商业头条No.76 | 投资人呼叫AI产品经理

zhq 2025-06-06 阅读:205 评论:0
界面新闻记者 | 伍洋宇界面新闻编辑 | 文姝琪 “互联网产品经理可能是时候跳出来说话了,因为过去两年基本都是技术在说话。” 在最近一个AI圆桌论坛...

界面新闻记者 | 伍洋宇

界面新闻编辑 | 文姝琪

“互联网产品经理可能是时候跳出来说话了,因为过去两年基本都是技术在说话。”

在最近一个AI圆桌论坛上,其中一位投资人说了这样一句话。

这是一个有关时间节点的判断,背后暗含2025年一级市场科技领域的核心风向转变:AI模型层的战争结束,投资人的注意力大幅涌向应用层。

投资人的考察重点也开始转变——从技术判断、研究能力,更大幅度偏向创业团队的用户洞察、工程能力。这使得离产品更近的创业者开始更加受到投资者们的青睐。

据界面新闻不完全统计,去年底以来,从互联网大厂、大模型创业公司离职的总监、副总裁及以上级别的创业者就有十余人,大多是各自产品线或技术线的核心人员。

其中不乏已经露出水面自带光环的公司,例如前月之暗面海外产品负责人明超平所创办的AI编程项目“新言意码”,目前已完成两轮融资,估值达到8000万美元。

投资人的共识赛道也在进一步成型。例如通用AI Agent,年初Manus凭借出挑的产品设计和用户体验迅速成为舆论焦点,字节的“扣子”、百度的“心响”纷纷予以跟进。除此以外,AI编程、AI陪伴、AI硬件、具身智能机器人等行业都日趋形成更成熟的创业格局。

两年来一直活在预言里的“AI应用即将爆发”,终于在今年迸发出更明显的火花。

大模型进入下半场

行业迎来了分界线。

百度风投AI应用赛道负责人温永腾明显感觉到,今年AI应用的项目估值比过去上升更快,一些明星项目可以在很早期的时候就拿到较高的估值。

“5000万美金的天使轮是存在的,这是赛道热起来一个非常大的标志。”

另一个明确标志是,以往2000万美金估值的天使轮项目,通常只能拿到1-2个TS(Term Sheet,投资意向书)。但在今年,它们普遍有4-5个TS可供选择。

不仅如此,做融资加轮变得更容易了。此前,投资人通常需要见到更明确的数据增长或者产品迭代才愿意跟进,但如今他们更加痛快。

这种情境跟AI应用融资过去两年经历的凛冽迥然不同。

AI行业投资人梁岩(化名)从2021年起就开始在这个领域物色标的,他回忆称当时只有很小一拨人在看,彼此熟悉到常常在两个不同项目上互相帮忙背调。但行业相对静默,融资轮次接续很差,团队投过一家AI视频生成服务商,投了两年多,这家公司才拿到下一轮融资。

如今AI应用热起来的本质原因是技术发展到了合适的节点,模型能力上升而成本下降,但从VC视角来看不止于此。

温永腾认为,年初Manus的走红对行业起到了示范效应,而VC行业需要这种信心。“今天来看最大的行业变量还是AI。”他说,“大家认可这个行业的技术贝塔(投资风险指标)依然存在。”

资本市场的周期波动也是一个因素。温永腾认为前几年大家确实过于谨慎了,到了今年,很多机构的心态变成了“你只能选择相信”。因为对VC的商业模式来讲,不相信就是不投——不投没有风险,但也一定没有收益。

与此同时,还有另一个现实处境推动了赛道从模型层向应用层的自然过渡。

除了少数具有战略心态的资本,绝大多数机构不得不从模型层抽出注意力。一方面,技术迭代速度有所放缓,GPT-4级别的性能跃升以及o1类技术范式变革难以高频出现,开源模型生态也进一步繁荣,模型公司的估值增长短期内难有更大想象空间。

另一方面,从资本效率的角度来看,昔日创业公司中的融资第一梯队“AI六小虎”,现已各自走出差异化路径,但共同点是都还未证明自己可以撑起更高估值的盈利能力。惟有异军突起的DeepSeek,成为真正与字节、阿里等大厂形成对峙格局的创业公司。

模型公司也不是自此失去了想象力,只不过参考DeepSeek的路径,资本的考量因素开始变得更加严苛。

一名投资行业人士透露称,如今Minimax、Kimi这类公司的投资人再跟进公司进展的时候,不再那么关心用户增长、用户留存,而是会问,“你下一个版本的模型准备在什么技术范式上有所突破?”

