金沙江创投朱啸虎：技术平权之后，AI创业决胜要素只剩人文和商业

9月16日，金沙江创投主管合伙人朱啸虎在北京大学创新创业学院进行了一场题为《AI周期的创投》的演讲，时长超过两小时。

这位曾投资滴滴、饿了么，并在人形机器人热度最高时批量退出的投资人，将AI创业的参照系直接拉回到二十年前：当技术普及和平权的速度超越技术进步的速度时，决胜要素只剩下人文和商业。

先说明三点：

1、本文由潮涌AI根据朱啸虎在北大演讲的现场实录整理而成；

2、我们重点整理了AI商业部分的内容；

3、朱啸虎还谈及了消费互联网相关内容，例如腾讯阿里的流量逻辑、滴滴与易到的竞争、团购与摩拜的历史，这部分未收录在此，读者可自行在网上搜索完整实录。

这篇口述稿的核心内容包括：

朱啸虎提出了判断AI创业时点的第一框架（技术进步速度与技术扩散速度之争），解释了为何前沿模型的获客魔法已失效、开源模型五年内将走完Linux三十年的路、技术扩散后客户为何会变成对手。

金沙江创投主管合伙人朱啸虎

他指出了三个已实现大规模盈利的AI场景（角色扮演、推理、视频），并阐述了金沙江在水下机器人、柔性机械臂、仓库分拣等领域“跳一下够得着”的投资逻辑。演讲后半段，百川智能创始人王小川加入对谈，两人从“方向盘与发动机”聊到“科学时代到智能时代的相变”。

以下为演讲实录的正文部分——

（整理说明：以下内容为金沙江创投主管合伙人朱啸虎2026年9月16日在北京大学创新创业课堂演讲的口述体整理，节选AI商业部分，包含演讲后半段与百川智能创始人王小川的对谈。基于现场实录，以第一人称呈现，部分口语表述有精简。）

很高兴来到北大。上周小川总在这里讲AI，我想说技术很重要，但更重要的是人文和商业。

我自己也是技术背景，本科就读于上海交通大学试点班，学习通信工程，相当于清华的姚班。

说实话，每个技术周期都很相似：周期刚开始时，重要的是技术，是技术领先性和基础设施。

但全世界聪明人太多，技术普及和平权的速度都非常快。一旦技术普及平权后，重要的永远是人文和商业。

所以，我为什么对北大一直很热情？因为我觉得北大的机会非常多。

今天讲AI，过去二十年互联网和移动互联网的许多经验教训，值得今天的AI时代借鉴。等AI技术普及后，创业和投资的关键业绩指标，与当年的互联网、移动互联网非常相似。

技术进步速度与技术扩散速度：判断AI时点的第一框架

判断AI创业的时点，我的框架很简单：技术进步速度和技术扩散速度，哪一个在占据主导地位。

过去两年，技术进步肯定占主导。

那时，每发布一个新的前沿模型，都能吸引大量用户，而且都是免费的，靠口碑传播。

但今天，为什么OpenAI说要“pause the frontier”、要降速？

OpenAI CEO Sam Altman公开支持“放慢提升AI模型能力的速度”

因为发布前沿模型已经无法获客了。

GPT-5到今天为止，使用比例一直不超过10%。我今天还看到一个更全面的数据：前沿模型的使用占比，从最高峰的48%、50%不到一点，今天已下降到45%左右。

为什么？前沿模型确实更好用，但太贵了。

而且，足够好的模型已经能解决我的绝大部分问题，我就没必要用前沿模型。

今年上半年，大家还在讲token max，什么都要用最贵的模型先跑一遍；今天大家都讲value max，没人讲token max了。token max太花钱，创造的价值又很小。

我发布前沿模型，既然不能帮我获客，不能带来收入增长，反而暴露我的能力，让竞争对手很容易追上来，那我为什么还要发布前沿模型呢？

这就是OpenAI要降速的重要原因。这就是大模型已定、后发者有优势的证据。

去年在美国做一个前沿模型要五到十亿美金，在中国可能只需花1%、2%的成本，两三个月就能跟上去。

历史一再重复：太阳能、电动车，和两百个机器人公司

一旦进入技术扩散主导的阶段，历史就会反复上演。先发者要花很多钱去趟坑，各种坑都要花钱趟过去；但你一旦成功，后面跟进的人非常快。

太阳能已经洗盘洗了三个周期了。大家还记得无锡尚德吗？当年施博士从澳大利亚回来创业，在美国上市，市值很高，今天已不存在了。今天领先的玩家是谁？通威股份，它主业是做什么的？做鱼饲料的。今天太阳能面板已没有任何技术壁垒了，壁垒是你有没有便宜的资金，有没有银行信贷额度，能不能有足够的资金厚度和竞争对手拼，谁能活到最后一刻。这就是技术扩散以后的竞争逻辑。

