朱啸虎最新演讲实录:AI创业者出路是基于DeepSeek做AI应用出海赚钱

很高兴回到海淀，回到中关村。中关村其实是中国互联网的摇篮，非常多的互联网公司起步于海淀，起步于华清嘉园。20年前我刚开始做VC的时候，其实很幸福的那时候只需要蹲点在华清嘉园就行了。

我们最近也在反思中国互联网和创投过去20年的历史。其实过去互联网20年经历过历过很多风口。今天这些风口都已经被证明是商业模式成立的。

但是当年他们都经历过泡沫期，然后被嘲笑回落到死亡谷，然后再从死亡谷重新再发展起来，重新再爬出来，最终都成功的。

当年最早的门户网站，那时候讲Eyeball，讲眼球经济，大家都嘲笑有眼球怎么赚钱，光有眼球怎么赚钱，到今年今天已经证明完全不是问题。到长视频优酷土豆的时候，大家也是讲中国人愿不愿意为长视长视频付费,今天全中国为长视频订阅付费的超过1亿人。

后面的就像打车、外卖、共享单车、共享充电宝，今天都证明商业模式是成功的。但当年都被嘲笑过，对吧？共享充电宝虽然发生了很多故事，但是全行业今天每天5000万单以上，今天在外面是其实共享单车就非常好，共享充电宝也是一样的。

虽然今天美团可能占据了50%以上的市场份额，但是剩下3000家企业都是规模化利润的，每年基本都在1到2亿利润以上，对吧？

过去五六年我觉得进入科技时代以后，我们感觉也是同样的在走非常类似的历程。比如说18、19年的元宇宙，在2021年的SAS软件，然后过去两年的这个大模型，我觉得这些都很快被证伪对吧？

在一开始的时候热点非常高，对吧？那但是很快证伪，然后今天可能没人在看元宇宙，没人在看SAS软件，对吧？

但是我们可能感觉这里面又在死亡谷当中又孕育着希望，比如说这个像元宇宙。苹果的Vision Pro虽然很酷、很帅、很炫，但是商业化做得非常不好。

但是Meta Ray-ban就做的很好，现在出货量已经超过200万次。但是Meta Ray-ban可能就是做减法，做的特别成功，不需要那么酷，那么去渲染功能，就聚焦在一些最简单的功能上，把这些最简单的功能做好。

所以今年我们可以看到，在中国可能会发布无数款的这种AI眼镜，对吧？那可能说元宇宙又以另外一种方式在恢复。

SAS软件也是一样的，SAS软件在20年、21年非常火，中国的所有投资人都在追逐软件企业，那是那时候疯狂的到，像这个系统集成收入，客户定制收入都能给10倍、20倍的估值。但很快两年以后，现在没人愿意说自己是这个软件投资人了，对吧？为什么呢？

因为美国软件企业为什么发展给投资人赚了很多钱，因为他们发展速度很快，每年三倍、两倍、两倍，很快就能到1亿美金收入，对吧？那中国可能到1亿人民币以后，收入增长速度就迅速放缓。

但是今年DeepSeek出来以后，我们感觉到同样看到春天的可能性。今年3月份我们看到很多软件企业同比收入增长比去年翻了三倍以上，今年积极拥抱AI的，积极拥抱DeepSeek的这些软件。

我觉得中国的欢迎程度迅速的爆发，所以我们感觉如果到今年年底能保持这样的增长速度，那么中国软件企业春天可能就到来了。

但是当年在高点上，融了很多钱，烧了很多的钱的软件企业可能就看不到春天了。所有严守商业纪律的软件企业，我觉得可能看到了这个尽头的曙光，隧道尽头的曙光。

大模型也是一样的，大模型我觉得过去两年非常火，但今年DeepSeek出来以后，明显的市场开始看淡。

但是我们可以看到很多作为AI应用的企业，也是今天我讲的主题的，开始爆发式收入增长。收入增长速度几乎和当年团购企业一样，这是非常惊人的。但是应用企业基本上都想低调发财，对吧？不像这些大模型企业，天天打榜给政府看，但是应用企业几乎没人想告诉别人我很赚钱。

今天我就主要分享一些大家已经公开的案例。因为太多的企业我们都不愿意说，企业也不愿意，我们就去报道他们，对吧？

我觉得DeepSeek出来以后，确实是对整个大模型的AI生态有个巨大的变化。在DeepSeek出来之前，我们感觉也是可能在闭源模型在往前面走不动的时候，开源模型会逐步追上来，最终是IOS和安卓两种生态。

但是DeepSeek这个是完全不一样的，它甚至比安卓更开放。不仅不要商业化，甚至都不要用户。这也是为什么腾讯在今年以后会全力拥抱DeepSeek，腾讯是DeepSeek开源是的最大受益者，这次我觉得是一个非常好的一个案例。

就中国这个科技投资非常注意的一点就是科技成熟之前很难商业化，但是科技成熟以后迅速平权。所以你在这个所以这个最大受益人到底是谁？所以要仔细思考的一个问题就是这个技术平权以后谁会加大收益，这终究会怎么样，对吧？

