刘燕:AI应用可能的终局模式——AI RaaS

360影视 欧美动漫 2025-05-23 23:02 2

摘要:题记:2025年4月19日,北大国发院与盛景网联、国发院数字中国联盟联合主办“承泽商学”第20期暨“AI碰撞局”第14期活动,本文为活动中盛景网联联合创始人、CEO刘燕主题演讲内容精要整理。

题记:2025年4月19日,北大国发院与盛景网联、国发院数字中国联盟联合主办“承泽商学”第20期暨“AI碰撞局”第14期活动,本文为活动中盛景网联联合创始人、CEO刘燕主题演讲内容精要整理。

我们身处AI投资前沿,发现不少AI项目虽技术出色,但商业模式存在明显缺陷。因此,我们会以直截了当的方式,帮助AI创业者提升认知,突破思维局限。

一、关税大战下的AI新机遇

目前关税大战看似充满挑战,实则为科技创业带来了前所未有的黄金时代。

首先,在国产替代的浪潮中,以芯片领域为例,我们与中芯国际合作打造了孵育平台,目的不单是助力中国解决卡脖子难题,更着眼全球化发展。这意味着,中国科技创业不局限于国产替代和本土发展,而是面向世界发展。AI创业同样如此。

其次向内看,庞大的内需市场是AI创业的坚实根基。14亿人口的市场需求多样而且庞大,足以支撑各类AI产品和服务的成长与迭代。

再次就是全球化进程的推进,“一带一路”倡议以及与欧盟等的合作,也为AI企业打开了参与全球自由贸易联盟的大门,拓展国际市场的机会显著增多。

鉴于此,AI创业者一定要把握时代机遇,利用好内外部优势。

二、大模型迭代下的AI创业困境

AI创业虽然前景光明,同时也面临着大模型快速迭代带来的严峻挑战。

每一次大模型的升级,都如同一场行业洗牌,众多AI创业者深受冲击。数据显示,2023年基础模型每迭代一级,垂直领域小模型的生存空间就压缩40%,如文案生成、简单客服应用型工具的项目估值大幅下降。通常大模型生成6个月后,该领域工具类初创公司融资会明显减少。

创业者必须谨慎选择方向,避免踏入大模型迭代的“雷区”。大量实践和研究也表明,在应用端做工具类AI创业项目风险极大,尤其是在中国市场。与美国不同,中国客户更倾向于为结果买单,而非单纯的工具。因此,创业者若想在AI领域站稳脚跟,要考虑AI RaaS(Result as a Service,结果即服务)模式。这一模式就像是AI领域的“包工头”,包工包料包结果,有望帮助AI创业者抵御变革冲击。

三、AI RaaS的破局之路与创新案例 1、客服赛道Sierra逆风而上

Chat GPT4问世后,众多AI客服项目遭受重创,唯有Sierra逆势而上,估值高达45亿美元。为什么会出现这一现象?

传统的工具型AI客服,仅是简单地替代部分人力,在性能上与新的大模型存在巨大差距,如单次响应成本是GTP4的8倍,但大模型上下文知识的平均token是其32倍,语言覆盖能到50多种语言,远超一般创业公司,准确率方面GTP4高达89%,一般创业公司只能到72%。这就导致有客服服务工具需求的公司纷纷转向跟GTP4合作,最典型的就是Shopify,停用第三方客服AI后,通过内部数据微调就将成本下降70%。

总结来看,Sierra之所以能在大模型迭代后依旧发展迅猛,关键在于其与普通工具性AI客服有本质区别:在价值体现上,普通AI客服仅简单替代部分人力,而Sierra直接为结果负责,能提高销售规模、减少客户流失等;在产品形态和技术架构上,普通工具仅是简单机器人问答,Sierra则实现端到端流程自动化,能直接解决问题,如完成退货、投诉处理等,且合作生态也向端到端发展,全面打通内部工单分发和问题解决流程,深入产业获取私域数据和专有技术,形成真正的业务壁垒;商业模式上,普通客服多为项目制外包开发或客户端收费,而Sierra若采用AI RaaS模式,可按单交易分成。此外,Sierra还能识别用户情绪、发现高价值客户并提供折扣券并记录。

Sierra卖的不是工具,而是解决终极问题的方案,即便大模型迭代,其深度服务领域也难以被撼动。因此,在大模型迭代背景下,以结果为导向的AI RaaS更具价值。对结果负责不仅是生存之道,更是发展之道。

2、三一智矿的转型之路

AI RaaS还能助力众多有技术的公司实现收入与盈利倍增。以矿区智能驾驶公司三一智矿为例,在新疆南露天煤矿,其商业模式不同,收入格局大相径庭。

传统模式是将车卖给煤矿或挖矿公司,一辆车售价60万到70万元,车辆作为耐用品,加上维修费,10年收入贡献约100万元,这是传统卖车模式的生命价值,商业价值有限,可称之为“一生一次”模式。

转型为“包工头”模式后,三一智矿不仅提供工具,还要为结果负责,即提供挖土方服务。该煤矿按距离一土方5到12元,一辆车一年收益200万到300万元,进入到运营阶段,10年可以贡献的价值是2000-3000万,收入贡献是过去的20-30倍;同样一台车,以结果导向进入运营,年年都可以获得挖土方的收益,这样的商业模式我们形象的称之为“一生一世”。