电动车也是一样的，已经洗盘洗了三次。今天小米、华为为什么能领先？它有供应链优势，有渠道品牌优势，有资金成本的优势，这些恰恰是创业公司不具备的。单论企业多样性确实很好，但这种时候创业公司基本上都是给大公司打样。

机器人也是一样的。中国现在差不多有两百多个机器人企业，哪一个不会跳舞？哪一个不会打拳？所以，最近人形机器人龙头股价下跌，我觉得是有道理的，这个市场太小了、太小了。两百个机器人企业，我觉得绝大部分可能活不到十年。

还有世界模型。今年差不多，昨天一天就有一百个世界模型发布。只要是个教授，清华北大的教授出来，就敢要几个亿、十几亿、二十亿的估值。世界模型的技术路线，说实话还完全没有看明白是什么样的。OpenAI的GPT-6，可能就可以直接产生VLA的模型。今天技术进步速度还不清晰的时候，扩散速度就这么快，这时候创业是很辛苦的。对投资人来说，我觉得都是风险很高的事情。

开源模型：五年走完Linux三十年的路

我对开源的判断很明确：只要MIT协议彻底开源，开源模型会成为通用智能的底座。

这条路，互联网刚开始的时候Linux走了一遍。

当年在Linux之前，有Sun、惠普、IBM三家专有的Unix，都绑定各自的硬件，卖得很贵。Linux为什么成功？它跑在x86服务器上，特别便宜。互联网起来以后，互联网公司都讲究性价比，x86成为主流，Linux花了三十年时间取代了所有的Unix，今天只有在银行这些很老的系统里才残留一些专有Unix。这个速度在AI时代会快得多，可能五年。

逻辑在哪里？在云厂商的账本里。

如果部署闭源模型，云厂商要把30%、40%以上的收入分给模型公司；部署开源模型，毛利明显更健康。

开源也在改写着token的价格线。

美国token价格从六七月份以后一直往下走，因为开源模型足够好了，而且足够便宜，成本只有闭源模型的5%，你不降价，大部分用户就会切走。中国开源模型的价格反而往上走，不是因为想涨价，是算力不够。

美国token价格持续下降

梁文锋自己讲得很清楚：不涨价，十个月回本，毛利其实挺好，但他是被迫涨价，因为算力不够。

所以，今天开源模型的收入，就是看你有多少算力，能产生多少算力，就产多少收入。

我认为独立闭源模型公司以后存在的空间会越来越小。

梁文锋还有一句话讲得很好：AI的蛋糕太大了，你想全部自己赚这个钱是不可能的，必须把90%的利润让出去，自己赚不到1%，才能真正把这个事情做成。

所以，必须开源。

技术扩散之后，客户会变成对手

在中国更可怕的是，技术扩散以后，你的客户会成为你的对手。

地平线就是例子。它上市以后股价跌得比较厉害，为什么？比亚迪可能也要自己开发芯片。大家算过一笔账：只要你每年出货量超过一百万辆，自研芯片就是合算的，比买芯片更合算。今天中国超过一百万辆的车企很多，而且研发车载芯片没有那么难，技术已经完全扩散了。余凯还是讲得很明白的：既然你要自己研，那我就和你合作，我授权你的IP。但授权IP和卖芯片的收入规模是完全不一样的：本来卖一百块钱的，现在只能收二十块钱的版权费，收入规模天差地别。寒武纪也是一样的，刚上市的时候华为是它最大客户，后来华为自己研芯片了。

美国最近也发生同样的事情。美国有个很出名的垂直AI公司叫Abridge，就做一件事：医生和病人谈话，它自动记录下来，写进病历系统。美国的病历系统有两家，Epic占50%市场份额。Epic既是Abridge的股东投资人，也是它的渠道。今天Epic说我免费提供这个功能。为什么？因为Epic认为Abridge如果再往前走、做更大，会反过来免费提供病历系统，所以它必须先下手为强。作为它的股东、它的渠道方，今天就要免费提供来对抗它。

图源：Business Wire

Abridge确实起步早，以前积累了几百万份病历，训练出来的误差率低，能提供95%以上的准确率写病历。但今天AI进步也很快，Epic的病历数据也不少。所以，做这样一个应用，后续就很容易、很简单。

在国内我们看到很多做同样事情的公司，我都和创始人直接说：这件事以后一定会被免费提供。因为，现在做这件事说实话没啥门槛，最怕的就是你没有入口，只做一个很简单的AI功能，都是给别人做嫁衣。