OpenAI研究员姚顺雨在一篇文章中总结了类似观点,他称大模型行业将要进入下半场。上半场主要是找到有效训练模型的方法,而下半场则需要找到可行的方案,让模型解决人们生活和工作中更实际的问题。

这个信号得到一线机构的认可和强调。5月末尾,在红杉第三届AI峰会上,红杉合伙人Pat Grady开场便表示,“我们正在经历一次从工具逻辑到成果逻辑的根本转变。”

他指出,以OpenAI为代表的应用层玩家将不再争抢“最先进的AI模型”,而是率先进入“谁交付成果谁赢”的商业现实。

数据整理:李彪 制图:冯冬

头部效应依旧

与赛道热度相对应的是,投资人普遍感受到下场创业的人数开始变多,可投的案子也有所增加。温永腾团队在今年一季度出手的数量就接近去年的一大半。

但这并不意味着所有创业者都能被这一波资本浪潮覆盖,头部效应以及投资者的个人偏好依然明显。

一名在泛娱乐领域做虚拟形象AIGC产品的创业者想要趁着行业热度抬头,为自己多储存一些子弹。但他见到投资人的时候,发现对方仍然不会以“AI First”的方式来理解项目,而是听到有“二次元”三个字就断定它太小众了,没多久就把他打发走了。

投资人的手仍然没有太松。

梁岩告诉界面新闻记者,他最近一个月接连看了20多个AI Agent项目,但给出去的TS数量是0。“就没有一个能够告诉我它的壁垒在哪,或者说有什么和别人不同的想法。”

这名投资人喜欢看创始人的认知差。他提到曾经投一家大模型公司的时候,当时几乎所有创始人都还在谈论上一代AI,但只有这位创始人跟他讲“基座模型能够如何改变世界”。

“这就是一个认知差,你至少要告诉一些我不知道的东西。”他说。

对于早期项目,风险投资人的共识都是“看人”,至于具体看这个人的哪里,则各有不同。

温永腾更看重人的成长性,认为现阶段技术仍在快速发展,应该暂时放下对竞争、壁垒以及绝大部分信息维度的终局判断。

“你今天追求的壁垒可能在明天就会被技术的进步颠覆掉。”他说,“没有谁自认能做出符合6个月后技术变化的产品,重要的是认知迭代速度够快。”因为本质上,创始人但凡保证自己迭代足够快、足够正确,只要赢一次,就能获得足以长期生存的关注和资源。

头部项目的一种体现是融资两周就能拿到6个TS。投资人普遍表示,好东西大家还是能够明显感知到的。

“好东西”通常来自投资人共识度较高的赛道,例如AI Agent。而在通用与垂类Agent之间,后者因更明确的受众需求受到更高青睐。除此以外,多模态生成式AI、AI智能硬件、机器人也是创业者们切入的主流赛道。

赛道热起来的好处很多,但挑战也随之而来。

竞抢状态势必会让一些头部项目的估值迅速抬高。一位大厂风投的投资人回忆,有项目很快达到他们难以出手的价格,所以不得不放弃。他已经在反思,这类估值是否短期内可能偏高,但长期看或许在合理范围内。纠正思路之后,再遇到类似情形他也有果断出手的情形。

案子数量的增加也加剧了判断团队的难度。上述投资人表示,AI应用投资赛道已经从一个很小的,机构之间彼此熟识、可以互相帮忙背调的状态,切换到一个创业者画像更复杂多维的形势,“我们去判断创始人对这件事的坚持程度,以及他自身未来的成长性,比以前更难了。”

