我为什么一直看好AI应用层
2025年开年，关于大模型的未来和AI应用层的落地再次成为讨论热点。九合一直坚定看好应用层的机会，2024年底，九合创始人王啸对话网易科技，回顾了2024年在AI领域的布局，以及在生成式AI浪潮爆发之初就笃定的投资逻辑。
01 大模型必须“有用”，看好特定场景中的提效
网易科技：我发现您在2017年的时候就投了OneFlow，当时就认准未来会有大模型了吗？
王啸：我当时确实认为未来会有大模型。最早是小模型、小数据，只能用来做比如人脸识别这样的事情，但我认为如果要解决一些核心问题，就需要大模型和大数据。人工智能的发展，往后一定是走向大模型的趋势，只有大模型才能真正解决问题。不过，当时还没有像OpenAI这样的产品形态，大模型需要用什么样的数据还不确定。实际上，最大的数据信源就是互联网数据，如果能把互联网的语言数据和其他数据整合在一起，二者结合就是一个OpenAI的逻辑了。
网易科技：了解到2023年，九合出手投资的项目中，近50%都和AI相关。2024年这个数据有什么变化吗？
王啸：今年还是基本接近50%，加上具身智能和AI相关的产业链，比如AI与先进制造、能源科技等的交叉领域。
网易科技：国内通用模型，九合没投是吗？
王啸：没有。大模型的资源竞争太激烈了，对大厂来说都是非常大资金投入。
网易科技：所以，大厂之外的创业型公司面临的挑战不会少？
王啸：确实更难，虽然都宣布融到了一些资金，融资金额通常是几十亿、十亿人民币的量级，这样的资金远远不够。基座模型已经很难再有初创公司的机会了。
网易科技：聚焦到AI赛道，九合投的都是哪些领域的公司？为什么看好这些领域？
王啸：九合投了AI短剧（视频生成）、游戏创作、AI+猎头、具身智能、具身智能软硬件通用底座等。大模型提供的是基础能力，并不等于好的产品，需要创业公司尝试细分领域，结合行业里的数据和know how，把AI的能力具体运用在某个行业里。比如AI猎头，能通过大模型获取信息，提高人才和职位的匹配速度和效率，如果发展为平台，有可能产生一个百亿级收入的公司，它拉通了产品服务能力，重新做分工和组合，提高人效比。
网易科技：在这些领域进行具体投资时，您如何筛选投资标的？
王啸：我的核心观点是，大模型必须“有用”。仅仅用来聊天，作用有限。现在的聊天类模型，包括ChatGPT，日活用户的增长也是明确可以看到天花板的。本质上可能还是因为聊天不是一个太刚需的东西。当然，它在知识问答、信息获取这些工具性应用上还是有价值的，但其用户粘性和需求的刚性程度还有待考量。我更看好的是大模型在特定场景中提升服务效率的能力，比如秘书、美工、程序员、医生、老师、猎头等高端服务场景。可以把服务行业里边稍微高端的领域拉出来，看看大模型能在里面起到多少提效的作用。
网易科技：会不会担心模型能力的提升，会覆盖现有AI应用类产品的功能？
王啸：我觉得不太会覆盖。因为服务是一个闭环过程，而大模型只是在其中起到加速的作用，类似于核心工具的角色。以猎头为例，这项服务需要与企业接触拿到招聘需求，也需要与候选人沟通整个流程，大模型并不能完全替代这套闭环服务。大模型更像是“发动机”，它可以为汽车提供动力，但造一辆完整的汽车仍需要一整套系统和流程。类似的，大模型只是提供了一种核心能力，但最终应用场景的丰富性和深度开发需要企业自己去构建。正如中国移动和微信并存一样，模型升级也不会直接覆盖掉所有具体应用。
02 互联网是流量逻辑，大模型是服务逻辑
网易科技：目前很多大模型企业都宣称要对标“下一个谷歌”，它们争夺的核心是流量入口的价值。但您刚刚提到的是大模型带来的服务性价值，从流量到服务，商业逻辑是否不同？
王啸：我认为这是两种完全不同的商业逻辑。过去的互联网平台，核心是流量模型：通过优质产品吸引用户、留住用户，再通过广告分发用户注意力，最终实现商业变现。无论是百度、腾讯，还是阿里、京东，它们本质上都是流量分发的逻辑。而大模型则更像是服务模型：直接为用户提供有价值的服务，用户为此付费。服务模型的核心是基于大模型提供的能力减去投入成本，这中间的毛利就是商业价值。企业需要在高价值服务与大模型能力之间找到平衡点，比如在当前阶段，教数学可能不行，但教语文、英语已经可以做到。因此，核心是找到能提供端到端服务的商业模式，而不是停留在提供工具型能力的阶段。
网易科技：如果是服务的逻辑，那是否意味着企业对行业和场景的理解需要非常深刻？你怎么能看出这个应用能有更高的天花板？
王啸：创业者至少对行业的理解度要够，连行业也不理解那就完蛋了。这种行业理解能力是基础，然后再结合VC的资金和大模型的能力。
网易科技：去年到今年，你们在AI方面的投资节奏是怎么样的？
王啸：去年我们在AI应用上节奏稍微快一点，今天看了很多行业，但还是要找到那种特别想下手的部分。
网易科技：为什么？卡在哪里?
