AI应用公司为什么融不到钱了？ #AI #AI应用公司 #人工智能 #企业

最近市场上明显有个声音，就是AI的应用公司价值在贬值。 其实很多去年很成功的AI应用公司，今年融资节奏明显放缓。 最主要的一个原因，我觉得Anthropic验证了一个常识：所谓应用公司，相当于在好的模型技术上加些技能，就能快速落地的能力。 这里面涉及的相关认知，我可以跟大家分享一下我们的心得。 首先说一下，为什么还有不少投资人对AI应用赛道是感兴趣的。 主要的原因是他们把AI应用和互联网的App进行类比，认为模型相当于基建，相当于互联网应用里的一些技术库，包括各类技术能力，包括API。 而应用才是真正属于用户的资产。 那为什么他们反而认为模型公司要谨慎投资呢？ 是因为这部分投资人认为模型市场基本稳定了。 新来的玩家可能缺钱缺资源，推出的创新模型也没法形成独特的技能优势，实际上也缺乏先发优势，没有足够的资金支持。 这些理解有一定的道理，很多是建立在过往成功的互联网投资案例记录上得到的心得。 但实际到了AI时代，所有的认知都要改变。 这里面的很多观点，其实还是在用互联网的思维讲AI的故事。 首先第一点，应用公司几乎没有任何壁垒，用户迁移速度非常快，不存在互联网场景下的网络效应。 举例来说，比如效率工具，从去年编程领域的Cursor，到Cloud Code，再到今年爆火的Codex，用户用脚投票的速度是非常快的，谁的模型好用，谁的产品更加自动化，用户就会选择谁。 中间一些还没有被AI完全革命的阶段性产品，需要人工辅助能力的这类产品，其实已经变成了上一个时代的产物，包括类似Cursor这样的代码补全工具，也包括一些工作流的产品。 比如说，办公产品类似Manus，至少国内的很多用户都已经转移到了Vobody，因为Vobody有更强的兼容性，同时把Codex的一些能力融合进来。 所以，所谓的Hartless产品，其实更核心的考察点是模型能力，包括Cloud Code与Cloud的结合，Codex跟GPT的结合。相对来说，发展时间较久的所谓陪伴类产品，就类似Character.AI这样的产品，其实也在被新的技术能力所迭代，类似OpenCloud这样的Hartless能力，其实是让模型在Hartless基础上拥有了记忆、主动性和人格，而拥有这样能力的陪伴产品，明显是比上代产品更强。 所以，可以理解陪伴产品更核心的考核，不是产品设计，也不是早期用户，更多是区域模型的Hartless能力。 当然，有很多应用公司有很好的AR，但是所谓的AR，其实背后更多是更大规模的亏损。因为大部分的毛利，其实还是被模型公司赚走了，所谓的好看的账面，实际上是在A.I.时代讲一个互联网故事。因为用户缺乏粘性，毛利被压缩得很低，实际上可以理解，应用公司目前的处境，更多是在给模型公司打工。 而模型层面，其实还依然有巨大的价值空间，比如文本模型，现在虽然在一个T以上，差距不大，但是如何追求更高的性价比，如何让中等规模的模型能达到更大模型的能力，同时压低推理成本，依然有巨大的研究空间。多模态的模型，目前的同赛道玩家很少，还有很大的价值空间，可以有多个玩家进入。 而模型公司自己的Hartless产品，往往最后会成为最大的应用侧的赢家。比如说GPT的Codex跟Cloud的Dock Code，已经逐步积累了大规模的核心用户，同时保持了高额的毛利。字节的GBC Dance的小云雀、剪映和即梦，也在蚕食绝大部分多模态应用公司的市场份额。 所以，应用公司长期来说，可能会沦为市场教育的工作者。