北京
Agent市場發展趨勢的獨特視角。
來源 |鈦媒體創投家
作者 |陶天宇
2024年4月18日，宋春雨在公開演講中，第一次把Agent定義為聯想創投的核心投資方向之一。
直至今日，僅Agent相關，聯想創投共出手了Youmind、Aha Lab、Liblib AI等10余個Agent項目。
“如果說AGI前一波是大模型和算力，這一波則是智能體。”
聯想創投合伙人宋春雨在11月26日一場內部分享中，用2小時、近萬字，首次系統復盤了他們“從去年開始堅定投Agent”的全部底層邏輯。
以下為宋春雨的分享，略有刪減：
首先我們非常看重智能體的商業價值和市場機會。
實際上大模型和算力很少直接接觸最終客戶，所以產生的商業價值也就比較有限，而Agent就是一個真正能夠承載商業價值的載體。
這也是聯想創投為什么從去年開始就要堅定地投資Agent的原因。
而我們最重要的判斷以及我們與其他看Agent的機構最大的差異化就是：
聯想創投會更看重擁有平臺型機會的智能體。
回到移動互聯網時代來看，哪些才是時代下原生的平臺型機會呢？
O2O重塑了物流，于是誕生了美團/餓了嗎；
內容推薦引擎重塑了信息分發，于是誕生了今日頭條/抖音；
GPS重塑了定位，于是有了滴滴打車。
我們內部經常討論，大模型帶來的AI原生的平臺型機會到底在哪里？
過去的一年時間里，我們圍繞著這個思路一直在探索，AI平臺型機會到底會在哪些領域出現？
01
8個平臺型機會
第一個機會就是：內容領域。
這一代AI原生能力就是AIGC的生成能力。
重塑生成能力必然引起內容領域的顛覆式創新，所以我們一直在尋找能夠重塑多模態內容生成的平臺型機會。
比如我們投資的Liblib AI，它實現了用自然語言交互的方式讓每個人都可以成為創作者，極大地降低了生成工具的使用門檻。
同時，它的思路也是奔著AI時代的Photoshop和Canva去發展的。
這就是一個標準的平臺型機會。
第二個機會就是：一定會出現一個能夠覆蓋所有終端的AIOS。
我們堅定地相信AI時代的原生硬件的交互方式，它一定不會是windows/安卓/IOS，也一定不是touch，更不會是一個個App。
而是一個通用的可以直接傳達用戶意圖的交互形式。
在這條路徑上我們投了光帆科技和階躍星辰，他們分別把智能終端和AIOS作為自己的戰略方向在努力著。
第三個機會就是：Coding。
很多人都在討論coding會取代幾個程序員，但我們的邏輯不是這樣。
我們認可coding在第一階段確實以工具屬性為主，但它作為平臺型機會的更大想象力，在于我們對未來數字世界的理解。
我們認為整個數字世界就是建立在兩個平臺之上的，一個是算力平臺，另一個就是代碼平臺。
所有的數據，所有的功能，所有的生態，所有數字資產都是基于代碼之上的。
基于我們這個認知，我們認為coding平臺一定不會收斂于Cursor等一兩家公司。
即使他已經估值近300億美金，但我們依然覺得遠遠不夠，這個賽道理論上是可以跑出數個這樣的超級獨角獸。
舉個例子，因為Cursor目前還是一個非常工具屬性的存在，主要靠copilot的方式實現，但并不是一個真正端到端的Agent化產品。
我們也投資了一家企業，專注于用Agent把抽象的自然語言訴求直接生成為完整的代碼。
第四個機會是：模型即應用的公司。
我們投資的所有基礎模型公司都是看好他們這個特性。
比如我們投資的智譜、Mistral AI，他們都有一個共性，就是好的基礎模型本身就是一個應用，Model as an Agent。
我們一直在尋找一家公司的對標，就是美國的Palantir。
他的商業模式就是把模型直接交付給企業級客戶，而這一商業模式在美國已經得到了充分的證實，Palantir在過去一年的時間里股價已經增長了5倍。
中國雖然仍面臨商業客戶的付費意愿還未培養起來的問題，但是整體邏輯上還是有效的。
第五個機會是：對雙邊關系的重塑。
AI提高生產力是顯而易見的，但是如果能夠用AI去重塑生產關系，那一定是更大的商業價值體現。
比如我們投資的Aha Lab，它在MarTech領域就是在踐行這樣的邏輯。
首先Aha Lab是一個MarTech領域的AI達人營銷產品——
用AI 執行品牌與KOC之間的全流程協作，重構傳統多方協作的繁雜、低效流程，打造可信、透明、可規模化的雙邊效率平臺。
我們連續觀察了它8周的數據和收入，都保持了一個很高的增長水平，再加上從真實用戶端調研得到的良好反饋，我們才認定它就是我們想要的公司。
第六個機會：AI加硬件。
這是整個行業的共識，AI時代原生的新硬件，作為新的終端，作為AIOS的載體，也一定會出現新的平臺型機會。
這也是聯想自己在不斷努力的方向。
第七個判斷：AI時代的原生應用。
比如說社交，智能體會如何重塑社交方式，當一個社交平臺上既有真人，又有機器人，他們交流的狀態是怎樣的？
又有什么意義？
又能產生怎樣的互動？
我們會覺得很有趣，現在還沒有答案，但是我們會持續關注。
第八個判斷：就是infra。
不是大家常說的算力infra，而是圍繞Agent的infra。
現在的基礎設施都是為之前的軟件框架服務的，而面對新的智能體架構，理論上一定會出現新的infra體系。
