风投家：AI时代应用层将成最大赢家

有着二十余年风投从业经历的Chi-Hua Chien，始终带着文化人类学家的视角审视行业。作为专注消费级与专业消费科技的基金Goodwater Capital的联合创始人，他的投资版图覆盖娱乐、医疗、金融科技以及线下体验场景，曾投中多家优质企业。值得一提的是，在27岁担任早期风投合伙人时，他就发掘了由哈佛六人团队创立的The Facebook，也就是后来的全球顶级社交平台。

这种对人类行为的规模化洞察，贯穿了他对多个行业的核心判断：比如他认为美国消费者永远不会信任一款同时承载社交生活与金融服务的应用；而在AI领域，他预判当前顶级云端模型与手机端可运行模型之间的技术差距，将从如今的六个月左右，在明年内缩小至三个月。

如今，他更敢公开道出不少风投从业者私下的共识：AI模型层的商品化进程已经开启，AI时代的最大赢家，或许根本不是那些直接售卖AI技术的企业。

我们上周与他进行了对话，以下为经过编辑整理的访谈内容。

你如何看待近期不少创始人和投资人公开吐槽风投机构的现象？

这一现象背后有多重原因。首先是全民玩梗的文化趋势渗透到商业领域，加上当前市场正处于阶段性峰值阶段。另一方面，头部风投机构越来越多地走向垂直整合，凭借充足的资本不需要再寻找联合投资方。过去行业内普遍注重维持与其他合作投资方的良好关系，毕竟在不同融资阶段都可能再次合作，但随着机构规模扩大、业务垂直整合，这种需求已经大幅降低。

那所谓的“快速跟进轮”——也就是机构先以某一估值投入大额资金，几周后再以更高估值投入小额资金，以此美化表面融资金额的操作，是否是新现象？普及程度如何？

这类操作其实已经存在很久了。优质企业的后续融资间隔往往只有三到六个月，估值变化速度极快。如今不少企业会通过高调宣传估值来彰显市场领导力、吸引人才、阻挡竞争对手。这其中确实存在一定的市场泡沫：这类快速融资最能体现的一点是市场需求远大于供给。投资方可以先敲定一个融资价格完成募资，几周后如果市场需求依然旺盛，企业就能立刻以更高的价格开启新一轮融资。

你曾提出基础设施企业往往会走向商品化，而应用层企业会捕获绝大多数行业价值，这一规律是否已经在当前AI周期中显现？

这一规律在过往的科技周期中反复应验。从PC时代、web时代到移动互联网时代，都遵循着相似的轨迹：2000年，基础设施企业的市值达到峰值，但在之后的25年里，以名义美元计算，这些企业的市值始终没能重回2000年的高点。在web时代，基础设施领域的新增市值仅为4000亿美元，而应用层企业创造了3.1万亿美元的新增价值，占总新增市值的88%。移动互联网时代的情况几乎一致：基础设施新增约7000亿美元市值，应用层则贡献了3.7万亿美元，像Netflix、Spotify、Meta、Uber、Airbnb等企业都是典型代表。近期谷歌宣布将其订阅制AI产品的月费从7.99美元降至4.99美元，同时将存储空间翻倍，这一动作也印证了AI领域的价格战已经打响。像谷歌这样拥有垂直整合和分发渠道优势的企业，已经开始通过捆绑服务和价格竞争来争夺普通消费者。

你始终将个性化作为科技赛道的核心主线，这是否会是下一代赢家的核心差异点？

超个性化确实是关键的发展主线，精准的个性化服务能够带来更高的用户满意度、更深的用户粘性以及长期更高的每用户平均收入。他的基金投资了多家娱乐类企业，比如Triumph、Ritten和Flow GPT，这些产品的用户并不会将其定义为AI应用，而是纯粹的娱乐工具。得益于AI驱动的定制化与个性化体验，这些企业能够快速实现1亿、4亿甚至6亿美元的年度经常性收入，同时保持极佳的利润率——但它们对外售卖的核心并不是AI技术本身。还有一家女性健康企业Midi Health，围绝经期女性的激素治疗专业医护人员数量本就有限，通过AI技术，该企业大幅扩充了医疗服务供给，能够为数十万原本无法获得治疗的患者提供服务，同时控制了成本，解决了原本受供给约束的市场痛点。这一模式可以复制到所有以人类专业技能为瓶颈的供给约束领域。

真正具备个性化与沉浸式体验的AI离我们还有多远？

他认为答案并不遥远。如今手机已经能够运行与六个月前顶级云端模型性能相当的本地AI模型，而两者之间的技术差距正在快速缩小。两年前，本地运行模型与前沿云端模型之间的差距还在18到24个月之间，现在已经缩短到六个月，预计到明年这个差距会进一步缩小到三个月。不过目前我们还没有完全定义好这类AI的具体使用场景。就像2007年iPhone刚发布时，大多数人都认为它只是将网页应用移植到移动设备上，但真正的移动互联网创新用了数年时间才逐步涌现。如果抛开技术原理不谈，大语言模型的核心作用其实只有两点：一是能够处理海量上下文信息并梳理出清晰逻辑，二是能够以低成本为每个用户提供个性化服务，并通过持续的反馈循环不断优化产品体验。

你观察到脸书多年来始终尝试打造超级应用却未能成功，为何整合金融服务与社交娱乐对于美国消费者如此困难？

脸书曾多次尝试推进金融布局，从2009年的Facebook Credits，到Facebook Pay，再到Libra项目，但始终没能实现真正的超级应用生态。他认为，消费者对不同类型产品有着天然的信任阈值，尤其是在西方市场，娱乐、社交产品与商业、银行、金融服务之间存在着明显的信任鸿沟。金融交易自带的严肃性与社交媒体的轻娱乐属性有着本质区别：社交媒体的轻量内容能够打造出万亿级市值的企业，但金融服务的逻辑恰好相反——用户在社交产品上花费大量时间但变现能力较低，而金融服务的变现能力极强，但用户并不会在这类应用上花费过多时间。用户打开银行应用只是为了完成交易，之后就会立刻退出，但他们对交易的安全性和可靠性有着极高的要求，这种心理预期的差异，让社交与金融的融合变得异常困难。

你们是否押注了人们对线下人际连接的渴望，将其作为对线上消费的反向趋势？

他的团队非常看好这一赛道。在数字内容供给无限丰富的当下，人们最渴望的恰恰是最稀缺的资源：真实的人际接触与线下体验。他们投资了巴黎的Bump公司，由曾创立Zenly（后被Snap收购）的团队打造，该产品通过数字信息催化用户在物理世界中的互动。同时他们还投资了在伦敦和马德里布局的Fever，这家被称为欧洲版Live Nation的企业，最初从烛光音乐会、《布里奇顿》主题体验这类小众特色活动起步，如今已经走向主流市场。他认为，当前行业正在从纯粹的线上消费转向线下体验的回归，而AI作为赋能技术，可以通过分析用户的出行轨迹、社交圈子、日常消费习惯，挖掘出大量相关兴趣点，让线下体验变得更实用、更个性化，这也是他们非常看好的发展方向。

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