AI「第二章」开启，未来看应用与Agent！-优快云博客

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截至 2025 年5月，AI 的变化大幅变快。或许用“下半场”这个词，还太早，但这但是这肯定是开启了一个新的篇章。

Founder Park 近期深度访谈了十几家活跃在一线的投资机构，这些机构包括美元基金、人民币基金、大厂战投以及新成立的基金。本文基于这些高密度信息与洞察的梳理与提炼，希望能给家人们提供具备参考价值的深度思考。

💡 目录 💡

\01. 模型投资降温，应用时代开启！
\02. DeepSeek & Manus
\03. Agent 的十字路口：通用 VS 垂直
- 3.1. Agent：重塑传统 SaaS
\04. AI 原生硬件
\05. AI Infra 与 MaaS
\06. 具身智能
\07. AI Coding 与视频生成
\08. 下一代内容平台：从“注意力经济” -> “情绪浓度”
\09. 投资逻辑的迭代与创业方法论的革新
- 9.1. PMF 的动态博弈与出海新范式
\10. 写在 AI「第二章」：给创业者的行动指南与 VC 的深层拷问

01. 模型投资降温，应用时代开启！

过去两年资金高度集中在模型基座公司，现在正在进行大幅的调整。

单纯投资模型本身，从风险投资的本质（寻找Alpha而非Beta）来看，可能并非最优策略。移动互联网时代就很少有创业公司挑战操作系统，AI时代得创业公司构建完整技术模型生态的难度同样很大。

这种视角的转变，与AI发展阶段的判断紧密相关。业界普遍认为，AI正从少数技术精英主导的“技术创新阶段”，过渡到更侧重应用场景和用户价值的“产品创新阶段”。在后一阶段，技术门槛相对降低，市场的红利更多向能够解决实际问题、创造优秀用户体验的产品倾斜，投资的重点也自然回归到产品、用户需求和商业模式这些基本面上。

尽管“模型即产品”的讨论一直都在，但这更多被看作是应用层迭代没跟上模型能力迭代的一种阶段性现象。多位投资人坚信，随着底层能力的成熟，尤其是多模态等技术的突破，“未来仍然是产品的天下”。市场的关注点正从大模型本身转向应用层，顶级技术背景不再是成功的唯一条件，对场景的深刻理解、用户的精准洞察以及产品创新能力，成为新的核心竞争力。

02. DeepSeek & Manus

DeepSeek的出现，被普遍认为是今年AI领域的一个关键转折点。它不仅在技术层面带来了实实在在的好处——比如降低模型使用门槛和成本、促进小模型发展、普及推理能力、加速AI商业化进程——更重要的是，它在行业标准和信心层面产生了深远影响。

有投资人认为，DeepSeek甚至改变了中国研究型公司的评价标准，促使业界反思现有机制，更追求第一性原理的科研与商业创新。从AI能力分级的角度看（L1对话到L5自主智能），以DeepSeek R1为代表的L2级别（具备一定推理和解决问题能力）模型，对早期的L1产品形成了显著的“降维打击”，也让市场对L3级别（Agent）的快速到来抱有更高期待。
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如果说DeepSeek代表了中国在模型研究上的一次重要突破，那么Manus则展现了中国AI应用在全球市场上的巨大潜力。Manus在全球化营销和海外融资方面的成功，以及其通过PLG（产品驱动增长）实现的快速用户积累，都为后来的中国创业者提供了宝贵的经验。

真格基金合伙人刘元分享了真格多次投资Manus创始人肖弘的历程，蝴蝶效应并非一开始就是“Agent”定位，而是源于在多次转型中的主动取舍、对产品极致的追求以及强大的执行力。Manus 办公室海报上的那句“No secrets， just sheer execution speed”（没有秘密，只有纯粹的执行速度）也深刻揭示了其成功的核心。

03. Agent 的十字路口：通用 VS 垂直

随着模型能力的提升，Agent已成为新的焦点。

但在其发展路径上，“通用”与“垂直”的选择仍是一个比较有争议的问题。一种普遍的担忧是，通用Agent赛道竞争激烈，且始终在大模型厂商的射程之内。因此，许多投资目光更倾向于能深入特定垂直行业、结合专业知识和工作流形成壁垒的AI Agent应用，例如金融投研、法律、医疗等领域。

同样也会有观点强调，当前阶段应优先追求“垂直智能”，在各细分领域打造出“超智能”标杆，在此基础上组合的Workflow才更具价值。

对于创业公司而言，审慎评估泛C端通用Save Time Agent市场的风险可能是明智的，将精力聚焦于服务专业人群、深耕专业领域的Save Time Agent，以及各类Kill Time Agent，或许是更可行的路径。

