題記：2025年4月19日，北大國發院與盛景網聯、國發院數字中國聯盟聯合主辦“承澤商學”第20期暨“AI碰撞局”第14期活動，本文為活動中盛景網聯聯合創始人、CEO劉燕主題演講內容精要整理。

我們身處AI投資前沿，發現不少AI項目雖技術出色，但商業模式存在明顯缺陷。因此，我們會以直截了當的方式，幫助AI創業者提升認知，突破思維局限。

一、關稅大戰下的AI新機遇

目前關稅大戰看似充滿挑戰，實則為科技創業帶來了前所未有的黃金時代。

首先，在國產替代的浪潮中，以芯片領域為例，我們與中芯國際合作打造了孵育平臺，目的不單是助力中國解決卡脖子難題，更著眼全球化發展。這意味著，中國科技創業不局限于國產替代和本土發展，而是面向世界發展。AI創業同樣如此。

其次向內看，龐大的內需市場是AI創業的堅實根基。14億人口的市場需求多樣而且龐大，足以支撐各類AI產品和服務的成長與迭代。

再次就是全球化進程的推進，“一帶一路”倡議以及與歐盟等的合作，也為AI企業打開了參與全球自由貿易聯盟的大門，拓展國際市場的機會顯著增多。

鑒于此，AI創業者一定要把握時代機遇，利用好內外部優勢。

二、大模型迭代下的AI創業困境

AI創業雖然前景光明，同時也面臨著大模型快速迭代帶來的嚴峻挑戰。

每一次大模型的升級，都如同一場行業洗牌，眾多AI創業者深受沖擊。數據顯示，2023年基礎模型每迭代一級，垂直領域小模型的生存空間就壓縮40%，如文案生成、簡單客服應用型工具的項目估值大幅下降。通常大模型生成6個月后，該領域工具類初創公司融資會明顯減少。

創業者必須謹慎選擇方向，避免踏入大模型迭代的“雷區”。大量實踐和研究也表明，在應用端做工具類AI創業項目風險極大，尤其是在中國市場。與美國不同，中國客戶更傾向于為結果買單，而非單純的工具。因此，創業者若想在AI領域站穩腳跟，要考慮AI RaaS（Result as a Service，結果即服務）模式。這一模式就像是AI領域的“包工頭”，包工包料包結果，有望幫助AI創業者抵御變革沖擊。

三、AI RaaS的破局之路與創新案例
1、客服賽道Sierra逆風而上

Chat GPT4問世后，眾多AI客服項目遭受重創，唯有Sierra逆勢而上，估值高達45億美元。為什么會出現這一現象？

傳統的工具型AI客服，僅是簡單地替代部分人力，在性能上與新的大模型存在巨大差距，如單次響應成本是GTP4的8倍，但大模型上下文知識的平均token是其32倍，語言覆蓋能到50多種語言，遠超一般創業公司，準確率方面GTP4高達89%，一般創業公司只能到72%。這就導致有客服服務工具需求的公司紛紛轉向跟GTP4合作，最典型的就是Shopify，停用第三方客服AI后，通過內部數據微調就將成本下降70%。

總結來看，Sierra之所以能在大模型迭代后依舊發展迅猛，關鍵在于其與普通工具性AI客服有本質區別：在價值體現上，普通AI客服僅簡單替代部分人力，而Sierra直接為結果負責，能提高銷售規模、減少客戶流失等；在產品形態和技術架構上，普通工具僅是簡單機器人問答，Sierra則實現端到端流程自動化，能直接解決問題，如完成退貨、投訴處理等，且合作生態也向端到端發展，全面打通內部工單分發和問題解決流程，深入產業獲取私域數據和專有技術，形成真正的業務壁壘；商業模式上，普通客服多為項目制外包開發或客戶端收費，而Sierra若采用AI RaaS模式，可按單交易分成。此外，Sierra還能識別用戶情緒、發現高價值客戶并提供折扣券并記錄。

Sierra賣的不是工具，而是解決終極問題的方案，即便大模型迭代，其深度服務領域也難以被撼動。因此，在大模型迭代背景下，以結果為導向的AI RaaS更具價值。對結果負責不僅是生存之道，更是發展之道。

2、三一智礦的轉型之路

AI RaaS還能助力眾多有技術的公司實現收入與盈利倍增。以礦區智能駕駛公司三一智礦為例，在新疆南露天煤礦，其商業模式不同，收入格局大相徑庭。

傳統模式是將車賣給煤礦或挖礦公司，一輛車售價60萬到70萬元，車輛作為耐用品，加上維修費，10年收入貢獻約100萬元，這是傳統賣車模式的生命價值，商業價值有限，可稱之為“一生一次”模式。

轉型為“包工頭”模式后，三一智礦不僅提供工具，還要為結果負責，即提供挖土方服務。該煤礦按距離一土方5到12元，一輛車一年收益200萬到300萬元，進入到運營階段，10年可以貢獻的價值是2000-3000萬，收入貢獻是過去的20-30倍；同樣一臺車，以結果導向進入運營，年年都可以獲得挖土方的收益，這樣的商業模式我們形象的稱之為“一生一世”。