鱼目混杂的状况不是没有。行业此前传闻,有AI应用公司用日收入乘以365天,或是月收入乘以12个月,就得到了一个光鲜亮丽的ARR(年度经常性收益)数字,但其业务可能并不足以撑起这个数字背后的持续性意义。

一名投资人对界面新闻记者表示,对创业公司来说,这种做法实际上是一种无可厚非的市场手段,只是机构要想清楚自己是从什么角度来看待这件事,只要本质上看中的不是ARR,而是这个团队能力的外化表现或者佐证,就不存在什么大问题。

唯一需要甄别的是,创始团队是否想要据此获得一个过高的估值,这是创投双方要聊清楚的水分问题。

图:视觉中国

曾经看不懂的问题,现在可能也没看懂

大模型刚刚兴起的时候,一个让创业者饱受困扰的现象是,投资人普遍还看不懂大模型的游戏规则,倾向于依靠传统互联网的坐标轴来定位,这也导致大量投资人不敢出手。

两年时间过去,如今可以感受到的是,在AI应用层,技术依然是那个看不清晰、无法确然的关键因子,但有许多熟悉的维度可以让投资者们路径依赖,有所更具体的推演。

梁岩以AI硬件为例,创业公司如果要上市,没有三四十亿收入无法达成,因此他选择的标的至少要看到每年销售额达到10亿-20亿元的可能性。“以始为终,如果一个品类永远做不大,那这个品类也没必要看了。”

他指出,在AI应用层,模型重要,但没有那么重要,因为它一定会不断变好。相比之下,这里可拼的细节有很多,比如在智能眼镜品类上,传输时延、功耗续航、材质重量,很多“旧有”壁垒可以延续。

这背后的本质问题,是模型跟应用之间长期来看是否会解耦。

一部分投资人和模型公司会强调,产品体验的上限还是由基座模型的契合度决定,但AI应用投资人大概率都会倾向解耦的可能性。

原因不单是模型供给仍在极大丰富,掌握先进模型的大公司大都希望建立更繁荣的应用生态。从AI应用自身来看,其产品形态正在日趋复杂,涉及更多模态、数据、场景、工具,而当一个应用愈发复杂的时候,它离模型就越远,独立存在的可能性也就越高。

除去这些可以依循的规则,大部分投资人认为看待AI应用还是不能粗暴照搬旧有经验。

技术底座仍是最核心的变量。

温永腾认为,今天这场游戏的技术底座可能3-6个月就迭代一次,但移动互联网的变化远没有这么快。昆仑万维董事长方汉也有类似看法,他认为这个时代的技术竞争比过去更残酷,行业或许要等到技术瓶颈出现,才能依靠产品使用习惯建立护城河。

投资者可以依据这些同与不同,对项目做出自己的判断和筛选。

一名AI行业投资人就拒绝了许多通用AI Agent项目。参照与移动互联网的差异,他不认同Manus可以凭借先发优势积累大量数据的行业观点。

在他看来,移动互联网之所以要抢先烧钱跑马圈地,是因为它带来的数据积累可以形成网络效应,而这种网络效应的本质是用户增长。但Manus所代表的AI Agent,其积累的数据只能够更好理解用户,转化的是存量用户的黏性而非新用户的增长。

“都是数据,都是增量,但效果是不一样的。”他说。

如何看懂AI大模型各个层面的投资逻辑,是过去几年该领域投资人的共同课题。

博原资本合伙人丁浩坦言,投资人可以做到的是理解模型的技术路线、基础原理,但这个认知不足以构成对未来技术趋势的判断。本质上,他们需要的能力还是建立在这一认知基础上,推演AI未来可能颠覆的落地场景。

上述大厂的投资人至今都不敢说自己的团队就一定看懂了大模型。就这个行业快速迭代的特质而言,短期内看懂、过段时间又感觉看不懂,再迅速跟上去,他认为才是一个常态。

“如果今天谁问我未来AI最赚钱的商业模式是什么,我只能诚实地说我不知道。”

这使得团队内部有这样一句看似虚无的话:追求最新的产品形态,因为一切当下的产品形态都是过渡性的。这对日后终将成型的AI应用成熟市场格局而言,是一种意味深长的留白。

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