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真正的創新,不是沿著舊路走得更快,而是敢于走上沒人走過的新路。
來源 |五源資本 5Y Capital
作者 |袁野
今天的文章來自于五源合伙人袁野在五源2025創始人年會期間的演講,演講原標題為《人工智能時代創業的一些觀察》。
他以五個視角審視了 AI 時代正在發生的結構性變化:
從移動互聯網到 AI 的技術范式切換,供給邊界的演進,主流交互形態在 Chat 之后如何重構,創業者應如何重新定義“好的產品進展”,以及在這一時代構建組織能力的邏輯。
這些視角或許能為我們理解 AI 時代的創業帶來一些啟發。
但所有經驗終究只能作為參考,真正的創新,不是沿著舊路走得更快,而是敢于走上沒人走過的新路。
以下,enjoy:
今天我想分享我們在 AI 方向上的一些投資觀察。
這些思考既來自于團隊內部長期的討論,也來自于與一線創業者的交流。
過去兩年,行業圍繞 scaling law 是否到頂展開了諸多討論,但整體模型能力仍在持續延展。
美國與中國都在大規模建設數據中心,當算力成本持續下降、模型智能躍升,一個新的微妙平衡(rebalance)將隨之形成,整個底層基礎設施也會因此進入更成熟的階段。
對投資來說,伴隨大模型的出現,市場重新燃起對技術革命的期待。
有人把這一波變化類比為 PC 互聯網時代,也有人類比移動互聯網,總體來說代表了大家的一種hope。
另一方面,市場情緒也會伴隨模型技術進展和金融市場周期而復雜波動,凡是帶著 AI 標簽、加上一個動聽故事的產品都能獲得關注。
但最終,真正有價值的公司仍需回到基本面,構建扎實的商業模式。
接下來我想從五個視角展開,進一步分享我們對這個時代的觀察。
第一個視角是從移動互聯網到人工智能時代一些技術范式遷移的啟示。
移動互聯網時代的核心競爭是對“時間份額”的爭奪,誰能占據更多用戶時長,誰就擁有更大的商業化空間。
在這一時代,Camera 成為了內容生產的主要入口,拍照與短視頻的高頻使用極大豐富了內容供給;
同時,移動互聯網帶來的大規模連接,使內容能夠在龐大的用戶網絡中高效分發,形成強大的網絡效應。
可以看到,那些真正受益于移動互聯網浪潮的公司,通常是在“內容入口”和“連接能力”兩個環節做到了極致;
而與社交或視頻內容距離較遠的公司,則很難在這一周期中取得同等增量。
進入人工智能時代后,競爭的焦點正從時間份額轉向“智能份額”。
移動互聯網帶來的是流量與時長,而 AI 時代新增的關鍵生產要素是智能本身。
未來真正具備增長潛力的產品,將是那些能夠有效吸收、利用并持續放大新增智能的系統與平臺。
換言之,誰能夠最有效地“消化智能”,誰就更有可能在新的技術范式下獲得結構性機會。
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在 AI 時代,許多人仍習慣以“時間份額”評估產品表現,但這一指標在早期往往并不具備參考意義。
AI 產品的用戶時長通常會先下降到一個較低水平,這是范式轉換下的正常現象。
以 ChatGPT 類產品為例,初期的使用時長明顯不及 Instagram、快手、微信等移動互聯網應用,流程與體驗看似也不夠成熟。
然而隨著模型能力的提升,用戶時長會自然增長。
其背后的邏輯是:
在AI產品的早期階段,最需要優先解決的不是留存或時長,而是智能能力本身。
只有當智能水平足夠高,產品才能真正創造新的價值場景,并在隨后的階段重新奪回用戶時間份額。
第二個視角可以從更長的時間尺度來理解技術演化。
PC互聯網時代最具代表性的公司之一是亞馬遜,其成長路徑體現了一個清晰的范式:
從售賣商品,到售賣數字內容,再到售賣計算能力。
實體商品、數字產品與算力,構成了亞馬遜不斷擴展的“供給邊界”。
這一演化模型為理解 AI 時代提供了有益的參照。
如果說PC時代售賣的是物理商品,云時代售賣的是算力,那么在AI時代,被售賣的核心產品正在轉向“智能本身”。
以ChatGPT為例,其能力的擴張路徑正在呈現類似的結構化演進:
最初只是個性化的信息檢索;
隨后擴展到圖像生成、視頻生成,再到深度研究(deep research)、代碼生成、推理能力,以及更廣泛的 Agent 生態。
隨著能力邊界不斷外延,用戶開始在同一個系統內購買不同形式的“智能服務”,并最終形成穩定的消費習慣。
支付能力的接入,則讓這一“智能供給體系”趨向完整。
第三個視角與產品的交互形態有關。
從PC到移動互聯網,再到今天的 AI,過去十五到二十年的技術演進,其實始終伴隨著交互方式的重構。
Chat形態正是其中一個關鍵節點。
回顧移動互聯網早期,聊天工具幾乎是最早爆發的應用類別,許多人當時甚至擔心:
如果聊天工具已經占據了入口,移動互聯網是否還存在新的機會?