在AI時代，技術不成熟時如果單純賣工具，用戶難以駕馭，而“包工頭”模式能確保產品與服務快速迭代，提升易用度和好用度。同時，為結果負責就要強調ROI，備件供應鏈即時響應提高礦卡作為資產的使用率、礦區有效調度提高運營效率等等，都構成冰山下面的核心競爭力，因此真正的核心競爭力并非來自AI技術本身，而是非AI能力，這是大模型迭代無法替代的。

由此引出另一個觀點：在中國，AI創業不應單打獨斗，而應抱團取暖，與產業龍頭合作。因為眾多產業鏈公司、上市公司面臨發展壓力，想要實現二次增長，但是存在機制剛性、戰略剛性等隱性負債，需要最大化隱性資產、最小化隱性負債。理想模式是“大手拉小手”，開展共享式創新：產業龍頭與AI創業公司合作，通過產業孵化實現共享與合作，助力創業公司跨越從IP到IPO的“死亡之谷”，幫助產業公司突破增長瓶頸；創業公司在尋找核心客戶與需求時，應主動擁抱大產業鏈主，這是獲取訂單、產業資源及創業成功要素的新起點。

3、AI RaaS的極致形態

包工頭模式發展到極致，還會演變為一個新興產業。

有兩位哈佛博士聯手創業，他們借助AI技術發現了世界上最大的銅礦，并且進一步涉足采礦領域，最終成為礦主，還成功吸引到比爾·蓋茨、貝索斯以及阿里巴巴的投資?？梢?，將包工頭模式做到極致，企業就不再局限于AI企業的定位，而是以AI為手段獲取新質生產力，實現產業的高效能與高收益，其核心邏輯始終根植于產業發展。

無獨有偶，馬斯克的商業實踐也印證了這一觀點。馬斯克已不再局限于自動駕駛汽車本身，而是向運營領域進軍，比如推出robotaxi服務，涉足自動駕駛版的“滴滴”業務。畢竟，消費者購車的本質需求是出行，特斯拉若僅聚焦于賣車，毛利大概在25%。一旦涉足自動駕駛運營服務，毛利可飆升至80%到85%。

對于所有AI創業者來說，應勇于承擔“包工頭”角色，對結果負責，如此方能使研發投入獲得合理的經濟回報。AI RaaS的核心在于回歸物理世界。在商業規劃中，若僅局限于數字世界，其業務與利潤空間僅占整體的5%，而物理世界則蘊含著95%的巨大收入與利潤潛力。當然，部分創業者可能會擔憂自身資源和能力不足，難以獨立承擔“包工頭”角色。此時，可尋求與產業內的“包工頭”合作，通過交易分成的方式，借助其資源和能力構建競爭壁壘，掌握專有技術，并獲取可觀的收益與利潤。

四、AI RaaS的投資策略與賦能服務

2025年被視為AI創新產業化的爆發之年，國企、央企積極開放場景，場景驅動的創新研發將成為未來趨勢。每一個產業都值得用AI重新塑造，這不僅是科技發展的機遇，更是國家戰略和產業升級的需求。

基于此，我們在投資時主要關注兩個方向：一是聚焦清華、北大、中科院等科研機構的高精尖原始創新項目；二是圍繞AI RaaS的應用級項目。在投資AI RaaS項目時，我們不僅提供資金支持，更注重深度賦能。我們提出“極簡增長”理念，幫助SaaS應用公司精準捕捉核心客戶的剛性需求，聚焦細分領域，建立競爭壁壘。

鑒于創業公司容易陷入“死亡之谷”，我們還引入商業概念驗證的方法論：通過借鑒美國斯坦福項目，幫助創業項目在100天內完成100個客戶訪談。很多人對于能否完成如此大量的客戶訪談心存疑問，這源于對客戶理解不全面。在端到端服務中，客戶不僅包括直接客戶，還涵蓋客戶的客戶直至終極使用者，且客戶群體里有采購者、使用者、決策者和施加影響者這四種角色。只有充分理解這些，才能有效驗證客戶和需求是否成立。

商業和科研相似，科研有假設后要經實驗室測試、小試、中試才進入大規模生產?？蛇^去多數創業者在創業時，僅憑假設就投入規?；慨a，未做任何實驗和測試，這是創業陷入困境的重要原因。以往概念驗證中心多做技術概念驗證，這只是突破創業困境的第一步，完成商業概念驗證才是突破困境的關鍵所在，一定要驗證核心客戶、核心需求、核心交易系統等假設，提高創業成功概率。

在AI RaaS進入產業領域時，科技團隊與產業團隊組合合作，會存在大量資源共享，如共享CTO、算力基礎、算力架構師及產業資源等。此外，AI RaaS領域細分程度極高，以我們自身為例，目前我們已投資AI自動駕駛、AI數字政務員工、AI數字12345熱線，AI for Science的益生菌、化妝品、新材料等，以及AI銷售在大健康、大消費等領域的應用，同時還在洽談AI找礦、AI母嬰、AI電商等細分賽道。

總之，想要實現端到端服務，深入細分領域、精準定位目標客戶至關重要。

整理：何又夕| 編輯：王賢青、王志勤

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