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做早期投资，我认为核心要关注两件事：赛道发展阶段和赛道潜力。在生成式 AI 的应用层赛道挖掘优质的投资标的，同样要回答这两个问题：
目前的 timing 是应用层赛道的投资阶段吗？为什么要在应用层赛道挖掘投资标的？

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回答这两个问题之前，我想先来尝试定义何为 “AI 应用层”。

当时的观点很简单：产品、平台都可以被称为应用层。比如移动互联网的淘宝、滴滴、美团等，同样比如现在的 MidJourney、ChatGPT 等。

那何为 “AI 应用层产品”？当时的理解是 “AI 应用层产品不是 AI 产品，应当是应用层产品”。就像 “做 AI 领域的产品经理，产品经理并不是搞 AI 的，而是搞产品的”。现阶段整体划分成了两类，一类是 AI-Enabled，另一类是 AI-Native，后面会展开。

回到刚才我提到的两个核心问题之一：目前的 timing 是应用层的投资阶段吗？

如果对比十年移动互联网时期，最优秀的应用层公司其实是 2~4 年后才出现的。目前海外 AI 市场的融资很热，这里面是否存在泡沫，我想肯定是有的。今年能看到一些独角兽公司都在估值回调，一些创业公司拿了一些钱却还没找到 PMF 是较为危险的，很容易在泡沫破裂之际一同覆灭。

整体看下来，我目前更看好做 2B 方向的产品，AI 在 2B 市场的想象力比 2C 更大。

之二：为什么要在应用层赛道挖掘投资机会，价值和潜力在哪里？

对比移动互联网，价值捕获最多的一层都是做应用（平台），比如微信、美团、滴滴等。我记得拾象发布过一篇研报，里面有一组投研数据：应用层和 Infra 层各占整个行业的 20% 价值，大头是模型层（60%）。反思当下的 AI 时代，应用层当如何演变，这也是存在非共识的地方。

5 月份我按照场景拆分，分析 AI 应用层的价值，当时的观点基本被掀翻了：

  • 产品接入大模型能否有壁垒，当时忽视了场景数据的获取和团队工程能力这两个因素。
  • 创业公司和巨头的竞争，巨头一定更有优势？现在来看不见得，这涉及到赛道现有巨头是否愿意做以及能否做。比如，一些尚未被解决的需求，可能巨头还看不上，这正是创业公司的机会。

Facts, 一些事实性的数据
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我从～200 个 AI 产品中挑了几个有代表性的做了这张图。横轴是产品的上线时间，纵轴是产品对用户 workflow 的冲击。

横轴比较好理解，标注了 3 个重要的时间节点以作时间维度上的区分。纵轴之所以会从 workflow 的角度去想，是因为：

我认为这一波 AI，有了大模型的存在，用户对工具 / 产品的使用流程发生了根本性的变化。

大模型出现以前，用户需要会使用某一类工具（技术门槛，如 Excel、PhotoShop、MySQL 等），才能达到想要的目的。现在大语言模型在用户和工具 / 产品之间，作为一种中介，理解用户的指令（自然语言）并转化为软件的操作（计算机指令）。

这就是一种全新的 AI-Native 工作流。与之对应的便是 AI-Enabled 工作流。

举几个例子，Notion AI 属于 AI-Enabled 产品，Jasper、Tome、Gamma、Github Copilot、Microsoft 365 Copilot 等属于 AI-Native 产品。

从应用场景来看，内容创作和企业服务是最多的，其次是面向开发者的产品。

从产品上线时间来看，GPT-3 发布前后以横向产品为主。由于技术层面的模型性能欠佳，所以基本都是做文案生成、图像生成。GPT4 发布后，模型性能的提升带动产品在垂直领域的发展，如法律、金融、医疗等。

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把应用层市场进一步拆分可以得到 4 个小赛道，分别是内容生成（Content Creation）、Copilot、AI Agent 和通用型的类搜索引擎。

从应用场景来看，如前面提到一样，内容创作中的文案编辑、客户支持、以及企业协作是主要场景，其次是聊天机器人。

从面向的用户群体来看，目前 2B 和 2C 的用户界限尚不清晰，大部分是 2B 场景。

Opinions, 一些个人观点
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于前面拆分出的 4 个小赛道而言，我个人比较看好的两个方向是 Copilot 和 AI Agent 中的 Chatbot（聊天机器人）。

针对 Copilot 赛道做进一步非穷尽式地拆分，我罗列出了开发者工具（Development tools）、组织协作（生产力工具）和垂直场景。

开发者工具层面，无代码 / 低代码是核心叙事。传统产品如 Webflow，以及这一波 AI 下诞生的初创公司：无代码建站、无代码创建应用程序等。

组织协作层面，各个体量的公司都有在参与。几乎都是海外 SaaS 公司在布局。

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Chatbot 赛道，字面意思理解就是聊天机器人，插上大脑（大模型）和手脚（AutoGPT）就是 AI Agent。这个赛道的产品以 2C 为主。

按照输出效果（Output）来分析，大致是 [数据准确性，娱乐休闲性]。其中，追求数据准确和严谨性的产品，例如 Perplexity、Neeva（被 Snowflake 收购）、SciSpace 等；追求用户的娱乐休闲体验的产品，例如 Character.ai、Replika、Inworld 等。

转眼已是 2023 下半年了，在经历海外市场一轮轮疯狂的估值融资之后，大模型一轮轮的技术竞争，市场格局似乎在朝着看似确定但未知的方向演进。拿完一轮融资的创业公司也会在不久（几个月到半年间）做出产品 / 找到 PMF，期待接下来的产品迸发时刻，用数据说话。