大家都没可能都没想到在DeepSeek出来之后，最大受益人是腾讯。腾讯元宝是超越以前的所有的大模型都要排到第一去了，对吧？因为腾讯确实有流量优势，他推广以后特别容易，所以我们一直在建议创业公司不要浪费一分钱去训练底层模型，全力拥抱这个开源模型，全力拥抱这个API。

今年确实底层模型成熟以后，我们发现很多应用公司的这收入开始爆发性增长。这些举的例子都是美国的公司例子。

但是在过去六个月，我们在中美都看到非常多的创业公司，这个开始收入爆发增长，就是每周比上周环比增长10%以上，月环比增长20%以上。

虽然今天数字还非常小，但是这个增长速度是真的是很类似于当年团购早期增长速度。所以是非常让我们兴奋的，是我们今天要具体关注的项目。所以我们现在非常忙，就在看这些应用项目对吧？而且这个是这样的，是公司不需要很多人，十几个人，基本都是十几个人就能很快的在6到12个月做到千万美金的收入。

中国的公司能做到6到12个月，做到千万美金收入，就月收入过100万美金，这个是非常惊人的。但是在今天我们看到十几个公司有这样的案例，这个是非常让人兴奋的。

为什么能涨这么快？主要是今天的模型它在很多场景下已经达到让用户付费的这个地步了。但虽然很多人说，可能还得往前走，那个XAI Gork 3确实证明了只要砸钱砸到20万张卡，可能还能比前面再进步10%对吧？但是不重要，这个后面的10% -20%不重要。

今天的模型基础模型不管是DeepSeek还是通义千问，或者豆包都已经达到在很多场景下可以做到商业化的程度了。

但我们可以看到在客户端、在销售端、在会议纪要端、在营销文案端、在语言教学端，都可以做到很多很多的商业化，而且都能做到这个收入增长速度是做到这个月环比增长20%以上速度是吧？

所以最重要的是，对很多创业者来说，是技术路线不重要，重要的是商业场景，重要是产品。你懂不懂你的客户，你懂不懂客户的需求在哪里？能不能开发出他们需要的产品？能不能试用一下就付费？这种是只有试用一下就付费，这种速度才会造成这样今天这么快的增长速度。

而且很多时候我觉得在中国我们感觉这个竞争还是非常白热化的。在美国今天也是一样的，美国我们发现，因为今天美国的VC也不投大模型了，美国的VC很多很多钱全部砸AI应用上。在任何一垂直赛道上，可能都有十几家公司拿到这个风险投资。所以今天可能是美国第一次创业公司之间会打价格战。

那中国打价格战实际那家常便饭了，对吧？我们给中国创业者的建议是在国内打磨产品，打磨团队，马上出海，靠国内基本上都是白菜价，然后在海外赚取利润。

我们发现中国团队在出海，在日本、在东南亚、在中东都是没有竞争对手的。基本上出海现在全世界只有中国和美国有AI的落地能力，甚至在美国有一半的团队是中国人。所以中国的确实在AI应用落地上能力还是非常强的。

很多投资人都在说，所以历史真的是重复的对吧？很多投资人今天为什么不敢投AI应用？都觉得AI应用没有壁垒。

这其实让我想起来十几年前，移动互联网的时代也是一样的。当年为什么大家看不起滴滴，看不起饿了么，看不起小红书？在A轮的时候，我们分给别人都没人要，大家都觉得APP有啥壁垒？没有任何壁垒。

所以今天的AI应用创业者，我觉得也是一样的，要勇于承认自己没有壁垒，有任何技术壁垒都是骗人的，都是忽悠人的，对吧？

就是没有壁垒，我就是靠这个底层模型提供能力，但是我更懂用户，更懂产品，所有的应用都是Top应用，但是我可以在很多非AI的能力上建立壁垒，这所有的能力都来自于AI之外，都来自于苦活累活，对吧？比如说我们可后面会分享的一些案例，在这个整合工作流上，在编辑能力上，在专有硬件上，在人工交付的苦活累活上，这些是创业者可以建立的壁垒。

Liblib也是北京的企业，就在海淀，在中关村是吧？这个也是从一片红海当中杀出来的。我们天使投资的时候，中国有十几家做文生图的公司。大家觉得文生图有啥壁垒？文生图用Midjourney，用这个SD对吧？

今天这个GPT-4o出来这个文生图的模型以后，对这个简直没有任何壁垒，谁都可以做就抢入口的。但他们面向不一样，他们不是面向C，面向c端我同意的，面向C端没有任何壁垒，谁掌握入口谁最后掌握用户，对吧？

但是他面向中国专业的设计师，中国一共差不多2000万专业的设计师，他们已经基本上全部占领了，而且月活 500多万。今天他们这收费还非常克制的情况下，这个月收入增长都非常快，所以基本上在国内已经做成完全的市场第一名，然后很快也会在考虑出海。

