AI的企业一定会被淘汰。放到办公场景里也一样：今天用AI Agent真的太容易了，效率提升真的是几十倍。
以前要写一个文档，现在AI几十秒就生成一版，99%就能用。PPT也一样，需要改的东西很少，但效率差好几十倍。
看业务报表，以前可能需要一个人做好几天，现在可能就一两分钟。
职场人对Agent的发展感到焦虑，AI到底是效率提升，还是替代？
谁能更好地用AI来提升自己的效率，这就是长久的生存之道。如果你自己提升不了效率、不擅长使用AI，那必然会被淘汰。
四、人形机器人的泡沫，我看不懂
宇树上市后半个月内股价就腰斩了。怎么看这种情况？4000亿的估值肯定太高了，太夸张。
现在人形机器人的内卷太严重，中国有一百多家、接近200家机器人公司，彼此差异都非常小，凭什么能撑起这么高的估值？
而且真实商业化订单的比例很低，大部分是政府订单或科研订单，大家都在抢同一个盘子，而这个盘子本身也不大，天花板并没有那么高。
我之前一直不太看好人形机器人，现在还是老观点：还是要真的能干活。
我们投了很多工业自动化的项目，在工业场景里面真正能创造商业价值的场景，根本不需要人形。
人形其实有非常多的限制，包括充电，包括本体的惯性问题，所谓惯性就是干活的时候，关节到底能坚持多久，这些都是很大的限制。
既然人形在工业场景里没必要，为什么大家还在往这个方向做？因为故事好讲。
而且比如上春晚这种活动，人形机器人的可展示性非常高，很多投资人更喜欢看到这种高度可展示性的东西。
比如我们投了一家在海里洗船的公司，商业化做得非常好，但它没法展示，它在海底洗船，根本没办法展示给别人看。
今年上半年人形机器人的融资依然很热，这种热度还能持续多久？
我觉得没法理解，市场共识集中得太离谱了，大家都没想明白最终结局会是什么样。
中国过去很多技术周期都是这样。你看太阳能、电动车，大量资金涌进来，最终整个行业的平均回报都是负数。
资金太充裕，一下子把价格打下来，行业集中内卷，最终所有公司都在亏钱。
电动车现在也极度内卷，卷了不止一波，太阳能和电动车都卷了三波以上。今天的人形机器人又在重复一样的故事。
再过两三年，这接近200家公司到底能剩几家？这是一个很大的问号。
而且最终领先的，可能都不是一开始技术领先的公司，而是后面在供应链、效率、渠道、品牌上更有优势的公司。
你看今年人形机器人马拉松，荣耀包揽了半程前六名，因为华为有供应链优势，追上来非常容易。
华为、小米、比亚迪，一旦AI技术成熟，他们推产品太容易了，创业公司怎么活下去？
后期肯定会洗牌，而且反复洗，洗一次还不够，要洗三次、四次。电动车、面板已经洗到第四次了。
退得早，错过了这波资本回报，会觉得遗憾吗？这个很难判断，你到底能不能踩准泡沫。
现在的泡沫周期比以前更短，能不能在泡沫期全部退出来不好说。所以我们也很恭喜那些抓住泡沫机会的投资人，但到底能不能安全退出来，很难判断。
我们卖的确实早了一点，说实话没想到这个泡沫会这么大。
我当年配置的时候，就已经觉得泡沫开始出现了，但为什么泡沫会吹到这么大，我实在看不明白。
而且这个市场本身还远远没有成熟，技术都还没有收敛，到底哪一条技术路线能走通还不知道。
它现在很多时候还是一个科研项目，能把泡沫吹这么大，我觉得风险非常大。
这个赛道我现在基本看不懂，所以我们也不太看，还是聚焦在工业自动化上。
工业自动化不是人形机器人，估值差了几百倍，性价比很高，我有足够的安全边际，因为它真的有非常具体的商业化。
在泡沫太大的情况下，很多真正能创造商业价值的赛道，反而被抽走了资金。这个时候，聚焦在务实场景上反而是投资人的机会点。
就像我们去年投工业机器人的估值就非常便宜，几乎是天使轮进去的。
今天大家认识到它的商业化可以做得很扎实、场景也很多，估值就开始回归到我们能赚取投资空间的水平。
有人问，你投了洗船的机器人，这种过于垂直的场景会不会束缚它以后的上升空间？
这就是为什么我们去年投的时候估值非常合适，因为大家都认为它只能洗船，天花板很垂直。
但我们投了以后，媒体报道出来，很多其他行业的客户就找了过来。比如海关找过来，走私分子会把货藏在船底，以前潜水员下去抽查非常辛苦，机械下去就很容易。
而且在水里面泛化其实比在陆地上、在家里做家务要容易太多：洗船、洗海上光伏柱子、查走私、港口清淤，泛化很容易，学起来也没那么复杂。
五、这一波AI创业没有壁垒，就看速度和执行
前几年我觉得投应用确实很难，因为基座模型本身还不够好，交付不了用户想要的结果。
今天基座模型已经足够好，而且足够便宜，所以应用端有很多机会爆发。