王啸：核心原因还是当前模型能力与实际需求之间的匹配度不够。一些需求场景的完成度仍然较低。比如人脸识别需要99.9%的准确率，才能满足应用要求，否则可用性会很差。而目前的大模型可能经常“胡说”，错误率还很高，难以解决高精度场景的问题。
模型的能力需要进一步提升，需求与模型之间的适配度也需要打磨，也就是我们常说的PMF。未来的机会可能在于细分场景的深度开发，比如通过调用多个模型、结合行业算法来弥补通用模型的不足。
网易科技：你现在投的那些应用你觉得达到了吗？
王啸：有一些已经达到了。
网易科技：您在选择投资团队的时候，有什么标准吗？
王啸：我们优先看团队在行业内的深耕能力。比如，招聘行业如果传统猎头服务做得不错，那么AI招聘才有可能成功。相似逻辑也适用于游戏、教育等领域。如果团队没有行业经验，就很难形成强有力的AI应用，单靠大模型接口无法实现突破。核心还是你要有洞察能力和对认知的积累。
网易科技：在2024年投的项目中，是什么最终打动了您？
王啸：关键是它把模型能力用到了一个完整的商业闭环里，形成了相对端到端的解决方案。如果模型无法形成闭环，那就是在忽悠人。闭环的意义在于，它能满足一个明确的需求，让用户愿意为此付费。比如，如果它能提升我的英语能力，或者让我看到高质量的短剧，我就可能愿意买单。比如面对T oB市场，能开发某个项目，对方愿意为此支付，那也是闭环。如果再做10到20个类似项目，就能达到几千万的规模，进一步发展到几个亿，甚至IPO。
03 AI创业者应“生而全球化”
网易科技：九合投了一个AI短剧的项目，现在已经开始盈利了吗？
王啸：在美国已经开始盈利了，他们自己有APP，单月营收上百万美金了。如果这些AI企业面对的是全球化的市场，那竞争力会在哪？短板呢？
网易科技：为什么选择面向国外用户，为什么不做国内？
王啸：一样的服务，为什么只赚人民币，而不去赚美金？成本是一样的，当然要选择更高价值的市场。此外，国外的短剧市场还没有像国内那样经历过激烈的竞争和“清洗”，用户的新鲜感和接受度更高，更容易形成商业化闭环。
网易科技：很多AI创企，Day One就选择了出海的策略，是出于什么考量呢？是因为海外用户的付费习惯更好吗？
王啸：这是一方面。但主要还是大模型本身就是一个全球化的技术，没有语言障碍，它更偏向语义层次的模型矢量空间，天然适合跨语言的应用。比如，我们描述“红茶”的概念，无论是中文还是英文，其背后表达的语义是一致的。所以，从技术本质上来看，大模型的应用具备全球化的优势，天然是个全球化的事儿。其次，很多海外的AI模型都是提供API与开源的，对于初创企业的生态比较友好。第三，海外用户已经被ChatGPT与市场教育过，对AI产品接受度较高。这对中国的AI企业来说是一个机会，和美国的企业一起，站在同一个起跑线上，面对更大规模的市场。比如Facebook的用户规模都是几十亿级，而微信主要用户是中国的14亿人口。
网易科技：如果这些AI企业面对的是全球化的市场，那竞争力会在哪？短板呢？
王啸：我们的用户运营，对需求的把握度，对产品的理解度，都是可以的。中国有工程师红利和最勤奋的创业者，有很强的产品定义能力，效率高、迭代快。短板主要在于，对于美国市场的了解程度，以及ToB客户对于本土企业的倾向性。
网易科技：您2024年思考的比较多的一个问题是什么？
王啸：大模型用在哪比较合适，哪能够商业化。发现一个有潜力的项目，我就投一个，把认知变成股权资产。
网易科技：对比2023年，您觉得2024年AI投资领域最大的变化是什么？这个变化是机遇还是挑战？
王啸：相比2023年，2024年我们并没有太多的变化，反而是市场变了。市场上大家一开始都在投大模型，从今年开始投资应用公司。我们从一开始就坚定的投应用，今年继续关注AI和垂直行业、细分领域结合的机会。
网易科技：明年九合可能会有哪些规划？
王啸：我们第五期人民币基金的募集接近尾声，正在扩充硬科技、生物医药和全球化方向的投资团队，会保持投资节奏，继续在AI、硬科技、先进制造、生物科技等领域布局。
网易科技：有没有什么更加确定的事情？
王啸：首先是大模型这块，它是个结构性机会，刚开始大家不一定有这个共识，现在肯定是已经形成了完全的共识了。第二个是提供服务要有价值，要提供端到端的闭环服务，如果只是提供图片、文章、PPT，价值有限。第三个，如果有能力还是做全球化业务，这个认知我觉得是有迭代的，起步就往全球化去走。总之，AI是结构性机会，全球化也是结构性机会。