Agent公司是否必须拥有自研模型？从Perplexity、Cursor等案例看，答案并非绝对。技术壁垒固然重要，但很多时候，真正的壁垒是靠持续的工程优化、用户洞察和产品打磨建立的。

Workflow类公司（如ComfyUI）在模型快速迭代下的生存之道也值得思考。关键在于不应过度依赖现有工具链或假设模型发展停滞，而是要设计具有前瞻性的工具链，并勇于定义新产品形态。ComfyUI的例子也表明，强大的社区生态是其保持生命力的重要源泉。

3.1. Agent：重塑传统SaaS

AI Agent不仅是新的应用形态，更被视为对传统SaaS模式的根本性重塑。

以往的SaaS更多是将业务流程“最佳实践”在线化，提升效率但降本空间有限。如今的Agent，正从辅助工具进化为能直接切入“劳动力市场”，像销售、设计师一样完成具体工作的“数字员工”。例如，销售线索SaaS可重构成能自主识别潜客、发起联系、安排会谈的“销售Agent”。

这种转变也要求商业模式随之进化。考虑到AI调用成本高于传统云计算，纯粹的by seat（按人头付费）模式在AI时代并非最优，混合模式（基础订阅+超额用量付费）可能更为合理。

尤其在中国市场，垂直领域的AI Agent投资不能简单套用传统SaaS逻辑。中国企业用户更倾向于为“结果”付费，而非“效率工具”。AI Agent的核心价值在于能否将原有行业中无法标准化的业务环节进行标准化、结构化，实现规模化交付结果。

04. AI原生硬件

AI原生硬件领域，Plaud Note是一个非常值得研究的案例，市场表现非常好。

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通过精准切入了大厂可能因体量不大而战略性放弃的细分市场。

超薄的设计和最初作为iPhone配件的定位，后演化为独立、便携的智能录音设备。

一个引人深思的问题是：为何这样一个产品，在市场上鲜有强劲的直接竞争对手？

这可能与市场对“声音记录”赛道的非共识判断、对产品壁垒的误判（如认为手机App可替代），以及对小众市场潜力的低估有关。同时也提醒不应高估巨头的市场反应速度。

转向AI玩具/陪伴机器人赛道，它们的成败，极度依赖创始团队的产品力和用户洞察。一个提醒是，要警惕将产品做得过于“fluffy”（毛绒化）的倾向。“萌”和“可爱”是毛绒玩具的标配，而非智能玩具的核心价值。迪士尼的Wall-E无需华丽外表甚至无需言语，就能构建深刻的情感连接。

从消费心理看，许多玩具（如泡泡玛特的玩偶）的魅力在于“沉默”带来的想象空间；强行让玩具开口对话，反而可能破坏体验。如果AI玩具核心功能仅是问答，与智能音箱差异何在？因此，创业公司更应专注于创造独特的Play Pattern（玩法）和构建自有IP。Robopoet的Fuzzoo就在此方向上进行了不错的尝试。

05. AI Infra与MaaS

AI基础设施（Infra）的定义比云计算时代更为复杂。模型本身、模型与Agent工具的耦合、MaaS公司的业务边界、微调工具的形态等均存在不确定性，这对推理、微调、训练生态都将产生深远影响。只要有变化就有机会，而最快响应变化的通常是创业公司。

MaaS创业公司也面临云厂商竞争。例如硅基流动在接入DeepSeek流量时与火山等云厂商的动态。有投资人认为，不要高估云厂商的研发能力和内部协同效率。以华为的卡适配DeepSeek为例，在相当长一段时间内，可能只有硅基流动能做得较好。云厂商内部算力部门与云业务部门的竞合关系，反而为灵活的Infra创业公司提供了生存空间和获取资源、流量的机会。

06. 具身智能

具身智能近期成为热议焦点，甚至呈现过热态势。

投资界的看法颇为微妙，认为其尚处于非常早期的阶段，大约相当于NLP的GPT-1.5到2.0时期。一些早期布局谨慎的机构，也对后续迭代的新机会保持高度关注。

该领域似乎存在一种矛盾：一方面，确实存在短期过热；另一方面，它带来的长期变革可能也被低估。

当然也有投资人认为，具身智能的发展速度可能比预期更快，一年半左右就能看到模型上的显著进展，并陆续在一些2B2C商用场景落地。然而，短期的噪音和过热资金涌入，甚至可能打乱优秀团队的节奏。尽管如此，对于具身智能的中长期潜力，业界普遍非常乐观，关键在于屏蔽噪音。

07. AI Coding与视频生成

AI Coding被许多人视为通往AGI的关键路径之一。

中国创业者在ToC和ToB层面均有机会。国内产品经理在打造用户体验更佳的工具方面也具备优势。Cursor的成功也验证了专注于特定编程辅助功能的ASI的商业价值，即使面临大平台竞争，专注的ASI仍有价值。