在AI时代,技术不成熟时如果单纯卖工具,用户难以驾驭,而“包工头”模式能确保产品与服务快速迭代,提升易用度和好用度。同时,为结果负责就要强调ROI,备件供应链即时响应提高矿卡作为资产的使用率、矿区有效调度提高运营效率等等,都构成冰山下面的核心竞争力,因此真正的核心竞争力并非来自AI技术本身,而是非AI能力,这是大模型迭代无法替代的。

由此引出另一个观点:在中国,AI创业不应单打独斗,而应抱团取暖,与产业龙头合作。因为众多产业链公司、上市公司面临发展压力,想要实现二次增长,但是存在机制刚性、战略刚性等隐性负债,需要最大化隐性资产、最小化隐性负债。理想模式是“大手拉小手”,开展共享式创新:产业龙头与AI创业公司合作,通过产业孵化实现共享与合作,助力创业公司跨越从IP到IPO的“死亡之谷”,帮助产业公司突破增长瓶颈;创业公司在寻找核心客户与需求时,应主动拥抱大产业链主,这是获取订单、产业资源及创业成功要素的新起点。

3、AI RaaS的极致形态

包工头模式发展到极致,还会演变为一个新兴产业。

有两位哈佛博士联手创业,他们借助AI技术发现了世界上最大的铜矿,并且进一步涉足采矿领域,最终成为矿主,还成功吸引到比尔·盖茨、贝索斯以及阿里巴巴的投资。可见,将包工头模式做到极致,企业就不再局限于AI企业的定位,而是以AI为手段获取新质生产力,实现产业的高效能与高收益,其核心逻辑始终根植于产业发展。

无独有偶,马斯克的商业实践也印证了这一观点。马斯克已不再局限于自动驾驶汽车本身,而是向运营领域进军,比如推出robotaxi服务,涉足自动驾驶版的“滴滴”业务。毕竟,消费者购车的本质需求是出行,特斯拉若仅聚焦于卖车,毛利大概在25%。一旦涉足自动驾驶运营服务,毛利可飙升至80%到85%。

对于所有AI创业者来说,应勇于承担“包工头”角色,对结果负责,如此方能使研发投入获得合理的经济回报。AI RaaS的核心在于回归物理世界。在商业规划中,若仅局限于数字世界,其业务与利润空间仅占整体的5%,而物理世界则蕴含着95%的巨大收入与利润潜力。当然,部分创业者可能会担忧自身资源和能力不足,难以独立承担“包工头”角色。此时,可寻求与产业内的“包工头”合作,通过交易分成的方式,借助其资源和能力构建竞争壁垒,掌握专有技术,并获取可观的收益与利润。

四、AI RaaS的投资策略与赋能服务

2025年被视为AI创新产业化的爆发之年,国企、央企积极开放场景,场景驱动的创新研发将成为未来趋势。每一个产业都值得用AI重新塑造,这不仅是科技发展的机遇,更是国家战略和产业升级的需求。

基于此,我们在投资时主要关注两个方向:一是聚焦清华、北大、中科院等科研机构的高精尖原始创新项目;二是围绕AI RaaS的应用级项目。在投资AI RaaS项目时,我们不仅提供资金支持,更注重深度赋能。我们提出“极简增长”理念,帮助SaaS应用公司精准捕捉核心客户的刚性需求,聚焦细分领域,建立竞争壁垒。

鉴于创业公司容易陷入“死亡之谷”,我们还引入商业概念验证的方法论:通过借鉴美国斯坦福项目,帮助创业项目在100天内完成100个客户访谈。很多人对于能否完成如此大量的客户访谈心存疑问,这源于对客户理解不全面。在端到端服务中,客户不仅包括直接客户,还涵盖客户的客户直至终极使用者,且客户群体里有采购者、使用者、决策者和施加影响者这四种角色。只有充分理解这些,才能有效验证客户和需求是否成立。

商业和科研相似,科研有假设后要经实验室测试、小试、中试才进入大规模生产。可过去多数创业者在创业时,仅凭假设就投入规模化量产,未做任何实验和测试,这是创业陷入困境的重要原因。以往概念验证中心多做技术概念验证,这只是突破创业困境的第一步,完成商业概念验证才是突破困境的关键所在,一定要验证核心客户、核心需求、核心交易系统等假设,提高创业成功概率。

在AI RaaS进入产业领域时,科技团队与产业团队组合合作,会存在大量资源共享,如共享CTO、算力基础、算力架构师及产业资源等。此外,AI RaaS领域细分程度极高,以我们自身为例,目前我们已投资AI自动驾驶、AI数字政务员工、AI数字12345热线,AI for Science的益生菌、化妆品、新材料等,以及AI销售在大健康、大消费等领域的应用,同时还在洽谈AI找矿、AI母婴、AI电商等细分赛道。

总之,想要实现端到端服务,深入细分领域、精准定位目标客户至关重要。

整理:何又夕| 编辑:王贤青、王志勤

来源:北大国发院

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