他们的核心能力不是生图，他们整个都是开源的生图模型，核心能力是编辑。他们就是AI版的Photoshop，提供了非常复杂的编辑功能。简单的编辑可能需要培训半天，复杂的编辑可能需要培训2到3周才能使用，这完全和复制效果是一样的，这种就是编辑能力反而是今天的壁垒。ABridge是美国的一个企业，我就讲了就会议纪要这么一个细分场景，大家看上去非常简单。今天你用手机用ChatGPT就可以直接做会议纪要。

在这么一个细分场景里面，全世界几十家公司在各个种场景里面都做的非常好啊。而且就是给这个医生和病人之间问诊，他把这个语音记录下来，自动转成文字，自动转成各根根据各个州的要求，转成各个州要的病历卡，这个就是面向这个医院大批收费的。

这个公司拿了Bestman的融资，投放的非常好。但是这个行业美国现在有同样也有十几家公司做对吧？Bestman投了 ABridge。然后这个红杉美国马上投了一个专门卖向医生个人的这种类似软件，然后还有个做兽医的，也发展的非常好。就这么一个细分场景里面，关键是你能不能达成90%以上准确率，准确率是特别重要的。

这个场景里面还有很多公司可以做的，这个商业化做的很好。PLAUD这是一个中国的年轻人在美国创业做的一个非常简单的一个硬件。像电子名片一样贴在手机后面，可以把对你的任何电话或者会电话会议转成会议纪要。

它的软件就是直接接线ChatGPT，这么简单一个功能，对吧？完全是从深圳定制的这个名片硬件，去年收入七千多万美金，现在月收入超过一千多万美金。所以这个两年的公司，据说现在已经准备在美国IPO了。

循环智能，大家知道循环智能可能是更多的是因为它和月之暗面之间的纠纷。但是今天这个循环智能做的非常好，它在垂直的AI一键景场景里面，基本上占领了中国这个汽车4S店销售的80%的市场份额。

它同样具有自己的专有硬件，一个AI的名片给销售人员戴在胸前，4S店的销售人员给客户卖车的时候，他可以自动记录下来，自动分析你有没有根据SOP这种话术规范，然后有什么问题，如果漏了什么卖点，它可以甚至可以自动的提示销售人员，所以最重要的是每天的例会不用开了。

以前给销售人员卖这些硬件软件都很难，他觉得是管理他们的，他们都不太愿意去接受这些管理软件。

但是今天解放了他们，以前每天结束以后，销售经理召集销售人员开例会，不用开了，现在全部自动的，自动向销售经理汇报。每个销售人员今天谈了几个客户，谈的效果怎么样，话术怎么样，有没有按照规范来，有哪些客户是有可能性的，现在不用开例会了，销售人员完成任务就可以自己下班了，这些销售人员就非常愿意接受这样的AI产品的。

现在国内的4S店基本上都已经占领了。然后现在也在进入这个金融领域。今天如果在座的金融行业的领导，也可以考虑这样的产品，这个是非常好的一个新的AI赋能的软硬件结合的产品，

这个是我一直在讲的苦活累活，文生图最主要是编辑功能，文生视频更难，光靠编辑还可能解决不了。我把这个编辑功能全部接过来，我们在美国也投了一个公司一样的把编辑功能外包到印度去。中国就是外包到二三线城市的工作室来做编辑功能。

这个视频可能95%的AI，5%的人工，对吧？这个可能要百分之五六十的AI，百分之四五十的人工。就不同质量不同客户要求它需要的AI的编辑功能和人的编辑功能可能是不一样的。这个也差不多50%的AI，50%的编辑，所以这些不能有些人参与的苦活累活，这都是大厂不愿意干的。

百度老板为什么说百度不愿意推研发这个文生视频的模型？他就感觉五年之内，文生视频是不可能100%交付商用的，是必须要人工编辑的这就是创业公司的机会。

同样的我们也不是研发任何底层模型，我们整合了几百个各种各样的文生视频的模型，根据用户的风格，像中东的客户，他们在中东就卖的非常好。中东客户可能需要中东风格的，符合中东这个要求的。比如他对这个面巾都有各种要求，也不能露出来，对吧？这种要符合它的规范，各种垂直场景的视频模型。

但是我生成以后，靠中国二三线城市工作室来进行人工编辑，就直接交付给这个企业他们需求的这样最终产品。所以这也是中国为什么软件AI赋能软件可能有机会超过美国的这个软件公司。就是我们用直接用AI交付结果，我们不卖软件了，只用AI交付结果。这是今天中国的软件公司迅速爆发的一个很大的机会点。

消费电子这个其实可能是元宇宙再次回来的一个非常好的契机。而且中国的公司特别有优势，全部在大湾区，任何硬件基本都在大湾区开发的。但是同样的要做减法，不要做加法，加法是太复杂了，因为消费电子的供应链太复杂了。

今年春节前就有个创业公司花了融资一半的钱，开了一个巨大的发布会。但是春节以后交付不了，这就是很大的陷阱，千万不要陷入这个加法的陷阱里面去。

所以最后讲一下，就是这个AI我觉得这一波是在应用端中国有巨大机会。但是我觉得这个还是要注重商业化，所有AI应用的壁垒都在AI之外，在技术之外，要更懂商业，然后要全力出海。

好，谢谢大家。