视频生成领域，尽管OpenAI Sora等模型吸引了很多的焦点，但市场仍处于“early adopter”阶段，创业者仍有巨大机会。以Viggle AI和爱诗科技（Pixverse）为例，创始团队的技术积累、对市场空白的精准切入、以及灵活转型的能力至关重要。大厂入局并非坏事，反而有助于教育市场，创业者仍可在细分领域构建护城河。

08. 下一代内容平台：从“注意力经济” -> “情绪浓度”

内容平台的形态及其商业逻辑，在AI驱动下正经历深刻变革。许多团队在探索新的内容模态和社区形态，例如从对话AI融入剧情和游戏化体验的“造梦次元”。

一个核心的洞察是，AI，特别是具备情感理解和生成能力的AI，将推动商业模式从“注意力经济”向“情绪浓度”转变。情绪需求与工业化/数字化程度呈正相关。当基础物质需求满足后，对精神、情感层面的需求日益增长。AI恰好能以低成本、高效率、个性化的方式满足这些需求，预示着“情绪经济”在全球范围内，尤其是在发达和快速发展的经济体中，将拥有巨大的市场潜力。

未来的产品和服务，其商业价值将越来越取决于能否与用户建立深层次的情绪共鸣。用户付费的驱动力，将不再仅仅为功能，更愿意为“被理解”、“被治愈”等情绪价值买单。未来的商业竞争，将从“注意力时长”的争夺，转向“情绪浓度”的比拼。

09. 投资逻辑的迭代与创业方法论的革新

VC的投资逻辑正在经历深刻调整。

更加强调回归商业逻辑和常识驱动。ARR（年度经常性收入）只是一个指标，高质量的用户行为数据更为重要。对于创业者从Day One就考虑商业模式，一些投资人认为年轻创业者完成自我认同的小闭环，即使早期不赚钱，也是值得鼓励的。

拒绝项目多半与“人”相关，许多创始人未真正进入“创业状态”。创始人的驱动力和开放度，以及对场景真实性的认知和验证能力，都备受关注。

投资策略上，各家机构各有侧重。有的关注垂直领域的AI Agent、PLG驱动的生产力工具、以及AI带来的全新内容形态和平台。有的坚持其AI投资的五个方向：AI for Content, AI for Productivity, AI for Insights, AI for Service, AI for Real World。有的则更积极地布局Agent应用层和Agent Infra层。

一些老牌机构如真格基金，在AI浪潮下依然坚守“投人”逻辑，期待被优秀创业者改变看法。新基金如Alphaist和Creek Stone的出现也反映了市场的变化，它们强调更贴近早期创始人，追求决策速度和深度参与，做“思想实验皮条客”。

9.1. PMF的动态平衡与出海新图景

目前，PMF 中的“M”（市场）变得比以前更复杂。市场本身的不稳定性，意味着今天的PMF并不能保证未来依旧成立，这对投资人和创业者提出了更高要求。

在此背景下，中国AI企业的出海战略也呈现出新的格局。靖亚资本何沛总结了三种主要模式，这三种模式都蕴含巨大机会：
- 传统出海模式升级：国内成熟业务改进后扩展海外，如“e签宝”。
- “Day One Global”模式：创立之初即面向全球市场，是许多年轻创业者的选择。
- 纯海外公司模式：直接注册为海外公司，团队国际化。

10. 写在AI「第二章」：创业者的行动指南与VC的深层拷问

面对AI的新篇章，早期创业者应该做什么？

找到自己真正为之兴奋的事，做“供给创造需求”的事，务实回归用户场景。
立足未来思考业务（假设强大Agent出现），快速验证PMF。
赶快把产品上线，获取用户反馈，快速迭代。

一个共识是，好项目一定会变多，因为技术驱动力仍在，人才供给也在增加。但这些好项目往往在非共识的、深扎场景的切口。同时，优秀项目的估值也在水涨船高。

投资人的角色也在变化。除了资金，更需要在信息、视角、经验和资源链接上提供深度赋能，如同“副驾”关系。特别是对出海的华人创业者，具备全球化视野和资源的基金能提供独特价值。

在访谈的最后，投资人们也分享了他们近期深入思考的问题：

VC行业自身面临巨大调整，战略、打法、组织结构都需进化。VC需要重新思考在应用驱动的未来如何决策、如何吸引创始人、如何处理投前投后关系。
Agent会带来哪些深远改变？包括对现有互联网商业模式的颠覆（如广告模式），以及对组织形态的影响（如HR是否招聘Agent）。
今天的技术进步能够新打开哪些应用的门？如何判断技术是否达到“及格线”？在足够大的场景里，现有技术还有哪些明显的短板或痛点（如Coding领域的上下文限制）以及如何解决？