中国软件出海：开源是最好的破口

中国的软件企业过去很辛苦。

为什么中国软件企业投资回报比美国差很多？今天看答案很明显：软件相当于服务业，收费币种是当地货币。

美国软件收美金，中国软件收同样金额的人民币。这不是中国企业不愿意付钱。

另外，美国软件天生是国际化的，中国软件企业出海打大客户销售是很难的。

今天AI时代，我觉得开源是最好的破口方式，一定要做开源，把中国的开源token卖到全世界去，以开源的形式卖到全世界去。

我们去年投了一个企业，在某海外Coding工具推出以后，第一个做了开源的本地化版本。那个工具确实很好用，但太贵了，而且企业普遍不愿意把数据交出去，最近很多文章都证明它所有的数据都会看。我们这个是开源的，数据全部在本地，可以选择通API。四个月冲到十万星、一万多fork，fork比星更重要。基本上每个月还能涨几万星，速度非常快。商业化两个月就做到差不多三千万美金ARR，马上上协同、上团队合作。 这是中国增长最快的。

我还给我们的日本LP送过我们投的AI玩偶，他们特别喜欢。为什么？我说你们记得Tamagotchi吗？日本上世纪八十年代的电子宠物，风靡全球。那个年代的技术手段能做到什么？像素级的一个个小方块，物件非常差，但卖得风靡全球。

AI玩具“芙崽”

今天模型真的很强很强。

我们看到一个大阪用户说：我这个AI玩具居然可以说标准关西话。日本和中国很像，大阪话、东京话，关西话、关东话，不一样的。他觉得特别有意思，特别惊讶。其实都是模型生成的。

但我要强调，创业的关键是把模型用到刀口上，让用户感觉到不一样、感觉到情绪价值。 而且门槛往往在AI之外。很多AI玩具连WiFi都连不好，因为WiFi模组藏在毛绒玩具里面，信号穿不进去。这种系统层面的东西，今天没有一个完美的解决方案。

产品体验要做到比技术好一个数量级，这个很难的。

消费级AI：还在3G前夜

为什么消费端应用还没有起来？我的判断是，今天AI在工作场景还是太贵，token包很快就用完，还要等重置。

这个时候用AI，就像当年拨号上网一样，AI一个一个往外吐答案，速度很慢，价格还很贵。

所以，消费端确实还在3G以前的时代。

什么时候消费端会起来？四个条件。

第一，价格降到一百块钱包月随便用。

第二，延迟大幅降低，答案一次性出来，不是一个一个吐。

第三，不需要很复杂的prompt。 现在答案好坏和prompt关系很大，这是很反用户体验的，大部分用户都很懒，不愿意给出很复杂的prompt，应用端要帮用户自动生成。

第四，不需要用户担心用什么模型，系统自动帮你选，就像现在大家用各类工作台，大部分都是自动挑选模型，自己手动选模型的越来越少。

这四个条件齐了，应用端就是爆发的时间点。

而且关键是从游戏开始先爆发。

iPhone刚出来的时候，第一款真正风靡全球的应用是什么？《愤怒的小鸟》和《切水果》。为什么？因为iPhone 3第一次出来多点触摸的屏幕。PC出来也是一样，很多人买了PC回去就是玩电脑游戏。AI特有的那个东西是什么？今天还有点早，还需要创业者去创新。

三个已经在赚大钱的场景：角色扮演、推理、视频

今天最大的三个场景已经很清晰了：角色扮演、推理、视频。

这三个领域都有巨大的机会。

角色扮演从AI刚出来、推理还不成熟的时候，就占了百分之六七十的token消耗，今天还有30%左右，但量非常非常大。

不管是豆包、DeepSeek还是国外的模型，20%到30%的token消耗还是角色扮演、提供情绪价值。

我们去年五月投了一个海淀的企业，AI原生的角色扮演应用。投的时候当月收入不到十万美金，上个月单月做了一千七百万美金，这个月估计两千多万美金，在这个规模上还保持每两个月翻一番。

这个对比很有意思。

《恋与深空》对这种需求证明了市场，但在AI时代以前，它只能定义五个帅哥。它今年想推出第六个帅哥，被用户拒绝了：你就好好养老。

《恋与深空》

AI时代不一样，用户想要什么样的角色可以自己定义，AI提供的是十倍以上的用户体验。 这就是它涨得这么快的原因，用了短短两年时间，月收入已经超过《恋与深空》了。

还有一层：腾讯内部有三个产品在做同样的事情，到今天产品还没上线。你用传统3A大作思路去做，两三年不上线是正常的。但今天，我两年时间收入已经超过《恋与深空》了。

这就是AI时代，你要更快创业，更快得到市场一线的反馈。

Coding也是。

泛Coding、通用Coding和API，说实话是大厂的机会，创业公司不容易做，Claude Code和Codex的杀伤力太厉害了。

垂直领域肯定有机会，靠开源在全世界切出垂直的Coding机会。

国内市场天花板不高，而且大厂太猛，垂直应用都会被整合到大厂的工作台里去，但海外市场大。

美国为什么没有长出AI时代的工作台？因为微软Office太强大了，几乎所有人都用Office，Copilot只能寄生在Office里增加一点AI体验。

中国没有Office这样统治级的供应商，你可以彻底把Office丢掉：我有一个工作台，帮我把PPT和Excel全部做好，我只看就行。中国企业完全弯道超车了，但代价是创业公司机会几乎被全部吃掉了。