02
最關注的Agent創業者的
4大特征
第一是年輕人。
這是一個拼創新拼原創的賽道，年輕不僅是指生理年紀，更是開放與闖勁的心態。
年輕確實是我們現在看到優秀founder的共性，非常大比例是90后。
第二是經驗。
無論是ToC還是ToB，我們都看好在所在領域有深度knowhow的創業者。
像Liblib AI陳冕在視頻工具領域的經驗，或是浙江中控的褚健老師在工業OS領域的積淀，行業深度的knowhow都是其項目能夠滿足用戶真實訴求并且快速獲客的關鍵因素。
第三是原創能力。
也就是從0-1的顛覆性創新能力，這個能力前面已經反復強調過了，這里就不再贅述。
第四是折騰能力。
這個能力也許是和年輕捆綁在一塊的能力。
我們所看到的是：很多的Agent創業者并不是在自己的第一個創業方向上就取得了成績，而是在一次又一次快速轉變方向和產品中，逐漸讓自己的創業思路變得清晰。
03
給AI創業者的建議
“Agent如果想勝出，必須要領先代際模型至少半年時間，以超過模型現有能力的標準去打造你的智能體。”
大家都能理解模型能力的提升，會帶動Agent能力的提升。
但是大家不太好理解的是，其實Agent層面的各種新玩法的出現，也在引領大模型的發展路徑。
我跟Liblib AI的陳冕也有過很深刻的交流，我們倆有一個強烈的共識——
Agent如果想勝出，必須要領先代際模型至少半年時間，超過模型現有能力去打造你的智能體，才能起到引領的作用。
我再舉一個例子。
比如說Cursor就是做到了Agent引領基礎模型的典型案例。
它現在的coding能力基本上已經完全可以替代一個初級程序員的水平，就是因為Cursor定義了整個AI Coding的范式。
結果就是Claude現在已經不需要在基礎模型層面去和GPT競爭了，基于Coding領域的絕對優勢，Claude的年度營收已經接近60億美元，而OpenAI的年度營收預測才200億美元。
這就是基礎模型和智能體雙向促進下的作用。
所以我們在評判一家Agent公司時，看他能不能在整個產業界率先定義范式，看它是否能夠引領基礎模型的發展方向，這是我們非常看重的一個能力。
可以直面大廠的競爭。
所有Agent都會面對大廠的競爭，但如果是AI原生的平臺型機會，還是非常值得創始人投身進去與大廠正面碰一碰的。
大家通常都會說現在的流量環境很差，流量很貴，而且已經全部被大廠瓜分了，創業公司去哪里找流量呢？
我們的建議就是，做AI Native的智能體創新。
因為原生，所以有能夠在全球范圍內全新定義一個品類的機會，因此也有機會獲取免費的流量和用戶的關注度，這點非常重要。
比如Liblib AI最有價值的是它的活躍用戶并非普通消費者，都是職業獨立設計師。
這種大量的免費的關注度，都來源于AI Native的范式創新。
其實在定義新品類這件事上，中國公司還是非常有優勢的，畢竟移動互聯網時代的新范式大多是中國公司做的。
大廠的創新看起來勢能特別大，但其實能夠分到創新產品的資源也非常有限。
而且大廠的創新效率往往比不上創業公司，這都是創業公司的原生創新能夠跑贏大廠的機會所在。
另外，這一波Agent的機會非常符合聯想“混合式人工智能”的發展策略；
再加上目前這一波AI生產力的構建都是基于PC場景，所以實際上，聯想的架構對于Agent公司來說是一個很重要的生態補充，我們也會在自己的產品上測試各類Agent工具。
04
一定要從Day 1開始
就瞄準Global市場
我們看到的趨勢是，基本上所有優秀的AI Agent 創業者，從 Day 1 開始就是瞄準全球市場的，基本上已經沒有只做中國版本的應用了。
這一現象有幾層面原因。
第一個就是這一波AI原生創新的機會足夠大，本身也是全球性機會，founder一定不會放棄global的巨大市場空間；
第二個原因就是上一波移動互聯網的浪潮已經為中國培養了一批全球頂尖的軟件工程師人才，他們做的東西本身就擁有全球級別的競爭力；
第三個原因就是中國的AI創業者，尤其是有大廠背景的創業者，天生就適合做全球市場的C端產品。
美國的AI創業邏輯就是SaaS的AI化——
從開發者的能力、B端的付費意愿、到公司的規范的管理體系基礎，都可以幫助ToB的AI Agent實現快速的商業閉環。
同時也造成了一個結果，就是單個機會很小，但是數量眾多，創業者也以獨立開發者為主，絕大多數產品在估值10億美金以下就被賣掉了。
但是這波國內的Agent創業者，特別是從大廠出來的創業者，第一天出來瞄準的就是ToC的Agent。
這類C端的機會，天花板高，每個領域在全球范圍內都能夠容下多只獨角獸體量的企業，但對創業者的要求也非常高，需要他們有更大的格局和視野。
像我們的創業者里，Liblib AI的陳冕是剪映的商業化負責人，ONE2X的王冠是kimi的產品負責人，YouMind的玉伯是阿里語雀的創始人。
這些founder的大廠經驗，對于他們要做的事來說也非常關鍵。
當然，一些原生在海外的團隊如果也具備這類平臺級的戰略方向與大格局，我們也會投，比如Aha Lab。
· END ·
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