但事實證明,在Chat之后,Feed 流成為更具顛覆性的主流形態,創造了遠超聊天工具的內容與商業空間。
這一規律正在 AI 時代重演。
Chat 再一次成為用戶最容易接受的入口,也最先驗證了新技術的可用性。
如果將時間尺度拉長,先行者出現之后,生態會迎來更廣泛的集中爆發期,并最終催生新的主流交互方式。
當前,我們已經看到從被動式對話到主動式推送、從Chat到多模態 Agent 的過渡,但這遠不是終點。
未來一定會出現超越 Chat 的新形態,為創業者提供全新的產品機會。
因此,今天的關鍵不在于盯住 Chat 本身,而是在于如何在 Chat 之后找到下一代交互方式——
這才是 AI 時代更長線、更具結構性的新入口。
第四個視角關于如何評估 AI 產品的進展和價值,如何評估資源配置的方向。
從過去兩年的演化可以看到,行業的評價體系經歷了一個相對清晰的遷移路徑。
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早期評價往往停留在聲量驅動——
“AI 版xx”、“行業內第一個”,占據社交媒體的傳播心智。
但隨著同類產品迅速增多,“首個”很快失去稀缺性。
隨后指標開始轉向更易傳播的量化數據,例如 PMF/TMF、ARR、增長率、毛利率等——
一種簡化關鍵詞指引的方式,用更容易被記住的數字來講述產品進展。
然而真正決定產品能否穿越周期的,是第三階段——具體價值創造。
也就是:
誰是真正的用戶?
產品為他們創造了怎樣的獨特價值?
價值是否足以形成高遷移成本競爭力、高預算占比、以及不斷增強的自加速屬性。
第五個視角聚焦于組織創新。
從移動互聯網時代到人工智能時代,決定優秀公司脫穎而出的底層組織能力正在發生根本變化。
在社交與移動互聯網時期,領先公司的典型特征非常清晰:
以產品經理為中心的組織結構、快速增長的用戶規模,以及圍繞廣告建立的成熟商業化模式。
那些成功的公司往往具備強烈的產品文化和“黑客精神”,強調快速試錯、數據驅動以及大規模的 A/B Test。
組織的優勢在于:
能在極短時間內驗證假設、優化體驗,并通過流量轉化形成持續競爭力。
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而在人工智能時代,這套范式正在被重塑。
模型能力成為產品上限的決定因素,組織的核心從“產品經理驅動”轉變為“研究員驅動”。
企業面臨的選擇不再是快速迭代快速試錯的海量A/B test,而是需要投入數千萬美元的重大技術路線決策。
每一次判斷失誤,都可能改寫一家公司的命運。
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新的AI 組織需要深度尊重研究,理解模型與算法的邊界,確保研發方向與技術演進趨勢一致;
同時,在人才密度、資源配置、技術戰略之間找到平衡。
以上的一些觀察視角,僅供參考。
當面對未知,我們總是習慣借用類比或參考過去,但真正的創新,不是沿著舊路走得更快,而是敢于走上沒人走過的新路。
這里想引用“Star Wars”中的一句話:
“You must unlearn what you have learned. There is no try.”
AI時代的創新,本質上是走向一條尚未被鋪就的道路——
理解前一代技術的規律,但最終仍需在未知中探索自己的路線。
· END ·
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