所以，Coding创业要打海外市场。

机器人：只做跳一下够得着的垂直场景

机器人我前面讲过了，那些只会跳舞打拳的，我不投，那个市场太小了。

着眼商业化，反而更安全、更容易一点。

我们去年投了一个水下机器人。

本来我说机器人不投，它是投了以后主动找上来，让我们按照天使价格去投的。它做水下洗船体，产品特别好。我们投的时候它只有洗船一个场景。我公开讲了以后，很多客户找上来。

海关找上来了：要查走私。中国近海特别浑浊，潜水员下去查走私很辛苦，看不见，机器人下去没问题。以前海关只能抽查，现在每艘船都查。

还有海上光伏。浙江、江苏、福建都在建海上光伏，这是中国优势：中国近海差不多就五十到一百米深，美国海岸线一出去就是几百米甚至三千米，它没法建海上光伏、海上风电。

中国光伏本来就供给过剩，政府买去建海上光伏给AI供电，算得过来账。

但海上光伏板是要清洗的，不清洗，上面长藤壶、长海藻海带，台风一刮就倒了。二三十米的水深，人下去是坚持不住的，有生命危险，必须机械下去洗。水产养殖也一样，养海产品的笼子也会长海藻，不冲掉，供氧量减少，里面的鱼会闷死。

所以，水下泛化比陆地泛化容易太多了。 做家务那个事情，看起来简单，价值很低，但泛化难度很高很高。水下洗船、查走私、洗柱子、洗养殖笼，工作任务泛化起来很容易，跨行业特别容易。这个公司现在收入涨得特别快，订单根本来不及做，海外订单也一样。

我们还投了柔性机械臂。

现场展示过，能给模特刮胡子。那个视频已经播了两年了，没有新的视频，就同样的视频，没有剪辑、没有加速。这个东西的商业价值和大家都有关系：iPhone出了折叠机，十月份才发货，产能为什么供不上？因为折叠机的铰链安装非常精细，就是我们的机械臂去装的。现在产能跟不上，苹果那边一下几千万的订单买这个机械臂去装铰链。车厂、特斯拉上海工厂、苹果的供应商，现在都大规模采用。就是非常聚焦在一个产品上，但很容易产生高商业价值。

某工厂机械臂工作

我们还投了做仓库分拣的机器人，叫大咖机器人，场景是服装电商仓库里分拣衣服。

为什么要做这个？今天机器人做家务，路途还很遥远很遥远，但仓库里分拣衣服是可以做的：包裹比较固定，比较轻，相对容易做。唯品会一个仓库里面就有两三千个分拣衣服的员工，这是很容易被机器人取代的。我们通过唯品会帮它进仓库试验过。千万别说我在一楼看三楼，那够不着的。要比我高十几公分，我跳一下能够着的东西。今天创业公司还能够去想一想。

还有机器马。今天在国内的氛围里面是有机会的，国外很多地方警察骑着马巡警。

用户留存是最终的指标

最后一点，和AI时代一模一样：最终还是看用户粘度、用户留存。

VC给你钱是让你去花钱获客的，但你获取用户以后能不能长期留下，这个特别特别重要。

我们一般看月留存。

第二个月能保留50%以上，六个月以后能保留20%以上，这是及格线。而且最好是，虽然用户只留下20%，但他花费的金额可能是40%，花的钱比以前多两倍以上。

以下为朱啸虎与王小川的对谈实录

技术派还是市场派

王小川： AI创业现在分两派，一派是技术信仰派，一派是市场信仰派。Allen是偏市场信仰派的，为什么选择这条路？

朱啸虎： 我的考虑特别简单，就是前面讲的那个框架：技术进步速度和技术扩散速度。技术进步快于扩散的时候，每发一个新模型就能带一大批免费用户、大批收入增长，这时候技术占主导。但一旦技术进步速度慢于扩散速度，就回到传统的商业问题上去了：你怎么获客？用户留存怎么样？今天又回到这个事情上。

王小川： 千万不要给自己贴标签，说我是技术派还是市场派。技术是强的地方，但如果把自己贴上技术派的标签