我主张不要自研大模型，套壳就行。那AI应用公司的长期壁垒到底是什么？
就像WorkBuddy一样，它下面的基座模型我是可以随便换的。
但它的核心壁垒是用户愿不愿意把企业知识库、企业的组织关系放到WorkBuddy里面来，这个是基座模型本身根本没有可能做到的。
其他应用也是一样的。你能不能让用户把知识库、企业专有数据放在你这里，能不能沉淀他历史上所有的交流数据，这些才是长期壁垒。
1．偏离主流15度，就看增长率和执行力
金沙江的打法是偏离主流15度。为什么要偏离15度？因为偏离15度之后，估值上有很高的容错空间。
一个是AI应用，今天市场普遍还不看好。上礼拜还有媒体写文章说，AI应用的故事讲不好，没有壁垒，收入增长也没那么快。
但其实在水下面，我们看到很多公司收入涨得非常快，势头也非常猛。
第二个是工业自动化，大家都觉得不够性感，但是在估值上也有非常高的容错空间。
这种收入增速可持续吗？这是一个很好的问题，今天说实话确实不知道。
我们投的一家公司一年涨了一百多倍，去年投的时候我们也将信将疑，但它涨的速度让所有人都大吃一惊。
到底还能涨多少？我只能说从数字看天花板还很高。那我们看AI应用项目，主要看哪些指标？说实话今天就是看增长率。
这一波AI创业基本上都没有什么门槛、没有什么壁垒，就看你能不能打对点。就看谁的执行力更强，以及增长速度，20%以上的月增长是基本要求。
我主张要算账，只投看得见商业化路径的公司。AI时代很多投入的回报周期可能很长，这种情况怎么算账？
我觉得账还是很好算的。今天不管是模型公司、AI应用公司还是硬件公司，二级市场都在算账：到底ROI多长时间能赚回来，而且算得都很清晰。
比如梁文锋说他十个月能赚回来，美国也差不多，因为基础设施贵一点，基本上两三年能赚回来。
如果你这个账算不清楚，往往是因为创始人自己没有想明白这个商业模式到底成不成立，投资人也肯定会打一个很大的问号。
技术发展很快，但技术壁垒反而在下降。随着技术层面同质化越来越严重，核心的壁垒和护城河又回到了传统领域的那些参数上。
跟互联网时代一模一样：你的入口在哪里、获客成本在哪里、怎么让客户留下来。
2．硬件看十倍体验，消费看代际变化
除了机器人，现在AI眼镜、AI陪伴设备也在不断冒出来。
在判断一个AI硬件项目的时候，怎么区分AI是真正改变了这个产品，还是只是给产品多了一个AI功能？
我们的判断标准是：最好是在以前的技术时代已经被证明过的需求，然后AI可以提供十倍以上更好的用户体验，这是我今天最喜欢的场景。
比如AI陪伴玩具。上世纪80年代技术还很落后的时候，日本那种养成类电子宠物手表就风靡全球。
我小时候买不起，但当时全世界都在买，用户体验其实很一般。今天AI可以提供十倍甚至100倍的用户体验，所以卖得特别好。比如我们投的一家最近卖到日本，两个月已经卖了8000万日元。
消费领域的创业公司，我们还在看。中国是一个十几亿人口的大国，每天都要消费，这里面其实有很多大家想象不到的机会。
我们看的最好的机会点是代际消费行为变化。比如我们投过一家做冲锋衣的企业，做得非常好。
因为今天年轻人上班已经没有人穿西服了，全部穿运动服，所以整个品类、整个行业一年能涨两三倍。
当年我们投饿了么的时候也是这样，大家都嘲笑我们，说没人会点外卖。那时候年轻人下班以后都回家自己做饭，甚至还有创业公司在地铁口卖半成品菜，让年轻人回家自己做。
但我们投了几年之后，90后就没人回家做饭了，全部点外卖。
所以代际消费行为的变化，是最好的消费机会点。
六、结语
这一次速度非常快，移动互联网大概是PC互联网的两倍速度，AI时代是移动互联网的三倍速度，是加速再加速地往前推进。
变化的速度还是太快了，所以真的要持续学习、不断学习，而且关键是：要从这么快的变化当中，看到那些不变的因素。
怎么保持学习和思考？就是多和企业家、创业者聊天。只有一线的创业者才能真正把握到脉搏，他们能真实感受到市场温度、需求点在哪里。
多和这些CEO聊天，你才知道机会到底在哪里，就是见人、见人，而且必须在一线见人。
有观点说现在要么AI，要么悲哀。我觉得没必要这么悲观。
这只是人类历史进步中的又一个新浪潮，肯定会有新的机会出来，关键是怎么用好AI。
参考资料：《对话朱啸虎：基础大模型的故事，今年是最后一年 | 深网》，深网腾讯新闻。
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责任编辑：尉旖涵 炒股配资好的有哪些
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